## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 1 Nomor 1, Juni 2018 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.170

## CASE-BASED REASONING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE MINKOWSKI DISTANCE

## CASE-BASED REASONING FOR HEART DISEASES DIAGNOSIS USING MINKOWSKI DISTANCE METHOD
Eka Wahyudi 1 , Novi Indah Pradasari 2
Politeknik Negeri Ketapang 1,2
ekawahyudi_algebra@ymail.com 1

## ABSTRACT
Case Based Reasoning (CBR) is a computer system that used for reasoning old knowledge to solve new problems. It works by looking at the closest old case to the new case. This research attempts to establish a  system  of  CBR    for  diagnosing  heart  disease.  The  diagnosis  process    is  done  by  inserting  new  cases containing  symptoms  into  the  system,  then    the  similarity  value  calculation  between  cases    uses  the minkowski distance similarity. Case taken is the case with the highest similarity value. If a case does not succeed in the diagnosis or threshold <0.80, the case will be revised by experts. Revised successful cases are stored to add the systemknowledge. Method with the best diagnostic result accuracy will be used in building  the  CBR  system  for  heart  disease  diagnosis.  The  test  results  using  medical  records  data validated by expert indicate that the system is able to recognize diseases heart using minskowski distance similarity correctly of 100%. Using minkowski get accuracy of 100%.
Keywords : Case-Based Reasoning, Minkowski Distance Similarity.

## ABSTRAK
Case  Based  Reasoning  (CBR)  merupakan  sistem  penalaran  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan lama untuk mengatasi masalah baru. CBR memberikan solusi terhadap kasus baru dengan melihat kasus lama yang paling mendekati kasus baru. Sistem yang dibangun dalam penelitian ini adalah sistem CBR untuk  diagnosis  penyakit  Jantung.  Proses  diagnosis  dilakukan  dengan  memasukkan  kasus  baru    yang berisi  fitur-fitur  yang  akan  didiagnosis  ke  dalam  sistem,  kemudian  melakukan  proses  perhitungan  nilai similaritas antara kasus baru  dengan basis  kasus  minkowski distance. Kasus  yang diambil adalah kasus dengan  nilai  similaritas  tertinggi.  Jika  suatu  kasus  tidak  berhasil  didiagnosis  atau  threshold  <0,8,  maka akan  dilakukan  revisi  kasus  oleh  pakar.  Kasus  yang  berhasil  direvisi  disimpan  kedalam  sistem  untuk dijadikan  pengetahuan  baru.  Metode  dengan  akurasi  hasil  diagnosis  terbaik  akan  digunakan  untuk membangun  sistem CBR diagnosis penyakit jantung.  Hasil  pengujian rata-rata sistem  untuk  melakukan diagnosis  awal  terhadap  penyakit  jantung  menggunakan  data  rekam  medik  pasien  penyakit  jantung, menunjukan  bahwa  sistem  mampu  mengenali  penyakit  jantung  menggunakan  metode  minskowski distance similarity secara benar sebesar 100%. Serta perhitungan tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata kunci : Case-Based Reasoning, Minkowski Distance Similarity.

## PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  merupakan  salah satu penyakit yang berbahaya dan penyebab kematian  nomor  satu  di  dunia  jika  tidak ditangani  dengan  baik.  Di  Indonesia khususnya pada provinsi Yogyakarta, menurut  data  rekam  medis  RSUP  Dr. Sardjito Yogyakarta jumlah penderita penyakit  jantung  dari  tahun  ketahun  terus meningkat.  Dua  puluh  lima  (25)  besar jumlah  pasien  penderita  penyakit  jantung pada tahun 2012 sebanyak 807 orang, tahun
2013  bertambah  menjadi  891  orang  dan pada  tahun  2014  mulai  dari  bulan  Januari sampai  pada  bulan  Nopember  berjumlah 918 orang (Instalasi Catatan Medis, 2014).
Untuk  mendiagnosis  pasien  yang menderita  penyakit  jantung  dapat  diketahui dari gejala-gejala yang muncul atau dialami oleh pasien dan faktor resiko yang dirasakan pasien.  Penanganan  pada  pasien  penyakit jantung  dilakukan  oleh  tenaga  ahli  yaitu dokter  spesialis  penyakit  jantung,  namun karena keterbatasan
tenaga ahli
mengakibatkan lambatnya penanganan pasien, sehingga dibutuhkan suatu alat yang dapat  membantu  untuk  diagnosis  pasien penyakit jantung.
Kasus-kasus  yang  tersimpan  dalam rekam  medis  mengenai  diagnosis  penyakit jantung  oleh  tenaga  ahli  untuk  menentukan jenis  penyakit  jantung  yang  diderita  oleh pasien  dapat  digunakan  kembali  sebagai acuan  untuk  menentukan  jenis  penyakit jantung ketika ada kasus baru. Pemanfaatan kasus  yang  telah  terjadi  sebelumnya  atau kasus  lama  dikenal  secara  umum  dengan istilah  penalaran  berbasis  kasus  atau case based reasoning (CBR).
Dalam  CBR  sendiri  ada  beberapa proses  yaitu retrieve,  reuse,  revise dan retain .  Pada  fase retrieve ada  banyak metode yang di gunakan untuk pengambilan kasus lama yang relevan dengan kasus baru. Fase retrieve merupakan  salah  satu  tahap penting  dalam  siklus  CBR.  Beberapa metode retrieve adalah dengan
menggunakan  metode nearest  neighbor similarity,  minkowski  distance  similarity dan euclidean  distance  similarity (Aamodt dan Plaza, 1994) . Fase revise merupakan  bagian  dari adaptasi  sistem  terhadap  kasus  yang  belum berhasil  didiagnosis.  Dimana  kasus  baru tidak diperoleh kasus yang identik atau nilai similaritas tertinggi < 0,8, maka solusi yang disarankan  adalah  menyerahkan  kasus tersebut kepada pakar.
Penelitian ini menyajikan pengembangan  sebuah  sistem  CBR  untuk diagnosis penyakit jantung dengan menggunakan metode
pengukuran similaritas minkowski  distance  similarity yang  mengakomodir  tingkat  keyakinan pakar.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  pengembangan  sebuah sistem  CBR  untuk  diagnosis  penyakit jantung  dengan  menggunakan  metode pengukuran  similaritas minkowski  distance similarity yang  mengakomodir  tingkat keyakinan  pakar.  Secara  garis  besar, pengukuran  similaritas  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  mencakup Local
Similarity ,  Pengukuran  Tingkat  Keyakinan,
dan Global Similarity. Case-Based Reasoning Case-based reasoning (CBR) merupakan  metode  penyelesaian  masalah yang  menggunakan  pengetahuan  akan pengalaman  terdahulu  untuk  memecahkan permasalahan yang
baru. Sebuah
permasalahan  diselesaikan  dengan  mencari sebuah  kasus  lama  yang  identik,  jika ditemukan  maka  solusi  dari  keduanya  juga identik.  Namun  apabila  tidak  ditemukan, sistem  akan  mencari  kasus  lama  yang memiliki  kemiripan  tertinggi  dan  namun perlu dilakukan adaptasi sehingga diperoleh solusi  yang  sesuai  dengan  permasalahan baru  tersebut.  Alur  CBR  meliputi: Retrieve , mencari  kasus  terdahulu  yang  serupa  dengan permasalahan. Reuse , menyalin atau
menggabungkan  solusi  dari  kasus  terdahulu. Revise , mengadaptasi solusi dari kasus terdahulu menjadi  solusi  permasalahan  yang  baru. Retain , solusi yang baru tersebut divalidasi

## Proses Retrieval
CBR didasarkan pada hipotesa bahwa solusi permasalahan-permasalahan
sebelumnya  dapat  membantu  penyelesaian permasalahan  terkini,  sepanjang  terdapat kemiripan  diantara  mereka.  Pengukuran kemiripan
dilakukan dengan membandingkan  fitur  yang  ada  pada  kasus dengan  fitur  sejenis  yang  ada  pada  basis kasus.  Suatu  kasus  disebut  identik  dengan kasus  lain  apabila  nilai  similaritasnya  sama dengan  satu,  dan  dikatakan  mirip  jika nilainya  dibawah  satu.  Secara  garis  besar pengukuran similaritas terdiri dari pengukuran  pengukuran  similaritas  lokal antar  atribut  kasus  dan  similaritas  global antar  kasus.  Kemiripan  antar  atribut  ini disebut sebagai similaritas lokal.
Tiap  atribut  memiliki  bobot  yang berbeda  untuk  setiap  jenis  solusi/penyakit yang nilainya ditentukan oleh pakar.

