BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kesehatan menempati urutan tertinggi dalam menunjang kelangsungan

aktivitas harian setiap manusia (Batubara, 2013). Kesehatan merupakan salah satu

faktor penting bagi manusia dalam memenuhi berbagai kewajiban untuk diri

sendiri, keluarga dan masyarakat. Dokter beserta tenaga medis lainnya merupakan

profesi yang sangat berperan penting dalam mengayomi dan menjaga kesehatan

masyarakat. Seiring dengan perkembangan teknologi, maka dimungkinkan bagi

para tenaga medis untuk mendokumentasikan ilmu dan pengalaman kedokteran

yang dimilikinya. Dokumentasi ini dapat dituangkan dalam sebuah sistem yang

menggunakan kecerdasan buatan dan basis pengetahuan yang dapat berperan

sebagai konsultan untuk membantu para tenaga medis (Hanindia, 2014).

Melihat perkembangan teknologi yang semakin maju, hal ini dapat dijadikan

peluang dalam membangun sistem kesehatan yang lebih modern untuk membantu

tenaga medis dalam meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan. Salah satu sistem

yang sudah berkembang pada dunia kesehatan yaitu Sistem Resep Elektronik.

Resep elektronik yang sudah berkembang masih mengalami kekurangan seperti

dokter harus melakukan pemilihan obat secara manual melalui pencarian obat yang

akan diresepkan kepada pasien. Sehingga dengan alasan tersebut, perlu

dikembangkan suatu sistem yang lebih mempermudah dalam pelayanan kesehatan

yang dilakukan oleh dokter. Salah satunya adalah adanya sistem informasi

alternative pilihan obat yang disediakan oleh resep elektronik. Sehingga dengan

sistem ini diharapkan dalam pengaturan rumah sakit, sistem ini memungkinkan

untuk informasi pertukaran obat secara cepat antara dokter, farmasi, dan perawat

(Mudzakkir, 2012).

Sistem yang akan dibangun tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran

seorang tenaga medis, namun mengabadikan pengetahuan tenaga medis sehingga

dapat digunakan kembali ketika terdapat persamaan antara kasus baru dengan

pengetahuan yang dimiliki sistem. Pembuatan resep elektronik seutuhnya

dilakukan oleh tanaga medis, sistem hanya akan memberikan alternatif pilihan obat

2

berdasarkan pengetahuan yang dimiliki sistem sehingga dapat memberikan akses

cepat terhadap pemilihan obat dan juga membantu tenaga medis mempercepat

pembuatan resep. Metode yang digunakan digunakan adalah penalaran Berbasis

Kasus / Case Based Reasoning (CBR). CBR merupakan metode yang dipergunakan

untuk membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan yang pengetahuannya

bersumber dari catatan kasus-kasus lampau yang dilakukan oleh seorang ahli/ pakar

(Purwadi dkk., 2011). Keuntungan dengan penerapan metode ini adalah pembangun

pengetahuan tidak perlu melakukan akusisi pengetahuan secara langsung dengan

seorang pakar (Purwadi dkk., 2011).

Maka dari itu, pada penelitian ini penulis menerapkan metode CBR dalam

membangun sistem. Selain itu tujuan dari implementasi sistem ini adalah untuk

membantu kinerja dokter dan tenaga medis lainnya dalam mempercepat proses

pelayanan resep dengan memberikan alternatif pilihan obat berdasarkan diagnosa

dokter dan informasi umum pasien. Informasi umum pasien yang dimaksud

meliputi : Diagnosa, Umur, Temperatur Tubuh, Jenis Kelamin, Tinggi Badan, Berat

Badan, Body Mass Index, Alergi Obat .

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas, maka permasalahan yang akan dibahas

dalam penelitian ini adalah bagaiamana merancang dan membangun sistem

informasi alternatif pilihan obat pada resep elektronik ?.

