## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092

## Penerapan Metode Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Eksantema Berbasis Web
Parwan Harahap * , Jeperson Hutahaean, Muthia Dewi
Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* parwanharahap02@gmail.com, 2 jepersonhutahean@gmail.com, 3 tiadaisu@gmail.com Email Penulis Korespondensi: parwanharahap02@gmail.com, Submitted: 12/08/2022 ; Accepted: 24/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Pada  kondisi  pasien  sekarang  ini  apabila  telah  mengalami  gejala  awal  penyakit  Kulit  akibat  Virus  Eksantema  yang dirasakan tidak dapat secara langsung dapat melakukan konsultasi dengan dokter spesialis penyakit kulit karena mahalnya biaya dan terbatas waktu dokter spesialis dalam melakukan aktifitas di rumah sakit. Sehingga penulis perlu membuat suatu aplikasi sistem pakar  yang  dapat  mengatasi  hal  tersebut.  Melalui  aplikasi  ini,  pengguna  dapat  melakukan  konsultasi  dengan  sistem  layaknya berkonsultasi  dengan  seorang  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala  yang  terjadi  pada  pengguna  serta  menemukan  solusi  atas permasalahan  yang  dihadapi.  Sistem  pakar  ini  dibuat  dengan  memberikan  sesuai  atau  tidak  ataupun  dengan  beberapa  pilihan jawaban yang bersifat anjuran dari gejala yang terjadi. Sistem. Diagnosa penyakit penyakit Kulit akibat Virus Eksantema ini penulis menggunakan metode Case Based Reasoning. Metode CBR adalah suatu teknik pembobotan dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama. Dengan diagnosa berdasarkan data-data yang diberikan berdasarkan kasus maka dapat dianalisa dengan metode CBR menghasilkan penyakit Violia sebesar 44.72 % ebih besar dari penyakit lainya. Dengan hasil analisa tersebut dapat membantu untuk mengambil solusi penanganan masalah ketika pasien menderita penyakit Kulit akibat Virus Eksantema.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Kulit Akibat Virus Eksantema; Diagnosa; Pasien; Case Based Reasoning
Abstract -In the current condition of the patient, if he has experienced early symptoms of skin disease due to the exanthema virus, it is felt that he cannot directly consult with a dermatologist because of the high cost and limited time for specialists to carry out activities in the hospital. So the author needs to make an expert system application that can overcome this. Through this application, users can consult with the system like consulting an expert to diagnose symptoms that occur to users and find solutions to problems encountered. This expert system is made by providing appropriate or not or with several choices of answers that are recommended from the symptoms that occur. System. Diagnosing skin diseases due to exanthema virus, the author uses the Case Based Reasoning method. The CBR method is a weighting technique by comparing new cases with old cases. With the diagnosis based on the data provided by the patients and experts then analyzed by case based reasoning method and stored as a knowledge database in the expert system. So that this expert system can help to take solutions for handling problems when patients suffer from skin diseases due to the Exanthema Virus.
Keywords: Expert System; Skin Diseases Due To Exanthema Virus; Diagnosis; Patients; Case Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  mampu  mengadopsi  proses  dan  cara  berpikir  manusia  yaitu  teknologi Artificial  Intelligence atau Kecerdasan Buatan.  Sistem pakar adalah salah satu bagian dari  kecerdasan buatan yang mengandung pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan berbagai masalah yang bersifat spesifik, dalam hal ini adalah permasalahan kesehatan seperti mendiagnosa penyakit Fungi. Sistem pakar adalah sistem yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  terekam  dalam  komputer  untuk  memecahkan  persoalan  yang  biasanya memerlukan keahlian manusia. Sampai saat ini sudah ada beberapa hasil perkembangan sistem pakar dalam bidang tertentu, salah satunya dalam bidang kesehatan kulit. Kesehatan kulit sangatlah penting bagi manusia, tetapi masih banyak  dari  masyarakat  yang  sering  mengabaikan  kesehatan  kulit  karena  masyarakat  sering  menganggap  remeh penyakit ini. Penyakit kulit di Indonesia pada umumnya lebih banyak disebabkan karena infeksi bakteri, jamur, virus, dan karena dasar alergi, berbeda dengan negara Barat yang banyak dipengaruhi oleh faktor degeneratif. Faktor lain penyakit kulit adalah kebiasaan masyarakat dan lingkungan yang tidak bersih. Penyakit kulit karena vitud eksantema ini merupakan 10 besar penyakit rawat  jalan di kabupaten Asahan tahun 2020 dengan total ada 2.871 kasus. Hasil survei di Indonesia terhadap kesehatan  menunjukkan bahwa 42,8%-96% anak yang termasuk kelompok 0-4 tahun masih mudah terserang penyakit kulit, serta dewasa, dan lansia juga terkena penyakit kulit, dimana penyakit kulit yang sering diderita adalah penyakit kulit yang disebabkan oleh eksantema virus. Jenis-jenis penyakit yang disebabkan oleh eksantema virus contohnya adalah cacar air, campak dan variola[1].
