## Penalaran Berbasis Kasus Untuk Diagnosis Penyakit Malaria Dengan Menggunakan Metode Minkowsky Distance
Abdul Mubarak 1 , Munazat Salmin 2 , Achmad Fuad 3 , Saiful Do Abdullah 4 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun Ternate munazatc28@gmail.com

## Abstrak
Kota Ternate merupakan salah satu kota yang berada di Propinsi Maluku Utara, dimana menjadi salah satu kota endemis Malaria. Penyakit malaria merupaka penyakit endemic yang artinya  setiap  tahun  pasti  ada  penderita  malaria.  Perkembangan  teknologi  informasi  sangat banyak membantu kerja-kerja manusia baik itu dalam dunia medis maupun yang lain. Penalaran Berbasis Kasus adalah bagian dari kecerdasan buatan yang mana menyelesaikan suatu kasus baru  berdasarkan  pengalaman-pengalam  sebelumnya,  jadi  ketika  kita  terapkan  dalam  dunia medis akan memudahkan para dokter dalam pengambilan keputusan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun system dengan C ase Based Reasoning (Penalaran Berbasis Kasus) dalam mendiagnosis penyakit Malaria. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini yaitu 1). Dapat membantu tenaga medis dalam mengambil keputusan tentang diagnosis penyakit Malaria. 2). Mengetahui seberapa besar tingkat akurasi Minkowski Distance untuk kasus diagnosis penyakit Malaria. Mengetahui seberapa besar tingkat akurasi Minkowski Distance untuk kasus diagnosis penyakit Malaria. Pada penelitian ini data rekam medik sebanyak 83 Pasien, dimana data latih sebanyak  58  kasus  dan  data  uji  sebanyak  25  kasus.  Setelah  melakukan  pengujian  maka didapatkan akurasi system sebanyak 92%.
Kata kunci: Penalaran Berbasis Kasus, Minkowski Distance , Malaria

## Abstract
Ternate  City  is  one  of  North  Maluku  Province,  one  of  the  malaria-endemic  cities. Malaria is an endemic disease, which means that there must be malaria sufferers every year. The  development  of  information  technology  is  very  much  helping  human  work,  both  in  the medical world and others. Case-Based Reasoning is part of artificial intelligence that solves a new case based on previous experiences, so applying it in the medical world will make it easier for doctors to make decisions. This research aims to build a system with Case-Based Reasoning in diagnosing Malaria. The expected results of this study are 1). Can assist medical personnel in  making  decisions  about  the  diagnosis  of  Malaria.  2).  Knowing  how  much  accuracy  the Minkowski  Distance  is  for  diagnosing  cases  of  Malaria.  Knowing  how  much  accuracy  the Minkowski Distance is for diagnosing cases of Malaria. In this study, the medical record data were 83 patients, where the training data were 58 cases, and the test data were 25 cases. After testing, the system accuracy is obtained as much as 92%.
Keywords: Case-Based Reasoning, Minkowski Distance, Malaria.

