Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.693 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 67-75 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## EXPERT SYSTEM FOR INITIAL IDENTIFICATION OF DISEASES CAUSED BY HELICOBACTER PYLORI BACTERIA USING CASE BASED REASONING APPROACH
Dasril Aldo *1
1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1 dasril@ittelkom-pwt.ac.id
(Naskah masuk: 17 November 2022, Revisi : 02 Januari 2022, diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Helicobacter pylori, which is a bacterium that can live in the stomach. Infection can occur when bacteria invade and damage the stomach wall. Lack of  information  and ignorance of  the public about  the seriousness of  these bacteria  causes  various  very  serious  diseases  such  as  inflammation  of  the  digestive  tract  (gastritis),  gastric bleeding, gastric perforation (leak stomach), infection of the peritoneal wall (peritonitis) and gastric cancer. This expert  system  aims  to  provide  information  and  also  early  identification  of  diseases  caused  by  the  bacterium Helicobacter pylori. After the expert system has identified the type of disease, it will then suggest the actions that need  to  be  taken. The  method  used  is  CBR,  this method  works  with  the  stages  of  Retrieve,  Reuse,  Revise,  and Retain. The data that will be processed in this study are 30 data, with the results of 29 data in accordance with the doctor's diagnosis. From these results, it can be said that the accuracy of this expert system is 97% so that it can be used as an alternative in identifying diseases caused by the bacterium Helicobacter pylori.
Keywords : Bacteria Helicobacter Pylori, Case Based Reasoning, Expert System.

## EXPERT SYSTEM FOR INITIAL IDENTIFICATION OF DISEASES CAUSED BY HELICOBACTER PYLORI BACTERIA USING CASE BASED REASONING APPROACH

## Abstrak
Helicobacter pylori , bakteri yang dapat hidup di lambung. Infeksi terjadi ketika bakteri menyerang dan merusak lapisan  lambung.  Kurangnya  informasi  dan  ketidaktahuan  masyarakat  akan  keseriusan  bakteri  ini  telah mengakibatkan  berbagai  penyakit  yang  sangat  serius  seperti  radang  saluran  pencernaan  ( gastritis ),  pendarahan lambung, perforasi  lambung ( gastric leak ), infeksi  pada dinding peritoneum ( peritonitis ), dan kanker lambung. Sistem  pakar  ini  dirancang  untuk  memberikan  informasi  dan  mengidentifikasi  penyakit  yang  disebabkan  oleh Helicobacter pylori secara  dini.  Setelah  sistem  pakar  berhasil  mengidentifikasi  jenis  penyakit,  ia  menyarankan tindakan yang perlu diambil. Metode yang digunakan adalah CBR yang berlaku untuk fase Retrieve, Reuse, Revise dan Retain . Data yang akan diolah dalam penelitian ini adalah 30 buah data, dimana 29 buah data diperoleh sesuai dengan hasil diagnosa dokter. Dapat dilihat dari hasil tersebut, sistem pakar memiliki tingkat akurasi sebesar 97% sehingga  dapat  digunakan  sebagai  metode  alternatif  untuk  mengidentifikasi  penyakit  yang  disebabkan  oleh  H. pylori .
Kata kunci : Bakteri Helicobacter Pylori, Case Based Reasoning, Sistem Pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pengetahuan dalam ilmu komputer  telah  melahirkan  berbagai  macam  cabang keilmuan  yang  sangat  berguna  dalam  memecahkan permasalahan baik di bidang pendidikan[1], industri[2],  pertanian[3],  manajemen[4]  maupun kesehatan[5].  Ada  banyak  cabang  dari  ilmu komputer, salah satunya adalah kecerdasan buatan.
Kecerdasan  buatan  akan  merujuk  terhadap mesin  yang  mampu  berpikir,  menimbang  tindakan yang  diambil,  dan  mampu  mengambil  keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia [6]. Penelitian di bidang kecerdasan buatan diantaranya oleh Alief, dkk pada tahun 2022 yang menerapkan kecerdasan buatan dalam  manajemen  pengetahuan  pada  perusahaan dengan  hasil  meningkatkan  praktik  manajemen pengetahuan dengan memudahkan akses ke informasi, menciptakan, mengatur, dan menyebarkan
pengetahuan  dan  informasi  yang  relevan  di  dalam organisasi  untuk  meningkatkatkan  daya  perusahaan [7]. Penelitian selanjutnya oleh Astawa dan Permana pada tahun 2020 yang menerapkan kecerdasan buatan pada media pembelajaran dengan hasil a pembelajaran berbasis kecerdasan buatan yang dalam pengimplementasiannya dapat memberikan informasi  deskriptif  hewan  endemik  Indonesia dengan  menampilkan  dwi-bahasa  yaitu  Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris baik dalam bentuk lisan maupun oral [8]. Masih banyak penelitian lainnya di bidang kecerdasan buatan seperti virtual asisten pada game[9], Otomatisasi pelayanan[10] NPC pada game [11],  marketing  pada E-Commerce [12]  dan penelitian  lainnya.  Pada  penelitian  ini,  sistem  pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang  akan diterapkan.
