## Prediksi Proses Persalinan Menggunakan
Case Based Reasoning
Tursina #1 # Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura tursina@informatics.untan.ac.id
Abstrak —.Penelitian  ini  mengusulkan  salah  satu  pendekatan dalam memprediksi proses persalinan menggunakan Case Based Reasoningr.  Case  Based  Reasoning  (CBR) merupakan  suatu penalaran  yang  mengambil  kesimpulan  atau  solusi  dengan  cara mengadopsi  solusi  yang  sudah  ada  (kasus  terdahulu). Hal  yang terpenting dalam CBR adalah menentukan nilai kemiripan atau similaritas  antara  kasus-kasus  yang  tersimpan  di  basis  kasus dengan  kasus  baru  yang  akan  dicari  solusinya.  Salah  satu metode  similaritas  yang  bisa  digunakan  adalah  dengan  cara Algoritma Nearest Neighbor. Sistem CBR   mempunyai 4 tahapan yaitu Retrieve,  Reuse,  Revise  dan  Retain. Aplikasi  CBR  ini menggunakan framework dan GUI  jCOLIBRI
Kata  kunci — Prediksi,  CBR,  Algoritma  Nearest  Neighbor, jCOLIBRI

## I. P ENDAHULUAN
Lebih  dari  90%  kematian  ibu  disebabkan  komplikasi obstetric,  yang  sering  tak  diramalkan  saat  kehamilan. Kebanyakan  komplikasi  itu  terjadi  pada  saat  atau  sekitar persalinan  Banyak  di  antara  ibu  yang  tidak  dikategorikan berisiko,  ternyata  mengalami  komplikasi  dan  sebaliknya sehingga pada saat persalinan harus dilakukan dengan operasi Caesar.  Diperkirakan  15%  kehamilan  akan  mengalami keadaan  risiko  tinggi  dan  komplikasi  obstetric,  yang  dapat membahayakan  kehidupan  ibu  maupun  janinnya  bila  tidak ditangani dengan memadai [1].
Ibu  hamil  yang  termasuk  golongan  kehamilan  dengan resiko  tinggi  adalah  ibu  dengan  ciri-ciri  diantaranya  adalah sebagai berikut:[2]
 Riwayat  kehamilan  dan  persalinan  yang  sebelumnya kurang  baik  Contohnya:  riwayat  keguguran,  perdarahan pasca kelahiran, dan lahir mati
 Usia  ibu  hamil  kurang  dari  20  tahun  atau  lebih  dari  35 tahun
 Jarak antara dua kehamilan kurang dari 2 tahun.
 Ibu menderita anemia atau kurang darah.
 Tekanan  darah  yang  meninggi  dan  sakit  kepala  hebat dan adanya bengkak pada tungkai
 Kelainan  letak  janin  atau  bentuk  panggul  ibu  tidak normal
 Riwayat penyakit kronik.
 Riwayat obstetric jelek.
Masih banyak lagi ciri – ciri atau gejala yang menyebabkan Ibu hamil beresiko tinggi. Ibu hamil dengan kehamilan resiko tinggi  memiliki  kemungkinan  yang  lebih  besar  menjalani persalian  melalui  operasi  Caesar  atau  Induksi.  Apabila
kemungkinan  ini  dapat  diprediksi  dari  awal  maka  ibu  hamil dapat  mempersiapkan  diri  dengan  lebih  memperhatikan perawatan kesehatannya.
Dalam  penelitian  ini, Case  Based  Reasoning  (CBR) digunakan  untuk  memprediksi  proses  persalinan  ibu  hamil apakah  melalui  Operasi  Caesar  atau  persalinan  normal berdasarkan  kasus-kasus  yang  pernah  terjadi.  Pemanfaatan CBR  dalam  bidang  kesehatan  bukanlah  hal  baru.  Awal  mula pemanfaatan  CBR  dalam  bidang  kesehatan  adalah  digunakan untuk  menentukan  terapi  bagi  penderita  suatu  penyakit.. Penelitian    CBR  untuk  memprediksi  proses  persalinan  ibu hamil  diharapkan  bermanfaat  memberikan  informasi  sejak dini  tentang  kemungkian  resiko  melahirkan  secara  Caesar sehingga  ibu  hamil  dapat  mempersiapkan  diri  dengan  lebih memperhatikan perawatan kesehatannya