Penyakit  kulit  semacam  ini  banyak  menjadi  sasarannya  adalah  anak-anak,  seperti    cacar  air  yang  memang merupakan penyakit anak-anak yang sudah ratusan tahun dikenal orang. Sebagian masyarakat, khususnya orang tua memang ada yang peduli pada penyakit yang diderita anaknya, tapi karena mahalnya biaya konsultasi dokter spesialis dan  jarangnya  tenaga  dokter  maka  kebanyakan  masyarakat  menyembuhkan  penyakit  cacar  yang  diderita  anaknya dengan cara apa adanya. Pengetahuan masyarakat tentang penyakit disebabkan oleh eksantema virus masih kurang sehingga ketika anak-anak terkena suatu penyakit golongan ini mereka sering salah mengerti dengan menduga bahwa itu  bukan  penyakit  akibat  eksantema  virus  melainkan  penyakit  lain.  Misalnya  kalau  terkena  cacar  air  akan  timbul ruam, masyarakat mengira terkena alergi biasa. Selain itu jenis-jenis penyakit akibat eksantema virus cukup banyak. Umumnya  memiliki  gejala  yang  hampir  mirip.  Padahal  setiap  jenis  penyakit  memiliki  obat  dan  cara  penanganan tersendiri.  Oleh karena itu penelitian dititikberatkan pada pengembangan sistem cerdas berbasis kasus untuk diagnosa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
secara teliti penyakit kulit yang disebabkan oleh eksantema virus. Berdasarkan peneitian yang telah dilakukan Dwi dengan judul Diagnosa Dini Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning bahwa, dengan adanya web system pakar Penyakit Mata ini, pengguna bisa langsung mengecek atau mendiagnosa dirinya sendiri dengan aplikasi web sistem pakar penyakit mata ini selain itu Database KnowLedge berhasil dibangun dan dengan adanya aplikasi sistem  pakar  penyakit  mata  ini,  pasien  mudah  mengetahui  jenis  pentakit  mata.  Berarti  dengan metode  CBR  dapat mendiagnosa  penyakit    dengan  baik.  Seiring  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  informasi  maka keberadaan seorang ahli dapat digantikan oleh komputer. Sistem ini dinamai dengan Sistem cerdas. Karena memiliki sifat komputer maka responnya cepat dan dapat diandalkan setiap saat. Untuk lebih fokus dalam pembangunan sistem cerdas  tersebut,  maka  sistem  akan  dibatasi  untuk mendeteksi  beberapa  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  Eksantema Virus  antara  lain:  Campak  ,  cacar  air,  Variola  (Small  pox,  cacar).  Pendekatan  penalaran  menggunakan  penalaran berbasis kasus ( Case Based Reasoning ), artinya sistem pakar akan melakukan diagnosa dengan cara mencocokkan kasus baru yang hendak didiagnosa dengan mencari  kasus-kasus yang mirip  atau hampir mirip yang sudah pernah direkam dalam sistem[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  memudahkan  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  karena  akan  menjadi  landasan dalam penelitian, dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  telah  digambarkan  di  atas,  maka  dapat  diuraikan  pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini  adalah  menemukan  masalah-masalah  yang  terjadi  dalam mendiagnosa gejala dari penyakit kulit diakibatkan virus eksantema yang dialami pasien sehingga dapat membantu pasien dalam penanganan penyakit tersebut.
b. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  yang  sedang  berjalan.  Dengan  demikian,  diharapkan  peneliti  dapat menemukan  kendala-kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi  untuk  memudahkan  proses  mendiagnosa  penyakit kulit dengan menggunakan data yang telah dikumpul dari pakar yang ada di Rumah Sakit Umum Daerah Abdul Manan Simatupang Kisaran sehingga peneliti dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut.
c. Perancangan Sistem
Suatu tahapan kegiatan yang dilakukan seseorang atau kelompok dalam merancang atau membuat sistem sebelum sistem  dibuat  dengan  tujuan  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  memecahkan  atau  dengan kebutuhan pengguna berkaitan dengan pengolahan, pengelolaan dan perolehan informasi yang diinginkan.
d. Pembangunan Sistem
Tahap  Pembangunan  merupakan  tahap  penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik  kesimpulan.  Sistem  ini diimplementasikan kedalam bahas pemrograman PHP dan database MySQL.
e. Uji Coba Sistem
Uji coba sistem dilakukan setelah pembuatan modul sistem selesai dibuat dengan percobaan pada komputer user interface . Dengan melakukan uji coba ini dapat diketahui kekurangan sistem yang telah dibuat  berjalan dengan baik, apakah sistem yang dibuat sesuai dengan perancangan pada sistem yang dirancang, dan apakah penanganan kesalahan berfungsi dengan baik.
f. Implementasi Sistem
Suatu  proses  untuk  menempatkan  sistem  informasi  baru  ke  dalam  sistem  yang  sudah  ada  (sistem  lama).  Pada kesempatan ini penulis akan membahas tahapan dalam melakukan implementasi sistem pakar.

