## IMPLEMENTASI CBR DALAM PENENTUAN OBAT

## YANG TEPAT BAGI PASIEN (STUDI KASUS RESEP ISPA)
Ahmad Cucus', Progam Studi Telnik  Informatika Fakultas llmu Komputer Uaiversitas Bandar Lampung In.  Z.A. Pagar Alam No.26 Labuhan Ratu Bandar Lampung 35142 Telp. (0721) 701463, (0721) 701979 Fax. (0121) 701467 Web. wwlv ubl.ao.id E-mail: cucus ahrnad@l ahoo.com" HandDhone: 085658991 557"

## Abstfttk
Berdosarkon penelitian yang di  lohtknn oleh Martin  Khor pado tahun 2005, Data tentang tren dalam penggutaan obat -obaton menunjul,*an bahva rcta-rala jumlah  obat yang digunakan menihgkat 1990-2003 2,2-2,7 per pasien. Hanya 10-5002 dari pasien diryrlahkan  sesuoi dehgah pedonan pengobdtdn sM  iar.
Hosil Sunei  Kesehatan Rumah  Tanggo ditohun 1986 nenunjuk*an 12,2',4 boyi dan 40,6"2 balita yang sakit disebabl(an ISPA. Daa  Puskesmas (1986) nenunjuk*an bahwo 5  1,0'l  bayi dan 13,IoZ balita pengunjung pus*esmas mende ta ISPA- Pada SKRT 1992 clitemukan bahwa proporsi ken atian bayi okibat ISPA adalah 36,0'Z di golongan umw 14 tohun adolah 13,004 yang sedangkan pado  kelonpok  umfi  balila  berhsar  2,3o/a sebdgian besar disebabkah oleh pneumohia. Untuk membantu menurunkan angka kenatian balito karena pneumonia, Sub. Dit.  P2ISPA Dit. Jen. PPM- PLP telah membuat Buku Pedoman Pemberantasan Peqnkit ISPA. Dalom bulu tersebut, relah bahta disebulkoh sdlah sqtu luJuan progam  ISPA yatlu nehurunkah pehggutaah ahlibiolik dah obat batuh yohg kutuhg tepat pada pehgobatah pehtabt ISPA (Enhy Muchlastriningsih SKM).
Dengan  nenggunakan  Conputing  Approach  Case-Basedd Reosoning  (CBR)  yong dikombinasikan dengan Algoritmo  Pembelojaron Mesin  Mechine  Leoming  Algoritm)  Nearesl Neighbor (NN)  sebagai metodologi yang  dtterapkan pada  sebuah sistem penuhjang kepttusan, diharapkan namp)  untuk membantu mengurahgi angka kesalahan dalam pemberian obat dah rcsep pada pasien.
Xatt Kanci :  Clrse-Basedd Reasoning, Nearest Neighbor, ISPA, Algoritma Klasifkasi, Al,  Sislem
Penunjang Keputusdn.

