31
BAB IV
GAMBARAN UMUM OBYEK PENELITIAN
Pada bab iv ini membahas tentang gambaran umum obyek penelitian mulai dari
sejarah RSUD Dr.Moewardi, visi dan misi, tugas pokok serta layanan dan lain-lain.
4.1 Sejarah RSUD Dr. Morwardi
Sejarah perkambangan RSUD Dr. Moewardi dari pertama kali di bentuk
hingga menjadi besar seperti sekarang ini, terbagi dalam 3 (tiga) tahap proses
pembentukannya, yaitu :
4.1.1 Perkembangan Pada Masa Kolonial
Khusus di wilayah Karesidenan Surakarta, selain Rumah Sakit
zending Jebres yang didirikan pada tahun 1912 oleh Gereja
Gereformeerd Delft dan Gereja-gereja Zuid Holland ten Noorden,
terdapat dua rumah sakit lain yang melakukan pelayanan kesehatan
terhadap masyarakat. Rumah sakit tersebut adalah:
Ziekenzorg, yang berkedudukan di Mangkubumen dengan
nama Partikelir Inslandscziekenhuis der verregniging ziekenzorg. Tidak
diketahui secara pasti kapan rumah sakit swasta pribumi ini didirikan,
namun yang jelas pada tahun 1907 rumah sakit yang dikelola
oleh Vereeniging voor zieken verpleging in Nederlandsch-Indie (VZNI)
ini sudah mendapatkan subsidi dari pemerintah kolonial.
32
Panti Rogo yang merupakan rumah sakit milik pemerintah
keraton Kasunanan Surakarta. Panti Rogo ini pada masa awalnya
merupakan tempat perawatan yang dikhususkan untuk kerabat
Keraton Surakarta, seiring dengan seringnya terjadi wabah
penyakit yang dialami oleh masyarakat di Surakarta maka rumah
sakit ini kemudian menerima pasien dari kalangan umum.
Diperkirakan rumah sakit ini didirkan pada masa pemerintahan
Sunan Paku Buwono X.
4.1.2 Perkembangan Pada Masa Pendudukan Jepang
Pada tanggal 8 Desember 1941 pasukan Jepang menyerang
Pearl Harbour. Selama 6 bulan sejak jatuhnya Pearl Harbour itu,
Jepang melakukan gerakan yang ofensif. Sejak saat itu pula
serangan diarahkan ke kepulauan Indonesia. Pada bulan Januari
1942 terjadi pertempuran seru di Laut Jawa yang membawa
keunggulan armada Jepang. Setelah berhasil menaklukan Tarakan,
Balikpapan, Manado, Kendari, dan Pontianak, akhirnya pada
tanggal 1 Maret 1942 pasukan Jepang mendarat di Teluk Banten
dan Indramayu. Satu minggu kemudian tepatnya pada tanggal 7
Maret 1942 Semarang, Surakarta dan Yogyakarta sudah diduduki
oleh Jepang.
Setelah dilakukan penyerahan kekuasaan dari pasukan
Belanda kepada Jepang di Kalijati pada tanggal 8 Maret 1942,
maka semua rumah sakit zending kemudian diokupasi oleh Jepang.
33
Jepang menganggap bahwa semua dokter yang menjadi top
manajer disemua rumah sakit zending, yang notabene orang
Belanda, tidak lain merupakan mata-mata Sekutu. Oleh karena itu
mereka kemudian ditangkap dan dipindahkan ke kamp-kamp
konsentrasi dan tidak boleh berhubungan dengan karyawan rumah
sakit yang dipimpinnya. Setahun kemudian mereka dipulangkan ke
Belanda sebagai tawanan perang.
Ketika terjadi pendudukan tentara Jepang atas Indonesia
itu, secara umum kesehatan masyarakat Indonesia tidak terkecuali
di Surakarta dapat dikatakan mengalami kemunduran dibandingkan
pada masa penjajahan Belanda. Penurunan kualitas kesehatan
masyarakat tersebut disebabkan karena beberapa hal:
pertama, rusaknya prasarana kesehatan akibat peperangan.
kedua beralihnya fungsi lembaga kesehatan.
ketiga memburuknya kesehatan akibat kekurangan pangan.
Seperti terjadi pada bidang-bidang lainnya, pada bidang
kesehatan pada masa ini juga terjadi perubahan organisasional.
Dinas kesehatan diganti nama menjadi Eiseikyokuyang merupakan
bagian dari Departemen Dalam Negeri (Naimubu) dibawah
perintah kantor kepala pemerintahan militer (Gunseikanbu).
Disamping dokter-dokter Jepang, di kantor Eiseikyoku juga
dipekerjakan dokter Indonesia. Sementara dokter-dokter Belanda
ditahan atau diusir dan dipulangkan oleh pemerintahan
34
pendudukan Jepang. Struktur lembaga kesehatan di daerah masih
tetap dipertahankan, yang berubah adalah pada tingkat karesidenan,
disamping dokter karesidenan (pribumi) selalu ada dokter Jepang
yang bertindak sebagai pengawas.
Rumah sakit Ziekenzorg beralih fungsi
sebagai interneringkamp (tempat tahanan), setelah itu rumah sakit
ini dipindah ke Jebres menempati bangunan gedung rumah sakit
zending ziekenhuis. Sementara rumah sakit zending ziekenhuis
pindah ke belakang, tempat dibangun Rehabilitasi Centrum (R.C.)
Prof. dr. Soeharso. Biasanya alasan pemerintah militer Jepang
dalam melakukan pengambilalihan rumah sakit-rumah sakit itu
karena mereka menganggap bahwa lembaga tersebut didirikan
dengan menggunakan uang subsidi dari pemerintah.
4.1.3 Perkembangan Pada Masa Kemerdekaan
Periode pasca kemerdekaan terutama pada masa clash II,
Rumah sakit Ziekenzorgdigunakan sebagai “Rumah Sakit Tentara
Surakarta” sampai dengan tanggal 19 Desember 1948. Rumah sakit
ini dalam jangka waktu tersebut dijadikan sebagai markas bagi
tentara dalam mempertahankan kemerdekaan dari tentara Belanda
yang menduduki wilayah Surakarta pada masa agresi militer
Belanda II.
Sesuai dengan Surat Keputusan Komandan Kesehatan
Tentara Jawa pada tanggal 26 November 1948 Nomor:
35
246/Sek/MBKD/48, Rumah Sakit Tentara Surakarta dibubarkan
dan meniadakannya terhitung sejak tanggal 19 Desember 1948.
Oleh karena itu semua anggota tentara yang berada di rumah sakit
itu kemudian didemobilisasi serta membebaskan mereka dari
tugasnya. Dalam surat keputusan itu juga diinstruksikan kepada
kepala Rumah Sakit Tentara Surakarta untuk menyerahkan
lembaga pelayanan kesehatan itu kepada Palang Merah Indonesia
(PMI) Daerah Surakarta.
Pada saat itu kemudian muncul suatu rencana untuk
mendirikan suatu Rumah Sakit Pusat di Surakarta. Sesudah melalui
diskusi dan kajian yang matang akhirnya nama Bale Kusolo dinilai
layak untuk dijadikan nama sekaligus identitas bagi rumah sakit di
Surakarta. Pengambilalihan Rumah Sakit Bale Kusolo oleh
pemerintah Republik Indonesia sesuai dengan Surat Keputusan
Menteri Kesehatan RI tanggal 2 Maret 1950, No. 384/Sekr./D/7,
terhitung mulai tanggal 1 Januari 1950, Rumah Sakit Bale Kusolo
diambil alih dan dikelola oleh Pemerintah RI. Surat keputusan ini
sekaligus menetapkan nama Rumah Sakit Bale Kusolo diganti
dengan nama Rumah Sakit Pusat Surakarta dengan dr. Toha
sebagai direktur pertamanya. (Selanjutnya tanggal 1 Januari 1950
ditetapkan sebagai hari jadi RSUD Dr.Moewardi Surakarta).
Sejak saat itu di Surakarta terdapat 3 rumah sakit yang
semuanya dikelola oleh pemerintah yaitu :
36
a. Rumah Sakit “Pusat” Surakarta yang berlokasi di
Mangkubumen
b. Rumah Sakit “Surakarta” yang berlokasi di Jebres
c. Rumah Sakit “Kadipolo” yang berlokasi di Kadipolo.
