AUSE LABELLAPANSA11917117

Analisa Jurnal SPKK untuk diagnosa penyakit stroke

1. Judul Using Ontologies and Probabilistic Networks to Develop a Preventive Stroke

Diagnosis System (PSDS)

PenelitiAlejandro Rodríguez-González1, Miguel A. Mayer2, Giner Alor-Hernandez3, Juan

Miguel Gomez-Berbis1, Guillermo Cortes-Robles3, Angel Lagares Lemos1.

SumberIEEE 2010

Pembahasana. Latar Belakang Masalah

Salah satu penyumbang angka kematian terbesar adalah stroke. Stroke sulit untuk

didiagnosa sampai akhirnya gejala awal timbul. Hal ini mengakibatkan perlunya dilakukan

diagnosis pencegahan yang didasarkan pada faktor-faktor resiko stroke.

b. Tujuan Penelitian

Membuat desain teoritis SPKK untuk diagnosa pencegahan penyakit stroke (PSDS)

dengan menggunakan ontologi sebagai basis pengetahuan dan penggunaan probabilistik

inferensi dalam rangka untuk mengetahui potensi seorang pasien terkena stroke atau tidak.

c. Pembahasan

Stroke merupakan penyakit serebrovaskular yang ditandai dengan adanya gangguan

suplai darah ke otak dengan gejala yang bervariasi tergantung pada daerah otak yang

dikenai. Ontologi merupakan salah satu pendekatan untuk representasi pengetahuan dalam

domain medis. Ontologi memiliki dua fungsi yang memungkinkan manusia untuk

memahami arti semua elemen dalam kosakata dan formal semantik yang mendukung

penalaran. Sementara itu probabilistik inferensi akan digunakan untuk melakukan penalaran

dibawah ketidakpastian.

1

Sistem PSDS yang diajukan merupakan pendekatan teoritis dimana didalamnya terdapat

cukup banyak detail yang bisa dikembangkan. PSDS dibagi menjadi 2 bagian, bagian

pertama adalah bagian ontologi yang bertanggung jawab terhadap penyimpanan relasi antara

faktor-faktor resiko dengan probabilitas yang terkait dengan faktor-faktor resiko tersebut

sedangkan bagian kedua merupakan bagian probabilistik yang mana berguna untuk

memperkirakan probabilitas faktor-faktor resiko.

A. EPIDEMIOLOGI DATA

Berikut ini disajikan faktor-faktor resiko yang berbeda yang dianggap oleh sistem

mampu untuk membuat diagnosa penyakit stroke:

1. Tekanan darah (BP)

Nilai probabilitas BP diadaptasi melalui studi yang telah dilakukan oleh Framingham

Heart Study (FS) [1]. Selanjutnya data yang diberikan oleh MedIndia [2] memungkinkan

untuk mendapatkan nilai konkrit BP yang diasumsikan sama untuk pria dan wanita. Usia

yang digunakan adalah 20-64 tahun. Hubungan probabilitas untuk setiap BP dihitung

berdasarkan tabel FS.

2. Usia

Sebagian besar studi yang telah dianalisis menetapkan bahwa usia minimun yang

memiliki resiko terkena stroke adalah 55 tahun. WHO [3] kemudian melakukan

penelitian bahwa resiko seseorang terkena stroke adalah dua kali lipat setiap 10 tahun

sejak usia 55 tahun dan peneliti menghitung bahwa probabilitas terkait usia adalah dari

35 sampai 64 tahun.

3. Merokok (SM)

Pada FS, merokok merupakan faktor resiko dengan range 63-65 dan 82-84 tahun.

Namun nilai yang dikeluarkan oleh the European Society of Cardiology menyatakan

bahwa faktor resiko merokok adalah dibawah 50 tahun dan hal ini dimasukkan ke dalam

sistem.

4. Atrial Fibrillation (AF)

AF merupakan ritme jantung yang tidak teratur yang bisa disertai tanpa adanya gejala

namun sering dikaitkan dengan palpitasi, pingsan, nyeri dada atau gagal jantung

kongestif. Pada [4] mengatakan bahwa resiko AF meningkat seiring bertambahnya usia.

Diperkirakan 3 % - 5 % populasi diatas 65 tahun akan mengidap AF. Penelitian lain

2

mengatakan bahwa 1.3% orang dari usia 50 - 59 tahun akan memiliki resiko terkena

stroke. Angka persentase ini akan menigkat 5% setiap tahunnya untuk orang dengan usia

80 - 89 tahun. Diperkirakan akan bertambah 2% untuk pasien dibawah 50 tahun, 15%

untuk pasien antara 70-80 tahun, 28% untuk pasien usia 80-90 tahun dan 40% untuk

pasien di atas 90 tahun.

