## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Syaraf Terjepit Pada Tulang Belakang (HNP) Menerapkan Metode Case Based Reasoning

## Erli Sari Harahap
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: erlisari@gmail.com
Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 21/08/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak −Penyakit hernia nukleuspulposus (HNP) merupakan salah satu  penyakit yang sering  menyebabkan rasa sakit pada ruas-ruas tulang  belakang.  HNP terjadi  dikarenakan adanya  nukleuspulposus  (bahan pengisi  berupa  zat  yang  kenyal seperti gell) yang keluar dari diskusinvertebralis (sendi tulang belakang). Gejala awal dari penyakit ini sering kali kurang disadari oleh para  penderitanya.  Akibat  dari  kurangnya  kesadaran  ini  justru  dapat  menyebabkan  aktivitas  menjadi  terhambat.  Hal  ini dikarenakan HNP dapat menyebabkan nyeri pada bagian tulang belakang yang dapat berimbas pada nyeri pada bagian paha, betis dan kaki bahkan dapat menyebabkan kelainan bentuk tulang belakang. Untuk mengurangi resiko penyakit HNP ini, maka dibutuhkan sebuah system pakar yang dapat membantu baik penderita maupun para pakar dalam mendiagnosis gejala awal dari penyakit ini sehingga pencegahan efek berbahaya dapat dilakukan lebih cepat. Pada penilitian kali ini, dibuatkan sebuah system pakar  yang  berfungsi  untuk  mendiagnosis  gejala  awal  penyakit  HNP  dengan  metode  case  based  reasoning  sebagai  logika system pakar yang dibuat. Solusi ini dibuat karena dengan adanya bantuan teknologi web, maka para penderita dapat dengan mudah mendiagnosa gejala penyakit HNP kapan saja dan dimanasaja.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Hernia Nukleus Pulposus, Case Based Reasoning
Abstract −Nucleus hernia (HNP) is a disease that often causes pain in the vertebrae. HNP occurs due to the presence of nucleus pulpus (a filling material in the form of a springy substance such as gell) that comes out of the discus vertebral (spinal joints). Early symptoms of  this  disease  are  often  not  realized by sufferers.  As a  result  of this lack of  awareness  can actually  cause activities to be inhibited. This is because HNP can cause pain in the spine that can affect the pain in the thighs, calves and legs and can even cause spinal deformities. To reduce the risk of this HNP disease, we need an expert system that can help both sufferers and experts in diagnosing the initial symptoms of this disease so that prevention of harmful effects can be done more quickly. In this study, an expert system was made that functions to diagnose the early symptoms of HNP with a case-based reasoning method as an expert system logic that was made. This solution was made because with the help of web technology, patients can easily diagnose the symptoms of HNP anytime and anywhere.
Keywords : Expert System, Nucleus Hernias, Case Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang  dari  AI  (Artificial  Intelligence)  yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge yang khusus untuk menyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge yang eksklusif[1].
Penyakit  hernia  nukleus  pulposus  (HNP)  adalah  keadaan  dimana  nukleus  pulposus  keluar  menonjol kedalam  kanalis  spinalis. melalui anulus  fibrosis  yang robek.  Penyakit  ini  biasa disebut dengan  syaraf  kejepit. Salah  satu  faktor  resiko  HNP  adalah  pekerjaan,  seperti  terlalu  sering  mengkat  beban  yang  berat,  sehingga meyebabkan tekanan pada tulang belakang dan menyebabkan penonjolan nukleus pulposus[2].
