## 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.v7i3.6436

## Analisis Perbandingan Teorema Bayes dan Case Based Reasoning Dalam Diagnosis Penyakit Myasthenia Gravis
Bagas Triaji 1 , Azanuddin 2 , Ibnu Rusydi 3 , Ita Mariami 4 , Asyahri Hadi Nasyuha 5,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak Aplikasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
2 Jurusan Teknik Komputer dan Informatika, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Medan, Medan, Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia
4 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
5 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 bagastriaji@utdi.ac.id, 2 azanuddin@polmed.ac.id, 3 ibnurusydi@dharmawangsa.ac.id,
4 itamariami66@gmail.com, 5,* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Abstrak− Industri  medis  menghadapi  beberapa  kendala  akibat  penyakit.  Perawatan  kondisi  apa  pun,  termasuk  myasthenia gravis,  sangat  bergantung  pada  diagnosis  yang  akurat  dan  tepat.  Myasthenia  gravis  adalah  penyakit  autoimun  yang memengaruhi  persimpangan  neuromuskular  dan  ditandai  dengan  kelemahan  otot  dan  kelelahan  mendadak  karena menyebabkan hilangnya reseptor asetilkolin (AChRs) di persimpangan neuromuskular. Perencanaan terapi yang berhasil dan memberikan prognosis yang baik kepada pasien sangat bergantung pada diagnosis yang akurat dan cepat. Untuk mendiagnosis Myasthenia  Gravis,  penelitian  ini  membandingkan  dan  membedakan  Antologi  Kasus  dengan  Teorema  Bayes.  Kondisi neuromuskular yang disebut myasthenia gravis ditandai dengan penurunan kekuatan otot yang bervariasi. Diagnosis yang tepat dan tepat waktu sangat penting untuk memulai perjalanan terapi yang berhasil. Data dari pasien dengan gejala Myasthenia Gravis  dan  indikator  klinis  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini.  Untuk  mendapatkan  diagnosis  yang  akurat,  dataset  tersebut dianalisis menggunakan teknik Teorema Bayes dan Antologi Kasus. Berdasarkan gejala saat ini, Teorema Bayes digunakan untuk  memperkirakan  kemungkinan  kondisi  tersebut,  sedangkan  Antologi  Kasus  digunakan  untuk  mendiagnosis  pasien. Berdasarkan gejala, Teorema Bayes memprediksi hasil penyakit secara probabilistik, tetapi membutuhkan asumsi awal yang dapat  diandalkan  dan  rentan  terhadap  probabilitas  sebelumnya.  Di  sisi  lain,  Antologi  Kasus  menggunakan  informasi  yang diperoleh dari situasi sebelumnya, tetapi mungkin terbatas oleh ketersediaan data relevan dan mungkin mengalami kesulitan dalam menghadapi situasi yang unik atau tidak lazim. Studi ini membantu kita memahami manfaat dan keterbatasan masing- masing  teknik  dalam  mendiagnosis  Myasthenia  Gravis.  Diagnosis  yang  lebih  akurat  dan  efektif  dapat  dibuat  dengan menggabungkan kedua metode tersebut. Studi ini dapat berfungsi sebagai landasan untuk menciptakan teknik diagnostik yang lebih canggih dan terintegrasi dalam praktik klinis. Berikut adalah ringkasan persentase yang diperoleh dengan menggunakan metode Teorema Bayes dan Antologi Kasus: Untuk diagnosis Myasthenia Gravis, teknik Teorema Bayes menghasilkan nilai persentase sebesar 55% sementara metode Antologi Kasus hanya menghasilkan nilai persentase sebesar 26%. Oleh karena itu, teknik Teorema Bayes lebih baik dan lebih dapat diandalkan dalam mendiagnosis Myasthenia Gravis.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Myasthenia Gravis; Teorema Bayes; Dempster Shafer
Abstract− The medical industry faces several obstacles due to illness. Treatment of any condition, including myasthenia gravis, relies heavily on an accurate and precise diagnosis. Myasthenia gravis is an autoimmune disease that affects the neuromuscular junction and is characterized by sudden muscle weakness and fatigue due to the loss of acetylcholine receptors (AChRs) at the neuromuscular junction. Successful treatment planning and providing a good prognosis to the patient is highly dependent on accurate and rapid diagnosis. To diagnose Myasthenia Gravis, this study compares and contrasts Case Anthology with Bayes' Theorem. The neuromuscular condition called myasthenia gravis is characterized by a variable decrease in muscle strength. Correct and timely diagnosis is essential to start a successful course of therapy. Data from patients with Myasthenia Gravis symptoms and clinical indicators were collected for this study. To obtain an accurate diagnosis, the dataset was analyzed using Bayes'  Theorem and  Case Anthology  techniques.  Based  on the  current symptoms,  Bayes'  Theorem is used  to  estimate the probability of the condition, while Anthology of Cases is used to diagnose the patient. Based on symptoms, Bayes' Theorem predicts disease outcome probabilistically, but requires reliable initial assumptions and is susceptible to prior probabilities. On the other hand, Case Anthologies use information obtained from previous situations, but may be limited by the availability of relevant data and may experience difficulties in dealing with unique or unusual situations. This study helps us understand the benefits and limitations of each technique in diagnosing Myasthenia Gravis. A more accurate and effective diagnosis can be made  by  combining  the  two  methods.  These  studies  can  serve  as  a  foundation  for  creating  more  sophisticated  diagnostic techniques integrated into clinical practice. The following is a summary of the percentages obtained using the Bayes Theorem and Case Anthology methods: For the diagnosis of Myasthenia Gravis, the Bayes Theorem technique produces a percent age value of 55% while the Case Anthology method only produces a percentage value of 26%. Therefore, the Bayes Theorem technique is better and more reliable in diagnosing Myasthenia Gravis.
Keywords: Expert System; Myasthenia Gravis; Teorema Bayes; Dempster Shafer

