## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   1 Hal:  1-8 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi Karakteristik Anak Berkebutuhan Khusus Menggunakan
Metode Case Based Reasoning
Septiana Vratiwi 1  , Yuhandri Yunus 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
vratiwis@gmail.com

## Abstract
Children with special needs are children who have different characteristics and limitations in ability. This child with special needs is called Tunagrahita. Developmental impairment is classified into three categories namely mild, moderate and severe. This  study  aims  to  help  the  process  of  identifying  the  characteristics  of  mental  retardation  experienced  by  children.  This study uses the Case Based Reasoning (CBR) method to identify  children with special needs using  the data of the  mentally disabled children in SLBN 1 Linggo Sari Baganti. Similarity results were 51.92% for moderate developmental impairment, 17.5% for mild developmental impairment and 8% for severe developmental impairment. Calculations are performed using Visual Basic Net 2010.
Keywords: Identification, Tunagrahita, Case Based Reasoning, Child with Special Need, Characteristic.

## Abstrak
Anak berkebutuhan khusus merupakan anak yang memiliki karakteristik berbeda dan keterbatasan dalam kemampuan. Anak berkebutuhan  khusus  ini  desebut  dengan  Tunagrahita.  Tunagrahita  diklasifikasikan  ke  dalam  tiga  kategori  yakni  ringan, sedang dan berat.  Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses pengidentifikasian karakteristik Tunagrahita yang dialami oleh  anak.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Case  Based  Reasoning (CBR)  untuk  mengidentifikasi  anak  berkebutuhan khusus  menggunakan  data  Anak  Tunagrahita  di  SLBN  1  Linggo  Sari  Baganti.  Hasil similarity 51,92%  untuk  Tunagrahita sedang, 17,5% untuk Tunagrahita ringan dan 8% untuk Tunagrahita berat. Perhitungan yang dilakukan menggunakan Visual Basic Net 2010.
Kata kunci: Identifikasi, Tunagrahita, Case Based Reasoning , Anak Berkebutuhan Khusus, Karakteristik.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Anak  berkebutuhan  khusus    merupakan  anak  yang memiliki  keluarbiasaan  dan  keterbatasan  pada  fisik, intelektual,  mental,  sosial dan emosional dibandingkan dengan anak-anak lain pada umumnya yang mempengaruhi proses pertumbuhan dan perkembangan pada  anak  tersebut  [ 1 ].  Beberapa  jenis  gangguan  atau keterbatasan  yang  dapat  dikategorikan  pada  anak berkebutuhan khusus antara lain: Tunarungu, Tunanetra,  kesulitan  belajar,  Tunagrahita,  Autis,  anak berbakat dan anak Hiperaktif [ 2 ]. Tunagrahita termasuk bagian  dari  anak  berkebutuhan  khusus  yang  dalam kesehariannya  anak  ini  memiliki  kesulitan  dalam  hal menulis,  berhitung  dan  membaca  [ 16 ].  Tunagrahita merupakan  disabilitas  mental  yang  juga  disebut  atau dikenal sebagai retradasi mental.
Dalam  pengelompokannya  Tunagrahita  dikelompokan menjadi  3  yakni  Tunagrahita  ringan,  Tunagrahita sedang  dan  Tunagrahita  berat  [ 3 ].    Sering  kali  anak- anak  berkebutuhan  khusus  ditemukan  bersekolah  di sekolah  reguler  hal  tersebut  di  karenakan  karakteristik dari  tunagrahita  ringan  yang  tidak  begitu  mencolok dalam  perbedaannya  [ 4 ].  Pengkategorian  Tunagrahita yang dialami oleh seorang anak bukanlah permasalahan yang  mudah  dikarenakan  karakteristik-karakteristik yang melekat pada satu kategori.
Informasi  dan  pengetahuan  yang  kurang  mengenai pengkategorian  karakteristik  Tunagrahita  menjadi permasalahan  bagi user dalam  menentukan  kategori Tunagrahita  yang  dialami  anak  yang  menyebabkan tidak  diberikan  penanganan  yang  tepat  pada  anak tersebut. Salah satu metode pendekatan yang berbasikan  pada  pengetahuan  dan  bisa  dipakai  untuk memecahkan masalah berdasarkan pengalaman di masa lalu  [ 5 ]. Case  Based  Reasoning adalah  suatu  metode yang  memiliki  cara  kerja  berbeda  dengan  metode lainnya  yang  pada  prinsip  kerjanya  melakukan penalaran  berbasis  kasus  dari  kasus  yang  sudah  ada sebelumnya [ 6 ].
