## CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KEHAMILAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY
Adelysa P. Gitasswara 1 , Sebastianus A. S. Mola 2 , E. S. Y. Pandie 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Penerapan Case  Based  Reasoning (CBR)  dalam  mendiagnosa  penyakit  kehamilan dilatarbelakangi oleh kurangnya jumlah dokter spesialis kandungan. Penggunaan CBR bertujuan untuk menyelesaikan  permasalahan  baru  dengan  cara  mengadaptasi  solusi  yang  terdapat  pada  kasus sebelumnya,  dengan  cara  menghitung  tingkat  kemiripan  (similaritas).  Perhitungan  nilai  kemiripan menggunakan metode cosine similarity dengan threshold sebesar 100%. Sistem ini dapat mendiagnosa 6 penyakit 28 gejala yang ada. Keluaran sistem berupa penyakit yang dialami oleh pasien berdasarkan gejala-gejala  yang  di input kan  oleh  tenaga  medis  non  spesialis,  serta  solusi  penanganan  yang  disertai presentasi  kemiripan  dengan  kasus  terdahulu  untuk  menunjukkan  tingkat  kebenaran  dari kemungkinan  hasil  diagnosa.  Berdasarkan  hasil  pengujian  kasus  didapatkan  hasil  sistem  dapat mengambil kembali kasus lama yang tepat dan telah menggunakan rumusan metode Cosine Similarity dengan  benar  ditunjukkan  dengan  hasil  akurasi  100%,  serta  dengan  menggunakan  104  kasus  dinilai cukup  optimal  untuk  mendiagnosa  6  penyakit  yang  ditunjukkan  dengan  hasil  rata-rata similarity terhadap 20 kasus yaitu sebesar 90 %.
Kata kunci : Case Base Reasoning, penyakit kehamilan, threshold , Cosine Similarity.

## ABSTRACT
The application of case-based reasoning in diagnosing pregnancy deseases is motivated by the lack of number of obstetricians. The use of CBR aims to solve new problems by adapting the solutions contained in  the  previous  case,  by  calculating  the  level  of  similarity.  Calculation  of  similarity  value  using  cosine similarity method, with threshold equal to 100%. This system can diagnose 6 diseases, 28 existing symptoms. System outbreaks of illness experienced by patients based on symptoms induced by non-specialist medical personnel, as well as handling solutions accompanied by a presentation of similarities with previous cases to indicate the degree of truth of possible diagnosis. Based on the results of case testing, the results obtained: the system can retrieve the exact old case and have used the cosine similarity methodology correctly, shown with  100%  accuracy  results,  and  using  104  cases  is  optimal  enough  to  diagnose  6  illnesses  shown  with average results Similarity to 20 cases is 90%.
Keyword: Case Base Reasoning, pregnancy diseases, threshold cosine similarity

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  manusia,  begitu  juga  dengan  kesehatan pada ibu hamil karena mempengaruhi pertumbuhan janin. Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) menunjukkan bahwa angka kematian ibu pada tahun 2012 adalah 359 kematian per 100.000 kelahiran  hidup.  Angka  ini  meningkat  dari  220  kematian  per  100.000  kelahiran  hidup  pada  tahun 2010.  Secara  global  sekitar  80%  kematian  ibu  disebabkan  oleh  komplikasi  kehamilan,  terutama
disebabkan oleh perdaharan, infeksi, aborsi yang tidak aman, dan eklampsia (tekanan darah tinggi pada kehamilan) [1].
Berbagai  masalah  yang  menyebabkan  kematian  dapat  diatasi  dengan  konsultasi  atau pemeriksaan  secara rutin  dengan  mengunjungi  Rumah  Sakit, Klinik  atau  tempat  praktek.  Masalah yang  sering  muncul  yaitu  susahnya  bertemu  dokter  spesialis  kandungan  atau  biasa  disebut  dokter spesialis obgin (Obstetri dan Ginekologi) untuk mendapatkan informasi atau berkonsultasi tentang kehamilan,  karena  terbatasnya  jam  kerja  dan  juga  kurangnya  spesialis  kandungan.  Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan CBR untuk membangun sebuah sistem dengan pengambilan keputusan  kasus  yang  baru  menggunakan  kasus-kasus  yang  sudah  terjadi  sebelumnya.  Dengan menggunakan CBR, kasus tidak terikat pada aturan tertentu dan kasus-kasus yang  mirip pun tetap dapat  dipecahkan  karena  sistem  berbasis  pada  kasus.  Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode Cosine Similarity dalam sistem deteksi dini diagnosa ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) [2] dan pemanfaatan metode vector space model dan metode cosine similarity pada fitur deteksi hama dan penyakit tanaman padi [3]. Rekayasa perangkat lunak konsultasi penyakit kehamilan berbasis kasus ( case based reasoning ) di puskesmas gunung talang [4].