## II. LANDASAN TEORI
A. Case Based Reasoning Case  Based  Reasoning  (CBR )  adalah  salah  satu  metode pndekatan  berbasis  pengetahuan  untuk  mempelajari  dan memecahkan  masalah  berdasarkan  pengalaman  pada  masa lalu  [3].  Pengalaman  yang  lalu  dikumpulkan  dan  disimpan dalam  tempat  yang  disebut  Basis  Kasus.  Basis  kasus  adalah kumpulan kasus-kasus yang pernah terjadi. Sebuah kasus baru diselesaikan dengan mencari kasus-kasus yang telah tersimpan dalam  basis  kasus  yang  memiliki  kemiripan  dengan  kasus baru tersebut.
Apabila  tidak  ditemukan  kasus  yang  memiliki  kemiripan maka solusi dari kasus tersebut adalah analisa dari pakar atau ahli  tentang  kasus  tersebut,  dan  kemudian  akan  dijadikan suatu kasus baru yang disimpan dalam basis kasus.

## B. Metodologi CBR
Untuk  menghasilkan  solusi  suatu  masalah,  CBR  harus melakukan  beberapa  tahapan  proses.  Tahapan  proses  yang terjadi dalam CBR dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahapan  proses  pada  CBR  dalam  mencari  nilai  kemiripan dibutuhkan empat (4) tahap, yaitu :
1. Retrieve (penelusuran)  adalah  menemukan  kembali kasus  yang  sama  atau  yang  paling  mirip  dengan  kasus baru
2. Reuse adalah  menggunakan  kembali  informasi  dan pengetahuan  dari  basis  kasus  untuk  memecahkan masalah kasus baru.
3. Revise adalah  merevisi  atau  memperbaiki  solusi  yang diusulkan.
4. Retain adalah menyimpan pengalaman untuk memecahkan  masalah  yang  akan  datang  kedalam basiskasus. Nilai kemiripan ( similarity ) yang digunakan adalah range antara 0 sampai 1.
Gambar. 1 Tahapan Sistem CBR [4]

## C. Kehandalan CBR
Kehandalan CBR antara lain [5] :
1. Pengetahuan didapatkan dengan cara mengumpulkan kejadian atau pengalaman yang telah terjadi.
2. Kerja semakin berkurang karena mengutamakan membuat suatu identifikasi yang signifikan terhadap suatu masaalah, ini lebih mudah dari pada harus membuat suatu model yang explicit.
3. Penggunaan teknik database , informasi yang besar dapat diatur.
4. CBR sistim dapat belajar dengan mempelajari pengetahuan yang baru sebagai kasus.  Hal ini membuat perbaikan  lebih mudah
Kendala yang harus diperhatikan:
 Suatu kasus tidak mencakup keseluruhan dari bidang yang ingin diketahui
 Kasus yang benar-benar sesuai akan sulit untuk didapatkan
 Tetap memerlukan kesamaan, adaptasi dan  verifikasi pengetahuan

## D. Algoritma Nearest Neighbor
Nearest  Neighbor adalah  pendekatan  untuk  mencari  kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur  yang  ada  [6].  Misalkan  diinginkan  untuk  mencari  solusi terhadap seorang pasien baru dengan menggunakan solusi dari pasien terdahulu. Untuk mencari kasus pasien mana yang akan
digunakan maka dihitung kedekatan kasus pasien baru dengan semua  kasus  pasien  lama.  Kasus  pasien  lama  dengan kedekatan  terbesar-lah  yang  akan  diambil  solusinya  untuk digunakan  pada  kasus  pasien  baru.  Ilustrasi  kedekatan  kasus direpresentasikan dengan Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Kedekatan antar Kasus
Seperti  tampak  pada  Gambar  2,  misalnya  pada  domain kesehatan  yaitu  mencari  solusi treatment terbaik  untuk  suatu penyakit  berdasarkan  kasus-kasus  yang  ternah  terjadi.  Jika terdapat  dua  pasien  lama  A  dan  B.  Ketika  ada  pasien  baru, maka  solusi  yang  akan  diambil  adalah  solusi  dari  pasien terdekat  dari  pasien  baru.  Seandainya  d1  adalah  kedekatan antara  pasien  baru  dan  pasien  A,  sedangkan  d2  adalah kedekatan antara pasien baru dengan pasien B. Oleh karena d2 lebih  dekat  dari  d1maka  solusi  dari  pasien  B  yang  akan digunakan untuk memberikan solusi pasien Baru.
Adapun rumus untuk melakukan penghitungan kedekatan(similarity)  antara  dua  kasus  dapat  dilihat  pada persamaan 1.
i i i i i W xW S T f S T Similarity    1 ) , ( ) , ( (1)
dengan:
T : kasus baru S : kasus yang ada dalam penyimpanan n  : jumlah atribut dalam masing-masing kasus i  : atribut individu antara 1 s/d n f  : fungsi similarity atribut i antara kasus T dan kasus S W : bobot yang diberikan pada atribut i