## 2.2 Metode Case-based Reasoning (CBR)
Case-based  Reasoning (CBR)  adalah  cara  penyelesaian  permasalahan  baru  dengan  cara  mempergunakan  kembali pengetahuan  paling  relevan  yang  telah  dimiliki  saat  ini  yang  selanjutnya  melakukan  proses  adaptasi  terhadap pengetahuan tersebut untuk menyesuaikan dengan permasalahan baru. Case-Based Reasoning adalah metode untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama/sejenis ( similar ) yang pernah terjadi di masa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
lalu kemudian menggunakan pengetahuan/informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah yang baru, atau dengan kata lain menyelesaikan masalah dengan mengadaptasi solusi-solusi yang pernah digunakan di masa lalu.

## 2.2.1 Case Based Reasoning Cycle
Case  Base  Reasoning (CBR)  telah  diaplikasikan dalam  banyak  bidang  yang  berbeda.  Dari  berbagai  bidang aplikasi  tersebut  menunjukan  berapa  luasnya  cakupan  CBR,  kebanyakan  merupakan  aplikasi  dalam  kerangka kecerdasan  buatan.  Bidang  aplikasi  tersebut  antara  lain,  hukum,  kedokteran,  rekayasa,  komputasi,  jaringan komunikasi, desain pabrik, keuangan, penjadwalan, bahasa, sejarah, makanan/nutrisi, penemuan rute dan lingkungan. CBR adalah suatu model penalaran yang penggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan keseluruhannya dengan pemrosesan memori. Tugas tersebut dilakukan dengan memanfaatkan kasus yang pernah dialami oleh sistem, yang mana kasus merupakan pengetahuan  dalam konteks tertentu yang mewakili suatu pengalaman  yang  menjadi  dasar  pembelajaran  untuk  mencapai  tujuan  sistem. Case  Based  Reasoning melakukan proses mengingat penyelesaian masalah sebelumnya. Kemudian ketika ada permasalahan baru, Case-based Reasoning melakukan  perbandingan  antara  karakteristik  permasalahan  baru  dengan  permasalahan  yang  pernah  diselesaikan sebelumnya, ketika permasalahan terbaru mirip dengan permasalahan sebelumnya, CBR melakukan proses ekstraksi solusi dari permasalahan yang relevan dengan permasalahan baru yang dihadapi, apabila solusi tersebut sesuai maka solusi tersebut dipergunakan untuk memecahkan permasalahan baru. Setelah itu, dilanjutkan dengan proses adaptasi, yakni  memperbaiki pengetahuan lama agar sesuai  untuk menyelesaikan permasalahan baru. Setelah melalui proses adaptasi, pengetahuan baru akan disimpan sebagai salah satu case base [6]:

