## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Polio Menerapkan Metode Hybrid Case Based
Chintami Febri Idris
Prodi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia
Email: chinta.febri@gmail.com
Abstrak −Sistem pakar suatu sistem komputer yang dirancang agar dapat melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar maupun ahli dalam bidang tertentu. Tetapi harus diketahui, sistem pakar ini bukan sebagai pengganti dari seorang pakar atau dokter tetapi hanya diperuntukan sebagai perlengkapan yang terbatas, karena sistem pakar ini bersifat konsultasi dan juga tidak memiliki sifat seperti dokter yang mampu melakukan identifikasi secara detail terhadap penyakit yang dialami pasien dengan suatu pemikirannya.  Sistem pakar yang dibuat ini menggunakan metode Hybrid Case Based. Metode ini merupakan suatu kombinasi dari sistem yaitu Rule Based Reasoning (RBR) dan Case Based Reasoning (CBR), metode ini memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode yang berjalan sendiri. Metode ini akan mengolah suatu gejala sehingga dapat dideteksi penyakit yang diderita pasien..
Kata Kunci: Sistem Pakar, Hybrid Case Based
Abstract −Expert system of a computer system designed to be able to do reasoning like an expert or expert in a particular field. It  should  be  noted,  however,  that  this  expert  system  is  not  a  substitute  for  an  expert  or  physician  but  is  only  for  limited equipment, since this expert system is consultative and also has no such properties as a physician who is able to identify in detail the illness experienced by the patient with his or her thoughts . This expert system is made using Hybrid Case Based method. This method is a combination of the system that is Rule Based Reasoning (RBR) and Case Based Reasoning (CBR), this method has a better accuracy than the method running alone. This method will process a symptom so that can be detected disease suffered by the patient.
Keywords : Expert system, Hybrid Case Based

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  bidang  kedokteran,  perkembangan  teknologi  informasi  berjalan  sesuai  dengan  penelitian-penelitian  dan pengalaman-pengalaman yang dilakukan oleh para ahli. Kegunaan sistem pakar dalam bidang kedokteran adalah mendiagnosa  terhadap  berbagai  jenis  penyakit,  salah  satunya  yaitu  penyakit  polio.  Penyakit  Polio  atau  lebih lengkapnya Poliomyelitis, pertama kali ditemukan oleh Heine Medin pada tahun 1840. Poliomyelitis adalah suatu penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  polio  yang  dapat  mengakibatkan  terjadinya  kelumpuhan  yang  permanen. Penyakit  ini  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  banyak  di  jangkit  oleh  negara-negara  berkembang.  Secara menyeluruh  virus  polio  di  bagi  menjadi  3  tipe  yaitu  tipe  I,  II  dan  tipe  III,  sedangkan  yang  menjadi  sasaran umumnya anak-anak yang berumur 2-6 tahun. Walaupun demikian tidak menutup kemungkinan bayi dan orang dewasa akan terkena juga, apabila tidak di beri perlindungan sejak dini. Proses masuknya virus ini kedalam tubuh, diperkirakan pertama kali melalui tonsil atau usus yang kemudian berkembang biak dan menyebar ke seluruh urat saraf, darah, dan bahkan bagian depan susunan saraf tulang belakang. Kerusakan pada sel-sel motorik itulah yang diduga sebagai penyebab utama otot-otot menjadi lemah dan tidak berfungsi. Gejala-gejala pada penyakit polio yaitu ada yang ringan dan ada juga yang dapat mengakibatkan kelumpuhan pada anggota gerak tubuh. Akan tetapi secara  umum  gejala  pada  penyakit  ini  yaitu  terjadinya  demam  pada  penderita  sekitar  2-5  hari  yang  kemudian disusul dengan lumpuhnya salah satu anggota gerak pada tubuh [1].
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  agar  dapat  melakukan  penalaran  seperti layaknya seorang pakar maupun ahli dalam bidang tertentu. Tetapi harus diketahui, sistem pakar ini bukan sebagai pengganti dari seorang pakar atau dokter tetapi hanya diperuntukan sebagai perlengkapan yang terbatas, karena sistem pakar ini hanya bersifat konsultasi.
