## IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING UNTUK DIAGNOSA GIZI BURUK PADA ANAK
Yuliana 1) , Listra Firgia 2) Vera Wati 3)
1,2 Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana email: yuliana@shantibhuana.ac.id , listra@shantibhuana.ac.id
3 Smart City Information System, Universitas Tunas Pembangunan Surakarta email: vera.w@lecture.ac.id

## Abstract
Malnutrition  is  a  problem  experienced  by  children  in  Indonesia,  one  of  which  is  stunting.  The  role  of Community  Health  Center  is  needed  in  overcoming  malnutrition  rates  in  toddlers.  This  research  was conducted  by  implementing  machine  learning  using  the  case-based  reasoning  method  to  diagnose malnutrition  in  children.  This  research  aims  to  reduce  stunting  experienced  by  the  community  around Bengkayang Regency. The purpose of this study was to determine the diagnosis of malnutrition in children at the Bengkayang Health Center. The output of this study is to be able to diagnose malnutrition in children using the case-based reasoning method and the system designed is used as a reference for addressing child development. The variables used in implementing the system are name, age, gender, height, and weight. Then the learning machine looks for the closest case to see the value closest to the stunting problem, so the result is the same. In solving cases by calculating the similarity value, it was found that the new case had similarities with case 04 which was diagnosed with Scurvy Vitamin Deficiency with a similarity value of 0.545454545 or 54.54%.

