## SISTEM PENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK PENDUKUNG DIAGNOSIS GANGGUAN PENYAKIT PADA UNGGAS
( Case Based Reasoning System to Support Diagnosis of Diseases in Poultry )
Murien Nugraheni 1), Sri Hartati 2)
1,2) Program Studi Ilmu Komputer Program Pascasarjana Universitas Gadjah Mada Sekip Utara, Bulaksumur, Yogyakarta 55281 Indonesia e-mail: murien_n@yahoo.com 1 , shartati@ugm.ac.id 2

## ABSTRAK
Case-Based  Reasoning  (CBR)  merupakan  sistem  penalaran  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan  lama untuk mangatasi permasalahan baru. CBR memberikan solusi terhadap kasus baru dengan  melihat kasus lama yang paling mendekati kasus baru. Hal ini akan sangat bermanfaat karena dapat menghilangkan kebutuhan untuk mengekstrak model seperti yang dibutuhkan oleh sistem berbasis aturan. Selain itu, CBR juga dapat dimulai dari jumlah pengetahuan yang sedikit, karena pengetahuan CBR dapat bertambah secara bertahap ketika sebuah kasus ditambahkan.
Penelitian ini mencoba untuk membangun suatu Sistem Penalaran Berbasis Kasus untuk Mendukung Diagnosa Gangguan  Penyakit  pada  Unggas  dengan  melihat  ciri-ciri  gejala  yang  terlihat  pada  unggas.  Proses  diagnosa dilakukan dengan cara memasukkan kasus baru yang berisi gejala-gejala yang akan didiagnosa ke dalam sistem, kemudian  sistem  akan  melakukan  proses  indexing atau  pengelompokkan  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5 untuk  memperoleh  indeks  dari  kasus  baru  tersebut.  Setelah  memperoleh  indeks  dari  kasus,  sistem  selanjutnya melakukan proses perhitungan similarity antara kasus baru dengan basis kasus yang memiliki indeks yang sama dengan kasus baru menggunakan metode Cosine Similarity. Kasus yang diambil adalah kasus dengan similarity yang paling tinggi. Jika suatu kasus tidak berhasil didiagnosa, maka akan dilakukan revisi kasus oleh pakar. Kasus yang berhasil direvisi akan disimpan ke dalam sistem untuk dijadikan pengetahuan baru bagi sistem.
Hasil  penelitian  menunjukkan  sistem  penalaran  berbasis kasus untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  unggas  ini membantu pakar dan peternak dalam melakukan diagnosa. Hasil pengujian sistem terhadap 30 kasus uji, sistem telah mampu menghasilkan kemiripan sebanyak 28 kasus (93.33%) dan diperoleh 2 kasus (6.67%) yang memiliki nilai similarity di bawah 0.8 yang akan dilakukan revisi oleh pakar.
Kata kunci : CBR, unggas, indexing, similarity, cosine similarity

## ABSTRACT
Case-Based Reasoning (CBR) is a computer system that uses old knowledge to solve new problems. CBR provide solutions for new cases by looking at an old case that comes closest to the new case. It will be very useful because it  eliminates  the  need  to  extract  the  model  as  required  by  the  rules-based  system.  Moreover,  CBR  can  also  be started from a small amount of knowledge, because the knowledge of CBR can be increased gradually when a case is added.
This  study  tries  to  establish  a  system  for  Case-Based  Reasoning  System  to  Support  Diagnosis  of  Diseases  in Poultry by looking at the characteristics of existing symptoms in poultry. Diagnosis process is done by inserting a new cases that contain the symptoms of the disease to be diagnosed into the system, then the system will do the indexing process or classification with C4.5 algorithm method to obtain an index of new cases. After obtaining an index of the cases, then the system do the calculating of the value of similarity between the new case by case which has the same index with new cases using Cosine Similarity method. The case taken is the case with the highest similarity value. If a case is not successfully diagnosed, then the case will be revised by experts. Revised successful cases will be stored into the system to be used as new knowledge for the system.
The results showed case-based reasoning system to diagnose disease of poultry can help experts and farmers in performing diagnostics. The test results of 30 test cases, system has been to produce similarity of 28 cases (93.33%) and obtained 2 cases (6.67%) have similarity values below 0.8 will be revised by experts.
Keywords : CBR, poultry, indexing, similarity, cosine similarity

