## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 35-39

## Sistem Pakar Midiagnosa Penyakit Pelagra Menerapkan Metode Hybrid Case Based

## Hapipuddin, Muhammad Syahrizal
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Emal: hapipuddin@gmail.com
Abstrak −Sistem pakar sebagai sistem yang mengadopsikepakaran manusia ke dalam komputer memilikikedudukan strategis sebagai sistem yang dapat membantu menyelesaikanpermasalahan di bidang kedokteran. Sulitnya menentukan jenis penyakit karena rumitnya berbagai  gejala  yang  mengiringinya,dapat  dibantu  dengan  merepresentasikan  gejala  suatu  penyakit  ke  dalam  suatu  bahasa pemrogramankomputer.  Pada  penelitian  ini,  dikembangkan  suatu  metode  untuk  mendignosa  pelagra  berdasarkan  jenis  gejala  yang mengiringinya. Lingkungan pengembangan sistem pakar ini menggunanakan databse mysql
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit, Pelagra, Metode Hybird Case Based
Abstract −Expert system as a system that adopts human flapping into computers has a strategic position as a system that can help solve problems  in  the  medical  field.  Difficult  to  determine  the  type  of  disease  because  of  the  complexity  of  the  various  symptoms  that accompany it, can be helped by representing the symptoms of a disease into a computer programming language. In this study, a method was developed to diagnose pelagra based on the types of symptoms that accompany it. This expert system development environment uses the MySQL database.
Keywords : Expert System, Disease, Pelagra, Case Based Hybird Method

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge Based System yaitu suatu aplikasi computer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan bidang yang spesifik., Sistem ini bekerja dengan menggunakan pengetahuan pengetahuan dan metode analisis yang telah didefenisikan terlebih dahulu oleh pakar yang  sesuai  dengan  bidang  keahliannya.  Sistem  ini  di  sebuat  Sistem  Pakar  karna  pungsi  dan  perannya  sama  seperti seorang  ahli  yang  harus  memiliki  pengetahuan,  pengalaman  dalam  memecahkan  suatu  persoalan.  Sistem  biasanya berfungsi sebagai kunci penting yang akan membantu suatu sistem pendukung keputusan atau sistem pendukung exsekutif [1].
Seiring perkembanga teknologi. Dikembangkan pula suatu teknologi yang mampu mengadopsi proses dan cara berfikir manusia  yaitu teknologi Artifitial Intelegence atau kecerdasan buatan. Sistem pakar merupakan suatu program coputer dapat meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar untuk menyelesaikan masalah yang spesifik.Implementasi system  pakar  banyak  digunakan  untuk  kepentingan  komirsial  karna  system  pakar  dipandang  sebagai  penyipanan pengetahuan pakar dalam bidang tertentu kedalam suatu program sehingga dapat memberikan keputusan dan melakukan penalaran secara cerdas. Dengan adanya teknologi mobile communication sampai saat ini maka penyajian informasi lebih cepat dan mudah.
Adapun  masalah  penyakit  pada  kulit  yang  tidak  terlihat  tersebut  bisa  menjadi  masalah  besar  dan  akan mengeluarkan biaya yang besar, Penyakit kulit seringkali dianggap remeh oleh penderita karena tidak ada menimbulkan sakit  pada kulit,  Namun  jika tidak diambil  tindakan oleh  sipenderita penyakit  kulit tersebut  maka  akan menimbulkan masalah yang lebih parah bahkan bisa mengenai saraf penderita. Dokter pkulit dalam hal ini mempunyai kemampuan untuk menganalisa gejala gejala penyakit kulit yang diderita oleh penderita. Namun banyak sekali penderita mengabaikan gejala-gejala tersebut dan memilih tidak konsultasi ke dokter kulit. Hal ini sering terjadi karena banyak faktor, mulai dari hal yang ringan seperti sifat malas sampai kekurangan dana dan terlalu takut untuk konsultasi ke dokter kulit [2]. Berdasarkan  masalah  diatas,  penulis  membuat  sebuah  sistem  pakar  yang  mendeteksi  penyakit  pelagra  serta penyebab mengapa penyakit itu muncul, sehingga pengguna dapat menghindari peyebab untuk ke depannya.
Sistem pakar ini menggunakan metode, yaitu HybridCase Based . Metode hybrid ini perlu diterapkan karena selain mendapatkan  akurasi  lebih  dibandingkan  metode  yang  berdiri  sendiri,  juga  dengan  mudah  dan  cepat menyelesaikanmasalah yang kompleks seperti sistem desain pesawat, real-time monitoring system , dan diagnosa penyakit .  Dalam Sistem Pakar ini, HybridCase Based digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan mengacu pada keadaan atau  pola  yang  mirip  dengan  sebelumnya,  lalu  menggunakan  kembali  informasi  dan  pengetahuan  yang  dipakai  pada keadaan tersebut . HybridCase Based pada kasus ini akan mengunakan dataset pasien yang berisikan gejala-gejala yang di deritanya. Sedangkan Rule Based , di representasikan dengan sebuah set aturan aturan di otak manusia yang terstruktur dan lebih mudah diatur. Aturan aturan yang ada di Rule Based ini dibentuk dari wawancara terhadap pakar dan pembuatan pohon terhadap dataset pasien. Dengan metode hybridCase based dengan Rule Based diharapkan dapat menyelesaikan masalah secara efektif dan efisien dibandingkan dengan metode yang berdiri sendiri.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  prof.Dr.Soepomo  S.H,  tahun  2013  dengan  jurusan  Teknik Informatika  Universitas Dahlan yogyakarta  Volume 01,  No 1, juni dengan judul “Implementasi Case Base Reasoning Pada  Sintem  pakar  Dalam  Menentukan  Gangguan  Jiwa”  menyatakan  sistem  ini  menghasilkan  keputusan  akurat berdasarkan metode  Case  Base  Reasoning,  setiap manusia mempunyai  masalah  sendiri  sendiri  dan  tingkat emosional sendiri  sendiri  juga  dalam  menyelesaikan  masalahnya.  Tetapi  terkadang  manusia  tidak  menyadari  bahwa

