## 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.v7i2.6057

## Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Leishmaniasis Menerapkan Metode Case-Based Reasoning (CBR)
Asyahri Hadi Nasyuha 1,* , Yohanni Syahra 2 , Moch. Iswan Perangin-Angin 3 , Dedi Rahman Habibie 4 , Aloysius Agus Subagyo 5
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra, Aceh, Indonesia
4 Sistem Informasi, Institut Teknologi Dan Bisnis Indobaru Nasional, Batam, Indonesia
5 Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* asyahrihadi@gmail.com, 2 yohanni.syahra@gmail.com, 3 mochammadiswan@gmail.com,
4 dedi.habibi@gmail.com, 5 alagus@utdi.ac.id Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Abstrak− Leishmaniasis yang ditimbulkan oleh protozoa genus Leishmania, merupakan salah satu zoonosis yang terabaikan. Lalat  pasir  (nyamuk)  dari  genus  Phlebotomus,  menularkan  Leishmaniasis.  Leishmaniasis  sudah  menyerang  98  negara  dan tersebar  luas  di  daerah  tropis,  subtropis,  dan  mediterania.  Karena  itu  terutama  mempengaruhi  daerah  endemik  di  negara berkembang, yang sering memiliki populasi padat, malnutrisi, sanitasi yang buruk, dan kurangnya sumber daya  masyarakat dalam pengendalian, pencegahan, dan pengobatan penyakit, leishmaniasis dianggap sebagai penyakit tropis yang terabaikan. Leishmaniasis adalah salah satu penyakit tropis yang terabaikan, hal itu dilandaskan pada tingkat kesadaran masyarakat yang rendah dan kelangkaan dana untuk penelitian guna mengembangkan metode pengendalian penyakit yang efektif. Leishmaniasis adalah  kondisi  yang  sulit  diobati  karena  masyarakat  umum  tidak  mengetahuinya  dengan  baik.  Berdasarkan  permasalahan tersebut,  maka  dilakukan  kajian  sistem  pakar  diagnosis  Leishmaniasis.  Sistem  pakar  adalah  program  yang  dapat mensimulasikan proses pemikiran seorang pakar komputer dan menyelesaikan masalah yang biasanya ditangani oleh pakar. Pengetahuan yang disimpan dalam sistem pakar sering diperoleh dari pakar materi pelajaran manusia  Dengan menggunakan bantuan  sistem  pakar  dan  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  pendekatan  Case-Based  Reasoning  (CBR),  penelitian  ini bertujuan untuk mempermudah diagnosis Leishmaniasis berdasarkan inputan yang dirasakan pasien. Pendekatan (CBR) dapat memfasilitasi diagnosis kemudian menghasilkan hasil diagnostik yang lebih tepat. Hasil pengujian dengan pendekatan Case- Based Reasoning didapatkan bahwa jenis penyakit Cutaneous Leishmaniasis memiliki nilai kemiripan tertinggi dengan nilai kemiripan sebesar 73%.
Kata Kunci: CBR; Leishmaniasis; Sistem Pakar
Abstract− Leishmaniasis caused by protozoa of the genus Leishmania, is one of the neglected zoonoses. Sand flies (mosquitoes) of  the  genus  Phlebotomus  transmit  Leishmaniasis.  Leishmaniasis  has  attacked  98  countries  and  is  widespread  in  tropical, subtropical and Mediterranean regions. Because it primarily affects endemic areas in developing countries, which often have dense populations, malnutrition, poor sanitation, and a lack of human resources for disease control, prevention, and treatment, leishmaniasis is considered a neglected tropical disease. Leishmaniasis is one of the neglected tropical diseases, it is based on the low level of public awareness and scarcity of funds for research to develop effective disease control methods. Leishmaniasis is a difficult condition to treat because the general public is not well aware of it. Based on these problems, an expert system for the diagnosis of leishmaniasis was studied. An expert system is a program that can simulate the thought process of a computer expert  and  solve  problems  that  are  usually handled by  experts.  Knowledge  stored  in  expert  systems  is  often obtained  from human subject matter experts. By using the help of expert systems and calculations carried out using the Case-Based Reasoning (CBR) approach, this study aims to facilitate the diagnosis of Leishmaniasis based on the patient's perceived input. Approach (CBR) can facilitate diagnosis then produce more precise diagnostic results. The test results with the Case-Based Reasoning approach found that the type of disease Cutaneous Leishmaniasis had the highest similarity value with a similarity value of 73%.
Keywords: CBR; Leishmaniasis; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Parasit protozoa intraseluler dari genus Leishmania menyebabkan penyakit Leishmaniasis, penyakit menular yang ditularkan melalui gigitan vektor lalat pasir[1]. Leishmaniasis adalah salah satu zoonosis yang dijangkitkan dari hewan  ke  makhluk  lain  melalui  vektor  (zoonosis)[2].  Leishmaniasis  mempengaruhi  98  negara  dan  endemik  di daerah tropis, subtropis, dan mediterania[3]. Leishmaniasis juga disebut sebagai "penyakit orang miskin", terkait dengan  malnutrisi  dan  muncul  di  tempat dengan  sanitasi  dan  perawatan  medis  yang  buruk.  Di  daerah di  mana individu atau pekerja cenderung tidur di luar, Leishmaniasis menyebar dengan cepat. Penyakit ini memiliki tingkat kematian yang tinggi dan biasanya menyerang negara-negara terbelakang, di mana terdapat banyak orang yang tinggal dalam jarak dekat dan sedikit sumber daya manusia yang tersedia untuk pengendalian, pencegahan, dan pengobatan penyakit[4].
Leishmaniasis adalah penyakit tropis terabaikan yang dibedakan dengan tingkat kesadaran masyarakat yang rendah  dan  kelangkaan  dana  untuk  penelitian  untuk  mengembangkan  metode  pengendalian  penyakit  yang efektif[5].  Leishmaniasis  tersebar  di  dunia  oleh  sejumlah  spesies  sand  flies  yang  termasuk  dalam  genera Phlebotomus  dan  Lutzomyia.  Menurut  jenis  penyakit  yang  memanifestasikan  dirinya  oleh  spesies,  vektor,  dan reservoir, kawasan peredarannya dibagi menjadi "Dunia Baru" A.S dan "Dunia Lama" Asia, Eropa, dan Afrika[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.v7i2.6057
