Analisis dan Implementasi Sistem Pendiagnosis Penyakit Tuberculosis Menggunakan Metode Case-Based Reasoning

Abstract

Tuberculosis atau yang dikenal dengan TB,
adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh sebuah virus yang
bernama Mycobacterium tuberculosis. Penyakit ini termasuk
mematikan karena menyerang oragan paru-paru. Di Indonesia
sendiri, pada tahun 2012, data dari Kementrian Kesehatan
Indonesia menyebutkan bahwa 1 orang meninggal setiap 8 menit
karena penyakit TB ini. Hal ini jelas menunjukan betapa
bahayanya jenis penyakit ini. Berangkat dari hal ini, penulis
memiliki ide untuk mengembangkan suatu aplikasi sistem
berbasis pengetahuan yang bertujuan untuk membantu dokter
dalam mendiagnosis penyakit TB. Aplikasi atau sistem yang
dikembangkan ini menggunakan metode Case-Based Reasoning
(CBR). Data yang digunakan adalah data rekam medis pasien
pengidap penyakit TB dengan kasus yang baru atau pasien yang
baru mengalami penyakit TB sebanyak satu kali. Data tersebut
akan diolah untuk menjadi acuan saat pasien memasukkan
gejala yang dialaminya. Perthitungan similarity antara kasus
lama dan baru pada sistem menggunakan probabilitas Bayes.
Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, sistem berbasis
pengetahuan yang dibangun menggunakan metode CBR ini
mampu mendiagnosis penyakit TB dengan baik. Rata-rata
akurasi sistem dalam mendiagnosis TB dalam berbagai kondisi
bernilai sekitar 85% dan tingkat akurasi tertinggi sistem
mencapai 90%. Nilai tersebut dinilai cukup memuaskan karena
telah memenuhi kualifikasi minimum yang ditentukan oleh
WHO, serta mampu mencapai rata-rata kemampuan dokter di
Indonesia dalam mendiagnosis TB.