Adapun masalah yang timbul yaitu banyaknya masyarakat yang terkena penyakit HNP. Faktor ekonomi menjadi  salah  satu  faktor  yang menyebabkan  penyakit  semakin  lama  semakin parah  karena tidak  diobati  sejak dini.  Konsultasi  dengan  seorang  pakar  itu  mahal.  Terkadang  penderita  tidak  mampu  untuk  mengkonsultasikan penyakitnya kepada seorang pakar karena masalah biaya. Selain itu, sulitnya para penderita untuk menemui pakar apalagi  di  daerah-daerah  kecil.  Sedikitnya  pakar  di  daerah  tersebut  semakin  mempersulit  si  penderita.  Karena sedikitnya pakar di daerah tersebut mengharuskan si penderita untuk mencari pakar ke kota-kota besar. Itu tentu membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Selain itu, waktu yang dibutuhkan juga cukup lama. Hal ini tentunya sangat membahayakan  kondisi  penderita.  Maka  dari  itu  diperlukan  suatu  sistem  pakar  yang  dapat  bekerja  melebihi seorang pakar. Sistem pakar ini akan mengenali gejala-gejala yang dialami penderita dan dapat mengetahui apakah penderita menderita syaraf terjepit pada tulang belakang atau tidak. Apabila si penderita terdiagnosa menderita penyakit  HNP  maka  akan  diketahui  jenis  penyakit  HNP  yang  dialaminya.  Dengan  demikian  ini  akan  sangat membantu kerja seorang pakar karena sistem pakar memecahkan masalah relatif lebih cepat dari seorang pakar. ini juga akan berdampak positif pada si penderita seperti penanganan akan penyakitnya tersebut lebih cepat dan lebih akurat.
Metode case based reasoning (CBR) adalah metode yang digunakan untuk memyelesaikan suatu masalah dengan  mengunakan  pengalaman  sebelumnya  guna  menyelesaikan  suatu  masalah  baru  dengan  detap memperhatikan  aspek  kesamaan  antara  satu  dengan  beberapa  penyelesaian  dari  permasalahan-permasalahan sebelumnya  serta  dibangunnya  sebuah  sistem  basis  data  untuk  menyimpan  repisi  terhadap  suatu  solusi permasalahan baru[3].
Penelitian terdahulu dilakukan Nor Cholis, Jurnal Sarjana Teknik Informatika (2014) Volume 2, Nomor 2, Juni 2014, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Medis Pada Penyakit Sistem Peredaran Darah Menggunakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Metode  Case  Based  Reasoning”  Dalam  penelitian  tersebut  membahas  tentang  diagnosa  medis  pada  penyakit sistem  peredaran  darah.  Dan  dihasilkan  perangkat  lunak  (software)  dalam  diagnosa  untuk  penyakit  sistem peredaran darah manusia mengunakan jaringan saraf tiruan dengan metode Case Based Reasoning[4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gusviantoko  (2012)  Jurnal  Teknik  Its  Vol.  1,  No.  1  September  2012, “Penerapan Case-Based Reasoning pada Sistem Cerdas untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi” membangun  sistem  cerdas  menggunakan  Backpropagation  Artificial  Neural  Network  (ANN)  dikarenakan memiliki kemampuan untuk belajar dan dapat mengetahui hubungan tiap atribut data[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Bidang  sistem  pakar  merupakan  penyelesaian  pendekatan  yang  sangat  berhasil/bagus  untuk  permasalahan  AI klasik dari pemrograman intelligent (cerdas). Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya.

## 2.2 Hernia Nukleus Pulposus (HNP)
Hernia  nukleus  pulposus  adalah  kondisi  yang  menekan  pada  syaraf  sehingga  akan  menimbulkan  gangguan  di sebaabkan oleh rasa sakit yang muncul karena penekanan syaraf tersebut. Kondisi tersebut dikenal dengan syaraf tejepit. Kondisi seperti ini bisa dialami oleh siapa saja, tetapi yang lebih sering terjadi kepada orang tua, sebab paktor usia juga bisa mempengaruhinya, tetapi diusia mudah juga bisa mengalaminya. Syaraf tejepit kondisi yang tidak  menyenangkan,  karena  hal  ini  terus  menerus  dirasakan  sehingga  penderita  syaraf    terjepit  pada  tulang belakang  dan  tidak  dapat  melakukan  aktipitas  dengan  normal.  Bagian  syaraf  yang  sering  tertekan  pada  saat menderita penyakit HNP iyalah bagian punggu belakang, sehingga rasa sakit bisa dari punggung ke bawah [4].