Sistem  Pakar  merupakan    sebuah  sistem  yang diciptakan agar dapat melakukan imitasi atau meniru kepandaian dan keahlian dari seorang pakar atau lebih untuk menawarkan alternatif dari permasalahan yang ingin dipecahkan[13]. Penelitian terdahulu mengenai sistem  pakar  diantaranya  oleh  Kahlout  dan  Abu- Naser pada tahun 2019 untuk diagnosis penyakit pada jeruk dengan hasil petani bisa mendapatkan diagnosis lebih  cepat  dan  lebih  akurat  daripada  diagnosis dengan  cara  tradisional[14].  Selanjutnya    oleh Alfarra,  dkk  pada  tahun  2021  untuk  diagnosis  sakit pada leher dengan hasil sistem pakar cepat dan mudah digunakan oleh masyarakat untuk mendiagnosis sakit yang terjadi pada leher[15]. Masih terdapat penelitian lainnya  di  bidang  sistem  pakar  seperti  diagnosis bawang merah [16], diagnosis penyakit ginjal kronis [17]  serta  terdapat  penelitian  lainnya.  Penerapan sistem  pakar  yang  dilakukan  terhadap  penelitian  ini adalah untuk  identifikasi awal penyakit akibat bakteri helicobacter  pylori  dengan  metode  case  based reasoning.
Case based reasoning melakukan proses dengan mencocokan similarity dengan menggunakan kembali  suatu  kasus  pada  masa  lampau,  kemudian menggunakannya  kembali  untuk  kasus  baru  [18]. Beberapa  penelitian  yang  menerapkan  metode  CBR diantaranya  untuk  pemilihan  tipe  belajar  anak retardasi  mental  [19],  identifikasi  penyakit  jantung [20], identifikasi penyakit mata [21] dan lainnya.
Infeksi H. pylori telah dipercayai sebagai salah satu  bakteri  kronis  yang  paling  umum  menginfeksi manusia  terutama  yang  berkaitan  dengan  penyakit tukak lambung, karsinoma lambung dan limfoma sel B  Lampung  primer.  Karena  infeksi H.  pylori dapat menyebabkan perkembangan penyakit gastroduodenal  yaitu  penyakit  tukak  lambung  dan kanker lambung [22].
Masalah  yang  muncul  adalah  Helicobacter pylori,  bakteri  yang  dapat  hidup  di  dalam lambung. Infeksi terjadi ketika bakteri menyerang dan merusak lapisan lambung. Kurangnya informasi dan ketidaktahuan masyarakat akan keseriusan bakteri ini telah  mengakibatkan  berbagai  penyakit  yang  sangat
serius  seperti  radang  saluran  pencernaan  ( gastritis ), pendarahan  lambung,  perforasi  lambung  ( gastric leak ), infeksi pada dinding peritoneum ( peritonitis ), dan kanker lambung.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membantu masyarakat memperoleh informasi mengenai bahaya dari Helicobacter pylori dan dapat melakukan  identifikasi  awal  penyakit  tersebut, sehingga  masyarakat  menjadi  lebih  peduli  terhadap kesehatannya.  Sehingga  dengan  hal  tersebut,  dapat mencegah  terjadinya  penyakit  akibat  bakteri Helicobacter  pylori dikarenakan  penyakit  yang ditimbulkan sangat serius dan memerlukan penanganan yang serius.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem Pakar dapat didefinisikan sebagai adalah aplikasi  komputer  yang  dikembangkan  untuk memecahkan  masalah  kompleks  dalam  domain tertentu,  pada  tingkat  kecerdasan  dan  keahlian manusia  yang  luar  biasa[15].  Sistem  pakar  sangat efektif  digunakan  sebagai  penyimpan  data-data pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  seorang  pakar. Dengan  memanfaatkan  sistem  pakar,  keahlian seorang  pakar  akan  terekam  dengan  baik  dan  dapat dipergunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan identifikasi mengenai permasalahan tertentu berdasarkan  dengan  pengetahuan  yang  ditanamkan pada sistem pakar tersebut. Struktur dari sistem pakar adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Struktur Sistem Pakar
Struktur  sistem  pakar  dapat  diilustrasikan  dari Gambar  1.  Akuisisi  pengetahuan  dan  pemutakhiran pengetahuan  dalam  sistem  dikembangkan  sesuai dengan  ruang  lingkup  masalah  yang  dihadapi.  Alat interpretatif memberikan penjelasan tentang bagaimana sistem menghasilkan solusi. Memori kerja menyimpan  fakta  tentang  masalah  tersebut.  Basis pengetahuan  dan  mesin  inferensi  adalah  komponen utama  sistem  pakar,  dan  basis  pengetahuan  berisi fakta atau aturan berdasarkan pemikiran pakar. Mesin inferensi menemukan atau menyesuaikan aturan yang digunakan  untuk  memberikan  solusi  pendukung keputusan.  Jadi  perancangan  sistem  melibatkan komponen-komponen  tersebut  karena  aturan-aturan
dibangun  atas  dasar  para  ahli  sebagai  pengetahuan tentang sistem[23].