## 2.2.2 Tahapan Dalam Metode Case Based Reasoning
Dalam Case-Based Reasoning ada empat tahapan yang meliputi :
a. Retrieve
Mendapatkan/memperoleh  kembali  kasus  yang  paling  menyerupai/relevan  ( similar )  dengan  kasus  yang  baru. Tahap retrieval ini  dimulai  dengan  menggambarkan/  menguraikan  sebagian  masalah,  dan  diakhiri  jika ditemukannya  kecocokan  terhadap  masalah  sebelumnya  yang  tingkat  kecocokannya  paling  tinggi.  Bagian  ini mengacupada segi identifikasi, kecocokan awal, pencarian dan pemilihan serta eksekusi.
b. Reuse
Memodelkan/menggunakan kembali  pengetahuan  dan informasi  kasus lama berdasarkan bobot  kemiripan yang paling relevan ke dalam kasus yang baru, sehingga menghasilkan usulan solusi dimana mungkin diperlukan suatu adaptasi dengan masalah yang baru tersebut.
c. Revise
Meninjau kembali solusi yang diusulkan kemudian mengetesnya pada kasus nyata (simulasi) dan jika diperlukan memperbaiki solusi tersebut agar cocok dengan kasus yang baru.
d. Retain
Mengintegrasikan/menyimpan  kasus  baru  yang  telah  berhasil  mendapatkan  solusi  agar  dapat  digunakan  oleh kasus-kasus  selanjutnya  yang  mirip  dengan  kasus  tersebut.  Tetapi  Jika  solusi  baru  tersebut  gagal,  maka menjelaskan kegagalannya, memperbaiki solusi yang digunakan, dan mengujinya lagi.
Empat  proses  masing-masing  melibatkan  sejumlah  langkah-langkah  spesifik,  yang  akan  dijelaskan  pada gambar 2. berikut ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
Pada saat terjadi permasalahan baru, pertama-tama sistem akan melakukan proses retrieve . Proses retrieve akan melakukan  dua  langkah  pemrosesan,  yaitu  pengenalan  masalah  dan  pencarian  persamaan  masalah  pada  database. Setelah proses retrieve selesai  dilakukan, selanjutnya sistem akan melakukan proses reuse . Di dalam  proses reuse , sistem  akan  menggunakan  informasi  permasalahan  sebelumnya  yang  memiliki  kesamaan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  baru.  Pada  proses reuse akan  menyalin,  menyeleksi,  dan  melengkapi  informasi  yang  akan digunakan. Selanjutnya pada proses revise , informasi  tersebut  akan dikalkulasi, dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk  mengatasi  kesalahan-kesalahan  yang  terjadi  pada  permasalahan  baru.  Pada  proses  terakhir,  sistem  akan melakukan proses retain . Proses retain akan mengindeks, mengintegrasi, dan mengekstrak solusi yang baru tersebut kedalam database. Selanjutnya, solusi  baru itu  akan disimpan ke dalam basis pengetahuan ( knowledge-base ) untuk menyelesaikan permasalahan yang akan datang. Tentunya, permasalahan yang akan diselesaikan adalah permasalahan yang memiliki kesamaan dengannya [6].

