## CASE-BASED REASONING UNTUK SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT MALARIA DI RSUD KABUPATEN PULAU MOROTAI

## CASE-BASED REASONING FOR MALARIA DISEASES DIAGNOSIS SYSTEM AT THE HOSPITAL OF MOROTAI ISLAND
Miswar Papuangan 1 , Hean Rakomole 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Pasifik Morotai miswarpapuangan@gmail.com

## Abstrak
Malaria  merupakan  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  parasit plasmodium.  Penyakit  malaria  menyebar  lewat  gigitan  nyamuk  yang  terinfeksi parasit.  Jika  tidak  ditangani  dengan  cepat  dan  tepat  dapat  menimbulkan komplikasi berat yang dapat berujung pada kematian. Infeksi malaria dapat terjadi hanya  dengan  satu  gigitan  nyamuk  saja.  Penuluaran  dapat  terjadi  apabila  ada kontak  dengan  darah  penderita.  Untuk  mendiagnosis  pasien  penderita  penyakit malaria  dapat  diketahui  gejal-gejala  yang  dirasakan  dan  faktor  resiko  yang dialami.  Penggunaan  konsep case-based  reasoning sebagai  sistem  untuk membantu  melakukan  diagnosis  penyakit  malaria.  Fitur-fitur  yang  digunakan dalam melakukan diagnosis penyakit malaria diantaranya fitur usia, jenis kelamin, gejala,  dan  faktor  resiko  yang  dialami.  Algoritma nearest  neighbor digunakan untuk  menghitung  tingkat  kemiripan  permasalahan  baru  dengan  kasus  yang tersimpn  dalam  basis  kasus.  Hasil  pengujian  menggunakan  data  rekam  medik menunjukan  bahwa  sistem  mampu  mengenali  tiga  jenis  penyakit  malaria  secara benar dengan tingkat akurasi sebesar 95,45%.
Kata Kunci: Malaria, Nearest Neighbor, Case-Based Reasoning.

