Academia.eduAcademia.edu

1313 6117 1 PB

Abstract

Abstrak-Rumah sakit adalah institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat jalan, rawat inap dan gawat darurat. Rawat jalan merupakan proses bisnis utama dari rumah sakit Usada Sidoarjo, namun ketersediaan sumber daya pada unit rawat jalan tidak sebanding dengan jumlah pasien yang harus dilayani. Apabila kunjungan pasien rawat jalan dapat diramalkan secara akurat dapat membantu organisasi dalam pengambilan keputusan dan perencanaan sumber daya dimasa depan. Dalam penelitian ini, metode Genetic Fuzzy System (GFS) dipilih untuk melakukan peramalan jumlah kunjungan pasien rawat jalan. Kelebihan Genetic Fuzzy System dibandingkan dengan metode time series tradisional adalah metode time series tradisional membutuhkan lebih banyak data historikal dan data harus mematuhi distribusi normal. Metode Genetic Fuzzy System ini menggunakan jenis Mamdani fuzzy rule based system dan menggunakan algoritma genetika untuk mengembangkan pengetahuan dasar sistem fuzzy. Penelitian menggunakan Genetic Fuzzy Systems memberikan hasil MAPE sebesar 12,125 %.

II. DASAR TEORI

Bagian ini memaparkan teori-teori yang menjadi landasan dalam penelitian. Teori-teori yang dipaparkan, pembahasan mengenai logika serta himpunan fuzzy, Algoritma genetik dan genetic fuzzy system.

II.1 Logika Fuzzy

Logika fuzzy adalah logika yang digunakan untuk menjelaskan keambiguan. Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika boolean yang mengenalkan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran. Logika fuzzy merupakan suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang masukan ke dalam suatu ruang hasil [5].

II.1.1 Fungsi Keanggotaan

Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik masukan data kedalam nilai keanggotaan yang memiliki interval antara 0 sampai 1 [6].Untuk mendapatkan derajat keanggotaan fuzzy digunakan pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi keanggotaan yang dapat digunakan, seperti fungsi linier turun, fungsi linier naik, fungsi segitiga, fungsi trapesium, kurva S, kurva lonceng.

Pada penelitian ini menggunkan fungsi keanggotaan Gauss. kurva Gauss memiliki 2 parameter dengan nilai (γ) untuk menunjukkan nilai domain pada pusat kurva, dan (k) yang menunjukkan lebar kurva. Nilai kurva untuk suatu nilai domain x diberikan sebagai:

Gambar. 1. Kurva Gauss [5] Fungsi keangotaan pada kurva GAUSS adalah G(x;k;ɣ) = e -k(ɣ-x) 2 (1)

II.2 Algoritma Genetika

Algoritma ini ditemukan di Universitas Michigan, Amerika Serikat oleh John Holland (1975) melalui sebuah penelitian dan dipopulerkan oleh salah satu muridnya, David Goldberg. Algoritma genetika adalah algoritma yang berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah pada tugas-tugas pemecahan-masalah (problem solving). Pendekatan yang diambil oleh algoritma ini adalah dengan menggabungkan secara acak berbagai pilihan solusi terbaik di dalam suatu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada suatu kondisi yang memaksimalkan kecocokannya atau lazim disebut fitness. Generasi ini akan merepresentasikan perbaikan -perbaikan pada populasi awalnya. Dengan melakukan proses ini secara berulang, algoritma ini diharapkan dapat menyimulasikan proses evolusioner. Pada akhirnya, akan didapatkan solusisolusi yang paling tepat bagi permasalahan yang dihadapi. Untuk menggunakan algoritma genetik, solusi permasalahan direpresentasikan sebagai kromosom.

Kromosom ini merupakan suatu solusi yang masih berbentuk simbol. Populasi awal dibangun secara acak, sedangkan populasi berikutnya merupakan hasil evolusi kromosom-kromosom melalui iterasi yang disebut dengan generasi. Pada setiap generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas dari kromosom dalam populasi tersebut. Generasi berikutnya dikenal dengan istilah anak (offspring) terbentuk dari gabungan dua kromosom generasi sekarang yang bertindak sebagai induk (parent) dengan menggunakan operator penyilangan (crossover). Selain operator penyilangan, suatu kromosom dapat juga dimodifikasi dengan menggunakan operator mutasi.

II.3 Genetic Fuzzy Systems

Genetic fuzzy system pada dasarnya merupakan sebuah sistem fuzzy yang diperkuat melalui proses pembelajaran berdasarkan pada evaluasi komputasi, yang mencakup algoritma genetik. Algoritma genetik digunakan untuk membangkitan atau modifikasi basis data dari sistem kendali fuzzy. Basis data meliputi fungsi penskalaan dan fungsi keanggotaan yang didefinisikan untuk sistem kendali fuzzy. Pembangkitan atau modifikasi basis data dilakukan melalui proses tuning dan atau learning. Proses tuning merupakan proses untuk mengatur kembali parameter atau panjang interval dari sistem kendali fuzzy, yaitu modifikasi fungsi penskalaan dan fungsi keanggotaan. Proses learning adalah proses untuk memodifikasi basis aturan dari sistem kendali fuzzy [8].

