## SISTEM PAKAR PENENTUAN PEMERIKSAAN LABORATORIUM METODE CASE BASE REASONING
Yulita Safitri*, Andik Adi Suryanto*, Asfan Muqtadir*, Fitroh Amaluddin*, Alfian Nurlifa*, Amaludin Arifia*, Dwi Kurnia Basuki**
* Teknik Informatika, Universitas PGRI Ronggolawe ** Teknik Informatika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Correspondence Author : andikadisuryanto@unirow.ac.id
Info Artikel :

## ABSTRACT
Sejarah Artikel : Menerima : 16 Jan 2020 Revisi : 29 Jan 2020 Diterima : 02 Febr 2020 Online : 04 Febr 2020
Keyword : Expert System, Laboratory Examination, Case Base Reasoning.
Ths  study  yo  design  an  expert  system  of  determination  of  labotatory examination  using  Case  Based  Reasoning  Method.  Kinds  of  diseases  with similar  complaints  make  it  difficult  to  diagnose  a  person’s  illness.  Various laboratory  examinations  require  a  pyhsiscian  0r  laboratory  personel  to  sort out the checks that should be undertaken. These problems encourage authors to create systems that can overcome them. This system uses the method of Case Base Reasoning, the solution obtained is based on cases pf past that have been completed  by  the  expert.  The  conlusion  of  this  research  is  got  suggestion  of laboratory examination which is lived based on the complaint or symptom that is felt and valui of resemblance with previous case..

## INTISARI
Kata Kunci :
Expert System, Laboratory Examination, Case Base
Reasoning.
Penelitian  ini  bertjuan  untuk  menrancang  sistem  pakar  penentuan pemeriksaan  laboratorium  menggunakan  Case  Based  Reasoning.  Macam- macam  penyakit  dengan  keluhan  yang  hamper  sama  menyebabkan  sulitnya mendiagnosa  penyakit  seseorang,  sehingga  periksaan  laboratorium  yang beragam menuntut seoarang dokter atau petugas lanoratorium untuk memiliah pemeriksaaan  yang  seharusnya  dijalani.  Permasalahan  tersebut  mendorong peneliti untuk membuat system yang dapat  mengatasai permasalahn tersebut. Sistem  ini  menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning  yaitu  solusi  yang didapatkan  didasarkan  pada  kasus-kasus  masa  lampau  yang  telah diselesaikan  oleh  ahli  atau  pakar.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu didapatkan  saran  pemeriksaan  laboratorium  yang  dijalani  berdasarkan keluhan  atau  gejala  yang  dirasakan  serta  nilai  kemiripan  dengan  kasus sebelumnya.