Dalam  sistem  pakar  terdapat  banyak  metode digunakan  sebagai  mesin  inferensi,  pada  penelitian ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  CBR. Metode  tersebut  merupakan  model  inferensi  yang mengintegrasikan pencarian solusi terhadap masalah, pemahaman kemudian melakukan proses pembelajaran.  Hal  ini  merupakan  aktifitas  dalam banyak  kasus  yang  tersimpan  dalam  sistem.  Sebuah siklus proses dibagi menjadi empat sub-proses[24].

## Gambar 2. Tahapan CBR
Tahapan  metode  CBR  dimulai  dari  tahapan Retrieve,  dimana  tahapan  tersebut  aktif  saat  pasien atau  user  ingin  melakukan  konsultasi  dengan memasukan  data  gejala-gejala  yang  dirasa  pada sistem pakar kemudian melakukan pemanggilan data- data  pada  kasus  sebelumnya  untuk  kemudian dicocokan. Tahap selanjutnya adalah tahapan Reuse dimana  tahapan  ini  aktif  dikarenakan  tidak  semua kasus  baru  yang  masuk  sama  persis  dengan  kasus lama  yang  tersimpan  pada  database,  sehingga  perlu pembaruan terhadap database kasus lama agar solusi yang  nantinya  diberikan  dapat  sesuai.  Selanjutnya tahapan  Revise  yang  berfungsi  untuk  mengubah solusi  dari  kasus  sebelumnya  jika  diperlukan  dan tahapan  terakhir  adalah  Retain  yang  berguna  untuk melakukan penyimpanan dan juga melakukan proses validasi terhadap kasus baru ke dalam case based[25].
Rumus  pencarian  similarity  pada  metode  CBR dapat dilihat pada Rumus 1:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝐾, 𝐿) = 𝑆1∗𝑊1+⋯.(𝑆𝑛∗𝑊𝑛)
𝑊1+⋯+𝑊𝑚 (1)
Dimana  K  =  Kasus  baru  (target);  L  =  Kasus lama (source);   n = Jumlah atribut; i  = Jumlah atribut pada  setiap  kasus;  f  =  Fungsi  similaritas  atribut  i antara  kasus  T  dan  kasus  S;  dan  wi  =  Bobot  yang diberikan pada atribut ke-i.
Proses tahapan melakukan identifikasi terhadap penyakit  akibat  bakteri helicobacter  pylori pada sistem pakar ini dapat dilihat pada gambar 3.
Setelah  memasukkan  gejala,  sistem  akan menjalankan  proses  Retrieve.  hasil  temu  kembali memiliki  nilai  kemiripan  ≥  0,5  selanjutnya  akan terjadi  proses  data  Reuse  kasus  lama  pada  sistem untuk digunakan berulang kali, sehingga dapat segera
diperoleh  hasil  diagnosa.  Namun,  jika  kemiripan gejala kurang dari atau sama dengan 0,5, sistem akan memodifikasi  dan  mempertahankan  proses  sebagai kasus baru.
Gambar 3. Flowchart Sistem Pakar dengan Proses CBR
Sedangkan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Kerangka Kerja.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan adalah penyakit, penyakit, dan gejala berbagai penyakit yang disebabkan  oleh Helicobacter  pylori sebagai  obyek penelitian.  Informasi  tersebut  kemudian  diperoleh berupa  pengetahuan  dan  aturan  bagi  sistem  untuk
mengambil keputusan berdasarkan kategori yang ada, seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penyakit Akibat Bakteri Helicobacter Pylori No Kode Penyakit 1 L01 Gastritis 2 L02 Perdarahan Lambung 3 L03 Perforasi Lambung 4 L04 Peritonitis 5 L05 Kanker Lambung
Pada  Tabel  1.  ditampilkan  lima  jenis  penyakit yang  diakibatkan  oleh  bakteri  Bakteri  helicobacter pylori  yaitu  penyakit Gastritis yang  merupakan merupakan  peradangan  pada  mukosa  lambung  yang dapat  bersifat  akut  atau  kronis. Gastritis yang dibiarkan berlarut-larut tanpa ada upaya pencegahan kekambuhan  dapat  mengakibatkan  kanker  lambung bahkan  kematian[26].  Penyakit  kedua  adalah Perdarahan  Lambung  Penyebab  pendarahan  bisa disebabkan  oleh  berbagai  hal.  Mulai  dari  gangguan ringan, gangguan kesehatan yang memerlukan rawat inap  di  rumah  sakit,  atau  bahkan  risiko  yang mengancam  jiwa.  Pendarahan  pada  pencernaan  bisa saja  tidak  terlihat  jelas  dan  hanya  dapat  diketahui setelah  dilakukan  tes  di  laboratorium.  Selanjutnya Perforasi  Lambung  merupakan  suatu  bentuk penetrasi yang kompleks dari dinding lambung, usus halus, usus besar akibat dari bocornya isi dari usus ke dalam  rongga  perut[27].  Selanjutnya  penyakit Peritonitis  merupakan  komplikasi  berbahaya  yang sering  terjadi  akibat  penyebaran  infeksi  dari  organ- organ  abdomen[28]  dan  terakhir  adalah  penyakit Kanker  Lambung  yaitu  kanker  yang  terjadi  akibat pertumbuhan  sel  lambung  yang  tidak  normal  dan tidak terkendali. Pertumbuhan sel abnormal ini terjadi karena sel di lambung mengalami perubahan genetik.
