## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978

## Expert System Mendiagnosis Penyakit Hewan Peliharaan Melalui Penerapan Teknik Case Based Reasoning

## Dwi Kurniawati*, Dahriansah, Akmal Nasution
Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1,* dwikurniawati3006@gmail.com, 2 andrinasution86@yahoo.com, 3 nst.akmal@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dwikurniawati3006@gmail.com
Abstrak− Penyakit  adalah  kondisi  abnormal  tertentu  yang  secara  negatif  mempengaruhi  struktur  atau  fungsi  sebagian  atau seluruh tubuh makhluk hidup. Penyakit tidak hanya terdapat pada manusia, tetapi juga pada hewan apalagi hewan peliharaan yang diketahui lebih rentan terkena penyakit. Pada penelitian ini dijelaskan bahwa pentingnya untuk menjaga kesehatan hewan peliharaan agar kesehatan pemiliknya juga dapat terjaga dengan baik. Kurangnya pengetahuan para pecinta hewan peliharaan menyebabkan  keterlambatan penanganan terhadap hewan peliharaannya tersebut. Masalah lain selain penyakit pada hewan peliharaan adalah sedikitnya dokter hewan atau klinik hewan di daerah Asahan. Untuk membantu mengatasi permasalahan tersebut maka dibuatlah sebuah sistem yang dapat menentukan penyakit secara cepat pada hewan peliharaan seperti anjing, kucing dan kelinci dengan menggunakan metode Case Based Reasoning . Metode Case Based Reasoning ini digunakan untuk mencari nilai kemiripan penyakit dengan melihat kasus-kasus terdahulu. Dari perhitungan bobot yang dilakukan pada kasus ini yang paling tinggi nilai similarity nya adalah Cacingan dengan persentase 92,3076%. Jadi solusi pengobatan yang disarankan untuk kasus baru yang dimasukkan user dengan gejala Cacingan adalah pemberian obat cacing secara rutin serta grooming rutin minimal 14-15 hari sekali.
Kata Kunci: Aplikasi; Sistem Pakar; Hewan Peliharaan; Case Based Reasoning ; Website
Abstract− Disease is a certain abnormal condition that negatively affects the structure or function of part or all of the body of a living being. Disease is not only found in humans, but also in animals especially pets which are known to be more susceptible to disease. This study explains that it is important to maintain the health of pets so that the health of their owners can also be maintained properly. The lack of knowledge of pet lovers causes delays in handling these pets. Another problem besides pet disease is the lack of veterinarians or veterinary clinics in the Asahan area. To help overcome these problems, a system was created that can determine diseases quickly in pets such as dogs, cats and rabbits using the Case Based Reasoning method. This Case  Based  Reasoning  method  is  used  to  find  the  disease  similarity  value  by  looking  at  previous  cases.  From  the  weight calculation carried out in this case, the highest similarity value is Worms with a percentage of 92,3076%. So the recommended treatment  solution  for  new  cases  entered  by  users  with  symptoms  of  intestinal  worms  is  regular  deworming  and  regular grooming at least once every 14-15 days.
Keywords: Application; Expert system; Pet; Case-Based Reasoning; Website