Sistem pakar adalah program yang dapat mensimulasikan proses pemikiran seorang pakar komputer dan menyelesaikan  masalah  yang  biasanya  ditangani  oleh  pakar.  Pengetahuan  yang  disimpan  dalam  sistem  pakar sering diperoleh dari pakar materi pelajaran manusia[7][8]. Sebuah program komputer yang berfungsi secara teori untuk  memberikan  solusi  spesifik,  seperti  yang  biasanya dilakukan  oleh  para  ahli,  dapat  mengambil  alih  tugas penting seorang ahli. Sistem pakar sering digunakan untuk saran, analisis, diagnosis, dan dukungan keputusan[9].
Sistem informasi yang berasal dari diagnosis penyakit pasien ini dapat digunakan untuk menentukan apakah pasien  memiliki  masalah  atau  tidak  tanpa  harus  mengungkapkannya  secara  langsung  kepada  dokter  spesialis. Penulis  memilih  metode  Case-Based  Reasoning  berdasarkan  kesulitan  yang  telah  diteliti  karena  menerapkan proses  pemecahan  masalah  dengan  menerapkan  pengalaman  sebelumnya[10].  Para  ahli  dapat  memanfaatkan arsitektur penalaran berbasis kasus ini untuk membantu mereka mengenali penyakit dan menawarkan solusi untuk mengobatinya. Karena mungkin ada alternatif-alternatif yang memadai yang perlu dipilih, hal ini  berarti posisi ahli tidak digantikan melainkan hanya didukung[11].
Karya  berjudul  “Sistem  Pakar  Mendiagnosis  Penyakit  Kucing  Menggunakan  Pendekatan  Case-Based Reasoning” ini dilakukan oleh sejumlah peneliti, antara lain Suci Fidyaningsih dkk. Studi ini menciptakan metode ahli yang 90% akurat untuk mendiagnosis penyakit kucing yang digunakan untuk mendidik semua orang, terutama pemilik kucing yang ingin belajar tentang penyakit dan gejala kucing serta mencegah penyakit kucing[12]. “Sistem Pakar  Mendiagnosis  Penyakit  Lambung  Dengan  Aplikasi  Pendekatan  CBR  (Case-Based  Reasoning)  Berbasis Web”,  penelitian  Faza  Akmal  dan  Sri  Winiarti.  Penelitian  ini  membuat  perangkat  lunak  yang  dapat mengidentifikasi  penyakit  lambung  dengan  menggunakan  metode  Case-Based  Reasoning  untuk  menentukan kesamaan  dan  metodologi  Certainty  Factor  untuk  mengukur  nilai  kepercayaan.  Perangkat  lunak  yang dikembangkan  dapat  digunakan  sebagai  metode  alternatif  untuk  mengedukasi  masyarakat  tentang  masalah pencernaan  manusia,  termasuk  gejala,  penyebab,  dan  metode  pencegahan  atau  pengobatannya[13].  Kajian “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan  Pendekatan  Case-Based  Reasoning” oleh Diki Andita dan Chairani. Berdasarkan kesamaan antara kasus baru dan sistem pengetahuan, hasil penelitian ini menawarkan saran untuk potensi penyakit dan pengobatan. Data kasus keenam menunjukkan nilai kedekatan tertinggi, yaitu 0,93 atau 93%, yang menunjukkan bahwa pneumonia adalah diagnosis pasien[14]. Irvan Muzakkir dan Marniyati H. Botutihe melakukan penelitian tentang “Pendekatan Case-Based Reasoning Untuk Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Pada Sapi”. Contoh Scours memiliki bobot terendah 0,09 menurut perkiraan Case-Based Reasoning, sedangkan kasing Pink Eye memiliki bobot tertinggi adalah 1. Solusi bobot serupa dari kasing lama dengan  bobot  lebih  rendah  ke  kasing  baru  dengan  bobot  lebih  tinggi  disediakan  dalam  kasus  ini  mendekati. Vitamin, obat anti alergi, dan antibiotik diresepkan jika Pink Eye memiliki berat badan yang lebih besar dan positif. Berdasarkan  temuan  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  pendekatan  Case-Based  Reasoning  efektif  dalam mendiagnosis penyakit sapi, yang sangat mempermudah para peternak dalam mengelola penyakit pada sapi[15]. Amonius  Asmin  dan  Muhammad  Syahrizal  kemudian  melakukan  penelitian  dengan  judul  kerja  “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosis Hemofilia Pada Manusia Menggunakan Pendekatan Case-Based Reasoning”. Hemofilia manusia dapat didiagnosis menggunakan pendekatan Case-Based Reasoning, yang dapat menghasilkan perhitungan,  memungkinkan  diagnosis  yang  cepat  dan  andal.  Menurut  perhitungan  yang  dilakukan  untuk penelitian ini, nilai kasus sebelumnya sebesar 57,69% menunjukkan adanya kesamaan[16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang pakar dalam memecahkan masalah  yang  kompleks  di  suatu  bidang  tertentu.  Sistem  pakar  biasanya  didasarkan  pada  pengetahuan  dan pengalaman yang dikumpulkan dari pakar manusia di bidang tersebut. Sistem pakar menggunakan teknik-teknik kecerdasan buatan seperti logika, inferensi, pemrosesan bahasa alami, dan machine learning untuk menganalisis data dan informasi yang diberikan dan memberikan jawaban atau rekomendasi yang sesuai dengan pengetahuan yang dimiliki[7][17]. Lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi adalah dua komponen fundamental dari  sistem  pakar.  Pengembangan  komponen  dan  basis  pengetahuan  dilakukan  di  lingkungan  pengembangan sistem pakar. Seorang non-ahli menggunakan lingkungan konsultasi untuk berkonsultasi.
Program komputer yang meniru kemampuan pengambilan keputusan seorang pakar dikenal sebagai sistem pakar. Emulsi secara signifikan lebih kuat daripada simulasi, yang hanya membutuhkan data nyata dalam domain atau  situasi  tertentu.  Contoh  dari  penerapan  sistem  pakar  adalah  dalam  bidang  medis,  hukum,  keuangan,  dan manufaktur. Misalnya, sistem pakar di bidang medis dapat membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit dengan memeriksa gejala, riwayat kesehatan pasien, dan hasil tes laboratorium. Sistem pakar di bidang manufaktur dapat membantu mengidentifikasi dan memperbaiki masalah pada peralatan produksi[8], [18], [19].