## Abstract
Malaria is a deadly disease caused by the plasmodium parasite. This disease spreads  through  a  bite  of  a  particular  type  of  mosquito  that  a  parasite  has infected.  If  it  is  not  handled  fast  and  appropriately,  it  can  cause  a  serious complication  that  leads  to  death,  except  through  blood  contamination  with  the sufferer. To diagnose a patient infected from malaria can be recognized with the symptoms and factors of risk experienced by a patient. It uses a concept of case- based  reasoning  to  assist  in  diagnosing  malaria  diseases  such  as  age,  gender, experienced  symptoms,  and  risk.  The  nearest  neighbor  algorithm  is  used  to calculate  the  similarity  between  new  case  problems  and  basis-saved  cases.  The
result used medic-recorded data, which showed the system could recognize three types of malaria disease correctly with the level of accuracy rate of 95.45%. Keywords: Malaria, Nearest Neighbor, Case-Based Reasoning.
PENDAHULUAN Malaria merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh parasite plasmodium.  Penyakit  ini  menyebar lewat  gigitan  nyamuk  yang  terinfeksi parasite  [1].  Jika  tidak  ditangani dengan  cepat  dan  tepat  dapat menimbulkan  komplikasi  berat  yang dapat berujung pada kematian.
Penularan  dapat  terjadi  apabila  ada kontak dengan darah penderita.
Infeksi  malaria  selama  kehamilan dapat  menyebabkan  abortus  dan  berat bayi lahir rendah [1]. Kurang lebih 2,3 milyar (41%) penduduk dunia beresiko terkena penyakit malaria. Diperkirakan setiap  tahunya  terdapat  300-500  juta kasus malaria dengan jumlah kematian bersikar 1,5 sampai 2,7 juta jiwa. Menurut World Health Organization (WHO),  pada  2015
terdapat 214 juta kasus malaria baru di seluruh  Dunia.  Di  tahun  yang  sama, 438.000  kasus  malaria  yang  berujung pada  kematian  dengan  Asia  Tenggara sebanyak  7%.  Sedangkan  di  Indonesia tingkat  penderita  malaria  dengan prevalensi mencapai 6%.
Pemahaman  masyarakat  terhadap pentingnya menjaga sanitasi lingkungan  agar  terhindar  dari  sarang nyamuk  yang  menyebabkan  terinfeksi malaria  kurang  teredukasi,  seperti dibiarkan  semak-semak  yang  tunbuh lebat di pinggiran rumah, selokan yang
kotor  dan  dilumuri  banyak  bekas sampah,  genangan  air  di  samping rumah yang tentunya dapat berpotensi terjangkit penyakit malaria. Faktor lingkungan juga berpengaruh besar terhadap penularan  malaria,  karena  jika kondisi lingkungan memiliki tempat perindukan,  maka  nyamuk  akan dapat berkembangbiak dengan mudah dan cepat. Pemerintah  melalui  peraturan Presiden  nomor  2  tahun  2015, tentang rencana pembangunan jangka  menengah  Nasional  tahun 2015 sampai 2019, dimana penyakit malaria  termasuk  penyakit  prioritas yang  perlu  dan  harus  ditanggulangi [2].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk merancang  dan  membangun  sistem CBR  untuk  kepentingan  membantu tenaga medis maupun asisten dokter dalam  melakukan  diagnosis  pasien pederita  penyakit  malaria  sehingga pasien  dapat  ditangani  dengan mudah dan cepat.
CBR  sebagai  sistem  diagnosis penyakit telah menghasilkan akurasi sistem  yang  baik.  CBR  untuk diagnosis  pasien  penderita  penyakit
THT  pernah  dilakukan  dengan menghasilkan akurasi sebesar
91,89% [3].
Untuk mengukur tingkat kemiripan  antar  kasus  dalam  CBR yang pernah dilakukan, yakni
menggunakan  algoritma  induksi  dan nearest  neighbor .  Hasil  mengindikasi bahwa  algoritma nearest  neighbor lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma  induksi  dengan  tingkat akurasi 53,8% dan 100% [4].
Metode  CBR  adalah  salah  satu sistem  yang  sering  sering  digunakan pada  bidang  kedokteran/medis  untuk membantu melakukan diagnosis pasien.  Sedangkan  algoritma nearest neighbor untuk  mengukur  tingkat kemiripan  antara  permasalahan  kasus baru dengan kasus  yang pernah terjadi sebelumnya.  Sistem  ini  diharapkan dapat  membantu  pihak  RSUD  dalam melakukan  diagnosis  awal  pasien penderita  penyakit  malaria  dengan keluhan  terhadap  gejala-gejala  awal yang dirasakan.
Sistem  yang  dirancang  dan dibangun  ini  bersifat  fleksibel  dan dinamis  sehingga  bisa  digunakan sesuai dengan kondisi dilapangan yang terjadi.

## LANDASAN TEORI
Penyakit Malaria Malaria  adalah  penyakit  yang disebabkan parasit dari genius plasmodium yang hidup dan
berkembangbiak  dalam  sel  darah merah  manusia  [1].  Masa  inkubasi malaria dapat bervariasi, paling pendek pada  plasmodium  falsiparum,  dan
paling  panjang  pada  plasmodium malariae.
Keluhan prodromal dapat terjadi  sebelum  demam,  berupa kelesuhan,  malaise,  sakit  kepala, berkeringat, menggigil, mual, muntah,  nyeri  pada  tulang,  sakit belakang, nyeri pada otot,
anoreksia,  diare,  perut  berasa  tidak enak,  dan  kadang-kadang  merasa dingin di punggung [5].
Gejala  malaria  paling  cepat muncul  sekitar  satu  minggu  setelah digigit  nyamuk  anopheles  yang terinfkesi. Umumnya masa inkubasi  antara  gigitan  nyamuk malaria  gejalan  berlangsung  7-8 hari.  Gejala  khas  malaria  adalah adanya  siklus  menggigil,  demam dan berkeringat yang terjadi berulang-ulang.  Pengulangan  bisa berlangsung  tiap  hari,  dua  hari seklai  atau  tiga  hari  sekali tergantung  jenis  malaria  yang menginfeksi [6].

