Click here to load reader

APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA MEDIS Faizal-8-stmikelrahma.pdf · PDF fileanterior, Glaukoma akut, Glaukoma kronik, Katarak dan Kalazion. HASIL DAN PEMBAHASAN Dasar dari CBR

  • View
    224

  • Download
    0

Embed Size (px)

Text of APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA MEDIS Faizal-8-stmikelrahma.pdf · PDF fileanterior,...

  • CASE BASED REASONING DIAGNOSIS PENYAKIT MATA

    Edi Faizal STMIK EL RAHMA

    e-mail: [email protected]

    ABSTRACT Approximately 83% of the information obtained from vision, while the rest is derived from other

    senses, such as hearing, smell, taste and touch. Therefore, keep your eyes healthy living activities shall be conducted so as not disturbed. In fact we often forget to make eye care, but as well as other parts of the body, the eyes may be affected by the disorder or health problems.

    The problem that arises is the availability of doctors and eye care costs not less, when the patient wants to know his disease and need immediate treatment. Determination of disease a patient with certain symptoms, it is often not enough to knowledge possessed by a doctor, but need to pay attention to similar cases or events similar to these patients.

    A concept in the field of artificial intelligence that uses case-based reasoning for analysis and decision making. The decision is determined by calculating the similarity between the new case with the old cases that have occurred. Key Word : Eye Diseases, Case Based Reasoning, Similarity.

    PENDAHULUAN Mata merupakan Organ panca indera manusia yang sangat penting. Dengan mata,

    banyak hal secara normal dan wajar dapat dilakukan. Mata merupakan indra yang paling penting dalam menerima informasi. Sekitar 83 persen informasi diperoleh dari penglihatan, sedangkan sisanya diperoleh dari indra yang lain, seperti pendengaran, penciuman, pengecapan dan perabaan.

    Karena itu, menjaga kesehatan mata wajib dilakukan agar aktivitas hidup tidak terganggu. Kenyataannya kita sering lupa untuk melakukan perawatan mata, padahal seperti halnya bagian tubuh yang lain, mata mungkin saja terkena gangguan atau masalah kesehatan. Gangguan-ganguan tersebut bisa disebabkan oleh udara yang tidak bersih atau terpolusi, radiasi sinar matahari, radiasi akibat terlalu lama di depan komputer, dan gangguan-gangguan lainnya. Permasalahan selanjutnya yang muncul adalah ketersediaan dokter dan biaya pengobatan yang tidak sedikit, padahal pasien ingin mengetahui penyakit yang dideritanya, dan perlu penanganan yang segera.

    Penentuan penyakit seorang pasien dengan gejala-gejala tertentu, seringkali tidak cukup dengan pengetahuan yang dimiliki seorang dokter, tetapi perlu memperhatikan kasus- kasus serupa atau yang mirip dengan kejadian pasien tersebut. Dalam bidang kecerdasan buatan muncul sebuah konsep sistem yang menggunakan penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning) untuk melakukan analisis dan penentuan keputusan.

    Berdasarkan hal diatas, dipandang perlu adanya sistem pakar dengan penalaran berbasis kasus untuk mendiagnosa penyakit mata pada manusia serta rekomendasi penanganannya.

    Penalaran Berbasi Kasus (Case Based Reasoning)

    Case Base Reasoning telah diaplikasikan dalam banyak bidang yang berbeda. Dari berbagai bidang aplikasi tersebut menunjukan berapa luasnya cakupan CBR, kebanyakan

  • FAHMA Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 2, Mei 2012

    27

    merupakan aplikasi dalam kerangka kecerdasan buatan. Bidang aplikasi tersebut antara lain, hukum, kedokteran, rekayasa, komputasi, jaringan komunikasi, desain pabrik, keuangan, penjadwalan, bahasa, sejarah, makanan/nutrisi, penemuan rute dan lingkungan (Mulyana dan Hartati, 2009).

    CBR adalah suatu model penalaran yang penggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan keseluruhannya dengan pemrosesan memori. Tugas tersebut dilakukan dengan memanfaatkan kasus yang pernah dialami oleh sistem, yang mana kasus merupakan pengetahuan dalam konteks tertentu yang mewakili suatu pengalaman yang menjadi dasar pembelajaran untuk mencapai tujuan sistem (Pal dan Shiu, 2004). Menurut Riesback dan Schank (1989), definisi CBR merupakan suatu teknik pemecahan masalah, yang mengadopsi solusi masalah-masalah sebelumnya yang mirip dengan masalah baru yang dihadapi untuk mendapatkan solusinya.

    Kasus-kasus pada masa lalu disimpan dengan menyertakan fitur-fitur yang menggambarkan karakteristik dari kasus tersebut beserta solusinya. Beberapa definisi yang berkaitan dengan CBR, antara lain: a. Suatu case-based reasoner memecahkan permasalahan baru, dengan mengadaptasikan

    solusi yang digunakan untuk memecahkan masalah yang lama (Riesbeck dan Schank, 1989).

    b. CBR adalah cara orang menggunakan kasus-kasus untuk memecahkan permasalahan dan cara membuat mesin dapat menggunakannya (Kolodner, 1992).

    c. CBR adalah suatu pendekatan terbaru untuk memecahkan masalah dan belajar (Aamodt dan Plaza, 1994).