## 2.2.3  Nilai Kemiripan Pada Metode Case Based Reasoning
Kemiripan (similarity) adalah langkah yang digunakan untuk mengenali kesamaan atau kemiripan antara kasus - kasus yang tersimpan dalam basis kasus lama dengan kasus yang baru. Kasus dengan nilai similarity paling besar dianggap sebagai kasus yang paling mirip. Nilai similarity berkisar antara 0 sampai 1.
Rumus untuk menghitung bobot kemiripan ( similarity ) dengan nearest neighbor retrieval adalah:
Similarity (problem,case)  = s1*w1+ s2*w2+ …… + sn*wn
(1)
w1 + w2 + …… + wn
Keterangan: S = similarity (nilai kemiripan) W = weight (bobot yang diberikan)
Cara Kerja CBR sama dengan proses penalaran masalah pada otak manusia. Ketika suatu masalah atau case yang ditangani ternyata gagal, maka kegagalan akan disimpan kedalam case memory sehingga kesalahan yang sama tidak terulang. Dan ketika case baru yang ditangani ternyata sukses CBR menyimpannya kedalam case memory untuk memecahkan  permasalahan  yang  sama  di  kemudian  hari.  Untuk  mengetahui case yang  sukses  atau  gagal  perlu dilakukan penilaian dalam dunia nyata untuk memastikan solusi dari CBR benarbenar sukses atau gagal. Pemeliharaan dengan mengurangi duplikasi case dan menghapus atau memperbaiki case yang salah merupakan hal yang penting untuk mencegah level error terlalu tinggi. Pemeliharaan case-based dapat memberikan pengaruh positif pada kualitas case tersimpan untuk memberikan solusi pada permasalahan yang akan datang. Karena semakin banyaknya jumlah case yang tersimpan, performa pencarian case juga semakin menurun [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Permasalahan dari diagnosa penyakit eksatema ini adalah  pasien tidak dapat melakukan konsultasi dengan dokter spesialis kulit karena mahalnya biaya dan waktu yang terbatas bagi dokter yang sibuk dengan pelayanan pasien laiinnya. Sehingga diibutuhkan  suatu sistem yang dapat membantu kegiatan konsultasi terlaksana dengan baik dengan membuat suatu aplikasi sistem pakar.

## 3.2 Analisa Sistem

## 3.2.1 Analisis Masalah
Untuk  mengidentifikasi  masalah,  maka  harus  dilakukan  analisis  terhadap  kinerja,  informasi,  keamanan  aplikasi, efesiensi dan pelayanan terhadap pengguna sistem. Dari analisis ini biasanya terdapat beberapa masalah  dari beberapa masalah tersebut ditemukan sebuah masalah utama dari sistem yang sedang dianalisa.
Adapun masalah-masalah dari sistem yang sedang berjalan adalah sebagai berikut:
a. Minimnya  pengetahuan  pasien  tentang  gejala-gejala  penyakit  yang  dialami  sehingga  dibutuhkan    kemampuan untuk membaca gejala dengan kondisi yang terjadi.
b. Proses  diagnosa  membutuhkan  seorang  pakar  yang  ahli  dan  berpengalaman  agar  menghasilkan  diagnosa  yang tepat.  Namun  demikian,  keterbatasan  waktu  yang  dimiliki  seorang  pakar  terkadang  menjadi  kendala  bagi  para pasien yang akan melakukan konsultasi guna menyelesaikan suatu permasalahan untuk mendapatkan solusi terbaik
c. Keterbatasan  waktu  yang  dimiliki  para  pasien  untuk  konsultasi  ke  Rumah  Sakit  Umum  H.  Abdul  Manan Simatupang Kisaran serta pengambilan keputusan pada proses penanganannya.
3.1.2 Aliran Sistem Lama

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
Gambar 3. Aliran Sistem Lama
Analisis prosedur yang sedang berjalan pada Rumah Sakit Umum Abdul Manan Simatupang Kisaran dapat dijabarkan secara rinci keterangan berikut ini:
a. Pegawai memberikan formulir isian kepada pasien, kemudian pasien mengisi formulir data pasien dan memberikan kepada pegawai.
b. Pegawai memberikan nomor antrian kepada pasien.
c. Pasien menunggu antrian untuk konsultasi dan pegawai memanggil nomor antrian pasien tersebut.
d. Pasien menemui dokter spesialis penyakit kulit untuk melakukan konsultasi/diagnosa.
e. Dokter  spesialis  merekap  data  konsultasi/diagnosa  maka  memberikan  hasil  diagnosa  ke  pegawai  kemudian pegawai memberikan ke pasien. Pasien disini dapat mengetahui hasil diagnose agar lebih memahami penanganan apa yang diberitahu oleh dokter.