## I. P ENDAHULUAN
nggas merupakan hewan ternak yang paling banyak diternakkan karena banyak memberikan manfaat dan keuntungan. Baik untuk dikonsumsi maupun sekedar untuk dipelihara. Sebagaimana dengan hewan ternak lain, unggas mempunyai bermacam jenis penyakit.
Ada banyak jenis penyebab penyakit yang  menyerang ayam, antara lain yang disebabkan oleh virus, bakteri, protozoa, maupun jamur. Salah satu penyakit pada ayam yang disebabkan oleh virus adalah Avian Influenza atau yang sering disebut sebagai flu burung. Berdasarkan laporan tim Technical Support Medion diketahui bahwa sejak tahun  2012  hingga  2014,  total  kasus Avian  Influenza yang  menyerang  peternakan  ayam  pedaging  dan  petelur menunjukkan tren peningkatan yang cukup signifikan [1].
Kemampuan  manusia  yang  coba  ditiru  oleh  para  ahli  adalah  kemampuan  dalam  menyelesaikan  masalah berdasarkan  kejadian-kejadian  yang  telah  terjadi  sebelumnya.  Pada  umumnya,  manusia  menyelesaikan permasalahan  yang  dihadapi  berdasarkan  pengalaman-pengalaman  yang  telah  dimiliki,  ataupun  berdasarkan pengalaman dari orang lain. Hal inilah yang ditiru oleh ahli komputer, sehingga menghasilkan suatu sistem yang dikenal dengan penalaran berbasis kasus atau Case-based Reasoning (CBR).
Proses  pengelompokkan  data  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5  yang  merupakan  algoritma  untuk membentuk suatu pohon keputusan. Menurut [2] algoritma C4.5 merupakan struktur pohon yang dapat digunakan untuk  membagi  kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan-himpunan record yang  lebih  kecil  dengan menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan.  Pemilihan  atribut  pada  algoritma  ini  dilakukan  berdasarkan  pada ukuran entropy yang  dikenal  dengan information  gain sebagai  sebuah  cara  untuk  memilih  atribut  yang  terbaik dengan nilai tertinggi dari nilai kedalam kelas.
Proses  mencari  kedekatan  atau  kemiripan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama  untuk  memperoleh  solusi terhadap  kasus  baru  pada  CBR  dapat  menggunakan  berbagai  macam  metode,  dimana  metode  ini  akan mempengaruhi keberhasilan dari CBR. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mencari kedekatan atau kemiripan kasus baru dengan kasus lama adalah Cosine Similarity . Metode ini mengkorelasikan dua objek variabel kontinue yang mempunyai hubungan liniear diantara atribut pada suatu objek.

## II. METODE
A. Case-Based Reasoning
Case-based Reasoning (CBR) merupakan suatu teknik pemecahan masalah, yang mengadopsi solusi masalah- masalah  sebelumnya  yang  mirip  dengan  masalah  baru  yang  dihadapi,  untuk  mendapatkan  solusi  [3].  CBR menitikberatkan pemecahan masalah dengan didasarkan pada knowledge dari kasus-kasus sebelumnya, apabila ada kasus baru maka akan disimpan pada basis pengetahuan sehingga sistem akan melakukan learning dan knowledge yang dimiliki oleh sistem akan bertambah.