## Keywords: Machine Learning, CBR, Malnutrition
1. PENDAHULUAN Pertumbuhan pada Anak yang disebabkan oleh gizi buruk, infeksi yang berulang (ispa,  batuk  kronis)    dan  simulasi  psikososial (kemampuan  kognitif,  motorik,  sosial  emosi anak)    yang  kurang  layak.  Dan  jika  memiliki tinggi badan lebih dari -2 standar deviasi median pertumbuhan  anak  yang  telah  ditetapkan  oleh WHO  maka  dikatakan  mengalami  stunting  [1], [2], [3].
Permasalahan  stunting  di  Indonesia merupakan perhatian khusus yang perlu penanganan  tepat.    Berdasarkan    data    survei status  Gizi  Balita  Indonesia  pada  tahun  2019 hasil    angka  prevalensi  stunting  terdata  sebesar 27,67  %.  Hasil  angka  tersebut  masih  diatas standar yang telah ditetapkan oleh WHO bahwa prevalensi  pada  negara  tidak  boleh  melebihi angka 20 %. Artinya,  sekitar  1- 4 jumlah  anak pada umur balita  atau  lebih  dari  8  juta  anak
balita  di  Indonesia  mengalami  gagal  tumbuh ( stunting ), kekurangan asupan gizi [2].
Akibat    Kekurangan    gizi  pada  anak tentunya  menjadi  perhatian  penting  bagi orangtua.  Menjadi  seorang  anak,  semestinya memiliki  hak  atau  hidup  yang  baik,  dengan bertumbuh kemudian berkembang secara normal dan  juga  optimal.  Kurangnya  pemberian  asupan gizi    pada    anak    bisa  menyebabkan    masalah pertumbuhan  gizi    yang    tentunya    akan mengganggu  tumbuh  kembang  anak  maka, sangat  perhatian  khusus  dalam  melakukan penanganan  upaya  perbaikan  gizi.  Masalah  gizi buat  pertumbuhan  anak  dapat  mengakibatkan terserang  berbagai  penyakit;  seperti  kegagalan tumbuh  kembang  anak  baik  secara  mental maupun  fisik,  Kekurangan  asupan gizi  atau  gizi buruk,  anak  yang  dilahirkan  sebelum  waktunya ( prematur ),  BBLR  (Bayi  Berat  Lahir  Rendah), anak  dengan  riwayat  alergi  susu  sapi,  gangguan metabolik .  Masalah  lain  berdampak  besar  pada
angka    kejadian  stunting.  Dengan  melakukan pemantauan  peningkatan  pertumbuhan  balita, posyandu,  peningkatan    akses  pelayanan pengobatan  anak  balita  sakit,  peningkatan kualitas air minum rumah tangga, perilaku BAB yang benar, pemberian BANSOS. Agar  tercipta tumbuh kembang anak yang sehat untuk penerus generasi bangsa yang sehat [4], [5] .
Dalam    penelitian    ini    menerapkan Teknologi    Informasi    berbasis Artificial Intelligence pada  bidang Machine  Learning diterapkan  pada  berbagai  masalah  dalam mengklasifikasi  agar  mendapatkan  metode  yang cocok. Dalam topik penelitian pada gizi balita di Puskesmas Salissingan Sulawesi Barat dilakukan perbandingan  pada  metode support  vector machine dan Artificial Neural Network [6], [7], [8], [9].
Mendeteksi  Gizi    buruk    balita menggunakan  Algoritma naive  bayes  classifier berbasis  sistem  pakar  menghasilkan  penemuan yang  memanfaatkan  informasi  awal  dalam mendeteksi 24 gejala gizi buruk [10]. Menentukan nilai gizi buruk balita menggunakan Algoritma K-Means  Clustering yang  dilakukan pengelompokan  data  berukuran  besar  dengan kecepatan pada pemrosesan sehingga menempatkan  objeknya  ke  dalam  kelas  yang sama. Dalam tahap pengelompokan ( klasterisasi ) nilai gizi  menggunakan acuan parameter; BB dan TB anak. Hasil terdapat 30% balita obesitas  dan 11% kekuranan gizi, maka diperlukan penanganan  dan  perhatin  oleh  kader  posyandu dan puskesmas [11].
Untuk    membedakan    dari    peneliti sebelumnya  dalam   penelitian  ini,  yang  perlu ditindaklanjutkan  adalah  menganalisis  penyakit yang menghambat pertumbuhan gizi pada  anak di    Daerah    perbatasan    yaitu    Kabupaten Bengkayang.  Penyelesaian  permasalahan  dalam penelitian    ini,    maka    dilakukan    pendekatan metode    Case    based    reasoning,    kemudian    di selesaikan  berdasarkan    kondisi  pasien  dengan mengelompokkan  kategori  kasus  atau  penyakit yang di derita pasien. Dari hasil pengelompokan kategori  penyakit  tadi,  maka  model  teknologi machine learning  bertugas mengenali pola dalam
data penyakit, lalu di ubah untuk di pelajari oleh komputer  berdasarkan  data    yang    sudah  ada (dataset),  agar  data  tersebut  dapat  digunakan beberapa tahun yang akan datang.
Anak    merupakan  aset    suatu  keluarga, bangsa    dan    generasi    penerus  yang    akan menentukan  masa  depan  negara.  Oleh  karena itu,  perhatian  dan  harapan  yang  besar sangat perlu diperhatikan kepada anak.  Dalam isi UUD 1945,  pada  pasal  28B  ayat  2  dikatakan  “Setiap Anak berhak atas kelangsungang hidup, tumbuh dan  berkembang  serta  berhak  atas  perlindungan dari  kekerasan  dan  diskriminasi.  Dalam melihat perkembangan  seorang  anak  yang  mengalami gizi    buruk,  biasanya  kondisi  pertumbuhan  gizi anak    yang  sangat  kurus,  terjadi  pembengkakan pada kedua punggung kaki, kondisi BB menurut panjang  badan atau berat badan dibanding tinggi badan kurang dari -3 standar dan lingkar lengan atau kurang dari 11,5 cm dalam usia 6-59 bulan [12].
Machine Learning merupakan ilmu yang mempelajari  bagaimana  peran  manusia  bisa menggantikan  mesin  atau  komputer  dalam mengambil  tindakan  atau  keputusan  [13]. Keputusan  yang  diambil  berdasarkan  data  yang telah di olah, kemudian data tersebut di ekstraksi pengetahuannya  hingga  hasil  outputnya  sesuai. Jadi,  secara  umum  machine  learning  adalah pembelajaran mesin. Mesin yang dapat menciptakan  mesin  (komputer),  mesin  yang meniru cara manusia  belajar dari data yang ada, kemudian  mampu  membuat  keputusan  secara mandiri  tanpa  perlu  diprogramkan  lagi  hingga menghasilkan  pengetahuan,  pengetahuan  yang didapatkan dari suatu pola, pola yang didapatkan dari  kumpulan  data.  Terdapat  tiga  komponen dasar  dalam Machine  Learning yaitu  algoritma matematis,  prosesor  komputer  dan  data  [14], [15], [16].
Terdapat  beberapa  langkah  penting dalam proses Machine learning yaitu : (1) Data dikumpulkan;  misalnya ada suatu lembaga yang memiliki  data  transaksi  pada  tahun  2020  dan tahun 2021. Kemudian data di prediksi apakah di tahun berikutnya yaitu 2022 akan meningkatkan keuntungan.  (2)  Dataset;  kumpulan  data  yang
tersusun  secara  struktural  yang  didapatkan  dari informasi  sebelumnya  hingga  dapat  dikelola kemudian digabungkan kedalam beberapa kategori  atau  pengelompokan.  (3)  Abstraksi; proses  data  dan  program  komputer  dalam penerjemah  data  menjadi  model  yang  lebih umum.    (4).  Generalisasi:  proses  yang menggunakan model hasil abstraksi sebagai dasar pembuatan keputusan atau kesimpulan [13].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  dilakukan  dengan mengurai seluruh kegiatan yang akan dilaksanakan  selama  penelitian  berlangsung, maka berikut dibuat alur pelaksanaannya:
Gambar 1. Alur Pelaksanaan Penelitian
Penjelasan pada gambar tahapan penelitian diatas adalah sebagai berikut:
1. Tahapan Mendeskripsi dan menganalisa ruang lingkup permasalahan.
Menentukan tahapan proses dalam
mendiagnosa gizi buruk pada anak berdasarkan data pasien, data gejala dan data kasus  lama  yang  sudah  ada  sehingga  dapat dianalisa hingga menghasilkan informasi dan pengetahuan.
2. Mempelajari Studi Literatur Mencari  dan  mempelajari  literatur  yang berkaitan dengan Teknologi Machine
Learning menggunakan  metode case  based reasoning yaitu melakukan review jurnal dan mencari  bahan  buku  yang  berkaitan  dengan penelitian.  Mengamati  kondisi  lingkungan:
mempelajari  dan  memahami  permasalahan dibidang  kesehatan  mengenai  diagnosa  gizi buruk  pada  anak  dengan  mengumpulkan sumber data gizi anak berkaitan dengan topik penelitian  yang  dilaksanakan  di  Puskesmas daerah domisili.
3. Mengumpulkan Data
Data  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini adalah data kasus penderita gizi buruk anak yang didapat dari  rekam  medis  pasien  yang  berobat  ke Puskesmas
Bengkayang.
Melakukan
observasi  dengan  mohon  ijin  kepada Pimpinan Puskesmas  tujuannya  menjelaskan akan melakukan penelitian dan membutuhkan data  mengenai  gizi  buruk  anak.  Melakukan wawancara  kepada  bagian  spesialis  gizi  di Puskesmas  untuk  mengetahui  tentang  gizi buruk  pada  anak  berdasarkan  data  pasien, data gejala dan data kasus lama.
4. Menganalisa Data
Data  Pasien  Gizi  buruk  anak  di  olah menggunakan Machine  Learning untuk menghasilkan  informasi.  Namun  tidak hanya sekedar informasi saja, tapi informasi tersebut harus  dijadikan  pengetahuan.  Pengetahuan tersebut  diolah  atau  di  ekstraksi  dengan menggunakan  metode  CBR (Case  Based Reasoning).

