Perbandingan Algoritma Nearest Neighbor dan 3w-Jaccard Untuk Mendiagnosis Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Case-Based Reasoning

Abstract

Gigi dan mulut adalah salah satu organ tubuh yang penting untuk dijaga kesehatanya. Kebanyakan masyarakat tidak mengetahui bahaya penyakit gigi yang dapat berujung kematian. Untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya penanganan penyakit ini dan memudahkan untuk mengenali penyakit gigi dan mulut yang dideritanya, dalam penelitian ini dibangun aplikasi diagnosis penyakit gigi dan mulut. Dalam penelitian ini dilakukan pendekatan metode Case - Based Reasoning dengan algoritma untuk diagnosis penyakit gigi dan mulut. Proses diagnosis dilakukan dengan cara memasukkan kasus baru yang berisi gejala-gejala penyakit yang akan didiagnosis, kemudian dilakukan proses similaritas antara kasus baru dengan kasus-kasus yang sudah tersimpan di dalam basis data sistem. Algoritma similaritas yang digunakan adalah metode Nearest Neighbor dan 3W-Jaccard, dimana algoritma ini akan di bandingkan tingkat persentase kemiripan penyakit dari gejala tersebut. Penelitian ini menggunakan data latih berupa nama gejala beserta nama penyakit dan melakukan pengujian pemilihan gejala oleh 5 responden. Rata- rata hasil nilai similarity penyakit dari kinerja algoritma Nearest Neighbor adalah 81.45% dan algoritma 3W-Jaccard adalah 89.08%, hasil nilai similarity didapatkan tergantung dari nilai bobot dari setiap penyakit. Oleh karena itu penelitian ini hanya berfokus membandingkan nilai similarity dari kedua algoritma dimana dari kedua algoritma similaritas yang dicoba untuk diimplementasikan, algoritma 3W-Jaccard menghasilkan nilai similarity paling tinggi, hal ini disebabkan dilakukan peningkatan nilai ‘a’ sebesar tiga kali.