Case  Based  Reasoning merupakan  metode  yang  dapat dipakai  untuk  memecahkan  kasus  baru  dengan mengambil  karakteristik  yang  ditemukan  dalam  kasus- kasus  lama  yang  mirip  dengan  kasus  baru  [ 14 ]. Case Based  Reasoning merupakan  metode  yang  dalam pendekatannya  berbeda  dengan  pendekatan  utama  pad AI ( Artificial Intelegence ) [ 15 ]. Cara kerja Case Based Reasoning meniru  kemampuan  manusia  yang  mana dalam  menyelesaikan  masalah  baru  merujuk  pada jawaban  atau  pengalaman  dari  masalah  lama  dengan cara membandingkannya.
CBR  akan  memberikan  jawaban  kasus  lama  tersebut ketika  kasus  baru  dan  lama  memiliki  kemiripan  [ 7 ]. Case  Based  Reasoning secara  umum  terdiri  dari  4 langkah  yaitu Retrieve , Reuse , Retain , Revise [ 8 ]. Diberbagai  bidang  penelitian  seperti  kesehatan, industri,  keuangan,  pendidikan  metode Case  Based Reasoning Ini  telah  banyak  dikembangkan  salah satunya dalam penelitian pendeteksian dan penanganan penyakit  pada  sapi  yang  menggabungkan  metode neirest  neighboor untuk  perhitungan  nilai similarity dan  untuk  pembobotan  menggunakan  metode  SWIG [ 9 ]. Pada penelitian lainnya yang menggunakan metode CBR untuk menganalisa berat bersih daging sapi untuk mendapatkan  nilai  keluaran  dengan  tingkat  kebenaran 95%  diperlukan  minimal  150  basis  kasus  yang tersimpan di dalam database [ 5 ].
Metode Case  Based  Reasoning juga  pernah  digunakan dalam  penelitian  untuk  pemanggilan  surat  Al-Quran untuk  penyandang  disabilitas  yang  menghasilkan keluaran  seperti  tampilan  surat  Al-Quran  untuk persentase  paling  besar.  Nilai  kemiripan  terhadap  5 kasus  lama  terdapat  inputan  suara  0,3793103448 terhadap  Al  Furqan,  0,7241379310  terhadap  Al  Fath, 0,3793103448  terhadap  Al  Fil,  dan  0,5517241379 terhadap Al Falaq [ 10 ].
Masalah akan baru bisa dikatakan mirip 100 % dengan kasus  lama  apabila  nilai  similaritas  dari  e  (p,q)  sama dengan  1  sedangkan  tidak  similaritas  jika  nilai  e  (p,q) sama  dengan  0.  Angka  similaritas  antara  0  sampai dengan  1  [ 11 ].  Dalam  penelitian  untuk  mendiagnosa penyakit  pada  kucing  yang  mengkombinasikan  CBR dengan metode Certainty factor didapatkan kesimpulan bahwasanya hasil akan bisa mencapai 90%. Jika  gejala  yang  diinputkan  merupakan  sebuah  gejala yang khas dari suatu penyakit tersebut [ 13 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah-langkah dan  kerangka dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Mengidentifikasi Masalah
Menganalisa Masalah
Menentukan Tujuan
Mempelajari Literatur
Mengumpulkan Data Anak Berkebutuhan Khusus
Menganalisa Data
Mengolah Data Dengan Metode Case Based Reasoning 1.  Menetapkan  karakteristik  Gangguan  serta  jenis  Tunagrahita (Anak Berkebutuhan Khusus)
2. Memberikan Bobot untuk karakteristik tersebut
3. Input Kasus baru
4. Pencocokan Kasus Baru dengan Lama menggunakan Rumus
Simlarity
5. Persentase kemiripan dan Pemberian Keputusan
Pengujian Hasil Perancangan Sistem Implementasi Sistem

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  secara  urut  sesuai  dengan kerangka  pada  Gambar  2.1  dan  berikut  adalah penjabaran mengenai kerangka tersebut :
1. Mengidentifikasi Masalah
Pengidentifikasian  untuk  karakteristik  Tunagrahita menjadi masalah yang diteliti.
2. Menganalisa Masalah Dari
permasalahan tersebut pengkategorian karakteristik Tunagrahita menjadi output yang nantinya akan dihasilkan penelitian ini.
3. Menentukan Tujuan
Membantu  orang  tua  ataupun  orang  awam  yang memiliki  anak  Tunagrahita  untuk  mengetahui  kategori Tunagrahita yang dialami anaknya dengan menggunakan metode Case Based Reasoning .