## B. Pohon Keputusan
Sebuah pohon keputusan aalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian keputusan [4].

## C. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun decision  tree (pengambilan keputusan). Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training , label training dan atribut. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari ID3. Pohon dibangun dengan cara membagi data secara rekursif hingga tiap bagian terdiri dari data yang berasal dari kelas yang sama. Bentuk pemecahan ( split) yang digunakan untuk membagi data tergantung dari jenis atribut yang digunakan dalam split . Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan di bawah ini :
(1)
Keterangan:
S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sedangkan perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan berikut:

## U
∑ -pi*log 2 pi n i-1 (2)
Keterangan : S : Himpunan kasus n : jumlah partisi S pi   : Proporsi Si terhadap S
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk indexing adalah  Algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  adalah sebagai berikut : [5]
1. Pilih atribut sebagai akar berdasarkan nilai gain tertinggi
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

## D. Cosine Similarity
Cosine  Similarity adalah  salah  satu  metode  similaritas  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  tingkat kemiripan dari dua buah objek.
Jika x dan y adalah dua buah vektor, [6] mendefinisikan Cosine Similarity sebagai berikut :
EJ(x, y) =
x.y ||x||2+||y||2-x.y cos(𝑥, 𝑦) = 𝑥.𝑦 ‖𝑥‖ ‖𝑦‖ (3)
dimana . menunjukkan vektor dot produk, 𝑥. 𝑦 = ∑ 𝑥 𝑘 𝑛 𝑘=1 𝑦 𝑘 dan ||   || menunjukkan norm.

## A. Diagram Konteks
Gambar 1 merupakan diagram konteks yang menggambarkan tingkat tertinggi dari sistem secara keseluruhan.
Gambar 1.  Diagram Konteks Sistem Penalaran Berbasis Kasus Untuk Pendukung Diagnosa Gangguan Penyakit Pada Unggas
Diagram  konteks  terdiri  dari  dua  elemen  lingkungan  yaitu  Pakar  dan  Peternak  serta  sebuah  proses  secara keseluruhan dari sistem case-based reasoning untuk mendiagnosa penyakit unggas. Pakar akan memberikan input ke sistem berupa data gejala, data penyakit, data solusi, data kelas, data kasus untuk case base serta melakukan revisi dari suatu kasus. Data gejala dan data penyakit  merupakan data-data master yang diperlukan oleh sistem untuk bekerja. Peternak akan memberikan input ke sistem berupa kasus baru, dimana kasus tersebut berisi gejala- gejala penyakit dan akan dilakukan diagnosa penyakit yang dialami oleh unggasnya. Jika kasus tersebut berhasil didiagnosa,  maka  peternak  akan  menerima  hasil  diagnosa  untuk  penyakit  unggasnya.  Apabila  kasus  baru  tidak berhasil  didiagnosa,  maka  proses revisi  akan  dilakukan  oleh  Pakar,  dan  hasil  dari  revisi  akan  disimpan  sebagai basis kasus.
B. Rancangan Basis Data
Berdasarkan proses yang tergambar dalam rancangan DFD maka diperoleh gambaran tentang rancangan basis data dalam sistem yang dibangun. Gambar 2 menggambarkan tentang rancangan basis data sistem dalam bentuk ERD.
Berdasarkan Gambar 2 maka sistem penalaran berbasis kasus untuk diagnosa penyakit pada unggas ini terdapat beberapa aturan, yaitu :
1. Setiap kasus memiliki satu penyakit
2. Satu penyakit dapat digunakan oleh beberapa kasus
Sistem Penalaran Berbasis Kasus Untuk Pendukung Diagnosa Gangguan Penyakit Pada Unggas Pakar Peternak data_gejala, data_penyakit, data_solusi, data_kelas, data_kasus, login data_gejala, data_penyakit, data_solusi, data_kelas, data_kasus, konf_revisi, login gejala_unggas hasil_diagnosa
3. Setiap kasus memiliki satu kelas
4. Satu kelas dapat digunakan oleh beberapa kasus
5. Setiap gejala memiliki satu penyakit
6. Satu penyakit dapat digunakan oleh beberapa gejala
7. Setiap gejala memiliki satu kasus
8. Satu kasus dapat digunakan oleh beberapa gejala
9. Setiap kasus memiliki satu solusi
10. Satu solusi dapat digunakan oleh beberapa kasus
11. Setiap penyakit memiliki satu solusi
12. Satu solusi dapat digunakan oleh beberapa penyakit
Gambar 2. Entity Relationship Diagram

