## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sistem Kardiovaskuler Pada Lansia Dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning
Remita Meliana Sidabutar
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Kebiasaan pola makan yang tidak sehat dapat menimbulkan dampak yang tidak baik bagi kesehatan, dan dapat beresiko terkena penyakit, dalam hal ini penyakit sistem kardiovaskuler.Orang awam sering salah menganggap gejala umum yang dirasakan sebagai gejala penyakit jantung dan sering menduga-duga tanpa memiliki pengetahuan yang jelas mengenai penyakit sistem kardiovaskuler.Sistem pakar saat ini sangat berkembang, dimana sistem pakar dapat memberikan pengetahuan yang dirancang untuk  memodelkan  kemampuan  menyelesaikan  masalah  layaknya  seorang  pakar.  Sistem  pakar    dikembangkan  agar  dapat membantu tugas-tugas para ahli dengan bantuan sebuah sistem yang memiliki pengetahuan, tanpa harus ada seorang pakar yang bekerja ditempat tersebut. Salah satu metode yang digunakan dalam sistem pakar adalah metode case based reasoning. Metode  case  based  reasoning  adalah  salah  satu  metode  yang  menitikberatkan  pemecahan  masalah  pada  knowledge (pengetahuan) dari kasus-kasus sebelumnya. Namun dalam mengetahui nilai kepastian berdasarkan kemiripan gejala-gejala dengan kasus terdahulu digunakan metode certainty factor.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Sistem Kardiovaskuler, Metode Case Based Reasoning, Metode Certainty Factor.

## Abstract
Habits of unhealthy eating patterns can have an adverse effect on health, and can be at risk of disease, in this case cardiovascular system disease. Laypeople often mistakenly think of common symptoms that are felt as symptoms of heart disease and often guess  without having  knowledge  clear about the  disease  of the  cardiovascular system.  Expert systems are  currently  highly developed, where expert systems can provide knowledge designed to model the ability to solve problems like an expert. An expert system was developed in order to be able to assist the tasks of experts with the help of a system that has knowledge, without having to have an expert working in that place. One method used in expert systems is the case based reasoning method. The case based reasoning method is one method that focuses on solving problems in knowledge from previous cases. But in knowing the value of certainty based on the similarity of symptoms with the previous case, the certainty factor method was used.
Keywords : Expert System, Cardiovascular System, Case Based Reasoning Method, Certainty Factor Method.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem kardiovaskuler merupakan salah satu sistem utama yang ada pada tubuh manusia.Sistem kardiovaskuler memiliki dua jalur sirkuler utama  yaitu sirkuit paru-paru  yang  mengedarkan darah  melalui paru-paru  dan sirkuit sistemis  yang  melayani kebutuhan jaringan-jaringan tubuh.Pada dasarnya banyak gejala gangguan kardiovaskuler hampir serupa dengan gejala atau tanda gangguan lain. Hal ini sering kali menyebabkan orang awam salah menganggap gejala umum yang dirasakan sebagai gejala  penyakit  jantung  dan  bahkan  masyarakat  sering  menduga-duga  tanpa  memiliki  pengetahuan  yang  jelas  mengenai penyakit kardiovaskuler. Gangguan kardiovaskuler biasanya baruakan ditemukan setelah melakukan pemeriksaan fisik.Sistem pakar dikembangkan agar dapat membantu tugas-tugas para ahli dengan bantuan sebuah sistem yang memiliki pengetahuan, tanpa harus ada seorang pakar  yang bekerja ditempat tersebut. Metode case based reasoning atau penalaran berbasis kasus merupakan sebuah metodologi yang menggunakan pengalaman atau kasus yang lama agar dapat mengerti dan menyelesaikan masalah atau  kasus  yang baru.Secara  garis besar tahapan penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  case based reasonig dibagi menjadi 4 tahapan, diantaranya retrietive, reuse, revise, retain..