## 2.3 Metode Case Based Reasoning (CBR)
Metode penelitian  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pada  penelitian ini adalah Case  Based Reasoning . Adapun rumus di bawah ini untuk menghitung kemiripan antara kasus baru dan lama [6] sebagai berikut: Similarity = 𝑆 1 ∗ 𝑊 1 + 𝑆 2 ∗ 𝑊 2+. . . . + 𝑆𝑛 ∗ 𝑊𝑛 𝑊 1 + 𝑊 2 +. . . . + 𝑊𝑛 (1)
Keterangan : S = similarity (nilai kemiripan) W = weight (bobot yang diberikan)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam tahap ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan yang diperlukan oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya didapatkan hasil dari analisa berupa sebuah sistem yang strukturnya dapat didefinisikan dengan baik dan jelas. Tujuan dari analisa sistem dalam pengembangan sistem pakar ini adalah untuk mendapatkan berbagai  kebutuhan  pengguna  dan  sistem,  yaitu  perihal  masukan  dan  keluaran  yang  harus  disediakan  oleh pengguna serta dibutuhkan oleh sistem. Proses tersebut akan menjadi masukan bagi proses perancangan sistem secara keseluruhan.
Pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  syaraf  terjepit  pada  tulang  belakang  (HNP)  dengan  menggunakan metode Case Based Reasoning yaitu  suatu metode dimana menganalisa dengan  hal  ini  digunakan metode Case Based Reasoning (CBR) dan menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi. Pada  bab  sebelumnya  telah  dijelaskan  beberapa  ciri-ciri  atau  tanda  seseorang  yang  mengidap  penyakit  syaraf terjepit pada tulang belakang (HNP). Dalam basis pengetahuan dimasukkan ke dalam program komputer sehingga komputer  berperan  sebagai ahli mampu mengidentifikasi ciri-ciri  penyakit  syaraf terjepit  pada tulang  belakang (HNP) berdasarkan pengetahuan informasi tentang penyakit syaraf terjepit pada tulang belakang (HNP).

## 3.1 Penerapan Metode Case Based Reasoning
Ada  beberapa  gejala  dari  penyakit  syaraf  terjepit  pada  tulang  belakang.  Berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan secara manual dengan menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR) dan ada beberapa cara penyelesaian metode CaseBased Reasoning adalah sebagai berikut :
1. Tahap retrieve
Pencarian kemiripan antara kasus baru dan lama dilakukan dengan cara mencocokkan gejala yang di inputkan pada  halaman  konsultasi  oleh  pengguna  dengan  gejala  yang  ada  pada  basis  pengetahuan  setelah  itu  baru menghitung kemiripan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 1. GejalaPenyakit Yang Dialami Pengguna
Kode_Gejala Gejala G1 Nyeri kaki G2 Nyeri lengan G3 Nyeri punggung G4 Kaki kebas G5 Mudah Kesemutan G6 Melemah G7 Mati rasa G8 Otot lemas atau otot tegang Tabel 2. JenisPenyakit Hernia Nukleus Pulposus No Kondisi Penyakit HNP 1 Saraf terjepit di punggung 2 Saraf Terjepit di Kaki 3 Saraf Terjepit di Paha 4 Saraf Terjepit pada leher 5 Saraf terjepit di pinggang
Kemudian sistem mencari kemiripan antara gejala yang di inputkan pengguna dengan gejala yang berada pada basis pengetahuan. Setelah itu menghitung nilai kemiripannya. Berikut ini penyakit yang memiliki yang sama dengan gejala pengguna:
