1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Unit Gawat Darurat (UGD) adalah salah satu bagian dari Rumah Sakit (RS) yang menyediakan penanganan awal bagi pasien yang menderita sakit dan cedera, yang dapat mengancam kelangsungan hidupnya. Saat tiba di UGD, pasien biasanya menjalani pemilahan terlebih dahulu, anamnesis untuk membantu menentukan sifat dan keparahan penyakitnya. Penderita yang terkena penyakit serius biasanya lebih sering mendapat visit oleh dokter daripada mereka yang penyakitnya tidak begitu parah. Setelah penaksiran dan penanganan awal, ada beberapa tindakan yang bisa dilakukan terhadap pasien diantaranya : pasien dirujuk untuk dirawat inap, dirujuk ke RS lain karena berbagai alasan, atau pasien dapat segera dipulangkan. Keputusan yang tepat dalam penanganan tindak lanjut terhadap pasien di UGD merupakan suatu hal yang sangat penting. Karena dengan penanganan tindak lanjut yang tepat maka akan memberikan kemudahan terhadap dokter, perawat, dan paramedis lainnya, atau bahkan keluarga pasien untuk menentukan tindakan selanjutnya agar tidak salah dalam mengambil keputusan terhadap pasien. Terdapat banyak cara untuk mendapatkan sebuah informasi yang nantinya akan dijadikan sebagai bahan dalam mengambil keputusan khususnya dalam menentukan penanganan tindak lanjut terhadap pasien UGD. Salah satunya dengan melakukan penelitian dari data histori yang tersimpan dalam database pasien UGD. Di bagian layanan UGD telah tersimpan data histori pasien yang bisa dijadikan penelitian untuk menentukan kelas klasifikasi tindak lanjut dari setiap pasien. Salah satu cabang ilmu yang sekarang sedang berkembang dalam melakukan penelitian terhadap sekumpulan data adalah Data Mining. 1
Data Mining merupakan proses memecahkan masalah dengan cara menganalisis data dalam suatu database. Salah satu manfaat dari penambangan data ini adalah untuk klasifikasi atau prediksi suatu data. Klasifikasi dan Prediksi adalah dua bentuk analisis data yang mana dapat digunakan untuk mengekstrak model penting untuk klasifikasi data dan memprediksi kecenderungan data di masa datang. Ketepatan dalam klasifikasi merupakan salah satu kriteria yang pertama kali dinilai pada sebuah model yang dihasilkan dari suatu metode atau algoritma klasifikasi. Dalam data mining terdapat 2 metode untuk meningkatkan tingat akurasi prediksi dan ketepatan dalam klasifikasi yaitu boosting dan bootstrap aggregating (bagging). Bagging merupakan metode yang dapat memperbaiki hasil dari algoritma klasifikasi machine learning. Metode ini diformulasikan oleh Leo Breinman tahun 1996 dan nama tersebut disimpulkan dari phrase Bootstrap Aggregating [2]. Dengan penerapan metode ini maka hasil klasifikasi ataupun prediksi terhadap data akan semakin akurat. Tugas akhir ini menganalisis dan mengimplementasikan metode Bootstrap aggregating (Bagging) pada kasus klasifikasi penanganan tindak lanjut pasien Unit Gawat Darurat yang pemodelannya menggunakan model klasifikasi Artifisial Neural Network (ANN). Penggunaan model ANN dikarenakan karakteristik dari data pasien UGD yang memiliki banyak atribut dengan memiliki karakteristik nilai kategori (diskrit) serta memiliki kelas klasifikasi lebih dari dua. Dengan mengimplementasikan metode Bagging dengan pemodelan klasifikasi ANN diharapkan mampu meningkatkan ketepatan dan keakuratan dalam proses pengklasifikasian penanganan tindak lanjut pasien UGD. ANN merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang memungkinkan diterapkan metode Bagging untuk memperbaiki performansi hasil klasifikasi. Penanganan tindak lanjut pasien UGD memiliki tiga jenis kelas penanganan tindak lanjut. yaitu, pasien dirawat inap, pasien dirujuk ke RS lain, atau pasien dipulangkan. 2
1.2. Perumusan Masalah Permasalahan yang dijadikan objek penelitian dalam tugas akhir ini adalah : 1. Bagaimana menentukan parameter parameter Bagging yang tepat. 2. Bagaimana menerapkan metode bagging pada model ANN untuk menigkatkan hasil akurasi ketepatan klasifikasi data pasien UGD. 1.3. Tujuan Tujuan Tugas Akhir ini adalah : 1. Mengimplementasikan metode Bagging pada model klasifikasi ANN untuk Meningkatkan tingkat akurasi ketepatan klasifikasi terhadap data pasien UGD. 1.4. Batasan Masalah 1. Data yang digunakan adalah data pasien UGD Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Majalengka. 2. Metode bagging di implementasikan pada model klasifikasi Artifisial Neural Network. 3. Perancangan aplikasi menggunakan perangkat lunak Matlab 7.6.0 4. Simulasi dilakukan pada sistem operasi Windows 7 1.5. Metodologi penyelesaian masalah Metode penyelesaian masalah yang akan dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Studi Literatur Mencakup pencarian, pengumpulan dan mempelajari referensi-referensi dan sumber lain yang mendukung dan berhubungan dengan data mining. Khususnya mengenai Metode Klasifikasi, Algoritma Artifisial Neural Network, dan Bootstrap Aggregating (Bagging). 2. Pengumpulan Data 3
Mencari dan mengumpulkan data pasien Unit Gawat Darurat di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Majalengka yang akan dijadikan sebagai data pelatihan dan data uji. 3. Analisis dan Desain Sistem Menganalisis dan merancang desain untuk mengimplementasikan metode Bagging dengan model Artificial Neural Network pada kasus klasifikasi penanganan tindak lanjut pasien UGD. 4. Implementasi Sistem Tahap ini merupakan tahap implementasi perangkat lunak, dengan mengacu terhadap hasil desain yang telah dibuat sebelumnya. 5. Pengujian dan Analisis Hasil Melakukan pengujian terhadap sistem perangkat lunak yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan data uji yang telah disediakan. Dan menganalisis hasil dari pengujian tersebut yang berupa tingkat keakuratan hasil klasifikasi dan pengaruh dari diterapkannya metode bagging dalam proses klasifikasi. 6. Pengambilan Kesimpulan dan Pembuatan Laporan Mengambil kesimpulan yang didapat atas pengujian dan analisis hasil yang telah dilakukan dan melakukan penyusunan laporan. 1.6. Sistematika Penulisan Tugas akhir ini terdiri dari lima pokok pembahasan yang terangkum dalam bab masing-masing sebagai berikut : BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan latar belakang, perumusan, tujuan dan manfaat penelitian, pembatasan, metodologi penyelesaian masalah dan sistematika penulisan. 4
BAB II BAB III BAB IV BAB V LANDASAN TEORI Bab ini dijelaskan tentang dasar teori dari klasifikasi dan metode-metode yang digunakan. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini diuraikan mengenai proses perancangan sistem, spesifikasi kebutuhan sistem, dan perancangan subsistem. PENGUJIAN DAN ANALISIS Bab ini menguraikan hasil implementasi klasifikasi. KESIMPULAN DAN SARAN Berisi kesimpulan dari hasil penelitian tugas akhir ini serta saran-saran untuk pengembangan lebih lanjut. 5