## E-ISSN: 2503-1171
doi.org/10.51179/tika.v6i02.477

## SISTEM PENDETEKSI EPILEPSI DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING SEBAGAI PENDETEKSI PENYAKIT BERBASIS SISTEM PAKAR PADA MASA PANDEMI COVID-19

## Abstract
[Expert  System  Diagnosis  of  Epilepsy  Disease  using  Web-Based  K-Means  Clustering  Method] The influence of  the development of computer science has touched various fields, for example in  the fields of medicine, military and others. Given the rapid development of increasingly advanced technology, especially in  the  field  of  computers,  many  people  use  computers  as  a  tool.  Also  included  in  the  field  of  medicine, computers have been included in it as a tool to do a job or identify a certain disease that facilitates human work. To determine the type of disease and how to  overcome it and use the Waterfall method for system development. This expert  system will also use the K-Means Clustering  concept. This application is made using the PHP programming language and the MySQL database as a place to store the data needed in making applications. Adobe Dreamweaver for Web design. This research produces an expert system application to diagnose epilepsy based on a web so that it can help users to obtain the desired information. The preparation of this expert system is in the form of users and admins. Through this system, the user can identify the disease based on the symptoms that attack it. The system also has the ability to add, update, and delete features and symptoms on it along with the results of consultations carried out by the admin.
Keywords: Expert System; K-Means Clustering; Epilepsy; PHP; MySQL.

## Abstrak
Pengaruh  perkembangan  ilmu  komputer  telah  menjamah  berbagai  bidang,  contohnya  saja  pada    bidang kedokteran,  militer  dan  lain-lain.  Mengingat  semakin  pesatnya  perkembangan teknologi  yang  semakin maju  khususnya  dibidang  komputer,  maka  banyak  orang  yang memanfaatkan  komputer  sebagai  alat bantu.  Tidak  ketinggalan  juga  termasuk  dalam  bidang kedokteran,  komputer  telah  masuk  didalamnya sebagai  alat  bantu  untuk  mengerjakan  suatu pekerjaan  ataupun  melakukan  identifikasi  suatu  penyakit tertentu    yang    memudahkan    pekerjaan  manusia.  Untuk    menentukan  jenis    penyakit    dan    cara penanggulangannya  serta  menggunakan  metode  Waterfall  untuk pengembangan  sistemnya.  Sistem  pakar ini  juga akan menggunakan konsep K-Means Clustering Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman   PHP   dan  database   MySQL   sebagai    tempat   penyimpanan   data-data   yang   dibutuhkan dalam  pembuatan aplikasi. Adobe Dreamweaver untuk desain Web. Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi sistem    pakar    mendiagnosa    penyakit    epilepsi    berbasis    web    sehingga    dapat    membantu    user    untuk memperoleh informasi yang diinginkan. Penyusunan sistem pakar ini berupa user dan admin. Melalui sistem ini,    user    dapat    mengidentifikasi  penyakit  berdasarkan  gejala-gejala  yang  menyerangnya.  Sistem  juga mempunyai  kemampuan  untuk  menambah,  mengupdate,  serta  menghapus  ciri  dan  gejala pada la beserta hasil konsultasi yang dilakukan oleh admin.
Kata Kunci: Sistem Pakar; K-Means Clustering; Epilepsi; PHP; MySQL.