1.3 Tujuan Peneltian

Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang dan membangun

sistem alternatif pilihan obat pada resep elektronik dengan menggunakan metode

Case Based Reasoning.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dari penelitian ini adalah:

1. Penelitian ini terbatas pada kasus-kasus yang dimiliki oleh Rumah Sakit

Famili Husada.

3

2. Sistem yang dibangun yaitu tidak membuat resep secara otomatis

melainkan hanya memberikan alternatf pilihan obat sesuai dengan

pengetahuan yang dimiliki oleh sistem.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diperoleh dari Sistem Alternatif Pilihan Obat dalam Resep

Elektronik pada Sistem Manajemen Rumah Sakit yaitu untuk membantu tenaga

kesehatan dalam hal peresepan obat sehingga dapat meningkatkan pelayanan

kesehatan kepada masyarakat.

1.6 Metodologi Penelitian

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai langkah-langkah yang dilakukan

dalam Perancangan dan Implementasi Sistem Alternatif Pilihan Obat pada Sistem

Informasi Manajemen Rumah Sakit.

1.6.1 Desain Penelitian

Pada penelitian ini desain penelitian yang digunakan adalah studi kasus,

karena pada penelitian ini difokuskan untuk menggali dan mengumpulkan data

yang lebih untuk dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang sedang

terjadi. Penelitian ini akan mengambil tempat pada Rumah Sakit Famili Husada

yang terletak di kabupaten Gianyar.

Permasalahan yang ingin diselesaikan yaitu meningkatkan kinerja tenaga

medis dalam hal memberikan pelayanan yang tepat dan cepat dengan cara

memberikan alternatf pilihan obat berdasarkan informasi dasar pasien terhadap

tenaga medis pada sistem resep elektronik berdasarkan pada persamaan kasus baru

dengan pengetahuan yang dimiliki sistem. Sistem yang dibangun menggunakan

penalaran Berbasis Kasus / Case Based Reasoning (CBR) merupakan metode yang

dipergunakan untuk membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan.

1.6.2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilakukan dengan metode observasi yaitu metode yang

digunakan untuk mengumpulkan data dengan menghubungi Manajemen Rumah

Sakit Famili Husada untuk mendapatkan data dan juga menggunakan metode

4

wawancara kepada tenaga medis yang akan menggunakan sistem. Wawancara

digunakan untuk menganalisis kebutuhan sistem yang akan dibuat. Kebutuhan

sistem tersebut terdiri dari kebutuhan functional dan non-functional.

Kebutuhan functional yang dimaksud meliputi kemampuan sistem dalam

membantu tenaga medis untuk merekemendasikan obat sehingga dapat

mempercepat proses pembuatan resep dengan alternatf pilihan obat berdasarkan

data dasar pasien. Sedangkan kebutuhan non-functional diantaranya adalah

kemudahan dalam penggunaan sistem, keamanan, serta desain sistem yang

menarik.

1.6.3 Pengolahan Data Awal

Dari hasil wawancara dengan tenaga medis mengenai kebutuhan functional

dan non-functional selanjutnya akan dibuat sebuah dokumen spesifikasi kebutuhan

perangkat lunak, yang nantinya akan digunakan sebagai pedoman untuk

memahami kebutuhan sistem yang diinginkan oleh user / tenaga medis. Dan data-

data yang diporeleh dari pihak manajemen Rumah Sakit selanjutnya akan diolah

sesuai kebutuhan sistem. Berikut kebutuhan awal yang digunakan

Diagnosa Dokter

Alergi Obat

Umur

Temperatur Tubuh

Jenis Kelamin

Tinggi Badan

Berat Badan

Body Mass Index

Data-data yang telah dikumpulkan selanjutnya akan diolah dan disimpan ke

dalam database. Berikut merupakan gambaran kasus – kasus beserta solusi.