## 1. PENDAHULUAN
Pemeriksaan  laboratorium  merupakan  suatu  tindakan  dan  prosedur  untuk  pemeriksaan khusuh.  Pemeriksaan  khusus  dengan  mengambil  dan  sampel  dari  pasien  bertujuan  untuk menentukan dan membatu diagnosis penyakit dari pasien.
Case  Based  Reasoning  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan permasalahan  baru.  Dalam  memecahkan  permasalah  Case  Based  Reasoning  menggunakan  kasus sebelumnya yang hampir sama dengan masalah baru sehingga menghasilkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran terhadap suatu permasalahan (Aamodt dan Plaza, 1994).
Dalam  pemeriksaan  atau  diagnose  penyakit  pasien  memiliki  keluhan  yang  hampir  sama menyebabkan sulitnya mendiagnosa penyakit seorang pasien. Sehingga pemeriksaan laboratorium merupakan  jalan  utama  untuk  memecahkan  masalah  tersebut.  Pemeriksaan  laboratorium  yang beragam  menuntut  seorang  dokter  atau  petugas  laboratorium  untuk  memilah  pemeriksaan  yang harus dijalani pasien.
Berdasarkan  permasalah  tersebut  peneliti  menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning untuk  membuat  sistem  yang  dapat  mengatasi  permasalah  tersebut  dengan  didasarkan  pada  kasus- kasus masa lampau yang telah diselesaikan oleh ahli atau pakar.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Pemeriksaan Laboratorium
Pemeriksaan  laboratorium  ialah  suatu  tindakan  dan  prosedur  pemeriksaan  khusus  dengan mengambil  bahan atau  sampel  dari  pasien  dalam  bentuk  darah,  sputum,  urine, kerokan  kulit,  dan cairan  tubuh  lainnya  dengan  tujuan  untuk  menentukan  diagnosis  atau  membantu  menegakkan diagnosis  penyakit.  Pemeriksaan  laboratorium  tidak  hanya  dilakukan  bagi  individu  yang  sakit. Individu sehat yang rutin melakukan pemeriksaan laboratorium akan memperoleh banyak manfaat. Pemeriksaan  laboratorium  dapat  berupa  Medical  Check  Up  berkala  sehingga  individu  dapat memantau  terus  kesehatannya.  Melakukan  Medical  Check  Up  secara  rutin  hampir  tidak  ada ruginya.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  (expert  system)  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan oleh para ahli, dan sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli (Kusumadewi, 2003).
Sistem  pakar  merupakan  paket  perangkat  lunak  atau  paket  program  komputer  yang ditujukan sebagai penyedia nasihat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di bidang-bidang spesialisasi  tertentu  seperti  sains,  perekayasaan,  matematika,  kedokteran,  pendidikan  dan sebagainya. Sistem pakar merupakan merupakan subset dari Artificial Intelegence (Arhami, 2005).
Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang  pakar.  Pakar  yang  dimaksud  disini  adalah  orang  yang  mempunyai  keahlian  khusus  yang dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat  diselesaikan  orang  awam.  Contohnya  dokter, mekanik, psikolog, dan lain-lain.

## 2.3 Case Based Reasoning
Case Based Reasoning (CBR) berarti menggunakan pengalaman sebelumnya dalam kasus yang mirip untuk memahami dan memecahkan permasalahan baru. Case Based Reasoning (CBR) mengumpulkan  kasus  sebelumnya  yang  hampir  sama  dengan  masalah  yang  baru  dan  berusaha untuk  memodifikasi  solusi  agar  sesuai  dengan  kasus  yang  baru  (Aamodt  dan  Plaza,  1994). Case Based  Reasoning (CBR)  suatu  model  penalaran  yang  menggabungkan  pemecahan  masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan keseluhannya dengan pemrosesan memori.
Jika ada sebuah kasus baru, kasus tersebut akan diselesaikan dengan mencari kasus-kasus yang tersimpan dalam basis kasus yang memiliki kemiripan dengan kasus baru tersebut.  Apabila tidak ditemukan kemiripan dari kasus yang lama maka solusi dari kasus adalah analisa dari pakar
atau ahli tentang kasus tersebut, yang kemudian kasus tersebut akan disimpan menjadi kasus baru atau yang disebut dengan retain.
Perhitungan bobot kemiripan  (Similitary)
1
Keterangan :
S = similarity (nilai kemiripan)
W = weight (bobot yang diberikan)
Metode Case  Based  Reasoning merupakan  metode  yang  menerapkan  4  tahapan  dalam prosesnya, yaitu retrieve, reuse, revise, dan retrain. Cara kerja metode tersebut berpedoman pada basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem yang bersumber dari kasus  – kasus yang pernah ada sebelumnya  kemudian  dihitung  tingkat  kemiripannya  dengan  kasus  baru  dengan  keluhan  yang diinputkan  oleh  pengguna.  Berdasarkan  kemiripan  kasus  ini  sistem  akan  mengeluarkan  saran pemeriksaan laboratorium yang harus dijalani oleh pengguna.