## I. PENDAHULUAN
Pengobatan yang tidak tepal  tidak €fektif dan ekonomis ,tida.k efisiennya penggunaan obal - obat  umumnya  drarnati  dalarn  sistem perawalan  kesehatan  di  seluruh  dunr4 terutama  di negara-negara  berkembang. Nam[n, berbagai benhrk resep yang tidal  tepat sering tidak diketahui oleh or:rng-orang yang t€rlibat  dalam  pengambilan keputusan pacta sekor k€sehatan atau pelayanar kesehafan.
Penggunaan obat  yang  tidak  s€suai atuan hatrya  akan  merugikan  pasien.  Ironisny4 paien  sering  ti<lak  menyadarinya" Pola pengobalan yang tidak rasional (l  ational Use
of Drug  atau IRUD)  senakin banyak terjadi. Bennrlnya  bisa  berupa polifarrnasi  berupa pemberian beberapa obar s€kaligus yang tidak perlu maupur pernberian antibiotik dan steroid yang  berlebihan, mengutamakan obat  non- generik untuk  mengarnbil keutunga4  juga obat-obatan yang  pemal€iannya  di  luar indikasi resmi (olf  label  use), (Dr.  Ambrose kah.).
Hal  diatas  berakibat  faral  sepeni  yang penelitian yang di  lakukan oleh Martin  Khor pada tahun 2005, Data tentang tren  dalam penggunaan obal -obatan menunjukkan bahwa rara-ratd  jumlah  obat  yang  digunakan menrngkat l9s0-2003 2.2-2.7 per  pasien-
Hanya 40-50% dan pasien diperlalukall sesuar dengan pedomar pengobatan standar-
Dwr  4.'7 jlut^ kasus baru hepatitis B  dan C terdapat 2.3 juta  yang mengalarni pengobalan yang tidak standdr. terjadi 160.000 kasus baiu tlIV  per lahun yarg disebabkan oieh 15 miliar injeki  per tahun.
Sedangkan 4% sarnpai l0o/o dari pasien rawat inap rumah sakit menderita rcaksi obat yang merugikan di oegara maju. Hal Ini adalai yang kempat dari marn penlebab utana kematian di.  Ada  peningkatan anti-mikob4  dengan perlawanan hingga ?0 hingga 90% untuk asli antibiotil,  liri pertarna  unruk  dis€ntri (shigella),  pneumonia  (pneumokokus) atau ISPA, gonore, dan inf€ksi rumah sakit (staph. Aureus).
Dari fmomena di  atas. pmyalit  pneumonia merupakan peflyakit yang sering melarda di Indonesia dan  juga  sering  sekali  terjadi kesalalan dalam pengobatan. Penyakit Infeksi Saluran  Pernapas€r  Akut  (ISPA)  masih merupakan penyebab utama  kesakitan dan kernatian balita  di  indonesia yaitu  sebesar 28%. WHO  memperkirakar kematian akibat pneumonia mencapai l0olo - 2070 pertahun dari s€luruh jun  ah  bila  tidak  diberi  pengobatan. Kernatian balifa  karena pneumoni secara nasional diperkirakar  tcrdapat 6  per  1000 balita per tahun atau sekitar 150.000 balita pertahun. Satal  satu sasaran pemberantasan penyakil ISPA pada balita adalah menumnkan angka kematian balita akibat pneumonia.
Hasil  Survei Kesehatan Rumah  Tangga (selanjuhya  disingkat  SKRT) 1986
menunjukkan 42,2yo bayi dan 40,6% balita ymg sakit disebabkan ISPA. Data Puskesmas (t986) menunjuktar bahwa s  1,0% bayi dan 43,1olo balita psngunjung puskesmas menderita
ISPA. Pada SKRT  1992 ditemukan bahwa proporsi kernatian bayi  atibat  ISPA  adalah 36,0% di  golongan umur  14 tahun adalah
13,0Vo yang sedangkan pada kelompok umur balita  berkisar  2,3olo.  sebagian  besar disobabkan oleh pneumonia. Untuk membantu menurxnkan angka k€matian balita karena pneumoni4 Sub. Dit. P2ISPA Dit. Jen PPM-
PLP  lelah  membuat  Bulu Pedoman
Pemb€rantasan Penyakit ISPA.  Dalam buku tersebut, telah bahwa dis€butkan salah satu
tujusn  progran  ISPA  yaitu  menunmkan penggunaan antibiotil  da.n obat  batuk  yang kurang tepat pada pengobatan penyakit ISPA (L: n ny Muc hl o s t ri n i n gs i h SK M.).
Case Basedd Reasoning (CtsR) atau yang serints kila dengar sebagai penalaran berbasis kasus merniliki  sejarah yang  relatif  mucta Metode ini bemsa.l dari penelitian dalam ilmu kognitif. Kontribusi paling awal dari pcnelitian ini  berasal dari  Roger  Schank dan  rekalF rekannya di Yale University.
Selarna periode 1977-1993, penelitian CBR dianggap sebagai model tingkat tinggi  untuk panros€s:ur kognitif  CBR  berfokus  pada masalah  s€peni bagaimana  manusia mempelajari keterampilan baru dan bagaimana manusia menghasilkan hipotesis tentang situasr baru tersebut berdasarkan pada pengalarnan masa lalu merela Tujuan kognrtifini berbasis penelitian  untuk membangun  sistem pendukung keputusan guna membantu orang b€lajar (Sanlar K.  Pal &  Simon S. K.  Shiu 2004).
CBR banyal dimanfaa&an untuk pengarnbilan keputusan pada  dunia  kedokteran, industri, bisnis,  perekonornian, dan  lainny4  karena CBR memungkinkan kita  untuk bekerja pada pengalaman masa  lalu  tanpa  pemahaman Iengkap  mekanisme yarg  mendasari  dari penelitian yang akar dilakukar. Begitu halnya dengan penilitian ini, akan menerapkan metod€ CBR  unhrk  untuk  mengembangkan sistem keputusan dalan  bidaig  obat  obatai.  Oleh karena  itu  diperlukan alat  bantu  untuk mengotomatisasi pengarnbilan  k€putusan dengan menggunakan  aplikasi yang menerapkan  metode CBR sehingga pengambilan keputusan tercebut lebih efektif dan ai(urai. dan dapat di jadikan acuan bagi irstansi kesehatan.

