METODE MODIFIED WEIGHTED MINKOWSKI UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM PENALARAN BERBASIS KASUS
Edi Faizal
Program Studi Manajemen Informatika STMIK AKAKOM Yogyakarta Jl. Raya Janti Karang Jambe No. 143 Yogyakarta 55198
Email: edifaizal@akakom.ac.id

## ABSTRAC T
Knowledge acquisition process is not easy, because of the different levels of expertise even though  all  true.  Computer  experts  had  tried  other  methods  to  resolve  the  problem  of  the acquisition, which is known as case-based reasoning. Representation of knowledge in CBR is a collection of previous case.
This  research  focus  is  the  application  of  CBR  for  diagnosing  womb  diseases.  The  level  of similarity is calculated by using the modified weighted Minkowski. Methods of data collection are interviews, observation and study of literature.
The  test  results  show  the  system  can  be  recognize  the  womb  disease  correctly  is  94.44% (sensitivity), specitifity rate of 57.14%, PPV of 85.00%  and 80.00% NPV. The system have an accuracy rate of 84.00% with an error rate of 16.00%.
Keyword: cbr, modified weighted minkowski, womb disease.

## PENDAHULUAN
Penerapan teknologi komputer untuk  mengerjakan  pekerjaan  manusia diwujudkan  dengan  meniru  sistem kecerdasan  manusia  dalam  berfikir Bagian ilmu komputer yang mempelajari hal tersebut dikenal dengan istilah kecerdasan buatan/ artificial intelligence (Kusumadewi, 2003).
Salah satu implementasi kecerdasan buatan  adalah  sistem  pakar  ( expert system ).  Sistem  ini  bekerja  dengan meniru  atau  menduplikasi  kepakaran seseorang  ( human  expert ),  sehingga komputer  dapat  melakukan  pekerjaan
layaknya  seorang  pakar  dalam  bidang tertentu (Kusrini, 2006).
Mengingat  sulitnya  proses  akuisisi dalam  pengembngan  siste  pakar,  para ahli  komputer  mencoba  memepelajari metode  lain  penyelesaian    masalah dengan memperlajari penyelesaian masalah  berdasarkan  pengalaman  yang dikenal dengan penalaran berbasis kasus ( case-based  reasoning ).
Representasi pengetahuan dari sebuah case-based reasoning /CBR berupa  kumpulan  kasus  ( case  base )
yang pernah terjadi sebelumnya. Selanjutnya dalam menyelesaikan suatu
permasalahan, CBR menggunakan solusi  dari  kasus  terdahulu  yang  mirip dengan  kasus  saat  ini.  Proses  mencari kedekatan ( similarity ) antara kasus baru dengan kasus lama dapat  menggunakan berbagai  macam  metode.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan weighted minkowski .  Penelitian  Faizal  (2013) telah berhasil memodifikasi kekurangan yang  dimiliki weighted  minkowski dalam menyimpulkan  hasil  diagnosa penyakit cardiovascular .
CBR dapat diimplementasikan dalam  berbagai  bidang  seperti  bisnis, hukum,  desain,  rekayasa,  sejarah  dan dalam bidang kedokteran serta berbagai bidang yang lainya. Khusus pada bidang kedokteran, seorang dokter pada umumnya melakukan diagnosa penyakit pasien  dengan  menanyakan  gejala  yang dirasakan  atau  terlihat  pada  pasien,
kemudian melakukan penalaran berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya.  Selain  itu,  dokter  akan melihat  kasus  terdahulu  yang  pernah ditangani  dengan  tingkat  kemiripan yang  paling  tinggi  untuk  selanjutnya menentukan  hasil  diagnosa  dan  solusi pengobatan (Faizal, 2013).
Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa sebagian  besar  masyarakat  di  Indonesia didominasi  oleh  kaum  wanita.  Sangat
penting  diperhatikan  kesehatan  bagi kaum wanita ini, terutama dalam hal ini adalah  kesehatan  kandungan  bagi  ibu hamil.  Penyakit  atau  gangguan  pada kandungan jika tidak mendapat penanganan yang baik akan mengakibatkan  kematian  terutama  pada ibu  hamil.  Hal  ini  nantinya  juga berpengaruh  terhadap  angka  kematian bayi yang sedang dikandungnya (Faizal, 2014).