Keberadaan ketiga rumah sakit pemerintah di Surakarta itu
disatu sisi menimbulkan pertentangan di kalangan masyarakat. Hal
tersebut disebabkan oleh adanya dua rumah sakit di wilayah yang
sama namun keduanya menggunakan nama Surakarta yaitu Rumah
Sakit Pusat Surakarta dan Rumah Sakit Surakarta. Untuk
mengakhiri polemik dan permasalahan yang ada di tengah-tengah
masyarakat Surakarta, maka Inspektur Kepala Jawatan Kesehatan
Propinsi Jawa Tengah mengirim surat usulan kepada Gubernur
Kepala Daerah Tingkat I Jawa Tengah pada tanggal 15 September
1953 dengan nomor surat: K.23429/KK tentang pergantian nama
Rumah Sakit di Surakarta. Dalam surat tersebut diusulkan adanya
pergantian nama rumah sakit yaitu :
a. Rumah Sakit Pusat Surakarta menjadi Rumah Sakit Umum
Mangkubumen
b. Rumah Sakit Surakarta menjadi Rumah Sakit Umum Jebres
Penggantian nama itu kemudian dikukuhkan dengan Surat
Keputusan Menteri Kesehatan RI tanggal 9 Juli 1954 Nomor
44751/R.S.Seiring dengan penerapan UU No. 1/1957 tentang
Pokok-Pokok Pemerintahan Daerah yang menganut sistem
37
otonomi riil. Undang-undang ini membagi daerah di Indonesia
menjadi dua jenis daerah berotonomi yaitu daerah otonom biasa
yang disebut daerah swatantra dan daerah otonom khusus yang
disebut dengan daerah istimewa. Sehubungan dengan hal itu maka
terjadi perubahan pengelolaan ketiga rumah sakit yang ada di
Surakarta. Jika pada awalnya ketiganya dikelola oleh pemerintah
pusat secara langsung, maka sejak tahun 1957 pengelolaan ketiga
rumah sakit itu diserahkan kepada Pemerintah daerah Swatantra
Tingkat I Jawa Tengah di Semarang. Namun perubahan
pengelolaan rumah sakit ini tidak mengurangi hak, tugas, serta
kewajibannya untuk melayani pelayanan kesehatan pada
masyarakat.
Dengan memperhatikan usulan dari Kepala Dinas
Kesehatan Rakyat Daerah Swatantra Tingkat I Jawa Tengah
tertanggal 19 Februari 1960 No. K.693/UNH, Gubernur Kepala
Daerah Tingkat I Jawa Tengah memalui surat No. H.149/2/3
tertanggal 1 Maret 1960 memutuskan untuk menyatukan ketiga
rumah sakit tersebut kedalam suatu unit organisasi dibawah
seorang direktur dengan nama Rumah Sakit “Surakarta”. Seiring
dengan pelaksanaan otonomi daerah, ketiga rumah sakit itu
kemudian diserahkan kepada pemerintah daerah tingkat I Jawa
Tengah. Proses penyatuan ketiga rumah sakit ini diserahkan
sepenuhnya kepada kepala Dinas Kesehatan Rakyat daerah
Swatantra Tingkat I Jawa Tengah dan akhirnya selesai dilakukan
38
pada tanggal 1 Juli 1960 yang untuk selanjutnya dipusatkan di
Mangkubumen. Sementara itu masing-masing rumah sakit
kemudian menjadi bagian-bagian dari Rumah Sakit Surakarta,
yaitu komplek Mangkubumen, Kadipolo, dan Jebres. Untuk
selanjutnya, mulai tanggal 1 Juli 1960 Rumah Sakit Surakarta
dipimpin oleh seorang dokter yaitu dr. Mas Ariyotedjo, sebagai
direktur pertamanya.
Mulai tanggal 1 Juli 1960 Rumah Sakit Surakarta terdiriatas
tiga “rumah sakit” yaitu Rumah Sakit Mangkubumen, Rumah Sakit
Kadipolo, dan Rumah Sakit Jebres. Dengan tujuan melakukan
kesatupaduan diantara ketiganya dalam rangka untuk
meningkatkan efisiensi pelayanan kesehatan kepada masyarakat,
maka diadakan spesialisasi di masing-masing unit pelaksana
fungsional yang ada di Rumah Sakit Surakarta. Berikut ini adalah
identifikasi masing-masing rumah sakit :
1. Rumah Sakit Kadipolo disebut juga Rumah Sakit Komplek
A, khusus untuk pelayanan penyakit dalam. Rumah sakit ini
terletak di Kampung Panularan, Kalurahan Panularan,
Kecamatan Laweyan, Surakarta. Rumah sakit ini memiliki
luas tanah 24.096 m2, dan luas bangunan 5.931 m2.
2. Rumah Sakit Mangkubumen disebut juga Rumah Sakit
Komplek B, untuk pelayanan radiologi, kulit dan kelamin,
gigi, mata, THT, chirurgie, neurologi dan lain-lain. Rumah
sakit ini terletak di Kampung Mangkubumen, Kalurahan
39
Mangkubumen, Kecamatan Banjarsari, Surakarta. Rumah
sakit ini memiliki luas tanah 41.740 m2, diperinci menjadi
2 bagian yaitu: Recth van opstaal (RVO) vervonding 569
dengan luas tanah 32.500 m2.Recth van opstaal (RVO)
vervonding 570 dengan luas tanah 9.240 m2.
3. Rumah Sakit Jebres disebut juga Rumah Sakit Komplek C,
khusus untuk pelayanan kebidanan dan penyakit
kandungan, kanak-kanak dan keluarga berencana. Rumah
sakit yang terletak di Kampung Jebres, Kalurahan Jebres,
Kecamatan Jebres, Surakarta ini mempunyai luas tanah
49.622 m2 dan luas bangunan 15.868 m2.
Sebagai penghargaan atas jasa pahlawan Dr. Moewardi,
yang semula hanya digunakan namanya untuk RS Kompleks
Jebres, maka dengan Keputusan Gubernur Kepala daerah Tingkat I
Jawa Tengah tanggal 24 Oktober 1988 Nomor: 445/29684 telah
ditetapkan pemberian nama yang semula RSUD Kelas B Propinsi
Dati I Jawa Tengah di Surakarta (KompleksMangkubumen dan
Jebres) menjadi RSUD Dr. Moewardi Surakarta. Pergantian nama
ini diresmikan pada tanggal 10 November 1988 bersamaan
denganhari pahlawan.
4.1.4 Daftar Nama Direktur RSUD Dr. Moewardi
Daftar nama direktur yang pernah menjabat sebagai
direktur di RSUD Dr. Moewardi dari tahun 1963 hingga sekarang.
40
Tabel 4.1 Daftar Nama Direktur RSUD Dr. Moewardi
No Nama Tahun
1. Dr. Soepaat Soemosoedjirdjo 1963 - 1966
2. Dr. Slamet Prawironoto 1966 - 1969
3. Dr. Soetresno, Sp.M 1969 - 1970
4. Dr. R. Hirlan Suparno Widagdo, Sp.R 1970 - 1979
5. Dr. Soekawi 1979 - 1982
6. Dr. Trisno Kemat 1982 - 1990
7. Dr. H. Abdoel Rasim, MBA, MARS 1990 - 2000
8. Dr. M. Soerdjoko, MMR 2000 - 2002
9. Dr. Sardjono, MMR 2002 - 2004
10. Dr. Mardiatmo, Sp.R 2004 - 2008
11. Drg. Basoeki Soetadjo, MMR 2009 - 2013
12. Dr. Ending Agustinar, M.Kes 2013 - Sekarang
4.2 Visi Dan Misi RSUD Dr. Moewardi
4.2.1 Visi
Menjadi rumah sakit yang internasional, terkemuka dan
menjadi pilihan utama rakyat.
4.2.2 Misi
a. Menyelenggarakan pelayanan kesehatan dengan berstandar
internasional, bermutu prima dan memuaskan.
b. Memberikan pelayanan kesehatan yang profesional, efisien,
dan terjangkau bagi semua golongan masyarakat.
41
c. Menyelenggarakan pendidikan berbasis pada kepuasan dan
penelitian kesehatan yang unggul dalam rangka peningkatan
mutu SDM dan IPTEK kesehatan.
d. Memajukan pelayanan yang terbaik untuk Jawa Tengah.
4.3 Falsafah, Tujuan Dan Tugas Pokok RSUD Dr. Moewardi
4.3.1 Falsafah
RSUD Dr. Moewardi adalah rumah sakit yang memberikan
palayanan kesehatan dengan mutu yang setinggi-tingginya serta
melaksanakan fungsi pendidikan kesehatan dirumah sakit dengan
sebaik-baiknya yang diabdikan bagi kepentingan dan peningkatan
drajat kesehatan masyarakat.
4.3.2 Tujuan
a. Kepuasan dan loyalitas pasien.
b. Pelayanan yang efektif dan ekonomis.
c. Kemandirian finansial rumah sakit.
d. Komitmen, produktifitas dan prestasi sumber daya manusia.
