Case-Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Respirologi Anak Menggunakan Similaritas Simple Mathcing Coefficient

## Tursina
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Ahmad Yani, Pontianak – 78124 e-mail: tursina15@yahoo.com
Abstract– Penelitian  ini  mengusulkan  salah  satu pendekatan  dalam  diagnosa  penyakit  Respirogi  anak yaitu  dengan  pendekatan  Case-Based  Reasoning(CBR). Proses  CBR  melalui  4  tahap  yaitu  Retrieve,  Reuse, Revise  dan  Retain.  Hal  yang  terpenting  dalam  CBR adalah  menentukan  nilai  kemiripan  atau  similaritas antara  kasus-kasus  yang  tersimpan  di  basis  kasus dengan  kasus  baru  yang  akan  dicari  solusinya. Perhitungan  similaritas  kasus  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  Simple  Matching  Coefficient (SMC.)
Kata  Kunci  :  CBR,  Similaritas,  Simple  Matching Coefficien (SMC).

## 1. Pendahuluan
Case-Based  Reasoning  (CBR) merupakan  penalaran yang bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan baru dengan  cara  mengadapasi  solusi-solusi  yang  terdapat pada kasus-kasus sebelumnya yang mempunyai permasalahan  yang  mirip  dengan  kasus  yang  baru  [1]. Sumber  pengetahuan  utama  sistem  CBR  adalah berdasarkan  kasus-kasus  yang telah ada atau  yang  telah tersimpan didalam basis kasus [2].
Kasus-kasus  dapat  diperoleh  dari  pengalaman seseorang  atau  pengalaman  seorang  pakar  dibidangnya. Implementasi  CBR sudah banyak dilakukan diberbagai bidang,  salah  satunya  di  bidang  kedokteran.  Dibidang kedokteran    CBR  banyak  digunakan  untuk  mendukung diagnosa gangguan pada suatu penyakit.
Pada penelitian ini dilakukan diagnosa penyakit yang sering  dialami  anak-anak  yaitu  penyakit  Respirologi dengan  menggunakan  metode case-based  reasoning (CBR)  dan Simple  Matching  Cofficient  Similarity . Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode Case-Based  Reasoning untuk  mendiagnosa  penyakit Respirologi  anak  dengan  mencari  tingkat  kemiripan (similarity) antara basis kasus dengan kasus baru (kasus yang akan didiagnosa)
Sumber  data  utama  yang  diperoleh  sebagai penunjang  dalam  membangun    CBR  pada  sistem  ini adalah data rekam medis dari Rumah Sakit. Sistem yang dibuat  hanya  menggunakan  fitur  berupa  gejala-gejala yang tampak pada pasien. Input dari sistem yang dibuat berbentuk biner yaitu 1 (ya) atau menyatakan ada gejala dan  0  (tidak)  yang  menyatakan  tidak  ada  gejala. Sedangkan  perhitungan  similaritas  kasus  menggunakan metode Simple  Matching  Coefficient  (SMC) yang
merupakan salah satu cara perhitungan similaritas untuk data biner [3]

## 2. Case Based Reasoning (CBR)
CBR  adalah  salah  satu  metode  dengan  pendekatan berbasis pengetahuan untuk mempelajari dan memecahkan  masalah  berdasarkan  pengalaman  pada masa lalu, hal ini berbeda dengan  sistem pakar berbasis aturan yang harus mengetahui cara menyelesaikan suatu masalah[2].
CBR memiliki  kemiripan  dengan  seorang  dokter dimana  dokter  akan  meneliti  dan  mendiagnosa  gejala yang  terjadi  pada  pasien,  kemudian  mencari  kasus  atau gejala  yang  pernah  dia  tangani  sebelumnya  sehingga dokter  memberikan  hasil  diagnosa  dan  terapi  terhadap pasien seperti halnya yang pernah dilakukan pada pasien terdahulu. [4]