## 2.2 Penyakit Leishmaniasis
Parasit  intraseluler  leishmaniasis  sp.  adalah  penyebab  penyakit  leishmaniasis,  yang  menyerang  manusia  dan hewan. Seekor nyamuk lalat pasir betina dengan panjang gigitan dua hingga tiga mm dapat menularkan parasit ini ke manusia[20]. Karena sebagian besar mempengaruhi daerah endemik di negara terbelakang yang sering memiliki

## 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.v7i2.6057
populasi  padat,  kelaparan,  sanitasi  yang  buruk,  dan  kurangnya  sumber  daya  manusia  untuk  pencegahan  dan pengendalian  penyakit,  leishmaniasis  dianggap  sebagai  penyakit  tropis  yang  terabaikan[21].  Ada  tiga  jenis leishmaniasis:  cutaneous  leishmaniasis,  mucocutaneous  leishmaniasis,  dan  visceral  leishmaniasis  yang  juga disebut kala-azar.
Leishmaniasis,  penyakit  kulit  dan  selaput  lendir,  disebabkan  oleh  parasit  leishmania  sp.  Protozoa  ini menghuni manusia dan mamalia lain sebagai parasit intraseluler wajib. Penyakit parasit ini awalnya bermanifestasi sebagai papula (nodul), yang menyebar dan akhirnya berubah menjadi borok (borok bernanah) yang  tidak nyeri (nyeri). Lesi bisa soliter atau banyak, tidak berulserasi, dan terkadang menyebar[22].
Penyebaran  leishmaniasis  dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel,  antara  lain  lingkungan  dan  iklim,  sosial ekonomi, malnutrisi, migrasi penduduk, dan transportasi hewan. Perubahan lingkungan menyebabkan perubahan mikro-ekologis  pada  parasit,  vektor,  reservoir,  dan  inang  yang  berkontribusi  terhadap  peningkatan  penularan leishmaniasis  di  suatu  wilayah[6].  Sebagai  akibat  dari  aktivitas  manusia  termasuk  penggundulan  hutan, pertumbuhan  pertanian,  bertempat  tinggal  dekat  dengan  kawasan  hutan,  dan  domestikasi  hewan,  leishmaniasis menyebar baik secara zoonosis maupun antroponotik. Iklim merupakan salah satu faktor risiko munculnya suatu penyakit, terutama yang disebarkan oleh vektor.
Leishmaniasis ditemukan di beberapa bagian Afrika, Asia, Amerika Selatan, Amerika Tengah, dan Timur Tengah. Penyakit ini dapat didiagnosis melalui tes laboratorium, dan pengobatan biasanya melibatkan pengobatan seperti  senyawa  antimon,  amfoterisin  B,  atau  miltefosin.  Kelambu  berinsektisida  dan  tindakan  lain  untuk mencegah gigitan lalat pasir juga dapat membantu mengurangi penyebaran penyakit.
Jenis leishmaniasis yang paling umum, yang dikenal sebagai cutaneous leishmaniasis (CL), menyebabkan lesi  kulit,  terutama  bisul,  pada  bagian  tubuh  yang  terbuka.  Mereka  dapat  menyebabkan  kerusakan  parah  atau stigma  dan  meninggalkan bekas  luka  seumur  hidup.  Amerika,  cekungan  Mediterania,  Timur  Tengah, dan  Asia Tengah menyumbang sekitar 95% dari semua kasus CL. Sebanyak 600.000 hingga 1 juta kasus baru diperkirakan muncul setiap tahun di seluruh dunia, meskipun hanya sekitar 200.000 yang dilaporkan ke WHO.
Selaput lendir hidung, mulut, dan tenggorokan dapat hancur seluruhnya atau sebagian akibat leishmaniasis mukokutan. Brasil, Etiopia, Peru, Bolivia (Negara Plurinasional), dan Brasil menyumbang lebih dari 90% kasus leishmaniasis mukokutan.
Sekitar 95% kasus leishmaniasis visceral (VL), sering dikenal sebagai kala-azar, berakibat fatal jika tidak diobati. Ini dibedakan dengan serangan demam yang tidak teratur, penurunan berat badan, pembesaran limpa dan hati, dan anemia. Brasil, Afrika Timur, dan India merupakan kasus terbanyak. Sekitar 25–45% dari perkiraan 50– 90.000  kasus  baru  VL  yang  dilaporkan  ke  WHO  setiap  tahun  benar-benar  terlihat  di  seluruh  dunia.  Ada kemungkinan wabah dan kematian.