4.3.3 Tugas Pokok
Menyelenggarakan pelayanan rumah sakit dengan
mengupayakan penyembuhan, pemulihan, peningkatan,
pencegahan, pelayanan rujukan, pendidikan dan pelatihan profesi
kesehatan, penelitian dan pengembangan serta pengabdian
masyarakat.
42
4.4 Informasi Dan Pelayanan Di RSUD Dr. Moewardi
RSUD Dr. Moewardi merupakan rumah sakit daerah Surakarta
yang memiliki pelayanan yang cukup memadai, mulai dari penyakit ringan
dan penyakit kategori berat. Berikut adalah informasi dan pelayanan yang
ada di RSUD Dr. Moewardi Surakarta :
4.4.1 Info Alamat RSUD Dr. Moewardi
Nama Rumah Sakit : RSUD Dr. Moewardi
Pemilik : Pemerintah Provinsi Jawa Tengah
Alamat : Jl. Kol.Sutarto No. 132, Surakarta
Telepon : (0271) 634634
Fax : (0271) 637412
Kode Pos : 572126
Kelas : Kelas A
Email : [email protected]
website : www.rsmoewardi.jatengprov.go.id
Dasar Hukum : Keputusan Menteri Kesehatan RI
No: 1011/MENKES/SK/IX/2007
43
4.4.2 Tugas Pokok Instalasi Gawat Darurat (IGD)
- Memberikan pelayanan pertama pada pasien dengan ancaman
kematian dan kecacatan secara terpadu dengan melibatkan
berbagai disiplin ilmu.
- Melaksanakan tugas lain yang memberikan oleh pimpinan
RSUD Dr. moewardi.
a. Jenis Pelayanan
1. Disaster dan bencana
2. Triase dan observasi non bedah
3. Resusitasi
4. Kamar operasi mayor
5. Kamar operasi minor dan operasi bedah
6. Intermediate Care (IMC)
7. Kamar bersalin (VK) dan observasi obsgyn
8. One day care (ODC)
9. Ruang luas dan nyaman
10. Peralatan lengkap
11. Mampu melayani pasien secara komprehensif
12. Petugas triase yang berkualifikasi emergency
b. Triase Ruang Resusitasi
Melayani pasien yang datang ke IGD yang memerlukan
pelayanan resusitasi dan dilayani oleh petuhas prefesional.
a. Kamar Operasi Mayor
1. Memiliki 3 kamar operasi
44
2. Mampu melayani seluruh kasus emergency
b. Kamar Operasi Minor
1. Memberikan pelayanan kegawatan bedah ringan
2. Memberikan observasi bedah
c. IMC Dan One Day Care
1. Memiliki 8 kamar tidur
2. Memberikan pelayanan secara intensif
d. Ruang Bersalin VK
1. Tempat yang luas
2. Dilayani oleh petugas yang profesional
4.5 Pelayanan Unggulan
Pelayanan uggulan yang ada di RSUD Dr. Moewardi antara lain
adalah sebagai berikut :
4.5.1 Melati (Kelas III)
a. Ruang penyakit diabetes melitus dengan ulkus
b. Ruang penyakit dalam
c. Ruang isolasi
d. Ruang high care unit (HCU)
4.5.2 Melati (Kelas II)
a. Ruang penyakit dalam
b. Ruang bedah
c. Ruang anak
45
d. Ruang isolasi
e. Ruang bermain (indria husada)
4.5.3 Melati (Kelas I)
a. Ruang penyakit dalam
b. Giriatri
4.5.4 Ruang Anggrek III
a. Melayani pasien umum, peserta BPJS, peserta JAMSOSTEK
perusahaan kerja sama lainnya
b. VIP A tersedia 8 kamar, 8 tempat tidur
c. VIP B tersedia 8 kamar, 16 tempat tidur
4.5.5 Ruang Anggrek II
a. Melayani pasien kelas II, III antara lain (paru, penyakit kulit
dan kelamin, dan THT) dan HCU untuk semua penyakit
b. Tersedia rungan isolasi
c. Alat yang modern untuk membantu kinerja dokter
4.5.6 Ruang Anggrek I
a. Melayani unit stroke, syaraf jiwa, jantung dengan kategori
kelas III
b. Pelayanan yang memuaskan
46
4.6 Poli Kulit Dan Kelamin
Dalam praktik sehari-hari menghadapai pasien dengan penyakit
kulit sebelum menentukan diagnosis dan terapi, sebaiknya dilakukan
pendektan komunikasi yang efektif, kemudian dilakukan pengamatan
penyakit kulit guna memperoleh gambaran khas yang dapat mendukung
diagnosis, pemeriksaan dan penentu diagnosis antara lain sebagai berikut :
1. Bila pasien datang untuk pertama kalinya, dapat ditanyakan kepada
pasien tentang keluhan utama yang menyebabkan pasien datang
berobat.
2. Hal yang penting ditanyakan kepada pasien adalah
a. Awitan sakit (onset of the disease).
b. Riwayat perjalanan penyakit dan kejadian selama penyakit
berlangsung.
c. Faktor yang mempengaruhi penyakit (menjadikan lebih berat
atau buruk, lebih baik atau kurang).
d. Faktor genetik atau penyakit di keluarga sedarah dan faktor
predisposisi.
e. Riwayat pengunaan obat tertentu untuk penyakit yang
dideritanya maupun untuk penyakit lain, dan pengaruh obat
tersebut.
3. Pemeriksaan dermatologik mengenai penyakit yang di deritanya,
misalnya pengambilan sampel pada penyakit yang dideritanya.
4. Setelah pemerikasaan dermatologik selesai, dapat dibuat
kesimpulan diagnosis sementara (diagnosis kerja) dan diagnosis
47
banding berdasarkan data anamnesis yang diperoleh dan
morfologik.
5. Bila diperlukan dapat dilakukan pemeriksaan penunjang, misalnya
:
a. Pemeriksaan langsung dari kerokan kulit.
b. Slit skin smear (khusus untuk pemeriksaan m. Lepra).
c. Cairan tubuh guna pemeriksaan bakteriologik dan jamur.
d. Pemeriksaan khusus kulit, misalnya tes temple, dan tes tusuk
(prick test) dilakukan sesuai dengan indikasi.
6. Setelah seluruh hasil pemeriksaan selesai dengan tambahan hasil
pemeriksaan penunjang dapat diharapkan membangun diagnosis
pasti.
4.7 Penyakit Kulit, Gejala Klinis dan Tatacara Diagnosis
Jenis penyakit yang penulis teliti antara lain adalahPsoriasis,
Seboreic Dermatitis, Lichen Planus, Pityriasis Rosea, Dermatitis
Vesikobula Kronik dan, Pityriasis Rubra Pilaris. Dalam penelitian ini
penulis menjelaskan pengertian dari penyakit yang diteliti, gejala yang
ditimbulkan dari penyakit tersebut dan cara diagnosis untuk menentukan
kategori jenis penyakit kulit.
4.7.1 Psoriasis
Psoriasis adalah penyakit peradangan kulit kronik dengan
dasar genetik yang kuat dengan karakterikperubahan pertumbuhan
48
dengan diferensiasi sel epidermis disertai manifestasi veskuler,
juga diduga adanya pengaruh sistem saraf.
Gambar 4.1 Penyakit Psoriasis
a. Gejala Klinis
Gejala-gejala umum psoriasis meliputi bagian kulit
memerah yang terasa tebal kering dan bersisik, kulit pecah-
pecah yang terkadang bisa berdarah, kuku yang menebal
dengan tekstur tidak rata serta sendi-sendi yang bengkak dan
kaku,sering bintik-bintik merah kecil pada tubuh yang
kemudian menyebar ke bercak kulit mati, serpihan kulit
seringkali menyebabkan gatal-gatal.
b. Diagnosis
Cara diagnosis untuk penyakit psoriasis yaitu dengan
pemeriksaan fisik dan tes darah, dan rontgen. Bila perlu serta
49
diberikan penanganan yang tepat untuk mengurai gejala dengan
fisioterapi dan pemberian obat injeksi dan infus.
4.7.2 Seboreic Dermatitis
Seboroic Dermatitis adalah penyakit kulit yang biasanya
menjangkit kulit kepala dan area tubuh yang berminyak, seperti
punggung, wajah, serta dada bagian atas. Pada kulit kepala
ksususnya penyakit ini menyebabkan kulit berwarna merah,
berketombe, dan bersisik.
Gambar 4.2 Penyakit Seboroic Dermatitis
a. Gejala Klinis
Pada umumnya penyakit Seboroic Dermatitis memiliki
gejala seperti berikut :
Kulit terasa gatal atau seperti terbakar.
