## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 1 | Issue 2 | December (2018)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 54 - 59

## PERANCANGAN IDENTIFIKASI GANGGUAN DEPRESI TUNGGAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA KELUHAN PASIEN
Soma Setiawan Ponco Nugroho 1 , Muhammad Najamuddin Dwi M. 2 12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
14917159@students.uii.ac.id, 14917152@students.uii.ac.id
Jl. Kaliurang KM. 14,5 Yogyakarta
Keywords:
single depression, Natural Language
Processing (NLP), expert system.

## Abstract
Unconsciously  mental  disorders  often  begin  with  mild  symptoms  such  as anxiety and depression. In cases of depression with long periods of time can result in disruption of a person's mindset and suicidal arising. Based on WHO data in 2010 suicide rates due to depression in Indonesia reached 1.6 to 1.8 per 100,000 people. Unfortunately the symptoms of depressive disorders are often difficult to recognize because a series of patient complaints are in the form of medical  narratives  or  unstructured  texts  written  by  doctors.  So  to  get  a diagnosis is done by extracting symptoms from complaints data in the form of medical  narrative  texts.  In  this  study,  a  design  for  identifying  a  single depressive disorder will be built using rule-based reasoning and the Natural Language Processing approach to extract symptoms in a medical narrative or patient complaint text.
Kata Kunci:
depresi tunggal, Natural Language
Processing (NLP), sistem pakar

## Abstrak
Tanpa  disadari  gangguan  mental    seringkali  dimulai  dengan  gejala    ringan seperti kecemasan dan depresi. Pada kasus depresi dengan jangka waktu yang lama dapat berakibat terganggunya pola pikir seseorang dan timbul keinginan bunuh diri. Berdasarkan data WHO pada tahun 2010 angka bunuh diri akibat depresi  di  Indonesia  mencapai  1,6  sampai  1,8  per  100.000  jiwa.  Sayangnya gejala  gangguan  depresi  sering  sulit  dikenali  karena  rangkaian  keluhan penderita berupa narasi medis atau teks yang tidak  terstruktur yang ditulis oleh  dokter.    Sehingga  untuk  mendapatkan  diagnosis  dilakukan  dengan mengekstrak gejala dari data keluhan yang berupa teks narasi medis. Didalam penelitian  ini  akan  dibangun  perancangan  identifikasi  gangguan  depresi tunggal  menggunakan  penalaran  berbasis  aturan  dan  pendekatan  Natural Language Processing untuk mengekstrak gejala pada narasi medis atau teks keluhan pasien.

## Pendahuluan
Depresi  merupakan  gangguan  perubahan perasaan yang sering terjadi dimana suasana hati seseorang  dalam  posisi  rendah.  Gejala  yang sering muncul diantaranya  putus asa, gangguan makan  (makan  banyak  atau  tidak  mau  makan), gangguan tidur (sulit tidur atau tidur terus), terus menerus  merasa  lelah  dan  tidak  dapat  merasa senang [1].
Pada  skenario  paling  buruk,  depresi  dapat menyebabkan  seseorang  bunuh  diri.  Hampir  1 juta nyawa hilang setiap tahun karena bunuh diri,
yang dapat diartikan 3000 kematian akibat bunuh diri setiap hari. Dimana untuk setiap hari 20 orang atau lebih mencoba untuk mengakhiri hidupnya [2].
Data  WHO  menunjukkan  bahwa  responden dengan depresi dan kondisi kronis memiliki skor kesehatan  rata-rata  jauh  lebih  rendah  bila dibandingkan  dengan  responden  yang  hanya memiliki kondisi kronis, seperti yang ditampilkan di gambar 1.
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 54 - 59

## Gambar 1. Grafik Rata-Rata Skor Kesehatan Dengan Status Penyakit
Di  Indonesia  sendiri  pada  tahun  2013 menunjukkan  prevalensi  gangguan  mental emosional yang ditunjukkan dengan gejala-gejala depresi dan kecemasan adalah sebesar 6% untuk usia 15 tahun ke atas  atau  sekitar 14 juta orang [3].
Dalam  rangakaian  pemeriksaan  pasien  depresi anamnesis  merupakan  tahap  awal  dalam penegakan diagnosis. Keluahan penderita depresi akan  dicatat  pada  rekam  medis,  sayangnya, pencatatan  data  keluhan  dan  riwayat  gangguan seringkali  tidak  terstruktur,  berupa  deskripsi tekstual  /  narasi  medis  yang  bervariasi  sesuai dengan  dokter  yang  membuatnya.  Sehingga untuk mengekstrak gejala dari data keluhan yang berupa  teks  narasi  medis  dapat  dilakukan pendekatan  dengan  menggunakan  model
Natural Language Processing (NLP) /
pengolahan bahasa alami.