## Case Based Reasoning
Cara  pendekatan  dalam    menyelesaikan suatu  permasalahan (problem  solving) dengan acuan solusi yang didapatkan dari permasalahan sebelumnya.    Maka  digunakan  metode Case based  reasoning untuk  menyelesaikan problem solving tadi.  Metode  CBR  ini  merupakan  cara dalam  penalaran  atau  berlogika,  ketika  manusia melakukan    proses  berfikir    untuk    membuat kesimpulan    berupa  pengetahuan.    Metode    ini mengajarkan agar kita bisa memperluas pengetahuan dengan cara menyimpan pengalaman  baru    ke    dalam    memori    otak
manusia  atau  basisdata  yang  fungsinya  untuk digunakan  dalam menyelesaikan  masalah  baru. Contoh    pada    bidang    kedokteran    metode    ini digunakan  untuk menganalisis  penyakit  kanker berdasarkan    kondisi    pasien    dengan mengelompokkan  kategori kasus. [17]
Gambar 2. Cara Kerja CBR
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  tersebut teknik  CBR    menggunakan  empat  siklus  cara kerja [17], [18], [19], [20], [21] :
1. Menemukan  kasus  lama  yang  mirip  dengan kasus  baru  istilah  ini  disebut Retrieve ( Memperoleh kembali),
2. Akan menggunakan kembali solusi dari kasus lama untuk menyelesaikan kasus baru istilah ini disebut Reuse ( Menggunakan kembali),
3. Sebagai syarat ketahap berikutnya, dilakukan adaptasi  dan  revisi  atas  solusi  pada  kasus lama yang telah diusulkan agar sesuai dengan situasi  sekarang,  istilah  ini  disebut Revise (meninjau kembali atau memperbaiki),
4. Dengan  menyimpan  solusi  kasus  baru menjadi  kasus  kedalam  basis  kasus  untuk digunakan  pada  penyelesaian  masalah  baru dimasa  yang  akan  datang,  istilah  ini  disebut
Retain ( menyimpan ).