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit adalah kondisi abnormal tertentu yang secara negatif mempengaruhi struktur atau fungsi sebagian atau seluruh  tubuh  makhluk  hidup.  Penyakit  yang  terdapat  pada  hewan  peliharaan  ada  beberapa  macam  misalnya disebabkan karena bakteri, parasit, jamur, virus atau alergi terhadap sesuatu yang dikonsumsi. Salah satu penyebab kematian  pada  hewan  peliharaan  yang  paling  sering  terjadi  adalah  virus[1].  Penyakit  hewan  peliharaan  dapat menular kesesama hewan bahkan manusia. Masalah lain selain penyakit pada hewan peliharaan adalah sedikitnya dokter hewan atau klinik hewan di daerah Asahan. Kianna Pet Shop and Animal Care merupakan salah satu klinik hewan peliharaan yang dipimpin oleh Drh Elsye Sinambela yang berada di daerah Asahan.
Untuk membantu mengatasi permasalahan tersebut dibuatnya sebuah sistem pakar yang dapat menentukan diagnosis penyakit berdasarkan gejala-gejala yang terjadi untuk mendeteksi penyakit yang dialami. Sistem pakar dapat diartikan sebagai kumpulan fakta-fakta yang telah dikumpulkan guna menunjukkan gejala penyakit tertentu dan  dapat  memberikan  penjelasan  berdasarkan  konsultasi  dengan  pakar  yang  pernah  dilakukan[2]  [3].  Dalam pengembangan sistem pakar, banyak metode yang sudah digunakan oleh para peneliti. Seperti metode certainty factor yang menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian baik itu fakta atau hipotesis berdasarkan bukti atau penilaian pakar dan metode certainty factor bukanlah probabilitas[4].
Misalnya dalam mendiagnosa penyakit pada hewan peliharaan seperti kucing, anjing dan kelinci. Sistem ini didasari dari pemikiran seorang pakar yaitu Drh. Elsye Sinambela dengan menggunakan metode Case-Based Reasoning yang merupakan suatu teori menggunakan pendekatan kecerdasan buatan (Artifikal Intelligence) yang menitikberatkan  pemecahan  masalah  dengan  didasarkandari  kasus-kasus  sebelumnya.  Case-Based  Reasoning (CBR)  adalah  proses  menghafal  kasus  di  masa  lalu,  kemudian  menggunakan  kembali  kasus  tersebut  dan menyesuaikannya[5]. Dalam CBR terdapat beberapa proses yaitu retrieve, reuse, revise dan retain[6]. Penerapan sistem  ini  dilakukan  untuk  mempermudahkan  pasien  dalam  mengetahui  penyakit  yang  diderita  hewan peliharaannya dengan cara melihat gejala-gejala yang terjadi tanpa melakukan konsultasi secara langsung kepada dokter hewan.
Penelitian lain yang berkaitan dengan sistem pakar dengan metode ini yaitu penelitian yang dilakukan oleh R. Adawiyah tahun 2017. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh yaitu akurasi sistem 99.25 % maka dapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
dikatakan bahwa sistem CBR yang dibangun dapat mendiagnosis penyakit akibat virus dengue dengan baik dan benar[7].
Penelitian selanjutnya yaitu penelitian yang dilakukan oleh L. Bruno tahun 2019. Berdasarkan penelitian tersebut  dapat  ditarik kesimpulan bahwa sistem tersebut  memudahkan pemilik  untuk membagi  pengetahuannya dan para petani untuk mendapatkan pengetahuan yang dibutuhkan, serta mempermudah petani mengidentifikasi penyakit yang menyerang tanamannya secara solusi penanganan penyakit tersebut[8].
Penelitian selanjutnya yaitu penelitian yang dilakukan oleh K. Ritonga tahun 2019. Berdasarkan penelitian tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  mendiagnosa  penyakit  kanker  kulit melanoma dan dibuat untuk membantu masyarakat mendiagnosa penyakit kanker kulit melanoma yang diderita sehingga  dapat  melakukan  upaya  penanganan,  pengobatan,  dan  pencegahannya,  penerapan  metode case  based reasoning dalam penilain dilakukan dengan pembobotan nilai dari gejala untuk mendapatkan nilai[9]. Penelitian  selanjutnya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  S.  W.  Nasution,  N.  A.  Hasibuan,  and  P. Ramadhani  tahun  2017.  Berdasarkan  penelitian  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem  pakar  dapat mendiagnosa  seseorang  yang  mengalami  gejala-gejala Anoreksia  Nervosa ,  penerapan  metode Case  Based Reasonin g  dapat  membantu  mendiagnosis  dengan  adanya  gejala-gejala,  sistem  pakar  dapat  merancang  sebuah sistem yang mampu memberikan solusi kepada seseorang yang mengalami Anoreksia Nervosa [10] . Kemudian  penelian  berikutnya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  Papuangan  tahun  2018. Berdasarkan penelitian tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa penelitian ini menghasilkan sistem case-based reasoning untuk diagnosis penyakit hepatitis dengan memperhitungkan kemiripan, hasil pengujian terhadap data uji penyakit hepatitis menunjukkan bahwa dengan nilai threshold similaritas global sebesar 80%, sistem memiliki unjuk kerja dengan tingkat akurasi sebesar 94,29%[11].
Bersadarkan dari penelitian sebelumnya, penulis berharap penelitian ini juga dapat mencapai tujuan yang diinginkan yaitu dapat mempermudahkan pasien dalam mengetahui penyakit yang diderita hewan peliharaannya dengan cara melihat gejala-gejala yang terjadi tanpa melakukan konsultasi secara langsung kepada dokter hewan. Pasien  hanya  perlu  memasukan  gejala  yang  dialami  kedalam  sistem  tersebut,  kemudian  dapat  dengan  mudah mengetahui  persentasi  penyakit  yang  menyerang  sekaligus  solusi  serta  pencegahan  dari  penyakit  hewan peliharaannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja pemikiran pada penelitian ini dinyatakan dalam bentuk skema sederhana menurut pokok-pokok penelitian dan hubungannya. Dijelaskan bahwa kerangka kerja penelitian ini diawali dengan identifikasi masalah, selanjutnya merumuskan masalah, studi literatur, analisa sistem, perancangan sistem, uji coba sistem dan terakhir adalah implementasi sistem.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian yang telah digaambarkan diatas, maka dapat diuraikan pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian  tersebut adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  dalam  proses  mendiagnosis  penyakit  pada  hewan  masih manual dan harus melakukan konsultasi secara langsung ke Kianna Pet Shop and Animal Care , serta belum