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  neuromuskular  yang  disebut  myasthenia  gravis  (MG)  ditandai  dengan  penurunan  kekuatan  otot  yang bervariasi. Gejala umum meliputi kelemahan otot wajah, mata yang terkulai, kesulitan makan dan menelan, serta kelemahan pada anggota tubuh[1][2]. Diagnosis yang akurat dan cepat sangat penting dalam mengelola penyakit ini dan memulai pengobatan yang tepat. Namun, diagnosis Myasthenia Gravis dapat menjadi tantangan. Gejalanya sering  mirip  dengan  penyakit  lain  dan  dapat  bervariasi  dari  pasien  ke  pasien.  Proses  diagnosis  yang  tepat

## 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.v7i3.6436
Submitted: 23/06/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023
memerlukan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  karakteristik  klinis  penyakit,  serta  kemampuan  untuk membandingkan gejala yang ada dengan informasi yang relevan[3].
Dalam  upaya  meningkatkan  keakuratan  dan  kecepatan  diagnosis  MG,  beberapa metode  dan  pendekatan telah  dikembangkan.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  dua  pendekatan  yang  akan  dibandingkan  adalah  Teorema Bayes  dan  Case  Based  Reasoning  (CBR).  Teorema  Bayes  adalah  pendekatan  probabilistik  yang  menghitung probabilitas  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  ada[4].  Sementara  itu,  CBR  menggunakan  pengetahuan  yang diperoleh dari kasus-kasus sebelumnya untuk melakukan diagnosis pada kasus yang serupa[5].
Meskipun  kedua  metode  ini  telah  digunakan  dalam  diagnosis  medis,  belum  ada  penelitian  yang  secara langsung  membandingkan  keefektifan  dan  kelebihan  masing-masing  metode  dalam  mengdiagnosis  Myasthenia Gravis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengisi kesenjangan pengetahuan ini dan memberikan pemahaman yang lebih baik kepada pembaca tentang bagaimana Teorema Bayes dan Antologi Kasus dapat diterapkan dalam diagnosis MG. Dalam rangka membantu para profesional medis dan penyedia layanan kesehatan lainnya membuat keputusan diagnostik yang lebih tepat dan efisien bagi pasien dengan Myasthenia Gravis, penelitian ini berusaha memahami lebih baik kelebihan dan kekurangan masing-masing teknik.
Obat yang tepat mungkin menggunakan sistem pakar untuk mendiagnosis Myasthenia Gravis. Penggunaan sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit  ini  sangat  penting  karena  penyebabnya  sangat  terkait  dengan kehidupan sehari-hari. Alternatif yang patut dipertimbangkan termasuk teknik diagnosis penyakit yang digunakan secara teratur seperti metode teorema bayes atau case base reasoning.
Kelayakan metodologi yang dapat  digunakan sebagai  referensi  dalam penelitian ini telah ditinjau dalam sejumlah studi sebelumnya. Salah satunya adalah penelitian tahun 2020 oleh Arfandi yang membandingkan Faktor Kepercayaan dengan pendekatan Bayes dalam mendiagnosis cacar air pada anak-anak. Pendekatan teorema Bayes memiliki  nilai  persentase  yang  lebih  tinggi  daripada  cara  lain,  mencapai  99,7%,  menurut  perhitungan  yang dilakukan menggunakan kedua prosedur ini. Teknik teorema Bayes terbukti lebih efektif dalam diagnosis varisela pada anak-anak dalam penelitian ini[6]. Diketahui bahwa teknik teorema Bayes adalah metode yang menggunakan prinsip-prinsip terkait dengan nilai probabilitas atau kemungkinan untuk memberikan penilaian dan informasi yang benar  berdasarkan  studi  yang  dilakukan  oleh  Rizal  dan  Sera  pada  tahun  2020  untuk  mendeteksi  refraksi  mata menggunakan  teorema  Bayes.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat mengedukasi  pengguna tentang cara mendiagnosis masalah refraksi mata dan berfungsi  sebagai  platform untuk konsultasi  pasien[7].  Dalam  penelitian  lanjutan  mereka,  Puji  dan  Usti  (2018)  membandingkan  berbagai  teknik untuk mengidentifikasi peradangan dermatitis imunologis, termasuk Faktor Kepercayaan,  Dempster-Shafer, dan teorema  Bayes.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  mengedukasi pengguna tentang identifikasi peradangan dermatitis imunologis dan berfungsi sebagai platform untuk konsultasi pasien[8]. Pada tahun 2020, Harif Rahman melakukan penelitian dengan tujuan menerapkan Antologi Kasus untuk mengidentifikasi kerusakan laptop. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode ini dapat lebih cepat dan  tepat  mengidentifikasi  kerusakan,  membantu  pengguna  dalam  menemukan  cara  terbaik  untuk  menangani masalah  tersebut.  Dalam  rangka  memungkinkan  pengguna  laptop  untuk  dengan  cepat  dan  tepat  menangani kerusakan laptop dengan mengidentifikasi solusi yang tepat, penelitian ini sangat berharga bagi semua pengguna laptop[9]. Dalam penelitian mereka pada tahun 2021, Ramadhanu et al. menguji Faktor Kepercayaan dan teorema Bayes  sebagai  dua  teknik  untuk  mendiagnosis  autisme  pada  anak-anak.  Berdasarkan  temuan  penelitian,  kedua teknik  ini  dapat  mengidentifikasi  autisme  dengan  kecepatan  dan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  memfasilitasi pengembangan strategi pengobatan. Oleh karena itu, penelitian ini sangat membantu dalam membantu diagnosis autisme pada anak-anak, memungkinkan penerapan terapi yang tepat dan tepat waktu[10].
Penelitian  ini  akan  membandingkan  metode  teorema  bayes  dan  case  base  reasoning  untuk  mendiagnosa Myasthenia  Gravis  guna  mengkaji  konstruksi  sistem  pakar.  Kedua  strategi  akan  dipresentasikan  secara menyeluruh dalam kerangka yang sama dan menggunakan contoh studi yang serupa. Selain itu, hasil dari kedua pendekatan tersebut akan dibandingkan secara eksplisit untuk melihat manakah yang lebih besar dan terbaik dalam menciptakan jawaban untuk masalah sejenis oleh peneliti di masa depan.
Peneliti masa depan akan mendapat manfaat dari wawasan segar penelitian ini tentang pendekatan terbaik untuk diambil dalam situasi seperti ini. Peneliti masa depan akan dapat menggunakan cara yang paling tepat untuk mendiagnosis  porfiria  dan  menggunakan  informasi  ini  untuk  membuat  program  sistem  yang  dapat  membantu masyarakat umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Salah  satu  teknik  yang  digunakan  dalam  kecerdasan  buatan  untuk  mengidentifikasi  kelemahan  sistem  dan memperbaiki  masalah  adalah  sistem  pakar.  Pandangan  lain  berpendapat  bahwa  teknik  pencarian  dan pengetahuanlah yang menciptakan sistem pakar. Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang bertujuan untuk mentransfer pengetahuan manusia ke dalam komputer sehingga komputer dapat mengatasi masalah dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar adalah sistem yang menggabungkan pengetahuan