50
Kulit kepala berwarna merah dan berketombe.
Kelupasan kulit untuk ketombe juga terjadi di kumis,
jenggot, atau alis.
Kulit bersisik berwarna puth atau kuning terjadi di area
kulit yang berminyak selain kepala, seperti wajah, ketiak,
telinga, dan dada.
b. Diagnosis
Diagnosis untuk penyakit kulit Seboroic Dermatitis
seperti pemeriksaan fisik, juga bisa didiagnosis dengan cara
biopsi atau pemeriksaan kelupasan sel kulit. Hal ini bertujuan
untuk memastikan apakah penyakit yang diderita adalah
dermatitis Seboroic Dermatitis atau penyakit lain yang serupa.
Penyakit lain yang dimaksud adalah seperti eksim, resocea,
atau psoriasis.
4.7.3 Lichen Planus
Lichen planus merupakan suatu penyakit inflamasi kronik
yang mengenai kulit, membran mukosa, kuku, dan rambut, sering
dijumpai dan terasa gatal. Gambaran lichen planus menyerupai
gambaran scurvy dengan garis halus dan kering, ditandai dengan
papul datar yang gatal berbentuk poligon.
51
Gambar 4.3 Penyakit Lichen Planus
a. Gejala Klinis
Pada umumnya gejala yang di timbulkan oleh penyakit
lichen planus yaitu benjolan berwarna ungu kemerahan dengan
bagian atas yang rata dan mengkilat, terbentuknya sebagian
kulit yang menebal dan bersisik, biasanya di sekitar
pergelangan kaki, terasa gatal, prubahan warna kulit menjadi
gelap setelah benjolan-benjolan mereda.
b. Diagnosis
Diagnosis merupakan langkah dokter untuk
mengidentifikasi penyakit atau kondisi yang menjelaskan
gejala dan tanda-tanda yang dialami oleh pasien. Beberapa hal
52
yang biasanya dilakukan dokter untuk mendiagnosis lichen
planus adalah:
Pemeriksaan fisik. Dokter akan mendiagnosis lichen planus
berdasarkan karakteristik ruam pada kulit penderita.
Biopsi. Sedikit sampel kulit penderita akan diambil untuk
diteliti lebih lanjut di laboratorium jika dokter tidak yakin
dengan hasil pemeriksaan fisik.
Tes Hepatitis C. Darah penderita akan diuji untuk
memastikan apakah Hepatitis C menjadi penyebab
munculnya lichen planus.
Tes alergi. Untuk memastikan zat apa yang memicu
munculnya lichen planus, penderita akan disarankan untuk
menjalani tes alergi.
4.7.4 Pityriasis Rosea
Pityriasis Rosea ialah erupsi kulit akut yang sembuh
sendiri, dimulai dengan sebuah lesi inisial berbentuk eritema dan
skuama halus.
53
Gambar 4.4 Penyakit Pityriasis Rosea
a. Gejala Klinis
Penderita dapat melalui tiga tahapan pityriasis rosea
sebelum akhirnya muncul ruam di kulit. Tahapan-tahapan ini
umumnya diawali dengan kondisi tubuh yang terasa tidak
nyaman selama beberapa hari hingga beberapa minggu. Ruam
yang muncul biasanya berupa herald patch yang berbentuk
oval dan berwarna merah muda. Sebagian besar kasus muncul
di antara usia 10-35 tahun, selain ruam, gejala yang menyertai
dapat meliputi demam tinggi, kehilangan nafsu makan,
gangguan pencernaan, nyeri sendi, dan sakit kepala.
b. Diagnosis
Proses diagnosis pityriasis rosea dilakukan dengan
mengamati kondisi kulit yang terpapar secara langsung. Setelah
54
itu dokter akan memastikan melalui tes KOH atau tes yang
menggunakan larutan potassium hydroxide untuk mengetahui
apakah ruam disebabkan oleh adanya infeksi jamur. Tes ini
membutuhkan sampel yang diambil dari kulit yang terkena
pityriasis rosea. Tes lain dapat dilakukan jika penderita aktif
secara seksual, terdapat kondisi penyakit lain yang berkaitan,
atau terkena penyakit yang memiliki ruam sebagai gejalanya.
4.7.5 Dermatitis Vesikobula Kronik
Dermatitis Veisikobula Kronik adalah jenis penyakit kulit
yang mempunyai ciri-ciri yang berbeda-beda umunya penyakit ini
menyerang kulit dan membran mukosa secara histology ditandai
dengan bula intreapidermal akibat proses akantolosis dan secara
imunologik.
Gejala pada umunya menyerang lansia dan penderitanya
sangat buruk, penyakit dapat mulai sebagai lesi dikulit kepala yang
berambut atau diketiak dan disekitar tubuh.
55
Gambar 4.5 Penyakit Dermatitis Vesikobula Kronik
4.7.6 Pityriasis Rubra Pilaris
Pityriasis Rubra Pilaris merupakan salah satu penyakit
yang bersifat kronik dengan karakteristik berupa papul folikuler
keratotik. Pada umunya pasien hanya merasa gatal disekitar wajah,
tangan, kaki, leher dan badan.
56
Gambar 4.6 Penyakit Pityriasis Rubra Pilaris
4.8 Tata Cara Konsultasi Pasien Penyakit Kulit
Tata cara konsultasi / periksa bagi pasien penyakit dermatologi di
RSUD Dr. Moewardi adalah sebagai berikut:
a. Pasien yang ingin berkonsultasi / periksa harus mendaftar terlebih
dahulu di bagian resepsionis.
b. Setelah mendaftar pasien menunggu terlebih dahulu sampai
namanya dipanggil oleh asisten dokter.
c. Pada saat konsultasi / periksa, pasien akan ditanyakan oleh dokter
spesialis terlebih dahulu mengenai gejala-gejala yang dirasakan
sebelum dilakukan pengobatan lebih lanjut.
4.9 Perhitungan Data Dugaan Diagnosis Penyakit Dermatologi
Data set asli berisi 120 sample, dimana nantinya 100 data sebagai
data sample dan 20 data sebagai data testing. Data yang digunakan untuk
57
penelitian ini dibagi menjadi 2 yaitu data training sebanyak 100 data dan
20 digunakan untuk data testing. Setiap contoh merupakan pasien
potensial. Informasi atribut dari dugaan penyakit dermatologi ini adalah
sebagai berikut :
Tabel 4.2 Atribut Penyakit Dermatologi
No Atribut Penyakit Keterangan
1 V1 Erythema
Apakah kulit anda terlihat merah
kemerahan hingga keunguan dan
bengkak ?
2 V2 Itching Apakah tubuh anda merasa gatal
?
3 V3 Polygonal Papules Apakah kulit anda terlihat seperti
jerawat dan berbentuk poligon ?
4 V4 Oral Mucosal
Involvement
Keterlibatan enzim pada mulut ?
5 V5 Scalp Involvement Apakah kulit kepala anda terasa
gatal dan memerah ?
6 V6 Family History, (0
Or 1)
Apakah ada cacatan penyakit
kulit sebelumnya dalam keluarga
anda ?
7 V7 Fibrosis Of The
Papillary Dermis
Apakah terjadi pembentukan
jaringan ikat fibrosa pada bagian
papiler dermis ?
8 V8 Exocytosis
Apakah proses pengangkutan
protein keseluruh membran
plasma lancar ?
9 V9 Acanthosis Apakah kulit anda terlihat keras
dan menebal ?
10 V10 Hyperkeratosis Apakah ada penumpukan bakteri
di sekitar rambut ?
11 V11 Parakeratosis Apakah terjadi masuknya
terakinosit kedalam sel kulit ?
12 V12 Munro Microabcess Apakah kulit terlihat seperti
bernanah ?
58
No Atribut Penyakit Keterangan
13 V13 Disappearance Of
The Granular Layer
Apakah lapisan granul dalam
epidermis normal ?
14 V14 Follicular Horn
Plug
Penyumbatan berbentuk seperti
tanduk yang ada di folikel rambut
?
15 V15 Age (Linear) Berapa umur anda ?
16 V16 Hasil Diagnosa Hasil dari diagnosa (1-6)
Hasil diagnosis dari atribut diatas terdapat 6 jenis penyakit
dermatologi antara lain, (1) Psoriasis, (2) Seboreic, (3) Lichen Planus, (4)
Pityriasis Rosea, (5) Dermatitis Vesikobula Kronik, Dan (6) Pityriasis
Rubra.