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
tersedianya  sistem  yang  dapat  memudahkan  dalam  mendukung  pasien  untuk  mengetahui  penyakit  hewan peliharaan seperti anjing, kucing dan kelinci berdasarkan gejala-gejala yang dialami.
2. Merumuskan Masalah
Setelah  melakukan  identifikasi  masalah,  maka  tahap  selanjutnya  yaitu  merumuskan  masalah  dengan  tujuan yaitu dapat menyelesaikan masalah tersebut. Adapun rumusan masalah yang ada dalam penelitian ini adalah bagaimana mengetahui penyakit pada hewan peliharaan seperti anjing, kucing dan kelinci, dimana minimnya pengetahuan para pecinta hewan peliharaan dalam mengidentifikasi penyakit pada hewan peliharaan sejak dini. Adanya keterbatasan sarana pelayanan untuk konsultasi kepada dokter hewan serta diperlukannya waktu yang lama untuk melakukan identifikasi penyakit pada hewan peliharaan seperti anjing, kucing dan kelinci tersebut.
3. Studi Literatur
Studi literatur merupakan kegiatan pengumpulan data. Data yang diperoleh dari tempat penelitian Kianna Pet Shop  and  Animal  Care yaitu  berupa  data  jenis-jenis  penyakit,  gejala-gejala  yang  dialami  serta  solusi  dan pencegahanpada  hewan  peliharaan  seperti  anjing,  kucing  dan  kelinci  tersebut.  Penulis  juga  mengumpulkan literatur-literatur  yang  berhubungan  dengan  penelitian  tersebut  yaitu  mengumpulkan  jurnal-jurnal  yang berkaitan dengan sistem pakar menggunakan metode Case-Based Reasoning.
4. Analisa Sistem
Setelah  melakukan  studi  literatur,  maka  analisa  sistem  tersebut  perlu  dianalisis  seperti  analisa  kelemahan sistem, analisa kebutuhan sistem dan analisa kelayakan sistem. Hal ini perlu dilakukan agar tidak ada kendala dalan pemecahan masalah tersebut.
5. Perancangan Sistem
Adapun  proses  perancangan  sistem  ini  menggunakan  alat  bantu  perancangan  yaitu  Alur  Sistem  Informasi (ASI), Unified Modeling Language (UML), dan Bagan Alir (Flowchart). Sistem ini diimplementasikan dalam bahasa  pemrogramam PHP dengan  menggunakan Sublime  Text, perancangan user  interface dengan perancangan input dan output serta penyimpanan database dengan MySQL .
6. Uji Coba Sistem
Uji coba sistem dilakukan setelah pembuatan sistem selesai dengan percobaan pada komputer user interface . Dengan melakukan uji coba ini dapat diketahui kekurangan sistem yang telah dibuat apakah berjalan dengan baik, apakah sistem yang dibuat sesuai  dengan perencanaan pada sistem yang dirancang dan apakah sistem berfungsi dengan baik dan benar atau tidak.
7. Implementasi Sistem
Pada tahap ini yang dilakukan adalah mengimplementasikan rancangan sistem yang sudah dibangun kedalam komputer dengan menggunakan Sublime Text, bahasa pemrograman PHP dan database dengan MySQL . Setelah program dari sistem aplikasi sistem pakar ini selesai dibangun maka pada tahap ini juga dibahas bagaimana cara menggunakannya agar user dapat mengoptimalkan sistem tersebut.