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan berasal dari bahasa inggris “Artificial Intelligence” atau disingkat AI, yaitu intellegence adalah kata sifat yang berarti cerdas, sedangkan artificial artinya buatan. Kecerdasan buatan yang dimaksud disini merujuk pada mesin  yang  mampu  berpikir, menimbang tindakan  yang akan diambil, dan  mampu  mengambil keputusan seperti yang dilakukan manusia[4].

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar sebagai kecerdasan buatan, menggabungkan pengetahuan dan fakta-fakta serta teknik penelusuran untuk memecahkan permasalahan yang secara normal memerlukan keahlian seorang pakar.Tujuan pengembangan sistem  pakar  adalah  mensubsitusikan  pengetahuan  dan  pengalaman  pakar  diberbagai  bidang,  seperti  bidang pertanian, kelautan, bisnis, pendidikan,  ilmu pengetahuan, telekomunikasi, geologi dan  meteorologi, kesehatan dan pengobatan, komunikasi dan transportasi[5].

## 2.3 Case Based Reasoning
Sistem  penalaran  komputer  berbasis  kasus  (Case  Based  Reasoning)  merupakan  sistem  yang  bertujuan  untuk menyelesaikan suatu kasus baru dengan cara mengadaptasi solusi-solusi yang terdapat kasus-kasus sebelumnya yang mirip dengan kasus baru tersebut. Defenisi sistem penalaran komputer berbasis kasus menurut Riesbeck dan Schank  (1989)  adalah  sebagai  berikut  :  “Sebuah  penalaran  berbasiskan  kasus  memecahkan  masalah  dengan menggunakan atau mengadaptasi solusi lama” [7].

## 2.4 Tahapan Sistem Penalaran Komputer Berbasis Kasus
Ada 4 tahapan proses yang ada di dalam sistem penalaran komputer berbasis kasus, yaitu [7]: 1. Retrieve, mendapatkan kasus-kasus yang mirip
2. Reuse, menggunakan kembali kasus-kasus yang ada dan dicoba untuk menyelesaikam suatu masalah
3. Revise, merubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan jika perlu
4. Retain, memakai solusi baru sebagai bagian dari kasus baru, kemudian kasus baru diupdate kedalam basis kasus.
Gambar 1. Tahapan Sistem Penalaran Komputer Berbasis Kasus