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun Metode penelitian dalam perancangan sistem penentuan pemeriksaan laboratorium metode Case Base Reasoning adalah sebagai berikut : a. Studi pustaka
Tahapan  ini,  penulis  mengumpulkan  teori  –  teori  yang  berhubungan  dengan  perancangan sistem  penentuan  pemeriksaan  laboratorium.  Teori  –  teori  tersebut  dikumpulkan  dari  beberapa sumber  seperti  buku  perpustakaan,  jurnal  teknik  informatika,  artikel  –  artikel  di  internet  serta referensi dari tugas akhir mahasiswa yang bertemakan sistem pakar dengan menggunakan metode CBR
b. Mengumpulkan data – data
Pengumpulan  data  –  data  adalah  langkah  penelitian  selanjutnya,  pada  tahap  ini  peneliti mencari  data  –  data  yang  dibutuhkan  dalam  pembangunan  sistem.  Data  yang  dibutuhkan  beserta sumbernya telah dijelaskan sebelumnya.
c. Merancang program / aplikasi
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  perancangan  sebuah  aplikasi  web.  Langkah  pertama dalam  perancangan  program  ini  adalah  merancang  proses  kerja  sistem  menggunakan  bagan  alir data  DFD  yang  menjelaskan  secara  rinci  proses  –  proses  yang  akan  dilakukan  program  dalam menghasilkan sebuah saran pemeriksaan laboratorium yang tepat.
d. Mengimplementasikan perancangan program / aplikasi
Tahapan  ini  penulis  mengimplementasikan  rancangan  tampilan  program  serta  melakukan coding  sesuai  dengan  bahasa  pemrograman  yang  digunakan.  Tahapan  implementasi  program  ini penulis  membuat  tampilan  form,  membuat  module  –  module  yang  dibutuhkan  serta  membuat sintak – sintak terhadap link pada halaman web.
e. Melakukan pengujian program (Testing)
Tahapan  yang  terakhir  adalah  melakukan  pengujian  atau  testing  program  dalam  hal  ini penulis  melakukan  serangkaian  tes  terhadap  program  yang  telah  dibuat.  Tes  program  bertujuan untuk  mendapatkan  kesalahan  –  kesalahan  (Trouble)  sehingga  kesalahan  dapat  segara  diperbaiki sebelum program dinyatakan selesai.
4. HASIL DAN ANALISA 4.1 Pembahasan
4.1.1 Data Yang dibutuhkan
Pembangunan  sistem  pakar  penentuan  pemeriksaan  laboratorium  membutuhkan  data  sebagai berikut :
1. Data keluhan umum penderita
Keluhan  umum  merupakan  gejala  –  gejala  yang  dirasakan  oleh  penderita  tanpa  disertai sebuah indikasi penyakit lain maupun kondisi lain.
2. Data pemeriksaan laboratorium yang termasuk sebagai pemeriksaan awal ( screening ).
Banyak sekali macam dari pemeriksaan laboratorium, oleh karenanya sebagai dasar dalam pembangunan  sistem  penulis  mengambil  beberapa  pemeriksaan  laboratorium  yang  merupakan pemeriksaan awal ( screening) , seperti yang dijelaskan pada tabel 3.1 dibawah ini :
Tabel 1 Panel Utama Pemeriksaan Laboratorium (Herawati, 2018)
Panel Laboratorium 1. Hematologi - Darah Lengkap 2. Urine - Urine Lengkap 3. Faeces - Feses Lengkap 4. Kimia Klinik - Albumin - Globulin - Bilirubin - SGOT - SGPT - Kolesterol - Urea N (BUN) - Kreatinin - Asam Urat
- Glukosa Darah 5. Imuno Serologi - Hbs Ag - IgG / IgM Anti Dengue - Ns1 Dengue - Widal 6. Jantung - Electro Cardiografi 7. Microbiologi - Malaria - BTA 8. USG - Upper & Lower Abdomen 9. X-Ray - Thorax PA - BOF
3. Data bobot pemeriksaan terhadap berbagai keluhan yang ada. Bobot pemeriksaan digunakan sebagai dasar dari perhitungan nilai kemiripan kasus baru  terhadap  kasus  yang  telah  ada.  Pemberian  bobot  pemeriksaan  terhadap  keluhan dijabarkan pada tabel 3.2 dibawah ini :
Tabel 2 Bobot nilai kepentingan ( Herawati, 2018 ) Pemeriksaan Keluhan Bobot Darah Lengkap - Demam - Pusing - Lemas 5 5 3 Urine Lengkap - Demam - Sakit perut - Nyeri kencing - Sering kecing - Urine warna merah - Urine disertai darah - Urine keruh - Muka bengkak 3 3 5 5 5 5 5 1 Feses Lengkap - Pusing - Pucat - Feses berdarah, lendir, cair 1 3 5 SGOT / SGPT - Badan kuning (mata, kuku) - Pusing - Mual - Perut membesar 5 3 3 5 BUN / Kreatinin - Mual - Nyeri daerah perut – punggung - Pusing - Urine keruh 3 5 3 1 Kolesterol Lengkap - Pusing - Kesemutan - Stroke - Linu / kaku persendian 5 3 5 5 Malaria - Demam - Riwayat tempat tinggal (luar jawa) - Pusing 3 5 1 Asam Urat - Kesemutan - Linu / kaku persendian 3 5 Glukosa Darah - Berat Badan menurun drastis - Mudah mengantuk - Sering kencing malam - Luka tidak sembuh – sembuh - Pandangan kabur - Mudah lelah 3 3 5 5 3 3 Bobot Parameter (w) : Keluhan Penting : 5 Keluhan Sedang : 3 Keluhan Biasa : 1