## 2.2 Metode Case Based Reasoning
CBR ini merupakan suatu paradigma pemecahan masalah yang banyak mendapat pengakuan yang pada dasarnya berbeda dari pendekatan utama AI lainnya. Suatu masalah baru dipecahkan dengan menemukan kasus yang serupa dimasa lampau, dan menggunakannya kembali pada situasi masalah yang baru[12]. Tahapan dalam Case Based Reasoning (CBR) antara lain adalah sebagai berikut[13]: 1) Retrieve (memperoleh kembali)
Mendapatkan  kasus-kasus  yang  mirip  dibandingkan  dengan  kumpulan  kasus-kasus  dimasa  lalu.  Dimulai dengan  tahapan  mengenali  masalah  dan  berakhir  ketika  kasus  yang  ingin  dicari  solusinya  telah  ditemukan serupa dengan kasus yang telah ada.  Adapun tahap pemrosesan kemiripan bobot yang dilakukan sistem akan dihitung dengan rumus berikut:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑃𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚, 𝐶𝑎𝑠𝑒) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn (1)
Keterangan : S = Similiarity (nilai kemiripan), pada similarity jika terdapat kemiripan kasus maka akan bernilai 1, sedangkan tidak mirip, maka akan bernilai 0.
W = Weight (bobot yang diberikan). 2) Reuse (menggunakan kembali)
Menggunakan kembali kasus-kasus yang ada dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang.. Pada proses reuse ,  solusi  yang  diberikan  adalah  solusi  dengan  bobot  kemiripan  kasus  yang  ada  pada  basis pengetahuan dengan kasus baru yang paling tinggi.
3) Revise (meninjau kembali/memperbaiki)
Merubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan jika perlu, terdapat dua tugas utama dari tahapan ini, yaitu: evaluasi solusi dan memperbaiki kesalahan.
4) Retain ( menyimpan)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
Tetap  memakai  solusi  yang  terakhir  sebagai  bagian  dari  kasus  baru.  Pada  tahap  ini  terjadi  suatu  proses penggabungan  dari  solusi  kasus  yang  baru  yang benar  ke knowledge yang  telah  ada.  Terdapat  tiga  tahapan antara lain: extract, index dan integrate .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Data yang dimaksud yaitu berupa data-data penyakit dan gejala yang  sesuai  dengan penyakit dan gejala-gejala penyakit hewan peliharaan kemudian dimasukan ke dalam sistem untuk di proses berdasarkan gejala-gejala yang ditetapkan oleh Kianna Pet Shop and Animal Care . Berikut adalah beberapa jenis penyakit dan gejala-gejala hewan peliharaan dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 1. Jenis-jenis Penyakit Pada Hewan Peliharaan Anjing
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P101 Distemper (Saluran Pernapasan) 2 P102 Hepatitis CAV 2 (Kerusakan Hati Dan Ginjal) 3 P103 Parvovirus (Muntaber Anjing) 4 P104 Leptospira (Bakteri Anjing) 5 P105 Rabies 6 P106 Parainfluenza (Flu Pada Anjing) 7 P107 Bordetella 8 P108 Cacingan 9 P109 Penyakit Metabolisme (Diabetes Militus) 10 P110 Kutu/Jamur
Berdasarkan dari data tabel 1. terdapat 10 penyakit hewan peliharaan anjing, yaitu penyakit demstemper (saluran  pernapasan ),  hepatitic  CAV  2 (kerusakan  hati  dan  ginjal), parvovirus (muntabel  anjing), leptospira (bakteri  anjing),  rabies, parainfluenza (flu  pada  anjing),  bordetella,  cacingan,  penyakit  metabolisme  (diabetes militus) dan kutu/jamur tersebut sudah diberi kode masing-masing  dari P101, P102 dan seterusnya sampai P110.
Tabel 2. Jenis-jenis Penyakit Pada Hewan Peliharaan Kucing
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P201 Rhinotracheitis 2 P202 Calicivirus 3 P203 Panleucopenia 4 P204 Rabies 5 P205 Cacingan 6 P206 Penyakit Metabolisme (Diabetes Militus) 7 P207 Kutu/Jamur
Berdasarkan dari data tabel 2 terdapat 7 penyakit hewan peliharaan kucing, yaitu penyakit rhinotracheitis, calicivirus, panleucopenia , rabies, cacingan, penyakit metaboliesme (duabetes militus) dan kutu/jamur  tersebut sudah diberi kode masing-masing  dari P201, P202 dan seterusnya sampai P207.
Tabel 3. Jenis-jenis Penyakit Pada Hewan Peliharaan Kelinci
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P301 Trichobezoars (Bola Rambut) 2 P302 Influenza (flu pada kelinci) 3 P303 Coccidiosis (Berak Darah)
Berdasarkan dari data tabel 3. terdapat 3 penyakit hewan peliharaan kelinci, yaitu penyakit trichobezoars (bola rambut), influenza (flu pada kelinci) dan coccidiosis (berak darah) tersebut sudah diberi kode masing-masing dari P301, P302 dan terakhir P303.
Tabel 4. Data Gejala Penyakit Hewan Peliharaan Anjing
Kode Gejala Gejala Jenis Bobot G101 Deman Gejala Biasa 1 G102 Diare dan masalah pencernaan Gelaja Sedang 3 G103 Muntah Mendadak Gelaja Dominan 5 G104 Kelesuan Gejala Biasa 1 G105 Depresi Gelaja Sedang 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
Kode Gejala Gejala Jenis Bobot G106 Kehilangan Nafsu Makan Gejala Biasa 1 G107 Bersin Dan Batuk Kadang Disertai Kejang Gelaja Dominan 5 G108 Perut Mengeras Gelaja Dominan 5 G109 Mucosa Matadan Mulut Menguning Dan Muntah Gelaja Dominan 5 G110 Diare (mungkin berdarah) Gelaja Dominan 5 G111 Muntah yang berulang Gelaja Dominan 5 G112 Dehidrasi Gelaja Sedang 3 G113 Penurunan berat badan yang derastis Gelaja Dominan 5 G114 Demam tinggi hingga menggigil Gelaja Dominan 5 G115 Nyeri kepala Gelaja Sedang 3 G116 Nyeri otot Gelaja Sedang 3 G117 Sakit tenggorokan disertai batuk kering Gelaja Sedang 3 G118 Mata merah dan kulit menguning Gelaja Dominan 5 G119 Mual hingga muntah-muntah dan disertai diare Gelaja Dominan 5 G120 Kesemutan Pada Luka Gigitan Gelaja Dominan 5 G121 Sakit Kepala Gelaja Sedang 3 G122 Kram Otot Gelaja Sedang 3 G123 Sesak Napas Gelaja Sedang 3 G124 Takut Air Dan Cahaya Gelaja Dominan 5 G125 Suka Menggigit Dan Halusinasi Gelaja Dominan 5 G126 Batuk Gejala Biasa 1 G127 Pilek Gelaja Sedang 3 G128 Hidung tersumbat Gejala Biasa 1 G129 Nyeri dada Gelaja Sedang 3 G130 Nyeri tenggorokan Gelaja Sedang 3 G131 Batuk keras yang terjadi secara terus-menerus Gelaja Dominan 5 G132 Radang paruh Gelaja Dominan 5 G133 Bobot badan turun Gelaja Dominan 5 G134 Susah gemuk padahal banyak makan Gelaja Dominan 5 G135 Kebotakan atau rontok rambutnya Gelaja Dominan 5 G136 Gatal Gejala Biasa 1 G137 Dermatofitis (jamur kulit) Gelaja Dominan 5 Tabel 5. Data Gejala Penyakit Hewan Peliharaan Kucing Kode Gejala Gejala Jenis Bobot G201 Peradangan atau pembengkakan jaringan mata Gejala Dominan 5 G202 Deman Gejala Biasa 1 G203 Kelesuhan Gejala Biasa 1 G204 Keluar lendir yang mengalir dari hidung Gejala Sedang 3 G205 Berat badan menurun Gejala Sedang 3 G206 Sariawan Gejala Sedang 3 G207 Radang gusi Gejala Sedang 3 G208 Penurunan sistem kekebalan tubuh Gejala Dominan 5 G209 Tidak nafsu makan Gejala Biasa 1 G210 Sakit pada persendian dan otot-otot Gejala Dominan 5 G211 Hidung berair Gejala Sedang 3 G212 Depresi Gejala Sedang 3 G213 Muntah Gejala Sedang 3 G214 Diare (sering kali disertai darah) Gejala Dominan 5 G215 Dehidrasi Gejala Sedang 3 G216 Sel darah putih Gejala Dominan 5 G217 Radang daerah THT Gejala Dominan 5 G218 Kesemutan Pada Luka Gigitan Gejala Dominan 5 G219 Sakit Kepala Gejala Biasa 1 G220 Kram Otot Gejala Sedang 3 G221 Sesak Napas Gejala Sedang 3 G222 Suka Menggigit Gejala Dominan 5 G223 Halusinasi Gejala Dominan 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
Kode Gejala Gejala Jenis Bobot G224 Diare Gejala Sedang 3 G225 Susah gemuk padahal banyak makan Gejala Dominan 5 G226 kebotakan atau rontok rambutnya Gejala Dominan 5 G227 Gatal Gejala Biasa 1 G228 Dermatofitis (jamur kulit) Gejala Dominan 5 Tabel 6. Data Gejala Penyakit Hewan Peliharaan Kelinci Kode Gejala Gejala Jenis Bobot G301 Diare Gejala Sedang 3 G302 Depresi Gejala Sedang 3 G303 Berat badan yang menurun Gejala Dominan 5 G304 Mengeluarkan ingus Gejala Sedang 3 G305 Bersin-bersin Gejala Sedang 3 G306 Menggigil walaupun cuaca sedang panas Gejala Dominan 5 G307 Hilangnya nafsu makan Gejala Sedang 3
Tabel 4. berisi gejala-gejala dari penyakit hewan peliharaan anjing, tabel 5. berisi gejala-gejala dari penyakit hewan  peliharaan  kucing,  dan  tabel  6.  berisi  gejala-gejala  dari  penyakit  hewan  peliharaan  kelinci  yang  sudah ditentukan oleh pakar yaitu Drh. Elsye Sinambela.