## PENDAHULUAN
Kota  Ternate  merupakan  salah  satu kota  yang  paling  maju  di  Propinsi  Maluku Utara  dengan  jumlah  penduduk  218  ribu
jiwa.  [1].  Sebagai  kota  yang  berada  di Propinsi  Maluku  Utara,  Kota  Ternate merupakan  salah  satu  kota  yang  masuk dalam  kategori  endemis  penyakit  Malaria
sebagaimana  dijelaskan  oleh  Menteri Kesehatan Republik Indonesia Prof. dr. Nila Djuwita F. Moeloek, saat menghadiri acara Jambore  Malaria  Nasional  ke-10  serta Jambore  Fasilitator  PLA  Malaria  ke-3  di Kota  Ternate  yang  dilaksanakan  di Pelabuhan  Perikanan  pada  tanggal  27  april
2017. Malaria merupakan penyakit
menular yang disebabkan oleh plasmodium , yaitu  makhluk  hidup  bersel  satu  yang termasuk  dalam  kelompok Protozoa. Malaria  ditularkan  melalui  gigitan  nyamuk Anopheles betina  yang  mengandung Plasmodium di dalamnya.
Penyakit  malaria  masih  termasuk dalam penyakit endemik yang diderita oleh masyarakat  kota  ternate,  semakin  banyak pasien  penyakit  malaria  maka  tentu  saja semakin banyak dokter
yang dibutuhkan/bekerja  untuk  diagnosis  pasien. Perkembangan  teknologi  informasi  akan sangat  membantu  kerja-kerja  dokter terutama  dari  sisi  diagnosis  penyakit, kecerdasan  buatan  salah  satu  solusi  dalam membantu  dokter  dalam  mendukung pengambilan  keputusanan  untuk  diagnosis penyakit tertentu.
Kecerdasan  buatan  yang  saat  ini yang sangat familiar untuk menyelesaiakan kasus-kasus  yang  berkaitan  dengan  medis diantaranya case  based  reasoning ( penalaran  berbasis  kasus).  Penalaran berbasis  kasus  merupakan  sebuah  sistem perangkat  lunak  yang  bekerja  dengan mengukur tingkat kemiripan dari kasus baru dengan kasus lama yang tersimpan pada case based.  Proses  mencari  kemiripan  antara kasus baru dengan kasus lama disebut proses retrieval . Salah satu metode yang digunakan dalam  mengukur  kimiripan  antara  kasus tersebut adalah minkowski distance .
Minkowski distance adalah metode perhitungan  jarak  yang  sanagat  banyak digunakan  untuk  mencari similaritas pada suatu  kasus  dimana  semakin  dekat  jarak antara kasus baru dan lama dengan toleransi 80%  maka  menunjukan  bahwa  dua  kasus tersebut similar .
Saat ini untuk mendiagnosis penyakit  malaria  masih  berpatokan  pada dokter spesialis penyakit malaria. Berdasarkan  uraian  diatas  maka  perlu melakukan  penelitian  tentang Penalaran berbasis  kasus  untu k Diagnosis Penyakit Malaria Menggunakan Metode Minkowski Distance .

## LANDASAN TEORI Penyakit Malaria
Malaria  adalah  penyakit  menular yang disebabkan plasmodium yaitu makhluk hidup  bersel  satu  yang  termasuk  dalam kelompok protozoa. Malaria  ditularkan melalui  gigitan  nyamuk Anopheles betina yang mengandung Plasmodium di dalamnya. Plasmodium yang  terbawa melalui  gigitan  nyamuk  akan  hidup  dan berkembang  biak  dalam  sel  darah  merah manusia.  Penyakit  ini  menyerang  semua kelompok  umur  baik  laki  –  laki  maupun perempuan.  Orang  –  orang  yang  terkena malaria  akan  memiliki  gejala:  demam, menggigil,  berkeringat,  sakit  kepala,  mual dan muntah. [2]
Persebaran  endemis  Malaria  di Indonesia  dapat  dilihat  pada  gambar  2.1 dimana, Propinsi Maluku Utara menempati posisi 5 teratas setelah Papua, Papua Barat, NTT, dan Maluku.
Gambar 1 Sebaran kasus Malaria di Indonesia.

## Gejala  Penyakit  dan  Faktor  Resiko Penyakit Malaria
Terdapat  16  Gejala  dan  2  Faktor  Resiko Penyakit  Malaria    dengan  kode  gejala  dan kode faktor resiko dapat anda lihat dengan 3 Jenis Penyakit Malaria.
Tabel 1 Jenis Penyakit Malaria
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 B50.0 Malaria Falciparum 2 B51.0 Malaria Vivax 3 B54 Malaria Malariae Penalaran Berbasis Kasus
Istilah  penalaran  berbasis  kasus mulai banyak dikenal diberbagai bidang baik dalam bidang teknologi informasi dan ilmu komputer.  Penalaran  berbasis  kasus  adalah pendekatan pemecahan
masalah berdasarkan  membandingkan  kasus-kasus baru  terjadi  dengan  pengalaman  masa  lalu atau kasus sebelumnya [3]

## Siklus Penalaran Berbasis Kasus
Siklus  Penalaran  berbasis  kasus meliputi: Retrieval,  Reuse,  Revise dan Retain . Retrieval ,  mencari  kasus  terdahulu yang  serupa  ( similar )  dengan  kasus  baru. Untuk  lebih  jelas  tentang  tahapan  proses pada CBR dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. CBR [4] Pada  Gambar  2  Siklus  penalaran berbasis kasus yaitu kasus baru dicocokkan dengan kasus-kasus yang ada di dalam basis data  penyimpanan  kasus  dan  menemukan satu atau lebih kasus yang mirip ( retrieval ). Solusi yang dianjurkan melalui pencocokan kasus kemudian digunakan kembali ( reuse ) untuk  kasus  yang  serupa,  solusi  yang ditawarkan  mungkin  dapat  dirubah  dan diadopsi ( revise ). Jika kasus baru tidak ada yang cocok di dalam database penyimpanan kasus,  maka  CBR  akan  menyimpan  kasus baru  tersebut  ( retain )  di  dalam database pengetahuan
Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram (DFD)  merupakan gambaran  grafis  dari  suatu  sistem  yang menggunakan sejumlah bentuk-bentuk simbol  untuk  menggambarkan  cara  data mengalir  melalui  suatu  proses  yang berkaitan [5]

