PENALARAN BERBASIS KASUS (CASE BASED REASONING) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Rika Rosnelly, Sri Hartati
Email : rika@potensi-utama.ac.id, shartati@ugm.ac.id
STMIK Potensi Utama, Jl. K.L.Yos Sudarso Km.6,5 No. 3A Tj.Mulia Medan FMIPA Universitas Gadjah Mada
ABSTRACT
Penalaran berbasis kasus adalah salah satu metode penyelesaian masalah berdasar-kan pengetahuan dari pengalaman masa lalu. Penalaran berbasis kasus banyak diter-apkan dalam bidang kesehatan. Penalaran berbasis kasus di bidang kesehatan sering dilakukan oleh dokter untuk mendiagnosa penyakit pasiennya berdasarkan pengalaman dokter tersebut. Makalah ini mendeskripsikan rancangan konsep penalaran berbasis ka-sus yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit malaria, demam berdarah dan demam typoid. Penyakit malaria, demam berdarah dan demam typoid merupakan beber-apa penyakit yang harus diwaspadai dan memiliki gejala yang hampir sama (tanpa hasil tes lab). Pengetahuan kasus dan gejala diperoleh dari data kasus diagnosis terdahulu ya-ng tersimpan dalam rekam medis. Peya-ngetahuan diproses meya-nggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 mampu mengelompokkan beberapa gejala agar tersusun dengan baik sehingga menghasilkan Pohon keputusan. Pohon keputusan C4.5 kemudian digunakan untuk mendiagnosa ketiga penyakit yang disebutkan di atas.
Kata Kunci: Penalaran berbasis kasus, penyakit malaria, demam berdarah, demam typ-oid, algoritmaC4.5.
ABSTRACT
Case-based reasoning is one method of problem solving based on knowledge from past experience. Case-based reasoning applied in the field of health. Case-based reasoning in the health sector in often done by doctors to diagnose the patient’s diseases based on the doktor’s experience. This paper describes the design concept of case-based reasoning that can be used to diagnose malaria, dengue fever and typaid. Malaria, dengue fever and typoid are a few diseases to watch out and have almost the same symptoms (without a lab test results). Knowledge of cases and symptom date obtained from earlier diagnosis of cases stored in the medical record. Knowledgeis processed using C4.5 algorithm. C4.5 algorithm is capable of classifying some of the symptoms so well-stuctured so to produce a decision tree. C4.5 decision tree was then used diagnose the three diseases mentioned above.
Key word : case based reasoning, malaria (tropical fever from parasite introduced to the body by mosquito bites), dengue fever and typhoid fever, algoritmaC4.5.
PENDAHULUAN
Penalaran berbasis kasus adalah salah satu metode penyelesaian masalah berbasis pengeta-huan dengan mempelajari dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman masa lalu. Penalaran berbasis kasus banyak diterapkan dalam bidang kesehatan. Penalaran berbasis kasus di bidang
kese-hatan sering dilakukan oleh dokter untuk mendiagnosa penyakit pasiennya berdasarkan pengalaman dokter tersebut.
Makalah ini mendeskripsikan rancangan konsep penalaran berbasis kasus yang dapat digu-nakan untuk mendiagnosa penyakit malaria, demam berdarah dan demam typoid. Penyakit malaria, demam berdarah dan demam typoid merupakan beberapa penyakit yang harus diwaspadai dan me-miliki gejala yang hampir sama (tanpa hasil tes lab). Pengetahuan kasus dan gejala diperoleh dari data kasus diagnosis terdahulu yang tersimpan dalam rekam medis.
Permasalahan yang akan dibahas dalam makalah ini adalah bagaimana cara membangun pengetahuan yang bisa digunakan dalam aplikasi sistem pakar dengan menggunakan penalaran ber-basis kasus (case based reasoning).
Dalam penelitian ini data kasus yang diambil berasal dari data-data rekam medis pasien di-mana algoritma yang dipakai adalah algoritma C4.5.