## 3.2 Penerapan Metode
Dalam metode Case Based Reasoning , terdapat empat tahapan proses didalamnya, yaitu retrive , reuse , revise dan retain . Sistem ini pada umumnya berpedoman pada basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem itu sendiri. Basis pengetahuan  bersumber  dari  kasus-kasus  yang  pernah  didiagnosa  sebelumnya  oleh  seorang  pakar dan  dihitung dengan tingkat kemiripannya dengan kasus baru yang dialami oleh pasien. Berdasarkan tingkat kemiripan inilah sistem  akan  mendiagnosa  jenis  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  serta  solusinya.  Sebagai  contoh,  data  gejala penyakit hewan peliharaan yang dimasukkan oleh pengguna pada aplikasi sistem pakar. Dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7. Kasus Baru Hewan (x) Kode Gejala yang diinputkan Hewan (x) Bobot G101 Deman 1 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G104 Kelesuan 1 G112 Dehidrasi 3 G133 Bobot badan turun 5
Di dalam metode Case-Based Reasoning terdapat beberapa proses sebagai berikut: 1. Proses Retrieve
Proses retrieve merupakan  proses  pencarian  kemiripan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  ada  pada  basis pengetahuan. Pencarian kemiripan tersebut dilakukan dengan cara mencocokkan gejala yang diinputkan oleh pengguna dengan gejala yang ada pada basis pengetahuan. Pada proses retrieve ini akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan algoritma Nearest Neighbour Retrieval (R-NN). Proses ini akan melakukan dua langkah pemrosesan, yaitu pengenalan masalah dan pencarian persamaan masalah pada database[14]. Pada awal proses diagnosa  pengguna  akan  menginputkan  gejala–gejala  yang  dialaminya  secara  sekaligus  tanpa  memerlukan banyak  pertanyaan,  selanjutnya  pengguna  akan  mendapatkan  hasil  diagnosa.  Sistem  akan  melakukan pembobotan  dengan  melakukan  pencocokan  satu  persatu  antara  gejala-gejala  yang  ada  didalam  basis pengetahuan.  Adapun  perhitungan  kasus  pada  penyakit  hewan  peliharaan  berdasarkan  kasus  baru  dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Perhitungan Kasus Penyakit Distemper (Saluran Pernapasan)
Tabel 8. Skema Kasus Distemper (Saluran Pernapasan) Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G101 Deman 1 G101 Deman 1 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G103 Muntah Mendadak 5 G104 Kelesuan 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
G104 Kelesuan 1 G112 Dehidrasi 3 G105 Depresi 3 G133 Bobot badan turun 5 G106 Kehilangan Nafsu Makan 1 G107 Bersin Dan Batuk Kadang Disertai Kejang 5
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh pasien  dapat  dilihat  pada  Tabel  8.    Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  melakukan  pencocokan  terhadap kesamaan  ( similarity )  dari  kasus  yang  ada  dengan  kasus  sebelumnya,  sehingga  dapat  dijadikan  dasar  dalam pengambilan sebuah keputusan. Dari skema kasus maka dicarilah hasil perhitungan berdasarkan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 1x1+1x3+0x5+1x1+0x3+0x1+0x5 1+3+5+1+3+1+5
= 5 9 = 0,26315789473684 = 26,315789473684 %
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat gejala-gejala untuk Distemper (Saluran Pernapasan) yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 26,315789473684 %.
b.   Perhitungan Kasus Hepatitis CAV 2 (Kerusakan Hati Dan Ginjal)
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Skema Kasus Penyakit Hepatitis CAV 2 (Kerusakan Hati Dan Ginjal) Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G101 Deman 1 G101 Deman 1 G105 Depresi 3 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G106 Kehilangan Nafsu Makan 1 G104 Kelesuan 1 G108 Perut Mengeras 5 G112 Dehidrasi 3 G109 Mucosa Matadan Mulut Menguning Dan Muntah 5 G133 Bobot badan turun 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 9.  maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 1x1+0x3+0x1+0x5+0x5
1+3+1+5+5
= 1 15 = 0,0666666666666667 = 6,666666666666667%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat gejala-gejala untuk Hepatitis CAV 2 (Kerusakan Hati Dan Ginjal) yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 6,666666666666667%.
c.   Perhitungan Kasus Parvovirus (Muntaber Anjing)
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Skema Kasus Penyakit Parvovirus (Muntaber Anjing) Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G101 Deman 1 G101 Deman 1 G104 Kelesuan 1 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G110 Diare (mungkin berdarah) 5 G104 Kelesuan 1 G111 Muntah yang berulang 5 G112 Dehidrasi 3 G112 Dehidrasi 3 G133 Bobot badan turun 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
G113 Penurunan berat badan yang derastis 5
Dari skema kasus pada Tabel 10. maka dicarilah hasil perhitungan berdasarkan rumus sebagai berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 1x1+1x1+0x5+0x5+0x5+1x3+0x5
1+1+5+5+3+5
= 5 20 =  = 0,25 = 25%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan  dengan  kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity tingkat  gejala-gejala  untuk  penyakit Parvovirus (Muntaber Anjing) yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 25%.