## Diagram Konteks
Diagram  konteks  merupakan  level tertinggi  dari  DFD  yang  terdiri  dari  suatu proses  yang  menggambarkan  suatu  sistem terkait  dengan  dokumen output dan input serta  entitas  yang  berhubungan  dengan sistem.  Sistem  CBR  diagnosis  penyakit
Malaria ini berhubungan dengan dua entitas, yaitu pakar dan paramedis.

## RELASI ANTAR TABEL
Relasi antara tabel digunakan untuk memudahkan proses pembuatan sistem case base  reasoning  dimana  setiap  tabel  yang terdiri  dari primary  key dan forign  key memiliki keterkaitan satu dengan  yang lain pada tabel.

## REPRESENTASI KASUS
Fitur  yang  dipilih  berdasarkan  dua pertimbangan  yakni  tingkat  kepentingan fitur  terhadap  diagnosis  jenis  penyakit malaria dan ketersediaan fitur tersebut dalam catatan  rekam  medik.  Berdasarkan  dua pertimbangan  tersebut,  maka  ditentukan fitur-fitur  yang  dianggap  mewakili  dalam melakukan  diagnosis  penyakit  malaria diantaranya  usia,  jenis  kelamin,  gejala  dan faktor resiko Pasien penyakit malaria.

## PENGUKURUN SIMILARITAS
Pengukuran  kemiripan  ( similarity ) dilakukan  dengan  membandingkan  fitur yang  ada  pada  kasus  dengan  fitur  sejenis yang  ada  pada  basis  kasus.  Suatu  kasus dikatakan  mirip  dengan  kasus  lain  apabila nilai  similaritasnya  mendekati  1  dan  jika nilai  similaritasnya  sama  dengan  1  maka suatu kasus tersebut identik.

## Similaritas Lokal
Similaritas  lokal  menunjukan  kemiripan antara atribut permasalahan terhadap atribut yang  sama  dari  satu  kasus.  Dengan  asumsi bahwa  semua  kasus  yang  ada  dalam  basis kasus  memiliki  fitur  yang  bernilai  (sudah diseleksi)  ada  fitur  target  yang  sudah diketahui  nilainya  dan  fitur  target  yang belum diketahui nilainya.
1. Fitur target yang sudah diketahui nilainya
Terdapat tiga tipe data fitur yaitu:
a. Data numerik
Berlaku fungsi similaritas lokal [6]
f k (S k ,T k ) = 1 − |𝑆 𝑘 −𝑇 𝑘 | 𝑅 (1)
Keterangan  :
f k (S k ,T k ) : similaritas lokal fitur ke- k antara source case dan fitur target case. S k :  fitur ke- k dari source case .
T k : fitur ke- k dari target case.
R
: Range nilai untuk fitur tersebut.

## Data Boolean
Berlaku fungsi similaritas lokal [6]
(2)

## Data simbolik
Nilai similaritas sesuai dengan tabel bobot  kedekatan  fitur  yang  disusun  oleh pakar.
Fitur yang tidak diketahui nilainya
Pengukuran  similaritas  dilakukan dengan  mengabaikan  fitur  yang  tidak diketahui  nilainya  atau  mengganti  dengan nilai 0. Kemudian dihitung similaritasnyanya (lokal dan global).
Pengukuran Tingkat Keyakinan Mengemukakan  untuk  menghitung  tingkat keyakinan  bahwa  suatu  permasalahan T merupakan bagian dari sebuah kelas kasus S . Pengukuran tingkat keyakinan yang
1 jika S k =T k 0 lainnya fk (S k ,T k ) = untuk S k ,T k {benar,salah}
digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup dua hal [4]

