PENERAPAN CASE BASED REASONING UNTUK SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS

Miswar Papuangan

Sari


Hepatitis merupakan kelainan hati berupa peradangan pada sel-sel atau jaringan hati yang
tergolong penyakit menular. Peradangan ditandai dengan peningkatan kadar enzim hati. Peningkatan ini disebabkan adanya gangguan atau kerusakan membran hati. Secara popular dikenal juga dengan istilah penyakit hati, sakit liver atau sakit kuning. Hepatitis dapat disebabkan oleh berbagai macam penyebab seperti virus, bakteri, parasit, jamur, obat-obatan, bahan kimia, alkohol, cacing, gizi buruk, dan bahkan autoimun. Penyakit hepatitis dapat menyerang siapa saja tidak pandang usia. Penelitian ini mengimplementasikan CBR untuk membantu melakukan diagnosis penyakit hepatitis. Proses diagnosis dilakukan dengan cara memasukkan permasalahan baru yang berisi gejala-gejala dan faktor resiko yang akan di diagnosis ke dalam sistem, kemudian melakukan proses perhitungan nilai similaritas antara permasalahan baru dengan kasus-kasus yang tersimpan di basis kasus menggunakan metode nearest neighbor yang dinormalisasikan dengan tingkat keyakinan pakar. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 117 kasus dengan 82 kasus yang disimpan di basis kasus dan 35 data kasus yang dijadikan sebagai kasus baru. Hasil pengujian sistem dengan menggunakan data rekam medik pasien dengan diagnosis yang tervalidasi pakar menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali tiga jenis penyakit hepatitis dengan tingkat akurasi sebesar 94,29%.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Althoff, K.D., 2001, Case-Based Reasoning,S.K. Chang, Handbook of Software Engineering &Knowledge EngineeringVol. 1,World Scientific, Singapore.

Bramer, M., 2007, Principles of Data Mining, Springer-Verleg, London.

Dienstag, J, L ., Isselbacher K, J.,2001, Toxic and Drug-Induced Hepatitis, di dalam: Braunwald E, Fauci AS, Kasper DL, Hauser SL, Longo DL, Jameson JL, Editor. Harrison’s Principles of Internal Medicine. Ed Ke-15 McGraw-Hill. New York.

Jha, M.K., Pakhira, D., dan Chakraborty, B., 2013, Diabetes Detection and Care Applying CBR Techniques, IJSCE, 6, 2, 132-137.

Mulyana, S., dan Hartati, S., 2009, Tinjauan Singkat Perkembangan Case-Based Reasoning, Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), ISSN 1979-2328, Yogyakarta, 23 Mei.

Nurdiansyah, Y., dan Hartati, S., 2014, Case-Based Reasoning Untuk Pendukung Diagnosa Gangguan Pada Anak Autis, Tesis, Prodi S2/S3 Ilmu Komputer, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Ong, L., S., Shepherd, B., Tong, L. C., Choen, F. S., Ho, H. K., Tang. C. L., Ho. Y. S., dan Tan. K., 1997, The Colorectal Cancer Recurrence Support (CARES) System, Artificial intelligence in Medicine Elsevier, vol 11, 175-188.

Pal, S. K., Shiu, S, C, K., 2004, Foundations of Soft Case-Based Reasoning. Wiley-Interscience Publication.

Rismawan, T., dan Hartati, S., 2012, Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan). IJCCS, 1, 1, 67-78.

Tempola, F., Arief, A., dan Muhammad M, 2017, Combination Of Case-Based Reasoning And Nearest Neighbour For Recommendation Of Volcano Status. IEEE, Yogyakarta. Indonesia.,vol. 2, pp.348-352, [2017 2nd International Conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE)]

Witten, I.H., dan Frank, E., 2005, Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2, Morgan Kaufmann Publisher, San Fransisco




DOI: http://dx.doi.org/10.33387/jiko.v1i1.1165

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.



 

 

 

P-ISSN : 2614 - 8897 | E-ISSN : 2656 -1948

View JiKO Stats :



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.