5

Tabel 1. 1 Tabel Contoh Data

Kasus 1 Kasus 2

Diagnosa Ispa Diagnosa Ispa

Alergi Obat - Alergi Obat -

Umur 7 tahun Umur 1 tahun

Temperatur

Tubuh Pireksia

Temperatur

Tubuh

Normal

Jenis Kelamin L Jenis Kelamin P

Tinggi Badan 125 Tinggi Badan 70

Berat Badan 21 Berat Badan 12

Body Mass

Index Kurus

Body Mass

Index

Normal

Solusi

Alco Plus Syrup,

Cefadroxil Capsul

500 Mg, Sanmol

Forte

Solusi

Pamol Syrup,

Epexol Syrup,

Demacolin

Syrup, Lapicef

Dry Sirup 125

Mg

Kasus 3

Diagnosa Ispa

Alergi Obat Penicilin

Umur 30

Temperatur Tubuh Normal

Jenis Kelamin 20

Tinggi Badan 168

Berat Badan 80

Body Mass Index Gemuk

6

Solusi

Dexamethason

Inj,Dipenhidramin

Inj, Spuit 3 CC

Terumo

1.6.4 Metode yang Digunakan

Dalam perancangan dan implementasi Sistem Infromasi Alternatif Pilihan

Obat dalam Resep Elektronik ini menggunakan metode penalaran Berbasis Kasus /

Case Based Reasoning (CBR). CBR merupakan metode yang dipergunakan untuk

membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan yang pengetahuannya bersumber

dari catatan kasus-kasus lampau yang dilakukan oleh seorang ahli/ pakar.

Keuntungan dengan penerapan metode ini adalah pembangun pengetahuan tidak

perlu melakukan akusisi pengetahuan secara langsung dengan seorang pakar.

Sedangkan algoritma yang digunakan dalam metode CBR adalah Algoritma

Nearest Neighbor Retrival (k-nearst neighbor atau k- NN). Nearest Neighbor

Retrival sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan

data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.

Sedangkan untuk metode pengembangan perangakat lunak menggunakan

pengembangan perangkat lunak sekuensial linier (waterfall). Metode waterfall

merupakan metode pengembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial

yang mulai pada tingkat dan kemajuan sistem sampai pada analisis, desain, kode,

test, dan pemeliharaan. Keunggulan dari metode pengembangan waterfall yaitu

kualitas dari sistem yang dihasilkan akan optimal, ini dikarenakan didalam

pelaksanaanya dilakukan secara bertahap. Sehingga tidak berfokus pada tahapan

tertentu. Bobot Parameter :

Parameter Penting : 5

Parameter Sedang : 3

Parameter Biasa : 1

Berikut merupakan pembobotan untuk masing-masing parameter yang telah

ditentukan diatas

7

Diagnosa Dokter : 5

Alergi Obat : 5

Umur : 3

Temperatur Tubuh : 3

Jenis Kelamin : 1

Tinggi Badan : 1

Berat Badan : 1

Body Mass Index : 1

Berikut ini contoh analisis alternatf pilihan obat dengan proses pencarian similarity.

Dari inputan diagnosa dokter akan dilakukan penelusuran ke dalam database sesuai

diagnosa dari dokter. Selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan similarity

berdasarkan parameter dari infromasi umum pasien.

Tabel 1. 2 Tabel Kasus Baru

Kasus Baru

Parameter Kasus Baru Kasus 1 Kasus 2 Kasus 3

Diagnosa Ispa 5 5 5

Alergi Obat - 5 5

Umur 7 Tahun 3

Temperatur Tubuh Pireksia 3 3

Jenis Kelamin L 1 1

Tinggi Badan 120

Berat Badan 19

Body Mass Index Kurus 1

Berdasarkan tabel diatas, perlu dihitung similarity kasus lama terhadap

kasus baru.