## Tingkat keyakinan pakar
Tingkat keyakinan pakar merupakan kepastian  diagnosis  dari  pakar  berdasarkan gejala dan faktor resiko yang dialami pasien. Tingkat  keyakinan  pakar  diberikan  nilai antara  50%  sampai  100%  yang  ditentukan oleh pakar. Semakin tinggi keyakinan pakar maka  semakin  tinggi  kepastian  terhadap hasil diagnosis suatu kasus.
Tingkat
keyakinan
terhadap permasalahan baru Untuk  perhitungan  tingkat  keyakinan  pada permasalahan baru menggunakan
persamaan (3) [4]
P k (S k , T k ) = P k (S k ) ∗ 𝐽(𝑆 𝑘 ,𝑇 𝑘 ) 𝐽(𝑇 𝑘 )
(3)
Keterangan : P k (S k , T k ) :  tingkat keyakinan antara kasus T ( target case ) dan S (source case).
P k (S k ) :  presentase tingkat
keyakinan dalam suatu kasus ke- k dalam source case.
J(S k , T k ) :  banyak fitur dalam target case yang muncul pada source case J( 𝑇 𝑘 ) :   banyak fitur dalam
target case .
Similaritas Global Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk  mengitung  kemiripan  kasus  baru dengan kasus lama yaitu metode minkowski distance. Minkowski  distance merupakan metode  perhitungan  kemiripan  berdasarkan jarak.  Metode  ini  juga  merupakan
generalisasi dari metode distance yang lain. Jika Jika r=1 dikenal dengan manhattan/city block  distance, jika  r=2  dikenal  dengan euclidean  distance [7]  dan  jika  r= infinity (tak  hingga)  dikenal  dengan chebyshev distance .  Rumus minkowski  distance [8] seperti  yang  ditunjukkan  pada  persamaan (4).
Sim (S,T) = ∑ ( 𝑛 𝑘=1 𝑤 𝑘 ,𝑝(𝑠)) 𝑟 ∗|𝑓 𝑘 (𝑆 𝑘 ,𝑇 𝑘 )| ∑ (𝑤 𝑘 ,𝑝(𝑠)) 𝑟 𝑛 𝑘=1 (4)
Keterangan : Sim (S,T)  :   Similaritas global Antara source case (S) dan target case (T). n :  Banyak fitur. r :  Faktor minkowski (nilai r=3) w k,p(s) :  Nilai bobot fitur ke-k pada
source case.
f k (S k ,T k )  :   Fungsi similaritas lokal ke-k pada penyakit dari source case dan target case.
S k
:   Atribut ke-k pada source case T k
:   Atribut ke-k pada target case

## METODE PENELITIAN Deskripsi Sistem
Salah satu metode untuk menghitung similaritas  pada  CBR  dalah minkowski distance .  Metode minkowski  distance digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mencari similaritas antar kasus.
Diagnosis  untuk  kasus  baru  ( target  case) memasukkan  identitas  pasien  dan  kondisi pasien  berupa  gejala  pasien  beserta  faktor resikonya,  kasus  baru  tersebut  di  hitung tingkat similaritas . Fitur-fitur yang digunakan adalah usia, jenis kelamin, gejala
1/r r
1/r
dan faktor resiko pasien. Fitur-fitur tersebut diberikan  bobot  sesuai  seberapa  besar pengaruhnya  terhadap  suatu  penyakit. Pembobotan  dilakukan  oleh  ahli  dalam  hal ini  dokter  spesialis  penyakit  Malaria. Kesamaan  antara  fitur  pada  kasus  baru ( target  case) dengan  fitur  pada  kasus  lama ( source  case )  dikalikan  dengan  bobot dihitung  dengan  menggunakan  rumus similaritas  lokal  yaitu  pada  persamaan  (1) dan  (2),  setelah  mendapatkan  nilai similaritas lokal akan dihitung antara kasus dengan  menggunakan  rumus  similaritas global yaitu pada persamaan (5). Nilai similaritas diatas threshold (80%) yang didapatkan  pada  kasus  kasus  lama  ( source case ) solusinya digunakan untuk kasus baru.
Jika  nilai  similaritasnya  dibawah threshold akan  direvisi  oleh  pakar  (dokter  spesialis Malaria).  Untuk output dari  sistem case based reasoning diagnosis penyakit Malaria berupa  nama  jenis  penyakit  yang  paling mirip  dengan  kasus  baru  ( target  case) . Secara umum deskripsi sistem dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Mulai Kasus baru Pengukuran similaritas lokal Pengukuran similaritas global dengan minkowski distance Similaritas (target) ≥ threshold Problem dikirim kepakar Tidak Pakar melakukan revisi Selesai Tidak Reuse Ya Solusi Ya Simpan? Ya Basis kasus Tidak