## 4.1.2 Perancangan Sistem
4.1.2.1 Flowchart Sistem Pakar
Sebuah  sistem  memiliki  alur  kerja  atau  alur  proses  yang  terdapat  didalamnya sehingga  dapat  berjalan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Adapun  alur  sistem  dapat  dilihat  pada gambar 1
Gambar 1 Flowchart Sistem
Pada flowchart gambar 1 menjelaskan tentang bagaimana alur dari user untuk bisa mendapatkan solusi pemeriksaan dari gejala yang diinputkan.
Flowchart Case Base Reasoning
Gambar 2 Flowchart CBR
Gambar 2 merupakan flowchart dari Case Base Reasoning yang menjelaskan alur suatu  kasus  baru  yang  diinput  oleh  user.  Input  gejala  dari  user  akan  diproses  dengan menggunakan  metode Case  Based  Reasoning sehingga  menghasilkan  rekomendasi pemeriksan laboratorium .
4.1.2.2 Context Diagram
Data  Flow  Diagram digunakan  untuk  menggambarkan  keseluruhan  dari  sistem yang dirancang. Adapun perancangannya dapat dilihat pada gambar 3 berikut :

## Gambar 3 Context Diagram
Keterangan :
1. Sistem  yang  dibangun  memiliki  3  entitas  eksternal,  yaitu user /  pasien  /  pengguna, Admin dan Pakar
2. User dapat melakukan input gejala untuk memperoleh hasil konsultasi dari sistem.
3. User dapat melihat informasi mengenai sistem tanpa bisa mengelola data sistem
4. Admin  memiliki  akses  penuh  terhadap  sistem  untuk  pengelolaan  data  seperti menambah,  menghapus  serta  merubah  data  pada  sistem,  termasuk  data  user  sehingga Admin dapat melihat semua informasi pada sistem
5. Pakar  memiliki  akses  terhadap  data  gejala,  pemeriksaan  dan  bobot  pemeriksaan  tapi tidak dengan data user.
4.2 Hasil
4.2.1 Implementasi Interface

## 4.2.1.1 Halaman Utama
Halaman  pembuka  pada  sitem  pakar  penentuan  pemeriksaan  laboratorium  berisikan sedikit  informasi  tentang  metode  yang  dipakai.  Halaman  ini  diperuntukan  bagi  user  yang  akan menggunakan sistem. Tampilan halaman utama dapat dilihat pada gambar 4 berikut :

