• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang"

Copied!
11
0
0

Teks penuh

(1)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Di Era Globalisasi ini masalah kesehatan merupakan masalah kompleks. Datangnya penyakit merupakan hal yang tidak bisa ditolak meskipun kadang dapat dicegah atau dihindari. Banyak penyakit memiliki spektrum klinik yang luas. Transisi penyakit di Indonesia mulai ditandai dengan semakin meningkatnya kasus kasus penyakit yaitu dari penyakit menular dan penyakit tidak menular. Seseorang yang menderita suatu penyakit harus secepatnya diberi pertolongan medis untuk dapat memastikan bahwa si penderita harus dirawat jalan maupun rawat inap. Dalam menentukan hal tersebut tentu saja diperlukan analisa berdasarkan catatan perkembangan pasien oleh petugas medis. Dalam kebanyakan kasus disaat seorang pasien yang sedang menjalani masa rawat inap atau keluarga pasien seringkali mempertanyakan jangka waktu perawatannya. Untuk memberikan dukungan keputusan atas pertanyaan tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan. Selain untuk menjawab pertanyaan mengenai jangka waktu masa rawat, juga dapat digunakan sebagai prediksi biaya.

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Systems.. Pada saat ini sistem pendukung keputusan telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang seperti kedokteran, komputer, ekonomi dan lain-lain. Contoh dalam bidang kedokteran adalah perancangan aplikasi sistem penentuan penyakit Diabetes Mellitus menggunakan metode AHP berbasis sistem pendukung keputusan.

Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dirancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan dalam penentuan masa rawat inap. Dimana didalamnya digunakan metode Case Base Reasoning sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan.

(2)

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan dengan latar belakang yang telah dijelaskan di atas, maka dapat dirumuskan sebuah pokok permasalahan, yaitu

a. Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan dalam penentuan masa rawat inap suatu penyakit yang diderita dengan metode Case Base Reasoning?

b. Bagaimana mengimplementasikan metode Case Base Reasoning pada sistem pendukung keputusan dalam penentuan masa rawat inap?

1.3 Tujuan Peneltian

Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk membangun suatu Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan masa rawat inap menggunakan Metode Case Base Reasoning.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dari penelitian ini adalah:

a. Penentuan masa rawat inap dilakukan berdasarkan penyakit yang diamati melalui hasil uji laboratorium darah Lengkap

b. Penyakit yang dijadikan acuan adalah Demam berarah, Anemia, Typhoid Fever

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini adalah untuk mempermudah petugas medis khususnya dokter dalam menentukan masa rawat inap beserta hasil Diagnosa Awal dari uji darah lengkap yang dilakukan pasien.

1.6 Metodologi Penelitian

Pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana tahapan-tahapan yang dilakukan dalam perancangan dan pengimplementasian sistem dengan Metode Case Base Reasoning.

1.6.1 Desain Penelitian

Desain penelitian yang digunakan adalah studi kasus yang merupakan penelitian yang memusatkan perhatian pada kasus tertentu. Permasalahn yang

(3)

ingin diselesaikan yaitu bagaimana merancang dan membangun sebuah sistem pendukung keputusan penentuan masa rawat inap yang dapat digunakan oleh dokter dalam membantu menentukan perkiraan masa rawat inap seorang pasien. Dalam penelitian ini mengambil data dari Rumah Sakit di Bali yaitu Rumah Sakit Wangaya. Data – data yang digunakan berasal dari data hasil cek laboratorium (darah lengkap) pasien yang sudah ada yang nantinya akan dijadikan acuan dalam menentukan masa rawt inapnya.

Sistem yang akan dibangun ini merupakan sistem berbasis web yang akan diintegrasikan dengan sistem rumah sakit yang ada sebelumnya. Metode pengembangan perangkat lunak yang akan digunakan adalah waterfall.

1.6.2 Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini data diperoleh dengan metode wawancara. Wawancara itu sendiri ditujukan kepada pengguna sistem yaitu petugas medis. Wawancara ini dilakukan untuk mengetahui seluruh kebutuhan sistem yang akan dibuat. Kebutuhan tersebut dapat berupa kebutuhan functional diantaranya adalah sistem mampu menunjukan hasil yaitu berupa hasil diagnose awal dan hasil berupa angka yang merupakan jangka waktu rawat inap pasien. Kebutuhan lainnya berupa kebutuhan non functional diantaranya adalah sistem mudah untuk digunakan. Selain kebutuhan sistem yang telah disebutkan diatas data-data yang akan digunakan nantinya adalah data-data pasien terdahulu yang nantinya akan digunakan untuk melakukan uji selama pembuatan sistem berlangsung.