## d.   Perhitungan Kasus Leptospira (Bakteri Anjing)
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Skema Kasus Leptospira (Bakteri Anjing) Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G114 Demam tinggi hingga menggigil 5 G101 Deman 1 G115 Nyeri kepala 3 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G116 Nyeri otot 3 G104 Kelesuan 1 G117 Sakit tenggorokan disertai batuk kering 3 G112 Dehidrasi 3 G118 Mata merah dan kulit menguning 5 G133 Bobot badan turun 5 G119 Mual hingga muntah- muntah dan disertai diare 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 11.  maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 0x5+0x3+0x3+0x3+0x5+0x5
5+3+3+3+5+5 = 0 24 = 0 = 0 %
Dari  perhitungan  kasus  diatas  tidak  terdapat  gejala  yang  dialami  oleh  hewan  peliharaan  anjing  yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat gejala-gejala untuk penyakit Leptospira (Bakteri Anjing) yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 0%.

## e.   Perhitungan Kasus Rabies
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Skema Kasus Rabies Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G101 Deman 1 G101 Deman 1 G120 Kesemutan Pada Luka Gigitan 5 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G121 Sakit Kepala 3 G104 Kelesuan 1 G122 Kram Otot 3 G112 Dehidrasi 3 G123 Sesak Napas 3 G133 Bobot badan turun 5 G124 Takut Air Dan Cahaya 5 G125 Suka Menggigit Dan Halusinasi 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 12.   maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn
= 1x1+0x5+0x3+0x3+0x3+0x5+0x5 1+5+3+3+3+5+5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
= 1 25 = 0,04  =  4%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat  gejala-gejala untuk  penyakit Rabies yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 4% .

## f.   Perhitungan Kasus Parainfluenza (Flu Pada Anjing)
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Skema Kasus Parainfluenza (Flu Pada Anjing) Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G101 Deman 1 G101 Deman 1 G123 Sesak Napas 3 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G126 Batuk 1 G104 Kelesuan 1 G127 Pilek 3 G112 Dehidrasi 3 G128 Hidung tersumbat 1 G133 Bobot badan turun 5 G129 Nyeri dada 3 G130 Nyeri tenggorokan 3
Dari  skema  kasus  pada Tabel 13.  maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 1x1+0x3+0x1+0x3+0x1+0x3+0x3 1+3+1+3+1+3+3
= 1 15 = 0.0666666666666667 = 6.666666666666667%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 1 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat  gejala-gejala untuk  penyakit Rabies yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 6.666666666666667%.

## g.   Perhitungan Kasus Bordetella
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 1 4.
Tabel 14. Skema Kasus Bordetella Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G101 Deman 1 G101 Deman 1 G104 Kelesuan 1 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G106 Kehilangan Nafsu Makan 1 G104 Kelesuan 1 G131 Batuk keras yang terjadi secara terus-menerus 5 G112 Dehidrasi 3 G132 Radang paruh 5 G133 Bobot badan turun 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 14.   maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 1x1+1x1+0x1+0x5+0x1+0x5 1+1+1+5+5
= 2 13 = 0,15384615384615 = 15,384615384615%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 2 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat  gejala-gejala untuk  penyakit Rabies yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 15,384615384615%.

