BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

(1)

1 1.1 Latar Belakang

1

Gizi buruk merupakan status kondisi seseorang yang kekurangan nutrisi, atau nutrisinya di bawah standar. Gizi buruk banyak dialami oleh bayi dibawah lima tahun (balita). Masalah gizi buruk dan kekurangan gizi telah menjadi keprihatinan dunia sebab penderita gizi buruk umumnya adalah balita dan anak-anak yang tidak lain adalah generasi penerus bangsa.

2

Menentukan status gizi balita dengan pengukuran antropometri.

Penggunaan antropometri untuk penilaian status gizi, dapat dilakukan dengan mengukur beberapa parameter ukuran tunggal dari tubuh manusia. Parameter yang paling sering digunakan adalah umur, berat badan, dan tinggi badan. Kombinasi antara beberapa parameter disebut indeks. Indeks antropometri yang umum digunakan dalam menilai status gizi adalah berat badan menurut umur, Tinggi badan menurut umur, dan berat badan menurut tinggi badan. Gizi buruk terbagi atas tiga jenis yaitu marasmus, kwashiorkor dan marasmus-kwashiorkor, untuk mengetahui jenis dari penyakit gizi buruk tidak hanya dengan antropometri tapi harus dilanjutkan dengan pemeriksaan fisik.

3

Berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdes) Indonesia tahun 2013,

prevalensi gizi buruk berdasarkan parameter berat badan menurut tinggi badan

adalah 12,1% (Riskesdas, 2013). Pada Tabel 1.1 memperlihatkan jumlah penderita

gizi buruk yang berobat di puskesmas di Indonesia mulai Januari 2014 sampai

dengan November 2014.

(2)

Tabel 0.1 Data jumlah penderita gizi buruk mulai Januari 2014-November 2014

Sumber: gizi.depkes.go.id No Provinsi

Kasus Balita Gizi Buruk Dirawat

(Inap+jalan) Sembuh Meninggal

1 Aceh 292 175 40

2 Sumatera Utara 862 708 74

3 Sumatera Barat 579 481 20

4 Riau 271 185 79

5 Jambi 38 33 4

6 Sumatera Selatan 105 54 16

7 Bengkulu 97 45 7

8 Lampung 146 101 17

9 Kepulauan Bangka Belitung 26 24 0

10 Kepulauan Riau 265 196 14

11 Daerah Khusus Ibukota Jakarta 584 543 31

12 Jawa Barat 3218 3017 128

13 Jawa Tengah 4782 3852 115

14 Daerah Istimewa Yogyakarta 283 214 11

15 Jawa Timur 3011 2797 109

16 Banten 1241 1148 44

17 Bali 176 146 13

18 Nusa Tenggara Barat 330 308 21

19 Nusa Tenggara Timur 456 446 10

20 Kalimantan Barat 202 171 13

21 Kalimantan Tengah 88 57 14

22 Kalimantan Selatan 160 85 6

23 Kalimantan Timur 241 139 23

24 Kalimantan Utara 113 93 7

25 Sulawesi Utara 23 21 2

26 Sulawesi Tengah 1250 1238 2

27 Sulawesi Selatan 223 157 23

28 Sulawesi Tenggara 213 196 2

29 Gorontalo 524 484 22

30 Sulawesi Barat 355 335 14

31 Maluku 110 108 2

32 Maluku Utara 439 374 46

33 Papua Barat 121 110 11

34 Papua 22 16 6

Jumlah 20,846 18,057 946

(3)

4

Berdasarkan dari kondisi tersebut maka suatu sistem cerdas berbasis komputer yang mampu mendiagnosis tipe gizi buruk pada balita akan sangat membantu terutama bagi tenaga medis pemula dan daerah tertinggal yang tidak mempunyai dokter ahli dalam melakukan diagnosis tipe penyakit gizi buruk. Dalam menyelesaikan permasalahan yang komplek memerlukan metode cepat, tepat dan akurat. Maka akan dibangun Case Based Reasoning (CBR) dan Rule Based Reasoning (RBR) untuk diagnosis tipe penyakit gizi buruk.

RBR menggunakan bahasa alami (if - then) yang mudah dipahami, mudah dikembangkan karena proses update rule dapat dilakukan dengan cukup mudah, dan memiliki konsistensi dalam pemeriksaan rule. Case-Based Reasoning adalah meniru kemampuan manusia, yaitu menyelesaikan masalah baru menggunakan jawaban atau pengalaman dari masalah lama (Watson, 1997). CBR dapat menghilangkan kebutuhan untuk ekstrak model atau kumpulan dari aturan-aturan.

Akuisisi pengetahuan pada CBR terdapat pada kumpulan pengalaman atau kasus- kasus sebelumnya. Selain itu, dengan CBR penalaran tetap dapat dilakukan jika ada data yang tidak lengkap atau tidak tepat (Wicaksono, dkk (2014).