## 3.1.3 Aliran Prosedur Baru
Analisis Sistem Yang Berjalan Diagnosa Penyakit Eksamtema  Pada R.S.U. H. Abdul. M.S Kisaran
Pasien Pegawai Formulir Data Pasien yang telah diisi Ambil Nomor antrian Formulir Data Pasien yang telah diisi Memanggil nomor Antrian A Nomor Antrian Formulir Isian Formulir Isian Mengisi Formulir Dokter Spesialis Penyakit Kulit Nomor Antrian Menunggu Antrian Melakukan Konsultasi/ Diagnosa Hasil Konsultasi/ Diagnosa Hasil Konsultasi/ Diagnosa Hasil Konsultasi/ Diagnosa Pasien Sistem Hasil Diagnosa Data Pada Sistem Proses Gejala Buka Sistem Pilih Gejala Hasil Diagnosa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
Analisis  prosedur  yang  diusulkan  pada  Rumah  Sakit  Umum  H.  Abdul  Manan  Simatupang  Kisaran  dapat dijabarkan secara rinci pada keterangan berikut ini:
a. Pasien melakukan diagnosa ke sistem diagnosa penyakit Eksamtema dan pasien memasukkan jenis gejala yang diderita.
b. Sistem akan memberikan pilihan berupa gejala-gejala apa saja yang diderita Eksamtema yang berguna sebagai basis pengetahui bagi sistem dalam mendiagnosa penyakit Eksamtema.
c. Pasien akan memilih dengan memberik ceklis pada pilihan gejala-gejala yang di ajukan oleh sistem berdasarkan gejala-gejala apa saja yang diderita pasien.
d. Sistem akan memberikan hasil berdasarkan gejala-gejala yang diderita oleh pasien. Hasil berupa data penyakit dan solusi penanganannya.
3.1.4 Data
3.1.4.1 Data Penyakit
Data penyakit dari eksatema ini dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Data Penyakit No KD Penyakit Nama Penyakit Definisi 1 P001 kontagiosum Moluskum kontagiosum adalah infeksi pada lapisan atas kulit yang disebabkan oleh virus. 2 P002 Hand-Foot-Mouth Disease (HFMD) Hand, foot, and mouth disease (HFMD) atau penyakit tangan kaki mulut adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dari genus Enterovirus. 3 P003 Variola Variola adalah suatu penyakit akut menular dengan gejala umum yang berat,yang disebabkan oleh virus variola. Etiologi : virus variola. 4 P004 Campak (measles/rubeola/ morbili) Etiologi : Morbillivirus (fam. Paramixoviridae) Masa inkubasi : 14 – 21 hari. Masa penularan : 2 hari sebelum gejala prodromal sampai 4 hari timbulnya erupsi. Cara penularan melalui droplet.

## 3.1.5 Analisa Perhitungan Data
Adapun skema perbandingan kasus dengan gejala awal dan kasus dengan gejala baru yang diinputkan oleh user dapat dilihat dibawah ini.
Gejala Kasus yang dialami: a. Muntah G005 (3) b. Ruam Berisi Cairan G009 (3) c. Dapat disertai adanya adenopati generali ata dan splenomega G017 (5) Gejala Awal:
a. Muncul Benjolan  G001 (1)
b. Nyeri tulang Sendi G007 (5)
c. Muncul benjolan kecil lebar disekitar  disertai leher G003 (3)
d. Mengigil G011 (1)
e. Lemas  G012 (1)
f. Muntah G005  (3)
Dari skema kasus pada Gambar 4.5 maka dicarilah hasil perhitungan berdasarkan rumus sebagai berikut:
Similiarity (x,x)  = wn
w w snxwn xw s xw s ... 2 1 .. 2 2 1 1 + + + + = 3 1 1 3 5 1 3 1 1 0 1 0 3 0 5 0 1 0 + + + + + + + + + + x x x x x x = 14 3 = 0.2142 = 44,72 %
Dari  perhitungan kasus di  atas terdapat  1 gejala yang dialami oleh pasien yang memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehinga dari perhitungan similarity tingkat gejala-gejala untuk penyakit Variola yang dialami oleh pasien sebesar 44.72 %
3.2 Perancangan dan Pembuatan Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  merancang  desain  aplikasi  berbasis  web  dengan  menggunakan  alat  bantu perancangan  sistem  mulai  dari  flowchart,  aliran  sitem,  serta  pemodelan  dengan  mrnggunakan Unifield  Modelling Language (UML). Kemudian aplikasi dibuat dengan menggunakan coding bahasa perograman PHP dengan database MySQL.