4. Mempelajari Literatur
Merujuk  kepada  penelitian-penelitian  serta  buku-buku yang relevan dengan penelitian ini.
5. Mengumpulkan Data Anak Berkebutuhan Khusus
Data  anak  dengan  gangguan  Tunagrahita  serta pengumpulan informasi dan fakta mengenai karakteristik Tunagrahita menjadi data yang digunakan dalam penelitian ini.
6. Menganalisa Data
Data yang didapatkan akan dianalisa seperti melakukan pengkodean dan yang lainnya sesuai dengan kebutuhan metode Case Based Reasoning .
7. Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perancangan input ,  proses dan output dari sistem yang akan dibuat.
8. Mengolah  Data  dengan  Metode Case  Based Reasoning
Dengan tahapan-tahapan sebagai berikut : a.  Menetapkan  karakteristik  gangguan  serta  jenis  dari tunagrahita (anak berkebutuhan khusus). b.  Memberikan bobot untuk karakteristik tersebut. c.  Input kasus baru.
d.  Pencocokan  kasus  baru  dengan  lama  menggunakan rumus similarity.
e.  Persentase  kemiripan  dan  pemberian  keputusan jenis tunagrahita yang dialami.
Adapun  rumus  yang  dipakai  dalam  perhitungan similaritas disajikan pada Persamaan (1) [ 12 ]:
(1)
Di mana :
S: Kasus baru.
V: Kasus yang ada dalam penyimpanan.
t: Jumlah atribut dalam setiap kasus.
i: Atribut individu antara 1 s.d. n.
f: Fungsi similarity atribut i antara kasus T dan kasus S. B: Bobot yang diberikan antara atribut ke-i.
9. Implementasi Sistem
Implementasi  Sistem  dilakukan  untuk  pengujian  hasil perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  pada tahapan sebelumnya.
10. Pengujian Hasil Pengujian  hasil  dilakukan  untuk  membandingkan  hasil pencarian yang dilakukan menggunakan sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada hasil dan pembahasan terdapat beberapa kegiatan- kegiatan  yang  akan  dilakukan  diantaranya  sebagai berikut :
a. Analisa Data Ada dua tipe data yang digunakan dalam penelitian ini, data  pertama  yaitu  data  karakteristik-karakteristik  dari Tunagrahita  dan  data  kedua  yaitu  10  data  anak Tunagrahita  yang  memiliki  karakteristik  yang  melekat pada  dirinya  yang  akan  dijadikan  data  uji  dengan metode Case Based Reasoning .
1.1 Data Karakteristik Tunagrahita
Adapun  karakteristik-karakteristik  Tunagrahita  yang ada pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.Tabel  Karakteristik Tunagrahita
Kode Karakteristik K001 Memiliki IQ 50-70 K002 Bentuk wajah seperti anak normal pada umumnya K003 Kesulitan dalam memahami pelajaran akademik K004 Ketertinggalan  2  atau  5  tingkatan  di  bidang  kognitif dibanding anak normal lainnya. K005 Daya Ingat Lemah K006 Lancar Berbicara atau perbendaharaan kata terbatas K007 Tidak atau kurang sekali perhatian terhadap lingkungan K008 Perkembangan bicara atau bahasa terlambat K009 Koordinasi Gerak Kurang K010 Suka Melamun K011 Memiliki IQ 30-50 K012 Hampir Tidak bisa mempelajari pelajaran akademik K013 Perkembangan  fisik  tidak  sama  dengan  anak  normal lainnya K014 Perhatian mudah dialihkan K015 Tidak  dapat  berbicara  sekalipun  bisa  yang  diucapkan tidak jelas K016 Terganggu dalam hal motorik K017 Kesulitan dalam menangkap pesan K018 Masih mampu membedakan bahaya dan tidak bahaya K019 Memilik IQ di bawah 30 K020 Tidak dapat membedakan bahaya dan tidak K021 Tidak dapat mengurus diri sendiri K022 Memerlukan orang lain dalam kegiatan sehari-hari K023 Tidak dapat merasakan sakit K024 Suka Ngeces (Liur Meleleh)

## 1.2 Data Anak Tunagrahita
Berikut  adalah  10  data  anak  Tunagrahita  yang  akan dijadikan  data  uji  pada  perhitungan  menggunakan metode Case Based Reasoning .
