Post on 18-Dec-2015
IMPLEMENTASI CASE-BASED REASONING
SEBAGAI PENDUKUNG TENAGA MEDIS NONDOKTER
DALAM MENDIAGNOSIS PENYAKIT PADA BABI
PROPOSAL
Untuk memenuhi sebagian persyaratan
Mencapai derajat S1
Program Studi Ilmu Komputer
Diajukan oleh
Deodatus Hemadano Ganggur
1106082005
JURUSAN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS SAINS DAN TEKNIK
UNIVERSITAS NUSA CENDANA
KUPANG
2015
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Seiring dengan perkembangan teknologi komputer dan kebutuhan manusia
akan informasi yang cepat dan akurat, maka dibuatlah sistem komputer yang
mampu melakukan hal-hal seperti yang dapat dilakukan oleh manusia, salah
satunya sistem Case-Based Reasoning (CBR) atau sistem penalaran berbasis
kasus.
Sistem CBR merupakan sistem yang menerapkan kemampuan penalaran
berdasarkan catatan penangan kasus yang pernah dilakukan oleh seorang ahli
atau pakar. Sistem CBR bertujuan untuk menyelesaikan suatu permasalahan baru
dengan cara mengadaptasi solusi-solusi yang terdapat pada kasus-kasus
sebelumnya yang sama atau mirip dengan kasus baru. Implementasi sistem CBR
dapat digunakan dalam berbagai bidang yaitu kesehatan, pendidikan, pemasaran
dan lain-lain.
Implementasi CBR dalam bidang kesehatan khususnya pada kesehatan
hewan dimana sistem ini dibuat untuk mampu mendiagnosis penyakit pada hewan
berdasarkan pada kasus-kasus yang sama atau mirip yang telah disimpan
sebelumnya dalam database penyimpanan kasus dan menganjurkan solusi sesuai
dengan kasus yang mirip. Penyakit pada hewan merupakan suatu masalah
kesehatan hewan di Indonesia khususnya di Pulau Timor yang terletak di Provinsi
3
Nusa Tenggara Timur (NTT). Salah satu masalah kesehatan hewan yang terdapat
di Pulau Timor yaitu kesehatan pada babi.
Kesehatan pada babi di Pulau Timor telah mengalami beberapa gangguan
penyakit pada umumnya seperti penyakit Agalactia, Septichaemia Epizootica
(SE), Hog Cholera, Enteritis, Distokia, Pneumonia, Arthritis, Vulnus,
Gastroenteritis, Helminthiasis, Collibacilosis, Rhinitis, Gastritis, Streptococcus
Dan Vaginitis (Sumber: Rumah Sakit Hewan UPT Veteriner Dinas Peternakan
Provinsi NTT). Terdapat jumlah data dari penyakit-penyakit tersebut yang
menyerang pada 3 (tiga) tahun terakhir (2012 2014) yang dapat dilihat pada
tabel 1.1
Tabel 1.1 Jumlah Data Penyakit Tahun 2012 2014
No Nama
Penyakit
Tahun
2012 2013 2014
1 Agalactia 26 35 17
2 Septichaemia
Epizootica
21 33 39
3 Hog Cholera 19 41 54
4 Enteritis 163 170 184
5 Distokia 2 9 9
6 Pneumonia 45 37 41
7 Arthritis 19 14 11
8 Vulnus 31 58 63
9 Gastroenteritis 12 26 25
10 Collibacilosis 66 24 24
11 Helminthiasis 87 93 121
12 Rhinitis 6 28 11
13 Gastritis 2 6 11
14 Streptococcus 1 3 3
15 Vaginitis 1 7 5
Jumlah Seluruh
Penyakit per Tahun
501 584 618
Jumlah Keseluruhan 1703
Sumber: Rumah Sakit Hewan UPT Veteriner
Dinas Peternakan Provinsi NTT
4
Dari tabel 1.1 terlihat peningkatan pada penyakit Hog Cholera, Enteritis dan
Helminthiasis setiap tahunnya. Keberadaan penyakit-penyakit tersebut membuat
masyarakat setempat untuk cepat mengatasi dengan berkonsultasi dengan para
tenaga medis. Kebiasaan yang sering terjadi yaitu masyarakat berkonsultasi
dengan para tenaga medis yang berada di Rumah Sakit Hewan (RSH) UPT
Veteriner Dinas Peternakan Provinsi NTT yang terletak di Kota Kupang.