## Tahapan Perancangan Sistem
Pada tahapan ini yang akan dilaksanakan selama  penelitian  berlangsung,  maka  berikut dibuat  alur flowchart penelitian  menggunakan metode case based reasoning :
Gambar 3. Flowchart Sistem Menggunakan Metode CBR

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  mendiagnosa  Gizi  Buruk  Pada Anak (Objek Penelitian Puskesmas Bengkayang) bahan  data  yang  diperlukan  untuk  bisa  ketahap berikutnya.  Selanjutnya  data  sampel  dalam Implementasi Clustering  Machine  Learning dengan  model case  based  reasoning untuk mendiagnosa  gizi  buruk  pada  anak  (studi  kasus Puskesmas Bengkayang) adalah:
Tabel 1 . Kumpulan Data Gejala
idGejala  Kumpulan Nama Data Gejala G01 Menderita Diare kronis G02 Infeksi saluran pernafasan (ISPA) G03 Mengalami Cacat Intelektual G04 Tumbuh kembang terhambat G05 Merasakan Pusing  terus-menerus  atau sakit kepala, infeksi, sakit dada, sesak napas, insomnia dan kulit pucat.
G06 Kekurangan Energi /Tidak semangat G07 Kondisi Kulit kering G08 Kondisi Rambut rapuh G09 Perut merasa sangat lapar G10 Perubahan Rambut kering, jarang, dan rontok bahkan berubah warna menjadi putih atau kuning kemerahan seperti rambut jagung G11 Muncul pada kulit ruam atau dermatitis, muncul bintik merah G12 Lebih Cerewet G13 Terlihat lesu dan selalu mengantuk G14 Gangguan tumbuh kembang, termasuk BB dan TB  tidak bertambah G15 Perut membesar (buncit) G16 Kadar albumin darah rendah (hipoalbuminemia) G17 Terjadi Infeksi   terus menerus akibat lemahnya kekebalan tubuh G18 Kondisi Kuku pecah dan rapuh G19 Penurunan massa otot, nyeri  otot dan sendi G20 Susah berjalan, otot kaki kaku G21 Kaki dan tangan mati rasa atau kesemutan,  (kaku) G22 Kesulitan  bicara (gagap) G23 Muntah G24 Nistagmus (bola mata bergetar) G25 Kelelahan, lemah, letih dan lesu G26 G27 Pendarahan  dan pembengkakan pada gusi terjadi gusi bengkak dan sakit, G28 Hilangnya nafsu makan, G29 BB turun G30 Tubuh lemah dan lesu, merasa sangat letih, G31 Detak jantung cepat, G32 Nyeri dan radang lidah, G33 Tangan dan kaki dingin, Tabel 2. Data Penyakit idPenyakit Kumpulan Nama Penyakit P01 Marasmus P02 Kwashiorkor: kekurangan protein P03 Beri-beri
P04 Skorbut (scurvy) Defisiensi Vitamin P05 Anemia
Tabel 3. Solusi atau Pencegahan Kode saran
Pencegahan S01 Pencegahan : mengkonsumsi asupan makanan protein tinggi.
Saran : Konsumsi daging, telur, susu, keju, ikan, biji-bijian, kacang dan kedelai
S02 Pencegahan :    menjalani  pola  asupan makanan sehat dan gizi seimbang. Saran :  Konsumsi  makanan  4  sehat  5 sempurna
S03 Pencegahan :
Memerlukan asupan makanan kaya vitamin B1,
Saran :  Konsumsi  Sereal,  Beras,  Daging sapi,  ragi,  susu,  biji-bijian,  gandum,  buah jeruk, kacang-kacangan.
S04 Pencegahan : Bawa anak untuk Konsultasi ke  Medis  atau  Dokter  Anak  untuk mencegah  terjadinya  penyakit  Defisiensi Vitamin Saran :  Konsumsi    Makanan  yang mengandung  Vit  C,  buah-buahan:  tomat, brokoli, kiwi, stroberi, lemon, jeruk, limau, kubis,  paprika,  nanas,  pepaya,  mangga, blewah, kembang kol, dan bayam.
S05 Pencegahan :  Ibu  bisa  bawa  anak  untuk Konsultasi  ke  medis  atau  ke  dokter  untuk penanganan lebih lanjut.
Saran :  Ibu dapat  melakukan  pemeriksaan darah  lengkap,  zat  besi,  biopsi  jaringan, untuk  memastikan  Si  Kecil  menderita anemia atau tidak.
S06 Pencegahan : mengkonsumsi suplemen zat besi atau makanan yang kaya akan zat besi, Saran :  Konsumsi  Lauk  pauk,Seafood, ikan,  hati  ayam  atau  sapi,  tahu,  tempe, telur,  kacang-kacangan,  biji-bijian,  beras merah, dan sayur-sayuran hijau
Langkah  selanjutnya  pada  Kasus  baru dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  metode Case Based Reasoning (CBR), dengan memperhatikan Similirality antara  data  kasus lama  dengan  kasus  baru.  Kemudian  hasil  dari kasus  yaitu  data  nilai  tertinggi  akan  dianggap
sebagai  keputusan  terakhir  atau  hasil  akhir  dari kasus baru.  Jika tidak ada kasus lama yang cocok dengan kasus baru, maka kasus baru akan diinput kedalam  database  sebagai  pengetahuan  baru, untuk dijadikan  bahan yang serupa dengan kasus.