## 1.1 ldentifik si Mesalah
Berdasarkan kenyalaan yang telah di  sebutkan sebelumny4 maka identilikasi  masalah dari penelitian ini  dapat di  rumuskan sebagai berikut:
L Diperlukan adanya sistem  penunjang keputusan penentuan obat  ISPA  yang tepat bagi pasien, baik berupa rancangan dataBased, sistem, maupun sofiwarenya.
22
2. Belum  adanya  kite.ia yang  dapat drgunakan unhrk menentukar obat ISPA s€hingga diperlukan  sebagai  stardard pemilihan obat.
1.2 Rueng Lirgkup  Masalah
Mengingat akan keterbatasan waltu, dalr biaya mala  ruang lingkup penelitian ini  dibatasi paala: Case Basedd Reasoning akar di terapkan dalam sistem penuijang keputusan yang akan menentukan obat-obatan untul  ISPA  yang tepat bagi  pasien sesuai dengan paramet€r yang di tentukan.
1.3 Rumusan Masalah
Penrmusan masalah  dalam  penelitian  rn adalah
I  Bagaimana menyusun sistem  penunjang kepurusan berbasis case Basedd reasoning unhrk menenrukan obat ISPA )ang sesuai
atau t€pat bagi pasien
2.  Bagarmana  monentukan  kxiteria  yang digmakan untuk  m€nentukai  obat  ISPA set agai stardard pemilihan obat.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan Penelitian:
L Mengadatan sistem penunjang keputusan unhrk m€nentukan obat ISPA  yang tepat bagi pasi€n dengan metode CBR.
2.  Meldapatkan  kiteria kiteria yang digunakafl untut  menennrkan obat  ISPA
sebagai standard pemilihan obat.
1,5 Mrnfaat Penelitiad
Manfaat dari penelidan Inr dari beberapa (egi
yakni:
l- Memberikan manfaat prakis  adalah hasil dari penelitian ini  diharapkan bermanfaat bagi pasien maupun tenaga medis  untuk menenhrkan obat ISPA yang tepat.
Memberikar  Manfaat  teoritis  semoga dapat  memberikan  sumbargan  bagi pengembangan teori pendidikan. Terutama dalam  peng€mbangan software  berbasis CBR Dipffolehnya  informasi dengan evaluasi tinggi  dengan kualitas  perangkat lunat yarg baik.

## 2. LANDASAN  TNORI
2,1 Sistem P€ndukung Keputusan
Sistem  penunjang keputusan juga  dikenal dengan istilah DSS (Dicision Support System), dapat  di  artikan  sebuah  usaha  untuk mendapatkar solusi atau pemecalan masalal dari permasalahan yang di hadapi, pernecahan masalah mungkin banyak memuat keputusan. Keputusan  merupakan  rangkaian  tindakan ya.ng perlu diikuti  dalam mem€cailan maslah untuk menghindari atau mengurangi dampak negative atau unfuk memanfaatkan
le'empatan.. DSS  menyedralan rnformasi pernechan  masalah  maupw  kemampuan lomunikasi dalam memecal*an masalah semi ters!_irktur.
Tahapan  pengarnbilan  keputusan  menurut Herbert A.  Simon, ahli Manajemen Pemegang Nobel dari Camegie-Molton University yaiut : a.  Kegiatan lnrelijen. mmganati lingkungan mencari kondisi  -  kondisi yarg perlu diperbaiki.
b.  Kegiatan yang merancang, menemukan, mengemangkan  dan menganalisa berbagai  altemative  tindakan  yang mungkin. c.  Kegiatan  Memilih, Memilih atu rangkaian  tindaka.n  tertentu  dari berbqapa yang tersedia.
d.  Kegiatan Menelaah, menilai  pilihan  - pilihan yang lalu.
2.2 Case.Basedd R€asoning
Case-Basedd
Reasoning (CBR) atau yang kita kenal dengan sistem penalaran berbasis karus, bulanlah  sebuah teknologi  seperti  halnya pemrogaman Lin€ar,  Jaringan saraf tiruan, aloritrna  genetik  namun  CBR adalah perpaduan antma model cognitif  dan metode untuk memba.ngun sebuai sistem palar hal rru di ungkapar oleh Jaret Kolodner di taun 1993, hal senada juga di rmgkapkan oleh lan Watson dalam artikelnya balwa  CBR  adalah sebuah metodologi bukan sebuah teknologi.
Case-Basedd reasoning (CBR) adalah teknik penyelosaian masalah berdasarkan,tnowledge p€ngalaman yang  lalu.  Aamodt  dar  Plaza (19q4) menggarnbarkan tipe  CBR  sebaga:
3 .
suatu proses melingkar yang terdiri  dari  the four  Res:
L Ret ieve- Mendapatkan kasus-kasus yang midp dibandingkan dengan kumpulan kasus-kasus dimasa lalu.Dimulai dengan tafiapan mengmdi masalah dar berakhir 4 ketika kasus yang ingin dicad solusinya telah ditemukan serupa dengan kasus yang tolah ada. Taiapan yang ada pada retrieve ini antara lain :
a  Identifikasi Masalah
b.  Memular PeDcocokan
c-  Menyeleksi
Reuse. Mengguna.kan kernbali kasus-kasus ymg ada dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang. Reus€ suatu kasus dalarn konteks kasus baru terfokus pada dua aspek yaitu : perbedaan artara kasus yan8 ada dengan kasus yang baru dan bagian mana dari retrieve case yang dapat digunakan pada kasus yang baru. Ada dua
cara yang digmalan  unhrk me-reuse kasus yang tela.b ada yaitu : reus€ solusi da.i kasus yang telah ada (trdnsfommtial rer6e) atau rcuse metode kasus yang ada,
3.  Revise Merubah dan mengadopsi solusr yang ditawarkan jika perlu. Terdapat dua tugas uta.rna d€ri tahapan ini yaitu :
a.  Evaluasi Solusi.
Evaluasi  solusi  adalah  bagaima.na hasil yang didapatkan  setelah
membandingkan  solusi dengan keadaan yang  sebenamya. Hal  rnr biasanya tahapan diluar  dari  sistim CBR. Pada tahap evaluasr iru sering memerlukan  waktu  yang  panjang ter88ntung dari  aplikasi  apa  yang sedang dikembangkan.
b.  Mempcrbaiki Kesalahan.
Perbaikan  su6tu  kasus  meliputi pengenalan kesalahan dad  solusi
yang  dibuar  dan  menganbil  alau membuat pe[jelasan tentang kesalahan telsebut.
Retain.  Tetap  memalGi  solusi  yarg terakhir sebagai bagian dari  kasus baru. Pada  tahap  ini  terjadi  suatu  proses penggabungan dari solusi kasus yang baru yanS benar ke knowledge yang telah ada. Terdapat tiga tahapan antara lain  : extract index dan integrat.
Gdnbat L  Tahap CBR