## 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.v7i3.6436
atau  praktik  kerja  manusia  ke  dalam  komputer  untuk  mensimulasikan  teknik  pemecahan  masalah  oleh  para ahli[11][12].
Sistem pakar dalam konteks teknologi informasi adalah perangkat lunak komputer yang mensimulasikan keterampilan  pemecahan  masalah  seorang  pakar.  Sistem  pakar  memiliki  kemampuan  yang  lebih  besar  dalam mensimulasikan daripada simulasi, yang hanya mengumpulkan data nyata dalam bidang yang sempit. Beberapa bidang, termasuk manufaktur, hukum, medis, dan sistem hukum, dapat  mendapatkan manfaat  dari  penggunaan sistem  pakar.  Sistem  pakar  medis  dapat  membantu  tenaga  medis  dalam  mendiagnosis  penyakit  dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti gejala, riwayat medis pasien, dan hasil tes laboratorium. Sementara ini terjadi,  sistem  pakar  manufaktur  dapat  digunakan  untuk  mencari  dan  memperbaiki  masalah  dengan  mesin produksi[13][14].

## 2.2 Penyakit Myasthenia Gravis
Akibat  adanya  antibodi  terhadap  reseptor  asetilkolin  (AChR)  yang  menyebabkan  penurunan  jumlah  AChR  di persimpangan  neuromuskular,  myasthenia  gravis  adalah  penyakit  autoimun  yang  memengaruhi  persimpangan neuromuskular  dan  ditandai  dengan  kelemahan  otot  dan  kelelahan  yang  cepat.  Menurut  perkiraan, di  Amerika Serikat terdapat 20 kasus Myasthenia gravis per 100.000 orang pada tahun 2004. Myasthenia gravis dapat terjadi pada orang dari segala usia dan terjadi pada 1 dari 7.500 orang. Myasthenia gravis lebih umum terjadi pada wanita berusia 20 hingga 30 tahun dibandingkan pada pria berusia 60 hingga 70 tahun (dengan rasio perempuan-laki-laki sebesar 3:2) [15][16].
Terjadi  pengurangan  dalam  Receptor  Asetilkolin  (AChR)  pada  Myasthenia  Gravis.  Asetilkolin  (ACh), meskipun dihasilkan dalam proporsi normal sebagai akibat kondisi ini, tidak mampu menghantarkan potensial aksi secara  efektif  ke  membran  postsinaptik.  Jumlah  serat  saraf  yang  dipicu  oleh  impuls  tertentu  berkurang  akibat kurangnya reseptor dan keberadaan jumlah normal  ACh. Antibodi Anti-AChR, yang dapat menghambat AChR dan merusak membran postsinaptik, diduga menjadi penyebab pengurangan AChR di seluruh tubuh[17][1].
Kelelahan dan kelemahan otot adalah ciri-ciri myasthenia gravis. Dengan penggunaan yang terus-menerus, otot menjadi semakin lemah dan semakin terasa terutama menjelang akhir hari. Dengan istirahat, gejala ini dapat membaik  atau  hilang.  Pada  tahap  awal  myasthenia  gravis,  otot  kelopak  mata  dan  gerakan  mata  seringkali terpengaruh terlebih dahulu. Penglihatan ganda (melihat objek sebagai dua) dan kelopak mata yang turun secara tidak wajar (ptosis) dapat menjadi tanda kelumpuhan otot-otot tersebut.