RSH UPT Veteriner mampu menangani gangguan kesehatan pada babi.
Proses penanganan kesehatan babi pada RSH dapat dilakukan dengan dua cara.
Yang pertama, dapat langsung berkunjung ke RSH. Yang kedua, dapat langsung
menghubungi dokter hewan pada RSH tersebut untuk melakukan ambolatoir
(turun ke lokasi). RSH ini hanya memiliki 8 tenaga medis yang terdiri dari 4
dokter hewan dan 4 perawat (tenaga medis nondokter).
Minimnya tenaga dokter pada RSH tersebut cenderung menimbulkan
permasalahan. Yang pertama, jika terdapat banyak keluhan dari masyarakat dari
berbeda tempat yang akan dilakukan ambolatoir, maka dokter terasa sulit dalam
mengatasi masalah tersebut. Yang kedua, akan membutuhkan waktu yang lama
untuk berkonsultasi. Disamping itu, para perawat hanya bekerja untuk
menyiapkan dan melakukan proses pemeriksaan, mereka tidak dapat melakukan
diagnosis penyakit layaknya seorang dokter hewan.
Kebiasaan lain yang sering terjadi yaitu masyarakat setempat berkonsultasi
dengan para tenaga medis nondokter seperti mantri hewan atau tenaga medis
lainnya yang berada disekitar, dikarenakan biaya berkonsultasi ke dokter hewan
sangat mahal atau sulitnya berkonsultasi dengan dokter hewan bagi daerah-daerah
5
yang jauh. Disamping itu, cenderungnya keterbatasan pengetahuan para tenaga
medis nondokter sehingga memungkinkan terjadi kelalaian dalam mendiagnosis
penyakit pada babi, seperti pemberian jumlah dosis obat, cara perawatan dan lain
sebagainya, berbeda dengan dokter hewan yang mempunyai wawasan yang cukup
luas sehingga dapat meminimalisir kelalaian dalam mendiagnosis penyakit.
Untuk mengatasi hal tersebut, dengan keberadaan sistem ini diharapkan
dapat membantu tenaga medis nondokter (perawat/mantri hewan/tenaga medis
lainnya) setempat selayaknya seorang pakar dan dapat mempercepat proses
konsultasi. Sistem ini akan bekerja dalam mendiagnosis penyakit pada babi
berdasarkan catatan penangan kasus yang pernah dilakukan oleh dokter hewan
mengenai gejala-gejala yang sesuai dengan penyakit serta solusi yang sesuai
dengan penyakit yang diderita. Oleh karena itu, penulis mengambil judul
Implementasi Case-Based Reasoning Sebagai Pendukung Tenaga Medis
Nondokter Dalam Mendiagnosis Penyakit Pada Babi
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, maka permasalahan yang terjadi adalah
bagaimana membangun suatu sistem aplikasi penalaran berbasis kasus sebagai
pendukung tenaga medis nondokter untuk mendiagnosis penyakit pada babi.