CBR-RBR yaitu dengan proses CBR terlebih dahulu baru RBR, apabila pada proses CBR menghasilkan nilai similaritas yang lebih kecil dari threshold, maka akan dilanjutkan dengan RBR. RBR-CBR adalah proses yang dimulai dari RBR terlebih dahulu baru CBR, apabila pada proses RBR tidak menemukan diagnosis penyakit maka akan dilanjutkan dengan proses CBR. Sitem CBR dan RBR ini diharapkan mampu menggabungkan kelebihan masing-masing metode penalaran. Penerapan kombinasi kedua metode di atas merupakan hal yang semakin populer untuk dikaji dalam beberapa tahun belakangan ini (Prentzas dan Hatzilygeroudis, 2007).

5

Pada CBR pemecahan kasus baru dilakukan dengan mengadaptasi solusi

dari kasus-kasus lama yang sudah terjadi dimana mencari similaritas atau

tingkat kesamaan antara kasus baru dengan kasus lama adalah merupakan

tahapan yang paling penting (Pal dan Shiu, 2004). Penelitian ini menggunakan

metode nearest neighbour pada proses similaritas. Nearest Neighbord merupakan

suatu pendekatan untuk mecari kasus dengan menghitung kedekatan antara

(4)

kasus baru dengan kasus lama berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada (Kusrini dan Luthfi, 2009).

Tetapi jika case base memiliki jumlah yang banyak, maka akan muncul kendala dalam lamanya waktu yang diperlukan untuk memperoleh hasil dari proses pencarian kasus yang mirip karena sistem harus menghitung nilai kemiripan kasus baru terhadap semua kasus lama yang telah ada. Oleh karena itu, diperlukan proses indexing, yaitu proses pengelompokkan kasus yang ada berdasarkan fitur yang ditentukan. Dalam proses pengelompokan kasus ini metode yang peneliti menggunakan bayesian model.

RBR mendapatkan pengetahuan dari pakar dan buku-buku yang berhubungan dengan penyakit gizi buruk pada balita. Proses RBR pada penelitian ini menggunakan metode certainty factor. Sistem diagnosis yang dibangun diharapkan dapat membantu permasalahan yang dikemukakan di atas, karena sistem pakar ini dibuat bukan hanya berdasarkan teori-teori yang ada, namun juga berdasarkan pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki oleh dokter, serta berdasarkan rekam medis pasien. Sistem diagnosis ini juga dapat menjadi asisten yang berpengalaman bagi para tenaga medis untuk membatu melakukan diagnosis terhadap penyakit gizi buruk pada balita.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah dipaparkan, rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana membangun sistem diagnosis penyakit gizi buruk pada balita menggunakan case based reasoning dan rule based reasoning.

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah dalam penelitian ini meliputi :

1. Penyakit yang akan didiagnosis oleh sistem adalah penyakit yang terdiri dari kwashiorkor, marasmus dan marasmus-kwashiorkor.

2. Data kasus didasarkan pada hasil rekam medik pasien yang positif

terdiagnosis penyakit gizi buruk yang diperoleh dari poli anak pada

RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta.

(5)

3. Menggunakan metode bayesian model untuk proses indexing pada case based reasoning.

4. Menggunakan metode nearest neighbor untuk proses similaritas pada case based reasoning.

5. Menggunakan metode certainty factor pada proses rule based reasoning.

1.4 Tujuan Penelitian

Membangun sistem diagnosis penyakit gizi buruk pada balita dengan menggunakan case based reasoning dan rule based reasoning. Penggabungan kedua metode ini diharapkan dapat memberikan pertimbangan yang lebih mendalam dalam menghasilkan diagnosis bagi pasien penderita gizi buruk pada balita.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk membantu dokter khususnya tenaga medis yang menangani balita maupun asisten dokter agar mampu melakukan diagnosis penyakit gizi buruk pada balita dengan baik, sehingga pasien dapat ditangani dengan lebih mudah dan cepat.

1.6 Keaslian Penelitian

Berdasarkan studi pustaka yang telah dilakukan, penulis dapat mengatakan bahwa penelitian yang membahas tentang sistem diagnosis penyakit gizi buruk pada balita menggunakan penggabungan CBR dan RBR belum pernah dilakukan sebelumnya. Penelitian serupa yang pernah dilakukan sebelumnya adalah mengenai pembuatan sistem pakar diagnosis penyakit gizi buruk menggunakan metode lain, CBR pada studi kasus lain, serta penggunaan kombinasi CBR dan RBR pada studi kasus lain yang akan dipaparkan pada tinjauan pustaka.