## 2.1 Metodologi Case-Based Reasoning
CBR  harus  melakukan  beberapa  tahapan  proses untuk  menghasilkan  solusi  suatu  masalah  diantaranya adalah  mencari  tingkat  kemiripan  kasus  baru  dengan kasus yang tersimpan. Tahapan proses pada CBR dalam mencari  nilai  kemiripan  dibutuhkan  empat  (4)  tahap, yaitu[1,5]  :
1. Retrieve (penelusuran)  adalah  menemukan  kembali kasus  yang  sama  atau  yang  paling  mirip  dengan kasus baru
2. Reuse adalah  menggunakan  kembali  informasi  dan pengetahuan  dari  basis  kasus  untuk  memecahkan masalah kasus baru.
3. Revise adalah  merevisi  atau  memperbaiki  solusi yang diusulkan.
4. Retain adalah  menyimpan  pengalaman  untuk memecahkan  masalah  yang  akan  datang  kedalam basis kasus.
Tahapan proses CBR dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan CBR [1]
Berdasarkan  tahapan yang  ada  dalam  CBR, diperlukan tiga langkah utama dalam menentukan solusi, yaitu [7]:
 Membangun basis kasus, yang digunakan sebagai tempat penyimpanan.
 Menentukan fungsi kemiripan ( similarity) , langkah ini digunakan untuk mengenali kesamaan  atau  kemiripan  antara  kasus-kasus yang  tersimpan  dalam  basis  kasus  dengan  kasus yang baru.

## 2.2 Representasi Kasus
CBR  tergantung  pada  struktur  dan  isi  dari  koleksi kasus. Suatu kasus dapat diselesaikan dengan memanggil  kasus  sebelumnya  yang  sesuai  atau  cocok dengan kasus baru. Sebuah  kasus dapat  menjadi sebuah catatan dari kejadian secara khusus terdiri dari [1]:
a)  Permasalahan  ( problem )  yang  menjelaskan  keadaan nyata ketika kasus terjadi.
b)  Solusi, keadaan diperoleh solusi permasalahan.
Pada representasi kasus sistem yang dibangun, setiap kasus dibagi menjadi 3 bagian yaitu:
1. Pasien (yang berisi data-data tentang pasien)
2. Gejala
3. Penyakit.
Pembagian  ini  dilakukan  untuk  memudahkan penyimpanan  data  kasus  kedalam  basis  kasus,  serta memudahkan  dalam  pengambilan  data  yang  sesuai dengan  kasus  baru.  Setiap  kasus  yang  disimpan memiliki tiga bagian yang digunakan dalam memudahkan penyimpanan data kasus.
Dari  ketiga  bagian  tersebut  hanya  satu  bagian  yaitu gejala  yang  hanya  digunakan  untuk  dalam  pencarian kasus  yang  mirip,  sedangkan    pasien  hanya  digunakan untuk menyimpan data-data  pasien sedangkan penyakit dan terapi merupakan solusi atau output dari sistem.

## 2.3 Penyimpan
Penyimpanan kasus merupakan aspek penting dalam mendesain  CBR.  Representasi  kasus  menggambarkan
gambaran  konseptual  dalam  kasus  dan  meletakkannya dalam  indek  karakteristik  kasus.  Basis  kasus  diatur  ke dalam  sebuah  stuktur  yang  mendukung  efisiensi pencarian dan metode penelusuran kembali.
2.4 Penelusuran ( retrieval ) dan Similaritas
Penusuran yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan  cara  membandingkan  fitur  antara  fitur  kasus baru  dengan  fitur  kasus  yang  ada  dibasis  kasus, kemudian  hasil  perbandingan  tersebut  akan  dihitung similaritasnya.  Fitur  yang  digunakan  adalah  berupa gejala-gejala  yang  tampak  pada  pasien.  Perbandingan fitur  menggunakan  biner  yaitu  1  untuk  menyatakan  ada gejala dan 0 untuk menyatakan tidak ada gejala.
Perhitungan similaritas
digunakan untuk menghasilkan  nilai  apakah  ada  kemiripan  atau  tidak antara  kasus  baru  dengan  kasus  yang  telah  ada  di  basis kasus.  Pada  penelitian  untuk  menghitung  similaritas antar  kasus  digunakan  metode  SMC  atau  yang  dikenal dengan simple  matching  similarity  (SMC). SMC  adalah satu cara untuk menghitung similaritas dua objek (items) yang bersifat biner [3].
Formula  yamg  digunakan  SMC  untuk  menghitung similarity antara  dua  objek X dan Y adalah  sebagai berikut:
Simple maching coefficient (SMC)
00 11 01 10 00 11 ) , ( M M M M M M Y X SMC     
dimana :
X   = Kasus lama Y   = Kasus Baru M 11 = Jumlah atribut dimana X=1 dan Y=1 M 10 = Jumlah atribut dimana X=1 dan Y=0 M 01 = Jumlah atribut dimana X=0 dan Y=1 M 00 = Jumlah atribut dimana X=0 dan Y=0
Kasus  baru  dikatakan  similar  (mirip)  100%  dengan kasus yang lama apabila nilai similaritas dari SMC(X,Y) sama  dengan  1,  sedangkan  tidak  similar  apabila  nilai SMC(X,Y) sama dengan 0.
Kasus  baru  (Y)  adalah  kasus  yang  akan  dicari solusinya dengan cara membandingkan fitur gejala pada setiap kasus lama (X) atau kasus yang tersimpan di basis kasus.  Banyaknya  biner  tiap  kasus  sesuai  dengan banyaknya  jumlah  gelaja  keseluruhan  yang  ada  pada basis kasus.