Proses tuning terhadap basis data fuzzy menggunakan algoritma genetik dapat dibedakan atas approximate genetic tuning dan descriptive genetic tuning. Pada approximate genetic tuning kromosom akan mengkodekan basis pengetahuan secara lengkap (baik premis maupun konklusi dari aturan). Sedangkan pada descriptive genetic tuning, kromosom hanya mengkodekan definisi basis data (bagian premis aturan) berdasarkan partisi domain fuzzy dari variabel masukan. Tujuan dari proses tuning basis data fuzzy adalah untuk membuat sistem inferensi fuzzy memberikan hasil yang optimal dengan cara mengatur kembali parameter atau panjang interval fungsi keanggotaan yang dipakai dalam sistem. Untuk itu diperlukan sekumpulan data training, yaitu pasangan data masukan dan hasil yang dihasilkan dari sistem kendali fuzzy. Dalam hal ini data masukan berhubungan dengan nilai data jumlah kunjungan pasien rawat jalan rumah sakit Usada Sidoarjo dan data hasil dianggap sebagai nilai hasil yang diharapkan dapat dihasilkan oleh sistem. Proses tuning akan memodifikasi parameter atau panjang interval himpunan fuzzy dari variabel masukan sehingga sistem dapat memberikan hasil yang mendekati data training yang diberikan. Pendekatan yang dipakai dalam penelitian ini adalah pendekatan Pittsburgh.

III. METODOLOGI

Bagian ini menjelaskan mengenai metodologi penelitian menggunakan genetic fuzzy systems. Implementasi genetic fuzzy systems terlihat pada gambar 2 dan 3.

III.1 Menghitung variasi periode pada data histori

Variasi pada data digunakan untuk menentukan jumlah lag yang akan digunakan. Lag merupakan selisih data saat ini dengan data sebelumnya. Data lag digunakan untuk mengetahui pengaruh waktu keberapa sebelumnya yang mempengaruhi waktu sekarang.

Gambar. 2. Diagram alur Implementasi model.

Gambar. 3. flowchart optimasi batas interval menggunakan Algoritma genetic.

III.2 Membagi Interval data

Penentuan panjang interval sangat berpengaruh dalam pembentukan aturan fuzzy yang tentunya akan memberikan dampak perbedaan hasil perhitungan peramalan, oleh karena itu pembentukan aturan fuzzy haruslah tepat dan hal ini mengharuskan penentuan panjang interval adalah tidak boleh terlalu besar dan tidak boleh terlalu kecil, karena jika interval itu terlalu besar maka tidak akan terjadi fluktuasi dalam proses perhitungan fuzzy, demikian juga jika interval terlalu kecil maka makna dari fuzzy sendiri akan hilang hal ini dikarenakan himpunan yang terbentuk cenderung ke himpunan crips.

III.3 Optimasi batas atau titik potong interval menggunakan algoritma genetik

Pada penelitian ini algoritma genetik digunakan untuk mengoptimasi batas atau titik potong setiap interval. Dimana kurva yang digunakan adalah kurva gauss yang dibagi menjadi lima kelompok yaitu : Very low, low, Normal, High, Very High. Dimana nilai x merupakan batas atau titik potong dari fungsi keanggotan gauss sedangkan nilai y merupakan derajat keangotaan.

III.3.1 Menginisialisasi generasi awal dan menentukan

parameter masukan Pada tahap ini dilakukan proses pembangkitan sebuah populasi yang berisi sejumlah kromosom. Setiap kromosom berisi sejumlah gen. Pembentukan kromosom merupakan proses awal dari implementasi algoritma genetik. Algoritma genetik digunakan untuk mendapatkan hasil performansi sistem yang optimal. Gen penyusun kromosom adalah batas untuk setiap kelompok atau interval.

III.3.2 Menghitung nilai fitenss untuk setiap kromosom

Perhitungan fungsi fitness untuk pencarian best fitness. Pada penelitian ini fungsi fitness digunakan untuk meminimalkan nilai error, dimana fungsi yang digunakan adalah sebagai berikut :

(2) Keterangan : n adalah jumlah data adalah hasil yang didapat dari proses Fuzzy y t adalah hasil yang sudah kita punya sebagai masukanan t adalah urutan variabel masukan