## TM Johan 1)
1) Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Almuslim Bireuen e-mail : johantm1959@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Epilepsi adalah gangguan kronik otak yang menunjukkan gejala-gejala berupa serangan yang berulang- ulang  terjadi  akibat  adanya  ketidaknormalan  kerja  sementara  sebagian  atau  seluruh  jaringan  otak  karena cetusan  listrik  pada  neuron  (sel  saraf)  peka  rangsang  yang  berlebihan,  yang  dapat  menimbulkan  kelainan motorik, sensorik, otonom atau psikis yang timbul  tiba-tiba dan sesaat  disebabkan lepasnya muatan listrik abnormal sel-sel otak (Kristanto, 2017; Lukas, Harsono, & Astuti, 2016; Suwarba, 2016)
Penyakit  Epilepsi  dapat  menyerang  dari  masa  kanak-kanak  dengan  adanya  riwayat  ibu  yang menggunakan obat  antikonvulsan yang digunakan sepanjang kehamilan dan juga adanya riwayat  penyakit pada masa kanak-kanak (Andrian, 2019; Hardiyanti, 2020). Oleh karena itu, penyakit ini dapat menyerang pada tanpa mengenal  batasan usia (Mulyawati, 2014). Bisa dimulai pada masa anak-anak atau pada masa remaja dan dewasa (Purba, Siagian, & Tarigan, 2017).
Salah  satu  solusi  dalam  penanggulangan  Epilepsi  ialah  menentukan  dengan  pasti  diagnosis  Epilepsi (Sunaryo, 2007; Suwarba, 2016). Untuk mengetahui tentang penyakit Epilepsi penderita membutuhkan pakar atau ahli tentang penyakit Epilepsi. Seorang pakar memiliki keahlian analisa tentang penyakit dengan akurat dalam memberikan informasi pada penderita penyakit Epilepsi.
Untuk  lebih mempermudah  dalam  memastikan  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien,  dibutuhkan  sebuah alat  bantu  yang  mendukung  dalam  melakukan  diagnose,  baik  yang  dapat  digunakan  secara  lansung  oleh Pasien atau dapat digunakan oleh Pakar / Dokter untuk menentukan penyakit Epilepsi dengan secara tepat dan cepat  sehingga dapat  diputuskan pengobatan secara efektif.  Dalam penelitian ini  dikembangkan suatu sistem pakar berbasis komputer untuk mendeteksi dan mendiagnosa penyakit epilepsi tanpa harus bertemu dengan  pakar  epilepsi  secara  langsung.  Aplikasi  yang  berbasis  sistem  pakar  ini  dikembangkan  dengan menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  bahasa pemrogramannya. Diharapkan aplikasi ini dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit epilepsi tanpa harus berkunjung ke rumah sakit, dikarenakan saat ini sedang meningkatnya kasus warga yang positif Covid-19 dan dirawat di rumah sakit.

## 2. Metode

## A. Metode K-Means Clustering
K-Means adalah  Metode  yang  mempartisi  data  ke  dalam  cluster/kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain (Pham, Dimov, & Nguyen, 2005). Tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering,  yang  pada  umumnya  berusaha  meminimalisasikan  variasi  di  dalam  suatu  cluster  dan memaksimalisasikan variasi antar cluster (Likas, Vlassis, & Verbeek, 2003).
Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar sebagai berikut (Na, Xumin, & Yong, 2010):
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung centroid /rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
4. Alokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat
5. Kembali  ke  Step  3,  apabila  masih  ada  data  yang  berpindah  cluster  atau  apabila  perubahan  nilai centroid , ada yang di atas nilai threshold yang ditentukan atau apabila perubahan nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan Untuk menghitung centroid cluster ke- i , i v , digunakan rumus sebagai berikut (Dasgupta, 2008):
𝑣 𝑖𝑗 = ∑ X kj N i K=1 N i dimana:
Ni : Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke- i