## Similaritas Lokal
Similaritas lokal menunjukkan keserupaan  antara  atribut  permasalahan terhadap  atribut  yang  sama  dari  sebuah kasus. Perhitungan similaritas lokal dihitung berdasarkan tipe data pada fiturnya.
Start t ç Fitur Masalah Baru
s ç Fitur Kasus Lama
R ç Nilai Interval Fitur Tipe data t = numerik ? s = = t ? f (s, t) ç 1 f (s, t) ç 0 f (s, t) Stop Ya Tidak Tidak Ya f (s, t) ç R t s 
Gambar. 1 Perhitungan Similaritas Lokal (Sumber:  Dimodifikasi  dari  Jha,  M.K., Pakhira, D., dan Chakraborty, B., 2013)
Tingkat Keyakinan Tingkat keyakinan adalah pencerminan tingkat kepastian yang diinginkan oleh pengukur setelah memutuskan tidak akan melakukan pengukuran yang sangat banyak. Pengukuran tingkat keyakinan yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah tingkat  keyakinan  pakar  dan  ting  tingkat keyakinan  kasus  baru  terhadap  basis  kasus. Tingkat  keyakinan  pakar  ditentukan  oleh pakar  berdasarkan  gejala  dan  faktor  resiko yang  dialami  pasien.  Untuk  menghitung tingkat keyakinan kasus baru terhadap basis kasus menggunakan rumus.
Keterangan:
:  Tingkat  keyakinan  antara  kasus  T
( target case ) dan S ( source case )
:  Banyaknya  fitur  yang  terdapat dalam target  case yang  muncul pada fitur source case
:  Banyaknya  fitur  yang  terdapat dalam target case

## Similaritas Global
Similaritas  global  digunakan  untuk menghitung  keserupaan  antar  permasalahan dengan  kasus  yang  tersimpan  dalam  basis kasus.  Metode  pengukuran  similaritas global  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah minkowski distance similarity
dengan pembobotan dan telah di modifikasi dengan menambahkan faktor tingkat
keyakinan menggunankan rumus.     ) ( ) , ( * ) ( * ) , ( * ) , ( 3 1 1 3 ) ( , 1 3 3 ) ( , i i i n i S p i n i i i i S p i T J T S J S P w T S f w T S SimMD                  Keterangan: SimMD(S,T) : Similaritas global antara kasus T ( target case ) dan S (source case)
N : Banyaknya fitur yang ada w i(p(S) : Nilai bobot fitur ke-i pada penyakit dari source case R : Faktor minkowski (integer positif) (dalam hal ini r=3)
f i (S i ,T i ) : Kesamaan fitur ke-i dari source case
dan target case / fungsi similaritas
lokal
S i
: Fitur ke- i yang ada dalam source case
T i : Fitur ke- i yang ada dalam target case P(S) : Persentase tingkat keyakinan pakar terhadap suatu kasus dalam source case J(S i ,T i ) : Banyaknya fitur yang terdapat dalam target case yang muncul pada fitur
source case J(T i ) : Banyaknya fitur yang terdapat dalam target case

## Fase Adaptasi
Proses retrieval menghasilkan sebuah kasus  lama  dengan  similaritas  tertinggi. Apabila  dari  hasil  proses retrieval tidak diperoleh  kasus  yang  identik  maka  solusi yang  disarankan  oleh  sistem  adalah  solusi dari  kasus  terdahulu  yang  memiliki  nilai similaritas tertinggi. Solusi tersebut terkadang  tidak  selalu  tepat  sehingga  perlu dilakukan proses adaptasi. Model  adaptasi  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menetapkan  suatu  nilai  ambang  ( treshold ).
Pengecekan  nilai  similaritas  tertinggi  dari hasil  proses retrieval dilakukan.  Apabila nilainya ≥ 80% (nilai treshold) maka solusi dari  kasus  dengan  similaritas  tertinggi ditetapkan sebagai solusi dari permasalahan dan jika nilainya < 80%
maka permasalahan akan disimpan untuk kemudian dilakukan revisi oleh pakar.

## Data dan Metode Pengujian
Untuk  menguji  penggunaan  CBR untuk diagnosis penyakit jantung
menggunakan  metode minkowski  distance similarity digunakan  data  rekam  medik pasien  rawat  inap  penderita  penyakit jantung  yang  diperoleh  dari  Instalasi
Catatan Medik RSUP Dr Sardjito Yogyakarta. Tabel 1. Rekapitulasi Data Rekam Medik Untuk Basis Kasus Jenis Penyakit Jumlah Data Data Basis Kasus (70%) Data Uji (30%) Gagal Jantung Akut 40 28 12 Jantung Koroner 40 28 12 Jantung Hipertensi 40 28 12 Gagal Jantung Kronik/Congestive 40 28 12 Jantung Katup/Endocarditis 16 11 4,8 Jantung Perikarditif 16 11 4,8 192 134 58
Sumber : Instalasi Catatan Medik, 2014

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan  CBR  untuk  diagnosis penyakit  jantung  menggunakan  metode minkowski  distance  similarity ini  diawali dengan analisis kebutuhan system, selanjutnya  dilanjutkan  dengan  merancang desain interface aplikasi, lalu diimplementasikan dalam
pembuatan system  (coding)  metode  yang  digunakan, dan selanjutnya dilakukan pengujian kepada data rekam  medik  yang  akan  menggunakan sistem  CBR  untuk  diagnosis  penyakit jantung  menggunakan  metode minkowski distance  similarity .  Berikut  hasil  dari penggunaan  CBR  untuk  diagnosis  penyakit jantung  menggunakan  metode minkowski distance similarity.

