## Case Based Reasoning Diagnosis Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode Hamming Distance
Annisa Natassya #1 , Tursina #2 , Anggi Srimurdianti Sukamto #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 natassya2711@gmail.com
2 tursina@informatika.untan.ac.id
3 anggidianti@informatika.untan.ac.id
Abstrak — Stroke  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  dapat menimbulkan  tingkat  kematian  maupun  cacat  tubuh  yang tertinggi.  Keadaan  ini  dapat  dicegah  dengan  mengenali  risiko yang  dapat  terjadi  sedini  mungkin.  Organisasi  stroke  dunia mencatat  bahwa  hampir  85%  orang  yang  mempunyai  faktor risiko  dapat  terhindar  dari  penyakit  stroke  apabila  mereka menyadari  dan  mengatasi  faktor  risiko  tersebut  sejak  dini. Untuk  itu,  sebuah  sistem  yang  dapat  mendiagnosis  risiko penyakit  stroke  dirasa  perlu.  Sistem  yang  diperlukan  adalah sistem  yang  berbasis  pengetahuan  untuk  memperlajari  dan memecahkan  masalah  berdasarkan  pengalaman  pada  masa  lalu yang  merupakan  ciri  dari case  based  reasoning. Case  Based Reasoning adalah  penalaran  untuk  penyelesaian  masalah berbasis  pengetahuan  untuk  mempelajari  dan  memecahkan masalah  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu.  Permasalahan baru  dapat  diselesaikan  dengan  memanfaatkan  kembali permasalahan  lama  yang  memiliki  kesamaan  yang  telah diselesaikan  sebelumnya.  Sistem case  based  reasoning dibuat menggunakan  metode Hamming  Distance sebagai  penghitungan similaritas  data  biner.  Hasil  dari  sistem  ini  berupa  diagnosis risiko  stroke  yaitu  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Pengujian  sistem dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian tahapan Case Based Reasoning dan  kesesuaian  hasil.  Hasil  yang  didapat  dari pengujian yang dilakukan adalah sistem dapat melakukan empat tahapan Case Based Reasoning yaitu tahap retrieve, tahap reuse, tahap revise dan tahap retain . Hasil yang didapat dari pengujian kesesuaian hasil adalah sistem dapat mendiagnosis 11 kasus yang sesuai  dengan  diagnosis  pakar  dari  15  kasus  yang  diuji.  Dapat disimpulkan bahwa sistem dapat mendiagnosis risiko stroke.
Kata  kunci:  Penalaran  berbasis  kasus,  penyakit  stroke,  faktor risiko, Hamming Distance

## 1. PENDAHULUAN
Stroke  adalah  suatu  penyakit  defisit  neurologis akut  yang disebabkan  oleh  gangguan  pembuluh  darah  otak  yang  terjadi secara  mendadak  dan  menimbulkan  gejala  dan  tanda  yang sesuai dengan daerah otak yang terganggu. [1] Dalam domain risiko  serangan  stroke,  tekanan  darah,  umur,  jenis  kelamin, kolesterol dan riwayat diabetes merupakan faktor risiko utama
yang mempengaruhi risiko penyakit stroke. Stroke menduduki posisi ke empat sebagai penyakit yang paling banyak diderita di  Indonesia.  [2]  Penyakit  ini  juga  memberikan  kecacatan terbanyak  pada  kelompok  usia  dewasa,  termasuk  yang  masih produktif. [3]
Telah  terjadi  peningkatan  prevalensi  stroke  di Indonesia  dari  8,3  mil  pada  tahun  2007  menjadi  12,1,per mil pada  tahun  2013.  Di  samping  itu,  sebagian  dari  pasien  yang mengalami stroke akan berakhir dengan kecacatan. Berdasarkan beberapa penelitian didapatkan tingkat kecacatan Stroke mencapai 65%. [2]
Daerah  yang  memiliki  prevalensi  stroke  tertinggi adalah Nanggroe Aceh Darussalam (16,6 per 1.000 penduduk) dan yang terendah adalah Papua (3,8 per 1.000 penduduk). [4]
Meningkatnya  angka  prediksi  penderita  penyakit  stroke yang  menyerang  sebagian  masyarakat  dan  dampak  kecacatan cukup tinggi yang diakibatkan oleh penyakit ini, menyebabkan  penurunan  tingkat  produktivitas  kelompok masyarakat  usia  produktif.  Penurunan  produktifitas  ini  akan dirasakan  pada  level  keluarga  (menurunnya  kesejahteraan keluarga)  maupun  pada  level  nasional  (berkurangnya produktivitas masyarakat).