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Metode yang dikenal sebagai Teorema Bayes ditemukan oleh seorang pendeta bernama Thomas Bayes. Ia adalah seorang  pendeta  Presbiterian  yang  berasal  dari  Inggris.  Teorema  Bayes  dikembangkan  oleh  Reverend  Thomas Bayes pada tahun 1763, kemudian diperbaiki dan disempurnakan oleh seorang ahli bernama Laplace. Para ahli ini menyatakan bahwa tujuan utama dari  pendekatan yang sudah teruji ini  adalah untuk  menghitung  kemungkinan suatu peristiwa. Teorema ini berusaha untuk menentukan nilai probabilitas dengan mempertimbangkan efek dasar yang lingkungan situasi dan sampelnya berikan. Berdasarkan informasi masa lalu, teorema Bayes diperluas untuk mengidentifikasi parameter tambahan[18][19].
Sistem pakar sering menggunakan metode Teorema Bayes untuk mengatasi masalah yang berkaitan dengan probabilitas, termasuk diagnosis penyakit. Metode yang dikenal sebagai Teorema Bayes menggunakan nilai atau prinsip  probabilistik  untuk  memberikan  penilaian  yang  akurat  dan  informasi  berdasarkan  penyebab  yang sebenarnya[20]. Persamaan berikut ini adalah penerapan Teorema Bayes:
P(H|E) = P( E | H )∗P(H)i ∑ P( E | H k)∗P(H k ) n k=1 (1)
Keterangan: P(H|E)  : Probabilitas hipotesa H jika diketahui evidence E P(E|H)  : Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H P(H) : Probabilitas hipotesa H P(E) : Probabilitas evidence E n : Jumlah hipotesa yang terjadi Berikut adalah algoritma penerapan metode Teorema Bayes:
a. Dengan  menggunakan  data  sampel  yang  sudah  terkumpul,  terlebih  dahulu  hitung  nilai  probabilitas  setiap bukti untuk setiap hipotesis dengan menggunakan rumus Probabilitas Bayes, yang ditulis sebagai berikut:
P(H|E) = P( E | H )∗P(H) P(E) (2)
b. Dengan menggunakan data sampel, rumus berikut digunakan untuk menghitung nilai probabilitas dari setiap bukti untuk setiap hipotesis:
∑ P(E|H k ) = G1 + ⋯ + Gn n k=1 (3)

## 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.v7i3.6436
c. Rumus untuk menghitung nilai probabilitas dari setiap hipotesis, terlepas dari data pendukung, adalah sebagai berikut:
P(HE|H k ) = P(E|H i ) ∑ P(E|H k ) n k=1 (4)
d. Menentukan nilai probabilitas hipotesis Rumus berikut digunakan untuk memeriksa bukti dengan mengalikan nilai probabilitas bukti awal dengan nilai probabilitas hipotesis yang tidak memiliki bukti dan menjumlahkan perkalian untuk setiap hipotesis:
∑ P(H i ) ∗ P ( E H i ) = P(H i ) ∗ P(E|H i ) + ⋯ + P(H i ) ∗ P(E|H i ) n k=1
(5)
e. rumus untuk menghitung P(Hi|E), atau kemungkinan bahwa Hi benar dengan bukti E, adalah sebagai berikut:
P(H i |E i ) = P( E | H i)∗P(H i ) P(E|H k ) (6)
f. Dalam  Teorema  Bayes,  nilai  kesimpulan  dapat  dihitung  dengan  mengalikan  nilai  probabilitas  bukti  awal (P(E|Hi))  dengan  probabilitas  bahwa  Hi  benar  jika  diberikan  bukti  E  (P(Hi|E)).  Hasil  perkalian  tersebut kemudian dapat dijumlahkan untuk memperoleh nilai kesimpulan yang diinginkan.
∑ bayes = P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) + ⋯ + P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) n k=1 (7)

## 2.4 Metode Case Base Reasoning
Case-Based  Reasoning  (CBR)  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  kecerdasan  buatan  untuk  membantu menyelesaikan  masalah  dengan  menggunakan  pengetahuan  dan  pengalaman  dari  contoh-contoh  sebelumnya. Dalam case-based reasoning, masalah yang ada dihadapi dengan mencari masalah analog atau terkait dalam basis data  kasus,  mengadopsi  dan  memodifikasi  solusi  dari  contoh-contoh  tersebut  sesuai  kebutuhan,  dan  kemudian menyelesaikan masalah yang ada. Dalam contoh ini, basis data kasus terdiri dari kasus-kasus sampel yang relevan dan solusi yang diterapkan dalam keadaan tersebut.
CBR sering digunakan dalam berbagai industri, termasuk rekayasa, manajemen, dan kedokteran. Selain itu, CBR dapat digunakan dalam sistem pakar untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang kompleks seperti diagnosis  dan  perencanaan  pengobatan.  Salah  satu  keuntungan  CBR  adalah  kemampuannya  dalam  mengelola masalah-masalah yang kompleks dan tidak terstruktur serta beradaptasi dengan situasi dan perubahan lingkungan baru.
Case-Based Reasoning dan sistem pakar berbasis pengetahuan lainnya menggunakan teknik representasi pengetahuan. Case-Based Reasoning adalah metode untuk pemecahan masalah yang melibatkan pemeriksaan tren atau  contoh  dari  masa  lalu[21].  Oleh  karena  itu,  jelas  bahwa  pendekatan  diagnostik  Case-Based  Reasoning membandingkan contoh baru dengan yang sudah ada. Untuk mendapatkan hasil terbaik, penting untuk memastikan bahwa semua implementasi Case-Based Reasoning menjaga basis data kasus yang diperbarui secara berkala dan memiliki informasi terbaru.
Menggunakan pendekatan Case-Based, terdapat empat langkah dalam metode pemecahan masalah, seperti yang dijelaskan di bawah ini[22]:
a. Retrieve
Mencari kasus-kasus dari basis data kasus yang relevan dengan topik yang sedang dibahas dan dapat digunakan sebagai referensi. Pada tahap ini, mencari basis data kasus dilakukan, yang dapat dilakukan secara manual atau elektronik.
b. Reuse
Mencari  solusi  yang  cocok  dengan  masalah  saat  ini  dengan  menggunakan  contoh-contoh  dari  kasus  yang relevan.  Pada  fase  ini,  contoh-contoh  sebelumnya  dianalisis,  solusi  yang  sesuai  dipilih,  dan  solusi  tersebut dimodifikasi jika diperlukan.
c. Revise
Menganalisis  jawaban  yang  dihasilkan  dan,  jika  diperlukan,  memperbaikinya.  Pada  fase  ini,  solusi  yang ditawarkan dievaluasi dan, jika diperlukan, dimodifikasi untuk membuatnya lebih baik.
d. Retain
Mengarsipkan kasus-kasus baru dan solusi yang mereka berikan dalam basis data kasus untuk digunakan di kemudian hari. Pada fase ini, kasus-kasus baru dan solusi yang efektif disimpan dalam basis data kasus untuk digunakan di kemudian hari.