## 2.5 Adaptasi
Ketika  sebuah  kasus  yang  mirip  ditemukan,    CBR akan  mencoba  menggunakan  kembali  solusi  yang disarankan dari kasus yang mirip yang telah ditemukan. CBR  akan  mengadaptasi  solusi  yang  tersimpan  dari kasus  yang  ditemukan  kedalam  kasus  yang  ada.  Secara tidak  langsung  CBR  sudah  melakukan  penambahan pengetahuan  untuk  digunakan  di  masa  yang  akan
datang.  Beberapa  teknik  yang  digunakan  dalam  CBR untuk adaptasi antara lain [5]:
1. Tidak ada adaptasi (Null Adaptation).
2. Penyesuaian atau pengaturan parameter.
3. Reinstantiantioan.
4. Derivational replay .
5. Perbaikam model terpandu.
Pada  sistem  ini  menggunakan null  adaptation yaitu sistem  hanya  menerima  apapun  solusi  yang  diberikan dari  hasil  penelusuran  kasus  yang  mirip  dengan  kasus yang baru.

## 3. Analisis dan Perancangan Sistem 3.1 Deskripsi Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  adalah Case-Based Reasoning kasus  untuk  diagnosa  penyakit  Respirologi anak. Input dari sistem adalah gejala-gejala yang tampak pada  anak,  sedangkan output sistem  adalah  nama penyakit berdasarkan dari gejala yang di- input- kan.

