## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Rancang Bangun Aplikasi PHP dalam Mendeteksi Penyakit Kelinci Menggunakan Metode Case-Based Reasoning (CBR)
Fithry Tahel 1,* , Siti Aliyah 2 , Muhammad Adam 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* fithrytahel01@gmail.com, 2 aliyahsiti478@gmail.com, 3 mr.mhdadam@gmail.com Submitted: 09/08/2020 ; Accepted: 19/08/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak −Metode case-based  reasoning merupakan  salah  satu  metode  untuk  membangun  sistem  dengan  pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi dari kasus-kasus sebelumnya. Metode ini memberikan ruang pada pakar  dalam  memberikan  nilai  kemiripan  atau  similarity  pada  pengetahuan  yang  diungkap.  Penyakit  pada  binatang  kelinci seringkali membuat pemiliknya  merasa bingung  karena  kurangnya  pengetahuan pemilik  tentang  penyakit  binatang  tersebut. Sebagian  besar  penyakit  yang  terjadi  pada  kelinci  peliharaan  sering  dianggap  remeh,  dan  apabila  penyakit  itu  tidak  segera ditangani maka akan menjadi lebih parah dan serius penanganannya. Oleh karena itu, diperlukan suatu alat atau sistem yang memiliki  kemampuan  layaknya  seorang  dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Sistem  tersebut  adalah  sistem  pakar  yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer agar dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh  pakar.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  case  based  reasoning  dapat  digunakan  sebagai  cara  untuk mendiagnosa jenis penyakit yang diderita pada kelinci.
Kata Kunci: PHP, CBR, Sistem Pakar, Rancang Bangun, MySQL
Abstract −The case-based reasoning method is one of the methods for building a system with the decision-making of a new case based on solutions from previous cases. This method provides a space on experts in giving similar or similarity value to the revealed knowledge. The disease in rabbit animals often makes the owner confused by the lack of owner knowledge about the  animal's  disease.  Most  of  the  diseases  that  occur  in  the  pet  rabbit  are  often  underestimated,  and  if  the  disease  is  not immediately treated it will become more severe and serious in handling. Therefore, it is necessary a tool or a system that has a doctor's ability to diagnose diseases. The system is an expert system that seeks to adopt human knowledge to the computer in order to solve problems such as those commonly done by experts. The results showed that the case-based reasoning method can be used as a way to diagnose the type of disease suffered in rabbits.
Keywords : PHP, CBR, Expert System, Design and Build, MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  pemecahan  yang  potensial  untuk  mengatasi  masalah  identifikasi  penyakit, khususnya penyakit pada hewan kelinci.   Sistem pakar adalah bidang kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI)  yang  berusaha  mengadopsi  keahlian  manusia  ke  dalam  komputer,  menggabungkan  pengetahuan  dan penelusuran  data  untuk  memecahkan  masalah  yang  secara  normal  memerlukan  keahlian  manusia.  Kesehatan kelinci  menentukan  keberhasilan  pemelihara  dalam  merawat  kelinci-kelincinya.  Berbicara  tentang  kesehatan terkait  dengan  masalah  penyakit  yang  dapat  menyerang  kelinci,  pemelihara  harus  mengetahui  tentang  gejala, penyakit, dan cara penanganannya pada hewan kelinci. Permasalahan yang sering dihadapi, sulitnya masyarakat untuk  mengetahui  terjadinya  penyakit  pada  kelinci  karena disebabkan  dari  gejala  yang  berbeda-beda  dari  jenis penyakit yang ditimbulkan. Hal ini sangat berdampak fatal dan tidak jarang dapat mengakibatkan kematikan pada kelinci. Untuk  itu perlu dibuat sistem pakar sebagai salah satu solusi penanganan penyakit pada kelinci.