## 3.3   Implementasi Sistem
Pembahasan dalam implementasi sistem ini terdiri dari pembahasan Interface yaitu antara muka pengguna yang terdiri dari bagian input , bagian output , dan laporan.
3.3.1   Pembahasan Interface
Interface atau hasil output dari pada perancangan aplikasi web merupakan antar muka untuk berinteraksi antara user dengan sistem. Interface yang dihasilkan dari perancangan ini semuanya di akses melalui halaman browser internet . Interface untuk pengisian data dinamakan dengan halaman form seperti form registrasi user , form diagnosa, form input penyakit, form input gejala, form input relasi dan laporan.
a. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses halaman web . Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 5. Halaman Utama Aplikasi
b. Halaman Login Admin
Form login administrator digunakan untuk melakukan login para administrator untuk masuk ke halaman utama aplikasi. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 6. Form Login Admin
c. Halaman Utama  Administrator
Halaman utama administrator merupakan halaman utama pada bagian admin untuk melakukan semua kegiatan dalam sistem. Tampilannya seperti pada gambar berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
d. Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  digunakan  untuk  menginputkan  data  penyakit  dan  untuk  menampilkan  penyakit. Tampilannya seperti pada gambar berikut:
Gambar 8. Halaman Data Penyakit
e. Form Input Data Gejala Form data  gejala  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  gejala.  Tampilannya  seperti  pada gambar  berikut :
Gambar 9.  Form Input Data Gejala
f. Form Input Data Relasi
Form  data relasi  digunakan untuk  mengatur relasi antar penyakit dan gejala. Adapun tampilannya dapat  dilihat pada gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
g. Form Laporan Gejala Form laporan gejala digunakan untuk menampilkan data-data gejala dalam sistem. Tampilannya seperti pada gambar berikut:
Gambar 11. Form Laporan Gejala
h. Form Laporan User
Form laporan user digunakan untuk menampung data pengguna sistem web . Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 12. Halaman Laporan Pengguna
i. Form Registrasi Pengguna
Form registrasi  pengguna  digunakan  untuk  melakukan  registrasi  bagi  pengguna  aplikasi.  Adapun  tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:
j. Form Diagnosa Penyakit
Form diagnosa penyakit digunakan untuk memilih penyakit yang diderita. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
Gambar 14.  Form Diagnosa Penyakit
k. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar berikut:

## Gambar 15. Halaman Hasil Proses Diagnosa

## 3.3.4 Ujicoba Sistem
Pengujian black  box berfokus  pada  persyaratan  fungsional  perangkat  lunak. Test  case ini  bertujuan  untuk menunjukkan fungsi perangkat lunak tentang cara beroperasinya. Apakah pemasukan data telah berjalan sebagaimana yang diharapkan dan apakah informasi yang tersimpan dapat dijaga tingkat kemuthakhirannya. Juga dengan pengujian White Box. Pengujian white box adalah metode desain test  case yang menggunakan struktur control  desain secara procedural untuk memperoleh test case .

## 3.3.5 Hasil Implementasi Sistem
Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pada  Pasien  berbasis  web  ini  digunakan  untuk  memberikan  berbagai informasi kepada para Pasien yang meliputi informasi penyakit, gejala maupun cara-cara pencegahan suatu penyakit

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 856 − 866 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2092
yang diderita oleh Pasien. Sistem yang berbasis online dapat diakses oleh masyarakat umum khususnya bagi Pasien. Peranan utama dari  sistem pakar diagnosa penyakit Eksamtemaadalah dalam mendiagnosa  penyakit-penyakit yang mungkin  diderita  oleh  Pasien.  Pengguna  dapat  melakukan  diagnosa  dengan  melakukan  registrasi user pada  sistem selanjutnya sistem akan memberikan pertanyaan gejala-gejala untuk diproses dalam pengambilan keputusan penyakit. Implementasi sistem pada bagian admin pakar dimana semua kegiatan dalam sistem dapat dikontrol penuh dan dapat memanipulasi data. Admin dapat melakukan input data seperti data penyakit, data gejala, mengatur relasi untuk bobot masing-masing penyakit dan melihat laporan pengguna. Admin juga dapat melakukan pengeditan dan penghapusan data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan dan pembahasan pada perancangan sistem pakar diagnosa penyakit Eksamtema maka dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode Case  Based  Reasoning sehingga  dapat mendeteksi  penyakit Eksamtema yang diderita Pasien. Dapat  memberikan informasi  berupa gejala-gejala dan jenis penyakit  yang  terdapat  pada  pasien  serta  penanganannya  berdasarkan  penalaran  para  pakar  dengan  menggunakan aplikasi  berbasis web .   Dapat  melakukan diagnosa awal  untuk mengetahui gejala awal  penyakit untuk  memastikan apakah pasien menderita penyakit Eksamtema tanpa memerlukan konsultasi terhadap dokter. Berdasarkan pemilihan gejala muntah, ruam berisi cairan dan Dapat disertai adanya adenopati generali ata dan splenomegaly menghasilkan penyakit Violia sebesar 44.72%.