Wanita mempunyai sistem reproduksi, dimana terdapat alat kelamin  luar  dan  alat  kelamin  dalam. Alat  kelamin  luar  mempunyai  fungsi sebagai  jalan  masuk  sperma  ke  dalam tubuh wanita dan sebagai pelindung alat kelamin  dari  infeksi.  Saluran  kelamin wanita merupakan lubang yang berhubungan dengan dunia luar sehingga  mikroorganisme  penyebab penyakit  masuk  dengan  mudah  dan menginfeksi kandungan. Pada umumnya, mikroorganisme masuk melalui  hubungan  seksual  (Yatim, 2005).
Keluhan  pada  penyakit  kandungan memerlukan penanganan dan perawatan yang teliti dan frekuentif . Penyakit yang menyerang  pada  kandungan  wanita tidak bisa dianggap sepele dan memerlukan  campur  tangan  seorang
pakar, sedangkan pakar  untuk penyakit ini  masih  jarang  dan  dapat  dipastikan membutuhkan biaya yang tidak kecil.
Pada penelitian ini akan dikembangkan  sebuah  sistem  pakar yang  dapat  digunakan  sebagai  sarana untuk melakukan diagnosa awal
terhadap gangguan
kandungan.
Penerapan  sistem  yang  dikembangkan merupakan penerapan penalaran berbasis  kasus.  Perhitungan  tingkat kemiripan  ( similarity )  menggunakan metode modified  weighted  minkowski.
Peran  sistem  pakar  disini  adalah  untuk membantu  (asisten)  pakar  dan  kaum perempuan  dalam  melakukan  diagnosa awal penyakit yang diderita.

## METODE PENELITIAN
Langkah
untuk melakukan diagnosa  penyakit  kandungan  melalui sistem  diwujudkan  dengan  adanya dialog  antara  penguna  ( user ) dengan sistem  berupa  pertanyaan-pertanyaan. Masukan    ( input )  system  berupa  data gejala  ( symtoms )  yang    dialami  pasien, kemudian  data  tersebut  dibuat  menjadi kasus  ( new  case ).  Proses  pencocokan dilakukan dengan membandingkan tingkat  kesamaan  antara  kasus  baru dengan  basis  kasus ( case  base ).
Sedangkan  keluaran  ( output )  sistem
adalah  hasil  diagnosa  berupa  prediksi penyakit kandungan yang dialami pasien,  serta  nilai  similaritas/tingkat kemiripan ( similarity ) berdasar masukan  gejala  dari  pengguna  terhadap basis  kasus.  Nilai  kemiripan  antara  0 samapai  dengan  1  (dalam  bentuk persentase  antara  0%  sampai  dengan 100%).  Jika  nilai  kemiripan  sama dengan  1,  maka  kasus  lama  tersebut sama  persis  dengan  kasus  baru,  dan sebaliknya semakin kecil nilai similaritasnya  maka  semakin  tidak mirip kasus tersebut.
Secara  umum,  gambaran  proses dalam  sebuah  sistem case  based reasoning /CBR  dapat  direpresentasikan sebagai  suatu  siklus  proses  (seperti terlihat  pada  Gambar  1)  yang  dibagi menjadi empat sub proses (Aamodt dan Plaza, 1994).
Gambar  1.  Siklus  CBR  (Aamodt  dan Plaza,
1994)
1. Retrieve yaitu  mencari  kasus-kasus sebelumnya    yang  paling  mirip dengan kasus baru.
2. Reuse yaitu  menggunakan  kembali kasus-kasus    yang  paling  mirip tersebut  untuk  mendapatkan  solusi untuk kasus yang baru.
3. Revise yaitu melakukan  penyesuaian dari  solusi  kasus-kasus  sebelumnya agar  dapat  dijadikan  solusi  untuk kasus yang baru.
4. Retain yaitu  memakai   solusi  baru sebagai    bagian    dari  kasus    baru, kemudian  kasus  baru  di- update ke dalam basis kasus Metode  yang  diterapkan  dalam penelitian untuk mengembangkan sebuah  sistem  penalaran  berbasis  kasus untuk mendiagnosa penyakit kandungan terdiri dari beberapa tahapan.