## A. Form Menu Utama
Ketika sistem mulai dieksekusi, maka akan muncul tampilan form utama dari sistem seperti tampak pada Gambar 3. Menu dari sistem yang dapat diakses hanya terbatas pada menu login, menu pohon keputusan, menu diagnosa, dan menu help . Sedangkan menu untuk pengolahan data hanya dapat diakses oleh seorang pakar setelah melakukan login.
Gambar 3. Form Menu Utama
Pakar perlu melakukan login agar dapat mengakses menu pengolahan data sedangkan untuk peternak tidak perlu melakukan login, karena peternak hanya dapat mengakses menu diagnosa.
B. Form Pohon Keputusan
Gambar 4 menampilkan proses perhitungan indexing menggunakan Algoritma C4.5 yang menghasilkan pohon keputusan. Sedangkan Gambar 5 menampilkan pohon keputusan.
kasus kelas penyakit memiliki memiliki id_kasus id_penyakit id_kelas id_gejala id_kelas nm_kelas id_penyakit nm_penyakit n 1 n 1 gejala id_gejala nm_gejala memiliki 1 n id_solusi solusi memiliki id_solusi nm_solusi 1 n
Gambar 4. Form Pohon Keputusan
Gambar 5. Hasil Pohon Keputusan

## C. Form Diagnosa Kasus Baru
Proses diagnosa kasus baru dilakukan oleh pakar dan peternak, ketika ada unggas yang mengalami gejala suatu penyakit. Form proses diagnosa kasus baru dapat dilihat pada Gambar 6. Proses awal dalam melakukan proses diagnosa adalah memasukkan gejala-gejala yang dialami oleh unggas tersebut. Hasil dari diagnosa kasus baru dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Diagnosa Kasus Baru
Proses  diagnosa  diawali  dengan  proses  pembuatan  kelas  pada  pohon  keputusan.  Kemudian  dilakukan  proses similaritas yang berada hanya pada kelas yang sama, yang didapat dari pohon keputusan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses pengujian sistem diagnosa penyakit pada unggas menggunakan CBR dilakukan dengan dua cara yaitu pengujian yang dilakukan pakar dan pengujian sistem dengan menggunakan sampel data kasus.
Pada pengujian sistem menggunakan sample data kasus digunakan Algoritma C4.5 sebagai proses indexing dan Cosine Similarity sebagai proses untuk mencari nilai similarity nya.

## A. Pengujian Sistem oleh Pakar
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengujian  kasus riil terhadap  sistem.  Kasus  yang  akan  diuji  memiliki  gejala sebagai berikut :
1. Produksi telur menurun : cukup
2. Kualitas telur menurun : tidak
3. Gangguan pernafasan : ya
4. Diare : tidak
5. Lesu, lemas, murung : tidak
6. Jengger pucat : tidak
7. Kaki merah-merah : tidak
8. Gangguan syaraf/ tubuh gemetar : ya
9. Kaki lumpuh : cukup
10. Berkumpul pada tempat hangat : ya
11. Berjalan berputar-putar : ya
12. Ngorok : tidak
13. Nafsu makan menurun : tidak
14. Keluar lendir dari hidung : tidak
15. Mata berair : tidak
16. Gangguan pertumbuhan : tidak
17. Muka dan jengger bengkak : tidak
18. Pilek : tidak
19. Menggigil : tidak
20. Kloaka berdarah : tidak
21. Diare putih : tidak
22. Bulu pucat : tidak
23. Anus lengket : tidak
24. Mematoki dubur sendiri : tidak
25. Anus berdarah : tidak
26. Diare berdarah : tidak
Berdasarkan  data  yang  dimasukkan  pakar,  pakar  berkesimpulan  bahwa  unggas  tersebut  menderita Newcastle Disease yang disebabkan oleh virus. Setelah dilakukan proses diagnosa menggunakan sistem, sistem memberikan hasil bahwa penyakit yang dimiliki unggas adalah Newcastle Disease dengan nilai similaritas 0.9988 pada kasus ke  35.  Adapun  tampilan  hasil  diagnosa  kasus  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Sehingga  dapat  diperoleh kesimpulan bahwa hasil diagnosa yang dilakukan oleh pakar sesuai dengan hasil yang dikeluarkan oleh sistem.