## 2.3 Metode Case Base Reasoning
Case-Based Reasoning (CBR) adalah teknik kecerdasan buatan yang menggunakan informasi dan keahlian dari kasus masa lalu untuk menjawab masalah. Dalam penalaran berbasis kasus, masalah saat ini diselesaikan dengan mencari  basis  data  kasus  untuk  masalah  analog  atau  serupa,  setelah  itu  jawaban  dari  masalah  ini  diadopsi  dan disesuaikan  seperlunya.  Basis  kasus  dalam  contoh  ini  terdiri  dari  pemilihan  contoh  terkait  dan  solusi  yang digunakan dalam keadaan tersebut.
CBR  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  ilmu  kedokteran,  rekayasa,  manajemen,  dan sebagainya. CBR juga dapat digunakan dalam sistem pakar untuk membantu dalam diagnosis dan perencanaan perawatan,  serta  dalam  pengambilan  keputusan  yang  kompleks.  Salah  satu  keuntungan  dari  CBR  adalah kemampuannya  untuk  menangani  masalah  yang  tidak  terstruktur  dan kompleks  serta  dapat  beradaptasi  dengan perubahan lingkungan dan kondisi yang baru.
Representasi  pengetahuan  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  Penalaran  Berbasis  Kasus  dan  sistem pakar  berbasis  pengetahuan  lainnya.  Case-Based  Reasoning  adalah  teknik  untuk  memecahkan  masalah  yang melibatkan melihat pola atau contoh yang telah terjadi di masa lalu[23]. Jadi, jelas bahwa metode diagnostik Case- Based Reasoning mengontraskan contoh baru dengan contoh lama. Untuk mencapai hasil terbaik, sangat penting untuk  memastikan  bahwa  basis  kasus  diperbarui  secara  konsisten  dan  menyertakan  data  terbaru  dalam  semua implementasi Penalaran Berbasis Kasus.
Pendekatan  Case-Based  Reasoning  untuk  pemecahan  masalah  melibatkan  empat  fase,  yang  tercantum sebagai berikut[14]:
a. Retrieve
Mencari kasus-kasus yang relevan dari basis kasus untuk dijadikan acuan dalam menyelesaikan masalah saat ini.  Tahapan  ini  melibatkan pencarian  pada  basis  kasus  yang  dapat dilakukan  secara  langsung  atau  melalui sistem komputer.
b. Reuse
Menggunakan  kasus-kasus  yang  relevan  untuk  menemukan  solusi  yang  sesuai  dengan  masalah  saat  ini. Tahapan ini melibatkan analisis kasus-kasus sebelumnya, pemilihan solusi yang sesuai, dan modifikasi solusi sesuai dengan kebutuhan.
c. Revise