1. Case Representation
Kasus  dapat  direpresentasikan dalam berbagai  bentuk,  seperti  representasi preposisional,  representasi  frame, representasi  formlike  dan  kombinasi dari  ketiganya  (Pal  dan  Shiu,  2004). Penelitian  ini  memanfaatkan  bentuk frame untuk merepresentasikan sebuah kasus, selanjutnya data kasus akan  disimpan  ke  dalam database secara  terindeks  untuk  mempercepat proses retrieval .
2. Case Retrieval
Retrieval merupakan  inti  dari  CBR , yaitu proses menemukan dalam case- base ,  kasus-kasus  yang  paling  dekat dengan  kasus  saat  ini.  Pengambilan kasus yang efektif harus menggunakan  kriteria  seleksi  yang menentukan  bagaimana  basis  kasus dicari.  Teknik retrieval yang  paling sering diselidiki sejauh ini, adalah k- nearest  neighbor ,  pohon  keputusan dan turunannya. Teknik ini menggunakan smimilarity metric untuk  menentukan  ukuran  kedekatan ( similarity )  antar  kasus  (Pal  dan Shiu,  2004).  Pada  penelitian  ini metode similarity yang  digunakan adalah weighted  minkowski dengan persamaan (1) (Faizal, 2013).
(1)
: Nilai similaritas global antara kasus C i dan kasus C j : Nilai bobot yang diberikan pada atribut ke- k
: Nilai similaritas lokal antara atribut C i ke- k dengan atribut C j ke- k : Faktor minkowski ( integer positif) : Persentase tingkat kepercayaan terhadap suatu kasus dalam basis kasus : Jumlah atribut pada kasus baru (C i ) dan muncul pada kasus lama (C j ) : Jumlah atribut yang terdapat pada kasus baru (C i )
Nilai r  adalah  bilangan  prositif  ≥  1, (antara 1 sampai dengan tak hingga). Pada  penelitian  yang  dilakukan  ini
digunakan  r=3.  Penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  (Seetha et  al ,  2012) menunjukan bahwa dengan penggunaan r=3 diperoleh hasil akurasi maksimum.
Similaritas  lokal  dibedakan  menjadi dua  jenis,  yaitu symbolic dan numeric. Fitur  symbolic dihitung dengan    menggunakan    persamaan (2)  (Pal dan Shiu, 2004), Sedangkan fitur numeric akan    dihitung dengan    menggunakan      persamaan (3) (Belkhairat et al , 2011).
(2)
(3)
Jika  tingkat  kemiripan    antara  kasus lama  dengan  kasus  baru  memenuhi nilai threshold akan  di- reuse ,  akan tetapi  jika  tidak  maka  pakar  perlu memberikan kesimpulan solusi
terhadap kasus baru tersebut.
3. Case Revise
Case revise (revisi kasus) merupakan bagian  dari  adaptasi  sistem  yang dilakukan oleh seorang pakar.  Pakar akan    merevisi    nama    penyakit
beserta    tingkat    kepercayaan terhadap  penyakit  hasil  diagnosa yang memiliki  nilai similarity lebih kecil  dari threshold (0,8).  Setelah kasus   direvisi,   selanjutnya   kasus tersebut      akan      dijadikan      sebagai basis   kasus baru(proses retain ).
Metode  pengujian  sistem  untuk mengukur  kemampuan  sistem  dalam melakukan  diagnose  dalam  beberapa variasi.  (Akobeng,  2007)  menjelaskan bahwa  sensitivitas  dan  spesifisitas digunakan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  4  parameter  yaitu  TP, FP, TN dan FN.  Selanjutnya digunakan menghitung  sensitivitas  ( sensitivity ), spesifisitas ( specificity ),  nilai  prediksi positif  ( PPV )  dan  nilai  prediksi  negatif ( NPV ).  Perhitungan  nilai-nilai  tersebut menggunakan  persamaan  (4),  (5),  (6),
(7) (Tomar et al , 2012).
Sensitivity=[TP/(TP+FN)] x 100% Specificity=[TN/TN+FP] x 100% PPV=[TP/ (TP+FP)] x 100% NPV=[TN/ (TN+FN)] x100% (4) (5) (6) (7)
Keterangan:
TP
FP TN FN : : : : Sistem menghasilkan kesimpulan positif untuk sampel data positif; Sistem menghasilkan kesimpulan positif untuk sampel data negatif; Sistem menghasilkan kesimpulan negatif untuk sampel data negatif, dan Sistem menghasilkan kesimpulan negatif untuk sampel data positif.
