Balita adalah aset bangsa yang perlu diberikan pendidikan dan pengasuhan yang baik untuk peningkatan kualitas bangsa. Kesehatan balita sangat penting bagi pemerintah sehingga banyak program pemerintah untuk peningkatan kesehatan balita. Peran orang tua juga penting agar balita dapat tumbuh kembang dengan baik. Balita dapat tumbuh kembang dengan sehat adalah dambaan setiap orang tua.
Balita sedang dalam masa pertumbuhan sehingga rentan terhadap berbagai penyakit. Penyakit ini sebagian besar disebabkan oleh kuman atau virus yang kontak langsung. Gejala yang sering menyertai penyakit anak adalah demam, batuk, dan diare. Penanganan yang tepat diperlukan agar anak sehat kembali tanpa efek samping.
Staf medis dalam mendiagnosa penyakit dan pemberian tindakan atau pengobatan berdasar pada pedoman Manajemen Terpadu Balita Sakit (MTBS). MTBS merupakan suatu program yang bersifat menyeluruh dalam menangani balita sakit yang datang ke tempat pelayanan kesehatan dasar. MTBS merupakan sebuah perwujudan dari program internasional WHO dan UNICEF untuk memadukan pelayanan terhadap balita sakit, yang pada awalnya disebut dengan Integrated Management of Childhood Illness (IMCI).
Setiap penyakit mempunyai daftar gejala-gejala yang timbul pada anak. Gejala-gejala yang timbul pada anak dapat diolah untuk menentukan jenis penyakit yang diderita sehingga staf medis dapat menentukan jenis perawatan yang sesuai.
Selain gejala yang dialami pasien, ada faktor faktor lain yang juga berpengaruh terhadap penyakit yang diderita pasien. Data rekam medis pada umumnya mencantumkan data berat badan, tinggi badan, umur, suhu badan dan sebagainya. Kumpulan data dalam rekam medis tersebut dapat digunakan untuk menggali pengetahuan yang terkandung di dalamnya, sehingga jenis penyakit yang diderita pasien dapat diketahui.
Penelitian tentang diagnosa penyakit anak balita telah banyak dilakukan tetapi hanya menggunakan faktor gejala saja untuk mendiagnosa penyakit dan mengabaikan faktor lain yang ada pada rekam medis, seperti tinggi badan, berat badan, usia, jenis kelamin, dan suhu tubuh. Padahal, faktor-faktor tersebut juga dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit.
Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu teknik statistik yang terkenal untuk menentukan faktor faktor penting dan korelasi antar faktor yang dapat digunakan untuk diagnosa penyakit. PCA memiliki beberapa keunggulan seperti mengurangi redundansi data, mengurangi kompleksitas, mengurangi ukuran basis data, dan mengurangi noise.
Berbagai metode dapat digunakan untuk klasifikasi. K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah salah satu metode klasifikasi yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit. K-NN menjadi terkenal dalam teknik data minim karena kesederhanaannya dan kecepatan konvergensi yang relatif tinggi.
Penelitian ini menggunakan 500 data pasien. Data tersebut digunakan untuk pelatihan dan uji coba. Data pelatihan sebanyak 350 data dan data uji coba sebanyak 150 data. Faktor yang digunakan adalah berat badan, tinggi badan, jenis kelamin, usia, suhu tubuh, batuk, diare, demam, demam, tidak mampu minum atau menyusu, muntah, kejang, tidak sadar, bernafas cepat, kesulitan bernafas, stridor, buang air besar atau lunak, tatapan kosong, turgor, kerewelan / lekas marah, haus abnormal, mual, diare 14 hari atau lebih, darah dalam tinja, leher kaku, ruam, mata merah, kekeruhan pada kornea, mulut ulkus, mata bernanah, demam selama 2 hingga 7 hari, demam mendadak tinggi dan terus-menerus.
Terdapat 16 penyakit yang didiagnosa, yaitu batuk, Pneumonia, Pneumonia berat, diare, diare, dehidrasi ringan, diare dehidrasi berat, diare persisten, diare persisten berat, disentri, demam, demam dengan tanda bahaya umum, campak, campak dengan komplikasi berat, campak dengan komplikasi, demam terduga demam berdarah (DBD), dan DBD.
Setelah menerapkan PCA dan K-NN untuk diagnosa penyakit balita, dapat disimpulkan bahwa faktor yang diperoleh untuk mendiagnosa penyakit balita sejumlah 18, yaitu berat badan, jenis kelamin, batuk, flu, diare, demam, muntah, ketidakmampuan untuk minum atau menyusu, kejang, kesulitan bernapas, tidak sadar, stridor, darah dalam tinja, mata cekung, turgor kulit perut yang buruk, kerewelan / mudah tersinggung, diare 14 hari atau lebih, kekeruhan pada kornea. Hasil evaluasi sistem menunjukkan bahwa akurasi untuk diagnose penyakit anak menggunakan PCA dan K-NN adalah 86%. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan PCA dapat digunakan untuk menentukan faktor faktor yang berpengaruh dan K-NN dapat digunakan dalam diagnosa penyakit balita secara dini.
Penulis : Indah Werdiningsih
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan di:
https://e-journal.unair.ac.id/JISEBI/article/view/9635
Damar Dananjaya, Indah Werdiningsih, Rini Semiati (2019). Decision Support System for Classification of Early Childhood Diseases Using Principal Component Analysis and K-Nearest Neighbors Classifier IJournal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 5(1): 13-22http://dx.doi.org/10.20473/jisebi.5.1.13-22