Tabel 2. Data Anak Tunagrahita
Nama Siswa Jenis Kelamin Kelas Jenis Gangguan Tempat Tanggal Lahir Fahmi Rasadi Laki-Laki SD Tunagrahita sedang Sungai Sirah, 19-03-2007 Aidl Akbar Laki-Laki SD Tunagrahita Ringan Kumpulan Banang,  16-10- 2007 Mutiara Perempuan SD Tunagrahita Ringan Koto Merapak, 30-08-2009 Govi Sang Eka Putra Laki-Laki SMA Tunagrahita Berat Pasar Lama, 11-10-1996 Gio Manilan sa Laki-Laki SD Tunagrahita Sedang Rawang Bakung, 04-03-2008 Safira Lestari Perempuan SD Tunagrahita Ringan Muara Kandis, 18-11-2007 Angga Junaidi Putra Laki-Laki SD Tunagrahita Sedang Rantau Batu Ambacang, 05-06-2003 Inten Purnam asari Perempuan SMP Tunagrahita Sedang Koto Merapak, 04-08-2000 Nifa Zainatul Muzhari Perempuan SD Tunagrahita Ringan Air Haji, 22-10-2005 Rapidon Laki-Laki SMP Tungrahita sedang Bukit Cubadak, 30-09-2003
b. Klasifikasi Karakteristik dan Pemberian Bobot
Data  karakteristik  yang  ada  pada  Tabel  3  akan diklasifikasikan  berdasarkan  tiga  kategori  Tunagrahita yang  ada  yakni  Tunagrahita  ringan,  sedang  dan  berat. serta  diberikan  bobot  untuk  setiap  karakteristik tersebut.  Adapun  ketetapan  dalam  pemberian  bobot terhadap karakteristik Tunagrahita berdasarkan ketetapan  yang  diberikan  oleh  pihak    SLBN  1  Linggo Sari  Baganti  yaitu  bergantung  pada  taraf  tingkatan berpengaruhnya karakteristik tersebut terhadap pengidentifikasian klasifikasi kategori Tunagrahita.

## Tabel  3. Tabel  Klasifikasi dan Pemberian Bobot
Kode karakteristik Bobot Kelas K001 Memiliki IQ 50-70 2 Tunagr ahita Ringan
K002 Bentuk  wajah  seperti  anak normal pada umumnya 1 K003 Kesulitan  dalam  memahami pelajaran akademik 1 K004 Ketertinggalan 2 atau 5 tingkatan  di  bidang  kognitif dibanding anak normal lainnya. 1 K005 Daya Ingat Lemah 1 K006 Lancar Berbicara atau perbendaharaan kata terbatas 1 K007 Tidak atau kurang sekali perhatian terhadap lingkungan 0,75 K008 Perkembangan bicara atau bahasa terlambat 0,75 K009 Koordinasi Gerak Kurang 0,75 K010 Suka Melamun 0,75 K006 Lancar Berbicara atau perbendaharaan kata terbatas 1 K007 Tidak atau kurang sekali perhatian terhadap lingkungan 0,75 K008 Perkembangan bicara atau bahasa terlambat 0,75 K009 Koordinasi Gerak Kurang 0,75 K010 Suka Melamun 0,75 K011 Memiliki IQ 30-50 2 K012 Hampir Tidak bisa mempelajari pelajaran akademik 1
Tunagr ahita Sedang K013 Perkembangan  fisik  tidak  sama dengan anak normal lainnya 1 K014 Perhatian mudah dialihkan 1 K015 Tidak dapat berbicara sekalipun bisa yang diucapkan tidak jelas 1 K016 Terganggu dalam hal motorik 1 K017 Kesulitan  dalam  menangkap pesan 1 K018 Masih  mampu  membedakan bahaya dan tidak bahaya 1 K010 Suka Melamun
0,75 Tungar hita
Berat K016 Terganggu dalam hal motorik 1 K019 Memilik IQ di bawah 30 2 K015 Tidak dapat berbicara sekalipun bisa yang diucapkan tidak jelas 1 K020 Tidak dapat membedakan bahaya dan tidak 1 K021 Tidak  dapat  mengurus  diri sendiri 1 K022 Memerlukan  orang  lain  dalam kegiatan sehari-hari 1 K023 Tidak dapat merasakan sakit 1 K024 Suka Ngeces (Liur Meleleh)
1

## c. Proses Perhitungan Case Based Reasoning
Pada  proses  perhitungan  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan,  adapun  tahapan  tersebut  dapat  di  lihat  pada Gambar 2.