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data kasus yang digunakan adalah data kasus didapat dari rekam medis pasien yang berobat ke  RS  Ibu  dan  Anak  Kota  Kupang  dari  bulan  Oktober  tahun  2014  sampai  Desember  tahun  2015 berjumlah 124 data dan 104 di simpan pada basis kasus dan 20 di gunakan sebagai data uji.
2.2 Penalaran Berbasis Kasus/ Case Based Reasoning (CBR) Case-Based-Reasoning adalah  suatu  pendekatan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan ( Problem Solving ) berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya [5]. Case Based Reasoning ini merupakan  suatu  paradigma  pemecahan  masalah  yang  banyak  mendapat  pengakuan  yang  pada dasarnya  berbeda  dari  pendekatan AI utama  lainnya.  Suatu  masalah  baru  dipecahkan  dengan menemukan kasus yang serupa di masa lampau, dan menggunakannya kembali pada situasi masalah yang  baru.  Pada dasarnya, dalam  memecahkan  masalah  CBR  digambarkan  melalui empat  putaran proses yang disebut dengan Four Re’s (4 R), yaitu:
1. Retrieve  the  most  similar  case (mencari  kembali  kasus  lama  yang  paling  mirip  dengan  kasus baru).
2. Reuse the case to attempt to solve the problem (menggunakan kembali solusi kasus lama untuk menyelesaikan kasus baru).
3. Revise the proposed solution if necessary (jika diperlukan, lakukan adaptasi dan revisi atas solusi lama yang diusulkan agar sesuai dengan situasi sekarang).
4. Retain the new solution as a part of a new case (menyimpan solusi baru menjadi kasus baru ke dalam basis kasus untuk digunakan pada penyelesaian masalah baru dimasa yang akan datang).

## 2.3 Metode Cosine Similarity
Cosine Similarity menghitung similarity antara dua objek, x dan y yang dinyatakan dalam dua vektor. Fungsi similarity tersebut hanya berlaku untuk data matriks yang atributnya berjenis biner (0 atau 1).
Koefisien Cosine merupakan  pengukuran similarity yang  paling  sering  digunakan  untuk keperluan pengelompokan data. Cosine similarity ini sebanding dengan sudut antara dua vektor data dan tidak terpengaruh oleh panjang data [6]. Rumus Cosine Similarity adalah sebagai berikut:
Similarity (x,y)  = 𝑥.𝑦 ||𝑥||||𝑦|| = ∑ 𝑥 𝑖 .  𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 .  √∑ (𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ......................................(2.1)
Keterangan: 𝑥. 𝑦 = vector dot product dari x dan y , dihitung dengan ∑ 𝑥 𝑖 .  𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ||𝑥|| =  panjang vektor x dihitung dengan ∑ (𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ||𝑦|| =  panjang vektor y dihitung dengan ∑ (𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖 = ( 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3………… 𝑥 𝑛 ) = gejala − gejala pada kasus baru 𝑦 𝑖 = ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , 𝑦 3………… 𝑦 𝑛 ) = gejala − gejala pada kasus lama 𝑛   =   jumlah gejala
2.4 Indexing
Indeks  adalah  struktur  data  yang  mengatur record data  pada disk untuk  mengoptimalkan beberapa  jenis  operasi  pengambilan  ( retrieval )  tertentu. Indeks merupakan  struktur  data  tersendiri yang tidak bergantung kepada struktur tabel. Indeks memungkinkan pengguna untuk secara efektif mengambil semua record yang memenuhi syarat pencarian pada field search key dari indeks. Hal ini membuat pencarian data akan lebih cepat dan tidak banyak menghabiskan resource komputer.