6
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah yang akan dibahas dalam penelitian adalah:
a. Sistem hanya digunakan untuk mendiagnosis penyakit pada babi khususnya
penyakit Agalactia, Septichaemia Epizootica (SE), Hog Cholera, Enteritis,
Distokia, Pneumonia, Arthritis, Vulnus, Gastroenteritis, Collibacilosis,
Helminthiasis, Rhinitis, Gastritis, Streptococcus dan Vaginitis.
b. Data rekam medis yang digunakan merupakan data penyakit pada babi tiga
tahun terakhir (2012-2014) yang terdapat di Rumah Sakit Hewan UPT
Veteriner Dinas Peternakan Provinsi NTT yang terletak di Kota Kupang.
c. Metode yang digunakan yaitu algoritma k-Nearest Neighbor.
d. Sistem tidak menggunakan jaringan komputer dan tidak berbasis web.
e. Sistem akan mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dimasukan.
f. Sistem akan menghasilkan keluaran (output) berupa diagnosis penyakit dan
solusi berupa penanganan medis yang harus diberikan untuk mengatasi
penyakit tersebut.
g. Sistem akan digunakan oleh tenaga medis nondokter.
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi penalaran
berbasis kasus untuk mendiagnosis penyakit pada babi berdasarkan gejala-gejala
yang dimasukan.
.
7
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini yang pertama memberikan kemudahan dalam
pengobatan penyakit pada babi. Manfaat kedua, membantu tenaga medis
nondokter dalam mendiagnosis penyakit.
1.6 Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka memiliki fungsi untuk membantu pemilihan prosedur
penelitian, mendalami dasar teori yang berkaitan dengan permasalahan,
menghindari duplikasi penelitian dan menunjang perumusan masalah. Pencarian
dari macam penelitian terdahulu dilakukan sebagai upaya membedakan penelitian
ini dengan penelitian sebelumnya.
Penelitian mengenai sistem Case-Based Reasoning dalam mendiagnosis
penyakit telah banyak dilakukan sebelumnya, diantaranya:
1. Penerapan Case-Based Reasoning pada Sistem Cerdas untuk Pendekteksian
dan Penangan Dini Penyakit Sapi (Oleh: Irlando Moggi Prakoso, Wiwik
Anggreani dan Ahmad Mukhlason - 2012)
Penelitian ini Prakoso, dkk menjelaskan bahwa sistem Case-Based
Reasoning mampu mendekteksi penyakit dan melakukan penangan dini terhadap
sapi. Sistem Case-Based Reasoning tersebut menerapkan algoritma k-Nearest
Neighbor dalam melakukan pencocokan kasus yang mirip untuk menghasilkan solusi
yang diharapkan. Dalam sistem Case-Based Reasoning yang dibuat, tahapan revisi
dalam sistem tersebut dilakukan oleh para ahli/pakar yaitu dokter hewan.
8
Gambaran umum alur sistem Case-Based Reasoning dalam mendekteksi penyakit
dan melakukan penangan dini terhadap sapi dapat dilihat pada gambar 1.1
Mulai
Inputkan Case dengan
mengisi seluruh pertanyaan
Cari case yang paling mirip
dari database beserta
solusinya
Tampilkan solusi bagi case
input
Fase Retrieval
Apakah solusi case
berhasil?
Gunakan solusi tersebut
untuk case inputYa
Fase Reuse
Perbaiki case lama serta
solusinya
Tidak
Apakah case & solusi
tersebut sudah ada di dalam
database?
Ya
Apakah hasil modifikasi perlu
disimpan sebagai kasus baru?
Sisipkan ID baru pada
case & solusi
Simpan case & solusi ke
dalam database
Tidak
Tidak
End
Ya
Case di dalam
database
Fase Revise
Fase Retain
(1)
(2)
(3)
(4)(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
Gambar 1.1 Alur Sistem Case-Based Reasoning Mendekteksi Penyakit dan
Melakukan Penanganan Dini Terhadap Sapi (Prakoso, dkk -
2012)
9
Dari gambar 1.1 menjelaskan:
1) Pengguna menginputkan gejala penyakit pada sistem cerdas.
2) Sistem cerdas menghitung kemiripan antara case yang diinputkan dengan
case yang ada di case memory menggunakan NN matching.
3) Sistem cerdas menampilkan case paling mirip beserta hasil diagnosa
berdasarkan tingkat kemiripan tertinggi.