Beberapa peneliti terdahulu pernah melakukan penelitian sejenis, yakni yang dilakukan oleh Fidyaningsih, Agus  dan  Maharani  dimana  mereka  melakukan  penelitian  terkait  mendiagnosa  penyakit  kucing  menggunakan metode Case-Based  Reasoning dan  memperoleh  hasil  bahwa  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kucing  dengan tingkat akurasi sebesar 90%, dapat dimanfaatkan untuk membantu semua orang terutama para pemilik kucing yang ingin mengetahui  penyakit  dan  gejala  serta  pencegahan  penyakit  pada  kucing [1].  Penelitian  lainnya  dilakukan oleh Muliana, Abdillah dan Komarudin dimana menggunakan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan dua  metode  yakni Case-Based  Reasoning dan Nearest  Neighbor  Retrieval dalam  mendiagnosa  penyakit  pada hewan di pusat kesehatan hewan kota Cimahi. Penelitian menggunakan beberapa atribut diantaranya jenis kelamin, usia, berat badan, suhu dan gejala penyakit. Hasil penelitian memperoleh hasil bahwa sistem pendukung keputusan yang  dikembangkan  dapat  dijadikan  solusi  dari  basis  kasus  lama  yang  terangkat  Kembali,  yakni  berupa  hasil diagnosa, cara penanganan atau terapi, dan daftar kasus yang memiliki nilai kemiripan dengan kasus yang baru [2].  Pada  penelitian  tersebut,  ditemukan  bahwa  metode Case-Based  Reasoning dan  metode Nearest  Neighbor Retrieval dapat  digunakan  dalam  membantu  mendiagona  penyakit  berdasarkan  atribut  yang  diinputkan  pada sistem.  Selain  metode Case-Based  Reasoning terdapat  pula  metode  lain  yang  digunakan  dalam  mendiagnosa penyakit pada hewan melalui sistem pakar, yakni metode Decision Tree . Metode Decision Tree digunakan oleh Pratama & Hendini dalam mendiagnosa penyakit kulit pada kucing melalui sistem pakar. Penerapan metode pohon keputusan ( Decision Tree ) pada basis aturan menghasilkan keputusan yang cepat untuk setiap diagnosa penyakit kulit pada kucing [3]. Berdasarkan penelitian-penelitian di atas, terdapat beberapa metode pada sistem pakar yang dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  hewan,  namun  pada  penelitian  ini,  peneliti  memilih

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
menggunakan  metode Case-Based  Reasoning pada  sistem  pakar  untuk  membantu  mendiagnosa  penyakit  pada kelinci.  Kelebihan  pada  metode Case-Based  Reasoning sama  dengan  kelebihan  pada  metode-metode  lainnya. Kelebihan  utama  dari  metode Case-Based  Reasoning dibandingkan  dengan  sistem  berbasis  aturan  ( rule-based system )  lainnya  adalah  dalam  hal  akuisisi  pengetahuan,  dimana  pada  sistem Case-Based  Reasoning dapat menghilangkan kebutuhan untuk ekstrak model atau kumpulan dari aturan-aturan seperti yang diperlukan dalam model atau sistem berbasis aturan [4].
Metode Case-Based  Reasoning merupakan  proses  penyelesaian  masalah  dengan  memanfaatkan pengalaman  sebelumnya  dengan mencari  solusi   dari  suatu kasus yang  baru,  sistem akan  melakukan  pencarian terhadap solusi dari kasus lama yang memiliki permasalahan yang sama [5]–[7]. Metode ini tetap dapat melakukan penalaran walaupun terdapat data yang tidak lengkap. Ketika proses retrieval dilakukan, ada kemungkinan antara kasus baru dengan kasus lama tidak mirip. Dari ukuran similarity tersebut tetap dapat dilakukan penalaran dan melakukan evaluasi terhadap ketidak data yang diberikan [8]–[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam menyelesaikan penelitian ini, penulis menggunakan metodologi penelitian dengan model waterfall. Model waterfall tersebut dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Diagram Waterfall
Kegiatan yang dilakukan pada tiap-tiap tahap dalam model waterfall adalah sebagai berikut : 1. Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data, penulis menggunakan 2 (dua) metode studi, yaitu : a. Studi Lapangan ( Field Research )
1) Wawancara
Pengumpulan data  dilakukan melalui wawanacara dengan Dokter Nurul Hidayati di Nui Pet Care Jl. Taman  Setiabudi  Indah  No.  47  Medan.  Dimana  materi  wawancara  berupa  gejala-gejala  apa  saja penyebab penyakit yang timbul pada hewan kelinci serta solusi penanganan dari penyakit hewan kelinci tersebut.