    d. CBR adalah penalaran dengan mengingat (Leake, 1996). CBR dapat direpresentasikan sebagai suatu siklus proses yang dibagi menjadi

    empat sub proses (Aamodt dan Plaza, 1994), yaitu: a. Retrieve yaitu mencari kasus-kasus sebelumnya yang paling mirip dengan kasus baru. b. Reuse yaitu menggunakan kembali kasus-kasus yang paling mirip tersebut untuk

    mendapatkan solusi untuk kasus yang baru. c. Revise yaitu melakukan penyesuaian dari solusi-solusi kasus-kasus sebelumnya agar

    dapat dijadikan solusi untuk kasus yang baru. d. Retain yaitu memakai solusi baru sebagai bagian dari kasus baru, kemudian kasus

    baru di-update ke dalam basis kasus

  • FAHMA Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 2, Mei 2012

    28

    Gambar 1. Siklus CBR (Aamodt dan Plaza, 1994)

    Pada Gambar 1 dijelaskan mengenai tahapan proses CBR yaitu kasus baru dicocokkan dengan kasus-kasus yang ada di dalam basis data penyimpanan kasus dan menemukan satu atau lebih kasus yang mirip (retrieve). Solusi yang dianjurkan melalui pencocokan kasus kemudian digunakan kembali (reuse) untuk kasus yang serupa, solusi yang ditawarkan mungkin dapat dirubah dan diadopsi (revise). Jika kasus baru tidak ada yang cocok di dalam database penyimpanan kasus, maka CBR akan menyimpan kasus baru tersebut (retain) di dalam basis data pengetahuan.

    Teknik-teknik yang digunakan untuk mengimplementasikan sebuah sistem CBR yaitu: a. Case Representation

    Suatu kasus dapat diselesaikan dengan memanggil kembali kasus sebelumnya yang sesuai atau cocok dengan kasus baru. Kasus dapat direpresentasikan dalam berbagai bentuk, seperti representasi preposisional, representasi frame, representasi formlike dan kombinasi dari ketiganya (Pal dan Shiu, 2004). Kasus akan direpresentasikan dalam bentuk frame seperti terlihat pada gambar 2, selanjutnya data kasus akan disimpan ke dalam database secara terindeks untuk mempercepat proses retrieval nantinya.

  • FAHMA Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 2, Mei 2012

    29

    Gambar 2. Frame Basis Kasus

    b. Case Retrieval Retrieval merupakan inti dari CBR, yaitu proses menemukan dalam case-base,

    kasus-kasus yang paling dekat dengan kasus saat ini. Pengambilan kasus yang efektif harus menggunakan kriteria seleksi yang menentukan bagaimana basis kasus dicari. Teknik retrieval yang paling sering diselidiki sejauh ini, adalah k-nearest neighbor, pohon keputusan dan turunannya. Teknik ini menggunakan smimilarity metric untuk menentukan ukuran kedekatan (similarity) antar kasus (Pal dan Shiu, 2004). Perhitungan similarity menggunakan metode block city dengan rumus sebagai berikut:

    ....(1)

    Jika tingkat kemiripan antara kasus lama dengan kasus baru cukup tinggi maka kasus tersebut akan di-reuse dimana solusi kasus lama tersebut akan digunakan kembali sebagai solusi kasus baru.

    c. Case Adaptation Adaptasi merupakan proses memindahkan solusi dari kasus yang berhasil di-

    retrieve menjadi solusi pada kasus yang baru. Sejumlah pendekatan dapat digunakan untuk adaptasi kasus antara lain (Vorobieva dkk, 2003): 1. Substitution. Ketika beberapa terapi alternatif yang sangat mirip, tetapi memiliki

    tambahan efek yang berbeda, terapi yang memiliki efek yang tidak sesuai maka akan diganti dengan terapi yang lebih cocok. Teknik ini hanya dapat diterapkan pada terapi baru, bukan pada yang sudah ada yang merupakan bagian dari seluruh rangkaian terapi diberikan kepada pasien, karena seluruh solusi mungkin tidak seimbang.

    2. Compensation. Terdapat strategi dalam praktek medis untuk mengkompensasi suatu efek yang tidak diinginkan dari terapi dengan obat, meskipun obat ini secara teoritis mungkin mengakibatkan efek yang tidak diinginkan.

    3. Modification. Kadang-kadang efek yang tidak diinginkan dapat dihilangkan dengan modifikasi. Termasuk dosis obat dan cara pemakaian. Selain itu, modifikasi merupakan bagian pelengkap dari setiap adaptasi.

    4. Elimination. Terkadang terapi dapat diberikan tanpa pergantian apapun, misalnya

  • FAHMA Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 2, Mei 2012

    30

    ketika terapi menggandakan efek satu sama lain. 5. Monitoring adalah suatu bentuk khusus dari manajemen terapi. Penyakit kronis

    membutuhkan pemantauan yang sistematis. Berdasarkan hasil uji laboratorium dan perubahan pada kondisi pasien maka dosis harus diperbarui. Adaptasi dalam bentuk monitoritng seringkali cukup dengan modifikasi dosis.

    Adaptasi yang diterapkan pada solusi kasus baru adalah dengan mengambil solusi pada kasus sebelumnya. Jika kasus baru dan kasus lama sangat mirip, maka tidak dilakukan modifikasi. Akan tetapi jika dipandang perlu adanya modifikasi solusi pada kasus baru, maka hal ini hanya dapat dilakukan oleh pakar (dokter spesialis). Modifikasi dapat dilakukan dengan menghilangkan (elimination), mengganti (subtitution) atau mengubah dosis dan aturan pakai obat pada solusi baru.

    Penyakit Mata

    Mata manusia merupakan organ panca indera yang sangat penting. Umumnya apa yang kita pelajari disampaikan kepada kita melalui mata, dan hampir segala sesuatu yang