Start
Input Karakteristik Proses Retrieve Proses Reuse Proses Revise Proses Retain
Stop
Gambar 2. Flowchart Perhitungan CBR
Untuk  perhitungan  manual  menggunakan  metode  ini diambil  satu  data  anak  bernama  Fahmi  Rasadi  yang memiliki  7  karakteristik  Tunagrahita  yang  melekat pada  dirinya  yang  akan  dilakukan  perhitungan  secara manual. Adapun karakteristik tersebut adalah:
a. Hampir tidak bisa mempelajari pelajaran akademik.
b. Perbendaharaan Kata Terbatas.
c. Terganggu dalam hal motorik.
d. Pengucapan tidak jelas.
e. Suka melamun.
f. Masih mampu membedakan bahaya dan tidak.
g. Pertumbuhan fisik terlambat.
3.1. Input Karakteristik
Pada  tahapan  ini  user  menginput  atau  memberikan informasi karakteristik yang akan dihitung :
a. Hampir tidak bisa mempelajari pelajaran akademik (K012) : 1
b. Perbendaharaan Kata Terbatas (K006) : 1
c. Terganggu dalam hal motorik (K016)  : 1
d. Pengucapan tidak jelas (K015)             : 1
e. Suka melamun (K010)                          : 0,75
f. Masih  mampu  membedakan  bahaya  dan  tidak (K018)
: 1 g. Pertumbuhan fisik terlambat (K013)    : 1 3.2. Proses Retrieve
Pada  proses Retrieve ini  akan  dilakukan  pencarian kemiripan  kasus  dari  karakteristik  -  karakter  yang diinputkan  oleh user dengan  basis  pengetahuan  yang ada  dalam  sistem.  Proses  pencarian  tersebut  dimulai dengan  cara  mencocokan  karakteristik  yang  diinput dengan  semua  karakteristik  yang  ada  pada  tiga klasifikasi Tunagrahita tersebut.
1. Pencarian Kemiripan Karakteristik dengan Tunagrahita Ringan
KODE Karakteristik Yang dipilih K006 Perbendaharaan Kata Terbatas K012 Terganggu dalam hal motorik Pengucapan tidak jelas K013 K010 Masih mampu membedakan bahaya dan tidak K015 Pertumbuhan fisik terlambat K016 Hampir tidak bisa mempelajari pelajaran akademik K018 Suka melamun KODE Karakteristik Bobot K001 K002 K003 K004 K005 K006 K007 K008 K009 K010
Memiliki IQ 50-70 Bentuk wajah seperti anak normal pada umumnya Kesulitan dalam memahami pelajaran akademik Ketertinggalan 2 atau 5 tingkatan di bidang kognitif dibanding anak normal lainnya. Tunagrahita Ringan Daya Ingat Lemah Lancar Berbicara atau perbendaharaan kata terbatas Tidak atau Kurang sekali pehatian terhadap Lingkungan Pekembangan Bicara atau bahasa lambat Koordinasi Gerak Kurang Suka Melamun 2 1 1 1 1 1
0,75 0,75 0,75 0,75
Gambar 3. Pencarian Kemiripan Karakteristik dengan Tunagrahita
Ringan
Similarity = S1*W1+S2*W2+Sn*Wn W1+w2+....Wn
Similarity = (1*1)+(1*0,75)
2+1+1+1+1+1+0,75+0,75+0,75+0,75
Similarity = 1,75 =0,175= 17,5 % 10
2. Pencarian Kemiripan
Karakteristik dengan
Tunagrahita Sedang KODE Karakteristik Yang dipilih K006 Perbendaharaan Kata Terbatas K012 Terganggu dalam hal motorik Pengucapan tidak jelas K013 K010 Masih mampu membedakan bahaya dan tidak K015 Pertumbuhan fisik terlambat K016 Hampir tidak bisa mempelajari pelajaran akademik K018 Suka melamun KODE Karakteristik Bobot K006 K007 K008 K009 K010 K011 K012 K013 K014 K015 Tunagrahita Sedang 1 1 0,75 0,75 0,75 2 1 1 1 1 Lancar Berbicara atau Perbendaharaan kata terbatas K016 K017 K018 Tidak atau Kurang sekali pehatian terhadap Lingkungan Perkembangan bicara atau bahasa terlambat Koordinasi Gerak Kurang Suka Melamun Memilik IQ 30-50 Hampir Tidak bisa mempelajari pelajaran akademik Perkembangan fisik tidak sama dengan anak normal lainnya Perhatian mudah dialihkan Pengucapan tidak jelas
Terganggu dalam hal motorik Kesulitan dalam menangkap pesan Masih mampu membedakan bahaya dan tidak bahaya 1 1 1
Gambar 4. Pencarian Kemiripan Karakteristik dengan Tunagrahita Sedang
Similarity = (1*1)+(1*0,75)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1) 1+1+0,75+0,75+1+2+1+1+1+1+1+1+1
Similarity =