## Gambar 4 Tampilan halaman utama

## 4.2.1.2 Halaman Konsultasi
Halaman konsultasi pada gambar 5 dapat digunakan oleh siapapun, termasuk admin, pakar, dan user yang bersifat umum. Halaman konsultasi digunakan oleh user untuk memasukkan gejala
yang  dialami.  Pada  halaman  konsultasi  terdapat  43  pertanyaan  yang  perlu  dijawab,  perhalaman berisi 10 pertanyaan. Sebelum masuk pada halaman konsultasi pengguna diharuskan untuk mengisi tanggal lahir karena sistem memiliki batasan usia untuk mengaksesnya.
Tampilan  halaman  konsultasi  dan  verifikasi  usia  dapat  dilihat  pada  gambar  5,  6  dan  7 sebagai berikut:

## Gambar 5 Tampilan Halaman Verifikasi Usia
Gambar 6 Halaman Konsultasi
Setelah memilih gelaja dan dirasa cukup, maka untuk memperoleh saran pemeriksaan dari gejala  yang  diinputkan user harus  menekan  tombol  berikutnya  atau  lihat  hasil  untuk  mengetahui hasil konsultasi.Seperti yang terlihat pada gambar 7.

## 4.2.1.3 Halaman Hasil Konsultasi
Pada  gambar  8  merupakan  Halaman  hasil  konsultasi  ditampilkan  otomatis  setelah user menekan tombol lihat hasil pada halaman konsultasi. Halaman hasil konsultasi menampilkan gejala yang  terpilih  oleh user ,  perhitungan  dan  saran  pemeriksaan.  Tampilan  halaman  hasil  konsultasi dapat dilihat pada gambar 8 berikut :

## Gambar 8Tampilan halaman hasil konsultasi

## 4.2.2 Analisa Perhitungan Sistem
Gejala yang terpilih :
1. Pusing
2. Kesemutan
3. Linu & kaku persendian
4. Mudah lelah
Hasil Pencarian Kemiripan dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3 Hasil Pencarian Kemiripan Kasus Lama Pemeriksaan Gejala 1. Darah Lengkap - Demam - Pusing - Lemas 2. Feses Lengkap - Pusing - Pucat - Feses berdarah, lendir, cair 3. SGOT / SGPT - Badan kuning (mata, kuku) - Pusing - Mual - Perut membesar 4. BUN / Kreatinin - Mual - Nyeri daerah perut – punggung - Pusing - Urine keruh 5. Kolesterol Lengkap - Pusing - Kesemutan - Stroke - Linu / kaku persendian 6. Malaria - Demam - Riwayat tempat tinggal (luar jawa) - Pusing 7. Asam Urat - Kesemutan - Linu / kaku persendian 8. Glukosa Darah - Berat Badan menurun drastis - Mudah mengantuk - Sering kencing malam - Luka tidak sembuh – sembuh - Pandangan kabur - Mudah lelah
Perhitungan ini mengambil beberapa kasus yang cocok dengan gejala terpilih pada contoh  kasus  diatas.  Proses  pembobotan  yang  dilakukan  oleh  sistem  ditampilkan  dalam perhitungan dibawah ini :
1. Darah Lengkap
KASUS LAMA BOBOT KASUS BARU 5 DEMAM 0 5 PUSING 1 PUSING 3 LEMAS 0 LINU / KAKU PERSENDIAN 13 MUDAH LELAH KESEMUTAN

## 2. Feses Lengkap
KASUS LAMA BOBOT KASUS BARU 1 PUSING 1 PUSING 3 PUCAT 0 LINU / KAKU PERSENDIAN 5 FESES DARAH, LENDIR, CAIR 0 MUDAH LELAH 9 KESEMUTAN 3. SGOT/SGPT
KASUS LAMA BOBOT KASUS BARU 5 BADAN KUNING (MATA, KUKU) 0 3 PUSING 1 PUSING 3 MUAL 0 LINU / KAKU PERSENDIAN 5 PERUT MEMBESAR 0 MUDAH LELAH 16 KESEMUTAN 4. Bun Kreatinin KASUS LAMA BOBOT KASUS BARU 3 MUAL 0 5 NYERI DAERAH PERUT – PUNGGUNG 0 3 PUSING 1 PUSING 1 URINE KERUH 0 LINU / KAKU PERSENDIAN 12 MUDAH LELAH KESEMUTAN
5. Kolesterol Lengkap KASUS LAMA BOBOT KASUS BARU 5 PUSING 1 PUSING 5 LINU / KAKU PERSENDIAN 1 LINU / KAKU PERSENDIAN 5 STROKE 0 MUDAH LELAH 3 KESEMUTAN 1 KESEMUTAN
18