4) Pengguna mengecek kebenaran hasil diagnosa di dunia nyata dan
mengkonfirmasi kebenaran hasil diagnosa. Jika hasil benar, proses berlanjut
pada langkah (5). Jika hasil diagnosa salah maka case dan hasil diagnosa
tersebut akan ditandai dan dilanjutkan pada proses (7)
5) Jika hasil diagnosa benar, hasil diagnosa yang diusulkan tersebut
dipasangkan dengan case yang baru diinputkan pengguna. Namun belum
disimpan kedalam case memory.
6) Sistem cerdas memeriksa apakah kombinasi case yang dinputkan, dan
diagnosa yang diusulkan sudah ada di dalam case memory.Jika sudah ada,
kombinasi case dan solusi tersebut tidak disimpan. Namun jika belum ada
lanjut pada proses (9) & (10).
7) Case beserta hasil diagnosa yang dilaporkan salah dan telah ditandai akan
diperbaiki oleh pakar.
8) Setelah case dan usulan solusi diperbaiki, apabila case tersebut memiliki
kemiripan identik maka langsung masuk proses (10), namun jika tidak
identik maka masuk pada proses(9) dilanjutkan dengan proses (10).
9) Menyisipkan ID baru pada case yang tidak terdapat dalam case memory.
10
10) Melakukan proses penyimpanan case & solusi kedalam database.
Setelah sistem ini dibuat, maka dilakukan pengujian terhadap sistem.
Pengujian dilakukan dengan tiga skenario pengujian yang dijabarkan sebagai
berikut :
Pengujian menggunakan case yang terdapat di dalam case memory.
Pengujian menggunakan case diluar case memory.
Pengujian menggunakan case dengan gejala parsial dari case memory.
Ketiga skenario pengujian yang telah disebutkan bertujuan untuk
mengetahui kemampuan sistem cerdas dalam memberikan hasil diagnosa yang
akurat ketika sistem cerdas menghadapi situasi dimana case yang dimasukkan
sudah ada di case memory, case yang dimasukkan belum ada di case memory,
maupun case yang dimasukkan memiliki kesamaan secara parsial dengan case
yang terdapat di case memory. Pengujian pada ketiga skenario dilakukan
menggunakan 20 case. Case uji coba tersebut dimasukkan kedalam sistem cerdas
dan dicatat hasil diagnosa yang muncul. Hal ini dilakukan pada keseluruhan case
uji coba, dilanjutkan dengan perhitungan nilai precision, recall, serta accuration
pada masing-masing skenario uji coba. Hasil perhitungan nilai precision, recall,
serta accuration pada masing-masing skenario dapat dilihat pada tabel 1.2
Tabel 1.2 Hasil perhitungan nilai precision, recall, dan accuration
No Skenario Precision Recall Accuration 1 Skenario 1 100% 100% 100%
2 Skenario 2 59.31% 40% 71.25%
3 Skenario 3 95.83% 95% 97.50%
11
2. Implementasi Case-Based Reasoning Untuk Pendukung Dokter Jaga Dalam
Mendiagnosa Penyakit Pada RSU PKU Muhammadiyah Delanggu (Oleh: Ardian
dan Nur Romadhan 2013)
Penelitian ini Ardian dan Romadhan menjelaskan bahwa sistem Case-Based
Reasoning mampu mediagnosa penyakit pada manusia. Sistem Case-Based
Reasoning tersebut digunakan sebagai pendukung dokter jaga pada RSU PKU
Muhammadiyah Delanggu, dikarenakan rumah sakit tersebut hanya memiliki 9
(sembilan) dokter jaga tetap dan 3 (tiga) perawat.
Sistem Case-Based Reasoning yang diterapkan menggunakan algoritma k-
Nearest Neighbor dalam melakukan pencocokan kasus yang mirip untuk menghasilkan
solusi yang diharapkan. Dalam sistem Case-Based Reasoning yang dibuat, tahapan
revisi dalam sistem tersebut dilakukan oleh para ahli/pakar yaitu dokter.