## B. Pengujian Sistem dengan Sampel Data Kasus
Penelitian ini memperoleh kasus sebanyak 150 kasus dimana 120 kasus digunakan sebagai basis kasus dan 30 kasus  digunakan  sebagai  data pengujian.  Distribusi  kasus  yang  akan  diuji  berada  pada  kelas  virus, bakteri,  dan protozoa. Dimana 12 kasus merupakan kelas virus, 9 kasus kelas bakteri, 7 kasus kelas protozoa, dan 2 kasus belum terdeteksi berada pada kelas mana. Data uji tersebut diperoleh dari sampel data kasus dimana telah diketahui hasil diagnosanya, namun data uji tersebut belum pernah dimasukkan sebagai basis kasus.
Dari Tabel 1 misalkan untuk kasus uji K140 berada pada kelas bakteri, yang mempunyai gejala G3 (sedikit), G12  (ya),  G13  (sedikit),  dan  G14  (cukup).  Gejala  kasus  uji  selengkapnya  dapat  dilihat  pada lampiran  C. Yang pertama  kali  dilakukan  adalah  dengan  mencocokan  gejala  yang  diinputkan  dengan  node  gejala  yang  sudah terbentuk pada pohon keputusannya dimana node awal pada pohon keputusan yang terbentuk adalah G14 kemudian G20, dan node terakhir G12. Karena K140 memiliki G14 dengan nilai cukup maka penelusuran pencarian kelas pada pohon keputusan hanya dilakukan pada node awal yaitu pada G14 yang menunjukkan hasil kelasnya berada pada kelas bakteri. Maka pencarian nilai similarity hanya dilakukan pada kelas bakteri yaitu pada basis kasus ke K51 hingga K85 (lampiran A).
Adapun  hasil  pengujian  30  kasus  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dari  30  kasus  uji,  terdapat  28  kasus  dengan similaritas diatas 0.8 dan 2 kasus memiliki similaritas kurang dari 0.8 sehingga diperoleh kasus dengan similaritas lebih dari 0.8 sebesar 93.33% dan kasus dengan similaritas kurang dari 0.8 sebesar 6.67%.
T ABEL I.
H ASIL P ENGUJIAN 30 K ASUS U JI Uji ke Kasus Hasil Diagnosa Penyakit Sebenarnya Hasil Diagnosa Penyakit oleh Sistem Kelas Nilai Similaritas 1 K121 Infectious Bronchitis Infectious Bronchitis Virus 0.98145 2 K122 Infectious Bronchitis Infectious Bronchitis Virus 0.97736 3 K123 Infectious Bronchitis Infectious Bronchitis Virus 0.99425 4 K124 Infectious Bronchitis Infectious Bronchitis Virus 0.97126 5 K125 Infectious Bronchitis Infectious Bronchitis Virus 0.96562 6 K126 Avian Influenza Avian Influenza Virus 0.99016 7 K127 Avian Influenza Avian Influenza Virus 0.98552 8 K128 Avian Influenza Avian Influenza Virus 0.99016 9 K129 Avian Influenza Avian Influenza Virus 0.98028 10 K130 Avian Influenza Avian Influenza Virus 0.95320 11 K131 Newcastle Disease Newcastle Disease Virus 0.99164 12 K132 Newcastle Disease Newcastle Disease Virus 0.98757 13 K133 Newcastle Disease Newcastle Disease Virus 0.96269 14 K134 Newcastle Disease Newcastle Disease Virus 0.98934 15 K135 Newcastle Disease Newcastle Disease Virus 0.98288 16 K136 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease Virus 0.99358 17 K137 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease Virus 0.97198 18 K138 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease Virus 0.98809 19 K139 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease Virus 0.98378 20 K140 Chronic Respiratory Disease Chronic Respiratory Disease Bakteri 0.92645 21 K141 Chronic Respiratory Disease Chronic Respiratory Disease Bakteri 0.98045 22 K142 Chronic Respiratory Disease Chronic Respiratory Disease Bakteri 0.87940 23 K143 Chronic Respiratory Disease Chronic Respiratory Disease Bakteri 0.98545 24 K144 Infeksius Coryza Infeksius Coryza Bakteri 0.93346 25 K145 Infeksius Coryza Infeksius Coryza Bakteri 0.98425 26 K146 Infeksius Coryza Infeksius Coryza Bakteri 0.95656 27 K147 Koksidiosis Koksidiosis Protozoa 0.86285 28 K148 Koksidiosis Koksidiosis Protozoa 0.89624 29 K149 Infeksius Coryza Belum Terdeteksi Belum Terdeteksi 0 30 K150 Infeksius Coryza Belum Terdeteksi Belum Terdeteksi 0
Dua kasus yang memiliki nilai similaritas kurang dari 0.8 yaitu kasus ke 149 dan 150 dengan nilai similaritas 0 yang  kelasnya  belum  terdeteksi,  sehingga  kasus  tersebut  akan  dilakukan  revisi  oleh  pakar  dan  solusinya  akan disimpan kembali (retain) ke dalam basis kasus. Sehingga menambah pengetahuan basis kasus pada sistem yang akan digunakan kembali untuk kasus baru berikutnya.