Karena banyak faktor risiko dan pasti dalam risiko penyakit stroke,  kadang-kadang  diagnosis  penyakit  stroke  sulit  bagi para  ahli.  Dengan  kata  lain,  tidak  terdapat  batas  yang  ketat antara  apa  yang  sehat,  apa  yang  berisiko  dan  apa  yang  sakit, sehingga membedakannya tidak pasti dan jelas. [5]
Faktor  yang  dapat  menimbulkan stroke dibedakan  menjadi faktor  risiko  yang  tidak  dapat  diubah  atau  tidak  dapat dimodifikasi  dan  faktor  risiko  yang  dapat  diubah  atau  dapat dimodifikasi. [6]
Faktor  risiko  yang  tidak  dapat  diubah  diantaranya peningkatan usia dan jenis kelamin laki-laki. [6]
Faktor  risiko  yang  dapat  diubah  antara  lain  hipertensi, diabetes  melitus,  dan  kolesterol.  Hipertensi  diartikan  sebagai
suatu keadaan dimana tekanan darah seseorang melebihi batas tekanan darah normal. [7]
Hipertensi  merupakan  faktor  risiko  yang  potensial  pada kejadian stroke karena  hipertensi  dapat  mengakibatkan pecahnya pembuluh darah otak atau menyebabkan penyempitan pembuluh darah otak. Pecahnya pembuluh darah otak  akan  mengakibatkan  perdarahan  otak,  sedangkan  jika terjadi  penyempitan  pembuluh  darah  otak  akan  mengganggu aliran  darah  ke  otak  yang  pada  akhirnya  menyebabkan kematian sel-sel otak. [8]
Diabetes  melitus  adalah  suatu  keadaan  yang  ditandai dengan  hiperglikemia  yang  terjadi  karena  adanya  gangguan sekresi  insulin  atau  kerja  insulun  ataupun  keduanya,  dan termasuk  suatu  kelompok  penyakit  metabolik.  Diabetes melitus menyebabkan stroke melalui kemampuannya menebalkan  pembuluh  darah  otak  yang  berukuran  besar. Penebalan  tersebut  akan  mengakibatkan  diameter  pembuluh darah  mengecil  yang  akhirnya  menyebabkan  gangguan  aliran darah ke otak yang berujung pada kematian sel-sel otak [9]
Kolesterol LDL berfungsi membawa kolesterol dari hati ke dalam  sel.  Jika kadar  kolesterol  ini  tinggi  dapat mengakibatkan terjadinya penimbunan kolesterol di dalam sel yang  dapat  memicu  terjadinya  pengerasan  dinding  pembuluh darah  arteri  yang  disebut  sebagai  proses atherosklerosis . Sedangkan  kolesteol  HDL  memiliki  kerja  yang  berlawanan dengan kolesterol LDL, yaitu membawa kolesterol dari sel ke hati.  Kadar  HDL  yang  rendah  justru  memiliki  efek  buruk, memicu  timbulnya  pembentukan  plak  di  dinding  pembuluh darah arteri. [10]
Berdasarkan permasalahan diatas, maka akan dibangun suatu  sistem  yang  dapat  menghasilkan  pengetahuan  dan pengalam  seperti  seorang  dokter  atau  tenaga  medis  dalam mendiagnosis  risiko  stroke.  Sistem  yang  dibangun  didasari kasus-kasus  risiko  diagnosis  penyakit  stroke  yang  pernah ditangani  oleh  dokter  dan  data  kasus  tersebut  berupa  gejala- gejala  yang  dirasakan  oleh  penderita.  Untuk  mendapatkan solusi  yang  tepat,  maka  kasus-kasus  permasahalannya  harus diidentifikasi.  Pengidentifikasian  masalah  dapat  dilakukan dengan  melakukan  pengecekan  kemiripan  permasahalan  baru yang  dialami  pengguna  dengan  permasalahan  yang  telah tersimpan  di database. Untuk  itu,  sistem  yang  diperlukan adalah  sistem  yang  berbasis  pengetahuan  untuk  memperlajari dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman pada masa lalu yang merupakan ciri dari Case Based Reasoning.