## 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.v7i2.6057
Mengevaluasi solusi yang dihasilkan dan memperbaikinya jika diperlukan. Tahapan ini melibatkan evaluasi solusi yang diberikan dan jika perlu, memodifikasi solusi untuk lebih baik.
d. Retain
Menyimpan kasus-kasus baru dan solusi-solusi yang dihasilkan ke dalam basis kasus untuk digunakan pada masa mendatang. Tahapan ini melibatkan penyimpanan kasus-kasus dan solusi-solusi baru yang berhasil dalam basis kasus agar dapat digunakan pada masa depan.
Gambar 1. Tahapan Case-Based Reasoning
Tahapan-tahapan  di  atas  merupakan  siklus  Case-Based  Reasoning  yang  berkelanjutan.  Setelah  siklus selesai, basis kasus dapat diperbarui dengan kasus dan solusi yang baru, sehingga basis kasus selalu terkini dan dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  pada  tahap  pengambilan  kasus.  Selain  itu,  perlu  diingat  bahwa penggunaan  CBR  sangat  tergantung  pada  kualitas  basis  kasus  yang  digunakan,  sehingga  perlu  memperhatikan kualitas dan kuantitas data yang disimpan pada basis kasus.
Penghitungan tingkat kesamaan struktural antara kasus baru dan objek yang ada pada kasus yang disimpan sebelumnya akan dilakukan selama proses pengambilan kasus lama. Untuk menemukan persamaan atau perbedaan antara kasus yang sudah tersimpan di basis kasus dan kasus baru, digunakan fungsi kesamaan[24]. Rumus 1 berikut digunakan untuk menentukan nilai kemiripan:
Similarity  = S1∗W1+S2∗W2+⋯+Sn∗Wn W1+W2+⋯+Wn (1)
Keterangan:
S  = Similarity (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (berbeda) W  = Weight (bobot yang diberikan)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Studi ini menawarkan kerangka untuk menggambarkan tahapan penelitian yang dilakukan untuk memenuhi tujuan penelitian. Gambar 2 menggambarkan langkah-langkah yang dilakukan selama proses penelitian

## 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.v7i2.6057
Dari gambar 2 tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  melibatkan  pemilihan  topik  penelitian  yang  akan  diinvestigasi,  mengidentifikasi  masalah  atau kekurangan yang ada dalam topik tersebut, dan merumuskan pertanyaan penelitian.
b. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  melibatkan  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  metode  dan  instrumen  yang  sudah ditentukan dalam penelitian.
c. Studi Literatur
Tahap ini melibatkan peninjauan literatur yang relevan dengan topik penelitian untuk memperoleh informasi terkait teori atau temuan sebelumnya yang dapat membantu penelitian Anda.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Tahap  keempat  melibatkan  penggunaan  metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk  memeriksa masalah dan memproses temuan. Teknik Case-Based Reasoning digunakan dalam penyelidikan ini.
e. Laporan Penelitian
Pembuatan  laporan  penelitian  adalah  tahap  terakhir.  Jika  studi  telah  dilakukan  dan  hasilnya  telah  dipilih, langkah ini selesai.

## 2.5 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  informasi  tentang  berbagai  penyakit  dan  tanda  serta  gejalanya  dikumpulkan.  Tabel  1  di bawah ini mencantumkan berbagai penyakit yang dapat diperoleh:
Tabel 1. Data Penyakit Leishmaniasis Kode Penyakit Nama Penyakit CL Cutaneous Leishmaniasis ML Mucocutaneous Leishmaniasis VL Visceral Leishmaniasis (Kala Azar)
Ada tiga bentuk leishmaniasis yang diidentifikasi oleh data. Juga, Tabel 2 di bawah ini menunjukkan gejala penyakit serta hubungannya dengan penyakit:
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Leishmaniasis Kode Gejala Nama Gejala Penyakit Bobot CL  ML  VL G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) * * 3 G002 Timbul bintik kecil kemerahan * * 3 G003 Pembengkakan kelenjar getah bening * * 1 G004 Kelemahan dan Kelelahan * * 1 G005 Demam * * * 1 G006 Nyeri otot dan sendi * * * 3 G007 Lesi kulit terbuka yang muncul pada awal infeksi * 5 G008 Terbentuknya kerak keras dan kulit yang mengelupas di sekitar lesi * 3 G009 Rasa sakit dan gatal pada lesi * 3 G010 Hidung tersumbat * 1 G011 Keluarnya cairan dari hidung * 1 G012 Kesulitan bernafas * * 3 G013 Kehilangan nafsu makan * 3 G014 Penurunan berat badan * 3 G015 Anemia * 5
Dalam  pendekatan  Case-Based  Reasoning,  di  mana  basis  kasus  akan  dikontraskan  dengan  kasus  baru, hubungan antara penyakit dan gejala dapat digunakan sebagai dasar untuk kasus sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Input Kasus Baru
Pengujian dilakukan dalam penelitian ini menggunakan contoh baru. Gejala yang dialami pasien saat ini digunakan untuk  mengidentifikasi  kasus  baru  dan  menentukan  jenis  penyakit  leishmaniasis  yang  dideritanya.  Tabel  3  di bawah ini menunjukkan contoh-contoh baru yang diperoleh:

## 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.v7i2.6057
Tabel 3. Data Kasus Baru Yang Dirasakan Pasien
Kode Gejala Nama Gejala Baru G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) G003 Pembengkakan kelenjar getah bening G004 Kelemahan dan kelelahan G006 Nyeri otot dan sendi G012 Kesulitan bernafas G014 Penurunan berat badan G015 Anemia

## 3.2 Penerapan Metode Case-Based Reasoning
Pendekatan  Case-Based  Reasoning  kemudian  dapat  digunakan  setelah  semua  data  yang  diperlukan  telah dikumpulkan.  Tahap  retrieve,  dimana  proses  pendeteksian  masalah  dan  pencarian  masalah  pada  database dilakukan pada tahap ini, merupakan salah satu dari empat tahap yang harus diselesaikan dalam proses pendekatan ini. Selain itu, tahap reuse berfungsi sebagai mekanisme pencarian nilai kesamaan dengan menggunakan kembali pengetahuan yang tersimpan sebelumnya. Solusi yang dihasilkan akan dievaluasi kembali pada tahap berikutnya, revise. Proses penyimpanan pengetahuan yang dihasilkan ke dalam database kemudian diselesaikan pada tahap retain.