1.7 Metodologi Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak yang

terdiri dari tahap-tahap berikut ini:

(6)

1. Studi Pustaka.

Studi pustaka dilakukan dengan mempelajari literatur-literatur yang mendukung penelitian. Literatur yang dipelajari berkaitan dengan penggunaan metode CBR dan RBR untuk mendiagnosis jenis penyakit, literatur tentang penyakit gizi buruk, literatur penggunaan metode bayesian untuk indexing, nearest neighbor untuk menemukan similarity dari suatu kasus untuk proses CBR dan certainty factor untuk proses RBR. Literatur ini diperoleh dari berbagai sumber antara lain dari jurnal ilmiah, laporan hasil penelitian dan buku.

2. Pengumpulan Data.

Data diperoleh dari rekam medis pasien pengidap penyakit gizi buruk pada RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta dan konsultasi dengan pakar dokter spesialis anak.

3. Analisa Kebutuhan dan Kepentingan Data.

Analisis kebutuhan merupakan tahap untuk melakukan analisis pada data yang telah diperoleh sehingga didapatkan fitur-fitur untuk digunakan dalam penalaran berbasis aturan dan kasus, menganalisis kebutuhan input, proses dan kebutuhan output.

4. Implementasi Rancangan Sistem/Coding.

Merupakan tahap pembuatan sistem berdasarkan hasil perancangan sistem. Rancangan sistem akan dibangun dengan menggunakan sistem operasi Windows 8 dengan bahasa pemrograman visual Foxpro.

5. Pengujian

Tahap ini merupakan pengujian terhadap sistem yang dibuat yang dilakukan dengan menggunakan data uji kasus yang baru untuk memastikan bahwa aplikasi telah berjalan dengan baik dan menghasilkan keputusan yang tepat. Pengujian sistem dilakukan dengan empat skenario, skenorio satu adalah pengujian dengan CBR.

Skenario dua adalah pengujian dengan CBR-RBR dengan CBR terlebih

dahulu, apabila pada proses CBR menghasilkan diagnosis dibawah

threshold maka akan dilanjutkan dengan RBR. Skenario tiga pengujian

(7)

dengan RBR. Skenario empat pengujian dengan RBR dan CBR dengan RBR terlebih dahulu.

6. Evaluasi dan Perbaikan Kesalahan.

Tahapan ini merupakan tahapan untuk melakukan evaluasi dan perbaikan setelah dilakukan implemetasi sistem. Jika hasil pengujian menunjukan bahwa aplikasi yang dikembangan sudah benar maka proses perbaikan tidak perlu dilakukan dan jika belum benar maka proses perbaikan dapat dilakukan diantaranya dengan melakukan perbaikan pada basis aturan, basis kasus, retrieval, dan perhitungan pencarian similaritas antara kasus lama dengan kasus baru

7. Penyusunan Laporan.

Merupakan tahap akhir dalam penelitian ini dengan memberikan hasil dan membuat laporan penelitian.

1.8 Sistematika Penulisan

Penulisan tesis ini terdiri dari 7 bab yaitu pendahuluan, tinjauan pustaka, landasan teori, analisis dan perancangan sistem, implementasi sistem, hasil dan pembahasan, serta kesimpulan dan saran.

BAB I. PENDAHULUAN

Bab I membahas latar belakang masalah sehingga perlu dilakukannya penelitian ini, perumusan masalah, batasan masalah, keaslian penelitian, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan penelitian.

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

Pada Bab II diuraikan tentang penelitian-penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya serta menghubungkannya dengan penelitian yang dilakukan.

Penelitian yang diacu meliputi penelitian terkait dengan Case Based Reasoning

(CBR) dan Rule Based Reasoning (RBR) yang menggunakan gabungan kedua

metode pendekatan serupa, serta penelitian yang terkait dengan pembuatan sistem

cerdas penyakit gizi buruk pada balita.

(8)

BAB III. LANDASAN TEORI

Pembahasan dalam bab III meliputi teori-teori yang digunakan dalam penelitian, meliputi CBR, RBR, Bayesian model indexing, nearest neigbor, certainty factor, serta penyakit gizi buruk pada balita.

BAB IV. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab IV menjelaskan rancangan sistem diagosis dengan menggunakan Case Based Reasoning dan Rule Based Reasoning dalam mendiagnosis penyakit gizi buruk pada balita.

BAB V. IMPLEMENTASI SISTEM

Pembahasan pada implementasi sistem berisi mengenai implementasi dari rancangan sistem yang telah dibuat sebelumnya.

BAB VI. HASIL DAN PEMBAHASAN

Pembahasan pada Bab VI meliputi hasil dari implementasi yang telah dilakukan dan ditampilkan hasil dari implementasi tersebut. Pada bab ini memuat hasil akurasi dari sistem yang telah dibuat sesuai dengan data pengujian yang digunakan.