## 2.5. Tahap Perancangan Sistem CBR
Sistem  CBR  diagnosis  penyakit  kehamilan  dimulai  dengan  tenaga  medis  non  spesialis memasukkan  data  pasien   dan  data  gejala berdasarkan  pada  keluhan  pasien  dan  yang  tampak  dari pengamatan  terhadap  pasien.  Selanjutnya  data  kasus  baru  akan  diproses  dalam  sistem.  Bila  hasil diagnosis sama dengan 100% maka kasus baru tidak perlu direvisi.
Tenaga Medis Non Spesialis Sistem Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa
Penyakit Pada Masa Kehamilan Pakar Mulai Data Kasus Pasien (Data Pasien, Data Gejala, Data Penyakit, Data Rekam Medis Data Pasien Data Gejala Basis Kasus Penyakit Pada Masa Kehamilan Data pasien Data gejala Retrieve Reuse Hasil Diagnosa Apakah perlu direvisi mulai Data Login verifikasi data login Revisi Apakah data sama Kasus Baru Retain YA Info Hasil Diagnosa TIDAK selesai selesai Masukan Data Kasus Pasien (Data Pasien, Data Gejala, Data Penyakit, Data Rekam Medis Data Kasus lama Hasil yang ditemukan Apakah kemirpan 100% YA Apakah solusinya konflik Redudant case Conflicting case YA TIDAK TIDAK TIDAK YA Info Hasil Diagnosa
Gambar 1. Flowchart sistem CBR diagnosis penyakit kehamilan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Sistem CBR
Sistem  CBR  telah  diberikan  pengujian  dengan  2  (dua)  cara  uji.  Pengujian  pertama  yaitu pengujian sistem  CBR  dengan  kasus  lama,  cara  ke-1  sistem  diuji  dengan  memasukan  gejala  yang sama  dengan  gejala  pada  salah  satu  kasus  dalam  database  pada  pengujian  ini  sistem  mampu mengambil  kembali  kasus,  dan  cara  ke-2  sistem  diuji  dengan  memasukan  satu  kasus  yang  telah dihitung kemiripannya secara manual didapatkan hasil yang sama dengan perhitungan sistem.
Pengujian kedua yaitu pengujian sistem CBR dengan kasus baru, cara ke-1 dilakukan dengan memasukkan data kasus baru yang belum ada pada basis pengetahuan. Pada pengujian sistem CBR
ini dimasukkan 20 data kasus baru yang belum ada pada basis pengetahuan. Dari 20 kasus terdapat 18 kasus yang memiliki hasil diagnosa yang sama dengan diagnosa yang dilakukan oleh pakar, dan terdapat 1 kasus yang memiliki hasil diagnosa yang sama tetapi dibawah threshold dan 1 kasus yang hasilnya tidak sama dengan hasil diagnosa yang dilakukan oleh pakar. Cara ke-2 Pengujian di lakukan dengan mengurangi jumlah basis kasus, sistem akan di uji dengan jumlah basis kasus 60, setalah itu di uji lagi dengan jumlah basis kasus 80 untuk melihat proses dari CBR dengan jumlah basis kasus yang berbeda – beda.
Tabel 1. Hasil pengujian kedua cara kedua No Jumlah Basis Kasus Kasus Uji Rata – Rata Similiratity 1. 60 12 89,1% 2. 80 17 94%
Diagram pengaruh similarity terhadap jumlah kasus adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Similarity
Diagram diatas menunjukkan, saat menggunakan 60 kasus didapatkan rata-rata nilai similarity sebesar 89,1%. Saat menggunakan 80 kasus, nilai similarity mengalami peningkatan sebesar 4,9% menjadi 94%.
Pengujian diatas menunjukkan semakin banyak kasus maka nilai similarity akan semakin tinggi karena kasus yang tersedia semakin lengkap sehingga rata-rata kasus revisi pun semakin rendah.