## 3.2.1 Tahapan Retrieve
Seperti yang dikatakan sebelumnya, pada tahap ini yang dilakukan adalah mencari kasus-kasus yang relevan dari basis kasus untuk dijadikan acuan dalam menyelesaikan masalah saat ini. Tahapan ini melibatkan pencarian pada basis  kasus  yang  dapat  dilakukan  secara  langsung  atau  melalui  sistem  komputer.  Untuk  setiap  jenis  penyakit dilakukan pencarian masalah yang dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Penyakit Leishmaniasis Jenis Cutaneous Leishmaniasis
Tabel 4 menunjukkan hubungan untuk mencari masalah dengan jenis penyakit cutaneous leishmaniasis pada kasus yang baru didapat.
Tabel 4. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Cutaneous Leishmaniasis
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Bobot Kode Gejala Gejala Kasus Baru Bobot G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) 3 G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) 3 G002 Timbul bintik kecil kemerahan 3 G003 Pembengkakan kelenjar getah bening 1 G003 Pembengkakan kelenjar getah bening 1 G004 Kelemahan dan Kelelahan 1 G004 Kelemahan dan Kelelahan 1 G006 Nyeri otot dan sendi 3 G005 Demam 1 G012 Kesulitan bernafas 3 G006 Nyeri otot dan sendi 3 G014 Penurunan berat badan 3 G012 Kesulitan bernafas 3 G015 Anemia 3
Dari  Tabel  4  diperoleh  informasi  bahwa  terdapat  5  gejala  yang  sama  antara  kasus  lama  dan  kasus  baru untuk pencarian jenis penyakit Cutaneous Leishmaniasis yaitu (G001) terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) dengan  bobot  3,  (G003)  timbul  bintik  kecil  kemerahan  dengan  bobot  1,  (G004)  kelemahan  dan  kelelahan dengan bobot 1, (G006) nyeri otot dan sendi dengan bobot 3, dan (G012) kesulitan bernafas dengan bobot 3.
b. Penyakit Leishmaniasis Jenis Mucocutaneous Leishmaniasis
Tabel 5 menunjukkan hubungan untuk mencari masalah dengan jenis penyakit mucocutaneous leishmaniasis pada kasus yang baru didapat.
Tabel 5. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Mucocutaneous Leishmaniasis
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Bobot Kode Gejala Gejala Kasus Baru Bobot G005 Demam 1 G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) 3 G006 Nyeri otot dan sendi 3 G003 Pembengkakan kelenjar getah bening 1 G007 Lesi  kulit  terbuka  yang muncul pada awal infeksi 5 G004 Kelemahan dan Kelelahan 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.v7i2.6057
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Bobot Kode Gejala Gejala Kasus Baru Bobot G008 Terbentuknya  kerak  keras dan  kulit  yang  mengelupas di sekitar lesi 3 G006 Nyeri otot dan sendi 3 G009 Rasa  sakit  dan  gatal  pada lesi 3 G012 Kesulitan bernafas 3 G010 Hidung tersumbat 1 G014 Penurunan berat badan 3 G011 Keluarnya cairan dari hidung 1 G015 Anemia 3
Dari Tabel 5 diperoleh informasi bahwa hanya terdapat 1 gejala yang sama antara kasus lama dan kasus baru untuk pencarian jenis penyakit  mucocutaneous leishmaniasis yaitu (G006) nyeri otot dan sendi dengan bobot 3.
c. Penyakit Leishmaniasis Jenis Visceral Leishmaniasis (Kala Azar)
Tabel 6 menunjukkan hubungan untuk mencari masalah dengan jenis penyakit Visceral Leishmaniasis (Kala Azar) pada kasus yang baru didapat.
Tabel 6. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Visceral Leishmaniasis (Kala Azar)
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Bobot Kode Gejala Gejala Kasus Baru Bobot G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) 3 G001 Terdapat ulkus (sariawan tapi pada kulit) 3 G002 Timbul bintik kecil kemerahan 3 G003 Pembengkakan kelenjar getah bening 1 G003 Pembengkakan kelenjar getah bening 1 G004 Kelemahan dan Kelelahan 1 G004 Kelemahan dan Kelelahan 1 G006 Nyeri otot dan sendi 3 G005 Demam 1 G012 Kesulitan bernafas 3 G006 Nyeri otot dan sendi 3 G014 Penurunan berat badan 3 G013 Kehilangan nafsu makan 3 G015 Anemia 3 G014 Penurunan berat badan 3 G015 Anemia 3
Dari  Tabel  6  diperoleh  informasi  bahwa  terdapat  6  gejala  yang  sama  antara  kasus  lama  dan  kasus  baru untuk pencarian jenis penyakit Visceral Leishmaniasis (Kala Azar) yaitu (G001) terdapat ulkus (sariawan tapi pada  kulit)  dengan bobot  3,  (G003)  timbul  bintik  kecil  kemerahan  dengan bobot  1,  (G004) kelemahan dan kelelahan dengan bobot 1, (G006) nyeri otot dan sendi dengan bobot 3, (G014) terjadi penurunan berat badan dengan bobot 3, dan (G015) gejala anemia dengan bobot 3.