## 3.2 Akuisisi pengetahuan
Akuisisi pengetahuan adalah proses untuk mengumpulkan  data-data  pengetahuan  dari  sumber pengetahuan.  Sumber  pengetahuan  yang  akan  dijadikan sebagai bahan acuan dalam penelitian ini:
1. Seorang Pakar: Dokter spesialis penyakit anak.
2. Medical  Record yang  berhubungan  dengan  penyakit paru dan pernafasan anak
3. Buku  penunjang  penelitian  yang  berhubungan dengan penyakit Respirologi anak.
3.3 Repsesentasi Kasus
Menentukan fiur-fitur dari kasus yang akan dijadikan sebagai  basis  kasus.  Pada  penelitian  ini  hanya mendiagnosa  9  penyakit  yang  berhubungan  dengan Respirologi yaitu:
- Rhinitis
- Influenza
- Bronchitis
- Asma: ringan, sedang, berat.
- Tuberkolosis paru
- Otitis media akut
- Faringitis
- Sindrom croup:ringan, sedang, berat.
- Salesma
3.4 Retrieval dan similaritas
Retrieval yang digunakan dalam penelitian ini adalah membandingkan setiap gejala kasus baru dengan gejala- gejala  yang  ada  pada  setiap  kasus  yang  ada  di  basis kasus, perbandingan tersebut dihitung dengan menggunakan  similaritas.  Jika  nilai  basis  kasus  yang dibandingkan sama atau hampir sama dengan nilai kasus baru  maka  solusi  dari  basis  kasus  tersebut  akan disarankan untuk menjadi solusi dari kasus baru.
Nilai  similaritas  kasus  antara  0  sampai  dengan  1. Kasus  baru  dikatakan  mirip  100%  apabila  similaritas antara  kasus  baru  dengan  kasus  yang  ada  dalam  basis
kasus  bernilai  1,  sebaliknya  jika  tidak  sama  sekali kemiripan akan bernilai 0.
Setiap  fitur  (gejala)  tidak  diberikan  pembobotan, sedangkan data yang di- input- kan pada sistem berbentuk biner 1 atau 0. Input 1 (ya) untuk menyatakan bahwa ada gejala    dan  0  (tidak)  menunjukkan  tidak  ada  gejala. Perhitungan  similaritas  menggunakan Simple  Matching Coefficient (SMC)
3.5 Update Kasus
Update kasus  akan  dilakukan  apabila  kasus  baru yang  didiagnosa  mempunyai  nilai  dibawah threshold atau tidak berhasil didiagnosa (nilai similaritas 0). Pada sistem  ini  ditentukan threshold sebesar  0.95  yang digunakan  sebagai  indikator  apakah  kasus  yang  baru tersebut akan di- retain ke basis kasus atau tidak.
Kasus  baru  yang  di- update akan  tersimpan  di  basis kasus,  secara  langsung  sistem  akan  mendapatkan pengetahuan  baru  dari  kasus  baru  yang  telah  di- update ke dalam basis kasus.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Proses Pengisian Basis Kasus
Tahap  awal  dari  penggunaan  system  CBR  adalah pengisian  basis  kasus.  Data-data  yang  akan  dijadikan basis  kasus  adalah  yang  berhubungan  dengan  penyakit paru dan pernafasan pada anak-anak yang berusia antara 3 sampai dengan 10 tahun.
4.2 Proses Diagnosa dan Update Kasus
Diagnosa penyakit dilakukan dengan cara memasukkan  data  pasien  dan  gejala-gejala  kasus  yang akan  didiagnosa  ke  dalam form pengisian  basis  kasus. Ketika gejala pada kasus baru  dimasukkan, maka sistem akan  mencari  tingkat  kemiripan  dengan  kasus-kasus yang  tersimpan  pada  basis  kasus.  Sistem  akan menampilkan  hasil  diagnosa  kasus  berupa  nilai similaritas.
Solusi  kasus  baru  dinyatakan  mirip  atau  solusi  dari kasus  yang  lama  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan kasus  yang  baru  apabila  nilai  kemiripannya  lebih  besar atau sama dengan 0.95 (nilai threshold ).
Kasus  yang  tidak  berhasil  didiagnosa  maka  akan dilakukan update kasus.  Ada  dua  kondisi  untuk dilakukannya update kasus:
- Apabila  kasus  yang  didiagnosa  tidak  mempunyai kemiripan  sama  sekali  dengan  kasus-kasus  yang ada di basis kasus (similaritas = 0).
- Apabila  kasus  yang  diagnosa  mempunyai  nilai kemiripan dibawah 0.95 (dibawah nilai threshold ), maka  akan  dilakukan update kasus  karena  derajat kepercayaan dinilai rendah atau tidak terlalu besar.

## 4.3 Pengujian Sistem
Kasus-kasus yang digunakan dalam pengujian sistem ini adalah kasus-kasus yang diperoleh dari rekam medis sebanyak  250  kasus.  Kasus-kasus  yang  diperoleh  tidak semua  dimasukkan  kedalam  basis  kasus  tetapi  terbagi dua  bagian  yaitu  150  kasus  digunakan  sebagai  basis kasus  (yang  tersimpan  didalam  sistem)  sedangkan  100 kasus digunakan untuk pengujian sistem.
70 80 90 100 1 2 3 4 5 P R O SE NT A SE KE A KU R A SI A N (%) PENGUJIAN KE-
Uji coba sistem dilakukan dengan 2 cara, yaitu:
1. Pengujian tanpa threshold. Pengujian dilakukan dengan cara mendiagnosa 100 kasus  baru  terhadap  150  kasus  yang  ada  di  basis kasus.
2. Pengujian dengan threshold.
 Pengujian  dilakukan  terhadap  100  kasus  baru terhadap  150  kasus  yang  terdapat  pada  basis kasus.
 Pengujian  menggunakan  3  nilai threshold yang berbeda-beda yaitu: 0.50, 0.75 dan 0.95.
Pengujian  1  dan  2  akan    mengdiagnosa  kasus  baru dengan  cara  menghitung  similaritas  antara  kasus  baru (100 kasus) dengan kasus yang tersimpan di basis kasus (150 kasus).