Dasar Teori
Penalaran Berbasis Kasus (Case Based Reasoning)
Penalaran berbasis kasus (Case Based Reasoning) adalah salah satu pendekatan berbasis pengetahuan untuk mempelajari dan memecahkan problem berdasarkan pada pengalaman masa la-lu. Pengalaman yang lalu disimpan dalam bentuk problem (“kasus‟) yang dipecahkan dalam tempat yang disebut “Basis Kasus”. Basis Kasus adalah kumpulan kasus-kasus [1]. Tahapan proses yang terjadi dalam penalaran berbasis kasus dapat dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Tahapan Proses Penalaran Berbasis Kasus
(Case Based Reasoning)
Pada gambar diatas dijelaskan bahwa dalam proses penalaran berbasis kasus (case based reasoning) dibutuhkan 4 tahap [3], yaitu :
(a) Retrieve adalah mencari kasus yang mirip atau serupa dengan kasus baru atau dapat juga menca-ri kelompok kasus yang mimenca-rip dengan kasus baru. (b) Reuse adalah Menggunakan solusi damenca-ri kasus yang telah ditemukan (case retrieved) sebagai solusi dari kasus yang baru. (c) Revise adalah proses untuk mengadaptasi solusi dari kasus yang ditemukan kemudian dimodifikasi sebagai solusi yang ditawarkan terhadap kasus yang baru. (d) Retain adalah Jika kasus yang baru beserta solusinya sud-ah divalidasi maka selanjutnya akan disimpan dalam case base.
Sebuah kasus yang ditemukan dicocokkan dengan kasus yang ada pada case based dan selanjutnya satu atau beberapa kasus yang mirip kemudian diambil. Pemecahan masalah yang berasal dari kasus yang serupa kemudian digunakan kembali diuji kebenarannya. Jika pemecahan
masalah yang digunakan hampir benar maka diperlukan perbaikan yang kemudian selanjutnya akan menghasilkan suatu kasus baru yang akan disimpan ke dalam case based [2].
Algoritma C4.5
Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kum-pulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. Dengan masing-masing rangkaian pembagian, anggota himpunan hasil menjadi mirip satu dengan yang lain. [4].
Sebuah model pohon keputusan terdiri dari sekumpulan aturan untuk membagi sejumlah populasi yang heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan pada variable tujuannya.
Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun dengan seksama secara manual atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan untuk memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi.
Variabel tujuan biasanya dikelompokkan dengan pasti dan model pohon keputusan lebih mengarah pada perhitungan probabilitas dari tiap-tiap record terhadap kategori-kategori tersebut atau untuk mengklasifikasi record dengan mengelompokkannya dalam satu kelas.
Pohon keputusan juga dapat digunakan untuk mengestimasi nilai dari variabel continue meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk kasus ini.
Banyak algoritma yang dapat dipakai dalam pembentukan pohon keputusan, antara lain ID3, CART, dan C4.5 [5].
Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [5] :
(a) Pilih atribut sebagai akar. (b) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai. (c) Bagi kasus dalam cabang. (d) Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut – atribut Untuk Menghitung Gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan 1 berikut :
Keterangan :
S = himpunan kasus A= atribut
n= jumlah partisi atribut A
I Si I = jumlah kasus pada partisi ke - i I S I = jumlah kasus dalam S
Sementara untuk perhitungan nilai entropi dapat dilihat sebagai berikut :
Keterangan : S = himpunan kasus n=jumlah partisi S
pi=proporsi dari Si terhadap S
Jenis Penyakit Malaria
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ * Entropy (Si)
n
i=1I Si I
I S I
Entropy (S) = ∑ - pi * log
2pi
n i=1Malaria adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh sporozoa dari genus Plasmodium, yang secara klinis ditandai dengan serangan paroksismal dan periodik, disertai anemia, pembesaran limpa dan kadang-kadang dengan komplikasi pernisiosa seperti ikterik, diare, black water fever, acute tubular necrosis dan malaria cerebral [6].
Penduduk yang terancam malaria pada umumnya adalah penduduk yang bertempat tinggal di daerah endemis malaria tinggi dan daerah endemis malaria sedang diperkirakan ada sekitar 15 juta. Proses terjadinya penularan malaria di suatu daerah meliputi tiga faktor utama [7]:
(a) adanya penderita baik dengan adanya gejala klinis ataupun tanpa gejala klinis. (b) adanya nyam-uk atau vector. (c) adanya manusia yang sehat.
Malaria sebagai penyakit infeksi yang disebabkan oleh plasmodium mempunyai gejala utama demam. Diduga terjadinya demam berhubungan dengan proses skizogoni (pecahnya merozoit/ski-zon).
Gambaran karakteristik malaria ialah demam periodik, anemia dan splenomegali. Berat ri-ngan manifestasi malaria bergantung pada jenis plasmodium yang menyebabkan infeksi [8].