## Landasan Teori
Dalam  buku  saku  diagnosis  gangguan  jiwa  [4] menjelaskan  gejala-gejala  depresi  dikelompokan menjadi  dua  kategori  yaitu  gejala  utama  dan lainnya,gejala-gejala tersebut antara lain:
1. Gejala utama
a) Afek depresi.
b) Kehilangan minat dan kegembiraan.
c) Berkurangnya  energi  yang  menuju meningkatnya  keadaan  keadaan  mudah lelah.
2.  Gejala lainnya
a) Konsentrasi dan perhatian berkurang.
b) Harga  diri  dan  kepercayaan  diri berkurang.
c) Gagasan tentang rasa bersalah.
d) Pandangan masa depan yang suram.
e) Gagasan  atau  perbuatan  membahayakan diri atau bunuh diri.
f) Tidur terganggu.
g) Nafsu makan berkurang.
Kategori  gejala  tambahan  juga  terdapat  pada penderita depresi tunggal, diantaranya:
1. Gejala Somatik
a. Pucat
b. Nyeri
c. Pusing
d. Sakit Kepala
e. Gangguan pencernaan/BAB
2. Gejala Psikotik
a. Waham
b. Halusinasi auditorik/akustik
c. Halusinasi
Gambar 2. Flowchart Diagnosis Banding Gangguan Afektif [4]
Pada  gambar  2  menjelaskan  urutan  sistematis dalam diagnosis banding pada gangguan afektif. Pada kotakgaris putus-putus menunjukkan batas dari diagnosis gangguan episode depresi tunggal, apabila  terdapat  temuan  klinis  episode  depresi berat kembali setelah urutan sistematis diagnosis gangguan  episode  depresi  tunggal  pada  kotak garis  putus-putus  maka  akan  diklasifikasikan dibawah salah satu diagnosis gangguan depresif berulang.

## Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert system )  adalah  sistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia kedalam  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan oleh para ahli. Dari pengetahuan yang diadopsi akan disimpan pada basis aturan untuk digunakan dalam penyelesaian masalah. Ada dua bentuk  pendekatan  basis  pengetahuan  yang sangat umum digunakan yaitu penalaran berbasis aturan dimana basis pengetahuan direpresentasikan  dengan  menggunakan  aturan berbentuk IF - THEN dan penalaran berbasis kasus dimana  basis  pengetahuan  akan  berisi  solusi- solusi yang telah dicapai sebelumnya [5].

## Natural Language Processing (NLP)
Natural  Language  Processing (NLP)  pada umumnya  digunakan  untuk  mendeskripsikan fungsi dari perangkat lunak atau perangkat keras pada  sistem  komputer  yang  dapat  menganalisis atau  menyintesis  bahasa  alami,  baik  lisan maupun tulisan [6].
Ada  banyak  cara  dalam  pendekatan  studi  NLP, sebagian besar dimulai dengan pendekatan latar belakang  linguistik  atau  ilmu  bahasa  pada  teks, diproses  langsung  dengan  pendekatan  sintaktik (analisis  struktur  bahasa),  dilanjutkan  dengan studi  semantik  (analisis  makna)  dan  diakhiri dengan pengolahan pragmatis (konteks masalah atau penggunaan bahasa).
1. Leksikon
Sistem  NLP  yang  handal  memerlukan  kamus terpercaya atau kosa kata.
Semakin  lengkap  kosakata  dalam  sistem  NLP, semakin  baik  sistem  dalam  berkomunikasi. Kosakata atau kamus disebut leksikon.

## 2. Tokenisasi
Tokenisasi  diperlukan  sebagai  pemisah  kalimat agar  tidak  terjadi  disambiguasi  karakter  tanda baca. Segmen aliran karakter menjadi unit dasar yang  mempunyai  makna  disebut  token sedangkan  proses  memecah  satu  set  karakter menjadi  token  sebagai  unit  dasar  sebelum dilanjutkan pengolahan disebut tokenisasi.
Pendekatan  standar  untuk  tokenisasi  adalah dengan  memisahkan  teks  dari  karakter  yang diberikan,  biasanya  dengan  menggunakan karakter white-spice (misalnya,  spasi  dan  baris baru) atau tanda baca sebagai pemisah [7].