Data diciptakan oleh ahli medis spesialis dermatologi atau dokter
spesialis kulit sebagai kumpulan data untuk menguji sistem pakar, yang
akan melakukan diagnosis dugaan penyakit dermatologi. Setiap contoh
merupakan pasien potensial, dengan jumlah data sebanyak 120 kasus, yang
dibagi menjadi 2 data yaitu data training dan data testing. Dengan
pembagian 100 data data testing, dan 20 data untuk data training yang
dipilih secara random (acak).
Untuk membangun algoritma, adapun hal-hal yang diperlukan
antaralain adalah sebagai berikut:
1. Satu set catatan yang disimpan (data training)
2. Sebuah jarak untuk menghitung kesamaan antara obyek
3. Nilai k, yaitu jumlah objek catatan milik dataset pelatihan (data
testing), berdasarkan klasifikasi terhadap obyek baru.
59
Berdasarkan tiga persyaratan diatas, obtek baru akan
diklasifikasikan dengan melakukan langkah-langkah berikut :
1. Hitung jarak antara masin-masing obyek (data testing) terhadap
data training.
2. Mengidentifikasi k terdekat (k tetangga paling mirip).
3. Mentapkan label yang paling sering diantara catatan k pelatihan
terdekat obyek jarak terkecil dan suara terbanyak.
5.2.1 Data Training
Data training merupakan presentasi pengetahuan yang akan
digunakan utnuk memperediksi kelas baru yang belum diketahui
labelnya. Data terdiri dari 100 data pasien, setiap pasien meliliki
atribut sebanyak 15 yang diwakili oleh value 0, 1, 2, 3 (Clinical
Atributes), Histopathological Attributes: (take values 0, 1, 2, 3),
family history (0 dan 1), dan umur (age) sebagai data linier.
Setiap orang juga memiliki id yang berbeda, id untuk data
tersebut dibuat dengan kode “TR001”, “TR002” dan seterusnya
sampai id ke “TR100”. Sebagai contoh id TR001 mewaliki nama
pasien Fuad, id TR002 mewakili nama Josep, dan seterusnya
sesuai dengan id masing-masing. Data tersebut dapat dilihat pada
tabel dibawah ini.
Tabel 4.3 Tabel Data Training
Id_Training V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
TR001 2 3 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 55 2
60
Id_Training V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
TR002 3 2 0 0 1 1 0 1 2 0 2 1 0 0 8 1
TR003 2 3 3 3 0 0 0 1 2 0 2 0 0 0 26 3
TR004 2 0 0 0 2 0 0 0 2 0 3 0 3 0 40 1
TR005 2 2 2 2 0 0 0 1 2 0 0 0 2 0 45 3
TR006 2 0 0 0 0 0 0 2 2 0 2 0 0 0 41 2
TR007 2 2 0 0 0 0 3 1 3 0 0 0 0 0 18 5
TR008 2 3 3 2 0 0 0 2 3 0 0 0 2 0 57 3
TR009 2 0 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 22 4
TR010 2 0 0 0 0 0 0 3 2 0 2 0 0 0 30 4
TR011 3 1 0 0 2 1 0 0 3 2 3 1 0 0 20 1
TR012 2 3 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 21 2
TR013 3 2 0 0 1 0 0 3 1 0 1 0 0 0 22 2
TR014 2 0 0 0 1 1 0 0 2 1 2 2 0 0 10 1
TR015 2 3 3 2 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 65 3
TR016 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 40 4
TR017 2 3 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 30 2
TR018 3 0 0 0 3 1 0 0 2 0 2 3 3 0 38 1
TR019 2 3 3 0 0 0 0 3 2 0 1 0 0 0 23 3
TR020 1 3 0 0 0 0 3 0 3 2 2 0 0 0 17 5
TR021 2 2 0 0 2 0 0 0 1 2 2 0 0 1 8 6
TR022 3 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 0 0 0 51 2
TR023 2 2 0 0 0 0 1 1 3 1 2 0 0 1 42 5
TR024 2 3 2 2 0 0 0 0 2 1 1 0 0 0 44 3
TR025 2 3 0 0 0 0 2 2 2 0 0 0 0 0 22 5
TR026 2 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 0 33 1
TR027 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 2 10 6
TR028 1 3 0 0 0 0 1 1 2 1 1 0 0 0 17 5
TR029 3 2 0 0 0 0 0 3 3 3 2 0 0 1 43 2
TR030 1 3 2 3 0 0 0 2 2 1 2 0 0 1 50 3
61
Id_Training V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
TR031 3 2 0 0 2 0 0 0 2 0 3 2 2 0 50 1
TR032 3 2 0 0 0 0 0 2 1 1 1 0 0 0 10 2
TR033 2 3 0 0 3 0 0 0 3 2 2 3 0 0 34 1
TR034 2 1 0 0 0 0 0 3 2 1 0 0 0 0 15 2
TR035 2 3 1 2 0 0 0 2 2 2 1 0 0 0 26 3
TR036 3 0 0 0 2 1 0 0 2 2 3 2 0 0 46 1
TR037 1 0 0 0 0 0 0 2 1 1 1 0 0 0 51 2
TR038 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 62 4
TR039 3 1 0 0 1 0 0 0 2 1 1 1 0 0 15 1
TR040 2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 35 2
TR041 0 3 0 0 0 0 2 0 2 2 0 0 0 0 30 5
TR042 2 1 2 1 0 0 0 3 2 1 1 0 0 0 48 3
TR043 2 3 0 0 0 0 0 2 2 1 1 0 0 0 46 4
TR044 2 1 0 0 2 0 0 1 1 1 1 0 0 0 12 6
TR045 1 1 0 0 1 0 0 2 1 0 1 0 0 0 52 2
TR046 2 0 2 1 0 0 0 2 2 2 2 0 0 0 60 3
TR047 3 2 2 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 32 3
TR048 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 35 4
TR049 2 0 0 0 2 0 0 0 2 1 1 2 0 0 41 1
TR050 3 1 0 0 1 1 0 0 1 0 2 3 0 0 48 1
TR051 0 2 0 0 0 0 3 1 2 1 0 0 0 0 51 5
TR052 2 0 0 0 1 0 0 1 2 0 2 1 0 0 19 1
TR053 1 2 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 22 2
TR054 2 3 3 1 0 0 0 2 2 0 1 0 0 0 29 3
TR055 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 25 4
TR056 3 3 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0 0 33 2
TR057 2 1 0 0 1 1 0 1 2 1 1 0 0 1 8 6
TR058 2 0 0 0 1 1 0 0 2 2 2 1 1 0 40 1
TR059 1 1 0 0 0 0 2 1 3 0 2 0 0 0 20 5
62
Id_Training V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
TR060 3 1 0 0 2 1 0 0 3 2 3 1 0 0 42 1
TR061 2 3 0 0 0 0 0 3 1 0 1 0 0 0 36 2
TR062 3 2 2 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 60 3
TR063 2 0 0 0 2 0 0 0 2 0 2 3 3 0 36 1
TR064 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 21 4
TR065 3 2 0 0 0 0 3 2 2 2 2 0 0 0 40 5
TR066 3 0 0 0 0 0 0 1 1 2 2 0 0 0 21 1
TR067 2 1 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 34 2
TR068 2 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 0 0 3 13 6
TR069 1 1 0 1 0 0 0 3 1 0 1 0 0 0 52 3
TR070 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 2 0 0 0 48 5
TR071 2 2 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 17 4
TR072 3 2 0 0 0 0 0 2 1 0 2 0 0 0 25 2
TR073 2 1 0 0 0 0 0 1 2 0 3 0 0 0 33 2
TR074 2 2 0 0 0 0 0 2 2 2 2 1 0 0 62 1
TR075 0 0 0 3 0 0 0 3 1 1 1 0 0 0 52 3
TR076 2 2 0 0 0 0 2 1 1 1 1 0 0 0 27 5
TR077 3 2 0 0 0 0 0 0 2 1 1 1 0 0 40 1
TR078 3 2 0 0 0 0 0 2 2 0 3 0 0 0 31 2
TR079 2 2 0 0 0 0 0 3 2 0 2 0 0 0 27 2
TR080 3 1 0 0 0 0 0 2 1 0 2 0 0 0 10 2
TR081 1 3 0 0 0 0 3 1 1 1 1 0 0 0 55 5
TR082 2 3 0 0 2 0 0 1 1 1 1 2 0 0 30 1
TR083 3 2 0 0 1 0 0 1 2 1 1 1 0 0 42 1
TR084 2 1 0 2 0 0 0 2 2 0 2 0 0 0 48 3