## 2.2 ISPA
ISPA adalah infeksi saluran pemapasan yang berlangsung sampai 14 hari. Yang dimaksud dengan salwan pernapasan adalah organ mulai dari hidung sampai gelembung parq  beserta organ-organ disekitamya seperti : sinus, ruang telinga tengah dan selaput paru.
Sebagian besar dad infeksi saluran pemapasan harya bersifat ringar  s€perti batuk pilek  dan tidak memerlukal pengobatan  dengan antibiotih  namun  demikian  anal akan menderita pneumoni bila infeksi paru ini  tidak diobati  dengar  antibiotik  dapal  mengakibat kematian.
ISPA dapat ditula*an  melalui air luda\  darah, bersin, udara pernapasan yang  mengandung kuman  yanS  terhirup  oleh  oranS  sehat kesaluan pemapasarmya.
RETAIN RETRIEVE REUS€
Tand&tanda bahaya dapat dilihat  berdasarkan laDda-tsnd.a kltnis dan landa-tarda laboratoris.
Tatrdr-trndr  klini!:
L  Pada sistern respiratorik adalah: tachypne4 napas tak terahf  (apnea), reraksi  dinding lhorak. napas cuping hidung. cyanosis. $ara  napas lemah atau hilang,  grunting expuatoir dan wheezing.
2.  Pada sistem cardial  adalah: tachycardiq bradycardiam, h)pertensi, h!?otensi  dan cardiac arrest.
3.  Pada sistern cerebra.l adalai  :  gelisah mualah terangsang, sakir kepal4 bingul& papil bendun& kejang dan coma.
4.  Pada  hal  unum  adalah  :  letih  dan bdk€ringat banyak.
Tadda-trnds laborrtories:
l.  Hypoxemia.
2.  Hyp€rcapnia.
3.  Acydosis (melabolik dan atau rcspiratorik).
Tanda-lrnda bahaya pada anak golongan umur 2  bulan sarnpai 5  tahun adatah: tidak  bisa minurl  kejan&  kesadaran menuruq  stridor dan gizi buruh  s€dangkan tanda bahaya pada anal  golongan unNr  kurang  dari  2  bulan adalah:  kurang  bisa  minum  (kernampuan mmumnya  meDurun  ampai  kurang  dari setengah volurne  yang  biasa  diminunnya), kejan& kesadaran menurun. snidor. Wheezing. demam dan dingin.
Pengobatan:
l.  Pneunonia  berati  diberikan  antibiotik parentera.l, oksigendan sebagainya.
2.  Pneumonia:  diberi obat antibioux kotrimoksasol peroral. Bila penderira tidak mungkin  diberi  kotrimoksasol  atau tqnyata dengan pernberian kontrrnoksasol ke.adaan penderita menetap, dapat dipakai obal antibiotik pengganti yaitu  ampisilin, amoksisilin atau penisilin Fokain.
3.  Bukan pneumonia: tanpa pemberian obat antibiotik. Diberilan  perawatan di rumal\ untuk batuk dapat digunalan obat batuk tradisional atau obat batuk lain yang tidak mengandung zat yang merugikan s€perti kodein,deksbometodan dan, antihistaintD.
Bila denEm diberikan obat penuun panas yartu parasehol.  Penderita dengan gejala batuk  pilek  bila  pada  pem€riksaan tenggorokan didapat adanya bercak narBh (eksudat)  disertai  pembesalan kelenjar getah bening  dileher,  dianggap sebagai mdang tenggorokam  oleh kuman streptococcuss dan harus diberi antibiotik (penisilin) selama l0 hari.
3. Kerangk  Pemikiren Ganbn 2. Bagan Kerungka Peniikirun 3. METODE PENI,LITIAN
3.1 PcrrncangaD Pen€litian
Dalarn perancangan penelitian ini penulis akan membagi bebefapa tugas yang a.kan di jadikan sebagai kerangka kerja dimana kerangka kerja terseul alan menjadi acuan bagi penulis lmtuk menyelesaikan penelitian ini.  Kerangka kerja tersebut  akan  digarnbarkan dalam  sebuah diagram sebagai berikut:
t-!dd - I I|.!bl,rrane.!.irn rl I kdnrct brrbi !:r.  qE I }I.ui brlrr:4 rtsl  drF riu
Ganbat 3. Percnc. g1n Penelnian
Penelitian akan di lakukan dalam empat tahap, studi literatur, kemudiar  dilanjutkan dengan menetapkan populasi dan sampel, pembangunan  sistem,
serta analisa keberhasilan sistem  tersebut.  Setiap  tahap dilakukan  secara  beruruian  untuk  lebih mendapatkar hasil yang lebil  baik.
S€lain  largkahlangkah  prosedural di  atas penulis  juga  mengembangkan pendekatan penelitian, sebagai acuan agar penelitiam sesual dengan tujuan yang akan dicapai.