## 1. Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  dari    keseluruhan data yang diujikan didapati dua permasalahan yang memiliki nilai similaritas  dibawah  80%  sehingga  tidak dapat  digolongkan  ke  dalam  jenis penyakit jantung meskipun kasus dengan similaritas  tertinggi  memiliki  diagnosis yang sesuai dengan diagnosis permasalahan. Rekapitulasi hasil pengujian  dari    keseluruhan  data disajikan sebagai berikut:
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Pengujian Jenis Penyakit Jumlah Data Uji Jumlah Diagnosa Benar Gagal Jantung Akut 12 12 Jantung Koroner 12 12 Jantung Hipertensi 12 12 Gagal Jantung Kronik 12 12 Jantung Katup 5 5 Jantung Perikarditif 5 5 JUMLAH 58 58

## 2. Pembahasan
Evaluasi  hasil  pengujian  sistem dalam  mendiagnosis  penyakit  jantung dilakukan dengan menghitung
sensitivitas  dan  akurasi  (Witten,  I.H., dan  Frank,  E.,  2005).  Evaluasi  penting dilakukan  untuk  mengetahui  apakah sistem  yang  dibuat  layak  diterapkan dalam  mendiagnosis  penyakit  jantung. Untuk  menghitung  sensitivitas  dan akurasi menggunakan rumus.
N P P F T T as Sensitivit   N N P P N P F T F T T T Akurasi     
Keterangan:
T P :  Banyaknya hasil diagnosis positif/benar untuk data uji positif
F P :  Banyaknya hasil diagnosis
negatif/salah untuk data uji positif T N :  Banyaknya hasil diagnosis positif/benar untuk data uji negatif F N :  Banyaknya hasil diagnosis negatif/salah untuk data uji negatif
Rekapitulasi confusion matrix hasil  pengujian  dan  Rekapitulasi  hasil perhitungan  jenis  pengukuran  pengujian sebagai berikut:.
Tabel 3. Confusion Matrix Hasil Pengujian Penyakit Jantung Bukan Penyakit Jantung Penyakit Jantung 58 (TP) 0 (FP) Bukan Penyakit Jantung 0 (FN) 0 (TN) TOTAL 68 0 Jumlah Diagnosa Benar Jenis Penyakit
Tabel 4. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jenis Pengukuran Pengujian Jenis Pengukuran Motode Minkowski Distance Sensitivitas 100% Akurasi 100%

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  hasil pengujian  sistem  maka  dapat  disimpulkan bahwa :
1. Penelitian  ini  menghasilkan  sistem CBR  untuk  diagnosis  penyakit jantung dengan  memperhitungkan  kedekatan antara  permasalahan  baru  dan  kasus lama  berdasarkan  fitur  usia,  fitur  jenis kelamin,  fitur  gejala  dan  fitur  faktor resiko  dan  dengan  mengakomodasi bobot fitur kasus dan tingkat keyakinan.
2. Hasil  pengujian  terhadap  data  uji penyakit  jantung  menunjukkan  bahwa sistem  mampu  mengenali  penyakit jantung menggunakan metode minskowski distance secara  benar masing-masing sebesar 100%.
3. Hasil  pengujian  data  uji  penyakit jantung  menunjukkan  bahwa  dengan nilai treshold similaritas global sebesar 80, sistem memiliki unjuk kerja dengan tingkat  akurasi  metode minkowski distance similarity sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
Aamodt, A., & Plaza, E. (1994). Case Based Reasoning: Foundation Issues Methodological Variations. and Sistem Approaches, AI Communication  IOS  Press,7 (1),  39- 59 Instalasi  Catatan  Medis.  (2014). Data Rekam  Medis .  RS.  Dr.  Sardjito Yogyakarta. Yogyakarta Hastie,  T.,  Tibshirani,  R.,  &  Friedman,  J. (2009). The  Element  of  Statistical
Learning:  Data  Mining,  Inference, and  Prediction , Springer  Series  in
Statistic ,  2.  Springer-Verlag,  Inc. New York Jha, M. K.,  Pakhira,  D.,  &  Chakraborty,  B.
(2013).  Diabetes  Detection  and  Care Applying  CBR  Techniques. IJSCE,
6 (2), 132-137 Mergio,  J.  M.,  &  Casanovas,  M.  (2008). The  Induced  Minkowski  Ordered Weighted Averaging Distance Operator, ESTYLF08, Cuencas Mineras  (Mieres-Langreo). Congreso Espanol  sobre  Tecnologiasy  Logica
Fuzzy , 35-41 Witten,  I.  H.,  &  Frank,  E.  (2005). Data Mining : Practical Machine Learning Tools  and  Techniques ,  2.  Morgan Kaufmann  Publisher.  San  Fransisco