## Jenis Penyakit Malaria
1. Malaria Falsiparum Disebakan  oleh Plasmodium falciparum . Gejala demam timbul  intermiten  dan  dapat kontinyu.  Malaria  jenis  ini menjadi  malaria  berat  yang  bisa menyebabkan kematian.
2. Malaria Vivaks Disebabkan  oleh  plasmodium vivax.  Gejala  demam  pada  jenis malaria  ini  dapat  berulang
dengan  interval  bebas  demam selama 2 hari.
3. Malaria Malariae Disebabkan oleh plasmodium
malariae.  Jenis  malaria  ini  demam terjadi  berulang  dengan  interval bebas selama 3 hari.

## Case-Based Reasoning
Case-base  reasoning  atau  disingkat CBR  merupakan  metode  penyelesaian yang menggunakan pengetahuan kejadian  terdahulu  untuk  memecahkan permsalahan  kasus  baru  [7].  CBR diselesaikan dengan melakukan
pencocokan  tingkat  kemiripan  dengan masalah  kasus  yang  sudah  terjadi sebelumnnya.
Terdapat  empat  tahapan  proses dalam CBR [8].
1. Retrieve ,  mencari  kasus  terdahulu yang  mirip  dengan  permasalahan kasus baru.
2. Reuse , menyalin atau menggabungkan  solusi  dari  kasus terdahulu. 3. Revise , solusi dari kasus sebelumnya digunakan sebagai solusi kasus baru.
4. Retain ,  solusi  kasus  baru  tersebut divalidasi.
Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  merupakan  alat yang  digunakan  untuk  membuat diagram  yang  serbaguna.  DFD  terdiri dari  notasi  penyimpanan  data,  proses, aliran  data,  dan  sumber  masukan ( entity ) [9].
Entity Relationship Diagram (ERD) ERD berisi kompenen- komponen  himpunan  entitas  dan himpunan  relasi  yang  masing- masing  dilengkapi  dengan  atribut- atribut  yang  merepresentasikan seluruh  fakta,  dapat  digambarkan dengan lebih sistematis [10].

## Relasi Tabel
Relasi tabel merupakan kumpulan  dari  tabel-tabel  yang saling berelasi, disusun secara logis, sehingga  menghasilkan  informasi yang bernilai dalam proses pengambilan keputusan [10].

