Vol. 16, No. 4, Dec 2023, pp. 274~285 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i4.19767  274

## Perancangan Diagnosa Covid-19 Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR) Untuk Mengidentifikasi Tingkatan
Gejala Pasien Covid-19
Nofita Rismawati 1 , Muhamad Femy Mulya 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Tanri Abeng, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Aug 22, 2023 Revised Dec 14, 2023 Accepted Dec 16, 2023
COVID-19 is a disease caused by a new coronavirus derivative, 'CO' taken from coronavirus, 'VI' virus, and 'D' disease (disease). The outbreak of this disease has shaken the world community so much that almost 200 countries in the world have been infected by this virus, including Indonesia. To reduce the number of COVID-19 sufferers, an expert system is needed that can carry out the process of identifying the symptoms of COVID-19 so that it is easier for patients to identify the type of COVID-19 they are suffering from and not make mistakes in the treatment process. Based on this background, researchers are interested  in  designing  an  expert  system  application  that  can  assist  the COVID-19  diagnosis  process  and  can  be  used  for  public  services  such  as health  centers,  clinics,  and  hospitals.  The  method  used  by  researchers  in designing this expert system is the case-based reasoning method. CBR is an approach to solving a problem based on solutions to previous problems. CBR has four process stages: retrieve, reuse, revise, and retain. From the results of testing  six  important  features  in  the  application  involving  five  application users using the Blackbox Testing method, a testing percentage of 98.9% was obtained, which means that the application test results are in accordance with the  user's  wishes,  and  this  application  is  expected  to  help  in  identifying patients with COVID-19 symptoms.
Keywords: Covid-19 Case-Based Reasoning (CBR) Blackbox Testing
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Nofita Rismawati, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: novi.9001@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19  merupakan penyakit  menular  yang telah lama  menjangkiti  masyarakat di dunia, termasuk di Indonesia [1]. Di Indonesia sendiri covid-19 pertama kali masuk pada tanggal 2 Maret 2020 yang dikonfirmasi terdapat 2 orang yang tertular dari warga negara jepang [2]. Dengan perkembangan teknologi yang semakin cepat juga berdampak pada beberapa alat penunjang medis khususnya untuk bidang kesehatan [3]. Penerapan teknologi pada  bidang kesehatan sudah banyak digunakan saat ini, seperti Internet of Thing (IoT), Artificial Intelligence (AI) dan berbagai inovasi lainnya [4]. Kemajuan teknologi informasi di bidang kesehatan, banyak memberikan  manfaat seperti, memudahkan pasien dalam  melakukan proses registrasi ke  layanan kesehatan, mempersingkat waktu tunggu pasien untuk mendapatkan pelayanan kesehatan, lalu mempermudah dokter dan tenaga medis lainnya dalam pencatatan terkait data pasien, dan lain sebagainya. Pada masa pandemi covid-19 peran  teknologi  sangat  berpengaruh  dalam  melakukan  pencegahan  dan  penanganan  untuk  pasien  yang terkonfirmasi positif [5]. Dengan adanya teknologi sistem pakar, pasien, dokter, dan tenaga medis lainnya akan
275
dimudahkan dalam  banyak hal,  termasuk penanganan  terhadap pasien covid-19 yang  lebih cepat dan akurat [6].