## B. Analisa Sistem Lama
Analis sistem adalah seseorang yang bertanggung jawab atas penelitian, perencanaan, pengkoordinasian, dan merekomendasikan pemilihan perangkat lunak dan sistem yang paling sesuai dengan kebutuhan organisasi bisnis atau perusahaan. Analis sistem memegang peranan yang sangat penting dalam proses pengembangan sistem.  Seorang  analis  sistem  harus  memiliki  setidaknya  empat  keahlian:  analisis,  teknis,  manajerial,  dan interpersonal (berkomunikasi dengan orang lain). Kemampuan analisis memungkinkan seorang analis sistem
untuk memahami perilaku organisasi beserta fungsi-fungsinya, pemahaman tersebut akan membantu dalam mengidentifikasi kemungkinan terbaik serta menganalisis penyelesaian permasalahan.
Pada  saat  ini,  sistem  pemeriksaan  masih  menggunakan  sistem  manual.  Untuk  proses  pemeriksaan  pasien secara manual, pasien datang ke tempat  praktek dokter penyakit Epilepsi  untuk bertanya keluhan-keluhan yang dialami oleh pasien kemudian pasien diperiksa secara fisik  oleh dokter tersebut, jika ternyata pasien mempunyai tanda-tanda adanya penyakit Epilepsi maka dokter akan memberikan resep obat dan juga saran untuk mencegah resiko penyakit Epilepsi   yang diderita pasien kemudian pasien membayar resep dan jasa dokter.  Apabila  ternyata  pasien  tidak  menderita  penyakit  Epilepsi  maka  pasien  juga  tetap  membayar  jasa pemeriksaan oleh dokter.
C. Analisa Data
Analisis data pendiagnosa penyakit Epilepsi ini bertujuan untuk menerapkan solusi pemecahan masalah yang akan  diberikan.  Keberhasilan  berbasis  sistem  pakar  terletak  pada  pengetahuan  dan  bagaimana  mengolah pengetahuan tersebut agar ditarik kesimpulan. Pengetahuan yang diperoleh dari hasil wawancara dan analisa lewat  buku  di  konversi  ke  dalam  sebuah  tabel  jenis  penyakit  yang  terjadi  pada  Epilepsi  dan  gejala  guna mempermudah proses pencarian solusi.
1. Eksternal
Data eksternal merupakan data yang di ambil penulis dari sumber luar yaitu dari buku, jurnal, dan internet. Penulis mengambil  referensi  internet  dan buku untuk  proses perancangan  sistem dan juga pengertian dari sistem pakar dengan metode yang di gunakan dalam analisa sistem.
2. Internal
Data internal merupakan data yang di ambil penulis dari sumber tempat penulis membuat penelitian dalam hal  ini  penulis  mengambil  data  pada  Rumah  Sakit  Daerah  dr.  Fauziah  Bireuen.  Data  yang  penulis  ambil berupa  data  penyakit  epilepsi,  data  gejala  epilepsi  dan  cara  penanganannya.  Berikut  ini  beberapa  jenis penyakit epilepsi dan gejala epilepsi
Tabel 1. Kesimpulan Penelusuran
Kode Keterangan P01 Epilepsi  Simtofatik P02 Epilepsi Idiopatik P03 Epilepsi Kriptogenik Tabel 2. Gejala Gejala Keterangan Bobot G01 Pandangan Mata Kosong 35 G02 Gemetar Pada Tubuh 67 G03 Kandung Kemih yang hilang kontrol 56 G04 Nyera pada bagian otot 60 G05 Kejang -kejang 80 G06 Kesadaran akan menghilang 69 G07 Bingung temporer 75 G08 Sulit bernafas 50 G09 Muka yang membiru 78 G10 Busa akan keluar melalui mulutnya 60