Representasi  pengetahuan case  based dibuat  dalam  bentuk kasus-kasus, dan setiap kasus dibagi menjadi dua, yaitu bagian masalah dan bagian solusi. Bagian masalah akan di isi ciri-ciri yang  mengidentifikasi  suatu  masalah  dan  bagian  solusi  akan berisi  penyelesaian  dari  masalah.  Untuk  menghasilkan  solusi sebuah masalah dapat menggunakan metode similaritas. Salah satu  metode  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  di  antara  dua kasus  yang  bersifat  biner  adalah  metode hamming  distance. Perhitungan  similaritas  metode hamming  distance adalah dengan mencari nilai yang berbeda di antara dua string dengan panjang yang sama .
Sistem  yang  akan  dibagun  berbasis website dan  diharapkan dapat  membantu  penderita  dalam  mendiagnosis  risiko penyakit stroke.

## 2. URAIAN PENELITIAN
A. Stroke
Penyakit  stroke  atau Cerebrovascular  Accident (CVA) adalah  serangan  otak  yang  timbul  mendadak  dikarenakan gangguan  sebagian  atau  seluruh  fungsi  otak  akibat  sumbatan atau pecahnya pembuluh darah tertentu di bagian otak. Hal ini menyebabkan sel-sel otak kekurangan oksigen, darah atau zat- zat  makanan  yang  mengakibatkan  kematian  sel-sel  tersebut. Stroke  merupakan  penyakit  neurologi  yang  serius,  dengan serangan  akut  yang  dapat  menyebabkan  kematian  dalam waktu  singkat  ataupun  kecacatan  seumur  hidup.  Dari  seluruh penyebab  kematian  akibat  penyakit  stroke  menduduki urutukan  ketiga  terbesar  setelah  penyakit  jantung  dan  kanker dengan laju moralitas 18% sampai 37% untuk stroke pertama dan 62%  untuk stroke berulang. [11]
Di negara-negara ASEAN penyakit stroke juga merupakan masalah  kesehatan  utama  yang  menyebabkan  kematian.  Dari data South East Asian Medical Information Centre (SEAMIC) diketahui  bahwa  angka  kematian stroke terbesar  terjadi  di Indonesia  yang  kemudian  diikuti  secara  berurutan  oleh Filipina,  Singapura,  Brunei,  Malaysia,  dan  Thailand.  Dari seluruh  penderita stroke di  Indonesia, stroke  ischemic merupakan  jenis  yang  paling  banyak  diderita  yaitu  sebesar 52,9%, diikuti secara berurutan oleh perdarahan intraserebral, emboli  dan  perdarahan  subaraknoid  dengan  angka  kejadian masing-masingnya sebesar 38,5%, 7,2%, dan 1,4%. [12]
Pada  prinsipnya  hanya  ada  dua  jenis  stroke,  yaitu  stroke penyumbatan dan stroke pendarahan. Pada stroke penyumbatan, pembuluh darah yang menyuplai darah ke otak mengalami  penyumbatan.  Penyumbatan  bisa  terjadi  pada cabang  pembuluh  darah  kecil  maupun  besar  sedangkan  pada stroke pendarahan, pembuluh darah yang mengantarkan aliran darah ke otak robek atau pecah. Akibatnya, darah tidak dapat diantarkan  ke  bagian-bagian  otak  yang  seharusnya  disuplai. Perbedannya  dengan  stroke  penyumbatan  adalah  bahwa pendarahan  yang  terjadi  bisa  meghasilkan  gumpalan  darah dalam  jumlah  besar  sehingga  menakan  otak  sekitarnya  dan menyebabkan tekanan dalam rongga kepala meningkat. [13]
Stroke yang penyumbatan  seringkali  diawali  oleh  adanya lesi  atau  perlukaan  pada  pembuluh  darah  arteri.  Dari  seluruh kejadian stroke ,  duapertiganya  adalah  penyumbatan dan sepertiganya adalah pendarahan . [14]

## B. Case Based Reasoning
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  salah  satu  metode pendekatan  berbasis  pengetahuan  untuk  mempelajari  dan memecahkan  masalah  berdasarkan  pengalaman  pada  masa lalu. 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. [15]