Pada  masa  pandemi  covid-19,  banyak  masyarakat  yang  terkena  dampak  secara  material  maupun  non- material.  Banyak  website-website  phising  yang  memberikan  informasi  terkait  covid-19  yang  tidak  valid, bahkan membingungkan bagi sebagian besar masyarakat umum [7]. Apabila masyarakat hendak mendiagnosa penyakit covid-19, masyarakat harus langsung menjalani tes PCR/SWAB ke fasilitas kesehatan terdekat, tentu saja ini dapat menghabiskan waktu dan uang, jika proses ini dilakukan secara berulang. Sementara itu, untuk melakukan screening awal tidak harus langsung melakukan tes PCR/SWAB, hanya diperlukan beberapa survei untuk mengusulkan apakah orang tersebut harus melakukan tes covid-19 atau tidak [8]. Dengan demikian, ada beberapa tingkatan gejala yang dialami pasien covid-19 yaitu, tanpa gejala, gejala ringan, gejala sedang, dan gejala  berat.  Semakin  berat  gejalanya  maka  akan  semakin  membutuhkan  penanganan  lebih.  Dari  beberapa permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka Tujuan dari penelitian ini, yaitu untuk merancang suatu aplikasi diagnosa penyakit covid-19 berbasiskan website dengan menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR). Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan  masyarakat akan terbantu untuk mencari informasi covid-19 dan melakukan screening awal, apakah dia terindikasi positif covid-19 atau tidak [9]. Aplikasi ini juga akan membantu  masyarakat  (pasien)  untuk  mengetahui  seberapa  berat  gejala  yang  dialaminya,  sehingga  dapat melakukan penanganan lebih awal dan lebih cepat. Hasil diagnosa yang diberikan nantinya berupa presentase tingkatan gejala. Semakin besar presentase yang dihasilkan, maka akan menentukan seberapa parah gejala yang dialami pasien [10].

## 2. METODE
Aplikasi  diagnosa  Covid-19  merupakan  sebuah  Aplikasi  berbasis  web  yang  berfungsi  untuk mempermudah penangan kasus Covid-19 yang terjadi di indonesia. Banyak jumlah kasus Covid-19 dan mutasi virus yang berkembang, mengakibatkan banyaknya kasus kematian di indonesia. Website ini dikembangkan untuk  dapat  memberikan  informasi  terkait  covid-19  dan  juga  dapat  membantu  untuk  mengklasifikasikan seorang pasien yang terkena covid- 19 termasuk ke dalam gejala yang ringan, sedang ataupun gejala berat.
Metode yang digunakan untuk melakukan diagnosa yaitu dengan menggunakan Case Based Reasoning (CBR).  CBR  sendiri  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  membangun  sebuah  sistem  yang bekerja untuk mendiagnosa kasus  baru berdasarkan kasus  lama  yang sudah pernah terjadi sebelumnya  [11]. Dimana  sampel  kasus  yang  digunakan  pada  diagnosa  ini  diambil  dari  tingkatan  gejala  yang  dikutip  oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Banyak nya kasus di Indonesia, dan beraneka ragamnya gejala yang dialami oleh pasien covid-19, dirangkum  menjadi 4  jenis tingkatan  yaitu gejala ringan, gejala sedang, gejala berat, dan tanpa gejala [10]. Hal ini dimaksudkan untuk memudahkan tenaga medis dalam melakukan penanganan  yang  tepat  pada  seorang  pasien  covid-19  tersebut  [12].  Dengan  adanya  klasifikasi  gejala  pada pasien covid-19 maka diharapkan dapat meminimalisir angka kematian yang terjadi di Indonesia [13] .
Gambar 1. Flowchart
Pada  gambar  1  diatas,  berisi  tentang  proses  awal user mengakses  website  hingga  proses  selesai. Dijelaskan pada proses awal user diharuskan registrasi apabila belum mempunyai akun dan apabila user sudah mempunyai akun maka user dapat masuk ke home page . Ketika user sudah login , user dapat mengisi formulir
276 data diri yang telah disediakan di halaman website sebelum memilih pilihan gejala yang dialaminya. Ketika sudah keluar hasil diagnosa, maka ada 2 rekomendasi apakah user terindikasi positif covid-19 atau tidak. Dan dapat melanjutkan untuk melakukan SWAB/PCR di rumah sakit, apabila user tidak terindikasi positif covid- 19  maka user akan  di  sarankan  untuk  minum  obat  atau  vitamin  tertentu  serta  catatan  lainnya.  Setelah melakukan PCR di rumah sakit, maka user diharuskan mengirimkan informasi hasil tes tersebut. Selanjutnya user dapat melakukan diagnosa ulang yang berfungsi untuk memastikan gejala yang dialami dan juga berfungsi untuk masuk ke katagori gejala, ketika sudah mendapatkan kategori gejala maka user dapat mencetaknya. Dan proses selanjutnya dapat ditentukan sesuai dengan tingkatan gejalanya.