## 4.4 Pengujian  tanpa Threshold
Pada pengujian ini dilakukan pengujian terhadap 100 kasus  baru  yang  berbeda-beda.  Hasil  yang  diharapkan pada  pengujian  ini  adalah  apakah  diagnosa  yang dilakukan  sistem  menggunakan  metode  SMC  sudah sesuai dengan hasil dari pakar.
Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali.  Setiap pengujian  dilakukan  dengan  mengdiagnosa  20  kasus baru  yang  berbeda-beda  di  setiap  pengujian    jadi  total kasus  baru  yang  akan  di  uji  sebanyak  100  kasus  baru. Hasil  pengujian  1  terhadap  20  kasus  baru  dapat  dilihat pada  Tabel  1.  Pada  Tabel  2  diperlihatkan  nilai similaritas  dan  nama  penyakit  berdasarkan  perhitungan dengan metode SMC 20 kasus baru yang di- input- kan.
Tabel 1.  Hasil Diagnosa SMC terhadap Pakar untuk 20 kasus baru yang diuji.
Kasus baru Similaritas Nama Penyakit PAKAR 1 0.97 Salesma Salesma 2 0.94 Faringitis Faringitis 3 0.94 Influenza Influenza 4 0.88 Salesma Influenza 5 0.97 Asma Ringan Asma Ringan 6 0.94 TB Tuberkulosis (TB) 7 1 Sindrom Croup Sedang Sindrom Croup Sedang 8 0.91 Sindrom Croup Sedang Sindrom Croup Ringan --- … … … 20 0.94 Faringitis Faringitis
Dari  hasil  pengujian  100  kasus  baru  diperoleh  rata-rata prosentase  keakurasian  diagnosa  100  kasus  baru  yang diuji  menggunakan  metode  SMC  terhadap  diagnosa pakar sebesar 89%.
Prosentase keakurasian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2.  Prosentase  5  kali  pengujian  terhadap  100  kasus baru dengan Metode Simple Matching Coefficient (SMC) .
Pengujian  juga  dilakukan  dengan  menghitung  rata- rata  berdasarkan  banyaknya  kasus  berdasarkan  nama penyakit. Pengujian dilakukan terhadap kasus baru yang ke  20  diperoleh  nilai  rata-rata  similaritas  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai rata-rata Similaritas berdasarkan penyakit
No Nama Penyakit Rata-Rata Similaritas 1 Salesma 0.0642 2 Faringitis 0.8666 3 Influenza 0.7095 4 Sindrom Croup Ringan 0.7857 7 Otitis media Akut 0.8142 .. … … 12 Asma Berat 0.7171
Dari  Tabel  2  diperoleh  bahwa  untuk  kasus  baru (kasus  ke  20)  nilai  similaritas  yang  tertinggi  kedua metode adalah penyakit Faringitis .

## 4.5 Pengujian dengan Treshold
Pada  pengujian  ini  dilakukan  terhadap  100    kasus baru  yang  sama  seperti  pada  pengujian  sebelumnya (tanpa threshold ). Hasil yang diperoleh banyaknya kasus yang  ada  dibasis  kasus  (150  kasus)  yang  mirip  dengan 100  kasus  baru  yang  di- input- kan  dengan  menentapkan threshold (0.50,  0.75  dan  0.95).  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Banyaknya kasus yang mirip berdasarkan threshold Kasus Baru Banyaknya kasus berdasarkan threshold 0.5 0.75 0.95 1 150 19 1 2 150 111 0 3 150 107 0 4 150 26 0 .. .. … … 100 150 19 4
Pada  Tabel  3  menunjukkan  banyaknya  kasus  yang berada  pada threshold-threshold yang  telah  ditentukan, misalnya  pada  pengujian  untuk  kasus  1  terhadap  150 kasus yang di basis kasus diperoleh:
 Banyaknya  kasus  yang berada di threshold 0.50 sebanyak  150  kasus  (100%).  Hal  ini  berarti semua  nilai  similaritas  kasus  1  terhadap  150 kasus yang ada dibasis kasus berada di atas nilai threshold 0.5.
 Threshold 0.75 sebanyak 19 kasus (12.67% dari 150 kasus)
 Threshold 0.95  sebanyak  1  kasus  (0.67%  dari 150 kasus)
Dari  hasil  pengujian  dengan threshold 0.95  diperoleh kasus-kasus  yang  berada  diatas threshold dengan sebanyak 46 kasus  dari 100 kasus baru yang diuji.
Prosentase  banyaknya  kasus  berdasarkan treshold (0.50,  0.75  dan  0.95)  dari  100  kasus  baru  yang  diuji terhadap  150  kasus  di  basis  kasus  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Prosentase banyaknya kasus berdasarkan threshold