## 3.2 Jeob Penelitirtr
Penelitian ini  berjenis Exp€rimental karena dilah*an dengan  mengada.kan manipulasi terhadap  oby€k  penelitian  serta  diadakan kontrol terhadap variabel tertenh! Jika dilihat melalur hasrlnya mala penelitian ini  berjenis Applied Reseach (Penelitian Terapan) karena menDunyai alasan praktis,  keinginan  unh* m€ngetahui, bertujuan agar dapat melakukan sesuatu yang lebih baik, efektii  efisien. 3.3 Mctode P€ngumpulan Deta Pengurnpulan data dilakukan dengan bebfiapa car4 yaitu dengan studi literatur melalui media cetak  dan  elektronilq  serta  di  lakukan wawancara dengan pakar untuk meldapalkan, dataBased yang berkaitan dengan Data Obat tnoonesra,

## 3.3.1 Drtr  (Primer dan sekunder)
1-  Prirner Data  didapat  dengan  mencari  sumber mengenai pengobatan ISPA, hal hal yalg dapat mempengaruhinya sehingga akan di dapatkan kiteria  apa saja yang di  ambil para pakar dalam hal pengobatan ISPA
Tabel 2. Macan-nacan  Obat ISPA
Ganbar 1. Dneran  Pendekata,t I'enelitian
ekunder Ekstraksi data obat di dapat dari bul.u Data Obat Indonesi4 sebagai contoh beberapa bagiar  dari  lembaran bul:u  DOI  yang datanya akan di  eksaak dall  dimasukan kedalarn dataBased obat.
Tabel 3. Datut Obat hdarcsia
3,3.2 Pengumpulan Dats
Pengumpulan data di  lakukan  dengan suty litentur  maupun interview,  nanun  penulis lebih  banyak melahrkan  searching di  situs situs  yang  berisi  pengalanai  pakar  untuk pengbatan ISPA! juga dara di dapatkan d€ngan elektronisasi  Data  Obat  Indonesia  yang terdapat dalan buku Data Obat Indonesia
4.  Metode Analisis Data dan Pengukuren
Penelitad
Pada  bagian  iri  akan  dilakukan  proses panbandingan  hasil  pengukuran pen€litian yang  telah didapatlan  sebelumnya. Adapun metode  pembandingan ini  adalah  dengan analisa f-Terl.  Metod€ ini digunakan ksrena /- lerl dapat digunakan untuk menguji kecocokal atas p€rbedaan pada suatu ekspe men  yang menggunakan satu kelompok sampel. Apabila sebelum  melallrkan  eksperimen,  peneliti melakukan pengukuran awal Q)re lesl), mak^ peneliti akan mempunyai dua kelompok nilai yang  berasal  dari  satu  kelompok  sampel. Apabila ekperimel  itu  mempunyai dampak terhadap hasil  (tujuan  eksperirnen), maka kedua  kelompok  skor tersebut  akan 2'1
menunjukkanperbedaan  yang signifikan. Apabila  hasil  perhitungan tersebut berbeda secara signifikan, maka  hipotesa ditenma. Untuk itu  perlu diketalui beberapa vanabel yang menjadi parameter perhitungsn pada /-
L  Derajat kebebasan (dk),  yaitu  suatu angka  yang  menjelaskan sekumpulan skor samp€l yaig  bebas dari kesalahan.
2  Alpha.  laitu ringkat  signilr-kansi pengujian. Besaran nalai yang umumnya digunakan adalal0,05.
3.  Simpangan batu  (Sd)  yang  dapat dihitung dengan rumus sebagai b€nkut:
, O = V E
4.  Srandard error (sx) yang dapat dihitung berdasarkan rumus sebagai berilut:
(3.2)
t, dapat dihitung