Pada  penelitian  ini,  akan  dibahas  yaitu  perancangan  sistem  dengan  menggunakan  metode Case  Base Reasoning (CBR),  Metode ini  menyelesaikan kasus dengan  membandingkan kasus baru dengan kasus  lama dan di lakukan perbandingan bobot antar kriteria sehingga didapatkan nilai bobot [14].
Perhitungan bobot penyakit pertama dengan melakukan proses retrieve. Proses retrieve merupakan proses pencarian kemiripan kasus baru dengan kasus yang lama [15]. Pencarian kemiripan antara kasus baru dengan kasus lama dilakukan dengan cara mencocokan gejala yang diinputkan oleh pengguna dengan gejala yang ada pada basis pengetahuan [16]. Apabila gejala terdapat di gejala lama maka bobot bernilai 1 sebaliknya bernilai 0. Adapun data tabel pada penyakit covid-19 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Skrining Awal
Data Gejala Adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Data Gejala Basis Pengetahuan
Kode Gejala G001 Batuk Ringan, Pilek dan Bersin G002 Bersin-bersin G003 Hidung tersumbat dan berair G004 Nyeri tenggorokan G005 Sakit kepala G006 Demam G007 Batuk Kering G008 Fatigue(kelelahan ringan) G009 Anoreksia(gangguan makan) G010 Anosmia(kehilangan indra penciuman) G011 Ageusia(hilang indra pengecapan) G012 Malgia(nyeri tulang) G013 Mual dan atau muntah G014 Nyeri perut dan atau diare kode Skrining S01 Apakah  pernah  keluar  rumah/tempat  umum(pasar,  fasilitas  pela- yanan kesehatan, kerumunan orang, dll)?
S02 Apakah pernah menggunakan transportasi umum? S03 Apakah  pernah  melakukan  perjalanan  keluar  kota/internasional? (wilayah yang terjangkit/zona merah) S04 Apakah anda mengikuti kegiatan yang melibatkan orang banyak S05 Apakah  anda  memiliki  riwayat  kontak  langsung/tidak  langsung dengan  orang  yang  dinyatakan  ODP,PDP,  atau  terkonfirmasi covid-19? S06 Saat ini anda sedang merasakan demam, batuk dan pilek S07 Saat  ini  anda  merasa  kesulitan  bernafas  atau  sesak  nafas,  nyeri tenggorokan?
277 G015 Konjungtivitas(mata merah) G016 Kemerahan pada kulit dan atau ada perubahan warna pada jari kaki G017 Sesak napas tanpa distrees pernapasan G018 ARDS(Gagal napas) G019 Sepsis(infeksi organ) G020 Syok sepsis(kegagalan organ dan tekanan darah sangat rendah) G021 Multiorgan failure(Kegagalan multiorgan) G022 Frekuensi napas: 12-20 kali/menit-Saturasi oksigen >= 95% G023 Frekuensi napas: 12-20 kali/menit-Saturasi oksigen <= 95% G024 Frekuensi napas: 20-30 kali/menit-Saturasi oksigen < 95% G025 Frekuensi napas: >= 30 kali/menit-Saturasi oksigen <=95% Tabel 3. Data Tingkatan Gejala Kode Tingkatan Tingkatan Gejala Tempat Perawatan Terapi Pengobatan P001 Tanpa Gejala Isolasi mandiri di rumah, fasilitas isolasi pemerintah Vitamin C, D, dan Zinc P002 Gejala Ringan Fasilitas isolasi pemerintah, isolasi mandiri di rumah bagi yang memenuhi syarat. Oseltamivir atau favipiravir, Vitamin C, D, dan Zinc P003 Gejala Sedang Rumah Sakit Lapangan, Rumah Sakit Darurat COVID-19, Rumah Favipiravir, remdesivir 200 mgIV, azitromisin, kartikosteroid, Vitamin C, D, dan Zinc, Antikoagulan LMWH/UFH berdasarkan evaluasi Dokter penanggung jawab(DPJP), pengobatan komorbid bila ada, terapi O2 secara noninvasif dengan arus sedang sampai tinggi (HFNC) P004 Gejala Berat HCU/ICU Rumah Sakit Rujukan Favipiravir,remdesivir, azitromisin,kartikosteroid, Vitamin C, D, dan Zinc, Antikoagulan LMWH/UFH berdasarkan evaluasi Dokter penanggung jawab(DPJP), pengobatan komorbid bila ada, HFNC/ventilator, terapi tambahan. P005 Penyakit Demam Istirahat di rumah, berobat ke klinik Obat antivirus, Obat antibiotik, Obat antijamur