TR085 0 1 0 0 3 0 0 0 3 1 2 1 0 0 22 1
TR086 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 31 4
TR087 3 3 0 0 0 1 0 3 2 0 1 0 0 0 50 2
TR088 2 2 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 43 2
63
Id_Training V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
TR089 1 3 0 0 0 0 2 1 3 1 1 0 0 0 30 5
TR090 3 3 0 0 3 1 0 0 2 1 2 2 1 0 42 1
TR091 2 3 2 2 0 0 0 2 2 0 1 0 0 0 22 3
TR092 2 2 0 0 0 0 0 3 1 1 1 0 1 0 18 5
TR093 2 2 0 0 0 0 0 3 2 0 1 0 0 0 35 2
TR094 1 0 0 0 0 0 3 0 2 0 0 0 0 0 60 5
TR095 2 2 0 0 1 0 0 2 0 2 2 1 0 0 28 1
TR096 2 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 13 6
TR097 2 3 0 0 0 0 0 3 1 0 1 0 0 0 37 2
TR098 2 3 0 0 2 0 0 1 1 1 1 2 0 0 33 1
TR099 2 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 0 0 3 14 6
TR100 3 2 0 0 1 0 0 3 1 0 1 0 0 0 34 2
5.2.2 Data Testing
Testing set / data testing terdiri dari 20 data pasien
dermatologi yang dipilih secara acak, setiap pasien memiliki gejala
penyakit yang berdeda-beda, umur, serta sejarah penyakit keluarga
yang berbeda pula. Setiap pasien memiliki id yang berbeda, id
untuk data testing tersebut dibuat dengan kode “TS001”,”TS002”
dan seterusnya sampai id ke “TS020”, dimana setiap id mewakili
nama pasien, sebagai contoh dengan id TS001 mewakili nama
Harmanto dengan diagnosis (2) Seboreic Dermatitis, TS002
mewakili nama Supardi dengan diagnosis (5) Dermatitis
Vesikobula Kronik. Sehingga data testing ini digunakan untuk
mengukur sejauh mana perhitungan k-NN berhasil melakukan
64
klasifikasi dengan benar. Data testing yang dimaksud adalah
sebagai berikut :
Tabel 4.4 Tabel Data Testing
Id_Testing V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
TS001 2 1 0 0 0 0 0 2 2 1 1 0 0 0 20 5
TS002 1 2 0 0 0 0 3 0 2 0 0 0 0 0 64 3
TS003 3 3 0 0 2 0 0 0 1 0 1 1 2 0 43 1
TS004 2 1 0 0 0 0 0 3 2 0 2 0 0 0 20 5
TS005 1 2 0 0 0 0 0 2 3 0 1 0 0 0 34 2
TS006 2 2 0 0 0 1 0 2 2 1 0 0 0 3 9 6
TS007 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 60 3
TS008 1 1 0 0 1 0 0 0 1 2 1 3 0 0 38 1
TS009 2 3 3 2 0 0 0 2 3 0 0 0 0 0 44 3
TS010 3 1 0 0 2 0 0 0 3 3 2 3 0 0 31 1
TS011 2 2 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 40 1
TS012 2 2 2 2 0 0 0 3 2 0 1 0 0 0 18 5
TS013 1 2 0 0 0 0 3 0 2 0 0 0 0 0 39 2
TS014 2 3 3 3 0 0 0 2 3 0 2 0 0 0 40 2
TS015 3 0 0 0 0 1 0 1 2 1 2 0 0 1 12 6
TS016 2 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 8 6
TS017 2 0 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 40 2
TS018 2 1 0 0 0 0 0 2 2 1 0 0 0 0 25 2
TS019 2 2 0 0 0 0 0 3 1 0 0 0 1 0 48 3
TS020 3 2 0 0 2 1 0 0 2 1 3 0 1 0 30 2
5.2.3 Menghitung Data Dengan Algoritma K-Nearest Neigbhbor
Data yang digunakan untuk melakukan perhitungan dipilih
secara random/ acak, yaitu dengan noid TS002, TS006, dan TS017.
Contoh kasusnya dapat kita lihat dari Tabel 4.4 pada perhitungan
65
ini mengambil data pada baris pertama dengan idTesting TS002
dengan nama Supardi terdiagnosis “(5) Dermatitis Vesikobula
Kronik”, baris keenam dengan nama Haida terdiagnosis “(6)
Pityriasis Ruba Pilaris”, dan baris ketujuhbelas dengan nama
Wijaya terdiagnosis “(2) Suberoic Dermatitis”, data selengkapnya
sebagai berikut :
Tabel 4.5 Data Testing Id TS002
TS002
NO ATRIBUT KETERANGAN VALUE
1 V1 Erythema 2
2 V2 Itching 1
3 V3 Polygonal Papules 0
4 V4 Oral Mucosal Involvement 0
5 V5 Scalp Involvement 0
6 V6 Family History, (0 Or 1) 0
7 V7 Fibrosis Of The Papillary Dermis 0
8 V8 Exocytosis 2
9 V9 Acanthosis 2
10 V10 Hyperkeratosis 1
11 V11 Parakeratosis 1
12 V12 Munro Microabcess 0
13 V13 Disappearance Of The Granular Layer 0
14 V14 Follicular Horn Plug 0
15 V15 Age (Linear) 20
16 V16 Dermatitis Vesikobula Kronik 5
Tabel 4.6 Data Testing Id TS006
TS006
No Atribut Keterangan Value
1 V1 Erythema 2
2 V2 Itching 2
3 V3 Polygonal Papules 0
4 V4 Oral Mucosal Involvement 0
5 V5 Scalp Involvement 0
6 V6 Family History, (0 Or 1) 1
66
TS006
No Atribut Keterangan Value
7 V7 Fibrosis Of The Papillary Dermis 0
8 V8 Exocytosis 2
9 V9 Acanthosis 2
10 V10 Hyperkeratosis 1
11 V11 Parakeratosis 0
12 V12 Munro Microabcess 0
13 V13 Disappearance Of The Granular Layer 0
14 V14 Follicular Horn Plug 3
15 V15 Age (Linear) 9
16 V16 Pytiriasis Ruba Pilaris 6
Tabel 4.7 Data Testing Id TS017
TS017
No Atribut Keterangan Value
1 V1 Erythema 2
2 V2 Itching 0
3 V3 Polygonal Papules 0
4 V4 Oral Mucosal Involvement 0
5 V5 Scalp Involvement 0
6 V6 Family History, (0 Or 1) 0
7 V7 Fibrosis Of The Papillary Dermis 0
8 V8 Exocytosis 3
9 V9 Acanthosis 2
10 V10 Hyperkeratosis 0
11 V11 Parakeratosis 0
12 V12 Munro Microabcess 0
13 V13 Disappearance Of The Granular Layer 0
14 V14 Follicular Horn Plug 0
15 V15 Age (Linear) 40
16 V16 Suberoic Dermatitis 2
5.2.4 Menentukan Parameter K
Nilai K yang terbaik untuk algoritma ini tergantung pada
data, secara umum nilai k yang tinggi akan mengurai efek noise
67
pada klasifikasi, setelah melakukan uji coba untuk menentukan
nilai k yang paling optimal yaitu antara k = 16.
5.2.5 Menghitung Jarak
Menghitung jarak antara data training dan data testing kita
menggunakan 3 data testing, sebagai contoh dalam penghitungan
jarak dengan data testing idTesting TS002 dengan nama Supardi,
dan TS006 dengan nama Haida, dan TS017 dengan nama Wijaya
rumus perhitungan jarak sebagai barikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)2
𝑛
𝑖−1
Dimana xi = data training dengan data id “TR001 – TR100”
dan yi = data testing yang akan di uji sebanyak 3 dengan id
“TS001” bernama Supardi dan “TS006” bernama Haida dan TS017
bernama Wijaya.
Perhitungan contoh kasus pertama dengan idTesting TS001:
a. Menghitung jarak idTraining TR001 dengan nama Fuad,
dengan idTesting TS002 dengan nama Supardi.
TR, TS =
√(2 − 1)2 + (3 − 2)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 +
(0 − 3)2 + (3 − 0)2 + (2 − 2)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 +
(0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (55 − 64)2
68
TR, TS =
√1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 9 + 9 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 81
TR, TS = √101
TR, TS = 10.05
b. Menghitung jarak idTraining TR002 dengan nama Josep,
dengan idTesting TS002 dengan nama Supardi.