1.6.3 Pengolahan Data Awal

Proses selanjutnya yang dilakukan setalah mendapatkan data yang terkait dengan penelitan adalah pengolahan data. Pengolahan data ini dilakukan untuk mengubah data menjadi suatu informasi yang berguna. Adapun kebutuhan awal yang akan digunakan :

 Usia

 Diagnosis klinis : a. Suhu Tubuh b. Tekanan Darah

(4)

 Hasil tes Darah Lengakp : a. WBC b. LYM % c. MID % d. LYM e. MID f. RBC g. HGB h. HCT i. MCV j. MCH k. MCHC l. RDW% m. RDWa n. PLT o. MPV p. PDW q. PCT r. LPCR

Berikut tabel 1.1 merupakan gambaran contoh data yang akan diolah yang merupakan kasus yang pernah ada dan kasus baru yang akan ditentukan masa rawat inapnya

Tabel 1. 1 Tabel Contoh Data

Parameter Nilai Kasus 1 Nilai Kasus 2 Nilai Kasus 3 Nilai Kasus Baru Usia 41 4 3 61 WBC 5,17 3,3 7,5 6 LYM% 13,7 34,6 37,8 27,2 MID% 7,7 8,8 8 3,7 LYM 0,71 1,1 2,8 1,6 MID 0,40 0,40 0,6 0,2 RBC 4,46 4,44 4,47 4,02 HGB 13,5 11,8 11,2 12,8 HCT 39,4 33,7 32,4 35,8 MCV 88 75,8 72,4 88,8 MCH 30,3 26,7 25,1 31,9 MCHC 34,3 35,2 34,7 35,9 RDW% 78,6 14,2 14,6 13,0 RWDa 47,7 59 55,8 68,1 PLT 316 140 199 109 MPV 7,5 8,1 7,2 8,3 PCT 0,24 0,11 0,14 0,09 Tekanan darah 120/80 90/60 100/70 110/70

(5)

Pada tabel 1.1 diatas terlihat terdapat 3 contoh kasus beserta dengan hasilnya. Pada kolom pertama terdapat parameter yang digunakan dalam perhitungan nantinya. Pada kolom kedua terdapat kasus pertama dengan hasil diagnose awal penyakit Demam Berdarah dengan jangka waktu Rawat Inap selama 4 hari. Pada kolom ketiga terdapat kasus dengan hasil diagnosa penyakit Anemia dengan Jangka waktu rawat inap selama 4 hari. Pada kolom keempat terdapat contoh kasus dengan hasil diagnoga penyakit Typoid dengan jangka waktu rawat inap selama 3 hari. Dan pada kolom terahir terdapat contoh kasus baru dengan nilai yang tertera yang nantinya akan dihitung dengan kasus yang telah ada untuk diketahui diagnosa penyakit awal dan jangka waktu rawat inapnya.

1.6.4 Metode yang Digunakan

Pada Sistem Pendukung Keputusan ini metode yang digunakan adalah Case Base Reasoning dan akan dipadukan dengan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk menghitung jarak kedekatan dengan kasus-kasus yang pernah ada.

a. Case Base Reasoning

Case Base Reasoning adalah metode untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama atau sejenis yang pernah terjadi sebelumnya kemudian menggunakan pengetahuan atau informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah baru atau dengan kata lain menyelesaikan masalah dengan mengadopsi solusi-solusi yang pernah digunakan sebelumnya (Uung Ungkawa, 2013). Adapun tahapan-tahapan penggunaan metode ini dalam penelitian ini :

Retrieve

Pada proses ini sistem akan melakukan pengenalan parameter sesuai dengan kebutuhan awal yang telah dissebutkan sebelumnya seperti hasil laboratorium yang terdiri dari banyak parameter dan juga

Suhu 36,7 36 36,6 37

Demam

Berdarah Anemia Typhoid ?

(6)

diagnosa klinis pasien yang nantinya akan dijadikan acuan. Kemudaian mencari kasus lama yang memiliki kesamaan dengan kasus baru tersebut. Dalam pencarian kesamaan antara kasus baru dengan kasus lama dilakukan dengan mencari jarak kedekatan kasus baru yang diinputkan oleh pengguna dengan basis pengetahuan yang ada. Pada proses inilah akan dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor sehingga nanti diperoleh kasus yang memiliki tingkat kemiripan tertinggi.