## Gambar 3. Diagram Sitem CBR untuk Diagnosis Penyakit Malaria

## Diagram Konteks
Diagram  konteks  merupakan  level tertinggi  dari  DFD  yang  terdiri  dari  suatu proses  yang  menggambarkan  suatu  sistem terkait  dengan  dokumen output dan input serta  entitas  yang  berhubungan  dengan sistem.  Sistem  CBR  diagnosis  penyakit Malaria ini berhubungan dengan dua entitas, yaitu pakar dan paramedis. 1. Pakar  menginput  data  kedalam  sistem yang  berupa  bobot  gejala,  bobot  faktor resiko, keyakinan pakar dan basis kasus. Pakar  juga  melakukan  revisi  terhadap kasus baru. Untuk kasus yang dilakukan revisi oleh pakar, sistem akan memberikan  informasi  hak  akses  dan notifikasi ke pakar. 2. Paramedis menginput data pasien berupa identitas  pasien  dan  kondisi  pasien (gejala  dan  faktor  resiko  yang  dialami
pasien). Sistem akan mengeluarkan hasil diagnosa  ke  paramedis  yang  melakukan diagnosa.
Paramedis juga dapat menyimpan permasalahan baru ke dalam sistem.  Diagram  konteks  pada  sistem CBR  diagnosa  penyakit  Malaria  ini terlihat pada Gambar 3.2.
Admin 0 CBR DIAGNOSIS PENYAKIT MALARIA Pakar Paramedis Data gejala, data penyakit,  data basis kasus pembobotan, data revisi kasus, data loging Informasi hak akses Informasi hak akses, Dan hasil diagnosis Data identitas pasien dan kondisi pasien Loging Informasi Hak akses Gambar 4 Diagram konteks Keterangan:
1. Administrator  merupakan user yang memiliki level dalam pengaksesan sistem dan  mengelola  data  user.  Administrator harus  melakukan login terlebih  dahulu untuk menggunakan sistem.
2. Untuk masuk kesistem pakar melakukan loging terlebih dahulu. Pakar merupakan user yang  memiliki  hak  akses  terbatas.
Pakar  melakukan  input  data  penyakit, input data gejala, input data faktor resiko, input  data  bobot,  input  basis  kasus,  dan revisi kasus.
3. Untuk  masuk  kesistem  paramedis melakukan loging terlebih dahulu. Selain dari  pakar,  paramedis  juga  merupakan user yang  memiliki  hak  akses  terbatas. Paramedis  melakukan  diagnosis  dan menyimpan permasalahan baru.
Relasi Antar Tabel
Tabel  yang  terdiri  dari primary  key dan forign  key memiliki  keterkaitan  satu dengan yang lain pada tabel, misalnya tabel kasus  dengan  atribut  id_kasus  sebagai primary  key berelasi  dengan  tabel kasus_resiko  dengan  tabel  kasus_gejala dimana atribut id_kasus sebagai foreign key pada  masing-masing  tabel  tersebut.  Untuk lebih  jelas  tentang  relasi  antara  tabel  dapat disajikan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Relasi Antar Tabel

## Metode Pengujian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian ini  sebanyak  83  Data  kasus.  Terdiri  dari Penyakit  Malaria  Falciparun  34  Kasus, Malaria  Vivax  27  Kasus,  dan  Malaria Malariae  22  Kasus.  Data  tersebut  akan dikelompok  menjadi  data  uji  dan  data traning dimana data uji terdiri dari 25 Kasus dan Data Traning terdiri dari 58 Kasus.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Menu file
Menu  file  berisi  sub  menu  login.  Halaman login  Pada  halaman  ini  digunakan  sebagai
hak akses bagi user . Paramedis berhak untuk melakukan  proses  diagnosis  pasien  serta pakar  dalam  hal  ini  dokter  yang  berhak melakukan  revisi  apabila  proses  diagnosis dibawah  nilai threshold (0,8).  Halaman loging seperti yang terlihat pada gambar 6.