## Implementasi Sistem
Tahapan Implementasi Metode Case Based ReasoningMetode Case Based Reasoning menyelesaikan permasalahannya dengan mencari kasus yang sama di masa lampau (kasus lama) kemudian kasus tersebut akan digunakan kembali pada masalah kasus yang baru. Berikut adalah proses menyelesaikan kasus pada diagnosa gizi buruk anak:
1. Tahap Retrieve
Dalam  analisis  penentuan  bobot  di lakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta pengetahuan yang diperoleh  dari  seorang  pakar. Bobot pada tabel berikut merupakan bobot yang diberikan pakar[22] :
Tabel 4. Bobot gejala / Bobot Parameter Gejala Bobot Gejala Buruk 5 Gejala Kurang 3 Gejala Baik 1

## Perhitungan Similarity (Nilai kemiripan)
Pada tahap Retrieve dilakukan perhitungan similarity untuk mencari nilai yang paling mirip, berikut adalah tahapan penyelesaiannya:
a. Penyelesaian Kasus 01
Tabel 5. Kasus 01
Pasien Anak Laki-laki, 4 Tahun GEJALA: BOBOT Menderita Diare kronis 5 Infeksi saluran pernafasan (ISPA) 5 Mengalami Cacat Intelektual 5 Tumbuh kembang terhambat 3
Merasakan Pusing  terus-menerus atau sakit kepala, infeksi, sakit dada, sesak napas, insomnia dan kulit pucat. 1 Kekurangan Energi /Tidak semangat 3 Kondisi Kulit kering 1 Kondisi Rambut rapuh 1 Perut merasa sangat lapar 1 Tabel 6. Kasus Baru (X)
Pasien Anak Laki-laki, 7 Bulan BB/TB anak memiliki kondisi di bawah kurva pertumbuhan Kurang nafsu makan atau tidak selera Tumbuh kembang terlambat Mudah merasa lelah dan terlihat lesu dan tidak berdaya Lebih rewel (cerewet)
Kurang perhatian terhadap lingkungan sekitar
Kulit dan rambut tampak kering Rambut rontok dan rapuh Pipi dan mata terlihat cekung (pucat) Jaringan lemak dan otot berkurang Area Mulut dan gusi mudah terluka Rentan terkena infeksi karena menurunnya sistem kekebalan tubuh Proses penyembuhan luka lambat
Perhitungan Similarity (X, Kasus 01)
=(0x5)+(0x5)+(0x5)+(1x3)+(0x1)+(0x3)+(1x1)+(1 x1)+(0x1) =5+5+5+3+1+3+1+1+1 =0+0+0+3+0+0+1+1+0 25 =5/25 0,2