## 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.v7i3.6436
Submitted: 23/06/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023
Tindakan-tindakan yang disebutkan di atas membentuk sebuah siklus dalam case-based reasoning. Setelah siklus selesai, basis data kasus dapat diperbarui dengan kasus-kasus dan solusi-solusi baru, sehingga tetap terkini dan mampu memberikan hasil yang lebih akurat pada tahap pengambilan. Selain itu, penting untuk diingat bahwa kualitas basis data kasus yang digunakan memiliki dampak yang signifikan pada kinerja CBR. Oleh karena itu, perlu diperhatikan jenis dan volume data yang disimpan dalam basis data kasus.
Selama proses pengambilan kasus-kasus sebelumnya, tingkat kesamaan antara kasus baru dan item-item dalam kasus-kasus yang telah disimpan sebelumnya akan dihitung. Fungsi kesamaan digunakan untuk menentukan kesamaan atau perbedaan antara kasus baru dan kasus-kasus yang telah disimpan sebelumnya dalam basis data kasus[23]. Nilai kesamaan dihitung menggunakan rumus berikut:
Similarity  = S1∗W1+S2∗W2+⋯+Sn∗Wn
W1+W2+⋯+Wn
(8)
Keterangan:
S  = Similarity (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (berbeda) W  = Weight (bobot yang diberikan)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Studi ini menyajikan suatu kerangka kerja yang menunjukkan langkah-langkah yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian ini. Prosedur penelitian tersebut ditunjukkan dalam Gambar 2 untuk kejelasan.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Langkah ini melibatkan pemilihan topik penelitian yang akan diteliti, identifikasi masalah atau kekurangan yang relevan dengan topik tersebut, dan formulasi pertanyaan penelitian.
b. Pengumpulan Data
Menggunakan teknik dan alat yang dibuat selama penelitian, pengumpulan data dilakukan selama langkah ini.
c. Studi Literatur
Langkah ini melibatkan melakukan studi literatur yang relevan tentang masalah penelitian untuk mempelajari lebih lanjut tentang hipotesis atau penemuan sebelumnya yang dapat membantu mendukung penelitian Anda.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Fase keempat menggunakan strategi yang dipilih untuk menguji masalah dan menganalisis temuan. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Teorema Bayes dan metode Case Base Reasoning.
e. Laporan Penelitian
Tahap terakhir adalah menyusun laporan penelitian. Setelah penelitian selesai dilakukan dan hasilnya telah dipilih, tahap ini akan selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Permasalahan
Memahami  berbagai  variasi  atau  bentuk  myasthenia  gravis  sangat  penting  sebelum  menentukan  jenis  penyakit yang dialami seseorang. Pada tahap ini, informasi dikumpulkan dari  berbagai sumber, termasuk spesialis, buku, jurnal, dan sumber lainnya. Informasi yang dikumpulkan berkaitan dengan penyelidikan gejala myasthenia gravis.
Identifikasi Masalah Mengumpulkan Data Studi Literatur Analisa dan Penerapan Metode Membuat Laporan

## 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.v7i3.6436
Tabel 1. Data Kepakaran Penyakit Porfiria
No.  Kode Gejala Daftar Gejala 1 GJL1 Melemahnya otot-otot mata 2 GJL2 Penglihatan kabur atau ganda 3 GJL3 Bicara menjadi tidak jelas 4 GJL4 Sulit menunjukkan ekspresi wajah, misalnya tersenyum 5 GJL5 Suara serak 6 GJL6 Sulit menelan atau mengunyah makanan atau cairan 7 GJL7 Nafas pendek 8 GJL8 Nyeri otot 9 GJL9 Sulit bergerak 10 GJL10 Gangguan dalam berjalan
Data diagnostik akan ditangani dengan menggunakan pendekatan Teorema Bayes selama prosedur yang dikenal sebagai "analisis nilai gejala". Informasi ini akan digunakan untuk menentukan nilai gejala sebagai nilai awal untuk mendapatkan nilai kesimpulan Bayes. Tabel 1 merupakan tabel riwayat pasien gangguan yang pernah dilihat.
Tabel 2. Data Riwayat Penyakit Pasien Nama Pasien Gejala G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9  G10 Angel * * * Bobby * * * * Maya * * * * Ayu * * * * * Dwi * * * * * Chandra * * * * Dedek * * * * Friska * * * * Amanda * * * Sabar * * * *
Tanda  bintang  (*)  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  pasien  sebelumnya  telah  mengalami  gejala  yang ditunjukkan.