Case-Based  Reasoning adalah  suatu  pendekatan  untuk menyelesaikan suatu  permasalahan  (problem  solving) berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya. Case-based Reasoning  ini  merupakan  suatu  paradigma  pemecahan masalah  yang  banyak  mendapat  pengakuan  yang  pada dasarnya  berbeda  dari  pendekatan  utama  AI  lainnya.  Suatu masalah  baru  dipecahkan  dengan  menemukan  kasus  yang serupa  di  masa  lampau,  dan  menggunakannya  kembali  pada situasi  masalah  yang  baru.  Perbedaan  lain  dari  CBR  yang tidak  kalah  penting  adalah  CBR  juga  merupakan  suatu pendekatan  ke  arah  incremental  yaitu  pembelajaran  yang terus-menerus. [16]
Alur  proses Case  Base  Reasoning dapat  dilihat  Pada Gambar 1. [17]
Gambar 1. Alur Proses Case Based Reasoning Keterangan :
1. Retrieve , mendapatkan kasus-kasus yang mirip
2. Reuse , Menggunakan kembali kasus-kasus yang mirip dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang
3. Revise ,  merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang  ditawarkan jika perlu
4. Retain ,  memakai  solusi  baru  sebagai  bagian  dari  kasus baru kemudian kasus baru di- update kedalam basis kasus
C. Metode Hamming Distance
Hamming  Distance adalah  cara  untuk  mengukur  jarak antara dua string yang ukurannya sama dengan membandingkan  simbol-simbol  yang  terdapat  pada  kedua string  pada  posisi  yang  sama.  Metode Hamming  Distance merupakan  salah  satu  dari  algoritma approximate  string matching yang ditemukan oleh Richard Hamming, pada tahun 1950.  Metode Hamming  Distance pertama  kali  digunakan untuk  mendeteksi  dan  memperbaiki  telekomunikasi  sebagai estimasi error. [18]  Untuk  mendapatakn  similaritas  metode Hamming  Distance dalam  skala  0-1,  dapat  digunakan persamaan berikut.
Similaritas = 1 -

## D. Unified Modelling Languange (UML)
UML  merupakan  bahasa  visual  untuk  pemodelan  dan komunikasi  mengenai  sistem  dengan  menggunakan  diagram dan  teks-teks  pendukung.  UML  muncul  karena  adanya kebutuhan  pemodelan  visual  untuk  menspesifikasikan, menggambarkan,  membangun  dan  dokumentasi  dari  sistem perangkat lunak. [19]
1. Use Case Diagram Use case diagram mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu  atau  lebih  aktor  dengan  sistem  informasi  yang  akan dibuat.  Dengan  kata  lain, use  case  diagram digunakan untuk  mengetahui  fungsi-fungsi  apa  saja  yang  terdapat  di dalam sistem dan siapa saja yang berhak mengakses fungsi tersebut. [19]
2. Activity Diagram
Diagram  aktifitas  menggambarkan  aliran  kerja  atau aktifitas  dari  sebuah  sistem  atau  proses  bisnis,  yang  perlu diperhatikan  disini  adalah  bahwa  diagram  aktifitas menggambarkan aktifitas sistem bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktifitas yang dapat dilakukan oleh sistem. [19] 3. Sequence Diagram Sequence  diagram menggambarkan  interaksi  antara sejumlah  objek  dalam  urutan  waktu.  Kegunaanya  untuk menunjukkan  rangkaian  pesan  yang  dikirim  antara  objek juga  interaksi  antar  objek  yang  terjadi  pada  titik  tertentu dalam  eksekusi  sistem. Sequence diagram menunjukkan interaksi  dengan  menampilkan  setiap  partisipan  dengan garis alir secara vertikal dengan pengurutan pesan dari atas ke bawah. [20]
4. Class Diagram Class  diagram menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun  sistem.  Kelas  memiliki  apa  yang  disebut atribut  dan  metode  atau  operasi.  Atribut  merupakan variabel-variabel  yang  dimiliki  oleh  suatu  kelas.  Metode atau operasi adalah fungsi-fungsi yang dimiliki oleh suatu kelas. [19]

## 3. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Arsitektur Sistem
Adapun arsitektur sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada Gambar 2 berikut
Gambar 2. Perancangan Arsitektur Sistem

## B. Use Case Diagram
Berikut  adalah  diagram use  case dari  sistem  diagnosis risiko penyakit stroke:
Gambar 3. Use Case Diagram

## C. Hasil Perancangan Sistem
Sistem  yang  dibangun  merupakan  sistem  diagnosis  risiko penyakit stroke metode similaritas hamming distance . Berikut tampilan hasil perancangan aplikasi.