## IjXPLORE -  Juml Sslm  l.fomsi  dan Tclemlrka
mengenali masalah atau kasus baru yang timbul  dan  berakhir  ketika  kasus yanS ingin  dicari  solusinya telah  ditemukan serupa dengan kasus yang  telal  ada. Tahapan yang ada pada rctrieve ini anlara laln : a.  Identiflkasi Masalah (Case Representation) Pengumrmrpulan paramets  apa  saJa yarg  di  jadikan  para  pakar  untuk mengidentifikasi  penyakit ISPA. Setelah di lalcukan study Iiteratu  maka didapatkan  fenomena  yang  terjadi antar  penyakit  ispa,  gejala  gejala tersebut dapat kita cari yang sejenis dan kita jadikan kiteria  yarg termasuk dalam ge.jala gejala yang akan terjadi ketika  seseorang terkeM  infeksi saluran pemafasan
'lhbel1. Dafiar Pe tnkit ISPA ( 3 . 1 ) 5 . Sedangkan untuk nilai dengan rumus berikut: Dari hasil perhitungar tersebut, maka i hitung akan  dibandingkan dengan t  tabel.  Jika perbedar.nnya signifikan,  mala  disimpulkan bahwa hipotesa diterima. Untuk perhitungan ini, dapat disederhanakan dengan mengguuakan fungsi dari  Microsoft Excel unhrk lldta  ,4ral)rsri. Microsoft Excel dapat digunakan untuk men-generale perhitungan /- tert dengan lebih mudah dan cepat tanpa perlu melalukan perhitungan nxnus secara detail
dan manual,
5. Tahapen Computing Approrch dengan
Studi I('sus Masalah Penelitian
CBR memiliki empat tahapan umum yaitu.
l-  Retrieve Mendapatlan  kasus-kasus  mengenai
penanganan penyalit ISPA yang dilakukan oleh para palar dan obat yang dihasilkan dari  diagnosa  tersebut  ,  kenudian
le!:!!If., ,  - c . l r ) h { E c . j r z L u _ _ _ . - ,
Dari tabei di atas kita bisa menank parameter gejala apa saja lang bisa dr derita oleh pasieu ya.ng terjangkr ISPA, seperti di bawah ini :
2 8
Tabel 5. Kesinpulan Case Representation
b.  Memulai Pencocokar (Case Indexing) c.  Menyeleksi (Case Retrieval)
Pencocokan di mulai dengan memasukan nilai nilai paraneter dengan kasus yang di ternukan.
2. Reus€
Setelah didapatkat hasil yang serupa mala akan di  ambil solusi berupa obat -  obatan apa  ,ants  disaranlan  untuk  pasien berdasarkan kasus yang telal  t€dadi_
3. Revise.
Merubah  dan  mengadopsi solusi  yang ditawarkan jika  perlu.  terdapat dua tugas utama dari tahapar ini yaitu I 1. Evaluasi Solusi.
Evaluasi solusi adalah bagaimana hasil
l : - | i   r ' . ; ! . r | l . ! B - '   r - a r s , .  I
-__-f.._l-
Gambar  5. Rangkann  CBR  dalan  data  obal

## 5.1 Analisa K€butuhan
Softwarc ini  akan di  t€rapkar dan di uji  coba ke dolder maupun apotik sebagai penunjang keputusan dalan  menentukan resep, adatya admin  untuk  menginput DOI  dan  basis pengetahuan dan  seomng end  user  untuk menggunakan mesin  CBR  tersebut  dan menggunalan resep,
Software ini  terlebih dahulu akan di  isi  data DOI dengan parameter yang di  tentukan oleh seorang aalnin, serta admin alan  menginput basis pengetahuan yang datanya di  dapatkan dari para palar, jika  s€mua sudah di  lalekan baruiah end user dapat menginput kasus dari pasien baru untut mandapaikan resep.
Dalam  pengernbaigan  software  tersebut bahasa pemrogmnan J^\a dengan menggunakan IDE  Netbeans dipilih  karena mempermudah dalan  pembarguna software karena berbasis GUI,  Beberapa software di atas membutuhkan spesifikasi hardwar€ yang cukup besar agar kinerja dal  kernampuarrya m€Irjadi sesuai yang diharapkan
Berdasarkan  analisa  kebutuhan  maka kebutuhan akan sistem yang minimum adalah sebagai borikut:
l.  Sistan Operasi Windowsl Windows XP Fopesional setelah
membandingkan solusi dengan keadaan yang  sebenamya- Hal  ifli  biasanya talapan diluar  dad  sistim CBR.  pada talap  evaluasi ini  sering memerlukan walftu  yang  panjang  tergantung dan aplikasi apa yang sedarg dikembangkan
2. Memperbaiki Kesalaiar. Perbailan  sualu  kasus  meliputi pengenalan kesalahan dari  solusi yang dibuar dan mengambil atau membuat pe[jelasan tentang kesalahan tersebut.
Retain. Tetap memakai solusr yang lerallir  sebagar bagian dan  kasus baru  Pada rahap mi lojadi  suatu proses penggabungan dari solusi kasus yang baru yang benar k( knowledge yang telah ada. Terdapat tiga lahapar anlara lain  extract, index dan int€grate.
yang
didapatkan
5 .
2. Processor:
Pentium4, 3.0 GHz
3. Memory yang diekomendasikan: 2 G B
Kapasitas Harddisk: 160 GB Software:. l. Netbeam 6.8
2. MySql