6,75 = 0,51= 51 % 13 3. Pencarian Kemiripan Karakteristik dengan Tunagrahita Berat
KODE Karakteristik Yang dipilih K006 Perbendaharaan Kata Terbatas K012 Terganggu dalam hal motorik Pengucapan tidak jelas K013 K010 Masih mampu membedakan bahaya dan tidak K015 Pertumbuhan fisik terlambat K016 Hampir tidak bisa mempelajari pelajaran akademik K018 Suka melamun KODE Karakteristik Bobot K010 K016 K019 K015 K021 K020 K022 K023 K024 Tunagrahita Berat 0,75 1 2 1 1 1 1 1 1 Suka Melamun Terganggu dalam hal motorik Memilik IQ dibawah 30 Tidak dapat berbicara sekalipun bisa yang diucapkan tidak jelas Tidak dapat mengurus diri sendiri Tidak dapat membedakan bahaya dan tidak Memerlukan orang lain dalam kegiatan sehari-hari Tidak dapat merasakan sakit Suka Ngeces
Gambar 5. Pencarian Kemiripan Karakteristik dengan Tunagrahita Berat
Similarity = (1*0,75)+ (1*1) 0,75+1+2+1+1+1+1+1+1
Similarity =   1,75 = 0,17 = 17,94 % 9,75

## 3.3. Proses Reuse
Setelah  dilakukan  pencarian  terhadap  karakteristik yang  ada  menggunakan  formula similarity ,  hasil similarity terbesar  akan  menjadi  hasil  yang  akan
menunjukan  klasifikasi  Tunagrahita  yang  dialami anak  tersebut  dan  dari  perhitungan  sebelumnya didapat  nilai  similarity  terbesar  dengan  nilai persentasi  sebesar  51%  yang  berada  pada  kategori Tunagrahita sedang .
3.4. Proses Revise
Tahapan Revise merupakan  tahapan  yang  dilakukan untuk  memperbaiki  solusi-solusi  yang  ada  jika ditemukan  solusi  terbaru  yang  lebih  cocok.  Tahapan ini akan dilakukan jika solusi perlu diperbaiki.
3.5. Proses Retain
Tahapan  ini  merupakan  proses  untuk  menyimpan kasus-kasus  terbaru  Pengidentifikasian  Tunagrahita ke dalam Knowledge Base .
Setelah  proses  perhitungan  secara  manual  selesai dikerjakan, tahapan selanjutnya yaitu mengimplemntasikan  sistem  yang  sudah  dirancang guna  untuk  membantu  proses  perhitungan Case Based  Reasoning secara  terkomputerisasi.  Berikut adalah bentuk implementasi dari sistem tersebut :
a. Halaman Utama Sistem
Merupakan  halaman  ini  merupakan  bentuk tampilan  awal  ketika  sistem  dijalankan.dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Utama Sistem
b. Halaman Utama Admin
Halaman utama admin merupakan halaman yang dapat diakses oleh user dengan tingkatan sebagai admin.
Gambar 7. Halaman Utama Admin
c. Halaman Input Karakteristik
Merupakan  halaman  yang  digunakan  admin  untuk mengelola  data  karakteristik-karakteristik,  mulai  dari menginput, mengedit dan menghapus data karakteristik.
Gambar 8. Halaman Input Karakteristik
d. Halaman Klasifikasi Tunagrahita
Merupakan  halaman  yang  digunakan  admin  untuk mengkategorikan Tunagrahita berdasarkan karakteristik-karakteristik  serta  pemberian  tindakan untuk setiap kategori tersebut.

## Gambar 9. Halaman Klasifikasi Tunagrahita
e. Halaman Input Data Anak
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh user untuk  menginputkan  data  anak  yang  akan dilakukan proses identifikasi.
Gambar 10. Halaman Klasifikasi Tunagrahita
f. Halaman Identifikasi
Merupakan  halaman  yang  akan  digunakan  dalam proses pengidentifikasian karakteristiktik anak berkebutuhan  khusus  (Tunagrahita)  yang  didalamnya
terdapat  kotak  untuk  mengisi  data  anak  yang  akan diidentifikasi  dan  juga list karakteristik  Tunagrahita yang akan dipilih oleh user .
Gambar 11. Halaman Identifikasi
g. Halaman Proses Identifikasi
Setelah user memilih karakteristik-karakteristik yang dimiliki oleh anak yang akan diidentifikasi, selanjutnya karakteristik tersebut akan diproses untuk menemukan kategori Tunagrahita yang dialaminya beserta tingkat similarity terhadap kategori tersebut pada halaman proses identifikasi ini.