## Metode
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  untuk mengidentifikasi masalah yang akan diselesaikan serta  mengumpulkan  kebutuhan  data  yang diperlukan  pada    penelitian  ini.  Data  yang dibutuhkan  adalah  data  yang  digunakan  untuk perancangan  sistem  pakar  dan  fakta-fakta  yang dapat  digunakan  untuk  membuat  hipotesis (diagnosis)  seperti  anamnesis  data  keluhan pasien,  informasi    penyakit,  langkah  diagnosis, dan lain-lain.

## Gambar 3. Hubungan Observasi dan Studi Pustaka

## Observasi
Penelitian  akan  dilakukan  pada  unit  psikiatri rumah sakit, dari pakar tersebut kemudian akan dicari  informasi  tentang  gejala,  pedoman diagnosis kategori gangguan depresi tunggal dan jenis-jenis  pemeriksaan    penunjang  yang membantu  penegakan.  Informasi  yang  didapat
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 54 - 59
kemudian  dikembangkan  agar  dapat  dijadikan sebagai basis pengetahuan.

## Studi pustaka
Studi pustaka pada penelitian ini  menggunakan buku-buku seputar  gangguan depresi, teori-teori pengembangan  sistem    pakar,  dan  teori-teori natural language processing .

## Hasil dan Pembahasan
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  penalaran    berbasis  aturan (rule- based  reasoning )  dengan  model  natural  language processing  dan  dibangun    berdasarkan  basis pengetahuan  yang  dibuat  dengan  metode pengumpulan  data.    Metode  penalaran  berbasis aturan  dipilih  karena  penelitian  ini  akan menggunakan sejumlah pengetahuan dari  pakar yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  serta memberikan    penjelasan  dari  langkah-langkah pencapaian solusi. Gambaran model sistem dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Gambaran Model Sistem
Adapun penjelasan dari Gambar 4 adalah sebagai berikut:
a. Teks Narasi Medis Keluhan Pasien
Memasukan  teks  narasi  medis  keluhan  pasien berupa  satu  kalimat  atau  lebih  dan  pada  satu kalimat dapat terdiri dari satu frasa/klausa atau lebih.
b. Pengubahan menjadi Huruf Kecil
Untuk menghindari case sensitive dan mempermudah proses berikutnya maka dilakukan  pengubahan  masukan  teks  narasi medis keluhan pasien menjadi huruf kecil.
c. Pemecahan menjadi Kalimat/Frasa/Klausa
Pemecahan menjadi kalimat berdasarkan karakter titik atau baris baru.
d. Tokenisasi
Setelah  dilakukan  pemecahan  kalimat  maka langkah  selanjutnya  adalah  memecah  kalimat- kalimat menjadi token-token (tokenisasi) dengan menggunakan  karakter  spasi  ( white  space )  atau tanda baca sebagai tanda pemisah. Pengecualian pemecahan  token  dilakukan  apabila  terdapat tanda  baca  antara  lain  titik,  koma,  atau  garis miring yang diapit oleh karakter angka.
e. Analisis Semantik
Analisis semantik dilakukan dengan menggunakan  pendekatan  perhitungan Jaccard coefficient mengacu pada (1) .
𝑠𝑖𝑚 𝑗𝑎𝑐𝑐𝑎𝑟𝑑 (𝑥, 𝑦)
= |𝑡𝑜𝑘(𝑥)   ∩ 𝑡𝑜𝑘(𝑦)| |𝑡𝑜𝑘(𝑥)| + |𝑡𝑜𝑘(𝑦) − |𝑡𝑜𝑘(𝑥)   ∩ 𝑡𝑜𝑘(𝑦)|
= |𝑡𝑜𝑘(𝑥)   ∩ 𝑡𝑜𝑘(𝑦)| |𝑡𝑜𝑘(𝑥)   ∪ 𝑡𝑜𝑘(𝑦)| (1)
Jaccard  coefficient digunakan  untuk  menghitung kemiripan serta jarak antara token masukan dan token  gejala  dengan  treshhold  0.75,  dari perhitungan  kemiripan  tiap  token  selanjutnya akan  dihitung  jumlah  kemiripan  dari  kalimat masukan  dengan  kalimat  gejala  pada knowledge base , mengacu pada (2).
Tn  =
∑ 𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝
max ( ∑ 𝑡𝑜𝑘𝑒𝑛 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘𝑎𝑛  ,    ∑ 𝑡𝑜𝑘𝑒𝑛 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑘𝑛𝑜𝑤𝑙𝑒𝑑𝑔𝑒 𝑏𝑎𝑠𝑒) (2)
f. Proses Identifikasi.
Untuk mengetahui kategori depresi gejala-gejala tersebut di identifikasi  berdasarkan basis  aturan
yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1  dengan menggunakan mesin inferensi forward chaining .