Tabel 3. GejalaPenyakit Yang Dialami Pengguna Kode_Gejala Gejala G1 Nyeri kaki G2 Nyeri lengan G3 Nyeri punggung G4 Kaki kebas G5 Mudah Kesemutan G6 Melemah G7 Mati rasa G8 Otot lemas atau otot tegang Tabel 4. Gejala Saraf Terjepit Di Punggung Kode-gejala Gejala G3 Nyeri Punggung G6 Mudah kesemutan G5 Mati rasa G8 Melemah G9 Punggung kaku Tabel 5. Syaraf Terjepit Di Punggung Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G3 Nyeri punggung 3 1 3 G6 Mudah kesemutan 3 1 3 G5 Mati rasa 3 1 3 G8 Melemah 3 1 3 G9 Punggung kaku 5 0 0 JUMLAH 17 12 Similarity = (1 * 3) + (1 * 3) + (1 * 3) + (1 * 3)+(0 * 5)= 3+3+3+3 = 12= 0,70 3+3+3+3+5 17           17 Tabel 6. GejalaPenyakit Yang Dialami Pengguna Kode_Gejala Gejala G1 Nyeri kaki G2 Nyeri lengan G3 Nyeri punggung G4 Kaki kebas G5 Mudah Kesemutan G6 Melemah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Kode_Gejala Gejala G7 Mati rasa G8 Otot lemas atau otot tegang Tabel 7. Gejala Syaraf Terjepit Di Kaki Kode_gejala Gejala G1 Nyeri kaki G5 Mudah kesemutan G16 Pembengkakan di kaki Tabel 8. Syaraf Terjepit Di Kaki Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G3 Nyeri kaki 3 1 3 G6 Mudah kesemutan 3 1 3 G7 Pembengkakan di kaki 3 0 0 JUMLAH 9 6 Similarity = (1 * 3) + (1 * 3) + (0 * 3)=3+3 = 6= 0,66 3+3+3 9      9 Tabel 9. Gejala Syaraf Terjepit Di Paha Kode_gejala Gejala G5 Mudah kesemutan G9 Nyeri paha G10 Otot paha lemah G11 Kelumpuhan Tabel 10. Syaraf Terjepit Di Paha Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G5 Mudah kesemutan 3 1 3 G9 Nyeri paha 3 0 0 G10 Otot paha lemah 3 0 0 G11 Kelumpuhan 5 0 0 JUMLAH 14 3 Similarity = (1 * 3) + (0 * 3) + (0 * 3) + (0 * 5) = 3 = 3 = 0,21
3+3+3+5 14  14 Tabel 11. Gejala Syaraf Terjepit Pada Leher Kode_gejala Gejala G7 Mati rasa G9 Leher kaku G10 Mati rasa Tabel 12. Syaraf Terjepit Pada Leher Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G7 Mati rasa 3 1 3 G9 Nyeri leher 3 0 0 G10 Leher kaku 3 0 0 JUMLAH 9 3 Similarity =(1 * 3) + (0 * 3) + (0 * 3) = 3 = 3= 0,33 3+3+3             9    9
Tabel 13. Gejala Syaraf Terjepit Di Pinggang Kode_gejala Gejala G7 Mati rasa G6 Melemah G9 Nyeri pinggang G21 Susah buang air kecil G5 Mudah kesemutan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 14. Syaraf Terjepit Di Pinggang
Kode_gejala Nama gejala Bobot Nilai kemiripan Bobot x nilai G7 Mati rasa 3 1 3 G6 Melenah 3 1 3 G9 Nyeri pinggang 3 0 0 G5 Mudah kesemutan 3 1 3 G21 Susah buang air kecil 5 0 0 JUMLAH 17 9 Similarity =(1 * 3) + (1 * 3) + (0 * 3) + (1 * 3) + (0 * 5)=3+3+3=  9   = 0,52
3+3+3+3+5                          17       17

## 2. Tahap Reuse
Berdasarkan contoh kasus di atas penyakit yang memliki gejala sama dengan gejala yang di inputikan oleh pengguna adalah:
a. Syaraf terjepit di punggung, nilai similarity = 0,70
b. Syaraf terjepit di kaki, nilai similarity = 0,66
c. Syaraf terjepit di paha, nilai similarity = 0,21
d. Syaraf terjepit di leher,nilai similarity = 0,33
e. Syaraf terjepit di pinggang, nilai similarity = 0,52
Pada tahap reuse solusi yang diberikan adalah solusi yang memiliki nilai kemiripan tertinggi antara kasus lama dengan baru, dalam contoh kasus ini nilai kemiripan yang tinggi terhadap pada jenis penyakit pada bagian saraf  terjepit  di  punggung  dengan  nilai  kemiripan  0,70.  Maka  pengguna  terkena  penyakit  saraf  terjepit  di  di punggung.
3. Tahap revise
Tahap revise adalah tahap peninjauan kembali solusi yang digunakan untuk mengelola data kasus baru untuk dilakukan  validasi  terhadap  kesimpulan  yang  dimiliki.  Kasus  yang  telah  di  validasi  oleh  admin  atau  pakar kemudian disimpan ke dalam basis pengetahuan untuk digunakan pada kasus selanjutnya 4. Tahap retain
Tahap  ini  menyimpan  kasus  lama  ke  dalam  basis  pengetahuan  yang  nantinya  akan  di  gunakan  untuk memecahkan kasus baru. Pengguna dapat memasukkan gejala dan penyakit yang telah di konsultasikan dengan menekan retain setelah itu gejala dan penyakit masuk kedalam tabel retain yang kemudian akan di jadikan kasus selanjutnya.