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 35-39
Submitted: 13/07/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published: 26/10/2020
permasalahannya tesebut bisa menggaggu suatu kejiwaan, seiring berjalannya waktu, masalah tingkat emosinal manusia smakin tidak stabil dan secara otomatis akan terganggu kejiwaan nya [3].
Pada penelitian yang lainnya yang dilakukan oleh Agustina pada tahun 2014 dengan jurusan Teknik Inpormatika Stmik  Budidarma  Medan  volume  VII  Nomor,  2,  Agustus  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Mediagnosa  Penyakit  Kista Ovarium  Dengan  Menggunakan  Metode  Bayes”  secara  umum  sistempakar,  sebuah  perangkat  lunak  komputer  yang memiliki basis pengetahuan untuk domain tertenu dan menggunakan penalaran infrensi menyerupai seorang pakar dalam memecahkan masalah. Sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun 1960 dan hanya berisi knowlegde, namun sekarang sistem pakar sudah digunakan untuk berbagai macam sistem yang menggunakan teknologi sistem pakar [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem 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.  Seorang  pakar  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitupakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya[3].

## 2.2 Pelagra
Pelagra  adalah  penyakit  yang  disebabkan  karena  kekurangan  niasin,  Hal  ini dapat  disebabkan  oleh  penurunan  asupan niacin atau triptofan, dan mungkin juga oleh konsumsi berlebihan leusin. Hal ini juga dapat mengakibat kan perubahan dalam  metabolisme  protein  pada  gangguan  seperti  sindromkarsinoid.  Kekurangan  dari  lisinasam  amino  dapat menyebabkan  kekurangan  niacin  juga.  Asam  Nicotin  icmemainkan  peran  penting  dalam  proses  selular  yang disebutRespirasi. Respirasiadalah proses dimananutrisi (khususnya gula, atau glukosa) dan oksigen diolah melalui reaksi kimia  menjadi  energi  yang  dihasilkan  dan  disimpan,  sisanya  karbondioksida  dan  limbah  yang  dibuang  keluar  tubuh. Proses inibenar  – benar penting bagifungsi sel dasar, dan begitu juga dengan fungsi tubuh secara keseluruhan. Niacin adalah vitamin B yang ditemukan dalam makanan sepertiragi, hati, daging, ikan, sereal gandum dan roti, dan kacang- kacangan. Niasin juga dapat diproduksi dalam tubuh dari asam amino esensial yang disebut tryptophan. Kebutuhan tubuh akan niacin tergantung pada usia, jenis kelamin, ukuran tubuh, dantingkat aktivitas setiap individu. Kebutuhan Niasin berkisar dari 5 mg pada bayi sampai 20 mg pada orang dewasa tertentu. Apabila niasin ini tidak tercukupi maka berakibat Pellagra [6].