Menurut  (Han dan Kamber, 2006), Confusion  Matrix adalah  cara  yang
berguna  untuk  menganalisis  seberapa baik  sistem mengenali tuple dari  kelas yang  berbeda.  TP  dan  TN  memberikan informasi ketika sistem benar, sedangkan  FP  dan  FN  memberitahu ketika sistem salah.
Sensitivity dan specificity dapat digunakan untuk pengklasifikasian akurasi. Sensitivity dapat ditunjuk sebagai true positives (recognition) rate (proporsi  dari tuple positif  yang diidentifikasi dengan benar).
Sedangakan specificity adalah true negatives  rate (proporsi tuple negatif yang diidentifikasi secara benar).
Fungsi    sensitivitas  dan  spesifisitas dapat  menunjukkan  tingkat  akurasi menggunakan persamaan (8) dan ukuran  tingkat  kesalahan  sistem  juga dapat dihitung dengan persamaan (9).
(8)

## (9)

## PEMBAHASAN
1. Akuisisi Pengetahuan
Case  base akan dibentuk  dari
kumpulan  data  rekam  medis  pasien penyakit kandungan. Tahap berikutnya adalah melakukan akuisisi  pengetahuan  yaitu  proses
untuk mengumpulkan data-data
pengetahuan
dari sumber pengetahuan.  Sumber  pengetahuan tersebut  dijadikan  sebagai  informasi untuk dipelajari, diolah dan diorganisasikan  secara  terstruktur menjadi  basis  pengetahuan.  Sumber pengetahuan  diperoleh  dari  seorang pakar (dokter spesialis). Selain pakar, bahan pengetahuan ini juga diperoleh dari  literatur-literatur  yang  berkaitan dengan  masalah  tersebut,  seperti buku, jurnal, artikel dan lain sebagainya. Data-data yang
diperlukan  di  sajikan  pada  Tabel  1 dan Tabel 2. Tabel 1. Data penyakit Kode Penyakit P001 Kista Indung Telur ( Ovarium Cyst ) P002 Kanker Indung Telur (Kanker Ovarium) P003 Kanker Leher Rahim (Kanker Serviks ) P004 Myoma Uteri P005 Endometriosis P006 Kanker Rahim (Kanker Uterus = Carcinoma Uteri ) P007 Penyakit Infeksi Daerah Panggul P008 Chlamydia P009 Gonorrhoea Tabel 2. Data gejala Kode Gejala G001 Rasa nyeri pada rongga panggul disertai rasa agak gatal G002 Perdarahan menstruasi tidak normal G003 Siklus menstruasi tidak teratur G004 Rasa nyeri begitu siklus menstruasi selesai G005 Rasa nyeri sewaktu bersetubuh G006 Perut membesar G007 Tidak terjadi ovulasi G008 Mandul G009 Nyeri perut G010 Gangguan fungsi saluran cerna G011 Gangguan saluran kencing G012 Berat badan turun drastis G013 Nyeri punggung G014 Penderita  bisa  meraba  sendiri  tumor  di bagian bawah perut G015 Perdarahan melalui vagina G016 Perdarahan spontan
... dst G056 Infeksi anus / rectum
2. Implementasi Sistem
Sistem  dibagi    menjadi    2  kategori berdasarkan  jenis  pemakai  (pakar dan  paramedis).  Pakar  berfungsi sebagai    administrator      sistem. Pakar  bertugas    untuk    memasukan data  pengetahuan  (data  penyakit, data  gejala  dan  bobot  gejala),  data kasus  serta  perbaikan  (revisi)  kasus hasil diagnose serta diagnosa.
Sedangkan Paramedis  memiliki  hak akses    untuk    memasukkan    data pasien,    melakukan  diagnosa,  serta menyimpan kasus baru.
Seorang user dapat  menggunakan sistem  sesuai  dengan  hak  akses masing-masing,  maka user tersebut harus  melakukan  login  terlebih dahulu.