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penyakit kardiovaskuler merupakan sebab kematian terbesar pada populasi lansia, pada golongan-golangan usia senja  penyakit  kardiovaskuler  memang  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  banyak  ditemui,  malah  mungkin penyakit  yang  terbanyak  diderita.  Faktor  penting  yang  dapat  menyebabkan  seseorang  dapatberesiko  terserang penyakit jantung koroner adalah kebiasaan pola makan yang tidak baik, merokok, tekanan darah tinggi, kolesterol yang tinggi, kelebihan berat badan dan kurang olahraga.Berikut adalah gejala-gejala yang terdapat pada penyakit jantung koroner yaitu sebagai berikut :
Tahapan  yang  dilakukan  pada  sistem  penalaran case  based  reasoning adalah  tahapan retrieve,  reuse, revise,  retain ,  setelah  melakukan  ke  empat  tahapan  tersebut  tahapan  selanjutnya  mencari  nilai  kemiripan (similarity) yang akan digunakan untuk mengetahui kesamaan atau kemiripan antara kasus-kasus yang tersimpan dalam basis kasus dengan kasus yang baru, kasus yang dengan nilai similarity paling besar dianggap sebagai kasus yang paling mirip, nilai similarity berkisar antara 0 dan 1. Sedangkan metode certatinty factor (CF) digunakan untuk mencari nilai kepastian penyakit dengan menghitung nilai probabilitas gejala pada penyakit.
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun merupakan rule yang menerapkan metode CBR dan CF.  Di  dalam  logika  metode  CF  pada  sesi  penginputan  sistem,  pengguna  diberi  pilihan  untuk  memilih  bobot keyakinan yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut :
Tabel 2. Terminologi Kepastian No Terminologi Kepastian Bobot  Kepastian 1 Pasti 1 2 Hampir Pasti 0.8-0.9 3 Cukup Pasti 0.6-0.7 4 Kurang Pasti 0.4-0.5 5 Ragu 0.1-0.3 6 Tidak Pasti 0
User melakukan penginputan gejala kasus baru, dapat dilihat pada table 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Input Gejala Kasus Baru Inputan Konsultasi Gejala Yang Di inputkan 1 G1, G2, G3, G5, G8, G9, G11, G12, G13
Tabel 4. Menentukan Kemiripan Kasus Baru Dengan Kasus Lama
Tabel 5. Kasus Baru Yang Mirip Kasus Terdahulu
Keterangan Gejala Jantung Koroner G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11, G12, G13 Kasus Baru G1, G2, G3, G5, G8, G9, G11, G12, G13
Pada sesi penginputan sistem, user diberi jawaban yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut : Pilihan jawaban “Ya” = 1 Pilihan jawaban “Tidak” = 0
Tabel 4. Perbandingan Gejala Penyakit Jantung Koroner Bobot User Bobot Kepastian Kode Gejala Kasus Lama Kode Gejala Kasus Baru G1 G1 0.8 1 G2 G2 0.8 1 G3 G3 0.8 1 G4 0.8 0 G5 G5 0.4 1 G6 0.4 0 G7 0.4 0 Kode Gejala Gejala Jantung Koroner Gejala Baru G1 Nyeri dada disertai dengan keluarnya keringat dingin sekaligus seperti tercekik. 1 1 G2 Nyeri dada seperti tertindih beban berat yang dapat menjalar ke lengan kiri dan rahang kanan. 1 1 G3 Nyeri dada seperti terbakar di tengah-tengah dada. 1 1 G4 Angin  duduk  (biasanya  dirasakan  sebagai  nyeri  tertindih  didada terutama  dada  sebelah  kiri,  dan  disertai  dengan  keringat  dingin  serta mual). 1 G5 Mual. 1 1 G6 Pusing. 1 G7 Keringat dingin. 1 G8 Muntah. 1 1 G9 Sesak nafas. 1 1 G10 Penyumbatan pembuluh darah koroner jantung bagian bawah. 1 G11 Tekanan darah tinggi (hipertensi). 1 1 G12 Kenaikan kadar kolesterol. 1 1 G13 Ketidaknormalan tensi darah. 1
G8 G8 0.4 1 G9 G9 0.4 1 G10 0.8 0 G11 G11 0.8 1 G12 G12 0.8 1 G13 G13 0.8 1
Proses menghitung nilai similarity (kemiripan) kasus terdahulu dengan kasus baru diformulasikan dengan rumus (3.1), sebagai berikut:
𝑇   = 𝑛𝑋1 + 𝑛𝑋2 + 𝑛𝑋3 + 𝑛𝑋𝑛
𝑁
𝑇 = (1 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.8) + (0 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.4) + (0 ∗ 0.4) +
0.8 + 0.8 + 0.8 + 0.8 + 0.4 + 0.4 + 0.4 + 0.4 + 0.4 +
(0 ∗ 0.4) + (1 ∗ 0.4) + (1 ∗ 0.4) + (0 ∗ 0.8)(1 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.8) + (1 ∗ 0.8) 0.8 + 0.8 + 0.8 + 0.8 𝑇   = 6
8.4 = 0.7142
Kemudian menghitung nilai CF, dengan menggunakan rumus (3.2) yaitu sebagai berikut: CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 = 1 * 0.8 = 0.8 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 = 1 * 0.8 = 0.8 CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3 = 1 * 0.8 =  0.8 CF[H,E]4 = CF[H]5 * CF[E]4 = 1 * 0.4 = 0.4 CF[H,E]5 = CF[H]5 * CF[E]5 = 1 * 0.4 = 0.4 CF[H,E]6 = CF[H]6 * CF[E]6 = 1 * 0.4 = 0.4 CF[H,E]7 = CF[H]7 * CF[E]7 = 1 * 0.8 = 0.8 CF[H,E]8 = CF[H]8 * CF[E]8 = 1 * 0.8 = 0.8 CF[H,E]9 = CF[H]9 * CF[E]9 = 1 * 0.8 = 0.8 Langkah selanjutnya adalah  mengkombinasikan nilai CF dari kaidah dengan  menggunakan rumus (3.3) dan (3.4), yaitu sebagai berikut:
Cfcombine CF[H,E]1,2   = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1- CF[H,E]1) = 0.8 + 0.8 * (1 – 0.8) = 0.8+0.8*0.2 = 0.8+0.16 = 0.96 old Cfcombine CF[H,E]old1,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1- CF[H,E]0ld) = 0.96 + 0.8 * (1 – 0.96) = 0.992 old2 Cfcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2 + CF[H,E]4 * (1- CF[H,E]0ld2) = 0.992 + 0.4 * (1 – 0.992) = 0.9952 old3
Cfcombine CF[H,E]old3,5= CF[H,E]old3 + CF[H,E]5 * (1- CF[H,E]old3 ) = 0.9952 + 0 * (1 – 0.9952) = 0.99712 old4 Cfcombine CF[H,E]old4,6 = CF[H,E]old4 + CF[H,E]6 * (1- CF[H,E]old4 ) = 0.99712 + 0.4 * (1 – 0.99712) = 0.998272 old5 Cfcombine CF[H,E]old5,7 = CF[H,E]old5 + CF[H,E]7 * (1- CF[H,E]old5 ) = 0.998272 + 0.8 * (1 – 0.998272 = 0.9996544 old6 Cfcombine CF[H,E]old6,8 = CF[H,E]old6 + CF[H,E]8 * (1- CF[H,E]old6 ) = 0.9996544 + 0.8 * (1 – 0.9996544) = 0.99993088 old7 Cfcombine CF[H,E]old7,9 = CF[H,E]old7 + CF[H,E]9 * (1- CF[H,E]old7 ) = 0.99993088 + 0.8 * (1 – 0.99993088) = 0.999986176 old8 CF[H,E]old8 * 100 = 0.999986176 * 100 = 99.99%
Dengan demikian dapat  dikatakan bahwa terdapat  kemiripan pada  kasus terdahulu dengan nilai 71.42% dan  perhitungan  nilai  CF  mendiagnosa  penyakit  sistem  kardiovaskuler  (jantung  koroner)  memiliki  persentase kemungkinan 99.99%.

