## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2952

## Implementasi Metode Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Kerusakan Televisi
Sursih Wulandari * , Marnis Nasution, Mustafa Haris Munandar
Manajemen Informatika, Universitas Labuhan Batu, Rantauprapat, Indonesia Email: 1 wsurasih@gmail.com Email Penulis Korespondensi: wsurasih@gmail.com
Abstrak− Proses kerusakan televisi memang sebaiknya dolakukan oleh seorang pakar yang merupakan seorang pakar televisi itu sendiri,namun dikarenakan televisi merupakan alat yang sudah tidak lazim lagi orang mengenalnya maka masyarakat juga sudah banyak yang memiliki televisi dirumah mereka masing-masing. Untuk perbaikan televisi tersebutpun  memerlukan biaya yang cukup  mahal maka sebagian masyarakat yang memiliki televisi bisa melakukan perawatan televisi dirumah. Minimnya pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  masyarakat  dapat  menyebabkan  penanganan  yang  salah  terhadap  pemeliharaan/perawatan televisi dan hal ini berdampak fatal. Keberadaan sistem ini semoga dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa  kerusakan televisi  mereka  .  Dalam  hal  ini  mereka  tidak perlu  repot-repot  untuk  memanggil  reparasi  atau  membawaketempat  reparasi televisi. Disini penulis memberikan solusu-solusinya untuk menyelesaikan masalah-masalah yang timbul  pada televisi yang sering muncul. Dalam penelitian ini membahas tentang memberikan cara perawatan –perwawan Televisi . Adapun  tujuan penelitian adalah menganalisis suatu program sistem pakar berbasis dekstop yang berisi pengetahuan dari seorang pakar/dokter yang diyakini kebenarannya yang memiliki kemampuan untuk dapat mendiagnosa penyakit dari gejala-gejala kerusakan yang yang mengalami kerusakan televisi secara cepat dan tepat. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini diantaranaya studi  literature, pengumpulan  data,  peracangan system,  pembuatan system, pengujian  systemPenalaran  berbasis  kasus/Case Based  Reasoning  merupakan  metode  yang  dipergunakan  untuk  membangun  sebuah  sistem  berbasis  pengetahuan.  Sumber pengetahan sistem diproleh dngan mengumpulkan penanganan kasus-kasus oleh seorang ahli/pakar. Oleh karena itu banyaknya masalah-masalah  dalam kerusakan televisi  itu biasanya karena adanya  kelalaian pemilik televisi itu sendiri. Lagkah pertama dalam  menyelesaikan masalah adalah dengan cara mengidentifikasi terlebih dahulu ruang lingkup permasalahan yang akan diselesaikan, hal ini berlaku  juga untuk setiap  pemrograman Artifical Intellegence (AI). Hasil penelitian yang didapatkan dalam penelitian untuk diagnosa penyakit konjungtivitis adalah nilai dari kasus lama dan kasus baru didapatkan nilai bobot yang tinggi yaitu 1 dari kasus ketiga.
Kata Kunci: Diagnosa; Case Based Reasoning; Kerusakan; Sistem Pakar; Televisi.
Abstract− The process of deteriorating television should indeed be done by an expert who is a  television expert himself, but because  television  is  a  tool  that  is  no  longer  common  for  people  to  know  him,  many  people  also  have  television  in  their respective homes. Even for television repairs, it is quite expensive, so some people who have televisions can do television maintenance  at  home.  The  lack  of  knowledge  possessed  by  the  community  can  lead  to  wrong  handling  of  television maintenance  /  maintenance  and  this  has  a  fatal  impact.  Hopefully  the  existence  of this  system  can  help the  community  in diagnosing the damage to their televisions. In that case they need not bother to call for repairmen or bring in a television repair shop. Here the authors provide solutions to solve the problems that often arise on television. In this study, it discusses how to care  for  television  officers.  The  research  objective  is  to  analyze  a  desktop-based  expert  system  program  that  contains  the knowledge of an expert / doctor whose truth is believed to have the ability to be able to diagnose the disease from the symptoms of damage that has been damaged by television damage quickly and precisely. The stages of research carried out in this study include literature study, data collection, system design, system creation, system testing. Case Based Reasoning is a method used to build a knowledge-based system. The source of system knowledge is obtained by collecting the handling of cases by an expert / expert. Therefore, many problems in television damage are usually due to the negligence of the television owner himself. The first step in solving a problem is by first identifying the scope of the problem to be resolved, this also applies to any Artificial Intelligence (AI) programming. The results obtained in the study for the diagnosis of conjunctivitis were the value of old cases and new cases which obtained a high weight value, namely 1 from the third case.
Keywords : Diagnosis; Case Based Reasoning; Damage; Expert System; Television