Sistem  ini  dapat  diterapkan  dalam  dunia  kesehatan  selain  sebagai  media  informasi  bagi  masyarakat terutama penderita penyakit untuk mengetahui jenis penyakit yang diderita sebagai diagnosa awal. Pengetahuan yang  disimpan  di  dalam  sistem  pakar  umumnya diambil  dari   seorang   manusia   yang   pakar   dalam    masalah tersebut  dan  sistem  pakar  itu berusaha meniru metodologi dan kinerjanya  (performance). Pada penerapannya sistem  ini  menggunakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti,  Fuzzy  Logic,  Expert  System Development Life Cycle (ESDLC), Certainty Factor, Dempster-Shafer, Forward dan Backward Chaining.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Pakar (Expert System)
Menurut M. Arhami sistem pakar adalah satu cabang dari Artifisual Inteligent (AI) yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya [4].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 1, November 2019, Page 15 - 19 ISSN 9999-9999 (media online)
Menurut  Rika  Rosnelly  (2012)  sistem  pakar  (expert  system)  merupakan  solusi  AI  bagi  masalah pemrograman pintar (intelligent). Profesor Edward Feigenbaum dari Stanford University yang merupakan pionir dalam teknologi sistem pakar mendefinisikan sistem pakar sebagai sebuah program komputer pintar (intelligent computer program) yang memanfaatkan pengetahuan (knowledge) dan prosedur inferensi (inference procedure) untuk memecahkan masalah yang cukup sulit hinggah membutuhkan keahlian khusus dari manusia. Dengan kata lain,  sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  ditujukan  untuk  meniru  semua  aspek  (emulates)  kemampuan pengambilan  keputusan  (decision  making)  seorang  pakar.  Sistem  pakar  memanfaatkan  secara  maksimal pengetahuan khusus selayaknya seorang pakar untuk memecahkan masalah [5].

## 2.2 Metode Hybrid Case Based
Hybrid Case Based merupakan suatu kombinasi dari sistem yaitu Rule Based Reasoning (RBR) dan Case Based Reasoning (CBR). Sistem RBR maupun sistem CBR memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Namun kedua sistem tersebut sangat mungkin di gabungkan (hybrid) untuk mendapatkan sebuah sistem yang baik dengan gabungan kelebihan keduanya, serta untuk menutupi kekurangan masing-masing [9].

## 2.3 Penalaran Berbasis Kasus (Case-Based Reasoning/CBR)
Pada  penalaran  berbasis  kasus (case  based  reasoning ),  menggunakan  pendekatan  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligent )  yang  menitikberatkan  pemecahan  masalah  dengan  didasarkan  pada knowledege dari  kasus-kasus sebelumnya. Secara umum, metode ini terdiri dari 4 langkah, yaitu:
1. Retrieve
Pada saat  terjadi permasalahan baru, pertama-tama sistem akan melakukan proses Retrieve . Proses  ini akan melakukan  dua  langkah  pemrosesan,  yaitu  pengenalan  masalah  dan  pencarian  persamaan  masalah  pada database .
2. Reuse
Proses  ini  sistem  akan  menggunakan  informasi  permasalahan  sebelumnya  yang  memiliki  kesamaan  untuk menyelesaikan permasalahan yang baru dan menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dalam kasus tersebut untuk mengatasi masalah. Pada proses Reuse akan menyalin, menyeleksi, dan melengkapi informasi yang akan digunakan.
3. Revise
Proses ini informasi tersebut akan dikalkulasi, dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk mengatasi kesalahan- kesalahan yang terjadi pada permasalahan baru.
4. Retain
Proses ini akan mengindeks, mengintegrasi, dan mengekstrak solusi  yang baru. Selanjutnya, solusi  baru itu akan  disimpan  ke  dalam knowledge  base untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  akan  datang.  Tentunya, permasalahan yang akan diselesaikan adalah permasalahan yang memiliki kesamaan dengannya. Proses Retrive merupakan  proses  pencarian  kemiripan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  lama.  Pencarian kemiripan antara kasus baru dengan kasus lama dilakukan dengan cara mencocokan gejala yang diinputkan oleh pengguna dengan gejala yang ada pada basis pengetahuan. Pada proses retrieve ini akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan metode Cosine Similarity. Metode Cosine Similarity merupakan metode yang digunakan untuk menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah kasus [11]. Berikut rumus dari metode ini sebagai berikut:
Similarit y (𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 |𝐴 𝑖 |.|𝐵 𝑖 | = ∑ (𝐴 𝑖 ∗𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 .∑ =𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝒏 𝒊=𝟏 (1)
Keterangan : A   = vektor (kasus baru) B   = vektor (kasus lama) A i = bobot istilah i dalam blok A i B i = bobot istilah i dalam blok B i i = jumlah istilah dalam dokumen n   = jumlah vector.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam tahap ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan yang diperoleh oleh sistem pakar. Sehingga  pada  akhirnya  analisa  didapatkan  hasil  berupa  sebuah  sistem  yang  strukturnya  dapat  didefinisikan dengan  baik  dan  jelas.  Sistem  yang  dibangun  untuk  menentukan  jenis  penyakit,  yaitu  dengan  cara  melakukan konsultasi  antara seorang pakar  terhadap peneliti. Konsultasi  yang dilakukan sama seorang pakar adalah untuk memperoleh gejala-gejala penyakit polio, kemudian dari gejala yang diperoleh dihasilkan diagnosa berupa suatu penyakit.