III.3.3 Mengurutkan kromosom dan mengaplikasikan

operator genetik untuk menghasilkan keturunan baru. Untuk menghindari kecendrungan konvergen pada optimum lokal, maka digunakan skala nilai fitness sehingga dapat diperoleh nilai fitness baru yang lebih baik. Setelah didapatkan nilai fitness terbaik maka dilakukan pemilihan dua buah kromosom sebagai orang tua, yang akan dipindah silangkan, pemilihan dilakukan dengan metode seleksi roulette-wheel. Fungsi roulette-wheel seleksi dimulai dengan memutar roulette wheel sebanyak pop_size kali. Setiap kali putaran, satu kromosom dipilih untuk populasi baru dengan cara sebagai berikut : a. Buat bilangan acak r dengan range [0,1] b. Jika r ≤ q1, maka pilih kromosom pertama, jika tidak, pilih kromosom ke-k dengan 2 ≤ k ≤ pop_size sehingga qk-1 < r < qk . Selanjutnya digunakan operator genetik crossover dan mutasi untuk mendapatkan generasi baru.

III.4 Fuzzifikasi

Pendefinisian himpunan fuzzy dari masing-masing kelompok ditentukan berdasarkan derajat keanggotaan nilai tersebut pada tiap interval yang ada. Selain itu, himpunan fuzzy tersebut juga dapat digunakan untuk mengetahui berapa derajat keanggotaan data historikal pada interval yang ada.

III.5 Membuat relasi logika fuzzy

Langkah selanjutnya adalah menentukan relasi logika fuzzy yang didapatkan dari nilai fuzzy pada langkah sebelumnya, apabila data yang telah di-fuzzify pada waktu n-1 adalah A y , dan data yang telah di-fuzzify pada waktu n adalah A x " . Maka relasi logika fuzzy "A y  A x "

III.6 Defuzzifikasi

Langkah selanjutnya adalah defuzzify prediksi nilai yang dihasilkan dari langkah sebelumnya. Implementasi langkah tersebut menggunakan aturan chen dimana menggunakan nilai tengah. Misalkan Dalam skenario uji coba digunakan parameter yang dibagi menjadi dua, yaitu parameter umum dan parameter khusus. Parameter umum yaitu dengan menentukan batas atau titik potong interval secara langsung menggunakan pembagi interval 5. Sedangkan untuk skenario uji coba dengan parameter khusus digunakan parameter yang dapat meminimumkan fungsi fitness.

IV.1 Peramalan menggunakan fuzzy

Uji coba peramalan peramalan dengan menggunakan parameter umum yaitu menentukan batas atau titik potong interval secara manual dengan membagi data menjadi 5 interval. Dengan titik potong interval didapatkan dari data terbesar jumlah kunjungan pasien dikurangi data terkecil dan dibagi dengan jumlah interval. Pada Penelitian ini data terkecil adalah 5 dan data terbesar adalah 126. Gambar Perbandingan hasil peramalan dengan data aktual untuk penentuan titik potong secara manual tanpa menggunakan optimasi dengan algoritma genetik. Rata -rata MAPE yang didapatkan untuk seluruh data testing sebesar 14,7408%.

IV.2 Peramalan Menggunakan Genetic Fuzzy System

Nilai probabilitas crossover yang umum digunakan adalah antara 0.6 dan 0.75 (Eiben et al., 1999). Goldberg,D.E.,1989 menyebutkan probabilitas crossover 0.6 sebagai parameter yang dapat digunakan untuk memberikan hasil yang cukup optimal, sedangkan probabilitas mutasi diusahakan kecil. Untuk mengetahui besaran probabilitas mutasi yang dapat memberikan hasil yang optimal dilakukan sejumlah percobaan terhadap data kunjungan pasien sebelumnya. Percobaan dilakukan dengan probabilitas crossover 0.6 dan 0,75 sedangkan probabilitas mutasi berubah-ubah. Semua percobaan dilakukan dengan populasi berukuran 50 untuk 100 generasi. Hasil algoritma genetik untuk setiap percobaan dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Gambar. 6. Grafik Hasil peramalan menggunakan Fuzzy.

Figure 1999

V. KESIMPULAN/RINGKASAN

V.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang didapatkan berdasarkan hasil percobaan Model genetic fuzzy systems dapat digunakan untuk peramalan jumlah kunjungan pasien rawat jalan rumah sakit Usada Sidoarjo dengan nilai MAPE 12.125%, nilai ini lebih rendah dari peramalan menggunakan fuzzy biasa dikarenakan genetic fuzzy systems dapat menghasilkan interval fuzzy yang optimal sehingga dapat memperkecil nilai error pada proses Fuzzifikasi.

Genetic fuzzy system dapat memberikan hasil yang konvergen dengan nilai fitness yang minimum jika parameter probabilitas crossover yang dipakai adalah 0.6 dan parameter probabilitas mutasi 0.1. Hal ini disebabkan semakin tinggi nilai probabilitas crossover, semakin cepat struktur baru diperkenalkan dalam populasi. Jika probabilitas pindah silang terlalu tinggi, struktur dengan fungsi obyektif yang baik dapat hilang dengan cepat dari seleksi sehingga populasi tidak bisa digunakan kembali.