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah sistem memilik dua elemen utama yaitu basis pengetahuan  knowledge based dan kemampuan penalaran / reasoning. Menurut [1] basis pengetahuan merupakan elemen utama sistem karena komponen ini berisi sumber kecerdasan  sistem.  Banyak  metode  yang  membangun  sebuah  basis  pengetahuan  diantaranya  melalui  interaksi langsung pembangun pengetahuan ahli / pakar melalui wawancara atau observasi atau melalui catatan penanganan kasus  yang  pernah  dilakukan  oleh  seorang  ahli.  Akusisi  pengetahuan  melalui  catatan  penanganan  kasus  yang pernah dilakukan oleh ahli memiliki banyak keuntungan  diantara pengembangan sistem tidak perlu berhubungan langsung  dengan  pakar  dan  proses  akusisi  dapat  lebih  singkat,  sehingga  memperpendek  waktu  pengembangan sistem.  Metode  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  sistem  berbasis  pengetahuan  yang  yang pengetahuannya bersumber dari catatan kasus-kasus lampau dikenal dengan Case Based Reasoning (CBR)[2].
Pada  penelitian[3]  yang  akan  dilakukan  menetapkan  metode  case  based  reasoning  (CBR)  untuk membangun  sebuah  sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mendiagnosa  kerusakan    pada  telivisi  perbedaan penelitian  yang  dilakukan  dengan  penelitian  yang  diangkat  adalah  jumlah  gejala  dari  penelitian  sebelumnya dengan jumlah gejala yang dilakukan jauh lebih banyak sehingga keakuratan tingkat kecocokan jauh lebih baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2952
Submitted: 25/03/2021 ; Accepted: 19/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Proses  kerusakan  televisi  memang  sebaiknya  dilakukan  oleh  seorang    pakar  yang  merupakan  seseorang  pakar televisi  itu  sendri,  namun  dikarenakan  televisi  merupakan  alat  yang  sudah  tidak  lajim  lagi  orang  mengenalnya maka  masyarakat  juga  sudah  banyak  yang memiliki  televisi  dirumah  mereka  masing-masing.  Untuk  perbaikan televisi tersebut pun memerlukan biaya yang cukup mahal maka sebagian masyarakat yang memiliki televisi bisa melakukan perawatan televisinya sendiri dirumah. Minimnya pengetahuan yang dimiliki oleh masyarakat dapat menyebabkan penanganan yang salah terhadap perawatan televisi mereka dan hal ini berdampak fatal. Keberadaan sistem  ini  semoga  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosa  kerusakan  televisi  mereka.  Dalam  hal    ini masyarakat tidak perlu repot-repot untuk memanggil teknisi untuk melakukan reparasi atau membawa ketempat reparasi televisi. Disini penulis memberikan solusi-solusinya untuk menyelesaikan masalah-masalah yang timbul pada televisi yang sering muncul. penelitian ini penulis juga memberikan cara perawatan-perawatan televisi, agar televisi yang digunakan tahan lama, dan tidak mengurangi efek warna pada televisi.
Dalam penelitian [4][5] sistem pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan yang mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh banyak pakar kedalam suatu  area tertentu. Sehingga setiap orang yang menggunakannya  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  yang  bersifat  spesifik.  Oleh  karena  itu  banyaknya masalah-masalah dalam kerusakan televisi itu biasanya di karena solderan timah yang kurang baik sehingga kaki- kaki komponen tidak tersambung pada  sempurna ke gejala dan penyebab kerusakan  TV bermacam-macam ,gejala yang timbul dapat berupa  mati total, tidak ada suara dan hasil ga,mbar yang jelek. Menurut [6] langkah pertama dalam menyelesaikan masalah adalah dengan cara mengidentifikasi terlebih dahulu ruang lingkup permasalahan tersebut atau domain untuk permasalahan yang akan diselesaikan, hal ini berlaku juga untuk setiap pemerograman Artifical Intellegence (AI).
Metode CBR merupakan metode untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama/sejenis (similar) yang pernah terjadi di masa lalu kemudian menggunakan pengetahuan/informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah yang baru, atau dengan kata lain menyelesaikan masalah dengan menghadapi solusi- solusi yang pernah digunakan di masa lalu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam menyelesaikan penelitian ini melakukan penelitian dengan metode meneliti berdasarkan fakta-fakta, objek dan juga permasalahan dan kebutuhan yang sudah dikumpulkan selanjutnya dianalisa dengan tujuan menghasilkan suatu kesimpulan dari deskripsi yang secara sistematis. Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari tahapan penelitian diatas dapat dijelaskan bahwa:
1. Analisa Masalah
Melakukan  metode  penelitian  dengan  mempelajari  mengenai  penerapan  metode  yang  digunakan  dalam pembuatan sistem diagnose dan aplikasi seperti yang akan dibuat dalam pengindentifikasi masalah.
2. Tahapan Pengumpulan Data.
a. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mencari  buku-buku  pendukung  yang  berhubungan  dengan masalah yang dibahas sebagai acuan untuk memecahkan permasalahan.
b. Penelusuran internet (browsing)
Melakukan browsing di internet untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan, sebagai penunjang dalam penelitian yang dilakukan
3. Analisa Metode CBR
Analisa Masalah Pengumpulan Data Analisa Metode CBR Perancangan Aplikasi Pengujian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2952
Dalam tahapan ini peneliti melakukan penganalisaan metode dengan menggunakan data-data yang didapatkan dari tempat penelitian, dengan mengikuti tahapan-tahapan yang ada pada Metode CBR
4. Perancangan Aplikasi
Melakukan perancangan aplikasi yang menerapkan metode untuk diagnosa kerusakan televisi.
5. Pengujian
Tahapan  pengujian  dilakukan  langsung  terhadap  televisi  yang  akan  didiagnosa  kerusakannya  untuk mengetahui kerusakannya berdasarkan gejala dan nilai bobot yang sudah didapatkan
2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang dapat bekerja atau beroperasi seperti otak manusia. Sistem ini dapat mengambil keputusan layaknya seorang pakar yang mengambil keputusan[7][3]. Sistem ini bekerja dengan langkah-langkah kerja sebagai berikut : akuisisi pengetahuan mengidentifikasi object-atribut-value, menetapkan basis pengetahuan, perancangan basis data, formalisasi sistem pakar,perancangan dan pengembangan perangkat lunak, serta validasi system[8], [9].

