Implementasi Case Base Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi dan Mulut

Authors

  • Fryda Fatmayati Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta
  • - Kusrini Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta
  • Emha Taufiq Lutfi Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v16i1.1331

Abstract

Penyakit gigi dan mulut dapat dialami oleh semua orang mulai dari anak-anak hingga dewasa.Namun karena biaya berobat ke dokter gigi yang mahal maka masyarakat enggan memeriksanakan keluhannya terutama pada masyarakat kalangan menengah ke bawah. Padahal jika penyakit gigi dan mulut tidak segera dirawat akan bertambah parah. Case-Based Reasoning meniru kemampuan manusia, yaitu menyelesaikan masalah baru menggunakan jawaban atau pengalaman dari masalah lama.Penyajian pengetahuan (knowledge representation) dibuat dalam bentuk kasus-kasus (case).Setiap kasus berisi masalah dan jawaban, sehingga kasus lebih mirip dengan suatu pola tertentu.Cara kerja Case-Based Reasoning adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama. Jika tidak ada yang cocok maka Case-Based Reasoning akan melakukan adaptasi, dengan cara memasukkan kasus baru tersebut ke dalam database penyimpanan kasus (case base), sehingga secara tidak langsung pengetahuan CBR akan bertambah. Tujuan dari penelitian ini, yaitu mengetahui kemiripan kasus baru dan kasus lama dengan penerapan Case-Based Reasoning (CBR) dan membandingkan dua metode yang digunakan, yaitu Extended Jaccard Coefficient (Tanimoto Coefficient) dan Euclidean Distance similarity dengan memilih hasil akurasi terbaik dari kedua metode tersebut. Hasil pengujian terhadap data uji penyakit gigi dan mulut menunjukkan sistem memiliki unjuk kerja dengan tingkat akurasi menggunakan metode Extended Jaccard Coefficient sebesar 95.24% dan Euclidean Distance Similarity sebesar 100%.   Kata kunci—Case Base Reasoning, Extended Jaccard Coefficient, Euclidean Distance Similarity, penyakit gigi dan mulut 

References

Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta

Hidayat, D., 2015, Case-Based Reasoning untuk diagnosis diabetes mellitus, thesis, S2 Ilmu Komputer, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta

Labellapansa, A., 2013, Sistem penalaran berbasis aturan dan kasus untuk diagnosa gangguan kejiwaan psikosis, thesis, S2 Ilmu Komputer, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.

Nugraheni, M., 2015, Sistem penalaran berbasis kasus untuk pendukung diagnosis gangguan penyakit pada unggas , thesis, S2 Ilmu Komputer, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta,

Downloads

Published

2017-02-06