## h.   Perhitungan Kasus Cacingan
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 15.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
Tabel 15. Skema Kasus Cacingan
Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G101 Deman 1 G104 Kelesuan 1 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G106 Kehilangan Nafsu Makan 1 G104 Kelesuan 1 G112 Dehidrasi 3 G112 Dehidrasi 3 G133 Bobot badan turun 5 G133 Bobot badan turun 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 15.  maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn = 1x3+1x1+0x1+1x3+1x5
3+1+1+3+5 = 2 13 = = 0,92307692307692 = 92,307692307692%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 4 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat gejala-gejala untuk penyakit Cacingan yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 92,307692307692%.

## i.   Perhitungan Kasus Penyakit Metabolisme (Diabetes Militus)
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16. Skema Kasus Penyakit Metabolisme (Diabetes Militus) Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G134 Susah gemuk padahal banyak makan 5 G101 Deman 1 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G104 Kelesuan 1 G112 Dehidrasi 3 G133 Bobot badan turun 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 16.  maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn
= 0x5 5 = 0 5 =  =   0   =   0 %
Dari  perhitungan  kasus  diatas  tidak  terdapat  gejala  yang  dialami  oleh  hewan  peliharaan  anjing  yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity tingkat gejala-gejala untuk penyakit Penyakit Metabolisme (Diabetes Militus) yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 0%.
j.    Perhitungan Kasus Kutu/Jamur
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Skema Kasus Kutu/Jamur Kode Gejala Awal Bobot Kode Gejala yang diinputkan Pasien (x) Bobot G104 Kelesuan 1 G101 Deman 1 G135 Kebotakan atau rontok rambutnya 5 G102 Diare dan masalah pencernaan 3 G136 Gatal 1 G104 Kelesuan 1 G137 Dermatofitis (jamur kulit) 5 G112 Dehidrasi 3 G133 Bobot badan turun 5
Dari  skema  kasus  pada Tabel 17.  maka  dicarilah  hasil  perhitungan  berdasarkan  rumus  sebagai  berikut: 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  (𝑥, 𝑥) = s1xw1+s2xw2+ ..snxwn w1+w2+⋯wn

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
= 1x1+ 0x5+0x1+0x5 1+5+1+5 = 1 12 = 0,083333333333333 =  8,3333333333333%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 4 gejala yang dialami oleh hewan peliharaan anjing yang memiliki kemiripan  dengan  kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan  similarity  tingkat  gejala-gejala  untuk  penyakit Kutu/Jamur yang akan dialami oleh hewan peliharaan tersebut sebesar 8,3333333333333%.

## 2. Proses Reuse
Reuse (menggunakan)  kembali  pengetahuan  dan  informasi  kasus  lama  berdasarkan  bobot kemiripan yang paling relevan kedalam kasus yang baru sehingga menghasilkan usulan solusi dimana diperlukan suatu adaptasi dengan masalah yang baru tersebut[15]. Dari perhitungan yang telah dilakukan terdapat  3 (tiga) kasus yang memiliki bobot kemiripan dikarenakan kasus yang diinputkan ada kesamaan dengan kasus yang ada pada basis pengetahuan. Untuk kasus yang memiliki bobot kemiripan tertinggi adalah kasus pada Cacingan dengan nilai 92,3076%,  dimana terdapat  4  (empat)  gejala  yang  diinputkan memiliki  kesamaan  dengan  gejala  pada  basis pengetahuan. Kasus pada Distemper (Saluran Pernapasan) dengan nilai  26,3157%, dimana terdapat 3 (tiga) gejala  yang  diinputkan  memiliki  kesamaan  dengan  gejala  pada  basis  pengetahuan.  Kasus  pada  Parvovirus (Muntaber  Anjing)  dengan  nilai  25%,  dimana  terdapat  3  (tiga)  gejala  yang  diinputkan  memiliki  kesamaan dengan gejala pada basis pengetahuan. Pada proses reuse , solusi yang diberikan adalah solusi dengan bobot kemiripan  kasus  yang  ada  pada  basis  pengetahuan  dengan  kasus  baru  yang  paling  tinggi.  Dari  perhitungan bobot di atas kasus yang paling tinggi nilai similarity nya adalah Cacingan dengan persentase 92,3076%. Jadi solusi  pengobatan yang disarankan untuk  kasus baru yang dimasukkan user dengan gejala Cacingan  adalah pemberian obat cacing secara rutin serta grooming rutin minimal 14-15 hari sekali.
3. Proses Revise
Selama proses revise ini, solusi yang telah didapat untuk masalah tersebut akan ditinjau/diperbaiki. Ada dua tugas utama pada tahap  ini,  proses  ini  akan  mengevaluasi kembali  solusi  yang  diperoleh  dalam  proses penggunan kembali, dan  jika  berhasil akan memasuki  proses  retensi. Jika  tidak,  sistem akan  menggunakan area  pegetahuan  khusus untuk meningkatkan resolusi kasus yang diperoleh dari proses retensi kembali[16].
4. Proses Retain
Proses retain yaitu menyimpan permasalahan dari kasus tersebut yang nantinya bisa digunakan kembali  untuk mengatasi permasalahan dimasa mendatang[17].