## 3.2 Penerapan Metode Teorema Bayes
Langkah  yang  digunakan  untuk  menentukan  tindakan  yang  dilakukan  pada  sistem  yang  akan  dibuat  adalah algoritma.  Metode  berbasis  Teorema  Bayes  dibuat  dengan  konsultasi  untuk  mengidentifikasi  jenis  penyakit menggunakan data pasien dari masa lalu.
Tabel 3. Hasil Konsultasi Gejala Yang Dialami Kode Gejala Pertanyaan Berdasarkan Gejala Jawaban Pasien GJL1 Melemahnya otot-otot mata Tidak GJL2 Penglihatan kabur atau ganda Ya GJL3 Bicara menjadi tidak jelas Tidak GJL4 Sulit menunjukkan ekspresi wajah, misalnya tersenyum Ya GJL5 Suara serak Ya GJL6 Sulit menelan atau mengunyah makanan atau cairan Tidak GJL7 Nafas pendek Tidak GJL8 Nyeri otot Tidak GJL9 Sulit bergerak Ya GJL10 Gangguan dalam berjalan Ya
Perhitungan dilakukan untuk setiap gejala dengan menggunakan Teorema Bayes setelah mendapat jawaban dari pertanyaan konsultasi. Berikut adalah algoritma penerapan metode Teorema Bayes : a. Tetapkan nilai probabilitas
Nilai probabilitas dihitung dengan cara membagi jumlah total gejala dengan keseluruhan penyakit, atau untuk lebih jelasnya lihat persamaan 2.
𝐺𝐽𝐿1 = 4 10 = 0,4

## 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.v7i3.6436
𝐺𝐽𝐿2 = 7 10 = 0,7 𝐺3 = 3 10 = 0,3 𝐺4 = 4 10 = 0,4 𝐺5 = 4 10 = 0,4 𝐺6 = 3 10 = 0,3 𝐺7 = 6 10 = 0,6 𝐺8 = 4 10 = 0,4 𝐺9 = 2 10 = 0,2 𝐺10 = 3 10 = 0,3
Tabel 4 menunjukkan hasil perhitungan tiap gejala berdasarkan jenis penyakit dari perhitungan diatas.
Tabel 4. Gejala dan Nilai Gejala Myasthenia Gravis
No.  Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Gejala 1 GJL1 Melemahnya otot-otot mata 0,4 2 GJL2 Penglihatan kabur atau ganda 0,7 3 GJL3 Bicara menjadi tidak jelas 0,3 4 GJL4 Sulit menunjukkan ekspresi wajah, misalnya tersenyum 0,4 5 GJL5 Suara serak 0,4 6 GJL6 Sulit menelan atau mengunyah makanan atau cairan 0,3 7 GJL7 Nafas pendek 0,6 8 GJL8 Nyeri otot 0,4 9 GJL9 Sulit bergerak 0,2 10 GJL10 Gangguan dalam berjalan 0,3
Dari tabel 4 dihasilkan informasi berupa data bahwa kode gejala GJL9 memiliki nilai gejala terendah yaitu 0,2 dan kode gejala GJL2 memiliki nilai gejala terbesar yaitu 0,7.
b. Berdasarkan data sampel, jumlahkan nilai probabilitas dari setiap bukti untuk setiap hipotesis. Rumus  dapat  ditemukan  dalam  persamaan  3  dan  digunakan  untuk  menjumlahkan  nilai  probabilitas  setelah ditentukan.
𝐺𝐽𝐿2 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,7 𝐺𝐽𝐿4 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,4 𝐺𝐽𝐿5 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,4 𝐺𝐽𝐿9 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,2
𝐺𝐽𝐿10 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,3 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 0,7 + 0,4 + 0,4 + 0,2 + 0,3 = 2 𝑛 𝑘=1 c. Persamaan 4 dikembangkan untuk menentukan nilai probabilitas hipotesis H terlepas dari setiap  bukti untuk setiap hipotesis.
𝐺𝐽𝐿2 = 𝑃(𝐻1) = 0,7 2 = 0,35 𝐺𝐽𝐿4 = 𝑃(𝐻1) = 0,4 2 = 0,2
𝐺𝐽𝐿5 = 𝑃(𝐻1) = 0,4 2 = 0,2
𝐺𝐽𝐿9 = 𝑃(𝐻1) = 0,2 2 = 0,1
𝐺𝐽𝐿10 = 𝑃(𝐻1) = 0,3 2 = 0,15
d. Mencari nilai probabilitas hipotesis dengan bukti pendukung dengan cara membandingkan nilai kemungkinan bukti  di  awal  dengan  nilai-nilai  probabilitas  hipotesis  tanpa  menambahkan  bukti  pendukung  dan  dengan memperbanyak peningkatan untuk setiap hipotesis yang dibahas dalam pembahasan 5.
∑ = (0,7 ∗ 0,35) + (0,4 ∗ 0,2) + (0,4 ∗ 0,2) 5 𝑘=5
+ (0,2 ∗ 0,1) + (0,3 ∗ 0,15) = 0,47
e. Menghitung nilai P(Hi|E), yang merupakan kemungkinan bahwa Hi benar dengan adanya bukti E, rumus dapat dilihat pada persamaan 6.