## Representasi Kasus
Pemecahan masalah sistem CBR bergantung  pada  representasi  kasus yang  memberikan  informasi  untuk penalaran kasus. kasus yang dimaksud  adalah  catatan  rekam medik  pasien  penderita  penyakit malaria.  Kasus  direpresentasikan dalam  bentuk  fitur-fitur  yang disimpan dan  merupakan parameter yang  menjadi  ciri  dan  penyelesaian dalam menangani masalah kasus.
Terdapat  tiga  kategori  penilaian terhadap masing-masing fitur, yaitu: 1. Ketegori  fitur  usia.  Kategori  ini dinilai  berdasarkan  nilai  usia yang  terekam  pada  data  pasien rawat  inap  pasien  penderita penyakit malaria.
2. Kategori fitur jenis kelamin. Penilaian  jenis  kategori  ini,  jika jenis  kelamin  laki-laki  memiliki nilai 1 dan jenis kelamin perempuan memiliki nilai 0.
3. Ketegori  fitur  gejala  dan  faktor resiko. Jika gejala atau faktor resiko muncul  pada  suatu  kasus,  maka bernilai  1.  Jika  gejala  atau  faktor tidak  muncul  pada  suatu  kasus, maka bernilai 0.
Setiap  atribut  yang  menyusun sebuah  kasus  mempunyai  penlaian tersendiri.  Jenis  dan  penilaian  setiap ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis dan Penilaian Atribut Atribut Nilai Usia Dalam satuan tahun Jenis kelamin Laki-laki  =  1  dan Perempuan = 0 Gejala  dan  faktor resiko Ya = 1 dan Tidak = 0 Diagnosis Malaria Falsiparum Malaria Vivaks Malaria Malariae Pengukuran Similaritas Pengukuran  similaritas  di  lakukan untuk mendapatkan nilai untuk menentukan kemiripan antara permasalahan kasus baru dengan kasus yang  tersimpan  dalam  basis  kasus dengan  membandingkat  setiap  fitur yang terdapat pada basis kasus.
Berikut  adalah  persamaan  yang digunakan untuk mengukur similaritas, yaitu:
1. Similaritas lokal Untuk  data  numerik,  menggunakan fungsi similaritas lokal [11].
𝑓(𝑠, 𝑡) = 1 − |𝑠−𝑡| 𝑅 (1)
s,t adalah nilai fitur yang dibandingkan dan R adalah range nilai fitur tersebut.
Untuk data boolean, menggunakan fungsi similaritas lokal [12]
𝑓(𝑠, 𝑡) = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠 = 𝑡 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠 ≠ 𝑡 (2)
2. Similaritas global Pengukuran  similaritas  global digunakan  untuk  menghitung kasus  baru  dengan  kasus-kasus yang tersimpan pada basis kasus. Fungsi similaritas global menggunakan  teknik nearest neighbor [13].
simNN ( S,T ) = ∑ 𝑓(𝑆 𝑖, 𝑇 𝑖 )∗𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖 = 1 (3 )
simNN ( s,t ):  similaritas global basis kasus ( s ) dan kasus baru ( t ) t : target kasus/kasus baru s : kasus yang ada pada basis kasus n : banyaknya  atribut  pada  tiap kasus i : atribut individu antara 1- n f ( S i ,T i )  :  Fungsi  similaritas  lokal atribut ke- i antara kasus S dan kasus T W i :  Nilai  bobot  yang  diberikan pada atribut ke- i
Apabila nilai kemiripan tersebut kecil  dari  nilai  ambang  batas ( threshold )  yang  ditentukan,  yaitu 80%,  maka  kasus  tersebut  akan disimpan  di  basis  sebagai  kasus yang  akan  direvisi  oleh  pakar sebagai  solusi.  Sedangkan output dari  sistem  yang  dirancang  adalah nama  jenis  penyakit  malaria  yang tingkat  kemiripannya  paling  tinggi dengan permasalahan kasus baru.

## METODE PENELITIAN Deskripsi Sistem
Sistem  yang  dirancang  untuk melakukan  diagnosis  penyakit  malaria dengan mengimplementasi sistem case-based reasoning (CBR). Sedangkan  algoritma nearest  neighbor digunakan  untuk  menghitung  nilai similaritas  kasus  baru  dengan  kasus yang ada pada basis kasus.
Secara  garis  besar  digambarkan dalam  diagram  alir  penelitian  seperti ditunjukan pada gambar 1.
Mulai Menghitung similaritas lokal Basis kasus Menghitung similaritas global menggunakan nearest neighbor Masalah kasus dikirim ke pakar Selesai Masalah kasus baru Similaritas (target kasus) ≥ 80%? Ya Tidak Reuse Ya Tidak Solusi di simpan Pakar memberi diagnosis Ya Tidak Mencari kasus dengan similaritas tertinggi