Menu input data
Menu pakar adalah menu yang hanya dapat  diakses  oleh user dengan  hak akses  sebagai  pakar.  Menu  ini memiliki  beberapa  sub  menu  yaitu input data gejala,  data penyakit,  data kasus  dan  revisi  kasus.  Sub  menu kasus  adalah  fasilitas  sistem  yang berfungsi  sebagai  antar  muka  untuk memasukan data basis kasus kedalam sistem.  Sedangkan  sub  menu  Revisi Kasus  adalah  fasilitas  pakar  untuk
melakukan  revisi  terhadap  kasus hasil diagnosa.
Form input data gejala dan input data penyakit adalah failitas untuk memanipulasi  data  gejala  dan  data penyakit  yang  akan  disimpan  dalam basis data. Tampilan form data gejala dan  data  penyakit  masing-masing terlihat pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Form data gejala
Gambar 4. Form data penyakit Form input basis  kasus  digunkan pakar  untuk  memasukan  data  basis kasus  sebagai source  case dalam melakukan  diagnosa  kasus  baru. Sebuah  kasus  terdiri  dari  beberapa gejala dan nilai bobot gejala tersebut terhadap penyakit dalam suatu kasus. Tampilan  form  basis  kasus  terlihat pada
Gambar 5.

## 8                                                                  STMIK  Palangka  Raya

## Gambar 5. Form basis kasus
Form  Revisi  Kasus  digunkan  oleh pakar  untuk  melakukan  perbaikan terhadap suatu kasus. Perbaikan yang dilakukan  dapat  berupa  perbaikan bobot  masing-masing  gejala  dengan melihat penyakit pada kasus tersebut. Pakar  juga  dimungkinkan  untuk mengganti  penyakit  pada  kasus tersebut  berdasarkan  gejala  yang muncul.  Setelah  direvisi  kasus  akan disimpan kedalam basis kasus dengan  kode  1  yang  berarti  kasus tersebut  akan  digunakan  sebagai source  case untuk  mendiagnosa kasus baru.

## Menu konsultasi
Menu  Konsultasi  digunakan  oleh user Paramedis  untuk  memasukan data  pasien  dan  proses  diagnosa kasus  baru. User pakar  juga  dapat mengkases menu ini.
Data  pasien  terdiri  dari  kode  pasien, nomor  rekam  medis,  nama,  tanggal lahir dan alamat pasien. Kode pasien akan diberikan secara otomatis. Field nama  pasien,  nomor  rekam  medis
dan  alamat  pasien  tidak  wajib  diisi untuk menjaga kerahasiaan pasien.
Proses  diagnosa  meliputi  proses peng- input an kondisi pasien, pemeriksaan/pencarian kasus
terdahulu  yang  mirip  dengan  kasus baru  ( retrieve ),  menghitung  tingkat kemiripan (similaritas) dan menyimpulkan hasil diagnosa berdasarkan tingkat kemiripan paling tinggi. Setelah semua data dimasukan,  selanjutnya user harus mengklik  tombol  Hasil  Diagnosa untuk  mengetahui  hasil  diagnosa pasien tersebut.
Proses perhitungan dilakukan menggunakan  persamaan  (1).  Tahap perhitungan  kemiripan  dilakukan dengan urutan sebagai berikut.
a. Setiap nilai kemiripan akan dikalikan  dengan  bobot  masing-
masing (similaritas lokal) kemudian  hasilnya  dipangkatkan dengan r =3, kemudian dijumlahkan.
b. Menghitung  jumlah  bobot  dari masing-masing fitur  yang terlibat, kemudian dipangkatkan dengan r.
c. Membagi  hasil  point  1  dengan hasil point
2, kemudian
dipangkatkan  dengan  nilai  1/r.