Tabel 4 .Basis Pengetahuan Relasi Gejala, Penyakit dan Bobot
Gejala Penyakit Kode Gejala Bobot Kode Penyakit G022 Frekuensi  napas:  12-20  kali/menit-Saturasi oksigen >= 95% 1 P001 Tanpa Gejala
278
G014 Nyeri perut dan atau diare 0,6 P002 Gejala Ringan
G013 Mual dan atau muntah 0,6 G012 Malgia(nyeri tulang) 0,6 G009 Anoreksia(gangguan makan) 0,6 G016 Kemerahan pada kulit dan atau ada perubahan warna pada jari kaki 0,6 G010 Anosmia(kehilangan indra penciuman) 0,6 G005 Sakit kepala 0,6 G011 Ageusia(hilang indra pengecapan) 0,6 G008 Fatigue(kelelahan ringan) 0,6 G015 Konjungtivitas(mata merah) 0,6 G023 Frekuensi napas: 12-20 kali/menit-Saturasi oksigen <= 95% 0,8 G007 Batuk Kering 0,6 G006 Demam 0,6 G004 Nyeri tenggorokan 0,6 G010 Anosmia(kehilangan indra penciuman) 0,4
P003 Gejala Sedang G014 Nyeri perut dan atau diare 0.6 G017 Sesak napas tanpa distrees pernapasan 0.6 G013 Mual dan atau muntah 0,6 G012 Malgia(nyeri tulang) 0,6 G004 Nyeri tenggorokan 0.6 G009 Anoreksia(gangguan makan) 0.6 G007 Batuk Kering 0.6 G016 Kemerahan pada kulit dan atau ada perubahan warna pada jari kaki 0,6 G008 Fatigue(kelelahan ringan) 0.6 G006 Demam 0,6 G005 Sakit Kepala 0.6 G024 Frekuensi napas: 20-30 kali/menit-Saturasi oksigen < 95% 0,8 G011 Ageusia(hilang indra pengecapan) 0,6 G015 Konjungtivitas(mata merah) 0,6 G010 Anosmia(kehilangan indra penciuman)
0.6 P004 Gejala Berat G005
Sakit Kepala 0,6 G011 Ageusia(hilang indra pengecapan) 0.6 G004 Nyeri tenggorokan 0,6 G009 Anoreksia(gangguan makan) 0.6 G015 Konjungtivitas(mata merah) 0,6 G016 Kemerahan pada kulit dan atau ada perubahan warna pada jari kaki 0.6 G013 Mual dan atau muntah 0,6 G006 Demam 0,6 G008 Fatigue(kelelahan ringan) 0,6
Contoh  Perhitungan  diagnosa  penyakit  Covid-19,  seorang  pasien  mengalami  gejala-gejala  sebagai berikut:
 G001 : Batuk ringan, pilek dan bersin
 G003 : Hidung tersumbat dan berair
Gejala  yang terjadi pada pasien ini selanjutnya disebut dengan kasus baru. Berdasarkan gejala tersebut maka  carilah  gejala-gejala  yang  memiliki  relasi  ke  tabel  rule.  Adapun  yang  memiliki  relasi  adalah  sebagai berikut :
 Penyakit : P005
 Perhitungan pada kasus P005 Cari Data Gejala dan Bobot  di  Kasus Lama Pada Jenis  Kerusakan P005, adapun relasinya pada gambar berikut:
Tabel 5. Kasus Lama dan kasus baru
Lalu hitung nilai similarity dari kasus baru dengan kasus lama, dengan persamaan berikut [14]:
Similarity (T, S)
Similarity (problem, case) = 𝑆1×𝑊1+𝑆2×𝑊2 +⋯+𝑆𝑛 × 𝑊𝑛 𝑊1 + 𝑊2+⋯+𝑊𝑛 (1)
Keterangan: S = similarity (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (beda) W = weight (bobot yang diberikan) Sehingga perhitungannya :
Similarity (X, P005)
= [(1×1)+(0×1)+(1×1)+(0×0.6)] 1+1+1+0.6 = 2 3.6 = 0,55556