## 3.2.2 Tahapan Reuse
Untuk mengetahui tingkat kemiripan antara kasus lama dan kasus baru, dilakukan perhitungan kemiripan pada langkah reuse. Cara mencari kesejajaran dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Cutaneous Leishmaniasis
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (1) = 𝑆1 ∗ 𝑊1 + 𝑆2 ∗ 𝑊2 + ⋯ + 𝑆𝑛 ∗ 𝑊𝑛
𝑊1 + 𝑤2 + ⋯ + 𝑊𝑛
= 1 ∗ 3 + 0 ∗ 3 + 1 ∗ 1 + 1 ∗ 1 + 0 ∗ 1 + 1 ∗ 3 + 1 ∗ 3 3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 3 + 3 = 11
15 = 0,73 = 73%
b. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Mucocutaneous Leishmaniasis
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (2) = 𝑆1 ∗ 𝑊1 + 𝑆2 ∗ 𝑊2 + ⋯ + 𝑆𝑛 ∗ 𝑊𝑛
𝑊1 + 𝑤2 + ⋯ + 𝑊𝑛
= 0 ∗ 1 + 1 ∗ 3 + 0 ∗ 5 + 0 ∗ 3 + 0 ∗ 3 + 0 ∗ 1 + 0 ∗ 1
1 + 3 + 5 + 3 + 3 + 1 + 1 = 3 17 = 0,18 = 18%
c. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Visceral Leishmaniasis (Kala Azar)
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (3) = 𝑆1 ∗ 𝑊1 + 𝑆2 ∗ 𝑊2 + ⋯ + 𝑆𝑛 ∗ 𝑊𝑛
𝑊1 + 𝑊2 + ⋯ + 𝑊𝑛

## 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.v7i2.6057
= 1 ∗ 3 + 0 ∗ 3 + 1 ∗ 1 + 1 ∗ 1 + 0 ∗ 1 + 1 ∗ 3 + 0 ∗ 3 + 1 ∗ 3 + 1 ∗ 3
3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 3 + 3 + 3 + 3 = 14 21 = 0,67 = 67%

## 3.2.3 Tahapan Revise
Pada titik ini, proses meninjau hasil prosedur kemiripan sedang berlangsung.  Cutaneous leishmaniasis memiliki nilai kemiripan tertinggi, dengan nilai 73%, berdasarkan perhitungan kesamaan untuk setiap jenis leishmaniasis. Nilai  kesamaan  untuk  penyakit  visceral  leishmaniasis  (kala  azar)  adalah  67%.  Sedangkan  mucocutaneous leishmaniasis  dengan  skor  kemiripan  18%  memiliki  nilai  terendah  untuk  jenis  penyakitnya.  Dengan  nilai kemiripan  sebesar  73%,  maka  dari  temuan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pasien  mengalami  cutaneous leishmaniasis.

## 3.2.4 Tahapan Retain
Tahapan Retain dalam metode Case-Based Reasoning melibatkan penyimpanan kasus-kasus baru dan solusi-solusi yang dihasilkan ke dalam basis kasus untuk digunakan pada masa mendatang. Tahapan ini berperan penting dalam memperbarui basis kasus dan membuatnya menjadi lebih relevan dan  terbaru. Kasus baru yang telah menjalani pengujian untuk setiap bentuk penyakit Leishmaniasis kini memenuhi syarat untuk ditambahkan ke database. Jika dilakukan prosedur  pencarian  baik  kasus  baru  maupun  kasus  lama,  diharapkan kasus  tersebut  dapat  digunakan untuk dibandingkan dengan kasus baru lainnya.
Dalam  tahapan  Retain,  penting  untuk  memastikan  bahwa  basis  kasus  dikelola  dengan  baik  dan  diakses dengan  mudah.  Basis  kasus  harus  diorganisasi  dengan  baik  dan  mudah  diakses  agar  dapat  membantu  dalam menyelesaikan  masalah  yang  serupa  di  masa  depan.  Selain  itu,  basis  kasus  juga  harus  dijaga  agar  tidak terkontaminasi dengan informasi yang tidak relevan atau tidak akurat.

## 4. KESIMPULAN
Ada tiga jenis penyakit yang berbeda dengan total gabungan 15 gejala dalam sistem pakar untuk mendiagnosis leishmaniasis. Tahap pertama dalam menangani kondisi tersebut sejak dini adalah memberikan solusi, yang bisa dilakukan di rumah. untuk membantu individu mengenali atau mendiagnosa leishmaniasis. Untuk memeriksa data gejala pasien saat menggunakan sistem pakar, metode Case-Based Reasoning telah berhasil melakukannya.  Pasien teridentifikasi menderita cutaneous leishmaniasis berdasarkan temuan analisis yang menunjukkan nilai kemiripan maksimum sebesar 73% untuk suatu kondisi  leishmaniasis. Oleh karena itu, diharapkan dengan hasil diagnosis ini,  masyarakat  dapat  lebih  mudah mengidentifikasi  penyakit  setelah  penelitian  sistem  pakar  untuk  mendeteksi leishmaniasis, yang akan membantu pasien dan dokter dalam membuat penilaian terkait tindakan selanjutnya.