d. Menghitung  jumlah  fitur  pada kasus  lama  yang  sama  dengan fitur  pada  kasus  lama,  kemudian membaginya  dengan  jumlah  fitur pada kasus baru sehingga dihasilkan  nilai  similaritas  antara kasus  baru  dengan  kasus  lama ( source case ). Setelah proses perhitungan
similaritas masing-masing kasus yang  memiliki  kesamaan  dengan kasus  baru,  langkah  selanjutnya adalah  mengurutkan  nilai  similaritas dari nilai tertinggi ke nilai terrendah. Kasus dengan nilai similaritas tertinggi  adalah  kasus  yang  paling mirip  dengan  kasus  baru,  kemudian solusi  dari  kasus  tersebut  akan direkomendasikan sebagai solusi kasus  baru  tersebut.  Sehingga  hasil diagnosa  ditampilkan  seperti  pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil diagnosa User dapat menyimpan hasil diagnosa  tersebut  kedalam  basis kasus. Jika nilai kemiripan mencapai nilai threshold yaitu minimal 0,8 atau 80%  maka  kasus  tersebut  akan
disimpan  dengan  status  1  yang berarti  dapat  diikutkan  dalam  proses diagnosa kasus  berikutnya. Jika nilai similaritas  kurang  dari  0,8  maka kasus tersebut akan disimpan dengan status  0,  artinya  kasus  tersebut  perlu mendapatkan  revisi  dari  pakar  dan tidak  akan  gunakan  dalam  proses diagnosa  kasus  berikutnya  sebelum mendapat revisi dari pakar.
3. Pengujian Sistem
Proses  pengujian  sistem  dilakukan dengan  dengan  menggunakan  sampel data  acak  sebanyak  40%  dari  basis kasus (40 sampel kasus). Guna keperluan  pengujian,    ditambahkan  10 sampel  kasus  sebagai  data  uji  yang bukan kasus penyakit kandungan. Langkah  pengujian  dilakukan  dengan mengadakan  diagnosa  menggunakan sistem  seperti  dijelaskan  pada  bagian sebelumnya.  Sistem  dianggap  berhasil mendiagnosa dengan benar jika menujukan  tingkat  similaritas  lebih besar  atau  sama  dengan  80%.  Grafik hasil  uji  sistem  menggunakan  sampel kasus  penyakit  kandungan  di  sajikan dalam grafik pada Gambar 7.
Sedangkan  grafik  hasil  uji  sistem menggunakan  sampel  bukan  kasus penyakit  kandungan  di  sajikan  dalam grafik pada Gambar 8.

## 10                                                                                                    STMIK Palangka Raya
Gambar  7.  Grafik  hasil  uji  sampel penyakit kandungan
Gambar  8.  Grafik  hasil  uji  sampel
bukan penyakit

## kandungan
Uji coba bertujuan untuk memastikan bahwa aplikasi telah berjalan dengan baik  serta  memberikan  keputusan yang  tepat.  Hasil  pengujian  akan digunakan  sebagai  bahan  evaluasi sistem.  Evaluasi  penting  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  sistem yang  dibuat  layak  diterapkan  dalam mendiagnosa  penyakit  kandungan. Evaluasi  hasil  pengujian  sistem dalam mediagnosa dilakukan dengan menghitung nilai sensitivitas,
spesifisitas, PPV , NPV ,  akurasi  dan
error rate .
Setelah  proses  pengujian,  tahap pertama yang harus dilakukan adalah membuat confusion matrix berdasarkan  nilai  similaritas  hasil pengujian  sistem,  seperti  terlihat pada Tabel 3.
Tabel  3.  Confusion  matrix  hasil pengujian sistem
Data Uji Sistem Penyakit Kandungan Bukan Penyakit Kandungan Total Kasus Similaritas    ≥ 0.8 (Positif) 34 (TP) 2 (FN) 36 (P) Similaritas  < 0.8 (Negatif) 6 (FP) 8 (TN) 14 (N) Total Kasus 40 Kasus 10 Kasus  50 (P+N) Confusion  matrix pengujian  sistem menunjukan  sebanyak  34  sampel pasien penyakit kandungan terdiagnosa  positif  pada  sistem  dan sebanyak  6  sampel  yang  terdiagnosa negative. Sedangkan pengujian dengan  menggunakan  sampel  pasien bukan  penyakit  kandungan,  hasil yang  diperoleh  dari  proses  diagnosa menggunakan  sistem  2  terdiagnosa positif  dan  8  sampel  terdiagnosa negatif.  Berdasarkan  data  tersebut dapat  dihitung  tingkat  sensitivitas, spesifisitas, PPV , NPV ,  akurasi  dan error  rate menggunakan  persamaan (4), (5), (6), (7), (8) dan (9).
a.
b.
c. d. e. ( )
( )
f.