G018 ARDS(Gagal napas) 0,4 G012 Malgia(nyeri tulang) 0,6 G019 Sepsis(infeksi organ) 0,4 G025 Frekuensi napas: >= 30 kali/menit-Saturasi oksigen <=95% 0,8 G007 Batuk Kering 0,6 G014 Nyeri perut dan atau diare 0,6 G020 Syok sepsis(kegagalan organ dan tekanan darah sangat rendah) 0,4 G021 Multiorgan failure(Kegagalan multiorgan) 0,6 G001 Batuk ringan, pilek dan bersin 1 P005 Penyakit Demam G003 Hidung tersumbat dan berair 1 G004 Nyeri tenggorokan 0,25 G002 Bersin-bersin 1 Kasus Lama (Basis Pengetahuan Pakar) Kasus Baru (Gejala Dipilih) G001 Batuk Ringan, Pilek dan Bersin 1 G001 G003 G002 Bersin-bersin 1 G003 Hidung tersumbat dan berair 1 G004 Nyeri tenggorokan 0,6
280
Didapatkan nilai similarit y-nya adalah = 0,55556 Setelah  proses similarity dilakukan  selanjutnya  dilakukan  proses Reuse yaitu  dengan  melihat  nilai tertinggi yang dihasilkan dari proses similarity dengan nilai sebagai berikut [10]:
Rumus nilai tertinggi (persentase) = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑥 100 (2)
Berdasarkan hasil diagnosa penyakit maka diperoleh hasil yang terdeteksi penyakit adalah :
Persentase = 0.55556 0.55556 x 100%
[P005] Demam dengan Nilai = 0.55556, Persentase 100 % Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dari proses retrieve diatas ditemukan pasien mengalami penyakit demam yang paling dominan yaitu P005 (Penyakit Demam) dengan tingkat kepercayaan sebesar 100%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Proses Kerja Sistem
Pada gambar Use case diagram di bawah ini, memiliki 3 aktor yang digunakan dalam website ini yaitu terdiri  dari user ,  admin  dan  dokter.  Pada  proses  awal  terdapat  fungsi  yang  dapat  di  proses  oleh user yaitu registrasi. setelah user melakukan proses registrasi  maka data user akan dikelola oleh admin  melalui kelola akses user . Sebelum admin mengelola akses user , admin diharuskan login terlebih dahulu dikarenakan admin mempunyai “ include ” yang mana di haruskan include- nya harus diproses terlebih dahulu.
Gambar 2. Use Case Diagram
Setelah login , user akan  langsung  di  arahkan  ke  halaman home .  Pada  halaman home,  user akan mendapatkan  informasi  seputar covid-19 .  Selanjutnya user dapat  melakukan  diagnosa  yang  diawali  dengan proses input yaitu mengisi formulir yang terdiri dari data user , screening awal dan penginputan gejala yang dimiliki oleh user . Setelah user melakukan proses penginputan gejala, maka sistem akan menampilkan hasil diagnosa, apakah user terindikasi mengalami covid-19 atau tidak.
281
Ketika user sudah menginputkan gejala yang di deritanya, maka sistem akan memproses data user, pasien rule untuk  menginformasikan  kepada user bahwa user mendapatkan  kelola  apakah  pasien  dengan  gejala ringan, sedang ataupun berat. Admin juga dapat mengelola banyak data seperti kelola rule , kelola pasien dan kelola hasil diagnosa.
Selanjutnya  yang  akan  dilakukan  sistem  adalah  membuat QR  code pasien  melalui id data  pasien,  lalu sistem  akan  mengirimkan  hasil  diagnosa  pasien  kepada  dokter.  Lalu,  dokter  akan  melakukan  validasi  dan verifikasi terhadap diagnosa gejala pasien tersebut, apakah hasil diagnosa sudah sesuai atau belum.