## Gambar 6 Tampilan Login

## Menu Diagnosis
Pada menu ini pasien diminta untuk menyampaikan keluahan berupa data pasien, gejala dan factor resiko yang di alami seperti yang di tunjukan pada gambar 7
Gambar 7. Menu Diagnosis

## Menu Daftar Penyakit
Pakar  dapat  menggunakan  fasilitas cari untuk menemukan user yang dikehendaki.  Rancangan  form  manajemen kasus ditunjukkan pada gambar 8
Gambar 8. Menu Daftar Penyakit

## Tampilan Basis Kasus
Pakar  dapat  melakukan  penambahan, perubahan,  dan  penghapusan  data  kasus yang  ada  pada  tabel  basis  kasus  melalui modul  manajemen  kasus  seperti  yang  anda lihat pada gambar 9
Gambar 9. Tampilan Basis Kasus

## Menu Hasil Diagnosis
Diagnosis pasien dengan menginput data pasien (usia, jenis kelamin, gejala dan factor  resiko)  akan  mendapatkan  hasil diagnosis  seperti  pada  gambar  10.  Data tersebut  bisa  di  simpan  sebagai  data  kasus lama untuk menyelesaikan kasu-kasus baru.

## Gambar 10 Hasil Diagnosis

## Hitung Akurasi
Untuk  mengetahui  akurasi  sistem maka kita lakukan pengimputan data testing dan  akan  membandingkan  dengan  data traning,  apabila  melebihi  dari threshold (80%) maka data tersebut di daignosis benar dan kurang dari threshold maka data tersebut salah.
Akurasi merupakan tingkat kedekatan pengukuran dengan menghitung banyak data yang  benar  dan  salah.  Pengujian  akurasi sistem  dilakukan  dengan  membandingkan jumlah diagnosis benar oleh sistem dengan jumlah data uji.
Untuk menghitung akurasi sistem menggunakan persaman 5 berikut: Tabel 1 Konfusion Matriks Hasil Pengujian No Jenis Penyakit Hasil Diagnosis Benar  Salah  Jumlah 1 Malaria Falsiparun 9 1 10 2 Malaria Vivaks 7 1 8 3 Malaria Malariae 7 0 7 Total 25 Akurasi = 𝛴𝑑𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝛴𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 x 100%
(5)
Akurasi = 25 23 x 100% = 92%

## KESIMPULAN
Berdasarkan uraian pada bab sebelumnya dan setelah membuat pembahasan, implementasi penalarana berbasis  kasus untuk  sistem  diagnosis penyakit  malaria  dengan  menggunakan minkowski  distance ,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Implementasi  penalaran  berbasis  kasus untuk  diagnosis  penyakit  malaria dengan menggunakan minkowski distance dapat dilakukan dengan baik 2. Sistem  diagnosis  penyakit  malaria dengan Implementasi penalaran berbasis kasus menggunakan minkowski distance dapat  memberikan  hasil  yang baik  yakni  dengan  akurasi  92%  dan sesuai dengan yang diharapkan.

## Saran
Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan  menggunakan  metode  yang berbeda dan lebih baik sehingga hasil yang ditunjukkan oleh sistem dapat lebih akurat, serta data yang digunakan untuk membangun modelnya bisa diharapkan bisa lebih banyak lagi untuk memberikan tingkat akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   BPS Kota Ternate (2019): Katalog Kota Ternate Dalam Angka 2019 . BPS Kota Ternate.
[2]   Pusdatin  (2016):  Info  Datin, Malaria . Kemenkes RI, Jakarta
[3]  M.Salmin., dan Hartati, S., 2019, Case- Based  Reasoning untuk  Diagnosis Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan Akut,  JIKO,  Vol  2  No  1  2018,  21-26, Prodi  Teknik  Informatika,  Universitas Khairun.
[4]   Pal,  S.  K.  dan  Shiu,  S.  C.  K,  2004, Foundation  of  Soft  Case-Based Reasoning , John Willey and Sons, Inc., Hoboken, New Jersey
[5]   Mcleod,  Jr.  R.  dan  Schell,  G.,  2001, Management  information  System ,  8ed, Prentice-Hall, New Jersey
[6]   Jha,
M.K., Pakhira, D., dan Chakraborty,  B.,  2013, Diabetes Detection  and  Care  Applying  CBR
Techniques , IJSCE , 6, 2, 132-137.
[7]   Mergio, J.M., dan Casanovas, M., 2008, The  Induced  Minkowski  Ordered
Weighted Averaging Distance Operator , ESTYLF08, Cuencas Mineras  (Mieres-Langreo), Congreso Espanol  sobre  Tecnologiasy  Logica
Fuzzy , pp 35-41
[8]   Nunez,  H.,  Marre,  M.S.,  Cortes,  U., Comas,  J.,  Martinez,  M.,  Roda,  I.R., dan  Poch,  M.,  2004, A  comparative study on the use of similarity measures in case based Reasoning to improve the classification  of  environmental  system situations ,  Original  Research  Article, Environmental  Modelling  & Software , Volume 19, Issue 9, pp 809-819.