TR, TS =
√(3 − 1)2 + (2 − 2)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (1 − 0)2 + (1 − 0)2 +
(0 − 3)2 + (1 − 0)2 + (2 − 2)2 + (0 − 0)2 + (2 − 0)2 +
(1 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (8 − 64)2
TR, TS =
√4 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 9 + 1 + 0 + 0 + 4 + 1 + 0 + 0 + 3136
TR, TS = √3157
TR, TS =56.19
Dan seterusnya sampai perhitungan idTraining TR100
dengan isTesting TS002, dari perhitungan jarak tersebut dapat
dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.8 Hasil Perhitungan Data Testing Ke-1
Id_training Jarak Rangking
TR001 10.04988 9
TR002 56.18719 99
TR003 38.44477 67
69
Id_training Jarak Rangking
TR004 24.73863 39
TR005 19.59592 25
TR006 23.47339 33
TR007 46.0326 83
TR008 9.055385 7
TR009 42.23742 73
TR010 34.39477 61
TR011 44.38468 81
TR012 43.17407 78
TR013 42.29657 75
TR014 54.23099 97
TR015 5.385165 4
TR016 24.26932 35
TR017 34.24909 59
TR018 26.92582 40
TR019 41.36424 70
TR020 47.10626 86
TR021 56.21388 100
TR022 13.96424 15
TR023 22.2935 29
TR024 20.51828 26
TR025 42.08325 71
TR026 31.48015 53
TR027 54.15718 94
TR028 47.08503 85
TR029 21.86321 28
TR030 15.13275 17
TR031 15.16575 18
TR032 54.18487 95
70
Id_training Jarak Rangking
TR033 30.62679 49
TR034 49.21382 89
TR035 38.32754 66
TR036 19.05256 24
TR037 13.74773 14
TR038 4.472136 1
TR039 49.18333 88
TR040 29.29164 44
TR041 34.10279 58
TR042 16.8226 21
TR043 18.46619 23
TR044 52.18237 93
TR045 12.68858 10
TR046 6.855655 6
TR047 32.35738 54
TR048 29.3087 45
TR049 23.51595 34
TR050 16.91153 22
TR051 13.11488 12
TR052 45.23273 82
TR053 42.22558 72
TR054 35.36948 62
TR055 39.21734 68
TR056 31.38471 52
TR057 56.15158 98
TR058 24.53569 38
TR059 44.09082 80
TR060 22.75961 31
TR061 28.39014 42
71
Id_training Jarak Rangking
TR062 6.164414 5
TR063 28.7054 43
TR064 43.1509 77
TR065 24.33105 36
TR066 43.31282 79
TR067 30.19934 47
TR068 51.31277 92
TR069 12.8841 11
TR070 16.37071 19
TR071 47.20169 87
TR072 39.28104 69
TR073 31.33688 50
TR074 5.196152 3
TR075 13.37909 13
TR076 37.08099 64
TR077 24.33105 36
TR078 33.39162 56
TR079 37.30952 65
TR080 54.21254 96
TR081 9.273618 8
TR082 34.33657 60
TR083 22.40536 30
TR084 16.70329 20
TR085 42.32021 76
TR086 33.24154 55
TR087 14.86607 16
TR088 21.42429 27
TR089 34.08812 57
TR090 22.75961 31
72
Id_training Jarak Rangking
TR091 42.28475 74
TR092 46.24932 84
TR093 29.3428 46
TR094 4.472136 1
TR095 36.38681 63
TR096 51.1957 91
TR097 27.40438 41
TR098 31.36877 51
TR099 50.31898 90
TR100 30.41381 48
Perhitungan contoh kasus pertama dengan idTesting TS006:
a. Menghitung jarak idTraining TR001 dengan nama Fuad,
dengan idTesting TS006 dengan nama Haida.
TR, TS =
√(2 − 2)2 + (3 − 2)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 1)2 +
(0 − 0)2 + (3 − 2)2 + (2 − 2)2 + (0 − 1)2 + (0 − 0)2 +
(0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 3)2 + (55 − 9)2
TR, TS =
√0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 9 + 2116
TR, TS = √2129
TR, TS = 46.14
73
b. Menghitung jarak idTraining TR002 dengan nama Josep,
dengan idTesting TS006 dengan nama Haida.
TR, TS =
√(3 − 2)2 + (2 − 2)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (1 − 0)2 + (1 − 1)2 +
(0 − 0)2 + (1 − 2)2 + (2 − 2)2 + (0 − 1)2 + (2 − 0)2 +
(1 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 3)2 + (8 − 9)2
TR, TS =
√1 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 4 + 1 + 0 + 9 + 1
TR, TS = √19
TR, TS = 4.36
Dan seterusnya sampai perhitungan idTraining TR100
dengan isTesting TS006, dari perhitungan jarak tersebut dapat
dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.9 Hasil Perhitungan Data Testing Ke-2
Id_training Jarak Rangking
TR001 46.14109 92
TR002 4.358899 4
TR003 18 35
TR004 31.65438 66
TR005 36.3318 76
TR006 32.29551 67
74
Id_training Jarak Rangking
TR007 10.14889 18
TR008 48.31149 94
TR009 13.63818 28
TR010 21.47091 42
TR011 12.32883 21
TR012 12.49 22
TR013 13.60147 26
TR014 5.196152 8
TR015 56.24055 100
TR016 31.257 62
TR017 21.33073 40
TR018 29.84962 61
TR019 14.79865 31
TR020 9.746794 16
TR021 4.472136 6
TR022 42.22558 87
TR023 33.18132 69
TR024 35.34119 75
TR025 13.60147 26
TR026 24.63737 51
TR027 3.316625 2
75
Id_training Jarak Rangking
TR028 8.888194 14
TR029 34.23449 74
TR030 41.29165 84
TR031 41.44876 85
TR032 3.741657 3
TR033 25.7682 54
TR034 6.928203 12
TR035 17.52142 34
TR036 37.48333 78
TR037 42.2019 86
TR038 53.17894 99
TR039 7.416198 13
TR040 26.34388 56
TR041 21.56386 44
TR042 39.23009 79
TR043 37.16181 77
TR044 5.196152 8
TR045 43.18565 89
TR046 51.23475 96
TR047 23.38803 47
TR048 26.36285 57
76
Id_training Jarak Rangking
TR049 32.41913 68
TR050 39.39543 82
TR051 42.28475 88
TR052 11.04536 19
TR053 13.52775 25
TR054 20.56696 39
TR055 16.61325 33
TR056 24.31049 48
TR057 3 1
TR058 31.40064 64
TR059 12 20
TR060 33.4664 71
TR061 27.27636 58
TR062 51.18594 95
TR063 27.82086 59
TR064 12.64911 23
TR065 31.40064 64
TR066 12.8841 24
TR067 25.25866 52
TR068 5 7
TR069 43.19722 90
77
Id_training Jarak Rangking
TR070 39.24283 80
TR071 8.944272 15
TR072 16.52271 32
TR073 24.45404 49
TR074 53.15073 98
TR075 43.34743 91
TR076 18.46619 37
TR077 31.27299 63
TR078 22.47221 46
TR079 18.43909 36
TR080 4.358899 4
TR081 46.26013 93
TR082 21.51743 43
TR083 33.2265 70
TR084 39.25557 81
TR085 14.24781 30
TR086 22.42766 45
TR087 41.17038 83
TR088 34.21988 73
TR089 21.44761 41
TR090 33.49627 72
78
Id_training Jarak Rangking
TR091 13.78405 29
TR092 9.746794 16
TR093 26.24881 55
TR094 51.28353 97
TR095 19.54482 38
TR096 5.196152 8
TR097 28.26659 60
TR098 24.45404 49
TR099 5.830952 11
TR100 25.31798 53
Perhitungan contoh kasus pertama dengan idTesting TS017:
a. Menghitung jarak idTraining TR001 dengan nama Fuad,
dengan idTesting TS017 dengan nama Wijaya.
TR, TS =
√(2 − 2)2 + (3 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 +
(0 − 0)2 + (3 − 3)2 + (2 − 2)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 +
(0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (55 − 53)2
TR, TS =
√0 + 9 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 4
TR, TS = √13
79
TR, TS = 3.61
b. Menghitung jarak idTraining TR002 dengan nama Josep,
dengan idTesting TS017 dengan nama Wijaya.