## E. jCOLIBRI
jCOLIBRI adalah sebuah kerangka kerja berorientasi objek berbasis Java yang digunakan untuk membangun sistem Case Based  Reasoning  (CBR) . Framework adalah  aplikasi  semi- complate yang  dapat  digunakan  kembali (reuse) untuk memproduksi aplikasi tertentu.
Instansiasi framework didukung  dengan  GUI  yang memadai  untuk  mengkonfigurasikan  bagian-bagian  dari sistem  CBR.  jCOLIBRI  dibangun  mencakup  sebuah task/ontology ,  sebuah  deskripsi  level  pengetahuan  yang memandu  perancangan framework, menentukan  perluasan yang mungkin  mendukung proses instansiasi framework [7]
Ontology  domain dari  kasus  yang  diselesaikan  bersifat independent dan  dipetakan  k  edalam  kelas-lekas  yang  ada dalam framework.

## III. P ERANCANGAN
Untuk  membangun  Aplikasi  CBR  tahapan  pertama  yang dilakukan  adalah  menentukan  atribut  kasus  kemudian membuat basis kasus dan menentukan metode similaritas yang dilakukan pada saat proses Retrive. A. Menentukan atribut
Menentukan  fitur  atau  atribut  pada  sistem  CBR  sangat penting  karena  atribut  tersebut  yang  nantinya  akan membentuk  suatu  kasus.  Beberapa  atribut  yang  dapat digunakan untuk memprediksi proses persalinan antara lain.: 1. Usia
2. Jarak Persalinan
3. Lebar panggul
4. Riwayat Caesar
5. Riwayat penyakit
6. Proses Persalinan/Kelahiran
Kesemua  atribut  tersebut  memiliki  peran  yang  sama pentingnya  dalam  melakukan  prediksi  proses  persalinan. Untuk  menyederhanakan  nilai  untuk  masing-masing  atribut maka  nilai  tersebut  dibagi  kedalam  katagori-katagori  seperti tertera pada Tabel 1.
TABEL 1

## KATEGORI NILAI PADA ATRIBUT
Atribut Katagori Usia 1. <=25 thn 2. 26 s/d 35 thn 3. > 35 thn Jarak persalinan 1. < 2 thn 2. >= 2 thn Lebar Panggul 1. Besar 2. Kecil Riwayat Caesar 1. Ya 2. Tidak Riwayat penyakit 1. Ada 2. Tidak ada Proses Melahirkan 1. Normal 2. SC

## B. Membangun Basis Kasus
Tahapan  kedua  adalah  membangun  Basis  Kasus  yang digunakan unutk meninpan kasus-kasus yang terdahulu. . Pada penelitian  ini  digunakan  MySQL  sebab  MySQL  merupakan DBMS  yang  handal  untuk  meng- handle data  dalam  jumlah yang besar serta termasuk dalam katagori freeware. Dalam basis kasus hanya terdapat 1 tabel yang terdiri dari 7 field .  Untuk  deskripsi  detail  dari  struktur  tabel  dapat  dilihat pada Gambar 3
.
Gambar 3. Atribut pada setiap kasus