Setelah data penyakit diketahui, akan ditampilkan  gejala  yang  ada  pada  penyakit  yang diakibatkan  oleh Bakteri  Helicobacter  Pylori yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Penyakit No. Kode Gejala W 1 GL01 Terasa panas atau perih pada ulu hati 3 2 GL02 Merasakan mual dan terjadi muntah 1 3 GL03 Kembung pada perut 3 4 GL04 Keinginan untuk makan berkurang 3 5 GL05 Gangguan pencernaan dan diiringi penurunan berat badan 5 6 GL06 Adanya darah saat muntah 5 7 GL07 Sakit perut seperti terbakar 3 8 GL08 Muntah yang terlihat seperti bubuk kopi 5 9 GL09 Darah hitam yang bercampur dengan tinja. 3 10 GL10 Pucat 3 11 GL11 Sesak napas 5 12 GL12 demam, 1 13 GL13 menggigil, 1 14 GL14 Kelelahan 3 15 GL15 mengeluarkan urine, feses, atau gas lebih sedikit, 3 16 GL16 Diare 3 17 GL17 Haus secara terus menerus. 5 18 GL18 Anemia atau kekurangan sel darah merah.
No. Kode Gejala W 19 GL19 Cepat merasa kenyang saat makan. 1 20 GL20 Nyeri pada tulang dada. 3 21 GL21 Pembengkakan pada perut karena penumpukan cairan. 3 22 GL22 Kesulitan menelan makanan. 3 23 GL23 Kekuningan pada kulit atau bagian putih mata. 5
Pada Tabel 2. ditampilkan sebanyak gejala dari penyakit akibat bakteri Helicobacter Pylori . Selanjutnya  akan  ditampilkan  relasi  antara  penyakit dan juga gejala pada Tabel 3.
Tabel 3. Relasi Penyakit dan Gejala No. Kode L01 L02 L03 L04 L05
1 GL01 ^ 2 GL02 ^ ^ ^ ^ 3 GL03 ^ ^ ^ 4 GL04 ^ ^ ^ 5 GL05 ^ ^ 6 GL06 ^ ^ ^ 7 GL07 ^ ^ ^
8 GL08 ^ 9
GL09 ^ ^
10 GL10 ^
11 GL11 ^ ^
12 GL12 ^ ^
13 GL13 ^ ^ ^
14 GL14 ^ ^ 15 GL15 ^ 16 GL16 ^ 17 GL17 ^ 18 GL18 ^ 19 GL19 ^ 20 GL20 ^ 21 GL21 ^ 22 GL22 ^ 23 GL23 ^
Pada Tabel 3. diperlihatkan relasi antara gejala dan juga penyakit, dimana terdapat  gejala yang bisa ada  pada  penyakit  yang  berbeda  dan  dapat  disebut dengan gejala umum, diantaranya gejala dengan kode GL02 terdapat pada penyakit dengan kode L01, L03, L04  dan  L05.  Gejala  dengan  kode  GL03  terdapat pada penyakit dengan kode L01, L04 dan L05. Gejala dengan  kode  GL04  terdapat  pada  penyakit  dengan kode  L01,  L04  dan  L05.  Gejala  dengan  kode  GL05 terdapat  pada  penyakit  dengan  kode  L01  dan  L05. Gejala  dengan  kode  GL06  terdapat  pada  penyakit dengan kode L01, L02 dan L05. Gejala dengan kode GL07 terdapat pada penyakit dengan kode L02, L03 dan  L05.  Gejala  dengan  kode  GL09  terdapat  pada penyakit  dengan  kode  L02  dan  L03.  Gejala  dengan kode GL11 terdapat pada penyakit dengan kode L02 dan  L03.  Gejala  dengan  kode  GL12  terdapat  pada penyakit  dengan  kode  L03  dan  L04.  Gejala  dengan kode GL13 terdapat pada penyakit dengan kode L03, L04  dan  L05.  Gejala  dengan  kode  GL14  terdapat pada penyakit dengan kode L03 dan L04. Sedangkan gejala  dengan  kode  GL01,  GL08,  GL10,  GL15 sampai  dengan  G23  tidak  memiliki  relasi  dengan penyakit  lainnya  jadi  bisa  disebut  dengan  gejala khusus  yang  hanya  terdapat  pada  penyakit bersangkutan.