## 6.2 PcrancangrnSe4tretrce Disgrom
Diafj/afir Sequehce metggambarkan interaksi antar objek  di  dalam dan  di  sekitar  sistem (ten  asuk pengguna, display, dan sebagairya) berupa message yang  digambarkan teftadap waktu. SeqLrence diagrml  lerdiri  atzu dimensi vertikal (waktu) dan dimensi horizontal (objek- objek yallg terkait).
a.  Perancrngsn Dirgrsm  Sequence Login
Diagram  berikut  menggarnbarkan b€bsrapa kelas yang terlibat pada kegiatan logiq  ada login fornL cek hak akses, user, dan m€nu for.
Ganbar 7. Seryence Diagan  Adnin  Login
b.  Perancldgan  Disgrom  Sequ€nco Akses Drta  DoI
Selain  itu  untuk  membuat  sebuah  sistem penentu obat iri  juga membutulrlan data data obat  yarg  beredar di  lndonesi4  data  data tersebut  terdapat  dalam  DOI  serta  basis pengetahuan mengenai penyakit ISPA,  yang akan di olah datanya untuk dapat memFediksi rcsep s€rta obat obatan yalng tepat bagi pasien.
6. UML Diagram
6,1 Penncadgrn Use Case Disgram
Diagram Use cdre  di  sini  dijabarkaa secara grafis dengan menggarnbarkan rderaksi :mtara
sistelr1 dan  pengguna. Dagr6m  Ure  c4re berikut  menggamba*al  seoraag user  dan
a&nin sebagai  penguna  Yang  akan menggunakan sistern CBR untuk menentukan
obar  yaflg  tepat  bagi  pasien  sekaligus menggambarkan bagaimana cam  pengguna berinteraksi dengan sistem yang dibangun
o
/:::;\ // '--:::,-/// ,.-=:::\ ,-=r-< S'.."i..';==-> /._--L--,_\-----/
q--:2
Ganbar 6. Use Case Diagran
d.  Perancangin DiagrsE Sequence Memasukrn Data Krsus
O c
Cambar 8. Sequence Diagrdnt A*ses Data DOI c  Peta[cangsn Disgrsm Sequence Memasukan Datr  Gejelt Canbat  60 |r{ankatl  Data  ,v\asus e"  PerancaDgrtr Diagram Sequence Mentasukan Data Resep
Ganbar 71 . Akses Data CBResep 9 o O
G@fiar 9.5 Mena$kan  Data Geiala
Gambar 13. Acnvity Diagan  M?nlalankan ('BR
6.3 Pcradcangsn Cla$ Diagram
Ganbar IA  Cbs  Diaerutn
7.  P€ngujitn  SisteD
7,1 Whitebox TertiDg
Merupakan metode untuk  mengetahui cara kerja  suatu perangkat lunat  secam intemal serla menjamin operasFoperasi intemal sesuai
Gonbar 8. Seqrence Dayan  Menjalanka" CBR

## 6.2.1 Menjshnkan CBR
Diakses User untuk menjalankan CBR
dengan  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan dengan menggunakan stnikt!.r  kendali  dari prosedur yang dirancarg-
Pelaksanaan pengujian white box antara lain L  Menjamim seluruh independent path di€ksekusi paling s€dikit satu kali. lndependent path adalah jalu  dalarn program yang menuirjuld(an paling sedikit
satu kumpulan proses ataupun kondisi banl- 2.  Menjalani logical decision pada srsi ttu e da false
3.  Mengeksekusi pengdaigan (looping) dalarn batas-batas yang ditentulan 4.  Mmguji struktur data htemal
Pen1.rtji^rr whitebox  dapat  dilaukan  dengan melakulan pengukuran Kompleksitas Siklomatis, yaitu  pengukuran kuantitatif terhadap kompleksitas logis  dari  grafik  aiir suatu prograrn, menggunakan formula:
V ( G ) = E - N + 2 Difiatra:
E = Jur  ah edge grafik alir  yang ditardakan d€ngan gambar panah
N = Julolah simpul gafik  alir yang ditandakan d€ngan  gambar  lingkaran  sehingga kompleksitas sillomatisnya
Pada Pengujian  Whitebox  Tesling  sistem pemeringkatan ini  akan dilakukan pada modul yang  melakukan  pencarian jarak  terdekat (Nearest)  da'i sampel  yang dihitung similaritasnya dari masing-masing indikator.
7.2 Bhckbox T6ting
Merupalan metode untul  menguji fimgsi- fungsi khusus dari aplikasi serla menguji input dan  output  untuk  fungsi  yang  ada  tanpa memperhatikan prosesnye
Beb€rapa jenis  kesalahan yarg  dapat diidentifikasi antara lain  r Fungsi tidak b€nar atau hilang, kesalahan antar muk4  kesalahan pada struktur data (penga.ksesan basis data), kesalahan inisialisasi dan akhir program s€Tta kesalahan performasi.
Metode  blackbox  adalah  pengujian  rer inle(ace dim?.l].a setelah sistem pemeringkatan perguruan tinggi  dipublikasilan  harus dapat
E)(PLOR!: -  Illul  Sistm  Infomsi  drn Tel@rik!
dipastikan sislern  beroprasikan sesuai dengan rancangan. Metode pengujian ini  diterapkan untul  mernastikan apakah  sistem  berjalan sesuai dengan everl yang  diberikan terhadap sistenl apabila keluaran yang dihasilkan sesuar yang diharapkan maka dapat dikatakan bahwa sistem  pemeringkatan teisebut  lolos  dari pengrjiat blackbox.
Tabel 5. Hasil Pengujian Blackbor
Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  seluruh modul yang ada yang hasilnya sesuar dengan rancangan. Pada pengujian ini  dilalolan  juga pengujian terhadap input, prcses dan outptrt. Berdasarkan output dan hasil pengujia4 maka dapat di  simpulkan bahwa sistem telah lolos terhadap proses pengujian Blackbox.
4. MPLEMENTASI
4.1 Target User
Sistem  ini  ditujukan  sebagai  penurjang keputusan untuk para penentu resep, seperti dokter  di  rurnal  sakil  membuka prakek sendiri maupun mantri yang ada di  beberapa tempat. Sistem ini berfimgsi sebagai pedunjang keputusan, yang akan memberikan tiga  buah saran resep yang berasal dari kasus kasus yang telah  lerjadi,  sehingga  al6n di cari kedekatannya dengan kasus yang ada.
Target user terutarna sekali di  fujukan untuk manfii,  maupun dokte  umum  yang  mereka tidak  mempelajari  secara mendalan  suatu penyakit tertentu misalkan saluran pemafasar! sehingga di  harapkan software  ini  dapar menjadi  rujukan  sebagai sebuah alternatif keputusan untuk menentukan resep yang tepat-