Hasil  perhitungan    diatas  menunjukan persentase  kemampuan  sistem  dalam mengenali    penyakit    kandungan  secara benar    sebesar    94,44%    (sensitifitas), persentase  kemampuan    sistem    dalam mengenali    penyakit    bukan    penyakit kandungan  secara    benar    sebesar 57,14%  (spesifisitas),    nilai  prediksi positif  sebesar  85,00%  ( PPV ),  nilai prediksi  negatif  sebesar  80,00%  ( NPV ),
dan  tingkat  akurasi  sebesar  84,00% ( accuracy )  dengan  tingkat  kesalahan ( error rate ) sebesar
16,00%.
Berdasarkan hasil pengujian yang
dilakukan diatas maka dapat disimpulkan  bahwa  sistem case-based reasoning ini  sudah  dapat  berfungsi untuk melakukan diagnosa awal penyakit  kandungan  dengan  tingkat akurasi  lebih  dari  80%.  Akan  tetapi masih  perlu  di  perhatikan  terkait  tigkat kesalahan  yang masih  cukup tinggi,  hal ini  mungkin  dipengaruhi  jumlah  dan variasi  sample  kasus  yang  digunakan dalam basis kasus.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  tahapan  penelitian  sampai dengan  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  metode modified  weighted minkowski dalam sebuah sistem penalaran  berbasis  kasus  dapat  berjalan
dengan baik. Sistem
yang dikembangkan dapat  digunakan  sebagai sarana untuk melakukan diagnosa penyakit  kandungan  yang  terdiri  dari  9 penyakit  yaitu,  kista  indung  telur, kanker indung telur, kanker leher rahim, myoma uteri, endometriosis ,  kanker rahim, penyakit infeksi  daerah panggul,
chlamydia dan gonorrhoea .

## DAFTAR PUSTAKA
Aamodt,    A.,    dan    Plaza,    E.,    1994, Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological  Variations,  and System Approaches. AI Communications , Vol. 7, 39-59.
Akobeng,  A.K.,  2007,  Understanding diagnostic  tests  1:  sensitivity, specificity  and  predictive  values, Acta  Pædiatrica ,  Vol.  96  No.  3, ISSN:1651-2227,  Halaman  338 -
341.
Belkhirat,  A.,  Belkjir,  A.,  dan  Bouras,
A.,  2011,  A  New  Similarity
Measure for the Profiles Managemant, UKSim 13th International Conference on Modeling  and  Simulation ,  IEEE Computer Society, DOI 10.1109/UKSIM.2011.55 Faizal,    E.,    2013,    Case-Based Reasoning    untuk    Mendiagnosa
Penyakit    Cardiovascular  dengan Metode    Weighted    Minkowski, Tesis ,    S2    Ilmu    Komputer UGM, Yogyakarta.
Faizal,    E.,    2014,  Penerapan  Teori
Damster-Shafer pada Sistem Cerdas untuk Mendeteksi Gangguan  Kesehatan  Kandungan, Jurnal  Fahma ,  Vol  12  No.  3,
September  2014  ISSN  1693-2277, Yogyakarta. Han,  J.,  dan  Kamber,  M.,  2006, Data
Mining: Concepts and Techniques Second Edition , Morgan Kauffman, ISBN 978-92-4- 156437-3, San Fransisco.
Kusrini, 2006, Sistem Pakar: Teori  dan
Aplikasi ,  Penerbit  Andi  offset,
Yogyakarta.
Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelence : Teknik dan Aplikasinya , Graha Ilmu, Yogyakarta.
Pal,  K.  S.,  dan  Shiu,  K.C.S.,  2004,
Foundations  of  Soft  Case-based
Reasoning , A John Wiley & Sons,
Inc., Publication, New Jersey.
Seetha,  M.,  Sunitha,  K.V.N.,  dan  Devi,
M., 2012, Performance Assessment  of  Neural  Network and    K-Nearest    Neighbour Classification    with    Random Subwindows, International
Journal    of    Machine    Learning and  Computing ,  Vol.  2,  No.  6, pp 844-847.
Tomar,  P.P.S.,  Singh,  R.,  Saxena,  P.K., dan  Sharma,  B.K.,  2012,  A Medical  Multimedia  Based  DSS for  Heart  Diseases  Diagnosis  and
Training, Canadian  Journal  on Biomedical Engineering & Technology Vol. 3 No. 2.
Yatim,  F.,  2005, Penyakit  Kandungan , Pustaka Populer Obor, Jakarta.