## REFERENCES
[1] I.  D.  K.  K.  Widana  and  A.  Hilmawan,  “Urgensi  Pencegahan  dan  Pengendalian  Risiko  Infeksi  Leishmaniasis  atas Kontingen Garuda di Lebanon,” J. Kesehat. Lingkung. Indones., vol. 18, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.14710/jkli.18.1.34- 41.
[2] A. Oryan and M. Akbari, “Worldwide risk factors in leishmaniasis,” Asian Pac. J. Trop. Med., vol. 9, no. 10, pp. 925– 932, 2016, doi: 10.1016/j.apjtm.2016.06.021.
[3] D. Gebremichael Tedla, F. H. Bariagabr, and H. H. Abreha, “Incidence and Trends of Leishmaniasis and Its Risk Factors in Humera, Western Tigray,” J. Parasitol. Res., vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/8463097.
[4] World Health Organization, “Control of the leishmaniases.,” World Health Organ. Tech. Rep. Ser., no. 949, pp. 22–26, 2010.
[5] N. M. Abd El-Salam, S. Ayaz, and R. Ullah, “PCR and microscopic identification of isolated Leishmania tropica from clinical samples of cutaneous leishmaniasis in human population of kohat region in khyber Pakhtunkhwa,” Biomed Res. Int., vol. 2014, 2014, doi: 10.1155/2014/861831.
[6] F.  Ekawasti  and  E.  Martindah,  “Awareness  of  the  existence  of  Leishmaniasis  as  Protozoan  Zoonosis  in  Indonesia,” Indones. Bull. Anim. Vet. Sci., vol. 30, no. 2, pp. 79–90, 2020, doi: 10.14334/wartazoa.v30i2.2511.
[7] A. Fadli, “Sistem Pakar Dasar,” pp. 1–8, 2010.
[8] M. J. Tobin, “Asthma, Airway Biology, and Nasal Disorders in AJRCCM 2003,” Am. J. Respir. Crit. Care Med., vol. 169, no. 2, pp. 265–276, 2004, doi: 10.1164/rccm.2312011.
[9] A. Sianturi, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Jahit Janome Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Naïve Bayes,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 3, pp. 201–208, 2021.
[10]  S. W. Nasution, N. A. Hasibuan, and P. Ramadhani, “Sistem Pakar Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. I, no. 1, pp. 52–56, 2017.
[11]  M.  Nugraheni,  “Rancangan  Case-Based  Reasoning  Menggunakan  Sorenson  Coefficient,”  vol.  6,  no.  1,  pp.  612–616, 2012.
[12]  S. Fidyaningsih, F. Agus, and D. cahyadi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Case-Based Reasoning,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. ISSN 2540 – 7902 Vol., vol. 1, no. 1, pp. 113–119, 2016.
[13]  Faza Akmal and Sri Winiarti, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Lambung Dengan Implementasi Metode CBR (Case-Based-Reasoning) Berbasis Web,” J. Sarj. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 119–129, 2014.
[14]  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, pp. 57–62, 2015, doi: 10.20895/infotel.v6i2.74.

## 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.v7i2.6057
[15]  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, doi: 10.33096/ilkom.v12i1.506.25-31.
[16]  M. S. Amonius Asmin Hardi Saputra Gulo1, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hemofilia Pada Manusia Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” J. Pelita Inform., vol. 6, no. 3, pp. 278–283, 2018.
[17]  A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” vol. 4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[18]  M. Zunaidi, U. Fatimah, S. Sitorus, and A. H. Nasyuha, “Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” vol. 5, pp. 1302–1308, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3225.
[19]  A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[20]  W. O. Anggraeni and Y. Nurdian, “Penyakit Tropis yang Terabaikan: Leishmaniasis Donovani,” Res. Gate, no. October, p. 6, 2018.
[21]  L. Tomassone et al., “Neglected vector-borne zoonoses in Europe: Into the wild,” Vet. Parasitol., vol. 251, no. December 2017, pp. 17–26, 2018, doi: 10.1016/j.vetpar.2017.12.018.
[22]  G.  Santos-Gomes,  S.  Gomes-Pereira,  L.  Campino,  M.  De  Almeida  Araújo,  and  P.  Abranches,  “Performance  of immunoblotting  in  diagnosis  of  visceral  leishmaniasis  in  human  immunodeficiency  virus-Leishmania  sp.-coinfected patients,” J. Clin. Microbiol., vol. 38, no. 1, pp. 175–178, 2000, doi: 10.1128/jcm.38.1.175-178.2000.
[23]  M.  A.  Irfandi,  A.  Romadhony,  and  S.  Saadah,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Dan  Mulut Menggunakan Metode Hybrid Case-Based Dan Rule-Based Reasoning,”  no.  January,  2015,  doi: 10.21108/indosc.2015.19.
[24]  S. Muzid, “Teknologi Penalaran Berbasis Kasus (Case Based Reasoning) Untuk Diagnosa Penyakit Kehamilan,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., vol. 2008, no. Snati, pp. 1907–5022, 2008.