## IV.S IMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan hasil pengujian Sistem Penalaran Berbasis Kasus Untuk Pendukung Diagnosis Gangguan Penyakit Pada Unggas, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Case-based Reasoning dapat diterapkan pada kasus untuk pendukung diagnosa gangguan penyakit pada unggas.
2. Metode indexing menggunakan  Algoritma  C4.5  dapat  mempermudah  dan  mempercepat  dalam  pencarian similaritas pada kasus baru.
3. Berdasarkan  30  kasus  yang  diujikan,  telah  menghasilkan  kemiripan  sebanyak  28  kasus  (93.33  %)  dengan  2 kasus (6.67 %) mempunyai nilai dibawah 0.8 dan dilakukan revisi oleh pakar.
Diharapkan  dalam  pengembangan  Sistem  Penalaran  Berbasis  Kasus  Untuk  Pendukung  Diagnosis  Gangguan Penyakit Pada Unggas adalah :
1. Perlu  dilakukan  penyimpanan indexing pada  Algoritma  C4.5  sehingga  ketika  sistem  dijalankan  tidak  perlu melakukan  proses indexing secara  berulang  kali,  karena jika  kasus  bertambah  banyak  maka  proses indexing akan membutuhkan waktu yang terlalu lama.
2. Perlu  dilakukan  penelitian  terhadap  metode indexing selain  Algortima  C4.5  sehingga  dapat  diperoleh  nilai perbandingan hasil indexing dengan metode-metode lain. 3. Perlu dilakukan penelitian untuk domain penyakit yang lebih kompleks pada penyakit pada unggas. Baik untuk unggas jenis ayam maupun untuk unggas jenis yang lain.

## REFERENSI
[1] Anonim, 2015, Sigap Tanggap Flu Burung di Musim Hujan, Info Medion, Maret 2015, hal. 2.
[2] Berry, Michael J.A. dan Gordon S.Linoff, 2004, Data Mining Techniques for Marketing, Sales, Customer Relationship Management. Second Edition. Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana.
[3] Riesbeck, C. dan Schank, R., 1989, Inside Case-based Reasoning, Lawrence Erlbaum, New Jersey.
[4] Kusrini, 2010, Pemodelan Analisis Diagnosis Banding pada Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk Asesmen Geriatri, Disertasi, S3 Ilmu Komputer FMIPA UGM, Yogyakarta.
[5] Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta.
[6] Tan, Pang-Ning, Steinbach, M., Kumar, V., 2006, Introduction to Data Mining, Pearson Education, Inc, Boston.