Beberapa penelitian yang telah dilakukan tentang sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit kanker sejak dini. Salah satunya adalah “Sistem Pakar Dalam Mengidentifikasi Penyakit Kanker Pada Anak Sejak Dini dan Cara Penanggulangannya (Mukhlis Ramadhan, 2011)”. Hasil dari penelitian ini menjelaskan mengenai gejala, jenis penyakit, dan penanggulangannya. Sistem pakar yang juga digunakan untuk mendiagnosa penyakit kanker adalah “Diagnosa Penyakit kanker Payudara dengan Menggunakan Sistem Fuzzy MADM/Multi Atribute Decision Making (Iskandar Zulkarnaini, 2013)”. Pada penelitian ini mampu merengking atau mendapatkan dan menggambarkan jenis stadium yang dialami oleh penderita kanker payudara
Berdasarkan uraian diatas  maka penulis mendapat ide untuk memamfaatkan teknologi komputer  yaitu dengan merancang  sistem pakar yang digunakan oleh user/pemakai melalui web/online untuk membantu dalam mendiagnosa penyakit kanker pada manusia. Data dan penyakit serta penyebarannya melakukan penelitian di RSUD dr. Fauziah Bireuen.
Berdasarkan uraian diatas penulis tertarik untuk menyusun tugas akhir dengan judul “Diagnosa Penyakit Kanker Pada Manusia Dengan Menggunakan Model MCDM (Multi Criteria Decision Making)”


A    Analisa Penyakit Kanker
            Stadium penyakit kanker adalah suatu keadaan dari hasil penilaian dokter saat mendiagnosis suatu penyakit kanker yang diderita pasiennya, sudah sejauh manakah tingkat penyebaran kanker tersebut baik ke organ atau jaringan sekitar maupun penyebaran ketempat lain. Stadium hanya dikenal pada tumor ganas atau kanker dan tidak ada pada tumor jinak. Salah satu cara untuk menentukan suatu stadium kanker berdasarkan klasifikasi sistem TNM yang direkomendasikan oleh UICC (International Union Against Cancer dari World Health Organization)/ AJCC (American Joint Committee On cancer yang disponsori oleh American Cancer Society dan American College of Surgeons).
            TNM merupakan singkatan dari “T” yaitu tumor size atau ukuran tumor , “N” yaitu node atau kelenjar getah bening regional dan “M” yaitu metastasis atau penyebaran jauh. Ketiga faktor T, N, dan M dinilai baik secara klinis sebelum dilakukan operasi, juga sesudah operasi dan dilakukan pemeriksaan histopatologi (PA). Pada kanker payudara, penilaian TNM sebagai berikut:
·         T (tumor size), ukuran tumor:
·         T 0: tidak ditemukan tumor primer
·         T 1: ukuran tumor diameter 2 cm atau kurang
·         T 2: ukuran tumor diameter antara 2-5 cm
·         T 3: ukuran tumor diameter > 5 cm
·         T 4: ukuran tumor berapa saja, tetapi sudah ada penyebaran ke kulit atau dinding dada atau pada keduanya, dapat berupa borok, edema atau bengkak, kulit payudara kemerahan atau ada benjolan kecil di kulit di luar tumor utama
·         N (node), kelenjar getah bening regional (kgb):
·         N 0: tidak terdapat metastasis pada kgb regional di ketiak/aksilla
·         N 1: ada metastasis ke kgb aksilla yang masih dapat digerakkan
·         N 2: ada metastasis ke kgb aksilla yang sulit digerakkan
·         N 3: ada metastasis ke kgb di atas tulang selangka (supraclavicula) atau pada kgb di mammary interna di dekat tulang sternum
·         M (metastasis), penyebaran jauh:
·         M x: metastasis jauh belum dapat dinilai
·         M 0: tidak terdapat metastasis jauh
·         M 1: terdapat metastasis jauh
Setelah masing-masing faktor T, N, dan M didapatkan, ketiga faktor tersebut kemudian digabung dan akan diperoleh stadium kanker sebagai berikut:
·         Stadium 0: T0 N0 M0
·         Stadium 1: T1 N0 M0
·         Stadium II A: T0 N1 M0/T1 N1 M0/T2 N0 M0
·         Stadium II B: T2 N1 M0 / T3 N0 M0
·         Stadium III A: T0 N2 M0/T1 N2 M0/T2 N2 M0/T3 N1 M0
·         Stadium III B: T4 N0 M0/T4 N1 M0/T4 N2 M0
·         Stadium III C: Tiap T N3 M0
·         Stadium IV: Tiap T-Tiap N-M1