## C. Retrieve Phase
Dalam  mencari  kasus  yang  memiliki  kemiripan (similarity) dengan  kasus  baru  digunakan  algoritma Nearest  Neighbor . Hal  ini  dikarenakan  jCOLIBRI  mendukung  algoritma  ini untuk retrieve  phase .  Terdapat  2 method yang  disediakan JCOLIBRI untuk memilih kasus yang terbaik, yaitu:
1. Select  Best  Case  Method untuk  menentukan  satu  saja kasus yang terbaik.
2. Select  Some  Case  Method untuk  memilih  sejumlah  N kasus  yang  terbaik  berdasarkan  ranking  similarity  yang terdekat  dengan  kasus  baru  yang  sedang  dihadapi.  N merupakan paramater input yang bisa didefiniskan secara bebas.
Untuk  kasus  ini,  yang  digunakan  adalah method yang pertama yaitu memilih satu saja kasus yang terbaik. Algoritma Nearest  Neigbor sebelum  menghitung similarity ,  tiap  atribut harus  diberikan  bobot  dan  kedekatan  nilai-nilai  dalam  atribut juga perlu didefinisikan. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Pembobotan  tiap  atribut  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Tiap atribut  bernilai  sama  hal  ini  disebabkan  karena  semua  atribut merupakan  faktor  yang  sama  penting  dalam  mempengaruhi apakah  ibu  hamil  akan  melahirkan  normal  atau  melalui operasi.
TABEL 2 KATEGORI NILAI PADA ATRIBUT Atribut Bobot Usia 1 Jarak Persalinan 1 Lebar Panggul 1 Riwayat Caesar 1 Riwayat Penyakit 1
. Kedekatan antara nilai-nilai atribut juga perlu didefinisikan. Kedekatan  nilai  atribut  usia  ditunjukkan  pada  Tabel  3, kedekatan  nilai  atribut  jarak  persalinan  pada  Tabel  4, kedekatan nilai atribut  lebar panggul pada Tabel  5, kedekatan nilai  atribut  riwayat  Caesar  pada  Tabel  6  dan  kedekatan  nilai atribut riwayat penyakit pada Tabel 7.
TABEL 3.

## KEDEKATAN NILAI ATRIBUT USIA (U)
Nilai 1 Nilai 2 Similarity <= 25 tahun <= 25 1 <= 25 26 s/d 35 0.75 <= 25 > 35 0.5 26 s/d 35 <= 25 0.75 26 s/d 35 26 s/d 35 1 26 s/d 35 > 35 0.5 > 35 <= 25 0.5 > 35 26 s/d 35 0.5 > 35 > 35 1 TABEL 4. KEDEKATAN NILAI ATRIBUT JARAK PERSALINAN (JP) Nilai 1 Nilai 2 Similarity < 2 tahun < 2 tahun 1 > = 2 tahun < 2 tahun 0.5 < 2 tahun > = 2 tahun 0.5 > = 2 tahun > = 2 tahun 1 TABEL 5. KEDEKATAN NILAI ATRIBUT LEBAR PINGGUL (LP) Nilai 1 Nilai 2 Similarity Besar Besar 1 Besar Kecil 0.5 Kecil Besar 0.5 Kecil Kecil 1
TABEL 6. KEDEKATAN NILAI ATRIBUT RIWAYAT CAESAR (RC) Nilai 1 Nilai 2 Similarity Ya Ya 1 Ya Tidak 0.5 Tidak Ya 0.5 Tidak Tidak 1 TABEL 7. KEDEKATAN NILAI ATRIBUT RIWAYAT PENYAKIT (RP) Nilai 1 Nilai 2 Similarity Ada Ada 1 Ada Tidak 0.5 Tidak Ada Ada 0.5 Tidak Ada Tidak 1