2) Observasi
Observasi dilakukan dengan cara mengamati secara langsung aktivitas yang dilakukan  hewan kelinci serta mengamati gejala-gejala yang terdapat pada hewan kelinci.
b. Studi Kepustakaan ( Library Research )
Melakukan  studi  pustaka  untuk  memperoleh  data-data  yang  berkaitan  dengan  penelitian  dari  berbagai sumber, baik dari buku maupun jurnal. Penelitian kepustakaan juga dilakukan melalui pencarian internet, mengunjungi  situs-situs  seperti Google  Scholar ataupun Academia.edu yang  dapat  membantu  peneliti dalam membahas materi terkait penyakit kelinci.
2. Analisis Sistem
Pada tahap analisis kebutuhan digunakan sebagai acuan dalam menyusun spesifikasi yang diperlukan dalam membangun aplikasi, sehingga berjalan sesuai dengan yang direncanakan. Adapun tujuan utama tahap analisis kebutuhan  sistem adalah  untuk mengetahui  syarat  kemampua atau  kriteria  yang  harus  dipenuhi oleh  sistem agar keinginan  pemakai  sistem  dapat terwujud.  Aplikasi  yang dbutuhkan untuk  merancang  sistem ini dapat berupa  software Adobe  Dreamweaver untuk  penulisan coding  PHP , AppServ untuk  menjalankan  database MySQL yang berisi data penyakit dan data gejala penyakit pada hewan kelinci.
3. Perancangan Sistem
Pada tahap ini, dilakukan spesifikasi dan desain perangkat lunak yang akan direalisasikan dalam perancangan sistem  yang  terdiri  dari  suatu  rancangan  user  interface  yang  memliki  beberapa  form  pada  tampilan  desain.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Untuk  menjelaskan  hubungan  antar  elemen-elemen  struktur  utamanya  maka  penulis  menggunakan UML (Unified Modelling Language).
4. Pembuatan Sistem
Tahap  pembuatan  sistem  ke  dalam  bentuk  pengkodingan  dan  dirancang  menggunakan  database.  Dalam perancangan sistem pakar ini digunakan bahasa pemrograman PHP dan untuk database menggunakan MySQL.
5. Pengujian Sistem
Metode pengujian sistem adalah cara terbaik untuk menguji perangkat lunak, mempunyai mekanisme untuk menentukan  data  uji  yang  dapat  menguji  perangkat  lunak  secara  lengkap  dan  berisi  langkah-langkah  yang mempunyai  kemungkinan  tinggi untuk menemukan  kesalahan.  Dalam  hal ini penulis menggunakan metode pengujian Black Box. Pengujain Black Box adalah pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat lunak.