Pembentukan  aturan  merupakan  aturan-aturan yang digunakan oleh sistem pakar yang diperoleh dari seorang  pakar,  dimana  pakar  yang  dimaksud  adalah pakar  hama  dan  penyakit  anggrek.  Berikut  adalah bentuk aturan yang dihasilkan:
RULE 1 =   IF GL01 AND GL02 AND GL03 AND GL04  AND  GL05  AND  GL06  THEN P01
RULE 2 =   IF GL06 AND GL07 AND GL08 AND
GL10 AND GL11 THEN P02
RULE 3 =  IF GL02 AND GL07 AND GL09 AND GL11  AND  GL123  AND  GL13  AND GL14 AND GL15 THEN P03
RULE 4 =  IF GL02 AND GL03 AND GL04 AND GL12  AND  GL13  AND  GL14  AND GL16 AND GL17 THEN P04
RULE 5 =  IF GL02 AND GL03 AND GL04 AND
GL05  AND  GL06  AND  GL07  AND GL13  AND  GL18  AND  GL19  AND GL20  AND  GL21  AND  GL22  AND GL23 THEN P05

## 3.2. Input Gejala
Tahapan  pemilihan  gejala  yang  dirasa  oleh pasien,  masing-masing  diberikan  bobot  berdasarkan jawaban user. Jika jawaban TIDAK maka bobot = 0, jika jawaban YA maka bobot yang diberikan adalah 1.
Tabel 4. Konsultasi User Kode Gejala Jawaban GL01 Terasa panas atau perih pada ulu hati T GL02 Merasakan mual dan terjadi muntah T GL03 Kembung pada perut T GL04 Keinginan untuk makan berkurang T GL05 Gangguan pencernaan dan diiringi penurunan berat badan T GL06 Adanya darah saat muntah Y GL07 Sakit perut seperti terbakar Y GL08 Muntah yang terlihat seperti bubuk kopi T GL09 Darah hitam yang bercampur dengan tinja. Y GL10 Pucat Y GL11 Sesak napas Y GL12 demam, T GL13 menggigil, T GL14 Kelelahan T GL15 mengeluarkan  urine,  feses,  atau  gas  lebih sedikit, T GL16 Diare T GL17 Haus secara terus menerus. T GL18 Anemia atau kekurangan sel darah merah. T GL19 Cepat merasa kenyang saat makan. T GL20 Nyeri pada tulang dada. T GL21 Pembengkakan pada perut karena
penumpukan cairan. T GL22 Kesulitan menelan makanan. T GL23 Kekuningan  pada  kulit  atau  bagian  putih mata. T
Dari  Tabel  4.  diketahui  bahwa  pasien  yang melakukan  konsultasi  mengalami  gejala  sebagai berikut:
a. Terjadi muntah darah
b. Sakit perut seperti terbakar
c. Darah hitam yang bercampur dengan tinja.
d. Pucat
e. Sesak napas
Di  awal  proses  identifikasi,  pengguna  akan langsung memasukkan gejala yang dialaminya tanpa banyak  pertanyaan.  Selain  itu,  pengguna  dapat melihat  hasil  informasi  diagnostik  dengan  menekan tombol  proses.  Sistem  kemudian  akan  memproses bobot dengan mencocokkannya satu per satu dengan gejala  di  basis  pengetahuan.  Tahapan  pengolahan kesamaan  terhadap  bobot  akan  dihitung  oleh  sistem dengan menggunakan rumus (1).
Pemrosesan  dengan  metode  CBR  terhadap Kasus Gastritis dapat dilihat pada Gambar 4:

## Gambar 4. Skema Kasus Gasritis
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐾, 𝐿)
= 3 ∗ 0 + 1 ∗ 0 + 3 ∗ 0 + 3 ∗ 0 + 5 ∗ 0 + 5 ∗ 1
3 + 1 + 3 + 3 + 5 + 5 = 5 20 = 0,25 = 25%
Dari perhitungan kasus di atas, salah satu gejala yang dipilih oleh pengguna mirip dengan kasus lama, sehingga  dari  perhitungan  kesamaan  didapatkan tingkat  penyakit  maag  yang  dialami  pasien  sebesar 25%.
Pemrosesan  dengan  metode  CBR  terhadap Kasus  Perdarahan  Lambung  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Skema Kasus Perdarahan Lambung

## 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐾, 𝐿)
= 5 ∗ 1 + 3 ∗ 1 + 5 ∗ 0 + 3 ∗ 1 + 3 ∗ 1 + 5 ∗ 1
5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 5 = 19 24 = 0,79 = 79%
Dari  perhitungan  kasus  di  atas,  5  gejala  yang dipilih  oleh  pengguna  mirip  dengan  kasus  lama,
sehingga  dari  perhitungan  kesamaan  didapatkan derajat perdarahan lambung pada pasien sebesar 79%.
Perhitungan Kasus Perforasi Lambung Lambung dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Skema Kasus Perforasi Lambung
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐾, 𝐿) = 1 ∗ 0 + 3 ∗ 1 + 3 ∗ 1 + 5 ∗ 1 + 1 ∗ 0 + 1 ∗ 0 + 3 ∗ 0 1 + 3 + 3 + 5 + 1 + 1 + 3 = 11
17 = 0,65 = 65%
Dari  perhitungan  kasus  di  atas,  3  gejala  yang dipilih  oleh  pengguna  mirip  dengan  kasus  lama, sehingga dari perhitungan kesamaan derajat perforasi lambung pasien adalah 65%.