Similarity (kasus baru, kasus 1) =

[(1 ∗ 5) + (1 ∗ 5) + (1 ∗ 3) + (1 ∗ 3) + (1 ∗ 1) + (0 ∗ 1) + (0 ∗ 1) + (1 ∗ 1)]

5 + 5 + 3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 1= 0,9

8

Similarity (kasus baru, kasus 2) =

[(1 ∗ 5) + (1 ∗ 5) + (0 ∗ 3) + (0 ∗ 3) + (0 ∗ 1) + (0 ∗ 1) + (0 ∗ 1) + (0 ∗ 1)]

5 + 5 + 3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 1= 0,5

Similarity (kasus baru, kasus 3) =

[(1 ∗ 5) + (0 ∗ 5) + (0 ∗ 3) + (1 ∗ 3) + (1 ∗ 1) + (0 ∗ 1) + (0 ∗ 1) + (0 ∗ 1)]

5 + 5 + 3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 1= 0,45

Solusi yang diberikan adalah solusi dengan bobot kemiripan kasus lama dengan

kasus baru yang paling tinggi. Berdasarkan perhitungan diatas, Kasus 1

memberikan simality paling tinggi, sehingga dapat disimpulkan kasusolusi yang

1.6.5 Eksperimen dan Pengujian Metode

Dalam penelitian ini, sistem yang dibuat menggunakan pengembangan

perangkat lunak sekuensial linier (waterfall). Adapun tahapan yang digunakan

dalam penelitian ini yaitu :

1. Definisi Kebutuhan : mengumpulkan kebutuhan sistem dengan melakukan

wawancara kepada user / tenaga medis yang akan menggunakan sistem. Pada

tahap ini informasi mengenai kebutuhan sistem akan digali sebanyak-banyaknya

dari user sehingga tercipta sebuah sistem yang dapat membantu user / tenaga

medis mempercepat pelayanan medis ketika pemberian resep terhadap pasien.

2. Desain Sistem : dari definisi kebutuhan yang telah ditentukan maka akan didapat

permasalahan-permasalahan yang ada. Pada tahap ini dilakukan perancangan

sistem terhadap solusi dari permasalahan yang ada dengan menggunakan

perangkat pemodelan sistem seperti diagram alir data, dan diagram hubungan

entitas.

3. Implementasi dan Pengujian unit : pada tahap ini desain sistem yang berupa

pemodelan sistem akan diterjemahkan menggunakan bahasa yang dikenali oleh

komputer. Dan masing-masing fungsi yang telah dimplementasikan pada sistem

akan diuji agar sesuai dengan output yang diharapkan. Adapun komponen-

komponen pendukung yang digunakan dalam tahap ini yaitu :

a. Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, CSS,

JavaScript, AJAX, dan JQuery.

b. Basis data server menggunakan MySQL

9

4. Integrasi dan Pengujian Sistem : pada tahap ini kemampuan dan keefektifan sistem

akan diuji, sehingga kekurangan dan kelemahan sistem dapat ditemukan.,

pengujian yang dilakukan meliputi pengujian white box, dan, black box dan

reliability testing.. Pemeliharaan : Tahap ini merupakan tahap akhir pada metode

waterfall. Pada tahap ini sistem akan mengalami penyesuaian atau perubahan

karena adaptasi dengan situasi sebenarnya.

1.6.6 Evaluasi dan Validasi Hasil

Untuk memeriksa apakah suatu individual program unit memiliki perilaku yang

benar maka akan dilakukan pengujian. Teknik pengujian yang dilakukan pada tahap ini

bertujuan untuk menguji apakah sistem dapat memberikan alternatf pilihan obat pada

peresepan secara elektronik. Tahap pengujian ini terdiri dari :

1. Pengujian Algoritma

Algoritma yang akan diuji adalah algoritma nearest neighbor dengan

menggunakan metode pengujian white-box. Pengujian white box dilakukan untuk

menjamin seluruh jalur independen di dalam modul yang dieksekusi sekurang-

kurangya sekali, menguji semua keputusan logical, menguji seluruh loop yang

sesuai dengan batasannya serta menguji seluruh struktur data internal yang

menjamin validasi. Metode yang digunakan dalam pengujian white box testing

yaitu basis path. Dengan menggunakan metode ini perancang test case

mendapatkan ukuran kekompleksan logical dari perancangan procedural dan

menggunakan ukuran ini sebagai petunjuk untuk mendefinisikan basis set dari

jalur pengerjaan.