Maka hasil perhitungan dari seluruh yang ada adalah antara kasus lama dengan baru, dalam contoh kasus ini nilai kemiripan yang tertinggi terhadap pada penyakit syaraf terjepit di punggung dengan nilai kemiripan 0,70. Jadi pengguna menderita penyakit syaraf terjeit pada tulang belakang pada bagian punggung.

## 3.2 Implementasi Program
Tampilan form diagnosa  adalah  tampilan  yang  memuat  data  diagnosa  pasien  berdasarkan  gejala  dan  akan ditampilkan id penyakit dan nama penyakit pasien
Tampilan Form Data Hasil Diagnosa adalah tampilan data  yang memuat hasil diagnosa gejala dan penyakit Syaraf terjepit pada tulang belakang.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 352-357 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengembangan yang telah dilakukan selama proses parancangan hingga implementasi sistem pakar untuk  mendiagnosa  syaraf  terjepit  pada  tulang  belakang  (HNP)  dengan  menggunakan  metode Case  Based Reasoning (CBR), maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Dalam  menentukan  penyakit  syaraf  terjepit  pada  tulang  belakang  (HNP)  dengan  sistem  pakar  melihat  dari gejala-gejala  yang  ada dapat dilakukan  untuk membantu masyarakat  untuk mengetahui  syaraf  terjepit  pada tulang belakang (HNP).
2. Dengan menerapkan metode Case Based Reasoning (CBR) pada penyakit syaraf terjepit pada tulang belakang (HNP) dapat menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga proses diagnosa dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
3. Dengan  merancang  suatu  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  case  based  reasoning  untuk  memudahkan  proses konsultasi tentang penyakit syaraf terjepit pada tulang belakang (HNP).

## REFERENCES
[1] D. I. Rs and A. L. Ramelan, “ADLN-Perpustakaan Universitas Airlangga,” pp. 1–90, 2006.
[2] abidarin  rosidi,heri  sismoro,emha  taufiq  luthfi,hanif  al  fatta,hartatik,hastari  utama,  “data  manajemen  dan  teknologi informatika,” J. Ilm. dasi, no. 1411–3201, 2017.
[3] ardiana sari ardiani muhammad rheza, herfina, “sistem diagnosa penyakit musang dengan metode case based reasoning berbasis web,” Progr. Stud. ilmu Komput. fmipa Univ. pakuam, p. 2.
[4] Sri Winiarti Bagus Imam S.N., “IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK PENGOBATAN BEKAM DENGAN METODE CASE BASE REASIONING (STUDI KASUS : RUMAH BEKAM MUSLIMAH YOGYAKARTA),” Sarj. Tek. Inform., vol. 2, no. 2338–5197, 2014.
[5] Ahmad Mukhlason Irlando Moggi Prakoso,Wiwik Angraeni, “Penerapan Case-Based Reasoning pada Sistem Cerdas untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi,” Jur. Sist. informasi, Fak. Teknol. informasi, Inst. tegnologi sepuluh Novemb., vol. 1, no. 2301–9271, 2012.
[6] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar. 2005.
[7] dr. vincen. suhartono T.sutojo, s.si., m.kom., edy mulyanto, s.si., m.kom., kecerdasan buatan. yogyakarta: andi, 2011.
[8] Dr.yusuf.sp.bs, hernia nukleus pulposus. 2016.
[9] E. H. ACEP SUHERMAN S, Jenis-Jenis Syaraf Kejepit. 2017.
[10] Rosa A.S- M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak. 2011.
[11] M Primananda Arif Aditya, s.si,m, dasar-dasar pemrograman database desktop dengan visual basic.net 2008. jakarta: pt elex media komputindo, 2013.
[12] Rosa A.S- M. Shalahuddin, rekayasa perangkat lunak. bandung 40264: bl-obses, 2016.
[13] Wahana Komputer, microsoft 2010. c.v andi offset.
[14] 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.