Pemrosesan  dengan  metode  CBR  terhadap Kasus Peritonitis dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Skema Kasus Peritonitis
Dari  case  plan  diatas,  gejala  yang  dipilih  oleh user tidak berbeda dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan  kemiripan  didapatkan  angka  peritonitis 0%.
Pemrosesan  dengan  metode  CBR  terhadap Kasus Kanker Lambung dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Skema Kasus Kanker Lambung
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐾, 𝐿)   = 8 46 = 11 46 = 0,24 = 24%
Dari perhitungan kasus di atas, dua gejala yang dipilih  oleh  pengguna  mirip  dengan  kasus  lama, sehingga dari  perhitungan kesamaan, tingkat  kanker lambung pasien ini adalah 24%.
Selanjutnya  dengan  gejala  yang  sama  akan dilakukan  proses  uji  dengan  menggunakan  program berbasis  web  yang  sudah  ditanamkan  pengetahuan pakar mengenai penyakit akibat bakteri helicobacter pylori, hasilnya seperti pada Gambar  9.
Gambar 9. Hasil Pengujian Sistem Pakar
Pada  Gambar  9.  Ditampilkan  hasil  identifikasi gejala yang dikonsultasikan oleh pasien, dengan hasil yang sama dengan perhitungan manual yaitu penyakit Pendarahan  Lambung  dengan  nilai  persentase  79%. Selanjutnya  akan  dilakukan  uji  coba  terhadap  data konsultasi sebanyak 30 data seperti Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Data Konsultasi NO Kode Diagnosis S.P Data Real Hasil 1 PAS_1 Perdarahan Lambung Perdarahan Lambung Valid 2 PAS_2 Perdarahan Lambung Perdarahan Lambung Valid 3 PAS_3 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 4 PAS_4 Peritonitis Peritonitis Valid 5 PAS_5 Kanker Lambung Kanker Lambung Valid
NO Kode Diagnosis S.P Data Real Hasil 6 PAS_6 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 7 PAS_7 Peritonitis Peritonitis Valid 8 PAS_8 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 9 PAS_9 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 10 PAS_10 Peritonitis Peritonitis Valid 11 PAS_11 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 12 PAS_12 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 13 PAS_13 Gastritis Gastritis Valid 14 PAS_14 Gastritis Gastritis Valid 15 PAS_15 Kanker Lambung Kanker Lambung Valid 16 PAS_16 Gastritis Gastritis Valid 17 PAS_17 Kanker Lambung Kanker Lambung Valid 18 PAS_18 Kanker Lambung Kanker Lambung Valid 19 PAS_19 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 20 PAS_20 Perforasi Lambung Perdarahan Lambung Tidak Valid 21 PAS_21 Perdarahan Lambung Perdarahan Lambung Valid 22 PAS_22 Kanker Lambung Kanker Lambung Valid 23 PAS_23 Gastritis Gastritis Valid 24 PAS_24 Gastritis Gastritis Valid 25 PAS_25 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 26 PAS_26 Peritonitis Peritonitis Valid 27 PAS_27 Perforasi Lambung Perforasi Lambung Valid 28 PAS_28 Gastritis Gastritis Valid 29 PAS_29 Perforasi Lambung Peritonitis Tidak Valid 30 PAS_30 Kanker Lambung Kanker Lambung Valid
Untuk  lebih  jelas  jumlah  perbedaan  hasil identifikasi  pasien  pada  masing-masing  penyakit dapat dilihat pada Gambar 10 dan 11.
Gambar 10. Hasil Identifikasi Sistem Pakar
Pada hasil identifikasi  sistem pakar didapatkan bahwa Penyakit Gastritis dialami oleh 6 pasien atau
20% dari total data keseluruhan. Penyakit Perdarahan Lambung  dialami  oleh  3  pasien  atau  10%  dari  total data  keseluruhan.  Penyakit  Perforasi  Lambung dialami  oleh  11  pasien  atau  37%  dari  total  data keseluruhan.  Penyakit  Peritonitis  dialami  oleh  4 pasien atau 13% dari total data keseluruhan. Penyakit Kanker Lambung dialami oleh 6 pasien atau 20% dari total data keseluruhan.
Gambar 11. Hasil Identifikasi Data Real
Dari  kedua  Gambar  10  dan  Gambar  11  dapat dilihat perbedaan hasil identifikasi pada sistem pakar dan data real terdapat pada pada 20 dan data 29.

## 4. DISKUSI
Setelah  dilakukan  proses  terhadap  gejala  yang dipilih  pasien  pada form konsultasi  dengan  gejala Terjadi  muntah  darah,  Sakit  perut  seperti  terbakar, Darah  hitam  yang  bercampur  dengan  tinja,  Pucat, Sesak  napas  maka  didapatkan  hasil  berupa  penyakit Perdarahan  Lambung  yang  dialami  oleh  pasien adalah  sebesar  79%.  Pada  pengujian  terhadap  data real didapatkan dua perbedaan hasil identifikasi, yaitu data ke 20 dan data ke 29. Berdasarkan hasil tersebut tingkat  akurasi  metode CBR adalah 97%. Mengenai perbedaan  hasil  tersebut  bisa  diatasi  dengan menambah pengetahuan dari pakar yang lain..