## 3.2.  Tampilan Website Diagnosa Covid-19
Pada gambar 3 dibawah adalah gambar Login user (Pasien). Apabila user hendak masuk ke dalam website dan  melakukan  diagnosa  yang  dialami,  maka user diharuskan login terlebih  dahulu,  dan  apabila user tidak mempunyai akun maka user dapat melakukan registrasi dengan mengklik Belum punya akun lalu isi data diri untuk mendaftarkannya. Adapun tampilannya sebagai berikut:
Gambar 3. Login user
Pada gambar 4 adalah halaman login untuk user Admin login dengan background interface yang berbeda dari user pasien, pada halaman login ini di haruskan untuk admin dalam mengelola data user . Tampilan pada login admin adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Login Admin- Dokter
Berikut adalah tampilan halaman utama dari website. Pada gambar 5  merupakan tampilan Home user . Dimana  pada  tampilan home  user akan  menampilkan  informasi  mengenai  seputar covid ,  seperti  Pengertian Covid-19 , Gejala Covid-19 , Protokol Kesehatan 6M, Dokter yang bertugas untuk menangani Covid-19 . Pada halaman ini dapat di akses apabila user telah melakukan login di halaman login user pasien. User juga dapat menginput data diri yang diperlukan dan dapat mengedit data. Data user tersebut dapat langsung terhubung ke sistem admin dan dokter terkait. Tampilan dari home user sebagai berikut:
282
Gambar 5. Home User
Pada Gambar 6, Formulir data pasien ini adalah proses awal ketika user pasien ingin melakukan diagnosa, maka yang harus dilakukan user ialah mengisi data user yang telah di sediakan diatas.
Gambar 6. Form Data Pasien
Ketika user pasien  telah  melakukan  proses  pertama  diagnosa  dan  sudah  mengisi  data  diri user pasien maka user pasien akan  melakukan proses kedua yaitu memilih gejala  yang sedang dialami oleh user pasien seperti gambar 7 dibawah ini.
Pada Gambar  8  ini  adalah  hasil dari  yang telah diagnosa. Pada proses pertama dan proses kedua user pasien mendapatkan kode QR yang nantinya QR user pasien digunakan oleh dokter untuk mengetahui laporan gejala yang dialami pasien.

## Gambar 8. Hasil Diagnosa

## 3.3. Testing Aplikasi Covid-19 dengan CBR
Untuk  pengujian  Aplikasi  Diagnosa  Covid-19  Menggunakan  Metode Case  Based  Reasoning (CBR) Untuk  Mengidentifikasi  Tingkatan  Gejala  Pasien  Covid-19  yang  telah  dibuat,  peneliti  melakukannya menggunakan  “ Blackbox  Testing”.  Blackbox  Testing merupakan  sebuah  pengujian  terhadap  sistem  untuk meneliti hasil input dan output pada sistem tanpa mengetahui struktur kode dari software . Adapun pengujian sistem ini dilakukan oleh beberapa user lainnya seperti: a. Peneliti
b. Dokter Umum
c. Staff Klinik
d. Pasien
e. Dokter Paru
Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian Blackbox  Testing pada  Aplikasi  Diagnosa  Covid-19  Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR) Untuk Mengidentifikasi Tingkatan Gejala Pasien Covid-19:
Tabel 6. Tabel Pengujian Aplikasi dengan Blackbox Testing No. Fitur Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian (%) Persentase Rata-Rata (%) a b c d e 1. Registrasi Fitur  ini  digunakan  untuk  para  pengguna  website yang  belum  terdaftar  dalam  website.  Sehingga dapat melakukan login untuk proses diagnosa. 100%  99%  100%  100%  100% 99.8% 2. Login Para  pengguna  website  harus  melakukan  login untuk masuk ke halaman diagnosa, sehingga dapat melakukan diagnosa sesuai dengan gejala yang di derita. 100%  99%  100%  100%  100% 99.8% 3. Hasil Diagnosa Hal  yang  paling  utama  dalam  proses  pembuatan website  ini  ada  pada  fitur  Diagnosa.  Yang  mana pengguna  (pasien)  dapat  melakukan  proses diagnosa sesuai dengan gejala yang dialami-nya. 100%  96% 99%  99%  97% 98.2%