## 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.v7i3.6436
𝑃(𝐻1|𝐸2) = 0,7∗0,35
0,47 = 0,52
𝑃(𝐻1|𝐸4) = 0,4∗0,2 0,47 = 0,17
𝑃(𝐻1|𝐸5) = 0,4∗0,2 0,47 = 0,17 𝑃(𝐻1|𝐸9) = 0,2∗0,1 0,47 = 0,04 𝑃(𝐻1|𝐸10) = 0,3∗0,15 0,47 = 0,1
f. Menghitung  nilai  kesimpulan  dari  Teorema  Bayes  dengan  mengalikan  nilai  probabilitas  bukti  asli,  atau P(E|Hi), dengan nilai hipotesis Hi, dan menjumlahkan hasil perkalian yang diturunkan dari persamaan 7.
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0,7 ∗ 0,52) + (0,4 ∗ 0,17) + (0,4 ∗ 0,17) + (0,2 ∗ 0,04) + (0,3 ∗ 0,15) = 0,55 5 𝑘=5
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  teorema  bayes  diketahui  bahwa  pasien  menderita  penyakit Myasthenia Gravis dengan nilai kepercayaan sebesar 0,55 atau 55%.

## 3.3 Penerapan Metode Case Base Reasoning
Setelah  mengumpulkan  informasi  yang  relevan,  teknik  Penalaran  Berbasis  Kasus  kemudian  dapat  diterapkan. Salah satu dari empat langkah yang harus dilakukan dalam metode pendekatan ini adalah tahap pengambilan, yaitu proses  identifikasi  masalah  dan  pencarian  masalah  di  database.  Langkah  penggunaan  kembali  juga  berfungsi sebagai alat untuk menemukan nilai yang sebanding dengan memanfaatkan informasi yang disimpan sebelumnya. Pada tahap selanjutnya, merevisi, hasilnya akan dinilai kembali. Pada langkah mempertahankan, prosedur untuk memasukkan pengetahuan yang diperoleh ke dalam basis data selesai.

## 3.3.1 Tahapan Retrieve
Seperti yang dinyatakan sebelumnya, fokus saat ini adalah menemukan contoh yang relevan dari basis kasus untuk digunakan  sebagai  panduan  dalam  menyelesaikan  masalah  saat  ini.  Pada  tahap  ini,  pencarian  kasus  per  kasus dilakukan baik secara manual maupun melalui sistem komputer. Pencarian masalah dilakukan untuk setiap jenis kondisi dan dapat dinyatakan sebagai berikut:
Tabel 5 menunjukkan hubungan untuk mencari masalah pada kasus yang baru didapat.
Tabel 5. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Myasthenia Gravis
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru GJL1 Melemahnya otot-otot mata GJL2 Penglihatan kabur atau ganda GJL2 Penglihatan kabur atau ganda GJL4 Sulit menunjukkan ekspresi wajah, misalnya tersenyum GJL3 Bicara menjadi tidak jelas GJL4 Sulit menunjukkan ekspresi wajah, misalnya tersenyum GJL5 Suara serak GJL5 Suara serak GJL6 Sulit menelan atau mengunyah makanan atau cairan GJL9 Sulit bergerak GJL7 Nafas pendek GJL10  Gangguan dalam berjalan GJL8 Nyeri otot GJL9 Sulit bergerak
GJL10 Gangguan dalam berjalan
Menurut Tabel 5, kasus sebelumnya dan kejadian saat ini memiliki 5 gejala, termasuk penglihatan kabur atau  ganda  (GJL2),  kesulitan  mengekspresikan  emosi  wajah,  seperti  tersenyum  (GJL4),  suara  serak  (GJL5), kesulitan bergerak (GJL9), dan gangguan berjalan (GJL10).

## 3.3.2 Tahapan Reuse
Pada tahap reuse, dilakukan perhitungan similaritas untuk memastikan tingkat kemiripan antara kasus lama dan kasus baru. Berikut penjelasan cara mendeteksi kesejajaran:
Similarity (1) = S1∗W1+S2∗W2+⋯+Sn∗Wn W1+w2+⋯+Wn
= 1∗0,8+0∗0,5+0∗0,8+0∗0,5+0∗0,5 0,8+0,5+0,8+0,5+0,5
= 0,8 3,1 = 0,26 = 26%

## 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.v7i3.6436
Submitted: 23/06/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023

## 3.3.3 Tahapan Revise
The  process  of  reviewing  the  similarity  procedure's  findings  is  now  under  motion.  The  similarity  value  for myasthenia  gravis  is  26%.  These  results  indicate  that  the  patient  may  have  Myasthenia  Gravis  illness,  with  a similarity value of 26%.

## 3.3.4 Tahapan Retain
Dalam tahap Mempertahankan metode Penalaran Berbasis Kasus, kasus baru dan solusinya disimpan dalam basis kasus untuk digunakan nanti. Basis kasus diperbarui pada tahap ini, yang membantu membuatnya lebih aktual dan relevan. Basis data sekarang terbuka untuk kasus baru yang telah menjalani pengujian myasthenia gravis dalam bentuk apa pun. Diharapkan contoh-contoh ini dapat digunakan untuk membandingkan dengan kasus-kasus baru lainnya jika dilakukan teknik pencarian baik untuk kasus baru maupun kasus lama.
Memastikan  basis  kasus  terorganisir  dan  dapat  diakses  sangat  penting  selama  fase  retensi.  Untuk  membantu mengatasi  masalah  terkait  di  masa  depan,  basis  kasus  harus  disusun  secara  logis  dan  mudah  ditemukan.  Basis kasus juga harus dijaga agar tidak tercemar oleh informasi yang tidak benar atau tidak relevan.