Dalam pelaksanaan pengujian white box, berikut langkah yang dilakukan

(Pressman, 2001), yaitu:

a. Menggambar flowgraph yang ditransfer oleh flowchart.

b. Menghitung Cylomatic Complexity V (G) untuk flowgraph yang telah

dibuat. V(G) untuk flowgraph dapat dihitung dengan rumus :

c. V(G) = E – N + 2

Keterangan:

E = Jumlah edge pada flowrgaph

N = Jumlah node pada flowrgaph

10

d. Menentukan jalur pengujian dari flowgraph yang berjumlah sesuai

dengan cyclomatic complexity yang telah ditentukan.

Cyclomatic complexity yang tinggi menunjukkan prosedur kompleks yang

sulit untuk dipahami, diuji dan dipelihara. Ada hubungan antara cyclomatic

complexity dan resiko (Tabel 2.1) dalam suatu prosedur. Berikut hubungan

antara cyclomatic complexity dan resiko dalam suatu prosedur.

Tabel 1.3 Hubungan Cyclomatic Complexity dan Resiko (Bray, 1997)

Cyclomatic

Complexity

Evaluasi Resiko

1-10 Sebuah program sederhana, tanpa banyak resiko

11-20 Agak kompleks, resiko sedang

21-50 Kompleks, program resiko tinggi

Lebih dari 50 Program belum diuji (resiko sangat tinggi)

2. Pengujian Kebutuhan Fungsional

Kebutuhan fungsional sistem alternatf pilihan obat pada resep elektronik akan

diuji menggunakan pengujian black-box. Pengujian black-box borfokus pada

persyaratan fungsional dari perangkat lunak. Pada pengujian ini memungkinkan

analisis sistem memperoleh kumppulan kondisi input yang akan mengerjakan

seluruh keperluan fungsional program. Pada pengujian ini langkah pertama yang

akan dilakukan yaitu mengidentifikasi dan merencanakan pengujian. Dan

selanjutnya yaitu mendeskripsikan hasil pengujian.

Tabel 1. 4 Rencana Pengujian

Kelas

Uji

Butir Uji Identifikasi Jenis

Pengujian

Teknik

Pengujian

Jadwal

Kode

Fungsi

Kode

Uji

Fungsi

1

Deskripsi 1.1 F1 U 1.1 Sistem Black-box 03/03/15

Deskripsi 1.2 F1 U 1.2 Sistem Black-box 03/03/15

Fungsi

2

Deskripsi 2.1 F2 U 2.1 Sistem Black-box 03/03/15

Deskripsi 2.2 F2 U 2.2 Sistem Black-box 03/03/15

11

Tabel 1. 5 Deskripsi Hasil Uji

Kode Uji U 1.1

Nama Pengujian Pengujian A

Tujuan Memeriksa fungsi A

Kondisi Awal 1. Kondisi A

2. Kondisi B

Tanggal Pengujian 03/03/14

Skenario 1. Skenario A

2. Skenario B

Hasil

Hasil yang diharapkan Hasil yang didapatkan Kesimpulan

1. Hasil 1 1. Hasil 1 Sesuai

3. Pengujian Kebutuhan Non-Fungsional

Pengujian kebutuhan non-fungsional dengan menggunakan metode pengujian

reliability. Pada pengujian ini akan dilakukan pengukuran akurasi alternatf pilihan

obat oleh sistem. Nilai dari akurasi dapat dihitung dengan persamaan berikut:

𝑃(𝑅) = 𝐼𝑠

𝑆. 100%

Keterangan:

P(R) : Nilai akurasi

IS : Jumlah data sampel yang benar

S : Total jumlah sampel

12