6. Pemeliharaan Sistem
Tahap akhir  dimana  suatu  perangkat lunak  yang  sudah  selesai  dapat  mengalami  perubahan-perubahan atau penambahan sesuai dengan permintaan user. Dalam tahapan ini juga menangani perangkat lunak yang sudah selesai  supaya  dapat  berjalan  lancar  dan  terhindar  dari  gangguan-gangguan  yang  dapat  menyebabkan kerusakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Penyakit
Analisa dan penjabaran jenis dan gejala penyakit pada hewan kelinci dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Tabel Gejala Penyakit pada Hewan Kelinci Kode Gejala Gejala Jenis Bobot G01 Timbulnya bintik-bintik coklat pada tepi telinga Gejala Penting 1 G02 Pangkal kuku membengkak Gejala Biasa 0,5 G03 Kelinci terlihat gelisah Gejala Penting 1 G04 Air kencing sangat sedikit Gejala Penting 1 G05 Kehilangan nafsu makan Gejala Penting 1 G06 Malas bergerak atau sering diam di pojok Gejala Biasa 0,5 G07 Bulu-bulu kelinci terlihat kasar Gejala Biasa 0,5 G08 Perut kelici terlihat kosong Gejala Biasa 0,5 G09 Kotoran encer Gejala Penting 1 G10 Tubuh kelinci kelihatan kurus Gejala Biasa 0,5 G11 Tubuh lemah dan pucat Gejala Biasa 0,5 G12 Kelinci mengalami bersin-bersin, hidung terlihat basah Gejala Penting 1
Sedangkan analisa dan penjabaran relasi antara gejala dan penyakit dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Tabel Relasi antara Gejala dan Penyakit pada Hewan Kelinci No. Keterangan Jenis Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 1. Timbulnya bintik-bintik merah pada tepi telinga √ 2. Pangkal kuku membengkak √ 3. Kelinci terlihat gelisah √ 4. Air kencing sangat sedikit √ 5. Kehilangan nafsu makan √ √ √ 6. Malas bergerak atau sering diam di pojok √ 7. Bulu-bulu kelinci terlihat kasar √ 8. Perut kelici terlihat kosong √ 9. Kotoran encer √ 10. Tubuh kelinci kelihatan kurus √ 11. Tubuh lemah dan pucat √ 12. Kelinci mengalami bersin-bersin, hidung terlihat basah √

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Sedangkan tabel rule keputusan terkait aplikasi yang dikembangkan dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Tabel Rule Keputusan pada Penyakit Hewan Kelinci
Kode Penyakit Gejala P01 G01 G02 IF Timbulnya Bintik-Bintik Merah Pada Tepi Telinga<AND> Pangkal Kuku Membengkak<AND> THEN GUDIG ( SCABIES ) P02 G03 G04 IF Kelinci Terlihat Gelisah<AND> Air Kencing Sangat Sedikit<AND> THEN KEMBUNG ( FLATULENS ) P03 G05 G06 G07 G08 G09 IF Kehilangan Nafsu Makan<AND>
Malas Bergerak Atau Sering Diam Di Pojok<AND> Bulu-Bulu Kelinci Terlihat Kasar<AND> Perut Kelinci Terlihat Kosong<AND> Kotoran Encer<AND>
THEN SEMBELIT ( SHUTTERSTOCK ) P04 G05 G10 G11 IF Kehilangan Nafsu Makan<AND> Tubuh Kelinci Kelihatan Kurus<AND>
Tubuh Lemah dan Pucat<AND>
THEN CACINGAN ( ASCARIS LUMBRICOIDES )
P05
G05 G12 IF Kehilangan Nafsu Makan<AND> Kelinci Mengalami Bersin-Bersin, Hidung Terlihat
Basah<AND> THEN FLU ( INFLUENZA )
Perhitungan  studi  kasus case-based  reasoning (CBR)  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus similarity , yakni sebagai berikut:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑝𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚, 𝑐𝑎𝑠𝑒) = S1 ∗ W1 + S2 ∗ W2 + ⋯ +  Sn ∗ Wn W1 + W2 + ⋯ + Wn +   … … … …                     (1) Keterangan: S = Similarity (nilai kemiripan), yaitu 1 (sama) dan 0 (beda)
W
= Weight (bobot gejala)

## 3.2 Implementasi Program
Hasil rancangan sistem pakar mendiagnosa penyakit kelinci yang telah selesai dibuat, dimana tampilan hasil terdiri dari dua bagian, yaitu tampilan untuk pengguna dan tampilan untuk admin (pakar).