Gambar  4  merupakan  halaman  utama  pengunjung  saat pertama kali menjalankan sistem.
Gambar 4. Halaman utama pengunjung
Gambar  5  merupakan  halaman  ketika admin akan melakukan login .
Gambar 5. Halaman login admin

## D. Hasil Pengujian
1. Pengujian Tahapan Case Based Reasoning
a. Tahapan Retrieve adalah menelusuri dan mendapatkan kasus-kasus  di  basis  kasus  yang  mirip  dengan  kasus baru.  Berikut  proses  didalam  tahapan  retrieve: Melakukan  inputan  data  dan  melakukan  diagnosis risiko  stroke.  Gambar  6  merupakan  proses  input  data gejala risiko stroke.
Gambar 6. Input Data Gejala
Mencari  tingkat  kemiripan  antara  kasus  uji  (kasus  baru) dengan  kasus-kasus  yang  ada  didalam  basis  kasus.  Tingkat kemiripan dicari dengan perhitungan similaritas menggunakan metode Hamming Distance . Tingkat kemiripan kasus baru dan kasus lama dapat dilihat pada Gambar 7 berikut
Gambar 7. Tingkat Kemiripan Kasus Baru dan Kasus Lama
b. Tahapan Reuse adalah  menggunakan kembali kasus-kasus yang ada untuk  menyelesaikan  masalah  yang baru terjadi. Tahapan  ini  memberikan  output  yang  dihasilkan  dari perhitungan metode hamming distance yaitu diagnosis dan
solusi  risiko  stroke.  Hasil  pengujian  tahapan  reuse  dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Kasus lama yang digunakan sebagai solusi
c. Tahapan Revise merupakan  tahapan  merubah  dan mengadopsi  solusi  yang  ditawarkan  jika  perlu.  Tahapan Revise di tunjukkam pada Gambar 9 berikut:
Gambar 9. Tampilah halaman revisi kasus baru
d. Tahapan Retain terjadi  proses  penggabungan  dari  solusi kasus yang baru yang benar ke basis kasus yang telah ada. Tahapan retain di tunjukkan pada Gambar 10 dan Gambar 11 berikut:
Gambar 10. Sebelum Kasus Baru di Simpan di Basis Kasus
Gambar 11. Setelah Kasus Baru di Simpan di Basis Kasus
2. Pengujian Membandingkan Hasil Diagnosis Pakar dengan Hasil Diagnosis Sistem Pada pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan hasil diagnosis kasus baru yang dilakukan oleh pakar (dokter) dengan  hasil  diagnosis  oleh  sistem  sebanyak  2  kali  dengan jumlah basis  kasus  yang berbeda yaitu 55 dan 80 basis kasus terhadap  15  kasus  uji.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel 1 dan Tabel 2.