4. Input  hasil Tes Setelah  pasien  melakukan  tes  Swab/PCR,  maka pasien  dapat  melakukan  konfirmasi  apakah  ia 100%  98%  99%  99%  98% 98.8%
284
SWAB/PC R positif  atau  negative.  Hal  ini  dapat  memberikan rekomendasi untuk penanganan selanjutnya. 5. Penanganan lebih lanjut Jika  hasilnya  Positif  maka  akan  terlihat  tingkatan gejala  (ringan,  sedang,  berat)  sesuai  dengan  hasil diagnosa  awal.  Dan  akan  diarahkan/dirujuk  ke dokter sesuai tingkatan gejala. 100%  96%  98%  97%  98% 97.8 6. Hasil Diagnosa berupa kode QR Hasil  diagnosis  berupa  Kode  QR  digunakan  oleh pasien  untuk  Tindakan  lebih  lanjut  yaitu  pasien membawa  hasil  QR  ke  rumah  sakit  terkait. Kemudian  menyerahkanya  ke  dokter  terkait. Dokter  akan  melakukan  scan  kode  QR  dengan Komputernya.  Nantinya dokter akan lebih  mudah dalam mengetahui gejala yang dialami oleh pasien tersebut dan dapat melakukan penanganan dengan cepat. 100%  98%  100%  99%  98% 99%
Total Persentase Rata-Rata Pengujian BlackBox Testing 98.9%

## 4. SIMPULAN
Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode Blackbox Testing oleh 5 penguji, yaitu Peneliti, Dokter Umum, Staff Klinik, Pasien dan Dokter Paru, diperoleh presentase pengujian sebesar 98,9%, artinya  dari  hasil  seluruh  fungsi  pada aplikasi  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh  para  penguji aplikasi.  aplikasi  diagnosa  covid-19  mampu membantu  memberikan  gambaran  awal  gejala  covid-19  bagi petugas medis.
Pada  aplikasi diagnosa covid-19  berbasis web  juga dilengkapi  fitur keamanan data berbasis  QR code. Fitur  ini  ditunjukan  untuk menjaga  kerahasiaan  data  pasien  sehingga  hanya pihak  tertentu  yang  berhak membaca  hasil diagnosa  atau  pun  gejala  dari  covid-19.  Sistem  inferensi  yang digunakan  untuk  melakukan diagnosa  covid-19  dibangun  dengan  menggunakan  metode Algoritma  CBR.  Aplikasi  ini  ditujukan  untuk nantinya  mampu  membantu  fasilitas  kesehatan yang  kesulitan  dalam  menjangkau  daerah-daerah  yang merupakan zona merah rawan covid-19 agar para pasien covid-19 dapat melakukan diagnosa awal dari gejala covid-19 dengan mudah di rumah masing-masing.
Namun demikian penegakan diagnosa utamanya untuk kasus  berat tetap memerlukan keahlian analisa lebih lanjut dari Dokter Spesialis Paru dan Penyakit dalam. Dalam aplikasi yang dibangun, hal ini diakomodasi dengan memberikan fitur rujukan pada aplikasi. Berdasarkan hasil pengujian dapat ditunjukkan bahwa seluruh fitur yang  dibangun  dapat  difungsikan  dengan  baik. Hasil  inferensi  juga  telah  sesuai  dengan pengetahuan tenaga ahli medis. Proses keamanan data juga sudah tervalidasi. Sehingga dapat dikatakan fungsi utama dari aplikasi yang diusulkan sudah dapat divalidasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Darmawan and S. Wibisono, “Deteksi Dini Varian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP Dan Sorgenfrei,” Pixel  J.  Ilm.  Komput.  Graf. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  132–141,  Jul.  2022,  doi: 10.51903/PIXEL.V15I1.747.
[2] F. Setiawan, S. Wibisono, K. Mugas, and J. Trilomba Juang No, “ALGORITMA BRAY&CURTIS BERBOBOT  PADA  CBR  PENENTUAN  KELUARGA  TERDAMPAK  COVID-19,” J.  Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 131–140, Oct. 2021, doi: 10.36595/MISI.V4I2.387.