1. Menu Utama pada Aplikasi
Halaman daftar pengguna merupakan halaman pertama saat pertama kali aplikasi ini dijalankan. Halaman ini berisikan ini berisikan menu utama seperti Home, Informasi, Daftar Penyakit.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 2. Tampilan Menu Utama
2. Tampilan Informasi
Halaman ini berikan informasi seputar dunia kelinci serta sejarahnya
Gambar 3. Tampilan Informasi
3. Tampilan Daftar Penyakit
Halaman ini berisikan sejumlah penyakit terhadap kelinci beserta penjelasan lengkapnya.
Gambar 4. Tampilan Daftar Penyakit
4. Tampilan Login User
Sebelum melakukan diagnose, pengguna terlebih dahulu diharuskan untuk melakukan login ke sisitem. Adapun tampilan login pengguna adalah sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
5. Tampilan Home
Halaman Home berisikan Timeline atau pemberitahuan terkait riwayat diagnose kelinci dari para anggota lain.
Gambar 6. Tampilan Home User
6. Tampilan Diagnosa
Pada  halaman  diagnosa, user akan  dihadapkan  untuk  memilih  beberapa  gejala  yang  dialami  oleh  kelinci, selanjutnya akan dilakukan proses pendiagnosaan.
Gambar 7. Tampilan Diagnosa
4.2 Tampilan Hasil Untuk Admin (Pakar)
1. Tampilan Login Admin
Halaman login admin  merupakan  halaman  akses  admin.  Halaman  ini  berfungsi  untuk  mengelola  basisi pengetahuan  yang  ada  pada  sistem  pakar  seperti  menginput  gejala,  penyakit,  aturan  baru  serta  dapat menambahkan  member  atau  pengguna  baru.  Adapun  tampilan login admin  dapat  dilihat  pada  gambar  8  di bawah ini:
Gambar 8. Tampilan Login Admin
2. Tampilan Home Admin
Tampilan home admin berisikan tabel penyakit dan tabel gejala sebagai akses cepat terkait penyakit apa saja yang ada pada sistem dan bagaimana gejalanya. Tampilan home admin dapat dilihat pada gambar 9 sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 9. Tampilan Home Admin
3. Tampilan Timeline Admin
Halaman timeline berisikan riwayat dari member atau anggota yang baru saja melakukan diagnose. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 10 sebagai berikut:
Gambar 10. Tampilan Timeline Admin
4. Tampilan Member
Halaman member berisikan informasi mengenai data member, seperti nama, username , dan password . Admin dapat menambah maupun menghapus akses pada pengguna. Tampilan dapat dilihat pada gambar 11 di bawah ini:
Gambar 11. Tampilan Member
5. Tampilan Gejala
Halaman gejala berisikan keterangan mengenai gejala pada kelinci. Admin dapat mengeloah data gejala baik menambah,  menghapus,  maupun  mengedit  data  tersebut.  Tampilan  dapat  dilihat  pada  gambar  12  sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 12. Tampilan Gejala
6. Tampilan Penyakit
Halaman penyakit berisikan keterangan mengenai gejala pada kelinci. Admin dapat mengeloah data  penyakit baik menambah, menghapus, maupun mengedit data tersebut. Tampilan dapat dilihat pada gambar 13 sebagai berikut:
Gambar 13. Tampilan Penyakit
7. Tampilan Aturan
Halaman aturan berisikan keterangan mengenai gejala pada kelinci. Admin dapat mengeloah data aturan baik menambah,  menghapus,  maupun  mengedit  data  tersebut.  Tampilan  dapat  dilihat  pada  gambar  14  sebagai berikut:
Gambar 14. Tampilan Aturan
8. Tampilan Diagnosa
Halaman diagnose menampilkan daftar gejala beserta checkbox yang harus diisi, selanjutnya akan dilakukan proses pendiagnosaan untuk mendapatkan hasilnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 15. Tampilan Diagnosa
9. Tampilan Laporan
Tampilan laporan dapat dilihat pada gambar 16 sebagai berikut:
Gambar 16. Tampilan Laporan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan selama membuat aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit pada kelinci dengan menggunakan metode Case Based Reasoning berbasis Online ini, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa aplikasi sistem pakar ini dapat digunakan untuk mempercepat pencarian dan pengaksesan pada ilmu pengetahuan oleh masyarakat atau orang-orang yang membutuhkan informasi penyakit kelinci. Selain itu, pada aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kelinci Dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning dapat juga digunakan sebagai pedoman bagi masyarakat untuk melakukan penanganan dini terhadap Kelinci. Aplikasi ini juga memiliki tampilan-tampilan yang user friendly sehingga pemakai dapat menggunakan aplikasi ini dengan mudah. Aplikasi ini dibuat dengan tampilan yang menarik, agar pemakai aplikasi ini tidak merasa bosan dengan tampilan-tampilan yang biasa pada program-program lain.