## 2.3 Metode Hybrid Case Based
Hybrid Case Based adalah salah satu penyelesaian masalah, di mana masalah tersebut diselesaikan dengan melihat pola atau keadaan yang telah terjadi sebelumnya. Secara formal, metode hybrid case based mempunyai 4 langkah utama yaitu: retrieve,  reuse,  revisedan  retain,  Setelah  solusi diuji  dan  kurang memuaskan,  solusi  akan  direvisi  sampai  menemukan solusi yang diinginkan pada langkah revise Implementasi Case Based akan dilakukan saat pencocokan gejala pasien yang terindikasi gejala penyakit tersebut.
1. Retrive
Pada langkah retrieve , kasus yang sebenarnya terjadi diambil. Sebuah kasus Terdiri dari permasalahan, solusi dan langkah-langkah bagaimana permasalahan dapat dipecahkan.
2. Reuse
Kasus yang sudah ada digunakan kembali, dengan cara menyesuaikan masalah dengan keadaan yang terjadi saat ini sehingga permasalahan saat ini mandapatkan solusi yang tepat.
3. Retain
Permasalahan  tersebut  mempunyai  pola  dasar  untuk  memecahkan  masalah  yang  nantinya  bias  dipakai  lagi  jika menemukan masalah yang mirip
dengan masalah ini nantinya 4. Revise
Langkah terakhir adalah retain , di mana kasus akan disimpan bersamaan dengan solusi dan langkah pengerjaannya. Dengan demikian, jika ada permasalahan yang mirip dengan kasus tersebut, solusinya sudah ditemukan.
5. Faktor kepastian ( Hybrid Case Based )
Similarity (A.B) = 𝐴.𝐵 |𝐴|.|𝐵| = ∑ =1 (𝐴𝑖 .𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴𝑖 𝑛.∑ =1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 (1)
Dimana: A = Himpunan A B = Himpunan B
A.B = Irisan himpunan A dan B A.B  = Gabungan himpunan A dan B

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 35-39

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dalam  membangun  aplikasi  sistem  pakar  ada  beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah kesimpulan atau  output  kemungkinan  penyakit  yang  diderita  pengguna dan  gejala  –  gejala  yang  terdapat  pada  sistem adalah data yang diperoleh dari seorang pakar yang ahli dibidangnya begitu juga solusi yang ditawarkan juga diperoleh dari seorang yang ahli. Dalam sistem pakar ini nantinya sebelum sistem memberikan kesimpulan penyakit sistem akan memberikan beberapa pertanyaan – pertanyaan seputar gejala penyakit yang telah ditentukan, kemudian pengguna harus menjawab pertanyaan - pertanyaan tersebut satu persatu dengan jawaban antara “YA” atau “TIDAK”

## 3.2 Penerapan Metode Hybrid Case Based
Adapun  Logika  Metode Hybrid  Cased  Based pada  sesi  kosultasi  sistem,  Dengan  User  Memiliki  gejala  seperti  table dibawah ini maka untuk mecari nila ibobot presentasi memiliki disentri adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Gejala pada user No Pertanyaan/ Gejala Bobot 1 Peradangan pada mukosa mulut 1,0 2 Peradangan pada saluran cerna 0,6 3 Mual 0,8 4 Rasa terbakar pada epigastrum 1,0 5 Pusing 0 6 Resah 0,2 7 Sulit tidur 0,8 8 Hilang ingatan 0 9 Depresi berat 0,4 10 Radang pada lidah 0,4 11 Cepat marah 0,4 12 Kurang antusias 0,4 13 Gelisah 0 14 Tegang 0,2 15 Pikiran menjadi kacau 0,6z
Kemudian dicocokan dengan data yang pernah mengalami gejala sebelumnnya bernilai 1 jika ya dan bernilai 0 jika tidak
Tabel 2. Gejala Pada Pelagra Kode Gejala Pasien P1 P2 P3 P4 P5 G1 Peradangan pada mukosa mulut 1 1 0 0 1 G2 Peradangan pada saluran cerna 1 0 1 0 1 G3 Mual 1 1 1 1 0 G4 Rasa terbakar pada epigastrun 1 1 1 1 1 G5 Pusing 0 1 0 0 1 G6 Resah 1 1 0 1 1 G7 Sulit tidur 0 0 1 1 0 G8 Hilang ingatan 0 0 0 1 0 G9 Depresi berat 1 1 1 0 1 G10 Radang pada lidah 0 1 0 1 1 G11 Cepat marah 1 0 1 1 0 G12 Kurang antusias 1 0 0 0 0 G13 Gelisah 0 1 0 1 0 G14 Tegang 0 0 1 0 0 G15 Pikiran menjadi kacau 0 0 0 0 1
Maka User =A Maka pada pasien =B
A = 1,0|0,6|0,8|1,0|0|0,2|0,8|0|0,4|0,4|0,4|0,4|0|0,2|0,6|
B = B1 = (1,1,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0) B2 = (1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0) B3 = (0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0) B4 = (0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0) B5 = (1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1)