## b. Penyelesaian  Kasus 02
Tabel 7. Kasus 02
Pasien Anak Perempuan,  3 Tahun
GEJALA: BOBOT Perubahan Rambut kering, jarang, dan rontok bahkan berubah warna menjadi putih atau kuning kemerahan seperti rambut jagung 3 Muncul pada kulit ruam atau dermatitis, muncul bintik merah 3 Lebih Cerewet 1 Terlihat lesu dan selalu mengantuk 1 Gangguan tumbuh kembang, termasuk BB dan TB  tidak bertambah 3 Perut membesar (buncit) 3
Kadar albumin darah rendah (hipoalbuminemia) , 5 Infeksi yang terjadi terus menerus akibat lemahnya kekebalan tubuh, 5 Kondisi Kuku pecah dan rapuh, 3 Penurunan massa otot, nyeri  otot dan sendi 5 Menderita Diare kronis 5 Perhitungan kasus baru (X) pada Tabel 6. Kasus Baru (X) Similarity (X, Kasus 02)
=(1x3)+(0x3)+(1x3)+(1x1)+(1x3)+(0x3)+(0x5)+(1x5
)+(0x3)+(1x5)+(0x5) = 37 =3+0+3+1+3+0+0+5+0+5+0 0,540540541

## c. Penyelesaian Kasus 03
Tabel. 8 Kasus 03 Pasien Anak Perempuan, 2 Tahun GEJALA: BOBOT Susah berjalan, otot kaki kaku 5 Kaki dan tangan mati rasa atau kesemutan,  (kaku) 5 Penurunan massa otot, nyeri otot dan sendi 3 Kesulitan  bicara (gagap) 5 Muntah 3 Nistagmus (bola mata bergetar) 5
Perhitungan kasus baru (X) pada Tabel 6.
Similarity (X, Kasus 03)
=(0x5)+(0x5)+(1x3)+(0x5)+(0x3)+(0x5) 26 =0+0+3+0+0+0 0,115384615
d. Penyelesaian Kasus 04
Tabel 9. Kasus 04 Pasien Anak Laki-laki, 1 Tahun GEJALA: BOBOT Penurunan massa otot, nyeri  otot dan sendi 1 Kelelahan, lemah, letih dan lesu 1 Muncul pada kulit ruam atau dermatitis, muncul bintik merah 1 Pendarahan  dan pembengkakan pada gusi terjadi gusi bengkak dan sakit, 3 Hilangnya nafsu makan, 1
BB turun 1 Menderita Diare kronis 3
Perhitungan kasus baru (X) pada Tabel 6.
Similarity (X, Kasus 04) =(1x1)+(1x1)+(0x1)+(1x3)+(1x1)+(0x1)+(0x3) 11 1+1+0+3+1+0+0
0,545454545

## e. Penyelesaian Kasus 05
Tabel 10. Kasus 05
Pasien Anak Perempuan, 1 Tahun GEJALA: BOBOT Kelelahan, lemah, letih dan lesu 1 Terlihat lesu dan selalu mengantuk 1 Kaki dan tangan mati rasa atau kesemutan,  (kaku) 1 Hilangnya nafsu makan, 1 Detak jantung cepat, 1 Kondisi Kuku pecah dan rapuh 3 Kaki dan tangan mati rasa atau kesemutan,  (kaku) 1 Pusing atau sakit kepala, infeksi, sakit dada, sesak napas, insomnia dan kulit pucat. 3 Perhitungan kasus baru (X) pada Tabel
6. Similarity (X, Kasus 05)
Similarity (X, Kasus 05) =(1x1)+(0x1)+(0x1)+(1x1)+(0x1)+(0x3)+ (0x1)+(1x3)
12
1+0+0+1+0+0+0+3 0,416666667

## 2. Tahap Reuse
Pada  tahapan Reuse,  informasi  pada kasus  lama akan digunakan kembali berdasarkan perhitungan yang  telah  dilakukan  menggunakan  bobot masing-masing  gejala.  Hasil  dari  perhitungan similarity sebagai berikut:
Tabel 11. Nilai similarity Kasus Nilai kemiripan Kasus 01 0,2 Kasus 02 0,540540541
Kasus 03 0,115384615 Kasus 04 0,545454545 Kasus 05 0,416666667