[3] 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, Jan. 2015, doi: 10.20895/INFOTEL.V6I2.74.
[4] K. H. Abdulkareem et al. , “Realizing an Effective COVID-19 Diagnosis System Based on Machine Learning and IoT in Smart Hospital Environment,” IEEE Internet Things J. , vol. 8, no. 21, pp. 15919– 15928, Nov. 2021, doi: 10.1109/JIOT.2021.3050775.
[5] Henderi, R. P. Merliasari, H. L. H. S. Warnars, and Sugiyatno, “Covid-19 series: A rule-based decision support system for analysis behavior of people while working from home,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1007, no. 1, Dec. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/1007/1/012031.
[6] S. Mishra, S. Yadav, M. Aggarwal, Y. Sharma, and R. Muzayanah, “Developed an expert system for analysis  of  covid-19  affected,” J.  Soft  Comput.  Explor. ,  vol.  4,  no.  1,  Jan.  2023,  doi: 10.52465/JOSCEX.V4I1.113.
[7] P. A. H. Pratama, R. Teguh, A. S. Sahay, and V. Wilentine, “Deteksi COVID-19 Berdasarkan Hasil
285
Rontgen Dada (Chest Xray) Menggunakan Python,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 58–67, Jun. 2021, doi: 10.47111/JOINTECOMS.V1I1.2956.
[8] R. Al Dzahabi Yunas, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Implementasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Virus  Covid-19  dengan  Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Certainty  Factor,” J.  JTIK  (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 338, Jul. 2021, doi: 10.35870/JTIK.V5I3.221.
[9] A.  Wijayanti,  F.  N.  Arifah,  D.  E.  Putri,  M.  D.  Satriyanto,  and  S.  Sallu,  “Sistem  Pakar  Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis dengan mengimplementasikan Metode Case Based Reasoning,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 3, pp. 570–577, May 2023, doi: 10.47065/JOSYC.V4I3.3409.
[10] Maukar, E. Sutanty, and D. K. Astuti, “Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal  Covid-19,” Decod. J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 94– 105, Feb. 2023, doi: 10.51454/DECODE.V3I1.138.
[11] I.  Putu  and  A.  E.  Pratama,  “The  Implementation  and  Testing  of  Online  Self-Diagnose  Covid19 Application Using CBR and UAT,” Int. J. Adv. Data Inf. Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 73–83, Nov. 2021, doi: 10.25008/IJADIS.V2I2.1223.
[12] M.  F.  Suryana,  F.  Fauziah,  and  R.  T.  K.  Sari,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode Certainty  Factor Untuk Mendiagnosa Dini Corona Virus Desease (COVID-19),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, p. 559, Jul. 2020, doi: 10.30865/MIB.V4I3.2132.
[13] D. Arisandi, L. Elvitaria, L. Trisnawati, and C. Author, “A Testing of Case-Base Reasoning for Covid- 19 Patient Status Confirmation,” Indones.  J.  Artif. Intell.  Data  Min. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  72–78,  Nov. 2021, doi: 10.24014/IJAIDM.V4I2.11990.
[14] M. Nugraheni, Widodo, and I. P. Sari, “A Case-Based Reasoning for Detection Coronavirus (Covid- 19) Using Cosine Similarity,” Proc. Conf. Broad Expo. to Sci. Technol. 2021 (BEST 2021) , vol. 210, pp. 178–183, Feb. 2022, doi: 10.2991/AER.K.220131.030.
[15] X.  W.  Gao  and  A.  Gao,  “COVID-CBR:  A  Deep  Learning  Architecture  Featuring  Case-Based Reasoning for Classification of COVID-19 from Chest X-Ray Images,” Proc. - 20th IEEE Int. Conf. Mach. Learn. Appl. ICMLA 2021 , pp. 1319–1324, 2021, doi: 10.1109/ICMLA52953.2021.00214.
[16] M.  Nugraheni,  “Detection  Coronavirus  using  Cased-Based  Reasoning  with  Extended  Jaccard Coefficient,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 31–37, Jun. 2021, doi: 10.30645/IJISTECH.V5I1.112.