## D. Proses Pencarian
Rule  Base  biasanya  dituliskan  dalam  bentuk  jika  -  maka  (IF  -  THEN).  Kaidah  dapat  dikatakan  sebagai hubungan  implikasi  dua  bagian  yaitu  premis  (jika)  dan  bagian  konklusi  (maka).  Apabila  bagian  premis dipenuhi  maka  bagian  konklusi  juga  akan  bernilai  benar.  Sebuah  kaidah  terdiri  dari  klausa  klausa sebuah klausa mirip  sebuah kalimat subjek, kata kerja dan objek yang menyatakan suatu fakta ada sebuah klausa premis dan klausa konklusi pada sebuah kaidah.
Rule 1 :
IF Pandangan Mata Kosong AND Gemetar Pada Tubuh AND Kandung Kemih yang hilang kontrol AND Nyera pada bagian otot AND Kejang -kejang AND Muka yang membiru THEN Epilepsi Simtofatik
Rule 2 : IF Muka yang membiru AND Sulit bernafas AND Kandung Kemih yang hilang kontrol AND Nyera pada bagian otot AND Kejang -kejang AND Busa akan keluar melalui mulutnya THEN Epilepsi Idiopatik
Pencarian Manual Metode K-Means Custering [R1] : IF sakit tubuh THEN epilepsi  (cf : 0.40) [R2] : IF nafsu makan berkurang THEN epilepsi  (cf : 0.50) [R3] : IF pilek THEN epilepsi  (cf : 0.75) [R4] :IF demam THEN epilepsi  (cf : 0.60)
Tentukan Nilai dari CF gabungannya: Jawab: a. R1 dan R2 ::  CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1+ CF1) = -0,40 + (-0,50)(1+(-0,40)) = -0,40 + (-0,50)(0,60) = -0,40 – 0,30 = -0,70  ……………………………………………….(a) b. R3 dan R4 :: CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1- CF1) = 0,75 + 0,6 (1-0,75) = 0,75 + 0,6. 0,25 = 0,75 + 0,15 = 0,9 …………………………………………………..(b) c. Gabungkan (a) dan (b) :: CFc (CF1,CF2) = (CF1 + CF2) / (1-min(| CF1|,| CF2|)) = (-0,70+0,9)/(1-min(|-0,70|,|0,90|)) = 0,20 / ( 1-(0,70)) = 0,20 / 0,30 = 0,67 Kesimpulannya:    Suatu  penyakit  epilepsi    disebabkan  oleh  gejala-gejala  tersebut  di  atas  memiliki  nilai Clustering sebesar 0,67. Maka pasien mengalami penyakit Epilepsi Idiopetik

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Implementasi Pada halaman ini terdiri dari beberapa menu yaitu sebagai berikut :
1. Halaman Utama Sistem
Halaman ini merupakan halaman utama yang tampil di saat sistem dijalankan, pada halaman ini terdapat beberapa menu yaitu menu beranda, menu jenis penyakit, menu konsultasi, menu help dan buku tamu sebagimana gambar di bawah ini.
Gambar 1. Halaman Utama Sistem
2. Halaman Daftar Penyakit
Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan daftar penyakit epilepsi pada sistem pakar diagnosa penyakit  epilepsi  yang  di  tampilkan  berupa  kode penyakit,  nama  penyakit  dan  nama  latin  sebagimana gambar di bawah ini.
3. Halaman Daftar Gejala
Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan daftar gejala epilepsi pada sistem pakar diagnosa penyakit epilepsi  yang di tampilkan berupa kode gejala, nama gejala dan nama  penyakit yang berelasi dengan gejala tersebut. sebagimana gambar 4.3 di bawah ini.
Gambar 3. Halaman Daftar Gejala
4. Halaman Petunjuk
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  menampilkan  petunjuk  penggunaan  sistem  pakar  diagnosa penyakit epilepsi, untuk lebih jelas dapat dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 3. Halaman Bantuan Penggunaan Sistem
5. Halaman Registrasi User
Halaman ini merupakan halaman yang befungsi sebagai registrasi user yang menyediakan beberapa text file untuk identitas user, untuk lebih jelas dapat dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 4. Halaman Registrasi User
6. Halaman Diagnosa Penyakit
Halaman ini merupakan halaman untuk diagnosa penyakit epilepsi, dengan menjawab gejala  – gejala yang ada pada penyakit epilepsi tersebu, sehingga menghasilkan hasil diagnosa sebagaimana gambar berikut ini :
7. Halaman Hasil Diagnosa Penyakit
Setelah  melakukan  diangnosa  dengan  beberapa  gejala  sehingga  menghasilkan  hasil  diagnosa  berupa penyakit yang di alami pasien dan solusi untuk mengatasinya sebagaimana gambar berikut ini :
Gambar 6. Halaman Hasil Diagnosa
8. Login Administrator
Halaman ini merupakan halaman login administrator untuk masuk ke dalam sistem dengan memasukkan username  dan  password,  jika  username  dan  password  yang  dimasukkan  valid  maka  admin masuk  ke sistem dan jika username dan password yang dimasukkan tidak valid makan admin harus login kembali. Berikut tampilan halaman login administrator.
9. Halaman Utama Admin
Halaman ini merupakan halaman utama admin, yang terdiri dari beberap menu yaitu : menu dasboard, menu  penyakit,  menu  gejala,  menu  relasi,  menu  update  penyakit,  menu  update  gejala,  menu  lap penyakit, menu lap gejala, dan menu logout sebaimana gambar di bawah ini :
Gambar 8. Halaman Utama Admin
10. Halaman Tambah Penyakit
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk  proses  input  data  penyakit  yang  di  input  oleh  admin  setelah berhasil  melakukan  login.  Pada  halaman  ini  tersedia  sebuah  form  input  data  dengan  beberapa  field. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## 11. Halaman Tambah Gejala
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk  proses  input  data  gejala  yang  di  input  oleh  admin  setelah berhasil  melakukan  login.  Pada  halaman  ini  tersedia  sebuah  form  input  data  dengan  beberapa  field. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 10. Halaman Tambah Gejala
12. Halaman Tambah Relasi Solusi
Halaman ini merupakan halaman untuk proses input data relasi solusi yang di input oleh admin setelah berhasil  melakukan  login.  Pada  halaman  ini  tersedia  sebuah  form  input  data  dengan  beberapa  field. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 11. Halaman Tambah Relasi Solusi