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 35-39
Tahap 1 ∑ = 𝑛 𝑖 1(A i* B i )= (1,0*1) + (0,6*1) + (0,8*1) + (1,0*1) + (0*0) + (0,2*1) + (0,8*0) + (0*0) + (0,4*1) + (0,4*0) + (0,4*1) + (0,4*1) + (0*0) +0,2*0) + (0,6*0) = 4,8
√∑ = 𝑛 𝑖 𝐴 𝑛 𝑖 . ∑ = 1𝐵 𝑛 𝑖 = 𝑛 𝑖
(1  +  0,+  +  0,64  +  1  +  0  +  0,04  +  0,64  +  0  +  0,16  +  0,16  +  0,16  +0,16  +  0  +  0,04  +  0,36 ) × (1+1+1+1+0+1+0+0+1+0+1+1+0+0+0) = 4,72 × 8 =37,76 ∑ = 𝑛 𝑖 1(𝐴𝑖 .𝐵𝑖)
√∑ = 𝑛 𝑖 𝐴 𝑛 𝑖 .∑ = 𝑛 𝑖 1𝐵 𝑛 𝑖 = 4,8 √37,76 = 4,8 6,14 = 0,78 = 78%

## Tahap ke 2
∑ =   1 (𝐴𝑖 . 𝐵𝑖) = 𝑛 𝑖
(0,1*1) + (0,6*0) + (0,8*1) + (1,0*0) + (0*1) + (0,2*1) + (0,8*0) + (0*0) + (0,4*1) + (0,4*1) + (0,4*0) + (0,4*0) + (0*0) + (0,4*0) + (0,6*0) = 3,8 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 . ∑ = 1𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖
(1 + 0,36 + 1 + 0 + 0,4 + 0 + 0,16 + 0,16 + 0 + 0,04 + 0,36 × (1 + 0 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0) = 4,72 x 8  = 37,76 ∑ = 𝐴𝑖 𝑛. 𝑛 𝑖 ∑ =1𝐴𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 √∑ = 𝐴𝐼 𝑛.∑ =𝐴 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 3.8 √37,76 = 3,8 6,14 = 0,61 = 61%
Tahap ke 3 ∑ = 𝑛 𝑖 𝐴 𝑖 𝑛 = 1 ( 𝐴𝑖 ∗ 𝐵𝑖 ) = (1,0*0) + (0,6*1) + (0,8*1) + (1,0*1) + (0*0) + (0,2*0) + (0,8*1) + (0*0) + (0,4*1) + (0,4*0) + (0,4*1) + (0,4*0) + (0*0) + (0,4*1) + (0,6*0 = 4,2 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 . ∑ = 1𝐴 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 =
(1+ 0,36 + 0,64 + 1 + 0 + 0,04 + 0,64 + 0 + 0,16 + 0,16 + 0,16 + 0,16 + 0 +0,04 + 0,36) × 0 + 1 + 1 + 1 + 1+ 0 +0 + 1 + 0+1+ 0 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0) = 4,72 x 8 = 37,76
∑ =1 (𝐴𝑖.𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ = 𝐴𝑖 𝑛.∑ =1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 4,2 √37,76 = 4,2 6,14 = 0,68 = 68%