5. Diabetes (DI)

Beberapa penelitian mengatakan bahwa diabetes adalah faktor resiko untuk setiap usia

populasi. Data mengungkapkan bahwa perkiraan probabilitas adalah 1.8% menderita

stroke karena diabetes. Resiko stroke akan meningkat 5 kali lipat pada wanita dan 3 kali

lipat pada laki-laki yang menderita diabetes.

6. Left ventricular hypertrophy (LVH)

Probabilitasnya adalah 1.79% menurut penelitian [5].

7. Ras (RC)

Angka kematian di USA akibat stroke pada kulit hitam adalah dua kali lipat

dibandingkan dengan kulit putih. Berdasarkan FS, probabilitas 

untuk orang sehat dalam ras kulit putih adalah 2,6% untuk laki-laki dan 

1,1% untuk perempuan sehingga dalam ras kulit hitam ditetapkan 

probabilitas 5,2% dan 2,2% masing-masing.

8. Gender

Menurut FS, persentase kenaikan adlah 2.6% bagi laki-laki dan 1.1% bagi wanita.

9. Overweight (OV)

Probabilitasnya adalah 1.95%

10. Hereditary Predisposition (HP)

Menurut PROCAM [6] probabilitas HP adalah 3.8%

11. Previous Strokes (PST)

TIA merupakan indikator bahwa akan terjadi stroke berikutnya dimana seseorang

dengan TIA akan memiliki probabilitas 10 kali lebih tinggi dibanding yang tidak

mengalaminya. Oleh karena itu, probabilitas untuk orang tanpa TIA akan memiliki

probabilitas 26% untuk laki-laki dan 11% bagi wanita.

Tabel berikut ini akan merangkum probabilitas-probabilitas dan resiko-resiko stroke (S)

3

B. DESAIN ONTOLOGI DAN PENYIMPANAN PROBABILITAS

Pengenalan data dalam ontologi didasarkan pada bagaimana mencoba membedakan

faktor-faktor resiko mana yang mempengaruhi faktor resiko lainnya dan bagaimana

membuat klasifikasi dalam fungsi usia, ras dan jenis kelamin dengan yang lainnya. Kelas

Desease diwakili dengan subkelas Stroke yang merupakan stroke (ishemik dan hemoragik)

dan subkelas ishemik stroke yang berganting kepada kelas Stroke.

4

Sebuah kelas Person juga dibuat yang terdiri dari subkelas Man dan Women. Masing-

masing subkelas akan memiliki faktor-faktor resiko yang terkait dengan subkelas tersebut.

Variasi PersonUnderRisk digunakan untuk menyajikan faktor-faktor resiko yang tidak

bergantung dengan jenis kelamin. Dengan model ini maka beberapa kondisi perlu di

syaratkan. Sebagai contoh dalam kasus "ManAged64Plus", memberikan informasi fakta

bahwa seorang laki-laki dan memiliki kaitan dengan usia sebagai faktor resiko yaitu 64plus

yang akan ditulis dalam kalimat berikut:

stroke:hasRiskFactor some stroke:Age64Plus

Contoh lainnya yaitu "ManHypertension121_147" yang berarti :

stroke:hasRiskFactor some stroke:HypertensionMan121_147

Informasi probabilistik juga termasuk ke dalam ontologi dalam bentuk penjelasan yang

memunculkan probabiliti dari relasi.

C. PROBABILISTIK NETWORK

Untuk menyelesaikan masalah yang menghasilkan sistem diagnosis pencegahan stroke

maka diperlukan untuk membuat model probabilistik yang terkait dengan faktor-faktor

resiko dari masalah.

5

Berdasarkan gambar 1 tersebut maka dapat dihasilkan model probabilitas berikut:

Namun, bagian dari rumus model di mana perlu untuk mendapatkan probabilitas P (S |

F1, F2, ..., Fn) menimbulkan beberapa masalah. Untuk mengatasi masalah ini, solusi yang

ditetapkan adalah dengan membuat asumsi yang kuat tentang ketergantungan dari faktor-

faktor resiko yaitu:

Berikut rumus akhirnya:

D. USE CASE

Software yang akad digunakan untuk use case adalah GeNIe [6]. Use case merupakan

penyederhanaan dari model probabilistik dengan menggunakan 3 faktor yaitu DI, LVH dan

OV. Dengan hanya 3 faktor resiko, maka dibutuhkan hanya 23 nilai.

6

Setelah memperkenalkan nilai dalam model GeNIe, maka user dapat membuat

queries/permintaan kepada sistem untuk menghitung probabilitas terkait ada tidaknya faktor

resiko.