## 5. KESIMPULAN
Penyakit  yang  diakibatkan  oleh  Bakteri Helicobacter  Pylori tergolong  penyakit  yang  cukup serius.  Hal  itu  terbukti  dari  beberapa  penelitian mengenai  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  bakteri tersebut. Sistem pakar yang dibangun terbukti mampu dalam memberikan identifikasi awal berdasarkan dari gejala  yang  dipilih  oleh  pasien  diproses  dengan menggunakan metode CBR dapat menghasilkan hasil yang  sama  dengan  hasil  diagnosa  pakar  yang  dapat dilihat dari Tabel 5. dengan gejala yang dipilih  oleh pasien  pada  Tabel  4,  sistem  pakar  menghasilkan identifikasi penyakit Gastritis dengan nilai persentase
25%, Perdarahan Lambung 79%, Perforasi Lambung 65%, Peritonitis 0% dan Kanker Lambung 24%. Dari nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  pasien  terkena penyakit  Perdarahan  Lambung  dengan  nilai  79%. Sehingga  sistem  pakar  akan  memberikan  informasi mengenai  penyakit  tersebut  dan  memberikan beberapa saran yang bisa dilakukan oleh pasien yang tampak pada Gambar  9.
Dari data perbandingan yang ada pada Tabel 5. didapatkan  dua  perbedan  hasil  identifikasi  sistem pakar dengan hasil diagnosis data real yaitu pada data ke 20 dan data ke 29, jika dilihat dari jumlah data dan hasil  identifikasi  yang  sama,  maka  didapatkan  hasil keakuratan  dari  sistem  pakar  adalah  sebesar  97%, berdasarkan  nilai  persentase  tersebut  maka  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  sangat  bisa digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam  melakukan identifikasi terhadap penyakit yang diakibatkan oleh bakteri Bakteri Helicobacter Pylori .
Untuk  selanjutnya,  perlu  dikembangkan  lagi penelitain  sistem  pakar  mengenai  penyakit  yang diakibatkan oleh bakteri Bakteri Helicobacter Pylori baik  dari  segi  penambahan  pakar,  data  maupun metode lainnya supaya hasil identifikasi lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z. Azhar, S. Informasi, F. Teknik, and U. N. Padang, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN PENGEMBANGAN MODEL PEMBELAJARAN  DENGAN  METODE AHP,” JURTEKSI , vol. VII, no. 3, pp. 323– 332, 2021.
[2] N.  Anjaswari  and  S.  Winiarti,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas
Produk Kerajinan Kaca Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),”
J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 53–59, 2018.
[3] A.  Faisol  and  Atekan,  “Potential  Use  of Satellite  Image  Based  Climate  Data  for Agricultural  Land  Development  in  West Papua  Province,” IGYA  SER  HANJOP ,  vol.
2, no. 2, pp. 69–80, 2020, doi: 10.47039/ish.2.2020.69-80.
[4] D.  M.  Indrasti  and  A.  I.  Sulistyawati, “Penerapan  Sistem  Informasi  Akuntansi Penggajian  Dalam  Menunjang  Efektifitas Pengendalian Internal,” SOLUSI , vol. 19, no.
2, pp. 65–79, 2021.
[5] N. Sulardi and A. Witanti, “SISTEM PAKAR
UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANEMIA  MENGGUNAKAN,” J.  Tek.
Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020. [6]
D.  Aldo,  “IDENTIFIKASI  JUMLAH
PRODUKSI PRODUK DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO BERBASIS WEB,” JURSIMA , vol. 7, no. 1, pp. 49–59, 2019. [7]
R.  Alief  and  E.  Nurmiati,  “Penerapan Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi Pada Efisiensi  Manajemen Pengetahuan,” J.
Masy.  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  59–69, 2022.
[8] N.  L.  P.  N.  S.  P.  Astawa  and  P.  T.  H. Permana,  “Media  Pembelajaran  dengan
Kecerdasan  Buatan  dalam  Pembelajaran Bahasa  Inggris  Generasi-Z,” J.  Sains  Sosio Hum. , vol. 4, no. 2013, pp. 756–767, 2020.
[9] J.  C.  Putra,  M.  M.  Rohman,  and  M.  Rizqi, “Kecerdasan  Buatan  Virtual  Assistant  Pada Permainan  Menggunakan  Metode  Finite State  Machine  Artificial  Intelligence  of  In Game  Virtual  Assistant  Using  Finite  State Machine,” J. Animat. Games Stud. , vol. 7, no.
2, pp. 85–100, 2021.
[10] A.  Zein,  “Kecerdasan  Buatan  Dalam  Hal Otomatisasi  Layanan,” JIK ,  vol.  IV,  no.  10, pp. 16–25, 2021.
[11] R. D. Fajri, M. A. Syahputra, T. R. M. Zaki, A.  Saifudin,  and  I.  Kusyadi,  “Perancangan Kecerdasan Buatan pada NPC Menggunakan UNITY 2D dan Prilakunya terhadap player,”
J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no. 3, pp. 575–578, 2021. [12] A. Rochman and T. Setyawan, “Implementasi artificial intelligence marketing  pada  E-commerce :  personalisasi konten rekomendasi serta dampaknya terhadap purchase intention,” vol. 4, no. 12, pp. 5385–5392, 2022.