TR, TS =
√(3 − 2)2 + (2 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (1 − 0)2 + (1 − 0)2 +
(0 − 0)2 + (1 − 3)2 + (2 − 2)2 + (0 − 0)2 + (2 − 0)2 +
(1 − 0)2 + (0 − 0)2 + (0 − 0)2 + (8 − 53)2
TR, TS =
√1 + 4 + 0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 4 + 0 + 0 + 4 + 1 + 0 + 0 + 2025
TR, TS = √2041
TR, TS =45.18
Dan seterusnya sampai perhitungan idTraining TR100 dengan
isTesting TS017, dari perhitungan jarak tersebut dapat dilihat pada
tabel dibawah ini:
Tabel 4.10 Hasil Perhitungan Data Testing Ke-3
Id_training Jarak Rangking
TR001 15.29706 60
TR002 32.24903 99
TR003 15.19868 58
TR004 5.567764 14
TR005 6.708204 22
80
Id_training Jarak Rangking
TR006 2.44949 1
TR007 22.40536 83
TR008 17.80449 64
TR009 18.08314 65
TR010 10.19804 39
TR011 20.76054 78
TR012 19.26136 72
TR013 18.22087 67
TR014 30.3315 97
TR015 25.57342 89
TR016 2.828427 2
TR017 10.58301 40
TR018 6.78233 23
TR019 17.54993 63
TR020 23.79075 86
TR021 32.41913 100
TR022 11.31371 45
TR023 4.472136 6
TR024 6.63325 20
TR025 18.38478 68
TR026 8.602325 31
81
Id_training Jarak Rangking
TR027 30.29851 96
TR028 23.36664 85
TR029 5.385165 12
TR030 11.40175 46
TR031 11.61895 48
TR032 30.14963 95
TR033 9 35
TR034 25.03997 87
TR035 14.69694 57
TR036 8.246211 28
TR037 11.22497 44
TR038 22.15852 80
TR039 25.29822 88
TR040 5.567764 14
TR041 11.40175 46
TR042 8.485281 29
TR043 6.928203 24
TR044 28.21347 93
TR045 12.24745 52
TR046 20.34699 74
TR047 8.717798 33
82
Id_training Jarak Rangking
TR048 5.830952 16
TR049 4.472136 6
TR050 9.539392 37
TR051 11.95826 50
TR052 21.23676 79
TR053 18.1659 66
TR054 11.91638 49
TR055 15.26434 59
TR056 7.745967 26
TR057 32.15587 98
TR058 4.582576 9
TR059 20.37155 75
TR060 5.91608 17
TR061 5.196152 11
TR062 20.42058 76
TR063 7.141428 25
TR064 19.20937 71
TR065 4.795832 10
TR066 19.36492 73
TR067 6.403124 18
TR068 27.27636 92
83
Id_training Jarak Rangking
TR069 12.20656 51
TR070 8.774964 34
TR071 23.21637 84
TR072 15.36229 61
TR073 7.937254 27
TR074 22.31591 82
TR075 12.64911 53
TR076 13.56466 56
TR077 4.123106 3
TR078 9.797959 38
TR079 13.30413 55
TR080 30.13304 94
TR081 15.84298 62
TR082 11.13553 43
TR083 4.123106 3
TR084 8.602325 31
TR085 18.81489 70
TR086 9.380832 36
TR087 10.58301 40
TR088 4.242641 5
TR089 11 42
84
Id_training Jarak Rangking
TR090 6.557439 19
TR091 18.52026 69
TR092 22.18107 81
TR093 5.477226 13
TR094 20.46949 77
TR095 12.76715 54
TR096 27.16616 91
TR097 4.472136 6
TR098 8.544004 30
TR099 26.28688 90
TR100 6.63325 20
5.2.6 Mengurutkan Objek Jarak Terkecil
Mengurutkan jarak terkecil dari perhitungan idTraining
TR001 dengan nama Fuad sampai dengan idTraining TR100
terhadap idTesting TS002, TS006 dan TS017 dalam kelompok
yang mempunyai jarak terkecil yang telah dihitung, dan dapat
dilihat hasil perhitungannya pada Tebel 4.8, Tabel 4.9, dan tabel di
kelompokkam kedalam jarak terkecil sebanyak nilai k yaitu k=16,
yaitu dari ranking 1-16, yang dapat dilihat dalam Tabel 4.11 Tabel
4.12 dan Tabel4.13.
85
Tebel 4.11 Jarak Terkecil TS002
Id_training Jarak Rangking
TR038 4.472136 1
TR094 4.472136 1
TR074 5.196152 3
TR015 5.385165 4
TR062 6.164414 5
TR046 6.855655 6
TR008 9.055385 7
TR081 9.273618 8
TR001 10.04988 9
TR045 12.68858 10
TR069 12.8841 11
TR051 13.11488 12
TR075 13.37909 13
TR037 13.74773 14
TR022 13.96424 15
TR087 14.86607 16
Tebel 4.12 Jarak Terkecil TS006
Id_training Jarak Rangking
TR057 3 1
TR027 3.316625 2
TR032 3.741657 3
TR002 4.358899 4
TR080 4.358899 4
TR021 4.472136 6
86
Id_training Jarak Rangking
TR068 5 7
TR014 5.196152 8
TR044 5.196152 8
TR096 5.196152 8
TR099 5.830952 11
TR034 6.928203 12
TR039 7.416198 13
TR028 8.888194 14
TR071 8.944272 15
TR020 9.746794 16
Tebel 4.13 Jarak Terkecil TS017
Id_training Jarak Rangking
TR006 2.44949 1
TR016 2.828427 2
TR077 4.123106 3
TR083 4.123106 3
TR088 4.242641 5
TR023 4.472136 6
TR049 4.472136 6
TR097 4.472136 6
TR058 4.582576 9
87
Id_training Jarak Rangking
TR065 4.795832 10
TR061 5.196152 11
TR029 5.385165 12
TR093 5.477226 13
TR004 5.567764 14
TR040 5.567764 14
TR048 5.830952 16
5.2.7 Mengumpulkan Kategori Y (Klasifikasi Nearest Neigbhbor)
Mengumpulkan kategori y yang merupakan objek baru
yang dicari dengan algoritma k-NN. Dimana onjek baru diambil
berdasarkan jarak terkecil yang mayoritas Y terbanyak dari data
training, untuk lebih jelasnya dapat melihat kembali pada
Tabel4.14 untuk mengetahui nilai Y yang dicari, sehingga
idTraining TR002 dengan nama Josep mempunyai diagnosis
“Psoriasis” menduduki peringkat rangking 4 pada perhitungan
TS006. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.14 Tabel Kategori Y TS002
Id_training Jarak Rangking Diagnosa
TR038 4.472136 1 Pityriasis Rosea
TR094 4.472136 1 Dermatitis Vesikobula Kronik
TR074 5.196152 3 Psoriasis
88
Id_training Jarak Rangking Diagnosa
TR015 5.385165 4 Lichen Planus
TR062 6.164414 5 Lichen Planus
TR046 6.855655 6 Lichen Planus
TR008 9.055385 7 Lichen Planus
TR081 9.273618 8 Dermatitis Vesikobula Kronik
TR001 10.04988 9 Suberoic Dermatitis
TR045 12.68858 10 Suberoic Dermatitis
TR069 12.8841 11 Lichen Planus
TR051 13.11488 12 Dermatitis Vesikobula Kronik
TR075 13.37909 13 Lichen Planus
TR037 13.74773 14 Suberoic Dermatitis
TR022 13.96424 15 Suberoic Dermatitis
TR087 14.86607 16 Suberoic Dermatitis
Tabel 4.15 Tabel Kategori Y TS006
Id_Training Jarak Rangking Hasil Diagnosa
Tr057 3 1 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr027 3.316625 2 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr032 3.741657 3 Suberoic Dermatitis
Tr002 4.358899 4 Psoriasis
Tr080 4.358899 4 Suberoic Dermatitis
Tr021 4.472136 6 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr068 5 7 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr014 5.196152 8 Psoriasis
89
Id_Training Jarak Rangking Hasil Diagnosa
Tr044 5.196152 8 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr096 5.196152 8 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr099 5.830952 11 Pityriasis Ruba Pilaris
Tr034 6.928203 12 Suberoic Dermatitis
Tr039 7.416198 13 Psoriasis
Tr028 8.888194 14 Dermatitis Vesikobula Kronik
Tr071 8.944272 15 Pityriasis Rosea
Tr020 9.746794 16 Dermatitis Vesikobula Kronik
Tabel 4.16 Tabel Kategori Y TS017
Id_training Jarak Rangking Diagnosa
TR006 2.44949 1 Suberoic Dermatitis
TR016 2.828427 2 Pityriasis Rosea
TR077 4.123106 3 Psoriasis
TR083 4.123106 3 Psoriasis
TR088 4.242641 5 Suberoic Dermatitis
TR023 4.472136 6 Dermatitis Vesikobula Kronik
TR049 4.472136 6 Psoriasis
TR097 4.472136 6 Suberoic Dermatitis
TR058 4.582576 9 Psoriasis
TR065 4.795832 10 Dermatitis Vesikobula Kronik
TR061 5.196152 11 Suberoic Dermatitis
90
Id_training Jarak Rangking Diagnosa
TR029 5.385165 12 Suberoic Dermatitis
TR093 5.477226 13 Suberoic Dermatitis
TR004 5.567764 14 Psoriasis
TR040 5.567764 14 Suberoic Dermatitis
TR048 5.830952 16 Pityriasis Rosea