## 3. Tahap Revise
Tahap revise dalam  pemeriksaan  dan pengujian  terhadap  hasil  yang  didapatkan,  jika dalam  tahap  sebelumnya  pada  kasus  baru  tidak memiliki kemiripan pada kasus lama, maka kasus baru  akan  dijadikan  pengetahuan  baru  atau sumber  untuk  digunakan  pada  kasus  yang  akan datang.
Dalam implementasi yang telah dilakukan  dengan  menerapkan  metode case based  reasoning pada  penelitian  ini,  kasus  baru mendapatkan  kemiripan  dengan  kasus  04  di diagnosa  Skorbut  ( scurvy )  Defisiensi  Vitamin dengan nilai similarity sebesar 0,545454545 atau 54,54%

## 4. Tahap Retain
Tahap Retain bertugas menyimpan kasus baru sebagai bahan sumber pengetahuan baru dari sistem.  kasus  baru  yang  telah  di  input  harus memiliki  tingkat  keakuratan  tinggi  setelah melalui  tahap  revise.  dalam  tahapan  retain  akan ditambahkan  pengetahuan  yang  berkaitan  pada solusi  dan  aturan  agar  digunakan  untuk  kasus berikutnya.

## Tampilan Halaman Utama pada  Aplikasi
Tampilan halaman utama pada gambar 3. sistem berbasis  website,  ketika  pengunjung  ingin membuka  sistem,  maka  yang  ditampilakn pertama adalah tampilan halaman utama.

## Gambar 3. Beranda
Halaman  untuk  admin  terdapat  dalam  gambar  4 yang  tugas  admin  adalah  menginput  data penyakit, gejala dan solusi dan perhitungan bobot dalam sistem.

## Gambar 4. Halaman Admin
Pada gambar 5 halaman gejala untuk menginput data-data gejala ke dalam sistem .
Gambar 5. Halaman Gejala
Gambar 6. Halaman Penyakit dan solusi

## 4. KESIMPULAN
Ada  pun  kesimpulan  yang  dapat  dibuat adalah sebagai berikut:
1. Hasil  luaran  penelitian  adalah  mendiagnosa gizi  buruk  pada  anak  dengan  menyelesaikan
permasalahan  menggunakan  bantuan  metode case    based    reasoning dan    sistem    yang dirancang  digunakan  sebagai  acuan  untuk memantau tumbuh kembang anak.
2. Variabel yang digunakan dalam mengimplementasi system dalam
penyelesaian kasus adalah nama pasien, umur pasien,  jenis  kelamin,  TB  dan  BB  pasien. Kemudian machine  learning mencari  kasus yang  mendekati  untuk  melihat  nilai  yang paling    mendekati  permasalahan  stunting maka hasilnya adalah nilai-nilai similarity.
3. Dalam penyelesaian kasus melalui
perhitungan  nilai  kemiripan,  didapatkan dalam  data  kasus  baru  yang  memiliki kemiripan yaitu kasus 04 di diagnosa Skorbut ( scurvy )  defisiensi  Vitamin  dengan  nilai similarity sebesar 0,545454545 atau 54,54%