Untuk mendiagnosa penyakit polio perlu diketahui terlebih  dahulu gejala-gejala yang diderita, kemudian pakar dapat mengambil kesimpulan berupa penyakit yang diderita. Berdasark an hasil konsultasi dan wawancara

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 1, November 2019, Page 15 - 19 ISSN 9999-9999 (media online)
dengan  seorang  pakar  terdapat  beberapa  gejala  penyakit  polio.  Basis  pengetahuan  dimasukan  dalam  program komputer sehingga komputer akan berperan sebagai ahli yang mampu mengidentifikasi suatu penyakit. Berikut ini pengetahuan dasar atau informasi tentang gejala penyakit polio:.
Tabel 1. Gejala – Gejala Penyakit Polio
Kode Gejala Nama Gejala G1 Demam G2 Lemas G3 Sakit Kepala G4 Muntah G5 Sulit Buang Air Besar G6 Nyeri Otot G7 Diare G8 Kaku Otot Belakang Leher, Punggung dan Tungkai G9 Sakit Tenggorokan G10 Tidak Nafsu Makan G11 Kelumpuhan
Pada sesi konsultasi sistem, user diberikan jawaban yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel Terminologi Kepercayaan
Kepercayaan Bobot Tidak 0 Tidak tahu 0,2 Sedikit yakin 0,4 Cukup yakin 0,6 Yakin 0,8 Sangat Yakin 1
Dan berikut dibawah ini merupakan tabel presentasi yang hasilnya akan di dapat dari hasil perhitungan atau hasil diagnosa:
Tabel 3. Tabel Presentasi Tingkat Presentasi Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan atau kemungkinan kecil 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan besar 100% Sangat yakin
Misalkan user konsultasi dengan memiliki gejala seperti tabel dibawah ini, maka untuk mencari nilai presentasi mengalami polio adalah sebagai berikut:
Similarity (𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 |𝐴 𝑖 |.|𝐵 𝑖 | = ∑ (𝐴 𝑖 ∗𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 .∑ =𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝒏 𝒊=𝟏 (1)
Dari gejala yang dijawab user memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 4. Gejala Yang Dialami User (Kasus Baru)
Kode Gejala Nama Gejala Keterangan Bobot Gejala G1 Demam Sedikit Yakin 0.4 G2 Lemas Yakin 0.8 G3 Sakit Kepala Tidak Tahu 0.2 G4 Muntah Tidak Tahu 0.2 G5 Sulit Buang Air Besar Tidak Tahu 0.2 G6 Nyeri Otot Yakin 0.8 G7 Diare Sedikit Yakin 0.4 G8 Kaku Otot Belakang Leher, Punggung dan Tungkai Sangat Yakin 1 G9 Sakit Tenggorokan Sedikit Yakin 0.4 G10 Tidak Nafsu Makan Cukup Yakin 0.6 G11 Kelumpuhan Sangat Yakin 1
Kemudian  di  cocokkan  dengan  data  kasus  yang  terdapat  pada  tabel  pasien  yang  pernah  mengalami  gejala, sebelumnya nilai yang di isi harus sesuai dengan bobot gejala yang di dapat oleh pakar
Tabel 5. Gejala Yang Dialami Pasien (kasus lama)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 1, November 2019, Page 15 - 19 ISSN 9999-9999 (media online)
Kode Gejala Nama Gejala Kode Pasien P1 P2 P3 P4 P5 G1 Demam 0.6 0 0 0.6  0.6 G2 Lemas 0.4  0.4 -.4 0 0.4 G3 Sakit Kepala 0 0.6 0 0.6 0 G4 Muntah 0 0.4 0 0 0 G5 Sulit Buang Air Besar 0 0 0 0 0 G6 Nyeri Otot 0.8 0 0 0.8 0 G7 Diare 0 0.4 0 0 0 G8 Kaku Otot Belakang Leher, Punggung dan Tungkai 0.8  0.8  0.8  0.8 0 G9 Sakit Tenggorokan 0 0.6  0.6  0.6 0 G10 Tidak Nafsu Makan 0.6  0.6  0.6 0 0.6 G11 Kelumpuhan 1 1 1 1 1 Maka pada user = A Maka pada pasien = B A=0,4| 0,8| 0,2| 0,2| 0,2| 0,8| 0,4| 1| 0,4| 0,6| 1|= A1 B=0,6| 0,4| 0| 0| 0| 0,8| 0| 0,8| 0| 0,6| 1| = B1 0| 0,4| 0,6| 0,4| 0| 0| 0,4| 0,8| 0,6| 0,6| 1| = B2