[13] Y.  WENDRA,  ALWENDI,  ARDI,  and  D. ALDO,  “Metode  Case  Based  Reasoning Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Padi,”
Jursima , vol. 8, no. 2, pp. 103–110, 2020.
[14] M.  Ibraheem,  E.  Kahlout,  and  S.  S.  Abu- naser, “An Expert System for Citrus Diseases Diagnosis,” Int. J. Acad. Eng. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 1–7, 2019.
[15] A. H. Alfarra, L. F. Samhan, and S. S. Abu- naser,  “An  Expert  System  for  Neck  Pain Diagnosis,” Int. J. Acad. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 7, pp. 1–8, 2021.
[16] D.  Aldo  and  S.  E.  Putra,  “Sistem  Pakar Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  Bawang Merah  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer Expert System for Diagnosis Pests and Shallots  Diseases  Using  Dempster  Shafer Method,”  vol.  9,  no.  28,  2020,  doi:
10.34010/komputika.v9i2.2884.
[17] F. Hamedan, A. Orooji, H. Sanadgol, and A. Sheikhtaheri,  “International  Journal  of Medical Informatics Clinical decision support  system  to  predict  chronic  kidney disease :  A  fuzzy  expert  system  approach,”
Int. J. Med. Inform. , vol. 138, no. March, p. 104134, 2020, doi:
10.1016/j.ijmedinf.2020.104134.
[18] Z.  M.  Dasril  Aldo,  “Aplikasi  Identifikasi Penyakit  Ikan  Laut  Menggunakan  Metode Case Based Reasoning,” J. Sains dan Inform. , vol.  6,  no.  2,  pp.  78–83,  2020,  doi: 10.22216/jsi.v4i1.
[19] D.  Aldo,  K.  Samosir,  and  Y.  G.  Nengsih, “Sistem  Pakar  Memilih  Tipe  Belajar  Anak Retardasi  Mental  Menggunakan  Metode Case  Based  Reasoning,” JSAI  (Journal  Sci.
Appl. Informatics) , vol. 4, no. 1, pp. 95–105,
2021, doi: 10.36085/jsai.v4i1.1332.
[20] D.  Dona,  H.  Maradona,  and  M.  Masdewi, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung Dengan  Metode  Case  Based  Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.31849/zn.v3i1.6442.
[21] D. Y. Prasetyo, B. Rianto, M. S. Rais, and N. Suwanti,  “Diagnosa  Dini  Penyakit  Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning ( CBR  ),” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA , vol.  5,  no.  April,  pp.  360–369,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2779.
[22] A. Sa, A. R. Sholeh, and N. Maryani, “Faktor Risiko  dan  Pengobatan  Infeksi  Helicobacter pylori  pada  Suku  Baduy  di  Provinsi  Banten Risk  Factors  and  Treatment  of  Helicobacter pylori  Infection  in  Baduy  Tribes  in  Banten Province,” 2022, doi: 10.32528/bioma.v7i1.6610.
[23] Marfuah,  “Perancangan  Sistem  Monitoring Penyelesaian Berkas Pidana Dengan Metode Rule  Based  Expert  Systems  dan  Teknologi Radio Frequency Identification,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 02, pp. 146–153, 2017.
[24] R.  ADAWIYAH,  “Case  Based  Reasoning Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  Tanaman Nilam,” Intensif ,  vol.  2,  no.  1,  p.  57,  2018, doi: 10.29407/intensif.v2i1.11829.
[25] Y.  Setiya et  al. ,  “Penerapan  Metode  Case Base  Reasoning  Dalam  Diagnosa  Penyakit dan  Hama  pada  Tanaman  Hortikultura,”
Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.
2, pp. 1111–1122, 2022, doi:
10.47065/bits.v4i2.1888.
[26] N.  Rosiani,  Bayhakki,  and  R.  Lisa  Indra,
“HUBUNGAN PENGETAHUAN TENTANG GASTRITIS DENGAN MOTIVASI UNTUK MENCEGAH KEKAMBUHAN GASTRITIS,” Al-
Asalmiya  Nurs.  J.  Ilmu  Keperawatan (Journal Nurs. Sci. , vol. 9, no. 1, pp. 10–18,
2020.
[27] M.  D.  P.  Putra,  M.  S.  Nugraha,  and  A.
Raharjo, “Kultur Bakteri Positif pada Pasien dengan  Perforasi  Gaster  di  RSUD  Dr. Moewardi Surakarta: Sebuah Studi Retrospektif,” Smart Med. J. , vol. 4, no. 1, p.
56, 2021, doi: 10.13057/smj.v4i1.42828.
[28] M. Sayuti, “Karakteristik Peritonitis
Perforasi  Organ  Berongga  Di  Rsud  Cut Meutia Aceh Utara,” AVERROUS J. Kedokt. dan  Kesehat.  Malikussaleh ,  vol.  6,  no.  2,  p. 68, 2020, doi: 10.29103/averrous.v6i2.3089.