Reuse

Pada proses ini sistem menggunakan informasi yang sudah didapat dari kasus sebelumnya berdasarkan tingkat kemiripan yang paling tinggi ke dalam kasus baru yang berupa informasi diagnosa awal penyakit dan jangka waktu masa rawat inap pasien tersebut. Namun tidak semua akan melalui tahap reuse. Apabila ditemukannya sebuah solusi maka solusi tersebut akan dipertimbangkan terlebih dahulu. Digunakan atau tidaknya solusi sementara tersebut akan melalui tahap pengecekan batas nilai revise yang telah ditentukan. Apabila jarak solusi yang dihasilkan lebih kecil dari batas nilai revise maka solusi sementara tersebut akan dijadikan solusi ahir. Namun ketika jarak yang dihasilkan lebih besar maka akan masuk pada tahap revise.

Revise

Pada tahap ini sistem dan user akan meninjau kembali solusi sementara yang telah didapatkan dari kasus yang lama apakah solusi tersebut akan diterapkan pada kasus yang baru atau solusi itu diperbaiki terlebih dahulu. Pada tahap ini akan ditentukan suatu nilai yang akan menjadi tolak ukur apakah jarak dari solusi yang dihasilkan pada tahap retrieve akan direvisi oleh pakar atau tidak. Tidak semua kasus baru akan melalui tahap revise ini. Apabila jarak yang dihasilkan pada proses retrieve lebih kecil dari batas nilai revise maka solusi tersebut akan diterapkan pada kasus baru. Namun apabila jarak

(7)

solusi yang dihasilkan pada tahap retrieve lebih besar dari batas nilai revise maka jarak solusi yang dihasilkan tersebut akan masuk pada tahap revise. Dimana pada tahap ini pakarlah yang akan memberikan solusi dari permasalahan baru tersebut.

Retain

Proses retain merupakan proses menyimpan kasus baru ke dalam basis kasus. Pada proses ini apabila ditemukan solusi baru yang lebih baik dari solusi sebelumnya maka solusi baru itu tersebut akan disimpan ke dalam database untuk digunakan kembali pada kasus serupa pada masa akan datang. Namun sebelum solusi yang didapatkan pada kasus baru itu disimpan ke dalam basis kasus, jarak dari solusi tersebut akan dicek terlebih dahulu apakah jarak dari solusi tersebut sama dengan 0 atau lebih besar dari 0. Apabila jarak dari solusi yang dihasilkan sama dengan 0 maka kasus tersebut dinyatakan sama dengan kasus yang ada dalam basis kasus. Sehingga solusi dari kasus baru tersebut tidak akan disimpan kembali atau memasuki tahap retain.. Namun ketika jarak dari solusi yang dihasilkan lebih besar dari 0 maka kasus trersebut merupakan kasus baru dan akan disimpan kembali sebagai basis pengetahuan baru untuk menyelesaikan permasalahan yang akan datang.

b. K - Nearest Neighbor

Dalam penelitian ini akan digunakan algoritma K- Nearest Neighbour menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan jarak kedekatan kasus dari sejumlah fitur yang ada. Misalkan diinginkan untuk mencari solusi terhadap seorang pasien baru dengan menggunakan solusi dari pasien terdahulu. Untuk mencari kasus pasien mana yang akan digunakan maka dihitung kedekatan kasus pasien baru dengan semua kasus pasien lama. Kasus pasien lama dengan kedekatan jarak terpendeklah yang akan diambil solusinya untuk digunakan pada kasus pasien baru.

(8)

1.6.5 Eksperimen dan Pengujian Metode

Dalam membangun Sistem Pendukung Masa Rawat Inap Penderita Demam Berdarah ini menggunakan model proses perangkat lunak SDLC model Waterfall. Berikut merupakan tahapan – tahapan yang akan dilakukan pada model proses Waterfall (Sommerville, 2011) yaitu:

1. Analisis Kebutuhan

Pada tahap ini akan dilakukan pencatatan kebutuhan dan berkonsultasi dengan cara wawancara dengan dengan petugas medis selaku pengguna untuk mengetahui mengenai apa saja yang diperlukan dalam menentukan masa rawat inap pasien.

2. Desain Sistem

Pada tahapan ini, peneliti akan merancang sistem untuk mendapatkan solusi berdasarkan masalah yang ada dengan diagram aliran data, merancang antar muka, dan menggunakan DFD yang dapat menggambarkan alur sistem sehingga dapat dimengerti oleh pengguna maupun developer kedepannya.

3. Implementasi

Pada tahap ini, peneliti akan mengimplementasikan perancangan perangkat lunak yang sudah dibuat ke dalam bahasa pemrograman berbais web dengan bahasa pemrograman seperti PHP, Java Script dan basis data server menggunakan MySQL.