Demam Berdarah Dengue (DBD)
Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah suatu penyakit menular yang dise-babkan oleh virus dengue terutama menyerang anak-anak dengan ciri-ciri demam tinggi menda-dak disertai manifestasi perdarahan dan bertendensi menimbulkan syok dan kematian. Infeksi vir-us dengue dapat memperlihatkan spektrum klinis bervariasi dari derajat paling ringan sampai be-rat. Infeksi dengue yang paling ringan adalah demam tanpa penyebab yang jelas (undifferentiated febrile illness), diikuti dengan demam dengue (DD), demam berdarah dengue (DBD) dan sind-rom syok dengue (SSD) [9].
Demam Typoid (Typhoid Fever)
Demam typoid masih merupakan penyakit infeksi tropik sistemik, bersifat endemis, dan masih merupakan problema kesehatan masyarakat pada negara-negara sedang berkembang di dun-ia, termasuk Indonesia. Data secara epidemiologi setiap tahun diperoleh dari beberapa negara yang mencatat hasil laporannya dari diagnosis klinik atau isolat laboratorium, karena data yang benar-benar dapat menggambarkan insiden penyakit ini di masyarakat sukar didapatkan. Hal ini disebab-kan karena gambaran klinik penyakit demam typoid menyerupai penyakit infeksi lainnya dan juga konfirmasi laboratorik tidak selalu dapat dikerjakan pada semua daerah.
Dengan melihat data tersebut di atas, baik insiden penyakit demam typoid yang makin me-ningkat maupun angka kematian yang disebabkan penyakit tersebut, maka diagnosis dini demam typoid perlu segera ditegakkan, oleh karena itu pemeriksaan baku atau rutin secara serologi yang sampai saat ini masih dikerjakan hampir pada semua pasien yang dirawat dengan demam di Rumah Sakit, yaitu uji Widal [10].
Rekam Medis
Yang dimaksud dengan rekam medis adalah berkas yang berisikan catatan dan dokumen tentang identitas pasien, pemeriksaan, pengobatan, tindakan dan pelayanan lain yang telah diberi-kan kepada pasien [2].
METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penenlitian ini adalah :
(1) Pengumpulan data, Data-data yang dikumpulkan adalah data-data dari rekam medis. (2) Studi
Literatur, Dalam tahap ini, peneliti akan mempelajari beberapa literatur terkait dengan algoritma
C4.5. (3) Analisis, Menganalisis penerapan algoritma C4.5 terkait dengan studi kasus yaitu untuk membentuk pohon keputusan diagnosis penyakit. Di analisis ini, akan dicari variable-variabel yang ada dalam rekam medis pasien yang mungkin bisa mempengaruhi variable tujuan yaitu diagnosis penyakit. (4) Perancangan, Pada tahap ini, peneliti akan membangun arsitektur sistem, model kon-septual sistem, melakukan perancangan basis data dan merancang antar muka pengguna sistem. (5)
dida-sarkan pada hasil perancangan. Implementasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman borland Delphi dan DBMS Interbase.
HASIL dan ANALISA
Dalam makalah ini akan dibuat beberapa tabel sebagai berikut :
(1) Tabel Atribut, berisi nama_atribut, is_aktif, is_hasil, keterangan. (2) Tabel Kasus, field yang berisi semua atribut pada tabel atribut yang nilai is_aktif „Y‟. (3) Tabel Aturan, berisi aturan hasil ekstrak dari pohon keputusan
Data Flow Diagram rancangan prototype sistem penalaran berbasis kasus untuk diagnosis penyakit menggunakan algoritma C4.5 terdapat pada Gambar 2 :
Gambar 2. Data Flow Diagram rancangan prototype sistem penalaran berbasis kasus untuk diagnosis penyakit menggunakan algoritma C4.5 aktifasi atribut (premis dan konklusi) manipulasi kasus membuat pohon keputusan menelusuri pohon keputusan Atribut Kasus Admin User 1.0 2.0 3.0 4.0 Pohon Keputusan nama atribut yg ingin diaktifkan data kasus perintah pembuatan pohon keputusan hasil pohon keputusan konfirmasi atribut hasil diagnosa pertanyaan atribut pohon keputusan_valid atribut teraktifasi daftar atribut atribut_kasus_aktif
data kasus tersimpan data kasus_valid data kasus tersimpan
atribut kasus aktif D1
D2
Hasil pembentukan pohon keputusan bisa seperti pohon keputusan yang tampak pada gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan
Atr-1 M1 M2 Atr-2 Atr-3 M3 M4 H1 H2 M5 M6 Atr-4 Atr-5 M9 M10 Atr-11 M8 H3 M11 M12 Atr-7 Atr-8 M14 M7 Atr-6 H7 H4 M15 Atr-9 M16 Atr-10 M17 H5 H6 M13
Lambang bulat pada pohon keputusan melambangkan sebagai node akar atau cabang (buk-an daun) sed(buk-angk(buk-an kotak melamb(buk-angk(buk-an node daun.