Sebagai contoh jika terdapat pasien dengan LVH dan tidak ada OV tapi tidak

mengetahui ada tidaknya DI maka akan disajikan dengan dan

dengan persamaan komputasi: memberikan

hasil sebagai berikut:

E. KESIMPULAN DAN SARAN

Banyak orang yang tidak mengetahui bahwa dirinya terkena stroke sebelum muncul

suatu gejala dari stroke sehingga diperlukan sistem untuk mencegah penyakit stroke. Telah

dibuat sistem diagnosa pencegahan stroke/ Preventive Stroke Diagnosis System (PSDS)

dengan menggunakan ontologi dan probabilistik yang mempelajari hubungan sebab akibat

antara faktor-faktor resiko yang ada dan diagnosa pencegahan yang akan diberikan sistem

berdasarkan faktor yang telah ada tersebut. Epidemiologi data didapat dari penelitian-

penelitian sebelumnya namun penelitian tersebut tidaklah memberikan hasil yang sama

karena faktor populasi yang dimasukkan termasuk letak geografis tidaklah sama.

Terkait dengan alasan tersebut, penelitian selanjutnya harus memasukkan faktor

probabilitas yang menyimpan fitur spesifik epidemiologi dari seseorang yang diteliti

sehingga memberikan hasil skore yang lebih tepat dan akurat.

7

DAFTAR PUSTAKA

1. D'Agostino, W. & Belanger, K. (1994). Stroke Risk Profile: Adjustment for Antihypertensive Medication. Stroke.

2. MedIndia. (2010). Blood Pressure Calculator. (Avalaible online at: http://www.medindia.net/patients/calculators/bp_chart.asp ).

3. WHO (2002). Cardiovascular Disease Atlas Risk Factors.World Health Organization 4. Association, A. H. (2010). Atrial Fibrillation ( Avalaible online at:

http://www.americanheart.org/presenter.jhtml?identifier=4451 ).5. Verdecchia, P., Porcellati, C., Reboldi, G., Gattobigio, R., Borgioni, C., Pearson, T. &

Ambrosio, G. (2001). Left Ventricular Hypertrophy as an Independent Predictor of Acute Cerebrovascular Events in Essential Hypertension. Circulation 104, 2039-2044.

6. Berger, K., Schulte, H., Stögbauer, F. & Assmann, G. (1998). Incidence and Risk Factors for Stroke in an Occupational Cohort : The PROCAM Study. Stroke 29, 1562-1566.

7. Druzdzel, M. (1999). GeNIe: A development environment for graphical decision-analytic models. Proceedings of the 1999 Annual Symposium of the American Medical Informatics Association

2. Judul DIAGNOSA KEMUNGKINAN PASIEN TERKENA STROKE DENGAN MENGGUNAKAN

METODE NAIVE BAYES DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS WEB

PenelitiM. Khusnul Mukhlis Jurusan Teknik Informatika, Entin Martiana K. Politeknik

Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

SumberEEPIS Repository

PembahasanSistem diagnosa kemungkinan pasien terkena stroke telah dibuat dengan menggunakan

metode naive bayes dan metode jaringan syaraf tiruan berbasis web. Penelitian ini

menghasilkan sistem yang mampu melakukan analisa apakah seseorang diduga suspect

stroke atau tidak dengan presentase keberhasilan menganalisa sebesar 99% untuk metode

jaringan syaraf tiruan dan 97% untuk metode naive bayes.

8

NO PENULISTAHU

N JUDUL METODE KETERANGAN

1 Alejandro Rodríguez-González1, Miguel A. Mayer2, Giner Alor-Hernandez3, Juan Miguel Gomez-Berbis1, Guillermo Cortes-Robles3, Angel Lagares Lemos1

2010 Using Ontologies and Probabilistic Networks to Develop a Preventive Stroke Diagnosis System (PSDS)

Menggunakan basis penge tahuan Ontologi dan inferensi probabilistik

Penelitian untuk membuat sistem pencegahan penyakit stroke ini dilakukan berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang mempelajari hubungan sebab akibat antara faktor-faktor resiko yang ada dan diagnosa pencegahan yang akan diberikan sistem berdasarkan faktor yang telah ada tersebut. Penelitian tidak sampai kepada jenis stroke yang diderita pasein.

 2  M. Khusnul Mukhlis

 

Diagnosa Kemungkinan Pasien Terkena Stroke dengan Menggunakan Metode Naive Bayes dan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Web

Naive Bayes dan Jaringan Syaraf Tiruan

Penelitian untuk mendiagnosa apakah seseorang diduga terkena stroke atau tidak dengan presentase keberhasilan menganalisa sebesar 99% untuk metode jaringan syaraf tiruan dan 97% untuk metode naive bayes. Penelitian ini tidak meneliti jenis stroke apa yang diduga diderita seseorang.

9