Sistem ini memberikan hasil yang akurat berdasarkan gejala yang
dimasukkan. Jika banyak gejala yang dimasukkan memungkinkan sistem akan
menghasilkan suatu penyakit dengan nilai kemiripan yang akurat.
3. Case-Based Reasoning System for Diagnosis of Neuropsychiatric Abnormality
(Oleh: Shabeeha Khatoon dan Kavita Agarwal - 2014)
Penelitian ini Khatoon dan Agarwal menjelaskan bahwa sistem Case-Based
Reasoning mampu mediagnosa penyakit pada manusia khususnya penyakit pada
kelainan neuropsikiatri. Kelainan neuropsikiatri merupakan penyakit pada
gangguan syaraf. Keberadaan sistem Case-Based Reasoning dengan
menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor diharapkan menghasilkan solusi
pengobatan bagi pasien yang menderita kelainan neuropsikiatri. Dalam sistem Case-
12
Based Reasoning yang dibuat, tahapan revisi dalam sistem tersebut dilakukan oleh
para ahli/pakar yaitu dokter.
Sistem ini memberikan hasil yang akurat berdasarkan gejala yang
dimasukkan. Jika banyak gejala yang dimasukkan memungkinkan sistem akan
menghasilkan suatu penyakit dengan nilai kemiripan yang akurat.
4. Case-Based Reasoning Diagnosis Penyakit Mata (Oleh: Edi Faizal - 2012)
Penelitian ini Faizal menjelaskan bahwa sistem Case-Based Reasoning
mampu mediagnosa penyakit pada mata manusia. Keberadaan sistem Case-Based
Reasoning dengan menggunakan teknik similarity dapat melakukan pencarian
kasus yang mirip dan dapat menghasilkan solusi pengobatan bagi pasien yang
menderita. Dalam sistem Case-Based Reasoning yang dibuat, tahapan revisi dalam
sistem tersebut dilakukan oleh para ahli/pakar yaitu dokter.
Adapun penelitian yang mirip dengan sistem Case-Based Reasoning yang
berkaitan dengan mendiagnosis penyakit pada babi. Penelitian tersebut
menggunakan sistem pakar, yaitu:
1. Pembangunan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Babi Berbasis Web
Menggunakan Metode Certainty Faktor (Oleh: Hartati Naibaho 2013)
Penelitian ini Naibaho menjelaskan bahwa sistem pakar mampu mediagnosa
penyakit pada babi. Sistem pakar yang dibuat berbasis web dan menerapkan
metode certainty faktor untuk mengadaptasikan aturan-aturan dan dapat menghasilkan
solusi yang diharapkan.
13
1.7 Keaslian Penelitian
Berdasarkan tinjauan pustaka, tidak terdapat karya yang pernah diajukan
atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain mengenai
penelitian untuk mendiagnosis penyakit pada babi berdasarkan penalaran berbasis
kasus.
1.8 Metodologi Penelitian
Metodologi merupakan kesatuan metode-metode, prosedur-prosedur,
konsep-konsep pekerjaan dan aturan-aturan yang digunakan oleh suatu ilmu
pengetahuan, seni atau disiplin ilmu lainnya. Metodologi penulisan dan
perancangan memuat tentang sistem yang dibangun, yaitu:
a. Studi Pustaka
Studi Pustaka merupakan tahap mempelajari laporan-laporan penelitian yang
sudah pernah dibuat dan mendalamai materi, identifikasi permasalahan dan
pemahaman teori yang berkaitan dengan permasalahan dalam penelitian.
b. Studi Lapangan
Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mengetahui masalah yang ada. Dalam
wawancara ini diajukan pertanyaan lisan pada dokter hewan dan usaha untuk
melengkapi data-data yang akan diperoleh.
14
Pengumpulan Data
Pengumpulan data dimana data diambil dari lokasi penelitian Rumah Sakit
Hewan UPT Veteriner Kota Kupang berupa catatan rekam medis khususnya
rekam medis penyakit pada babi.