0| 0,4| 0| 0| 0| 0| 0| 0,8| 0,6| 0,6| 1| = B3 0,6| 0| 0,6| 0| 0| 0,8| 0| 0,8| 0,6| 0| 1| = B4
0,6| 0,4| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0,6| 1| = B5
Kasus 1 ∑ (𝐴 1 ∗ 𝐵 1 ) 𝑛 𝑖= = (0,4*0,6) + (0,8*0,4) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,8*0,8) + (0,4*0) + (1*0,8) + (0,4*0) +
(0,6*0,6) + (1*1)
=0,24+0,32 +0 +0 +0 +0,64 +0 +0,8 +0 +0,36 + 1 = 3,36 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . ∑ = 𝐵 1 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = (0,16 + 0,64 + 0,04 + 0,04 + 0,04 + 0,64 + 0,16 + 1 + 0,16 + 0,36 + 1) * (0,36 + 0,16 + 0
+ 0 + 0 + 0,64 + 0 + 0,64 + 0 + 0,36 + 1)
= 4,24 * 3,16 = 13,4
∑ (𝐴 1 ∗𝐵 1 ) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴 1 𝑛 .∑ =𝐵 1 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = 3,36 √13,4 = 3,36 3,66 = 0,91 = 91%
Kasus 2 ∑ (𝐴 1 ∗ 𝐵 2 ) 𝑛 𝑖 = (0,4*0) + (0,8*0,4) + (0,2*0,6) + (0,2*0,4) + (0,2*0) + (0,8*0) + (0,4*0,4) + (1*0,8) + (0,4*0,6) + (0,6*0,6) + (1*1)
=0+0,32+0,12+0,8+0+0 +0,16+0,8+0,24+0,36 + 1 = 3,8
√∑ = 𝐴 1 𝑛 . ∑ = 𝐵 2 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = (0,16 + 0,64 + 0,04 + 0,04 + 0,04 + 0,64 + 0,16 + 1 + 0,16 + 0,36 + 1) * (0 + 0,16 + 0,36
+ 0,16 + 0 + 0 + 0,16 + 0,64 + 0,36 + 0,36 + 1)
= 4,24 * 3,2 = 13,57 ∑ (𝐴 1 ∗𝐵 2 ) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴 1 𝑛 .∑ =𝐵 2 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = 3,8 √13,57 = 3,8 3,68 = 1,03 = 100 %
Kasus 3 ∑ (𝐴 1 ∗ 𝐵 3 ) 𝑛 𝑖 = (0,4*0) + (0,8*0,4) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,8*0) + (0,4*0) + (1*0,8) + (0,4*0,6) + (0,6*0,6) + (1*1)
=0+0,32+0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,8 + 0,24 + 0,36 + 1 = 2,72 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . ∑ = 𝐵 3 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = (0,16 + 0,64 + 0,04 + 0,04 + 0,04 + 0,64 + 0,16 + 1 + 0,16 + 0,36 + 1) * (0 + 0,16 + 0
+ 0 + 0 + 0 + 0 + 0,64 + 0,36 + 0,36 + 1)
= 4,24 * 2,52 = 10,68 ∑ (𝐴 1 ∗𝐵 3 ) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴 1 𝑛 .∑ =𝐵 3 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = 2,72 √10,68 = 2,72 3,27 = 0,83 = 83 %
Kasus 4 ∑ (𝐴 1 ∗ 𝐵 4 ) 𝑛 𝑖 = (0,4*0,6) + (0,8*0) + (0,2*0,6) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,8*0,8) + (0,4*0) + (1*0,8) + (0,4*0,6)
+ (0,6*0) + (1*1)
=0,24+0+0,12+0 +0 +0,64 +0 + 0,8 + 0,24 + 0 + 1 = 3,04 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . ∑ = 𝐵 4 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = (0,16 + 0,64 + 0,04 + 0,04 + 0,04 + 0,64 + 0,16 + 1 + 0,16 + 0,36 + 1) * (0,36 + 0 + 0,36 + 0 + 0 + 0,64 + 0 + 0,64 + 0,36 + 0 + 1)
= 4,24 * 3,36 = 14,25
∑ (𝐴 1 ∗𝐵 4 ) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴 1 𝑛 .∑ =𝐵 4 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = 3,04 √14,25 = 3,04 3,77 = 0,80 = 80 %
Kasus 5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 1, November 2019, Page 15 - 19 ISSN 9999-9999 (media online)