## Tabel 1. Tabel Aturan Diagnosa Depresi Tunggal
No Kode ICD 10 Aturan 1 F32.00 IF gejala utama  = 2 AND gejala lainnya >= 2 AND waktu >2 minggu AND gejala somatik = 0 2 F32.01 IF gejala utama  = 2 AND gejala lainnya >= 2 AND waktu >2 minggu AND gejala somatik > 0 3 F32.10 IF gejala utama = 2 AND gejala lainnya >= 3 AND waktu > 2 minggu AND GEJALA SOMATIK = 0 4 F32.11 IF gejala utama = 2 AND gejala lainnya >= 3 AND waktu > 2 minggu AND GEJALA SOMATIK >  0 5 F32.20 IF gejala utama = 3 AND gejala lainnya >= 4 AND waktu >2 minggu and gejala psikotik = 0 6 F32.30 IF gejala utama = 3 AND gejala lainnya >= 4 AND waktu >2 minggu AND gejala psikotik > 0 g. Validasi Pertanyaan
Validasi
pertanyaan berupa kumpulan pertanyaan  dengan  pilihan  jawaban  yang digunakan  untuk  menghilangkan  diagnosis banding  penyakit  depresi  dan  sebagai  validasi bahwa  penderita  mengalami  gangguan  depresi. Pertanyaan yang ditampilkan nantinya berdasarkan flowchart diagnosis gangguan afektif dari buku saku diagnosis gangguan jiwa.
h. Pengujian sistem
Pengujian  model  identifikasi  depresi  tunggal menggunakan  pengujian  blackbox.  Barr  & Klavans  [8]  dalam  penelitiannya  menjelaskan sebagian  besar  literatur  menunjukkan  bahwa sistem  NLP  telah  dievaluasi  menggunakan pendekatan  fungsionalitas  blackbox,  karena benar tidaknya sebuah kata pada NLP tergantung pada tugas fungsional sistem dengan mempertimbangkan  apakah  proses  evaluasi mencapai  tujuan  dengan    menunjukkan  antara lain:
• Sistem  sudah  benar  dan  sesuai  dengan spesifikasi.
• Pengetahuan yang  melekat dalam sistem ini konsisten dan lengkap.
• Output  sama  dengan  yang  diharapkan  ahli ( expert ).

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  analisa  perancangan  identifikasi gangguan  depresi  tunggal  menggunakan  model Natural Language Processing pada keluhan pasien, maka diharapkan dapat membantu pakar dalam penegakan  diagnosis  dan  anamnesis  pasien depresi tanpa menghilangkan unsur narasi medis dokter  kepada  pasien  terlepas  dari  gejala  yang ditentukan pada aturan diagnose.
Pengembangan  ke  dalam  bentuk  sistem  masih diperlukan  untuk  memperoleh output/input  user interface yang friendly sehingga  memudahkan pakar  dalam  pengoperasian  sistem  identifikasi gangguan depresi tunggal.

## Referensi
[1]  Setiadi,  G.  (2014). Pemulihan  Gangguan  Jiwa: Pedoman  bagi  penderita,  keluarga  dan  relawan jiwa . Purworejo, Jawa Tengah: Tirto Jiwo.
[2]  WHO.  (2012).  Depression,  a  global  public health  concern. WHO  Department  of  Mental Health  and  Substance  Abuse ,  1 – 8.  Retrieved fromhttp://who.int/mental_health/manage ment/depression/who_paper_depression_ wfmh_2012.pdf
[3]  Kementrian  Kesehatan  RI.  (2014).  Stop Stigma  dan  Diskriminasi  terhadap  Orang Dengan  Gangguan  Jiwa  (ODGJ).  Retrieved April 29, 2016, from http://www.depkes.go.id/article/view/201 410270011/stop-stigma-dan-diskriminasi- terhadap-orang-dengan-gangguan-jiwa- odgj.html
[4]  Maslim,  R.  (2003).  Buku  Saku  Diagnosis Gangguan Jiwa.
[5]  Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6]    Jackson,  P.,  &  Moulinier,  I.  (2002). Natural Language Processing for Online Aplications Text Retrieval,  Extraction  and  Categorization . Wolverhampton: John Benjamins Publishing Company. http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324. 004
[7]  Ratnasari, C. I., Kusumadewi, S., & Rosita, L. (2015).  Natural  language  parsing  of  patient complaints  in  Indonesian  language.  2015
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 54 - 59
International  Conference  on  Science  and Technology (TICST), 292 – 297.
http://doi.org/10.1109/TICST.2015.7369373
[8]  Barr, V. B., & Klavans, J. L. (2001). Verification and  Validation  of  Language  Processing Systems : Is It Evaluation ?