## REFERENCES
[1] M. Harahap and A. Muliani, “Aplikasi Sistem Pakar Bagi Pengidap Eksamtema Menggunakan Visual Basic 2008,” J. Penelit. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 111–117, 2019.
[2] C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Case-Based Reasoning,” J. Digit, vol. 9, no. 2, p. 202, 2019, doi: 10.51920/jd.v9i2.122.
[3] Amila,“Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” vol. 2, No.1, 2017.
[4] Irvvan Murzakri, “Case Based Reasoning Method untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sap,” Jurnal Ilkom 2020.
[5] C. A. S. E. Ased et al., “SISTEM PAKAR CASE BASED REASONING PENYAKIT. ( Sutoyo , IF E THEN H E : Evid,” vol. 5, no. 1, pp. 41–47, 2017, doi: 10.21063/JTIF.2017.V5.1.41-47.
[6] A.  S.  Rini,  I.  D.  Wijaya,  and  A.  P.  Kirana,  “Implementasi  Case-Based  Reasoning  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Pada  Ikan KakaP,” Joisie. Vo.4.,No.2. 2020.
[7] J. Sistim, “Sistem Pakar dalam Mendeteksi Kerusakan Laptop dengan Metode Case Based Reasoning,” vol. 2, pp. 1–4, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i3.67.
[8] M. Destiningrum and Q. J. Adrian, “Sistem Informasi Penjadwalan Dokter Berbassis Web Dengan Menggunakan Framework Codeigniter ( Studi Kasus : Rumah Sakit Yukum Medical Centre ),” vol. 11, no. 2, pp. 30–37, 2017.
[9] Dwi , Diagnosa Dini Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning (CBR, URNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Volume 5, Nomor 2, April 2021, Page 360-369.
[10]  Wasit  Ginting,  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning,  Information System Development [Isd] [Volume 3 No.2 Juli 2018
[11]  Fenty Ariani,, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ayam Broiler Dengan Metode Forward Chaining, Jurnal Manajemen Sistem Informasi, Vol.9. No.1. 2019.
[12]  Darsin, “Perancangan Sistem Pendiagnosa Penyakit Hepatitis Dengan Metode Case Based Reasoning (Cbr),” Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.1 No.2, Agustus 2019.
[13]  E. Ban, “ISistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Menggunakan Teorema Bayes,” Vol. 15, No. 02, OKTOBER, 2018, Pp. 117 – 125.
[14]  D. W. Nugraha, “SIstem Pakar Diagnisa Penyakit Kulit Menggunakan Metode Case Based Reasoning Berbasis Web,” vol. 5, no. 1, 2020.
[15]  Roki  Hardianto,  “Sistem  Pakar  Penentuan  Tipe  Kepribadian  Siswa  Sekolah  Dasar  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning Expert,” vol. 1, 2018.
[16]  E.  F.  Wati,  L.  Hakim,  and  A.  P.  Sari,  “ISSN :  2598-8719  (  Online  )  ISSN :  2598-8700  (  Printed  )  SISTEM  PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MATA PADA MANUSIA DENGAN METODE FORWARD CHAINING ISSN : 2598-8719 ( Online ) ISSN : 2598-8700 ( Printed ),” vol. 2, no. 4, 2018.
[17]  W. Wahyuti, I. Permana, and F. N. Salisah, “Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Awal Penyakit Ginjal Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining,” no. November, pp. 121–128, 2018.