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Rancangan Arsitektur Sistem
Pada tahap awal paramedis memasukkan  permalasahan  kasus  baru seperti  data  pasien    ke  dalam  sistem
melalui  modul  input  data  barbasis graphical  user  interface (GUI). Kasus terdahulu yang memiliki nilai similaritas  tertinggi  dipilih  sebagai solusi dari permasalahan kasus baru yang diinput.
Pada tahap reuse , dimana solusi kasus  terdahulu  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  kasus baru. Kandidat solusi yang mempunyai  nilai  similaritas  kurang dari threshold yang  ditentukan, disimpan untuk kemudian dilakukan revisi  oleh  pakar.    Jika  nilai similaritas  ≥  nilai threshold maka solusi  dari  kandidat  solusi  diambil sebagai  solusi  permasalahan  kasus baru yang disampaikan kepada user melalui  modul  output.  Rancangan arsitektur  sistem  CBR  ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Sistem CBR untuk Diagnosis Malaria
Diagram Konteks
Sistem  CBR  diagnosis  penyakit malaria  terdiri  dari  tiga  entitas pengguna  sistem,  diantaranya  admin, pakar, dan paramedis.
Pakar  menginput  data  pasien  ke dalam sistem berupa data gejala, faktor resiko, data penyakit, data
pembobotan,  dan  data  basis  kasus. pakar  juga  melakukan  revisi  kasus baru,  jika  nilai  similaritas  di  bawa batas ambang. Sistem akan memberikan  notifikasi  ke  pakar,  jika terdapat kasus yang memerlukan revisi. Paramedis menginputkan data identitas pasien dan gejalan serta faktor resiko  yang  dialami.  Sistem  akang mengeluarkan  hasil  diagnosis  ke paramedis.  Paramedis  bisa  juga menyimpan  permalahan  solusi  kasus baru  ke  dalam  basis  kasus.  yang melakukan  diagnosis.  Paramedis  juga dapat  menyimpan  permasalahan  baru ke dalam sistem.
Admin  merupakan  entitas  yang berhubungan  dengan  tata  kelola pengguna sistem yang dibuat.
Diagram konteks ditunjukan seperti pada gambar 3.
CBR DIAGNOSIS PENYAKIT MALARIA PAKAR PARAMEDIS ADMIN Data basis kasus Data pembobotan Data gejala Data faktor resiko Data penyakit Data login Data identitas Kondisi pasien Data login Manajemen user Data login Konfirmasi hak akses Konfirmasi hak akses Konfirmasi revisi kasus baru Konfirmasi manajemen basis kasus Konfirmasi hak akses Hasil diagnosis
Gambar 3. Digram Konteks
DFD Level
DFD level merupakan uraian proses yang  dibuat  berdasarkan  diagram konteks.  Terdapat  empat  proses yang  terjadi  dalam  sistem  yaitu, proses manajemen hak akses, proses rekam  data,  proses  konsultasi  dan proses revisi. DFD level  ditunjukan pada Gambar 4.

## ADMIN
Konfirmasi pengguna sistem Pengguna sistem Data pengguna sistem User Manager Manajemen Hak Akses 1 Basis Kasus Pembobotan Faktor Resiko Gejala Penyakit Data Basis Kasus Data Pembobotan Data Faktor Resiko Data Gejala Data Penyakit PAKAR Rekam Data 2 Basis Kasus Pembobotan  Faktor Resiko Gejala Penyakit Konsultasi 3 Faktor Resiko Pembobotan Basis Kasus Data Kasus Baru Gejala Penyakit Revisi Kasus 4 Konfirmasi Revisi Basis Kasus Revisi Basis Kasus Data Basis Kasus Baru Diagnosis Data Basis Kasus Baru PARAMEDIS Identitas Pasien Gejala Pasien Faktor Resiko Pasien Hasil Diagnosis Gambar 4. DFD Level

## Relasi Antar Tabel
Relasi  tabel  menggambarkan hubungan antar entitas yang terdapat  dalam  suatu  basis  data. Relasi tabel  pada sistem ditunjukan pada gambar  4.
User
Id_user Username Pssword Level Nama Basis_Kasus No_RM Usia Jenis_kelamin Kode_penyakit Keyakinan_pakar Status Nama Penyakit
Kode_penyakit Kode_ICD Nama_penyakit Diagnosis No_RM Nama Usia Jenis_kelamin Kode_penyakit Keyakinan_kasus_baru Kasus_Gejala Kode_gejala_penyakit No_RM Kode_gejala Bobot Kasus_Risiko Kode_kasus_risiko No_RM Kode_risiko Bobot Gejala Kode_gejala Nama_gejala Faktor_Resiko Kode_resiko Nama_resiko PK FK FK FK 1 1 n n n 1 1 n 1 n PK FK 1 PK 1 PK FK n n n 1 FK