## 3.2 Pembahasan
Pada  sistem  CBR  diagnosis  penyakit  kehamilan  diberikan  nilai  batas  kewajaran  ( threshold ) sebesar 100%.  Pada pengujian sistem CBR dengan kasus baru akan dilakukan dengan memasukkan data  kasus  baru  yang  belum  ada  pada  basis  pengetahuan.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji apakah  sistem  mampu  mendiagnosa  kasus  baru  yang  belum  ada  dalam  database.  Pada  pengujian sistem  CBR  ini  dimasukkan  20  data  kasus  baru  yang  belum  ada  pada  basis  pengetahuan.  Dari  20 kasus terdapat 18 kasus yang memiliki hasil diagnosa yang sama dengan diagnosa yang dilakukan oleh pakar, dan terdapat 1 kasus yang memiliki hasil diagnosa yang sama tetapi dibawah threshold dan 1 kasus yang hasilnya tidak sama dengan hasil diagnosa yang dilakukan oleh pakar. Presentase keakuratan sistem CBR dalam mendiagnosa kasus dengan cara membandingkan hasil diagnosa sistem dan hasil diagnosa pakar pada 20 kasus baru adalah 90 %.
Pada pengujian dengan mengurangi jumlah basis kasus, sistem akan di uji dengan jumlah basis kasus 60, setalah itu di uji lagi dengan jumlah basis kasus 80 untuk melihat proses dari CBR dengan
89.10% 94% 86.00% 87.00% 88.00% 89.00% 90.00% 91.00% 92.00% 93.00% 94.00% 95.00% jumlah data: 60 jumlah data: 80
jumlah basis kasus yang berbeda – beda. Pada pengujian dengan menggunakan basis kasus 60 diuji menggunakan 12 kasus baru hasilnya terdapat 6 kasus dibawah treshold sehingga menghasilkan rata- rata similarity 89,1%, setelah dinaikkan basis kasus menjadi 80 basis kasus dan di uji menggunakan 17 kasus baru hasilnya terdapat 4 kasus dibawah treshold sehingga menghasilkan rata-rata similarity 94 %.

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian pada sistem Case Based Reasoning untuk mendiagnosa penyakit kehamilan menggunakan Cosine Similarity , maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pengujian keakuratan/validitas sistem yaitu dengan cara membandingkan hasil diagnosa yang dihasilkan oleh sistem dan pakar menggunakan 20, diperoleh hasil 90%.
2. Pengujian dengan jumlah basis kasus 60 dan 80 di peroleh nila rata-rata similarity 89,1% dan 94% walaupun nilai rata-rata similarity tinggi tetapi terdapat beberapa data yang perlu direvisi oleh pakar.
4.2 Saran
Sebagai saran dari hasil penelitian adalah diharapkan:
a. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem berbasis web .
b. Penelitian  selanjutnya  dapat  menerapkan  algoritma  lain  untuk  mencari  nilai kemiripan dalam penelitian dengan tujuan untuk peningkatan dalam tingkat akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] http://www.depkes.go.id/infodatin .
[2]   Cahyani.D., 2013, Sistem Deteksi Dini Diagnosa ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) Pada Anak Dengan Metode Cosine Similarity , Skripsi , Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
[3]   Triana, A, 2014, Pemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi, Naskah Publikasi, Unversitas Sebelas Maret, Surakarta.
[4]   Eva  Yulianti  dan  Eka  Gusriani.,  2013,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Konsultasi  Penyakit Kehamilan  Berbasis  Kasus  ( Case  Based  Reasoning )  di  Puskesmas  Gunung  Talang,  Jurnal teknologi dan informasi pendidikan, Universitas Negeri Padang, Vol 6, No 1.
[5] Aamodt, A., dan Plaza, E., 1994, Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches . AI Communications , Vol. 7, 39- 59.
[6] Karhendana,  A.,  2008.  Pemanfaatan  dokumen Clustering pada  Agregator  Berita.  Skripsi Terpulikasi, Bandung: Institut Teknologi Bandung.