## 2.3 Metode Case Based Reasoning (CBR)
Menurut  penelitian  [10],  [11] Case  Based  Reasoning adalah  metode  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama/sejenis (similar) yang pernah terjadi di masa lalu kemudian menggunakan pengetahuan/informasi  tersebut  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  baru,  atau  dengan  kata  lain  menyelesaikan masalah dengan menghadapi solusi-solusi yang pernah digunakan di masa lalu.
Simililarity (problem,case) = 𝑠 1 ∗ 𝑤 1 + 𝑠 2 ∗ 𝑤 2 + …….+ 𝑠 𝑛 ∗ 𝑤 𝑛 w 1 + w 2 + …….+ w n (1)
Keterangan:
1. Similarity (nilai kemiripan) yaitu (sama) dan 0 (beda)
2. W = weight (bobot yang diberikan)
Metode CBR [12]–[15]memiliki empat tahapan proses pengerjaan diantaranya:
1. Retrieve (Memperoleh Kembali)
2. Reuse (Menggunakan)
3. Revise (Meninjau)
4. Retain (Menyimpan)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Cara kerja sistem secara umum berpedoman pada basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem yang bersumber dari kasus-kasus yang pernah ditangani oleh seorang pakar yang kemudian dihitung tingkat kemiripannya dengan kasus baru yang dimasukkan pengguna. Berdasarkan tingkat  kemiripan kasus inilah  sistem akan mengeluarkan diagnosis kerusakan televisi.