Gambar 12. Halaman Proses Identifikasi
h. Halaman Lihat Hasil
Setelah proses identifikasi dilakukan hasil dari proses tersebut dapat dilihat pada halaman lihat hasil.
Gambar 13. Halaman Lihat Hasil
i. Cetak Hasil Identifikasi
Setelah  proses  pengidentifikasian  selesai  dilakukan untuk  mendapatkan  hasil  dari  pengidentifikasian tersebut dapat dilakukan pencetakan.

## Gambar 14. Cetak Hasil Identifikasi
j. Daftar  Hasil  Identifikasi  Anak  Bekebutuhan Khusus (Tunagrahita)
Admin juga dapat  melihat atau  mencetak laporan list anak  berkebutuhan  khusus  yang  telah  melakukan proses pengidentifikasian.

## Gambar 15. Daftar Hasil Identifikasi
Antara hasil yang didapatkan pada tahapan analisa dan perancangan  yang  melakukan  pencarian  menggunakan sistem.  Akan  dilakukan  perbandingan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  antara  sistem  dan  pencarian  manual menghasilkan  nilai similarity yang  sama  dan  hasil pengidentifikasian  tersebut  juga  sama  dengan  fakta yang dialami pada anak tersebut. Adapun perbandingan tersebut dibuat dalam bentuk Tabel 4.

## Tabel  4. Tabel  Karakteristik Tunagrahita
Nama Anak Karakteristik yang melekat Similarity (Perhitunga n manual) Similaity (Mengguna kan Sistem) Hasil Identifik asi Fakta Sebenar nya Keterang an Hasil Fahmi Rasadi K006,K010,K 012,K013,K01 5,K016,K018 51,92 % 51,92 % Tunagra hitaSeda ng Tunagra hitaSeda ng Valid Aidil Akbar K002,K003,K 004,K006,K00 7,K010,K014 55 % 55 % Tunagra hita Ringan Tunagra hita Ringan Valid Mutiara K002,K003,K 004,K005,K00 6,K009,K010, K014 65 % 65 % Tunagra hita Ringan Tunagra hita Ringan Valid Govi Sang Eka Putra K010,K015,K 016,K020,K02 1,K022 58,97 % 58,97 % Tunagra hita Berat Tunagra hita Berat Valid Gio Manilans a K003,K006,K 010,K012,K01 4,K015,K016, K020 44,23 % 44,23 % Tunagra hitaSeda ng Tunagra hitaSeda ng
Valid
Angga Junaidi Putra K007,K008,K 010,K012,K01 3,K014,K015, K016 55,77 % 55,77 % Tunagra hitaSeda ng Tunagra hitaSeda ng Valid Safira Lestari K002,K003,K 004,K005,K00 6,K007,K009, K010,K014 72,50 % 72,50 % Tunagra hita Ringan Tunagra hita Ringan Valid Inten Purnama Putri K007,K008,K 009,K013,K01 4,K015,K016, K020 48,08 % 48,08 % Tunagra hita Sedang Tunagra hita Sedang Valid Nifa Zainatul Muzhar K002,K003,K 004,K005,K00 6,K007 57,50 % 57,50 % Tunagra hita Ringan Tunagra hita Ringan Valid Rapidon K006,K007,K 009,K010,K01 2,K014,K015, K017 55,77 % 55,77 % Tunagra hitaSeda ng
Tunagra hitaSeda ng Valid

## 4. Kesimpulan
Hasil similarity 51,92%  untuk  Tunagrahita  sedang,  17,5% untuk  Tunagrahita  ringan  dan  8%  untuk  Tunagrahita  berat. Maka  penelitian  ini  menjadi  indikator  didalam  proses pengidentifikasian  karakteristik  Tunagrahita  yang  dialami oleh anak.

## Daftar Rujukan
[1] Mulyani,  E.  D.S.,  Uryani,  N.S.,  &  Putri,  F.  V.  (2017).  Aplikasi Pakar  Diagnosa  Anak  Berkebutuhan  Khusus  Dengan  Metode Backward  Chaining  (Study  Kasus  :  TK  Plus  As-Salam  Kec. Kawalu  KotaTasikmalaya). Tecno.Com.  16 (3),  300-314. DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v16i3.1406 .
[2] Marlim, Y. N., & Kurniawan, W. J. (2018). Perancangan Sistem Pakar  Untuk  Menentukan  Kelas  Padan  Anak  Berkebutuhan Khusus  dengan  Metode  Forward  Chaining. Journal  Of Information  Systems  and  Informatics  Engineering,  2 (2),  7-  16.