## 4.  IMPLEMENTASI
Adapun hasil dari tampilan program pada penelitian ini:
1. Menu Utama
Menu utama merupakan tampilan awal setelah aplikasi dijalankan. Form menu utama berisikan menu gejala, konsultasi, tentang, keluar. Berikut gambar tampilan menu utama :
Gambar 2. Halaman Awal
2. Menu Gejala
Pada menu gejala yaitu berisikan form data gejala penyakit sistem kardiovaskuler. Form ini digunakan untuk menambah dan mengupdate gejala-gejala penyakit sistem kardiovaskuler dan  nilai  bobot diambil dari  nilai yang diberikan oleh pakar. Berikut adalah gambar tampilan form data gejala :

## 3. Menu Konsultasi
Pada  menu  konsultasi  terdapat  beberapa form ,  seperti form data  pasien, form pertanyaan,  dan form hasil. Sebelum user atau pasien melakukan konsultasi terlebih dahulu harus mengisi data pasien seperti nama, jenis kelamin dan usia. Berikut ini adalah tampilan form data pasien :
Gambar 4.Tampilan Form Data Pasien 4. Tampilan Form Pertanyaan Form pertanyaan berisikan pertanyaan-pertanyaan  yang sudah ada berdasarkan dari gejala penyakit sistem kardiovaskuler. Berikut adalah tampilan form pertanyaan :
Gambar  5. Tampilan Form Pertanyaan
5. Tampilan Form Hasil Form hasil  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  diagnosa  mengenai  penyakit  sistem  kardiovaskuler berdasarkan gejala yang dipilih pada konsultasi sebelumnya. Berikut adalah tampilan form hasil :