TABEL 1 PENGUJIAN MEMBANDINGKAN HASL DIAGNOSIS PAKAR DENGAN HASIL DIAGNOSIS SISTEM MENGGUNAKAN 55 BASIS
KASUS Kasus Gejala Hasil Pakar Hasil Sistem Kesesuai an Hasil 1. Tekanan darah tinggi, kolesterol waspada, tidak merokok, kadang olahraga, obesitas, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 85,714% Tinggi Sesuai 2. Tekanan darah waspada, gula darah normal, kolestrol tinggi, perokok, tidak olahraga, berat normal, ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 80,952% Sedang Tidak Sesuai 3. Tekanan darah tinggi, gula darah normal, kolesterol waspada,
tidak merokok, tidak olahraga, overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 90,476% Tinggi dan Sedang Tidak Sesuai 4. Tekanan darah tinggi, gula darah waspada, kolesterol normal,
perokok, kadang olahraga, overweight ,
tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 90,476% Tinggi Sesuai 5. Tekanan darah waspada, gula darah waspada, kadang merokok, olahraga, overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 85,714% Sedang Sesuai 6. Tekanan darah waspada, tidak merokok, kadang olahraga, overweight , ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 85,714% Sedang Sesuai 7. Tekanan darah waspada, gula darah normal, kolesterol normal, tidak merokok, tidak olahraga, ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 90,476% Sedang Sesuai 8. Tekanan darah waspada, kolesterol normal, tidak merokok, olahraga, obesitas, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 95,238% Sedang dan Tinggi Tidak Sesuai 9. Tekanan darah waspada, gula darah waspada, tidak merokok, kadang olahraga, overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga
Sedang 90,476% Sedang Sesuai
Kasus Gejala Hasil Pakar Hasil Sistem Kesesuai an Hasil 10. Tekanan darah waspada,  gula darah waspada, kadang merokok, kadang
olahraga, berat normal, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 80,952% Sedang Sesuai 11. Tekanan darah waspada, kolesterol normal, tidak
merokok, olahraga, ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 90,476% Rendah Sesuai 12. Tekanan darah normal, gula darah normal, kolesterol normal, kadang merokok, olahraga, berat normal, tidak
ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 80,952% Sedang dan Rendah Tidak Sesuai
13. Tekanan darah tinggi, tidak merokok,
olahraga, berat normal, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 90,476% Sedang dan Rendah Tidak
Sesuai 14. Tekanan darah normal, gula darah normal, kolesterol waspada, tidak merokok, kadang olahraga, berat
normal, tidak yakin ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 80,952% Tinggi dan
Rendah Tidak
Sesuai
15. Tekanan darah normal, kolesterol waspada, tidak merokok, olahraga,
berat normal, ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 85,714% Rendah Sesuai TABEL 2 PENGUJIAN MEMBANDINGKAN HASL DIAGNOSIS PAKAR DENGAN HASIL DIAGNOSIS SISTEM MENGGUNAKAN 80 BASIS KASUS Kasus Gejala Hasil Pakar Hasil Sistem Kesesuai an Hasil 1.
Tekanan darah tinggi, kolesterol waspada, tidak merokok, kadang olahraga, obesitas, tidak ada
riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 85,714% Tinggi Sesuai 2. Tekanan darah waspada, gula darah normal, kolestrol tinggi, perokok, tidak
olahraga, berat normal, ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 80,952% Sedang Tidak Sesuai
Kasus Gejala Hasil Pakar Hasil Sistem Kesesuai an Hasil 3. Tekanan darah tinggi, gula darah normal, kolesterol waspada,
tidak merokok, tidak olahraga, overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 90,476% Tinggi dan Sedang Tidak Sesuai 4. Tekanan darah tinggi, gula darah waspada, kolesterol normal,
perokok, kadang olahraga, overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Tinggi 90,476% Tinggi Sesuai 5. Tekanan darah waspada, gula darah waspada, kadang merokok, olahraga,
overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 85,714% Sedang Sesuai 6. Tekanan darah waspada, tidak merokok, kadang olahraga, overweight , ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 85,714% Sedang Sesuai 7. Tekanan darah waspada, gula darah normal, kolesterol normal, tidak merokok, tidak olahraga, ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 90,476% Sedang Sesuai 8. Tekanan darah waspada, kolesterol normal, tidak merokok, olahraga, obesitas, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 95,238% Sedang dan Tinggi Tidak Sesuai 9. Tekanan darah waspada, gula darah waspada, tidak merokok, kadang olahraga, overweight , tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 90,476% Sedang Sesuai 10. Tekanan darah waspada,  gula darah waspada, kadang merokok, kadang olahraga, berat normal, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Sedang 80,952% Sedang Sesuai 11. Tekanan darah waspada, kolesterol normal, tidak merokok, olahraga, ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 90,476% Rendah Sesuai 12. Tekanan darah normal, gula darah normal, kolesterol normal, kadang Rendah 80,952% Sedang dan Rendah Tidak Sesuai
Kasus Gejala Hasil Pakar Hasil Sistem Kesesuai an Hasil 12. merokok, olahraga, berat normal, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga 13. Tekanan darah tinggi, tidak merokok, olahraga, berat normal, tidak ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 90,476% Sedang dan Rendah Tidak Sesuai
14. Tekanan darah normal, gula darah normal, kolesterol waspada, tidak merokok, kadang olahraga, berat normal, tidak yakin ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 80,952% Tinggi dan Rendah Tidak
Sesuai
15. Tekanan darah normal, kolesterol waspada, tidak
merokok, olahraga, berat normal, ada riwayat stroke dalam keluarga Rendah 85,714% Rendah Sesuai

## E. Analisis Hasil Pengujian
Analisis hasil pengujian aplikasi diagnosis risiko stroke dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil  pengujian  tahapan Case  Based  Reasoning menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dapat  melakukan tahap retrieve (mendapatkan kasus-kasus yang mirip), tahap reuse (menggunakan kembali kasus-kasus  yang ada  di  basis  kasus  untuk  menyelasaikan  kasu  baru), tahap revise (merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang ditawarkan  jika  perlu)  dan  tahap retain (memakai solusi baru sebagai bagian dari kasus baru,  kemudian kasus baru disimpan ke dalam basis kasus).
2. Hasil  pengujian  dengan  membandingkan  hasil  pakar dan  hasil  sistem  dari  15  kasus  yang  diuji  dengan  55 basis  kasus  (Tabel  1),  terdapat  6  kasus  yang menunjukkan  hasil  tidak  sesuai  yaitu  pada  kasus  uji nomor 2,3,8,12,13, dan 14, hasil dengan membandingkan  hasil  pakar  dan  hasil  sistem  dari  15 kasus  uji  dengan  80  basis  kasus  (Tabel  2)  terdapat  4 kasus yang menunjukkan hasil tidak sesuai yaitu pada kasus uji nomor 2,3,12 dan 14.

## 4. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap  sistem diagnosis risiko penyakit stroke, dapat disimpulkan bahwa:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  tahapan Case  Based Reasoning ,  sistem  berhasil  melakukan  tahapan retrieve, reuse, revise dan retain.
2. Pada  pengujian  kesesuaian  hasil  menggunakan  55 basis kasus, sistem mendiagnosis 9 kasus yang sesuai
dengan  diagnosis  pakar  sementara  menggunakan  80 basis  kasus,  sistem  mendiagnosis  11  kasus  yang sesuai  dengan  diagnosis  pakar.  Hal  ini  membuktikan bahwa  tingkat  keberhasilan  sistem  sangat  bergantung pada  banyaknya  kasus  yang  ada  di  basis  kasus, semakin  banyak  basis  kasus  yang  dimiliki  sistem maka  akan  semakin  tinggi  pula  tingkat  keberhasilan sistem.
3. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa sistem mampu mendiagnosis faktor risiko stroke.
R EFERENSI
[1] Green,  Chris  W.  dan  Hertin  Setyowati.  2004. Terapi Alternatif. Jakarta: Yayasan Prima.
[2] Kesehatan,  Departemen.  2014,  14  Juli.  Presiden Resmikan RS Pusat Otak Nasional.
[3] Yayasan  Sroke  Indonesia.  2011.  Mengenal  Gejala  dan Kiat Mencegah Stroke. Jurnal Penelitian.
[4] Hasnawati  Sugito,  Purwanto  H,  dan  Brahim  R.Profil Kesehatan  Indonesia  2008.  Dalam:  Pusat  Data  dan Informasi  Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia, 2009.