B.    Analisa Kebutuhan Sistem
            Kebtuhan informasi merupakan kebutuhan yang ada pada sistem dan informasi yang dihasilkan oleh sistem. Kebutuhan informasi pada sistem pakar Diagnosa Penyakit Kanker Pada Manusia Dengan Menggunakan Model MCDM (Multi Criteria Decision Making)” adalah menentukan kriteria. Adapun kriteria yang telah ditentukan yaitu Ukuran Tumor (C1), N (Node) Kelenjar Getah Bening (kgb) (C2), M (Metastasis), Penyebaran Jauh (C3), dan Test Mengaji (C4).
            Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu tingkat kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan kedalam metode SAW. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiapkriteria sebagai berikut :
Sangat Rendah (SR)   = 0
Rendah                        = 0.25
Cukup                         = 0.5
Tinggi                          = 0.75
Sangat Tinggi              = 1

3.1.1   Rancangan Kriteria yang Dibutuhkan

            Berdasarkan kriteria dari gejala penyakit kanker yang telah ditentukan adalah sebagai berikut:
1.      Kriteria (C1) Ukuran Tumor
Untuk parameter ukuran tumor terdapat empat parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
1.      Tidak ditemukan tumor primer (T0)
2.      Ukuran tumor diameter 2 cm atau kurang (T1)
3.      Ukuran tumor diameter antara 2-5 cm (T2)
4.      Ukuran tumor diameter >=5 (T3)
5.      Ukuran tumor berapa saja, tetapi sudah ada penyebaran ke kulit atau dinding dada atau keduanya. Dapat berupa borok, endema atau bengkak, kulit payudara kemerahan atau ada benjolan kecil di kulit (T4).

            Nilai yang digunakan untuk parameter Kriteria Ukuran Tumor dari T0 sampai T4 dapat dilihat pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Nilai Parameter Ukuran Tumor
No
Kode Parameter Ukuran Tumor
Nilai
1
T0
0
2
T1
0.25
3
T2
0.5
4
T3
0.75
5
T4
1

2.      Kriteria (C2) Kelenjar Getah Bening Regional
            Untuk parameter Kelenjar Getah Bening terdapat empat parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
1.      Tidak terdapat mestasis pada kgb regional di ketiak/ aksilla (N0)
2.      Ada mestasis ke kgb aksilla masih dapat digerakkan (N1)
3.      Ada mestasis ke kgb aksilla masih sulit digerakkan (N2)
4.      Ada mestasis ke kgb diatas tulang selangka (supraclavicula) atau pada kgb mammary interna didekat tulang sternum (N3).

            Nilai yang digunakan untuk parameter Kelenjar Getah Bening Regional dari N0 sampai N4 dapat dilihat pada tabel 3.2.
Tabel 3.2 Konversi Bilangan Fuzzy Kelenjar Getah Bening Regional
No
Kode Parameter KGB Regional
Nilai
1
N0
0
2
N1
0.25
3
N2
0.5
4
N3
1

3.      Kriteria (C3) Metastasis (Penyebaran Jauh)
            Untuk parameter Metastasis atau penyebaran jarak jauh terdapat tiga parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
1.      Mestasis Jauh belum dapat dinilai (M0)
2.      Tidak terdapat mestasis jauh (M1)
3.      Terdapat Mestasis Jauh (M2)

            Nilai Bilangan Fuzzy yang digunakan untuk Metastasis dari M0 sampai M2 dapat dilihat pada tabel 3.3.
Tabel 3.3 Konversi Bilangan Fuzzy Kelenjar Getah Bening Regional
No
Kode Parameter Metastasis
Nilai
1
M0
0
2
M1
0.25
3
M2
0.5

C.  Aturan Stadium Kanker
            Stadium penyakit kanker dapat dilihat pada tabel 3.4. berdasarkan parameter maka dapat ditentukan aturan stadium kanker.