## 3.3 Implementasi Program
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses halaman sistem pakar hewan peliharaan. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 2. berikut :
Gambar 2. Halaman Utama Expert System Penyakit Hewan peliharaan
Form registrasi pasien digunakan untuk melakukan registrasi bagi pengguna aplikasi. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 3. berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978
Form diagnosa  penyakit  digunakan  untuk  memilih  penyakit  yang  diderita  oleh  Pasien  untuk  melakukan proses diagnosa dan mendapatkan hasil. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 4. berikut :
Gambar 4. Form Diagnosa Penyakit
Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar 5. berikut :
Gambar 5. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Laporan hasil diagnosa merupakan halaman informasi untuk memberikan laporan hasil diagnosa  Pasien. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 6. berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3978

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian tentang Expert System Mendiagnosis Penyakit Hewan Peliharaan Melalui Penerapan Teknik Case Based Reasoning adalah sistem pakar ini dapat mendiagnosa penyakit hewan peliharaan dengan cepat sehingga dapat  mengetahui  penyakit  yang  dialami  oleh  hewan  peliharaan  sehingga  dapat  segera  dilakukan  solusi  untuk penanganannya, sistem yang berbasis aturan dengan Case Based Reasoning mampu mendeteksi jenis penyakit dan dapat  memberikan  informasi  pencegahan  dan  solusi  terhadap  penyakit  hewan  peliharaan.  Untuk  kasus  pada penelitian ini yang memiliki bobot kemiripan tertinggi adalah kasus pada Cacingan dengan nilai 92,3076%, dimana terdapat 4 (empat) gejala yang diinputkan memiliki kesamaan dengan gejala pada basis pengetahuan. Kasus pada Distemper (Saluran Pernapasan) dengan nilai 26,3157%, dimana terdapat 3 (tiga) gejala yang diinputkan memiliki kesamaan dengan gejala pada basis pengetahuan. Kasus pada Parvovirus (Muntaber Anjing) dengan nilai 25%, dimana terdapat 3 (tiga) gejala yang diinputkan memiliki kesamaan dengan gejala pada basis pengetahuan.

## REFERENCES
[1] H.  Leidiyana  and  R.  D.  Hariyanto,  “Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Persendian  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 27–34, 2020, doi: 10.31603/komtika.v4i1.3701.
[2] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[3] H. Sulistiani, I. Darwanto, and I. Ahmad, “Penerapan Metode Case Based Reasoning dan K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 23, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i1.37256.
[4] H.  Sulistiani  and  K.  Muludi,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Dalam  Mendeteksi  Penyakit  Tanaman  Karet,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , vol. 15, no. 1, pp. 51–59, 2018, doi: 10.23887/jptk-undiksha.v15i1.13021.
[5] Z. M. Dasril Aldo, “Aplikasi Identifikasi Penyakit Ikan Laut Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 78–83, 2020.
[6] Minarni  and  I.  Warman,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan  Case-Based  Reasoning,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 28–32, 2017.
[7] R. Adawiyah, “Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah,” Intensif , vol. 1, no. 1, p. 63, 2017, doi: 10.29407/intensif.v1i1.544.
[8] L.  Bruno,  “Sistem  Pengelolaan  Informasi  Pertanian  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  pada  Gapoktan Sidomakmur,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[9] K.  Ritonga,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kanker  Kulit  Melanoma  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning,” J. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 3, p. 5, 2019.
[10]  S. W. Nasution, N. A. Hasibuan, and P. Ramadhani, “Sistem Pakar Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan Metode Case  Based  Reasoning,” Konf.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  I,  no.  1,  pp.  52–56,  2017,  [Online].  Available: http://www.stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/download/472/413%0A.
[11]  M. Papuangan, “Penerapan Case Based Reasoning Untuk Sistem Diagnosis Penyakit Hepatitis,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 7–12, 2018, doi: 10.33387/jiko.v1i1.1165.
[12]  T. R. Maulidia, “Membuat Sistem Pakar Jauh Lebih Besar Dari Pada Pembuatan Sistem Biasa . Pakar Digunakan Untuk Memecahkan Masalah Yang Memang Sulit Untuk Dipecahkan Dengan Pemrograman Biasa , Mengingat Biaya Yang Diperlukan Untuk,” Coding J. Komput. dan Apl. Untan , vol. 05, no. 03, 2017.
[13]  N. Ritha and M. Sutoyo, “Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Kerusakan Harddisk,” J. Sustain. , vol. 5, no. 01, pp. 15–21, 2016.
[14]  D. A. Kusuma and C. Chairani, “Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Inform. dan Elektron. , vol. 6, no. 2, pp. 57–62, 2015, doi: 10.20895/infotel.v6i2.74.
[15]  Ernawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pencernaan  Manusia  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
[16]  G.  Ari  Prasetyo,  W.  Hadikurniawati,  P.  Studi  TeknikInformatika,  S.  Semarang,  P.  Studi  Teknik  Informatika,  and  S. Semarang  Jl  Tri  Lomba  Juang  No,  “Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  (Cbr)  Untuk Mendiagnosa Penyakit Kucing,” J. Manaj. Inform. Sist. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 78–83, 2021, [Online]. Available: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi.
[17]  E. Febriansyah and E. Winarno, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Motor Kawasaki Klx150 Menggunakan Metode Case-Based  Reasoning  Dengan  Algoritma  3W-Jaccard,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  9,  no.  02,  pp.  68–74,  2021,  doi: 10.33884/jif.v9i02.3747.