SISTEM TANYA JAWAB MENGENAI PENYAKIT ASMA MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING

Aris Yuda Pratama, Galih Wasis Wicaksono, Setio Basuki

Abstract


Asma merupakan penyakit inflamasi kronik yang biasanya menginfeksi saluran pernafasan, dan dapat mengakibatkan hiperresponsif jalan pernafasan yang mengakibat-kan sesak nafas dan rasa berat di dada. Berdasarkan data dari World Health Organitation (WHO) jumlah penderita penyakit asma di Indonesia pada tahun 2017 mencapai 1.923.000/orang. Dengan demikian, penulis akan membuat sistem tanya jawab berbentuk kalimat atau paragraf pertanyaan tentang keluhan mengenai penyakit asma yang diderita seseorang. Setelah itu, sistem akan memberikan jawaban atas pertanyaan dengan jawaban dalam bentuk diagnosis berdasarkan pengetahuan sistem. Sistem dalam penelitian ini memiliki pengetahuan tentang penyakit asma yang diperoleh berdasarkan metode Case Based Reasoning (CBR) dan disimpan dalam database digunakan sebagai basis kasus. Ketika ada kasus baru, sistem akan melakukan proses pencocokan menggunakan metode CBR dan kombinasi metode didalamnya. Didalam CBR terdapat tiga skenario, skenario pertama menggunakan metode Euclidean Distance (ED) dan Fast Cast Retrieval Nets (FCRN). Skenario kedua menggunakan metode Singular Value Decomposition (SVD) dan FCRN. Skenario ketiga menggunakan metode SVD, FCRN dan ditambah dengan kateglo. Dari ketiga skenario tersebut, digunakan untuk mengetahui kasus mana yang memiliki persentase kecocokan tertinggi dengan kasus baru. Pengujian K-fold cross validation menggunakan 100 kasus dengan nilai K=4. Hasil rata-rata nilai akurasi dari K-fold yaitu, pada skenario pertama diperoleh 0%, scenario kedua 31% dan skenario ketiga 31%.

Keywords


Case Based Reasoning (CBR), Asma, Fast Cast Retrieval Nets (FCRN)

Full Text:

PDF

References


Y. A. Putra, A. Udiyono, and S. Yuliawati, “Gambaran Tingkat Kecemasan dan Derajat Serangan Asma pada Penderita Dewasa Asma Bronkial,” J. Kesehat. Masy., vol. 6, 2018.

R. Aliyah, “Pengaruh Pemberian Konseling Apoteker Terhadap Hasil Terapi Pasien Asma Anak di Balai Pengobatan Penyakit Paru-Paru (BP4) Yogyakarta,” J. Permata Indones., vol. 6, no. 1, pp. 21–28, 2015.

O. R. Mafruhah, B. Syaputra, and C. P. S, “EVALUASI EFEKTIVITAS TERAPI PADA PASIEN ASMA DI RUMAH SAKIT KHUSUS PARU RESPIRA YOGYAKARTA KALASAN PERIODE NOVEMBER 2014 - JANUARI 2015,” vol. 12, no. 2, pp. 66–72, 2016.

S. Salamun, “Penerapan Algoritma Nearest Neighbor dan CBR pada Expert System Penyimpangan Perilaku Seksual,” J. Online Inform., vol. 2, no. 2, p. 63, 2018.

R. Adawiyah, “Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah,” Intensif, vol. 1, no. 1, pp. 63–73, 2017.

S. Basuki, A. Rizky, and G. W. Wicaksono, “Case Based Reasoning ( CBR ) for Medical Question Answering System,” vol. 3, no. 2, pp. 113–118, 2018.

G. W. Wicaksono, “CASE BASED REASONING MENGGUNAKAN METODE FAST CASE RETRIEVAL NETS UNTUK PENANGANAN PERTANYAAN - JAWABAN PROSEDUR TUGAS AKHIR DI GRUP JEJARING SOSIAL,” Universitas Gadjah Mada, 2014.

Minarn, I. Warman, and W. Handayani, “Case-Based Reasoning (Cbr) Pada Sistem Pakar Identifikasi Hama Dan Penyakit Tanaman Singkong Dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan,” J. TEKNOIF, vol. 5, no. 1, pp. 41–47, 2017.

R. Rizaldi, A. Kurniawati, C. V. Angkoso, T. Informatika, and U. T. Madura, “IMPLEMENTASI METODE EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK REKOMENDASI RECOMENDER SYSTEM OF APPAREL SIZE IN VIRTUAL FITTING ROOM BASED,” vol. 5, no. 2, 2018.

E. P. Silmina and R. Wardoyo, “Aplikasi Case Based Reasoning Untuk Identifikasi Serangan Hama Pada Tanaman Jeruk,” Transmisi, vol. 20, no. 3, p. 96, 2018.

Scott Deerwester, Richard Harshman, Susan T, George W, and Thomas K, “Indexing by Latent Semantic Analysis,” J. Am. Soc. Inf. Sci., vol. 41, no. 6, pp. 391–407, 1990.

A. Kontostathis and W. M. Pottenger, “A framework for understanding Latent Semantic Indexing (LSI) performance,” Inf. Process. Manag., vol. 42, no. 1 SPEC. ISS, pp. 56–73, 2006.

A. Rohani, M. Taki, and M. Abdollahpour, “A novel soft computing model (Gaussian process regression with K-fold cross validation) for daily and monthly solar radiation forecasting (Part: I),” Renew. Energy, vol. 115, pp. 411–422, 2018.




DOI: https://doi.org/10.22219/sentra.v0i5.3023

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Seketariat

Fakultas Teknik

Universitas Muhammadiyah Malang Kampus III

Jl. Raya Tlogomas 246 Malang, 65144