Tabel 3.4 Stadium Kanker
No
Kode
Keterangan
1
S0
Stadium 0 (Tidak ada kanker)
2
SI
Stadium I
3
SIIA
Stadium II A
4
SIIB
Stadium II B
5
SIIIA
Stadium III A
6
SIIIB
Stadium III B
7
SIIIC
Stadium III C
8
SIV
Stadium IV

D.  Analisa Contoh Kasus
                        Untuk melakukan perhitungan manual metode Simple Additive Weighting (SAW), digunakan seorang pasien sebagai contoh kasus yang melakukan diagnosa sebagai berikut:
1.      Ukuran tumor diameter 2 cm atau kurang (T1)
2.      Ada mestasis ke kgb aksilla masih dapat digerakkan (N1)
3.      Tidak terdapat mestasis jauh (M1)
                        Berdasarkan data diagnosa dari pasien maka dimasukkan ke dalam tabel ranting kecocokan untuk menentukan stadium kanker. Dalam setiap stadium kanker jika terdapat parameter yang dipilih oleh user akan dimasukkan nilai sesuai yang telah ditentukan oleh admin, sedangkan jika tidak memiliki parameter dalam stadium kanker untuk masing kriteria akan dimasukkan nilai 0.
Tabel 3.6 Pembobotan Stadium Kanker Berdasarkan Ranting Kecocokan
Alternatif/ Kriteria
C1
C2
C3
Stadium 0
0
0
0
Stadium I
0.25
0
0
Stadium II A
0.25
0.25
0
Stadium II B
0
0.25
0
Stadium III A
0.25
0.25
0
Stadium III B
0
0.25
0
Stadium III C
0.25
0
0
Stadium IV
0.25
0.25
0.25


1.      Memberikan nilai bobot (W)
      Nilai bobot (W) diberikan sebagai berikut:
                                                      C1    C2      C3  
W = [ 1 , 0.75 ,  0.75  ]

2.      Menormalisasi matriks X menjadi matriks R berdasarkan persamaan 2.

Keterangan :
rij           = nilai rating kinerja ternormalisasi
xij          = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria    i
Min xij   = nilai terkecil dari setiap kriteria   i
benefit   = jika nilai terbesar adalah terbaik
cost        = jika nilai terkecil adalah terbaik
            Berdasarkan persamaan diatas maka, proses perhitungan matrix X ke matrix R adalah sebagai berikut:
1.      Kriteria (C1) Ukuran Tumor, Benefit

R11 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R12 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R13 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R14 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R15 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R16 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R17 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R18 =
0
0.25
0.25
0
0.25
0
0.25
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25

2.      Kriteria (C2) Kelenjar Getah Bening Regional, Benefit
R21 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R22 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R23 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R24 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R25 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R26 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25
R27 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R28 =
0
0
0.25
0.25
0.25
0.25
0
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25

3.      Kriteria (C3) Metastasis/ Penyebaran Jauh, Benefit
R31 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R32 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R33 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R34 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R35 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R36 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R37 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0
=
0
0.25
0.25
R38 =
0
0
0
0
0
0
0
0.25
=
0.25
=
1
0.25
0.25

            Berdasarkan hasil normalisasi matrik maka diperoleh:
0
0
0
1
0
0
1
1
0
R=
0
1
0
1
1
0
0
1
0
1
0
0
1
1
1










Melakukan proses perangkingan dengan menggunakan persamaan (3): 

Keterangan :
Vi = rangking untuk setiap alternatif
wj = nilai bobot dari setiap kriteria
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Jadi :
V1          = (1)(0) + (0.75)(0) + (0.75)(0)
               = 0 + 0 + 0
               = 0
V2          = (1)(1) + (0.75)(0) + (0.75)(0)
               = 1 + 0 + 0
               = 1
V3          = (1)(1) + (0.75)(1) + (0.75)(0)
               = 1 + 0.75 + 0
               = 1.75
V4          = (1)(0) + (0.75)(1) + (0.75)(0)
               = 0 + 0.75 + 0
               = 0.75
V5          = (1)(1) + (0.75)(1) + (0.75)(0)
               = 1 + 0.75 + 0
               = 1.75
V6          = (1)(0) + (0.75)(1) + (0.75)(0)
               = 0 + 0.75 + 0
               = 0.75
V7          = (1)(0) + (0.75)(0) + (0.75)(0)
               = 0 + 0 + 0
               = 0
V8          = (1)(1) + (0.75)(1) + (0.75)(1)
               = 1+ 0.75 + 0.75
               = 2.5

                Berdasarkan hasil perhitungan metode Simple Additive Weighting (SAW), maka dapat diketahui V8 yang memiliki nilai tertinggi. Jadi dapat disimpulkan bahwa penyakit kanker payudara yang diderita pasien merupakan stadium IV.

Subscribe to receive free email updates:

0 Response to "Diagnosa Penyakit Kanker Manusia Model MCDM (Multi Criteria Decission Maker) Bahasa Pemograman PHP dan MySql"

Post a Comment