Top Banner Advertisement

PENDEKSIAN DINI DEMAM BERDARAH DENGAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM


ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

UNTUK DIAGNOSA DEMAM BERDARAH (Dengue Hemorragic Fever)

Salah satu kunci penting agar selamat dari ancaman fatal berbagai penyakit adalah pendektesian dini. Semakin awal suatu penyakit terdeteksi, semakin besar harapan untuk sembuh. Hal tersebut berlaku pula untuk penykit demam berdarah. Tahun 2004, Dinas Kesehatan Prov. DKI Jakarta mencatat ada 20.643 kasus demam berdarah dengan kematian 91 jiwa atau tingkat kematian 0,44 %. Keterlambatan diagnosis menjadi salah satu penyebab kematian. Maka, menekan angka kematian dapat dilakukan dengan deteksi dini yang tepat sehingga pertolongan dapat dilakukan segera.

Keahlian dokter sangat penting dalam mendignosa demam berdarah secara klinis. Namun, tentu saja pendektesian ini harus dibantu oleh fasilitas yang memadai. Sayangnya, tidak semua fasilitas kesehatan dilengkapi dengan laboratoriuman yang dibutuhkan untuk pendektesian demam berdarah. Kondisi ini dialami terutama oleh puskemas di pelosok. Bahkan mungkin, seorang dokter ahli pun sulit didapatkan di berbagai pelosok terpencil. Jangankan di daerah terpencil, di kota besar dengan situasi di zaman ini, kemacetan lalu lintas kesibukan, jam kerja yang ketat, bisa menempatkan kita pada situasi sulit menemui dokter di saat genting. Saat seperti inilah kita membutuhkan alat bantu untuk mendiagnosa penyakit dengan bantuan aplikasi.

Di zaman teknologi yang maju pesat seperti saat ini, diagnosa penyakit dapat dibantu oleh aplikasi komputer. Penggunaan aplikasi ini dapat membantu mendiagnosa penyakit ketika fasilitas laboratorium tidak tersedia. Aplikasi pendektesian demam berdarah dibuat dengan sistem pakar yang merupakan bagian dari Artificial Intellegensia (kecerdasan buatan). Tepatnya, aplikasi diagnosa demam berdasarh ini menggunakan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Sebelumnya, sistem ANFIS ini dikembangkan oleh JSR Jang pada tahun 1992. Kemudian tahun 2003 Castelo menggunakan sistem Neuro Fuzzy yang disebut Kemel untuk mendiagnosa penyakit kulit.

Bagaimana mekanismenya sehingga aplikasi ini dapat membantu manusia melakukan diagnosa? Intinya adalah kita mentransfer ilmu pengetahuan yang dimiliki dokter ke dalam aplikasi. Langkahnya adalah pertama mengakuisisi atau mengambil pengetahuan pakar. Kedua melakukan inferensi atau membuat kesimpulan dengan menggunakan sistem inferensi fuzzy tipe Takagi-Sugeno. Ketiga menggunakan pembelajaran jaringan syaraf tiruan menggunakan algoritma pembelajaran hybrid. Selanjutnya di langkah ke empat kita membangun Neuro-Fuzzy yaitu ANFIS untuk diagnosa tata laksana penyakit Demam Berdarah Dengu atau menguji Haemorragic Fever. Dengan kata lain, semua proses tersebut adalah mengalihkan/mentransfer keahlian dokter menggunakan pelatihan ke suatu sistem pakar. Maka, terbentuklah sistem yang telah dilatih. Sistem yang telah dilatih tersebut mempunyai keahlian menyerupai keahlian pakar, dalam hal ini dokter. Tentu saja keahlian yang dimilik hanya terbatas pada yang dilatihkan kepadanya, yakni melakukan diagnosa demam berdarah. Terakhir melakukan uji coba model, atau menguji apakah dapat berfungsi dengan baik. Hasil uji coba menyatakan Aplikasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk diagnosa Demam Berdarah berfungsi “sangat baik”. Dalam situasi kita sulit menemui seorang dokter, atau di tempat yang tidak memiliki fasilitas laboratorium lengkap yang dibutuhkan untuk mendeteksi demam berdarah, aplikasi ini dapat membantu dokter apakah seorang pasien positif DB atau tidak.

Jadi, aplikasi memungkinkan kitamelakukan pendektesian dini demam berdarah secara mandiri sehingga kita dapat melakukan pertolongan pertama secara cepat dan tepat. Pertolongan pertama yang diberikan dengan cepat dan tepat diharapkan dapat menghindarkan risiko fatal.