## Tahap I : Retrieve
Proses pembobotan: Tingkat Kerusakan: Gejala Penting = 5 0-0,25 Kecil Gejala Sedang = 3 0,27- 0,50 Sedang Gejala Biasa = 1 0,52 – 0,75 Tinggi 0,76 – 1 Kritis
Berikut data untuk diagnose pada setiap gejala dan kerusakan televise:
Tabel 1. Bobot Kerusakan Televisi No Gejala Kerusakan Kerusakan Bobot 1 Tidak ada gambar dan suara Mati Total 1 2 Mati total dengan lampu indikator 1 3 Suara derit  getaran trafo awitching 3 4 lampu  indicator  menyala  tetapi  gambar  dan suara tidak muncul 5 5 Tidak ada restar tetapi suara baik 5 6 Sinkronisasi horizontal jelek Mesin 1 7 Strip  hitam  tidak  dapat  hilang  dari  raster meskipun sinkronisasi telah di stel 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2952
No Gejala Kerusakan Kerusakan Bobot 8 Cacat (distorsi) pola raster 5 9 Pemendekan tinggi gambar 3 10 Gambar layar menyempit 3 11 Kontras gambar rendah 5 12 Muncul garis miring pada gambar Scroll 5 13 Gangguan warna 5 14 Adanya bintik putih pada layar 3 15 Tidak ada gambar/suara lemah 1

## 1. Pembobotan gejala kerusakan Pada Televisi
Tabel 2. Perhitungan Kasus Kerusakan Mati Total Kasus Baru = X (S) Kasus Lama = ID 10 Gejala:
1. Tidak ada gambar dan suara
2. Mati total dengan lampu indikator
3. Suara derit Getaran trafo Switching
4. Lampu indikator menyala tetapi gambar dan suara tidak muncul 1 1 3 5
5
Gejala:
1. Tidak ada gambar dan suara
2. Mati total dengan lampu indikator
3. Suara derit Getaran trafo Switching
4. Lampu indikator menyala tetapi gambar dan suara tidak muncul
5. Tidak ada restar tetapi suara baik Similarity (X,10) = [(1∗1)+ (1∗1)+ (1∗3)+ (1∗5)+(0∗5)] 1 + 1 + 3 +5 + 5 = 1 + 1 + 3 + 5 15 = 10 15 = 0,67

## 2. Pembobotan gejala kerusakan Pada Mesin
Tabel 3. Perhitungan Kasus Kerusakan Mesin Kasus Baru = X (S) Kasus Lama =ID 11 Gejala: 1. Sinkronisasi horizontal jelek
2. Stirp hitam tidak dapat hilang dari restar meskipun sinkronisasi telah di stel
3. Cacat (distorsi) pola restar
4. Pemendekan tinggi gambar
1 1 5
3 Gejala: 1. Sinkronisasi horizontal jelek
2. Stirp hitam tidak dapat hilang dari restar meskipun sinkronisasi telah di
stel 3. Cacat (distorsi) pola restar Similarity (X,11) = [(1∗1)+ (1∗1)+ (1∗5)+ (0∗3)] 1 + 1 + 5 +3
= 1 + 1 + 5 + 0 10 = 7 10
= 0,70

## 3. Pembobotan gejala Kerusakan Scroll
Tabel 4. Perhitungan Kasus Kerusakan Scroll Kasus Baru = X (S) Kasus Lama =ID 12 Gejala:
1. Gambar layar menyempit
2. Kontras gambar rendah
3. Muncul garis miring pada gambar 3
5
5 5
Gejala:
1. Gambar layar menyempit
2. Kontas gambar rendah
3. Muncul garis miring pada gambar 4. Ganguan Warna Similarity (X,12) = [(1∗3)+ (1∗5)+ (1∗5)+ (0∗5)] 3+ 5 + 5 +0
= 3 + 5 + 5 + 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2952
= 13 13
= 1

## Tahap II: Reuse
Berdasarkan  perhitungan  diatas  kasus  yang  memiliki  bobot  kemiripan  paling  rendah  adalah  kasus  ID  10  yaitu sebesar 0,67. Kasus ID 11 memiliki nilai di urutan kedua sebersar 0,70 dan ID 12 menghasilkan bobot ter tinggi yaitu 1. Pada proses reuse, solusi yang diberikan adalah solusi dengan bobot kemiripan kasus lama dengan kasus baru yang paling tinggi, dalam contoh kasus ini xadalah kasus ID 12 yaitu kerusakan mesin. Hasil perhitungan dengan  bobot  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  lebih  dari  90%,  jadi  solusi  kasus  ID  12  lah  yang direkomendasikan kepada pengguna Televisi.