∑ (𝐴 1 ∗ 𝐵 5 ) 𝑛 𝑖 = (0,4*0,6)  +  (0,8*0,4)  +  (0,2*0)  +  (0,2*0)  +  (0,2*0)  +  (0,8*0)  +  (0,4*0)  +  (1*0)  +  (0,4*0)  + (0,6*0,6) + (1*1) =0,24+ 0,32 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,36 + 1 = 1,92 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . ∑ = 𝐵 5 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = (0,16 + 0,64 + 0,04 + 0,04 + 0,04 + 0,64 + 0,16 + 1 + 0,16 + 0,36 + 1) * (0,36 + 0,16
+ 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,36 + 1)
= 4,24 * 1,88 = 7,97
∑ (𝐴 1 ∗𝐵 5 ) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴 1 𝑛 .∑ =𝐵 5 𝑛 𝑛 𝑖 𝒏 𝒊 = 1,92 √7,97 = 1,92 2,82 = 0,68 = 68 %
Dari hasil perhitungan di atas, gejala yang telah dijawab oleh pemakai / user masing-masing kasus memiliki nilai sebagai berikut: 1. Kasus 1: 91% 2. Kasus 2: 100%
3. Kasus 3: 83%
4. Kasus 4: 80%
5. Kasus 5: 68%
Dari  hasil  kasus  di  atas  memiliki  nilai  yang  hampir  mendekati  berdasarkan  kasus  yang  telah  terjadi sebelumnya dan nilai tertinggi terdapat pada kasus 2 dengan nilai mencapai 100% .

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pembahasan  dari  bab-bab  sebelumnya  maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Rule penyakit polio telah didapatkan dari gejala yang diberikan oleh dr. Syarifah Mahlisa, Sp.A berikut dengan nilai bobotnya.
2. Metode Hybrid Case Based dapat diterapkan untuk perhitungan penyelesaian seberapa yakin penyakit polio yang diderita.
3. Aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  polio  telah  selesai  dirancang  dan  dapat  digunakan  dalam mengetahui  penentuan  penyakit  polio.  Dengan  adanya  aplikasi  ini  maka  dapat  mengetahui  hasil  presentasi penyakit polio yang diderita.

## REFERENCES
[1] Berandasehat.com.[Online].http://berandasehat.com/sejarah-penyakit-polio/
[2] Triana  Dian  Nisa  and  Rifkie  Primartha,  "Diagnosis  Penyakit  Gigi  Periodontal  Menggunakan  Sistem  Pakar  Fuzzy," Generic, vol. x, no. x, p. 1, 2013.
[3] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, 1st ed. Yogyakarta: Andi, 2005.
[4] Rika Rosnelly, Sistem Pakar Konsep dan Teori, 1st ed., Inunk Nastiti, Ed. Yogyakarta: Andi, 2012.
[5] Indri Wulandari and Dini Destiani, "Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Televisi berwarna," p. 2, 2015.
[6] Muhammad  Silmi,  Eko  Adi  Sarwoko,  and  Kushartantya,  "Sistem  Pakar  Berbasis  Web  dan  Mobile  Web  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Darah  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Inferensi  forward  Chaining,"  Masyarakat Informatika, vol. 4, p. 32, 2013.
[7] Edi  Faizal,  "INTEGRASI  CASE-BASED  REASONING  DAN  RULE-BASED  REASONING  UNTUK PENGEMBANGAN  SISTEM  PENDETEKSI  DINI  GANGGUAN  TUBUH  KEMBANG  ANAK,"  Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 13, p. 27, Sep. 2015.
[8] Ogie  Nurdiana,  Jumadi,  and  Dian  Nursantika,  "PERBANDINGAN  METODE  COSINE  SIMILARITY  DENGAN METODE JACCARD SIMILARITY PADA APLIKASI PENCARIAN TERJEMAH AL-QUR’AN DALAM BAHASA INDONESIA," JOIN , vol. 1, no. 1, p. 60, July 2016.