4. Pengujian

Tahapan ini, program secara keseluruhan akan diuji menggunakan teknik blackbox testing, whitebox testing sebagai sistem yang lengkap untuk memastikan bahwa persyaratan perangkat lunak telah dipenuhi dan sesuai dengan keinginan pengguna yaitu petugas medis dan pengujian akurasi untuk mengetahui seberapa akurat system yang telah dibangun.

5. Pemeliharaan

Pada tahap ini, apabila ada kesalahan atau kekurangan pada sistem yang tidak ditemukan pada awal tahap siklus, maka akan kembali dianalisis dan disesuaikan

(9)

1.6.6 Evaluasi dan Validasi Hasil

Pada penelitian ini teknik pengujian sistem yang digunakan yaitu dengan cara pengujian black box,white box dan akurasi.

1. Black Box Testing

Black box testing, pengujian yang dilakukan hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak. Menurut Myers (2004), Black Box Testing merupakan Pengujian yang mengabaikan mekanisme internal sistem atau komponen dan fokus semata-mata pada output yang dihasilkan yang merespon input yang dipilih dan kondisi eksekusi. Pengujian ini digunakan untuk menguji fungsi-fungsi khusus dari perangkat lunak yang dirancang Kebenaran perangkat lunak yang diuji hanya dilihat berdasarkan keluaran yang dihasilkan dari data atau kondisi masukan yang diberikan untuk fungsi yang ada tanpa melihat bagaimana proses untuk mendapatkan keluaran tersebut. Dari keluaran yang dihasilkan, kemampuan program dalam memenuhi kebutuhan pemakai dapat diukur sekaligus dapat diiketahui kesalahan-kesalahannya.

2. White Box Testing

Pengujian Whitebox merupakan metode desain uji kasus yang menggunakan struktur kontrol dari desain procedural dengan memeriksa kode sumber dari sistem yang dibuat yang terdapat baris-baris kode yang beragam Myers (2004). Secara sekilas white box testing merupakan petunjuk untuk mendapatkan program yang benar secara 100%. Dengan Menggunakan metode white box, analis sistem akan dapat memperoleh test case yang menjamin seluruh independent path di dalam modul yang dikerjakan sekurang-kurangnya sekali, mengerjakan seluruh keputusan logical, mengerjakan seluruh loop yang sesuai dengan batasannya, mengerjakan seluruh struktur data internal yang menjamin validitas.

(10)

3. Pengujian Sistem

Pengujian sistem yang dilakukan pada penelitian kali ini adalah pengujian dengan data-data yang memang sudah didapat pada RS. Wanganya. Dimana data yang didapat akan dibagi menjadi 2 yaitu data Training dan data Testing. Hasil pengujian sistem dengan data training nantinya akan dicari selisih rata-rata dari masa rawat inap seorang pasien pada sistem dengan data yang memang sudah pasti dibagi dengan jumlah data pengujian.

(11)

Gambar

Tabel 1. 1 Tabel Contoh Data

Referensi

Dokumen terkait

Ringkasnya, meskipun struktur kristal serbuk ferit hasil sintesis telah sama dengan produk komersial, namun sifat-sifat magnetik magnet yang dihasilkan masih belum dapat

Hasil percobaan pada musim kemarau dan musim hujan menunjukkan bahwa tiga jenis predator yang digunakan mampu secara nyata menurunkan populasi kutu kebul pada

Untuk menentukan adanya perbedaan antar perlakuan digunakan uji F, selanjutnya beda nyata antar sampel ditentukan dengan Duncan’s Multiples Range Test (DMRT).

Medical Surgical and Critical Care Nursing Community Health and Primary Care Nursing Geriatric Nursing. Room 2

7) Kepada Masyarakat Kelurahan Tegal Sari Mandala II Medan yang telah bersedia meluangkan waktunya untuk mengisi kuesioner sehingga skripsi ini bisa selesai. 8) Kepada

illegal artinya adalah sejak semula tidak sah, oleh karenanya perbuatan tersebut merupakan suatu perbuatan yang melanggar hukum. Suatu perbuatan itu dengan

Hasil dari penelitian ini adalah terumuskan 5 strategi dan kebijakan IS/IT yang sebaiknya diterapkan di FIT Tel-U berdasarkan pertimbangan 3 hal, pertama kebutuhan

Terkait dengan hal tersebut di atas, maka telaah kurikulum menjadi salah satu parameter akademik yang senantiasa perlu dilakukan sehingga tingkat kompetensi mahasiswa