## 5. Kesimpulan
1.  Gejala-gejala  penyakit  pada  sistem  ini  digunakan sebagai problem  case sedangkan  nama  penyakit digunakan sebagai solution space .
2.  Nilai kemiripan antara kasus baru dengan kasus yang ada  di  basis  kasus  bernilai  antara  0  atau  1.  Nilai  0 berarti  menunjukkan  kemiripan  kasus  tidak  ada sedangkan  kemiripan  dikatakan  sama  apabila kemiripan kasus baru dengan kasus yang ada di basis kasus bernilai 1. 3.  Proses retrieval dilakukan dengan cara membandingkan  setiap  fitur  (gejala)  antara  kasus baru  dengan  kasus  yang  ada  di  basis  kasus, sedangkan  perhitungan  similaritas  dilakukan  dengan
metode  SMC.  Sistem  akan  menampilkan  satu  kasus yang mempunyai nilai similaritas tertinggi.
4.  Pengujian  dengan  metode  SMC  terhadap  100  kasus baru  mempunyai  rata-rata    nilai  keakurasian  sebesar 89%.
5.  Ada  dua  kondisi update kasus:  pertama,  kasus  baru yang  didiagnosa  tidak  mempunyai  kemiripan  sama sekali  dengan  kasus  yang  terdapat  di  basis  kasus (similaritas  bernilai  0).  Kedua,  kasus  baru  memiliki kemiripan dengan kasus yang terdapat di basis kasus tetapi  mempunyai  nilai  dibawah  0.95,  sehingga derajat  kepercayaan  hasil  diagnosa  tidak  terlalu besar.

## Referensi
[1]  Althoff,  K.  D.  (2001). Case-Based  Reasoning, Handbook of  Software  Engineering  &  Knowledge  Engineering  (ed. S.K. Chang) Vol 1, World Scientific, Singapore.
[2]  Watson,  I.  (1997). Applying  Case-Based  Reasoning, Technique  for  Enterprise  Systems, Morgan  Kaufmann Publishers.
[3]  Tan,  P.N.,  M.  Steinbach  and  V.Kumar.  (2005). Introduction to Data Mining , Addison Wesley.
[4]  M.  Salem  dan  Abdel-Badeeh.  (2007). Case  Based Reasoning  Technology  for  Medical  Diagnosis, World Academy  of  Science,  Engineering  and  Technology,  http:// www.waset.org/journals/  waset/v31/v31-2.pdf ,    diakses pada tanggal 17 maret 2010.
[5]  Sankar  K.  Pal  dan  Simon.  (2004). Foundations  Of  Soft Case-Based Reasoning , Wiley-Interscience.
[6]  Swaboda,  W.,  Zwiebel,  F.M.,  Spitz,  R.,  and  Gierl,  L, (1994). A  Case  based  consultation  system  for postoperative  management  of  liver-transplanted  patient, Proceeding  of  the  12th  MIE  Lisbon, IOS  Press, Amsterdam, pp.191-195.
[7].  Kusrini  and  Hartati,  S,  (2011) Penggunaan  Penalaran berbasisi  Kasus  Untuk  membangun  Basis  Pengetahuan dalam Sistem Diagnosa Penyakit ,
Http://dosen.amikom.ac.id/downloads/artikel/full_paper_sr iti_kusrini.pdf , diakses pada tanggal 17 maret 2011.

## Biography
Tursina, lahir  di  Semparuk,  Kalimantan  Barat,  Indonesia pada  tanggal  15  Januari  1978.    Memperoleh  gelar  Sarjana Informatika  dari  Universitas  Islam  Indonesia  (UII), Jogjakarta,  Indonesia  pada  tahun  2001  dan  gelar Master  of Computer  Science dari  Universitas  Gadjah  Mada  (UGM) Jogjakarta pada tahun 2011, Indonesia. Bidang penelitian saat ini Case-Based Reasoning .
No. Kasus Prosentase Banyaknya kasus (%) SMC 0.5 0.75 0.95 1 100 12.67 0.667 2 100 74 0 3 100 71.33 0 4 100 17.33 0 5 100 73.33 1.333 6 100 76 0 7 100 71.33 4 8 100 58 0 9 100 90 0.667 … … … …. 100 100 12.67 0.667