## Tahap ke 4
∑ = 1 (𝐴𝑖 . 𝐵𝑖) = 𝑛 𝑖 (1,0*0) + (06*0) +(08*0) + (1,0*1) + (0*0) + (0,2*1) + (0,8*1) + (0*1) + (0,4*0) + (0,4*1) + (0,4*1) + (0,4*0) + (0*0) + (0,2*0) + (0,6*0) = 3,6 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 . ∑ = 1𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖
(1 + 0,36 + 0,64 + 1 + 0 + 0.04 + 0,64 + 0 + 0,16 + 0,16 + 0,16 + 0,16 + 0 + 0,04 + 0,36) x (0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1
+ 0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0) = 4,72 × 8 = 37,76 ∑ =1(𝐴𝑖.𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴𝑖 𝑁 .1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 = 3,6 √37,76 = 3,6 6,14 = 0,58 = 58%

## Tahap ke 5
∑ = 1 (𝐴𝑖 . 𝐵𝑖) = 𝑛 𝑖 (1,0*1) + (06*1) +(08*0) + (1,0*1) + (0*1) + ( + (0,2*1) + (0,8*0) + (0*0) + (0,4*1) + (0,4*1) + (0,4*0) + (0,4*0) + (0*0) + (0,2*0) + (0,6*0) = 3,6
√∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 . ∑ = 1𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖
(1 + 0,36 + 0,64 + 1 + 0 + 0.04 + 0,64 + 0 + 0,16 + 0,16 + 0,16 + 0,16 + 0 + 0,04 + 0,36) x (1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0
+ 1 + 1+ 0 + 0 +  0 + 0 + 1) = 4,72 × 8 = 37,76 ∑ =1(𝐴𝑖.𝐵𝑖)
𝑛 𝑖
√∑ =𝐴𝑖 𝑁 .1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 = 3,4 √37,76 = 3,4 6,14 = 0,55 = 55 %
Dari hasil tahap diatas akan dipilih nilai tertinggi yang hampir mendekati berdasarkan kasus yang pernah terjadi sebelumnya dan nilai tertinggi terdapat pada tahap yang pertama dengan nilai 78%. Dari hasil keterangan table presentase diatas adalah kemungkinan besar terjadi.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 35-39
Submitted: 13/07/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published: 26/10/2020

## 4. KESIMPULAN
Setelah penulis melakukan penelitian dan juga referensi-referensi yang ada, data dan hasil analisa serta melalui fakta yang telah diuraikan pada bab-bab terdahulu, maka penulis mengagkat kesimpulan sebagai beriku:
1. Dari  penelitia  yang  telah  dilakukan  penulis  maka  dapat  mengetahui  beberapa  gejala  penyakit  pelagra  yang dipresentasekan kedalam bentuk rule dengan menggunaan metode Hybrid Case Based.
2. Dengan menggukan metode Hybrid Case Based dapat diterapkan dalam pembutan aplikasi sistem pakar mediagnosa penyakit pelagra pada manusia.

## REFERENCES
[1] Jogiyanto HM, “Sistem Teknologi Informasi”, Andi, Yogyakarta, 2003
[2] Kusrini,”Sistem Pakar Teori dan Aplikasi”, Andi, Yogyakarta, 2006
[3] Kumar,  S.,  Raj,  Dharm.  A  Contemporary  Approach  to  hybrid  Expert  System.  International  Conference  on  Computer  & Comunication Technology. 2010.
[4] Nugroho A,”RPL Berorientasi Objek dengan Metode USDP”, Andi, Yogyakarta, 2010
[5] Priyanto R, “Langsung Bisa VB.Net 2008”, Andi, Yogyakarta, 2009
[6] Phuong, N.H., Prasad, Nadipuram R., Hung, Dang H., Drake, Jeffery T. Approach to Combining Case Based Reasoning with Rule Based Reasoning for Lung Disease Diagnosis. IFSA World Congress and 20th NAFIPSInternational Conference. 2001.
[7] Prentzas,  J.,  Hatzilygeroudis,  L.  Categorizing  Approaches  Combining  Rule-Based  And  Case-Based  Reasoning.  The  Authors: Journal Compilations . 2007.
[8] Sutejo T, “Kecerdasan Buatan”, Andi, Yogyakarta, 2011
[9] Http://id.wikipedia.org/wiki/MySQL
[10] D. P. Utomo and S. D. Nasution, "SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN TONER DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING," JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 3, no. 5, pp. 430-434, 2016.