Secara teknis cara kerja aplikasi ini adalah sebagai berikut. Gejala klinis penyakit Demam Berdarah yakni, demam bercak di kulit, pendarahan spontan dan uji tornikuet merupakan kriteria dalam desain struktur data yang menggunakan himpunan fuzzy. Kriteria direpresentasikan sebagai data fuzzy. Setiap kriteria memiliki parameter yang mencerminkan keanggotan pada himpunan fuzzy. Kemudaian berdasarkan wawancara dengan pakar kita tentukan nilai fungsi keanggotaan setiap gejala klinis. Terlampir tabel yang memaparkan nilai fungsi setiap gejala klinis.

Demam

Nilai

Pengukuran

Rendah

36,0 – 37,3

Suhu 36,0 – 37,3 ºC dan lama demam 1 - 2 hari

Sedang

36,5 – 38,5

Suhu 36,5 – 38,5 ºC dan lama demam 3 atau 6 hari

Tinggi

38,0 – 42,0

Suhu 38,0 – 42,0 ºC dan lama demam 4 - 5 hari

Tabel 1. Nilai Fuzzy Demam

 

Bercak

Nilai Skor

Pengukuran

Sedikit

0,00 – 0,40

jumlah petekia < 4 per lingkaran diameter 2.8 cm

Sedang

0,25 – 0,75

jumlah petekia 4-9 per lingkaran diameter 2.8 cm

Banyak

0,60 – 1,00

jumlah petekia ≥ 10 per lingkaran diameter 2.8 cm

Table 2. Nilai Fuzzy Bercak

 

Pendarahan

Nilai Skor

Pengukuran

Tidak jelas

0,00 – 0,40

Pendarahan hidung atau gusi sedikit.

Jelas

0,25 – 0,75

Pendarahan hidung atau gusi banyak.

Sangat jelas

0,60 – 1,00

Ditemukan hematemesis atau melena

Tabel 3. Nilai Fuzzy Pendarahan

Uji tornikuet

Nilai Skor

Pengukuran

Negatif

0,00 – 0,40

jumlah petekia < 4 per lingkaran diameter 2.8   cm pada fossa cubiti.

Ragu-ragu

0,25 – 0,75

jumlah petekia 4-9 per lingkaran diameter 2.8   cm pada fossa cubiti.

Positif

0,60 – 1,00

jumlah petekia ≥ 10 per lingkaran diameter 2.8   cm pada fossa cubiti.

Tabel 4. Nilai Fuzzy Uji Torkinuet

Berikutnya, berdasarkan pendapat pakar dibuatlah aturan kaidah IF THEN untuk penghitungan data fuzzy dengan ANFIS. Contoh aturan tampak pada tabel berikut

 

Rule-1

IF demam rendah AND bercak sedikit AND pendarahan_spontan tidak_jelas AND uji_tornikuet negatif

THEN bukan DBD

Rule-2

IF demam tinggi AND bercak banyak AND pendarahan_spontan sangat_jelas AND uji_tornikuet positif

THEN DBD

Tabel 5. basis Aturan

Dari hasil pengujian pada aplikasi dapat ditarik kesimpulan bahwa ANFIS dapat diguanakan secara selektif

Untuk diagnosa demam berdarah. Aplikasi ANFIS dapat digunakan dengan baik apabila terpenuhi kondisi minimal sesuai aturan. Dalam hal ini kondisi minimal tersebut adala pasien menunjukkan satu manisfestasi pendarahan dan menderita demam.

Demikianlah, bagaimana teknologi aplikasi komputer dapat dimanfaatkan dalam dunia medis. Tepatnya bagaimana aplikasi ANFIS dapat memungkinkan kita melakukan diagnosa mandiri terhadap penyakit demam berdasah. Aplikasi ini belum secara resmi dapat digunakakan, hanya merupakan model yang baru diuji penggunaannya dalam percobaan. Kelak, aplikasi ini dapat dikembangkan dan disempurnakan sehingga dapat diresmikan layak digunakan dan membantu manusia melakukan pendektesian dini demam berdarah agar pertolongan pertama dapat dilakukan secara cepat dan tepat.

Referensi:

Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Untuk Diagnosa Demam Berdarah Dengue

     Afan Galih Salman Teknik Informatika, FASILKOM Universitas Bina Nusantara

 

 

 

           

  • Judul : PENDEKSIAN DINI DEMAM BERDARAH DENGAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
  • Di tulis oleh :
  • Tanggal : 10 November 2015
  • Kategori : Wawasan IT
  • Tags : DEMAM BERDARAH, FUZZY, ANFIS, DIAGNOSA, ARTIFICIAL INTELEGENCE, KECERDASAN BUATAN ADAPTIVE, NEURO, INFERENCE, SYSTEM, tKAGI-SUGENO, ALGORITMA, PEMBELAJARAN, HYBRID


  • Blogger Comments
  • Facebook Comments

0 Komentar :

Tambah Komentar





Top