## 4.2 Waktu
waktu  implemertasi sistem dilakukan setelal sistem dan software selesar di buat.

## hpot Case Sased
Fin6h: 13/05/10 owr 7 d.y5 Tenin4 Sinnl.r|ir,rs Xnsfls 9.rtr  t9/05I10  IO:  2 Fhkhr ?i/05/10  Du: 3d.ye ) ) ) 5t.4: 2al05/10 IO: 3 R e t o n i n q  U s e r st&tl 02/06/10 l0:  4
F irhr 02lo6Jl0  oqr  I d.y?
,1.3 Strafegi Implementasikan
Dalan  mengimplementasikan sistem ini  ada beberapa tahap  yang  di  lakukan  untuk memastikan apakal software dan sistem rnr dapat di  paldi.  rahapar) tersebut sebagai berilut:
L  Penginputan Case Bas€d berdasarkan resep dari  dokter  spesialis, atau  baltkan penginputan case Basedd dilakukan oleh
doker spesialis itu sendiri.
2.  Testing software untul  dicari apalal  saran yang  di  suguhkan sebagai hasil  akhir pcnelitian ini  sudah sesuai dengan intursr para patar.
3.  lmplemeotasi dilak_ukan pada mant  atau doker  setempat apabila soltware maupun basis pengetaluan  sudai dapat dipertanggung jawabkan.
Ganbar 11. Printutt Hasil CBR 5. SIMPIJLAN  DAN  SARAN 5.1 Simpulan
Berdasarkan hasil penetitia4 yang dimulai dari tahap peralcangan hingga pengujjan Sistem Pemeringkatan dmgan  mengimplemtasikan Metodologi Case-Basedd Reasoning maka dapat diambil kesimpulan:
L lmplementasi Meodologi  Cased-Based Reasoning  dapat  diterapkan  untuk menentukan obat  dalan  hal  ini  di terapkan pada penyakit ISPA.
2. Kriteria kriieria diterapkar dapat digunakan untuk menentukan obat ISPA
seb€ai stardard pemilihan obat.

## 5.2 Saren
Dari  hasil penelitian dan pembahasan terhadap Implementasi Merode Case-Basedd Reasoning Pada Pemeringkatm Perguruan tinggi  maka saran yang diusulkar adalah sebagai berikul
L Penerapan Case Basedd Reasoning dapat di  kembangkan untuk penyalit lainny4 culop  dengai  mengganti  gejala  dan kiteria  yang berkaitan dengan penyakit te$ebut.
2.  Sistem Penunjang Keputusan ini dapat di kembarglar  dalarn media situs, sehingga para pengambil k€putusan  dapat bednteraksi secara online.
l | | ) p l e r n e r l . r s l p n i l n  r|ser
Fini.h: 0trdf,llo  nr:7  div.
DAFTAR  PUSTAKA
Aamolt  E.  P.  (1994). A.  Aanodt,  E.  Plaza (1994); Case-Basedd Reasoning: Foundotiotol Issues,  Melhodologicdl
Vaiations, and  System  Approches.
Cataloni4  Spain.:  AI  Communioations.
IOS Press.
Grudic, G. (2004). Nearest Netghbor Leaming. Notes  borrowed  from  Thonas  G. Dietterich and Tom Mitchell.
Hoffer,  J.  A.  (2006).  Modem  DataBased
MahogemehL Dayton: Pearson Int€rnational Edition. Mantras, R. L. (2005). Retrieval, Reuse.Revision. and  Relention in  Cose- BaseM  Reasonihg. United  Kingdom: Cambridge Univclsity Press DOL Siq  S. K.  (2004). Fohdatiohs Of  SoJl Case- Basedd Reasoning. Canada: Publi3hod by John Wil€y &  Sotrs, Inc., Hobokar\ New Jersey.