Koreksi Data
Melakukan koreksi atau perbaikan terhadap data yang telah dikumpulkan.
Proses koreksi tersebut melibatkan dokter hewan untuk perbaikan data.
c. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Teknik pengembangan dalam pembuatan perangkat lunak meliputi
beberapa proses diantaranya:
Analisis Data
Merupakan tahap menganalisis data-data yang telah dikumpulkan dari
lokasi penelitian. Analisis data mempunyai tahap-tahap sebagai berikut:
- Pemberian simbol atau code terhadap jenis data yang dikumpulkan.
- Tabulasi atau pengalihan data yang telah diolah ke dalam tabel-
tabel atau form-form sesuai dengan kebutuhan untuk aplikasi
dalam implementasi program.
Implementasi program aplikasi
Bertujuan untuk melakukan implementasi metode pada program
aplikasi sesuai dengan perancangan yang telah dilakukan.
15
Pengujian
Merupakan tahap dimana dilakukan pengujian sistem, apakah hasil
penelitian yang telah dilakukan sesuai dengan tujuan penelitian dan
menjawab rumusan masalah yang telah ditentukan atau belum.
Pengambilan kesimpulan, bertujuan untuk menarik kesimpulan setelah
melakukan pengujian.
1.9 Sistematika Penulisan
Untuk memberikan gambaran secara menyeluruh masalah yang akan
dibahas dalam tugas akhir ini, maka sistematika penulisan dibagi dalam 6 (enam)
bab sebagai berikut :
Bab I Pendahuluan
Bab ini menjelaskan latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah,
tujuan, manfaat penelitian, tinjauan pustaka, keaslian penelitian,
metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
Bab II Landasan Teori
Bab ini berisi tentang pokok bahasan yang menguraikan teori-teori yang
mendasari pembahasan secara detail, dapat berupa definisi-definisi yang
langsung berkaitan dengan ilmu atau masalah yang diteliti.
Bab III Analisis Dan Perancangan Sistem
Bab ini menguraikan tentang analisis terhadap permasalahan yang
terdapat pada kasus yang sedang diteliti meliputi analisis terhadap
masalah sistem yang sedang berjalan dan analisis sistem yang akan
16
dikembangkan. Analisis sistem yang akan dikembangkan meliputi
identifikasi masukan dan keluaran data. Perancangan sistem berisikan
model-model penyelesaian masalah sistem lama dengan membuat
rancangan untuk sistem baru yang diusulkan.
Bab IV Implementasi
Bab ini menjelaskan tentang implementasi atau penerapan dari sistem
Penalaran Berbasis Kasus Untuk Mendiagnosis Penyakit Pada Babi
Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbor
Bab V Hasil dan Pembahasan
Bab ini menjelaskan tentang hasil dan pembahasan dari sistem Penalaran
Berbasis Kasus Untuk Mediagnosis Penyakit Pada Babi Menggunakan
Algoritma k-Nearest Neighbor yang telah dibuat.
Bab VI Penutup
Bab ini berisi tentang kesimpulan dan saran.
Kesimpulan memuat secara singkat dan jelas tentang hasil penelitian
yang diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian. Kesimpulan didasarkan
atas pengujian dan analisis yang dilakukan di dalam proses penelitian.
Kesimpulan harus memiliki korelasi dengan rumusan masalah. Saran
digunakan untuk menyampaikan masalah yang dimungkinkan untuk
penelitian lebih lanjut. Saran berisi hal-hal yang diperlukan dalam rangka
pengembangan topik skripsi selanjutnya maupun perbaikan yang harus
dilakukan sesuai dengan kesimpulan yang didapatkan
17
Daftar Pustaka
Bab ini berisi mengenai daftar pustaka yang digunakan dalam penulisan
tugas akhir.
Lampiran
Pada bab ini berisikan data-data yang telah dikumpulkan dari lokasi
penelitian yang dijadikan sebagai lampiran.