[5] Kwiatkowska, Mila, Kielan, Krzysztof, " Fuzzy logic and semiotic  methods  in  modeling  of  medical  concepts", SciVerse ScienceDirect. 2012
[6] Harsono.  ed.  2005.  Buku  Ajar  Neurologi  Klinis . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
[7] Marks,  Dawn  B;  Marks,  Allan  D;  Smith,  Collen  M. 2000.  Basic  Medical  Biochemistry:  A  Clinical Approach.  Terjemahan;  Brahm  U.  Pendit.  Biokimia Kedokteran  Dasar  Sebuah  Pendekatan  Klinis.  Jakarta: EGC.
[8] Nastiti,  Dian.  2012.  Gambaran  Faktor  Risiko  Kejadian Stroke  pada  pasien  Stroke  Rawat  Inap  di  Rumah  Sakit Krakatau  Medika  Tahun  2011. Skripsi, Universitas Indonesia.
[9] Purnamasari,  Dyah.  2009.  Diagnosis  dan  Klasifikasi Diabetes  Melitus . Dalam  (  Sudoyo,  Aru  W;  Bambang Setiyohadi;  Idrus  Alwi;  Marcellus  Simadibrata  K;  Siti Setiadi.  ed.).  Buku  Ajar  Ilmu  Penyakit  Dalam  jilid  3, edisi 5. Jakarta: InternaPublishing. Hal 1880-1883.
[10] Pinzon,  Rizaldy;  Laksmi  Asanti.  2010.  Awas  Stroke!. Yogyakarta: ANDI.
[11] T.  Makmur;  Anwar  Y.;  dan  Nasution  D.  2002. Gambaran  Stroke  Berulang  di  RS.  H.  Adam  Malik. Medan: Nusantara
[12] A,  Basjiruddin  ;  darwin  Amir  (ed.).  2008.  Buku  Ajar Ilmu  Penyakit  Saraf  (Neurologi)  edisi  1.  Bagian  Ilmu Penyakit Saraf Fakultas Kedokteran Universitas Andalas
[13] July,  Julius.  2017. Mari  Mencegah  Stroke .  Indonesia: Gramedia Pustaka Utama
[14] Guyton,  Arthur  C;  John  E  Hall.  2007.  Textbook  of Medical  Physiology  edisi  11.  Terjemahan;  Dian Ramadhani;  Fara  Indriyani;  Frans  Dany;  Imam Nuryanto;  Srie  Sisca  Prima  Rianti;  Titiek  Resmisari;
Joko  Suryono.  2008.  Buku  Ajar  Fisiologi  Kedokteran edisi 11. Jakarta: EGC.
[15] Tursina.  Prediksi  Proses  Persalinan  Menggunakan  Case Based Reasoning. JEPIN. Vol. 2, No. 1, 2016
[16] Hapnes  Toba  dan  Sylvia  Tanadi.  2011. Pengembangan Case  based  reasoning  pada  Aplikasi  Pemesanan  Kain Berdasarkan Studi Kasus pada CV. Mitra KH Bandung . Jurnal  Penelitian.  Bandung  :  Fakultas  Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha
[17] Aamodt,  A  &  Plaza,  E,  1994,  Case  Based  Reasoning: Foundation  Issues  Methodological  Variations,  and System  Approaches,  AI  Communication  Vol  7  Nr,  1
March 1994, pp 39-59.
[18] Primadani,  Y.  2014.  Simulasi  Algoritma  Levenshtein Distance  Untuk  Fitur  Autocomplete  Pada  Aplikasi Katalog  Perpustakaan. Jurnal  Penelitian.  Medan; Univesitas Sumatera Utara.
[19] Pratiwi,  Tursina,  and  H.Sastypratiwi,  2018.  Case  Based Reasoning  Diagnosis  Gangguan  Pencernaan  pada  Anak Menggunakan  Metode  Similarity  Cosine  Coefficient. Justin. Vol. 6, No. 4, 2018.
[20] Luthfi,  Emha  Taufiq.  2010. Penerapan  Case  based reasoning  Dalam  Mendukung  Penyelesaian  Kasus . Yogyakarta