Pengetahuan yang terbentuk berupa kaidah produksi dengan format :
Jika Premis maka Konklusi
Node-node akar akan menjadi Premis dari aturan sedangkan node daun akan menjadi bagian konk-lusi.
Dari gambar pohon keputusan pada gambar 4, dapat dibentuk aturan sebagai berikut : 1. Jika Atr-1 = M1 Dan Atr-2 = M3 Maka H1 2. Jika Atr-1 = M1 Dan Atr-2 = M4 Maka H2 3. Jika Atr-1 = M2 Dan Atr-3 = M5 Dan Atr-4 = M8 Maka H3 4. Jika Atr-1 = M2 Dan Atr-3 = M6 Dan Atr-5 = M9 Dan Atr-6 = M11 Dan Atr-7 = M14 Maka H4 5. Jika Atr-1 = M2 Dan Atr-3 = M6 Dan Atr-5 = M9 Dan Atr-6 = M12 Dan Atr-8 = M15 Dan Atr-9 = M16 Dan Atr-10= M17 Maka H5 6. Jika Atr-1 = M2 Dan Atr-3 = M6 Dan Atr-5 = M10 Dan Atr-11 = M13 Maka H6 7. Jika Atr-1 = M2 Dan Atr-3 = M7 Maka H7 SIMPULAN
Model Penalaran berbasis kasus (case based reasoning) dapat digunakan sebagai metode akuisisi pengetahuan dalam aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit.
Model Penalaran berbasis kasus (case based reasoning) dengan menggunakan algoritma C4.5 mampu mengelompokkan beberapa gejala agar tersusun dengan baik sehingga menghasilkan Pohon keputusan. Pohon keputusan C4.5 kemudian digunakan untuk mendiagnosa penyakit malaria, demam berdarah dan demam typoid.
Aturan yang dihasilkan sistem ini mampu digunakan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan data-data pasien yang disimpan dalam rekam medis
Penalaran berbasis kasus (case based reasoning) membutuhkan kasus yang banyak dan lengkap. Semakin banyak kasus yang tersedia, maka akan didapatkan solusi yang lebih tepat.
.
DAFTAR RUJUKAN
Suwardi Iping Supriana, Juwairiah (2006), Pengembangan Sistem Penalaran Berbasis Kasus Untuk Mengantisipasi Masalah Kegagalan Sistem Informasi, Seminar Nasional Teknologi Informasi,.
Kusrini, Hartati Sri, Penggunaan Penalaran Berbasis Kasus Untuk Membangun Basis Pengetahuan Dalam Sistem Diagnosis Penyakit.
Sankar K. Pal & Simon C. K. Shiu (2004), Foundations of Soft Case-Based Reasoning, John Wiley & Sons.
Berry, Michael J.A., Linoff, Gordon S.(2004), Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Relationship Management Second Edition, Willey Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana.
Larose, T.D. (2005), Discovering Knowledge in Data an Introduction to Data Mining, John Wiley and Sons, Inc
Munthe, Celestinus Eigya, Malaria Selebral, Cermin dunia Kedokteran No. 131, 2001, 5.
Friaraiyatini, dkk., Pengaruh Lingkungan dan Perilaku Masyarakat Terhadap Kejadian Malaria di Kab. Barito Selatan Propinsi Kalimantan Tengah, Jurnal Kesehatan Lingkungan Vol. 2 No. 2, 2006
Harijanto P.N, dkk, Malaria dari Molekuler ke Klinis, Buku Kedokteran, 2008
Muslim Azhari, Faktor Lingkungan yang Berpengaruh Terhadap Kejadian Infeksi Virus Dengue, Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia, Vol.3 No.1 , 2004, 8.
Muliawan Sylvia W & Surjawidjaja Julius E, Tinjauan Ulang Peranan Uji Widal sebagai Alat Diagnostik Penyakit Demam typoid di Rumah Sakit, Cermin Dunia Kedokteran No. 124, 1999, 14.