## Gambar 4. Relasi Antar Tabel

## Data dan Metode Pengujian
Data  yang  digunakan  yaitu  data rekam  medik  pasien  rawat  inap penderita  penyakit  malaria  yang diperoleh  dari  Instalasi  Catatan  Medik RSUD  Morotai.  kasus  yang  dijadikan basis  kasus  sebanyak  54  kasus  (70%) dari  total  data  kasus  yang  diperoleh. Tabel  2  menunjukan  rekapitulasi  data rekam  medik  yang  digunakan  sebagai data basis kasus.
Tabel 2. Data Basis Kasus
No  Nama Penyakit Kode ICD Jumlah kasus 1 Malaria Falsiparum B50.9 24 2 Malaria Vivaks B51.9 18 3 Malaria Malariae B54 12 Total 54 Sedangkan  22  data  kasus  (30%) dari  total  keseluruhan  data  kasus digunakan sebagai data uji.
Rekapitulasi  data  uji  ditunjukan pada tabel 3. Tabel 3. Data Uji No Nama Penyakit Kode ICD Jumlah Kasus 1 Malaria Falsiparum B50.9 10 2 Malaria Vivaks B51.9 7 3 Malaria Malariae B54 5 Total 22
Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  diagnosis sistem  yang  dibangun  dengan diagnosis  permasalahan  kasus  yang telah divalidasi pakar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Antar Muka Sistem
Form  login  merpupakan  form yang menjadi antar muka pengguna sistem pertama yang menghubungkan  pengguna  dengan sistem.  Tampilan  form  login ditunjukan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Form Login
Menu  admin  memungkinkan user  untuk  melakukan  manajemen user.  Admin  dapat  melakukan penambahan dan penghapusan
pengguna sistem melalui form
manajemen user. Tampilan form admin ditunjukan pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Form Manajemen user Menu  pakar  memiliki  tiga  sub menu  yaitu  manajemen  kasus,  revisi kasus  dan  ubah  bobot.  Tampilan  form menu pakar ditunjukan pada gambar 7
Gambar 7. Tampilan Menu Manajemen Kasus
Menu pakar juga terdapat manajeman  inputan  penyakit,  gejala, dan  faktor  resiko.  Tampilan  inputan penyakit ditunjukan pada gambar 8 dan 9.
Gambar 8. Tampilan Data Inputan Penyakit
Gambar 9. Tampilan Data Inputan
Gejala Menu  paramedis  terdiri  dari menu  diagnosis.  Proses  diagnosis mencakup  prose  memasukkan  data pasien, proses perhitungan similaritas,  proses  penyimpanan permasalahan  kasus  baru,  dan proses menampilkan hasil diagnosis. Form diagnosis ditunjukan pada gambar 10. Gambar 10. Tampilan Form Diagnosis Setelah melalui proses diagnosis, maka solusi yang dihasilkan adalah solusi dari sistem. Solusi  ini  ditampilkan  kepada  user melalui form hasil diagnosis, seperti ditunjukan pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Hasil Diagnosis
Hasil  diagnosis  menunjukan  jenis penyakit  malaria  yang  diderita  pasien dengan  nilai  similaritas  tertinggi terhadap kasus sebelumnya. Permasalahan  kasus  yang  memiliki fitur  lengkap  dapat  disimpan  untuk menambah basis kasus.
Hasil  pengujian  dari  keseluruhan data  yang  diujikan  diperoleh  satu permasalahan  yang  mempunyai  nilai similaritas  bawah  80%,  sehingga  tidak dapat  dikategorikan  ke  dalam  jenis penyakit  malaria.  Hasil  pengujian untuk setiap data ditunjukan pata tabel 4  ( confusion  matrix )  [14],  dan ilustrasikan  ke  dalam  bentuk  grafik oleh gambar 12.
Pada  ilustrasi  grafik,  sumbu vertikal menunjukkan jumlah diagnosis yang  benar  sesuai  dengan  jenis penyakit  malaria,  sedangkan  untuk sumbu  horizontal  menunjukkan  jenis penyakit malaria.
Tabel 4. Confusion Matrix Hasil Pengujian No Jenis penyakit Hasil Diagnosis Benar  Salah Total 1 Malaria Falsiparum 9 1 10
2 Malaria Vivaks 7 0 7 3 Malaria Malariae 5 0 5 Total 21 1 22
Gambar 12. Grafik Hasil
Pengujian

