Optimasi Prediksi Penyakit Systemic Lupus Erythematosus Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization

Abstract

Systemic lupus erythematosus (SLE) juga dikenal sebagai lupus, adalah penyakit autoimun di mana sistem kekebalan tubuh secara keliru menyerang jaringan sehat di banyak bagian tubuh. Jumlah penderita SLE semakin meningkat tiap tahun. Systemic Lupus Erythematosus telah diderita sebanyak lima juta orang diseluruh dunia. Penderita SLE di China lebih tinggi dari negara Eropa dan Amerika Utara, perkiraan prevalensi SLE adalah 50-100 kasus per 100.000 orang. Sedangkan di Indonesia, berdasarkan Sistem Inormasi Rumah Sakit Online (SIRS Online) pada tahun 2014 terdapat 1.169 penderita SLE, tahun 2015 terdapat 1.336 penderita SLE, dan tahun 2016 terdapat 2.116, dari data tersebut terlihat peningkatan angka penderita SLE setiap tahun. Salah satu penyebab dari tingginya angka penderita penyakit SLE adalah sulitnya mendiagnosa penyakit SLE. Tantangan terbesar dalam ilmu kedokteran adalah bagaimana melakukan deteksi dini dalam mendiagnosa penyakit SLE. Deteksi dini dalam diagnosa penyakit SLE dapat dilakukan dengan prediksi penyakit SLE. Penelitian ini melakukan optimasi terhadap hasil prediksi penyakit SLE dengan metode genetika. Metode optimasi yang digunakan adalah algoritma particle swarm optimization. Hasil dari penelitian adalah algoritma particle swarm optimization dapat melakukan optimasi dengan 6 pasien teridentifikasi secara tepat. Akurasi dari optimasi adalah 88 %.