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Dalam  Implementasi  terdapat  47  kasus  yang  tersimpan dalam  basis  kasus..  Penambahan  kasus  akan  terjadi  apabila kasus uji memiliki nilai similar di bawah 1. Kasus-kasus yang tersimpan dalam basis kasus dapat dilihat pada Tabel 8.
TABEL 8. BASIS KASUS Case U (th) JP (th) LP RC RP Persalinan 01 26 s/d 35 < 2 besar ya ada SC 02 <= 25 < 2 besar belum pernah tidak ada Normal 03 <= 25 < 2 besar belum pernah ada SC 04 <= 25 < 2 besar pernah tidak ada SC 05 <= 25 < 2 besar pernah ada SC 06 <= 2 < 2 kecil belum pernah tidak ada SC 07 <= 25 < 2 kecil belum pernah ada SC … … … … … … … 47 <= 25 < 2 kecil pernah ada SC
Contoh kasus yang akan diuji.
Misalkan sedang dihadapi kasus sebagai berikut:
Usia Ibu Hamil   : 25 s/d 35 tahun
Jarak persalinan  :  lebih dari 2 tahun Lebar panggul : Kecil Riwayat Caesar   : belum pernah Riwayat Penyakit  : tidak ada Bagaimana prediksi proses kelahiran ibu tersebut?
Langkah pertama yang dilakukan adalah tahap Retrieval yaitu menghitung  similaritas  kasus  uji  dengan  kasus  yang  ada  di basis kasus. Perhitungan similaritas mengguanakan  algoritma nearest  neighbor dan  didapat  hasil  simailaritas  setiap  kasus sebagai berikut .
Similarity with case case01 :0.2 Similarity with case case02 :0.4 Similarity with case case03 :0.2 Similarity with case case04 :0.2 Similarity with case case05 :0.0 Similarity with case case06 :0.6 Similarity with case case07 :0.4

## …
Similarity with case case18 :0.8 Similarity with case case19 :0.2

## …
Similarity with case case46 :0.2 Similarity with case case47 :0.2
Berikutnya  adalah  tahapan reuse .  Dari  hasil  pengujian diperoleh case yang mempunyai nilai similaraitas yang paling tinggi adalah case 18 dengan nilai similaritas 0.8. Oleh karena nilai  similaritas  belum  mencapai  1  maka  kasus  uji  bisa dilanjutkan  dengan  tahapan revise dan  tahapan retain yang terlihat pada Gambar 5.

## V. K ESIMPULAN DAN SARAN
Pemanfaatan  CBR  untuk  memprediksi  proses  persalinan dapat  tidak  menjamin  solusi  terbaik  atau  solusi  optimum
karena  CBR  hanya  memberikan  solusi  berdasarkan  kasus- kasus yang disimpan.
Pengelohan  data  yang  meliputi  kasus-kasus  yang  menjadi acuan inti dari konsep CBR sangat penting. Kelengkapan dan kekompleksan  kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus  dapat menjadikan CBR suatu sistem yang dapat menghasilkan solusi optimal  dan  tepat.  Selain  itu  penentuan  atribut  yang  tepat sangat menentukan solusi yang diharapkan.
Kekurangan  CBR  adalah  membutuhkan  metode  similaritas yang  tepat  untuk  mencari  similar  antar  kasus.  CBR  juga membutuhkan  tempat  penyimpanan  yang  besar  apabila  data (kasus) yang disimpan sangat banyak.

## REFERENSI
[1] Abdul Bari Syaifuddin, ‗Pelayanan Kesehatan Maternal dan Neonatal‖, Edisi ke – 1, cetakan ke – 3, JNPKKR – POGI, Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo, Jakarta 2002, hal 03-336
[2] Poedji  Rochyati,  ―Skrining  Antenatal  Pada  Ibu  Hamil,  Pengenalan Faktor  Risiko  Deteksi  Dini  Ibu  Hamil  Risiko  Tinggi‖,  Cetakan-1,
Airlangga University Press, Surabaya, 2003.
[3] Watson,  I.,  ―Applying  Case-Based  Reasoning:  Techniques  for Enterprise Systems‖,California, Morgan Kaufmann, 1997.
[4] Sankar,Simon,  ―Foundation  Of  Soft  Case  Base  Reasoning‖,  WEIley Interscient, 2004.
[5] Petra  Perner,  Thomas  Günther  and  Horst  Perner,  ―Airborne  Fungi Identification by Case-Based Reasoning‖, Institute of Computer Vision and Applied Computer Sciences Arndtstr.
[6] Kusrini, Emha  Taufik Lutfi, ―Algoritma Data Mining‖, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta, 2009.
[7] Juan A. Recio, Antonio Sanchez, Beleb Diaz-Agudo, Pedro Gonzalez- Calero, ―Case Structure jCOLIBRI‖, Procs. Of the AI-2005 conference. Cambridge. Springer BSC Series.
Gambar 5. Penyimpanan kasus baru ke Basis kasus (Retain)