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan penulis mengenai perancangan dan implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Epilepsi Menggunakan Metode K-Means Clustering Berbasis Web, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  epilepsi  ini  dibuat  menggunakan  pemrograman  PHP  dan  MySQL sebagai basisdata.
2. Sistem yang dibuat berbasis online, sehingga dapat diakses dimana saja dan kapan saja.
3. Sistem yang dirancang dapat digunakan dalam konsultasi masalah penyakit epilepsi.
4. Pengembangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  epilepsi  berdasarkan  konsep  Metode  K-Means Clustering.

## Daftar Pustaka
Andrian,  C.  (2019). Perancangan  Kampanye  Sosial  Penanganan  Anak  yang  Menyandang  Epilepsi  bagi Keluarga. Universitas Multimedia Nusantara.
Dasgupta, S. (2008). The hardness of k-means clustering : Department of Computer Science and Engineering, University of California ….
Hardiyanti, H. (2020). Hubungan Pengetahuan Orang Tua Dengan Tingkat Kekambuhan Pada Anak Epilepsi: Literature Review.
Kristanto, A. (2017). Epilepsi bangkitan umum tonik-klonik di UGD RSUP Sanglah Denpasar-Bali. Intisari Sains Medis, 8 (1), 69-73.
Likas, A., Vlassis, N., & Verbeek, J. J. (2003). The global k-means clustering algorithm. Pattern recognition, 36 (2), 451-461.
Lukas, A., Harsono, H., & Astuti, A. (2016). Gangguan kognitif pada epilepsi. Berkala Ilmiah Kedokteran Duta Wacana, 1 (2), 144-152.
Mulyawati, D. (2014). Evaluasi Penggunaan Obat Anti Epilepsi Pada Pasien Dewasa Di Instalasi Rawat Jalan Rumah Sakit Jiwa Daerah Surakarta Bulan Februari–Maret 2014.
Na, S., Xumin, L., &  Yong, G. (2010). Research on k-means clustering  algorithm: An improved k-means clustering  algorithm. Paper  presented  at  the  2010  Third  International  Symposium  on  intelligent information technology and security informatics.
Pham, D. T., Dimov, S. S., & Nguyen, C. D. (2005). Selection of K in K-means clustering. Proceedings of the  Institution  of  Mechanical  Engineers,  Part  C:  Journal  of  Mechanical  Engineering  Science, 219 (1), 103-119.
Purba, H. M., Siagian, L., & Tarigan, J. (2017). Karakteristik Penderita Epilepsi Di Poliklinik Saraf RSUD Kabanjahe Tahun 2014-2015. Jurnal Kedokteran Methodist, 10 (1), 45-49.
Sunaryo, U. (2007). Diagnosis Epilepsi. Wijaya Kusuma, I , 49-56.
Suwarba, I. G. N. M. (2016). Insidens dan karakteristik klinis epilepsi pada anak. Sari Pediatri, 13 (2), 123- 128.