## REFERENCES
[1] S. Fidyaningsih, F. Agus, and S. Maharani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Case-Based Reasoning,” Pros.  SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  113–119,  Sep.  2016, Accessed: Aug. 13, 2020. [Online]. Available: http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/article/view/161.
[2] I. Muliana, G. Abdillah, and A. Komarudin, “Sistem Pendukung Diagnosa Penyakit pada Hewan Menggunakan Metode Case-Based Reasoning dan Nearest Neighbor Retrieval di Pusat Kesahatan Hewan Kota Cimahi,” in Seminar Nasional Teknologi dan informatika ke-5 (SNATIF) , 2018, pp. 15–24.
[3] E. B. Pratama and A. Hendini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Kucing Berbasis Web Menggunakan Metode Decision Tree,” SISTEMASI , vol. 8, no. 2, p. 254, May 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i2.459.
[4] A. Sugihandono, Kusrini, and H. Al Fatta, “Case Base Reasoning Sebagai Alat Bantu Diagnosis Penyakit Ternak Sapi menggunakan Sorenson Coeficient (Studi Kasus: Di Kabupaten Pati),” J. Teknol. Inf. , vol. 14, no. 2, pp. 31–42, 2019.
[5] N. R. Marliana, A. S. Yazid, and M. U. Siregar, “Expert System for Diagnosis Skin Disease in Infants With Case-Based Reasoning  Method,” IJID  (International  J.  Informatics  Dev. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  7–13,  Dec.  2013,  doi: 10.14421/IJID.2013.%X.
[6] L.  G.  Vedayoko,  E.  Sugiharti,  and  M.  A.  Muslim,  “Expert  System  Diagnosis  of  Bowel  Disease  Using  Case  Based Reasoning  with  Nearest  Neighbor  Algorithm,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  134–142,  Nov.  2017,  doi:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 4, Agustus 2020, Page 293-302 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
10.15294/sji.v4i2.11770.
[7] Y.  S.  Bagi  and  S.  Suprapto,  “Hepatitis  Diagnosis  Using  Case-Based  Reasoning  with  Gradient  Descent  as  Feature Weighting Method,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 4, no. 1, p. 25, Apr. 2018, doi: 10.20473/jisebi.4.1.25-31.
[8] H. Santoso and A. Musdholifah, “Case Base Reasoning (CBR) and Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN)-based Indexing in Medical Expert Systems,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 169–178, Dec. 2019, doi: 10.23917/khif.v5i2.8323.
[9] P. Chazara, S. Negny, and L. Montastruc, “Flexible knowledge representation and new similarity measure: Application on case based reasoning for waste treatment,” vol. 58, pp. 143–154, 2016, doi: 10.1016/j.eswa.2016.03.014ï.
[10]  Y. Shen, J. Colloc, A. Jacquet-Andrieu, and K. Lei, “Emerging medical informatics with case-based reasoning for aiding clinical  decision  in  multi-agent  system,” J.  Biomed.  Inform. ,  vol.  56,  pp.  307–317,  Aug.  2015,  doi: 10.1016/j.jbi.2015.06.012.