## 3.4 Analisis Hasil Persentase
Tabel  6  di  bawah ini menunjukkan hasil nilai  persentase diagnosis penyakit Myasthenia Gravis menurut  kedua pendekatan yang digunakan di atas.
Tabel 6. Hasil Persentase Nama Penyakit Teorema Bayes  Case Base Reasoning Myasthenia Gravis 55% 26%
Nilai persentase hasil penerapan metode Bayes Theorem dan Case Base Reasoning dapat dilihat pada tabel, dan  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode  Bayes  Theorem  menghasilkan  nilai  persentase  sebesar  55% sedangkan dengan metode Case Base Reasoning  hanya menghasilkan persentase nilai 26% untuk mendiagnosis Myasthenia Gravis.

## 4. KESIMPULAN
Teknik  Bayes  Theorem  dan  metode  Case  Based  Reasoning  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  mastositosis, sesuai dengan temuan perdebatan tentang Perbandingan metode Bayes Theorem dan Case Based Reasoning dalam Diagnosis  Myasthenia  Gravis  yang  telah  dikeluarkan.  Hasil  temuan  dari  penerapan  sistem  pakar  dengan menggunakan pendekatan Bayes Theorem diperoleh nilai persentase sebesar 55%, sedangkan metode Case Base Reasoning  hanya menghasilkan nilai persentase sebesar 26%. Oleh karena itu, dalam penelitian serupa di masa mendatang, teknik Teorema Bayes disarankan untuk mengidentifikasi Myasthenia Gravis atau gangguan lainnya.

## REFERENCES
[1] F. Dwimartyono, “Nyeri Neuropatik Pada Penderita Myastenia Gravis,” Green Med. J., vol. 1, no. 1, pp. 111–127, 2019.
[2] F. Muhammad, Y. Syafrita, and L. Susanti, “Gambaran Kualitas Hidup Pasien Miastenia Gravis Di RSUP Dr. M. Djamil Padang,” J. Kesehat. Andalas, vol. 8, no. 1, pp. 43–49, 2019.
[3] H. Rahim, H. Hisbullah, S. K. Arif, and F. Muchtar, “Covid-19 pada Pasien Myasthenia Gravis,” UMI Med. J., vol. 6, no. 2, pp. 65–76, 2021.
[4] N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,”  J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[5] I. Muzakkir and M. H. Botutihe, “Case Based Reasoning Method untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi,” Ilk. J. Ilm, vol. 12, no. 1, pp. 25–31, 2020.
[6] A. J. F. Purba, “Perbandingan Metode Bayes Dan Certenty Factor Pada Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Varisela Pada  Anak-  Anak,”  Heal.  Contemp.  Technol.  J.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  20–25,  2020,  [Online].  Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/hytech/issue/view/13
[7] R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[8] P.  S.  Ramadhan  and  U.  F.  S.  Sitorus  Pane,  “Analisis  Perbandingan  Metode  (Certainty  Factor,  Dempster  Shafer  dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,”  J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, p. 151, 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.38.
[9] H. A. Rahman, “Sistem Pakar dalam Mendeteksi Kerusakan Laptop dengan Metode Case Based Reasoning,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 2, pp. 71–76, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i3.25.
[10]  R.  Ginting,  M.  Zarlis,  and  R.  Rosnelly,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Autis  Pada  Anak,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  583,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2930.
[11]  B. H. Hayadi, Sistem pakar. Deepublish, 2018.
[12]  R. Hardianto and C. Kusuma, “Rancang Bangun Sistem Pakar Penentuan Kepribadian,”  J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2019.

## 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.v7i3.6436
Submitted: 23/06/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023
[13]  M.  A.  Pratama  et  al.,  “Expert  System  Mendiagnosa  Kerusakan  Pada  Sepeda  Motor  Vespa  Jenis  Kongo  1965 Menggunakan Metode Dempster Shafer Pada Bengkel Scooter Bongkar Servizio,” J. Cyber Tech, vol. 1, no. 3, 2021.
[14]  A. Supiandi and D. B. Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2018.
[15]  F.  Aziizah,  M.  Sinta,  and  D.  Kusumaningsih,  “Tantangan  Diagnosis  Dan  Terapi  Myasthenia  Gravis,”  Univ. Muhammadiyah Surakarta, p. 803, 2021.
[16]  B. Husna, M. Marlina, and R. Amni, “ASUHAN KEPERAWATAN PADA MYASTHENIA GRAVIS DI INTENSIVE CARE UNIT: SUATU STUDI KASUS,” J. Ilm. Mhs. Fak. Keperawatan, vol. 1, no. 1, 2022.
[17]  I. Jusup, “Psikofarmaka Depresi pada Pasien Myasthenia Gravis,” J. Nutr. Heal., vol. 7, no. 3, 2019.
[18]  G. W. N. Wibowo, S. Widiastuti, M. Muratno, E. Lolang, and S. Soraya, “Penerapan Metode Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1782–1788, 2023.
[19]  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Pendeteksian  Psoriasis  Postular  Menggunakan  Kombinasi  Teorema  Bayes  Dengan Euclidean Probability,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 111–118, 2019.
[20]  D.  Setiawan,  R.  N.  Putri,  and  R.  Suryanita,  “Perbandingan  Algoritma  Genetika  dan  Backpropagation  pada  Aplikasi Prediksi Penyakit Autoimun,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[21]  A. H. Nasyuha, Y. Syahra, M. I. Perangin-Angin, D. R. Habibie, and A. A. Subagyo, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Leishmaniasis Menerapkan Metode Case-Based Reasoning (CBR),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 747–755, 2023.
[22]  Z. A. Faisal, “Sistem pakar diagnosa penyakit ayam petelur menggunakan metode case based reasoning berbasis web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2019.
[23]  N. J. Telambanua, N. Nofriadi, and A. Dermawan, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 570–580, 2022.