## Pengujian Akurasi Sistem
Akurasi merupakan tingkat kedekatan  pengukuran  kuantitas terhadap nilai sebenarnya. Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan dengan  membandingkan  jumlah diagnosis  benar  oleh  sistem  dengan jumlah data uji.
Unjuk  kerja  sistem  dihitung dengan  menggunakan  persamaan [15].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑖𝑠 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 21 20 + 1 × 100% = 95,45%
Hasil  Pengujian  menunjukan persentase unjuk kerja sistem dalam mengenali  jenis  penyakit  malaria secara  benar  dengan  nilai  akurasi sebesar 90,91%.
0 2 4 6 8 10 10 7 5 9 7 5 Data Uji Diagnosis Benar

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan sistem case-based  reasoning untuk melakukan  diagnosis  penyakit  malaria dengan  pengukuran  similaritas  kasus menggunakan algoritma nerest neighbor .
Dari  hasil  perancangan  sistem CBR  diagnosis  malaria  hingga  proses pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan terhadap  data  uji  penyakit  malaria, sistem menunjukan unjuk kerja dengan nilai tingkat akurasi sebesar 95,45%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sutanto  dan  Cania,  B.  E.,  2017.
Faktor  Lingkungan,  Perilaku dan  Penyakit  Malaria .  Jurnal
Agromedia  Unila,  4  (1):  173- 184. [2] Anonim. 2017. Buku Saku Penatalaksanaan Kasus Malaria. Ditjen Pencegahan dan Pengendalian Penyakit. Kementerian  Kesehatan  RI, Jakarta. [3] Pressman,  R.  S.,  2012. Rekayasa Perangkat  Lunak  Edisi  7 . Gramedia, Yogyakarta.
[4] Salem, A. B. M., Roushdy, M., dan Hodhod,  R.  A.,  2005. A  Case- Based  Expert  System  For Supporting  Diagnosis  of  Heart Disease. AIML  Journal.  5  (1):
33-39.
[5] Harijanto,  P.  N.,  Nugroho,  A.,  dan Gunawan,  C.  A.  2008. Malaria :
dari  Molekul  dan  Klinis. Edisi ke-2. EGC. Jakarta.
[6] Anonim.  2014. Infodatin  Pusat Data dan Informasi Kementerian  Kesehatan  RI . Situasi  Malaria  di  Indonesia. Jakarta.
[7] Pal,  S.  K.,  dan  Shiu,  S.  C.  K. 2004. Foundations  of  Soft Case-Based Reasoning . Wiley-Interscience Publication. [8] Aamodt, A., dan Plaza, E. 1994. Case-Based Reasoning: Foundational Issues , Methodological  Variations, and  System  Approaches. AI Communication  IOS  Press .  7
(1): 39-59.
[9] Yakub.  2012. Pengantar  Sistem Informasi. Graha Ilmu, Yogyakarta,  ISBN  978-979-
756-807-8.
[10] Whitten,  J.  L.,  Bentley,  L.  D., dan  Dittman,  K.  C.,  2014.
Metode  Desain  dan  Analisis Sistem 6 . ANDI, Yogyakarta.
[11] Jha,  M.K.,  Pakhira,  D.,  dan Chakraborty, B., 2013.
Diabetes  Detection  and  Care Applying  CBR  Techniques ,
IJSCE, 6, 2, 132-137. [12] Nurdiansyah,  Y.,  dan  Hartati, S., 2014. Case-Based Reasoning  Untuk  Pendukung Diagnosa  Gangguan  Pada Anak  Autis , Tesis, Ilmu Komputer, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. [13] Ong,  L.,  S.,  Shepherd,  B.,
Tong,  L.  C.,  Choen,  F.  S.,
Ho,  H.  K.,  Tang.  C.  L.,  Ho.  Y. S.,  dan  Tan.  K.,  1997 ,  The Colorectal  Cancer  Recurrence Support (CARES) System , Artificial intelligence in Medicine  Elsevier,  vol  11,  175- 188.
[14] Bramer,  M.,  2007, Principles  of Data  Mining ,  Springer-Verlag,
London.
[15] Whitten, I.H., dan Frank, E., 2005, Data Mining : Practical Machine
Learning Tools and Techniques , 2, Morgan  Kaufmann Publisher, San Francisco