## Tahap III: Revise
Proses revise adalah proses peninjauan kembali kasus dan solusi yang diberikan jika pada proses retrieve sistem tidak dapat memberikan hasil diagnosa yang tepat. Pada contoh ini kasus kerusakan televisi sudah menghasilkan solusi dengan tingkat kepercayaan diatas 90%, jadi solusi yang dihasilkan dapat langsung diberikan. Tetapi jika ternyata setelah dilakukan proses perhitungan dan tidak ada kasus yang mirip dengan kasus baru tersebut maka dilakukan proses revise. Informasi berupa masukan gejala pada kasus baru yang tidak ditemukan kemiripannya dengan basis pengetahuan (rule) tersebut akan ditampung pada suatu tabel khusus (tabel revise) yang selanjutnya akan dievaluasi dan diperbaiki kembali oleh pakar untuk menemukan solusi yang tepat.
Berdasarkan dari  perhitungan tahapan metode CBR yang dilakukan didapatkan hasil bahwa berdasarkan gejala dari 3 kasus nilai paling tertinggi adalah pada ID 12 dengan nilai keyakinan 1 dan kerusakan Scroll.

## 4. KESIMPULAN
Dari perhitungan diatas kasus yang memiliki bobot paling rendah adalah kasus 3 yaitu rendah adalah kasus ID 10 yaitu sebesar 0,67. Kasus ID 11 memiliki nilai di urutan kedua sebersar 0,70 dan ID 12 menghasilkan bobot ter tinggi yaitu 1. Pada proses reuse solusi yang diberikan adalah solusi dengan bobot kemiripan kasus lama dengan kasus baru yang paling tinggi, dalam contoh kasus ini adalah kasus ID 12 yaitu Konjungtivis Efektif.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada tim peneliti dan teman-teman dosen di universitas Labuhan Batu yang selalu memberi  masukan dan ide-ide dalam penelitian ini, demikian juga terucap buat ketua LPPM Universitas Labuhan Batu atas dukungan kepada peneliti selama menyelesaikan penelitian.

## REFERENCES
[1] M. Arifin, S. Slamin, and W. E. Y. Retnani, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau,” Berk. Sainstek , vol. 5, no. 1, p. 21, 2017.
[2] T.  E.  Putri,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  CBR  (Case  Based  Reasoning)  dalam  Pemilihan Pestisida  terhadap  Hama  Padi  Sawah  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  (Studi  Kasus  Kabupaten Seluma),” J. Rekursif , 2016.
[3] M. Syahrizal and H. Haryati, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Mesin Alat Berat (Beko) Dengan Menerapkan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2018.
[4] C.  Cubfritua,  F.  A.  Sianturi,  and  A.  Gea,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Pertumbuhan  Gigi  Balita  Dengan Menggunakan Metode Dempster Shaper,” J. ARMADA Inform. , 2018.
[5] Minarni and A. Fadhillah, “Expert System in Detecting Rice Plant Diseases,” J. Dyn. , vol. 2, no. 1, pp. 11–15, 2017.
[6] B. Sinaga, P. M. Hasugian, and A. M. Manurung, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Smartphone,” vol. 3, no. 1, pp. 333–339, 2018.
[7] S.  Murni  and  F.  Riandari,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Lambung,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , 2018.
[8] P. Ananta Dama Putra, I. K. Adi Purnawan, and D. Purnami Singgih Putri, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata dengan Fuzzy Logic dan Naïve Bayes,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , 2018.
[9] F. A. Sianturi, “Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Diagnosa Kerusakan Komputer,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 4, no. 2, pp. 176–184, 2019.
[10]  T.  Syahputra  and  J.  Halim,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Menular  Seksual  (  HIV  /  AIDS  )  Dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning ( CBR ),” J. Sains dan Komput. , 2019.
[11]  S. Salamun, “Penerapan Algoritma Nearest Neighbor dan CBR pada Expert System Penyimpangan Perilaku Seksual,” J. Online Inform. , 2018.
[12]  A. Annisa, T. Tursina, and H. S. Pratiwi,  “Diagnosis Kerusakan Komputer Menggunakan Metode Similarity Jaccard Coefficient,” vol. 5, no. 2, pp. 104–108, 2017.
[13]   arno  reza  Pahlawan  and  S.  Wibisono,  “IMPLEMENTASI  CASE  BASED  REASONING  UNTUK  SISTEM DIAGNOSIS  HAMA  DAN  PENYAKIT  TANAMAN  CABE  MERAH  MENGGUNAKAN  ALGORITMA SIMILARITAS NEYMAN,” SINTAK , 2017.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2952
[14]  M. Syahrizal, R. Irwanti, and M. Sayuthi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Zika Dengan Menerapkan Metode Case Base Reasoning,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 240–246, 2018.
[15]  R. Avrizal, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Flu Babi Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 204–210, 2019.