DOI: https://doi.org/10.35145/joisie.v2i2.13 .
[3] Fauzy,  M.N.,  &  Satya,  B.  (2017). Sistem  Pakar  Klasifikasi Tunagrahita  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis Web  (Studi  Kasus  :  Slb  Tunas  Kasih  2  Turi). Jurnal  Ilmiah DASI, 18 (1), 14-19.
[4] Suryaningrum,  C.,  Ingarianti,  T.M.,  &  Anwar,  Z  .(2016). Pengembangan Model Deteksi Dini Anak Berkebutuhan Khusus (ABK)  Pada  Tingkat  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  (PAUD)  di Kota Malang. Jurnal Ilmiah Psikologi Terapan, 4 (2).
[5] Effendi,  L.,  Darajat,  D.M.,  &  Lestari,  S.  (2018).  Analisa  Berat Bersih  Daging  Serta  Ciri-Ciri  Sapi  Normal  dan  Glongongan Menggunakan  Sistem  Pakar  dengan  Metode  Case  Based Reasoning  (CBR)  Berbasis  Android .  Multitek  Indonesia:  Jurnal Ilmiah, 12 (2), 114-121. DOI: http://doi.org/10.24269/mtkind.v12i2.1219 .
[6] Salamun.  (2017).  Penerapan  Algoritma  Nearest  Neighbor  dan CBR pada Expert System Penyimpangan Perilaku Seksual. JOIN
(Jurnal Online
Informatika), 2 (2), 63-70. DOI: https://doi.org/10.15575/join.v2i2.97 .
[7] Fatoni, C. S., & Noviandha, F. D. (2017). Case Based Reasoning Diagnosis  Penyakit  Difteri  dengan  Algoritma  K-Nearest Neighbor. Citec Journal, 4 (3). DOI:
https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i3.112 .
[8] Rahman,  A.,  Slamet,  C.,  Gerhana,  Y.  A.,  &  Ramdhani,  M.  A (2018). Expert  System  for  Deciding  a  Solution  of  Mechanical Failure in a Car using Case-based Reasoning. AASEC .
[9] Merawati,  N.  L.  P.,  &  Hartati,  S.  (2018).  Sistem  Rekomendasi Topik  Skripsi  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan,  4 (3).  DOI: https://doi.org/10.33197/jitter.vol4.iss3.2018.164 .
[10] Suprapto,  R.  A.,  Astiningrum,  M.,  &  Rismanto,  R.  (2017). Implementasi Case-Based Reasoning Pada Pemanggilan Surat Al Quran  Untuk  Penyandang  Disabilitas  Tangan Berbasis  Android. JIP, 3 (3). DOI: https://doi.org/10.33795/jip.v3i3.32 .
[11] Silmina,  E.  P.,  &  Wardoyo,  R.  (2018).  Aplikasi  Case  Based Reasoning  Untuk  Identifikasi  Serangan  Hama  Pada  Tanaman
Jeruk. Tranmisi, 20 (3), 96-104. DOI:
https://doi.org/10.14710/transmisi.20.3.96-104 .
[12] Azmi,  Z  &  Yasin,  V.  (2017). Pengantar  Sistem  Pakar  dan Metode . Penerbit: Mitra Wacana Media.
[13] Galuh,  G.,  Harijanto,  B.,  Ariyanto,  Y.  (2017).  Pengembangan Sistem Pakar  Pendeteksi  Penyakit  Pada  Kucing  Dengan  Metode Case  Based  Reasoning  Dan  Certainty  Factor  Berbasis  Android. JIP , (3)  2. DOI: https://doi.org/10.33795/jip.v3i2.8 .
[14] Chandra, S., Sumijan., Mandala, E. P. W. (2019). Expert System For  Diagnosing  Hemophilia  In  Children  Using  Case  Based Reasoning. JAIDM, 2 (1).
[15] Hardianto, R. (2018). Sistem Pakar Penentuan Tipe Kepribadian Siswa  Sekolah  Dasar  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning. Intecoms:  Journal  of  Information  Technology  and
Computer Science, 1 (2), 240-250. DOI:
https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.298 .
[16] Sakinah,  U.  (2018).  Konseling  Behavioristik  Membentuk Perilaku  Mandiri  Merawat  Diri  Pada  Tunagrahita. Jurnal Bimbingan  Konseling  dan  Dakwah  Islam,  15 (1).  DOI: https://doi.org/10.14421/hisbah.2018.151-06 .