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penulis adalah sebagai berikut:
1. Metode  case  based  reasoning  dapat  digunakan  dalam  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  sistem kardiovaskuler dan dapat memberikan perhitungan penyelesaian seberapa pasti mengalami penyakit sistem kardiovaskuler.
2. Dengan menerapkan metode case based reasoning dalam mendiagnosa penyakit sistem kardiovaskuler pada lansia dapat menghasilkan perhitungan nilai kepastian yang akurat.
3. Pembangunan  aplikasi  sistem  pakar  menggunakan  Visual  Basic.Net  2008  dan  database  MySQL  dapat menghasilkan  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  melakukan  proses  mendiagnosa  penyakit  sistem kardiovaskuler.

## REFERENCES
[1] R-  Boedhi  Darmojo  and  H.  Hadi  Martono, Buku  Ajar  Geriatri  (Ilmu  Kesehatan  Usia  Lanjut) .  Jakarta:  Penerbit  :  Balai
Penerbit FKUI, 2004.
[2] Faza  Akmal  and  Sri  Winiarti,  "Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Lambung  dengan  Implementasi  Metode  CBR (Cased Base Reasoning) Berbasis Web," Jurnal Sarjana Teknik Informatika , no. vol.2, no.1,  e-ISSN:2338-5197, pp. 791- 792, Februari 2014.
[3] Reny  Retnowati  and  Ardi  Pujiyanta,  "Implementasi  Case  Base  Reasoning  Pada  Sistem  Pakar  Dalam  Menentukan  Jenis Gangguan Kejiwaan," Jurnal Sarjana Teknik Informatika , no. volume.1, no.1, e:ISSN: 2338-5197, pp. 69-70, Juni 2013.
[4] T Sutojo, Edy Mulyanto, and Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Penerbit : ANDI, 2011.
[5] Anita Desiani and Muhammad Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Penerbit : ANDI, 2006.
[6] Muhammad Arhami, Konsep Sistem Pakar . Yogyakarta: Penerbit : ANDI, 2005.
[7] Adriana S.A, Indarto , and Abdiansah , Penalaran Komputer Berbasis Kasus (Cased Base Reasoning) . Yogyakarta: Penerbit : Ardana Media, 2008.
[8] Syamsudin , Buku Ajar Farmakoterapi Kardiovaskulaar dan Renal . Jakarta: Penerbit : Salemba Medika, 2011.
[9] Ulfa Nurrahmi and Helmanu Kurniadi, Stop Diabetes Hipertensi Kolestrol Tinggi Jantung Koroner . Yogyakarta: Penerbit : Istana Media, 2015.
[10] Rossa A.S and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Penerbit : Informatika Bandung, 2013.
[11] Rahmat Priyanto, Langsung Bisa Visual Basic.Net 2008 . Yogyakarta: ANDI, 2009.
[12] Primanda Arif Aditya, Dasar - dasar Pemograman Database Dekstop dengan Visual  Basic.NET 2008 . Jakarta: Penerbit : PT. Alex Media Komputindo, 2013.
[13] Panduan  Aplikatif  dan  Solusi  (PAS), Membuat  Aplikasi  Client  Server  dengan  Visual  Basic  2008 .  Yogyakarta:  Penerbit  : ANDI, 2010.
[14] Nelly  Astuti  Hasibuan,  Hery  Sunandar,  Senanti  Alas,  and  Suginam  Suginam,  "Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kaki Gajah Menggunakan Metode Certainty Factor," Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) , vol. 2, no. 1, pp. 29-39, July 2017.