## 5. REFERENSI
[1] Itsojt,  “Angka  Stunting  Balita  di Indonesia Masih Tinggi,” its.ac.id , 2021.
[Online]. Available: https://www.its.ac.id/news/2021/10/16/an gka-stunting-balita-di-indonesia-masih- tinggi/.
[2] Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan,  “Survei  Status  Gizi  2007  - 2020,” no. September, pp. 15–17, 2021.
[3] V.  Herliansyah,  R.  Latuconsina,  and  A. Dinimaharawati, “Prediksi Stunting Pada Balita  Dengan  Menggunakan  Algoritma Klasifikasi  Naïve  Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 6642–6649, 2021.
[4] A.  Sudianto,  M.  Wasil,  and  M.  Mahpuz, “Penerapan  Sistem  Informasi  Geografis dalam  Pemetaan  Sebaran  Kasus  Gizi Buruk,” Infotek    J.  Inform.  dan  Teknol. , vol.  4,  no.  2,  pp.  142–150,  2021,  doi: 10.29408/jit.v4i2.3559.
[5] K.  Rustikawati,  D.  Setyowati,  and  N. Herawati,  “Sistem  Informasi  Geografis Status  Gizi  Buruk  Balita  Di  Dinas Kesehatan  Kota  Yogyakarta  Berbasis
Mobile Android,” J. Teknol. , vol. 12, pp. 153–158, 2019.
[6] H.  Hananti  and  K.  Sari,  “Perbandingan Metode  Support  Vector  Machine  (SVM) dan  Artificial  Neural  Network  (ANN) pada Klasifikasi Gizi Balita,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2021, no. 1, pp. 1036–1043,
2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2021i1.1014. [7] P. . Bedy Purnama, S.Si MT,
Implementasi  Artificial  Intelligence  dan Machine Learning , Oktober 20. Bandung: Informatika Bandung, 2021.
[8] I.  S.  dan  D.  A.  Kristiyanti, MACHINE LEARNING  untuk  pemula .  Bandung:
Informatika Bandung, 2022.
[9] Suyanto, Artificial Intelligence Searching,
Reasoning,  Planning,  dan  Learning Revisi Kedua , 2nd ed. Bandung:
Informatika Bandung.
[10] A.  S.  R.  Sinaga  and  D.  Simanjuntak, “Sistem Pakar Deteksi Gizi Buruk Balita Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Inkofar , vol. 1, no. 2, pp. 54–60, 2020, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.110.
[11] E.  Irfiani  and  S.  S.  Rani,  “Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol.  6,  no.  4,  p.  161,  2018,  doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
[12] K.  K.  RI,  “Peraturan  Menteri  Kesehatan RI  tentang  Penanggulangan  Gizi  Pada Anak akibat Penyakit,” 2019.
[13] M.  S.  Dios  Kurniawan, Pengenalan
Machine Learning dengan Python . Jakarta: Percetakan PT. Gramedia, Jakarta, 2020.
[14] A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S. Rafika,  “Pemanfaatan  Machine  Learning dalam  Berbagai  Bidang:  Review  paper,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf. Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  75–82,  2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[15] S.  S.  I.  Heni  SulastriHusni  Mubarok,
“Implementasi Algoritma Machine
Learning Untuk Penentuan Cluster Status Gizi Balita,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol.
5 Nomor 2, 2021.
[16] I.  D.  Ozan  Okudan,  Cenk  Budayan,  “A knowledge-based  risk  management  tool for construction projects using case-based reasoning,” sciencedirect , vol. 173, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.1147 76.
[17] N.  Irfansyah,  “Case  based  reasoning,” https://students.warsidi.com/ ,
2017.
[Online].
Available: https://students.warsidi.com/2017/06/pen gertian-dan-cara-kerja-case-based- reasoning.html.
[18] M.  Jurnal,  S.  Informasi,  J.  Misi,  J. Manajemen,  I.  Dan,  and  S.  Informasi,
“PEMBOBOTAN MENGGUNAKAN PAIRWISE COMPARISON PADA CASE BASED REASONING REKOMENDASI HOTEL,” vol. 4, no. 1, 2021.
[19] P.  Bidang  and  K.  Sains,  “Sistem  Cerdas Pengelompokan  Mahasiswa  Berdasarkan
Prediksi Performa Belajar Dengan Metode  Case  Based  Reasoning,” Edik Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  13–26,  2021, doi: 10.22202/ei.2021.v8i1.5030.
[20] Y.  S.  R.  Nur,  A.  Burhanuddin,  D.  Aldo, and  W.  Lelisa  Army,  “Sistem  Pakar Deteksi  Penyakit  Bawang  Merah  dengan
Metode Case Based Reasoning,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1356,
2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4180.
[21] I. Darwanto and R. Fidiawati,
“Implementasi  Metode  Case  Based Reasoning  dan  K-Nearest  Neighbor dalam  Sistem  Diagnosa  Penyakit  dan Hama pada Tanaman Karet,” Dunia Ilmu , vol. 1, no. 1, pp. 2021–2022, 2021.
[22] Kemenkes  RI, Pencegahan  dan  Tata Laksana  Gizi  Buruk  Pada  Balita  di
Layanan  Rawat  Jalan  Bagi  Tenaga
Kesehatan . 2020.