## 6. Malaria
KASUS LAMA BOBOT  KASUS BARU 1 PUSING 1 PUSING 3 DEMAM 0 LINU / KAKU PERSENDIAN 5 RIWAYAT TEMPAT TINGGAL (LUAR JAWA) 0 MUDAH LELAH 9 KESEMUTAN

## 7. Asam Urat
KASUS LAMA BOBOT  KASUS BARU 3 KESEMUTAN 1 KESEMUTAN 5 LINU / KAKU PERSENDIAN 1 LINU / KAKU PERSENDIAN 8 MUDAH LELAH PUSING

## 8. Glukoasa Darah
KASUS LAMA BOBOT  KASUS BARU 3 BERAT BADAN MENURUN DRATIS 0 3 MUDAH NGANTUK 0 5 SERING KENCING MALAM 0 KESEMUTAN 5 LUKA TIDAK SEMBUH – SEMBUH 0 LINU / KAKU PERSENDIAN 3 PANDANGAN KABUR 0 PUSING 3 MUDAH LELAH 1 MUDAH LELAH
22
Dari  perhitungan  diatas  didapatkan adalah saran  pemeriksaan  yang  memiliki  nilai bobot  kemiripan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama  yang  paling  tinggi,  dalam  contoh kasus ini adalah pemeriksaan Asam Urat. Sehingga pada kasus baru yang digejalanya telah diinputkan  diatas  saran  pemeriksaan  yang  terbaik  ialah  Asam  Urat,  kemudian  saran pemeriksaan lain yang memiliki nilai tertinggi sehingga dapat dijadikan pertimbangan. .
5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  perancangan  pada  sistem  pakar  penentuan  pemeriksaan laboratorium maka dapat disimpulkan beberapa hal antara lain sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  ini  mengolah  data  pemeriksaan  dengan  gejala  –  gejala  yang  termuat  dalam batasan masalah dan dioleh oleh admin yang telah mempunyai akun pada sistem
2. Sistem dapat memberikan hasil konsultasi dan perhitungan nilai kemiripan terhadap kasus masa lampu serta saran pemeriksaan laboratorium.

## DAFTAR PUSTAKA
Aamodt,  A.,  dan  Plaza,  E.,  1994.  Case  Based  Reasoning  :  Foundational  Issues,  Methodological Varations. And System Approaches. AI Communications, 7 : 39 – 59.
Akmal, Faza dan Sri Winarti. 2014. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Lambung Dengan Implementasi  Metode  CBR  (Case-Based  Reasoning)  Berbasis  Web.  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika. 2(1) : 790 – 800.
Arhami, Muhammad. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.
Arie, M. Rudianto. 2011. Pemrogaman Web Dinamis menggunakan PHP dan MySQL. Yogyakarta : Andi Offset Yogyakarta
Brady,  M.,  and  Loonam,  J.  2010.  Explosing  the  use  of  entity  realitionship  diagramming  as technique to support  grounded theory inquiry. Bradford : Emerald Group.
Helper Bali,2017. Pemeriksaan Laboratorium –  Definisi,  Fungsi  dan  Persiapan,
( http://mhbali .com/definisi-fungsi-pemeriksaan-laboratorium/  diakses  tanggal  26  Juni 2018)
Indrajani. 2015. Database Design. Jakarta : PT Elex Media Komputindo. Kusumadewi, Sri. 2003. Artifical Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta : Graha Ilmu Lab  Populer,  2018.  Laboratorium  Klinik.  ( http://lab-populer.com/layanan/lab-klinik/ diakses tanggal  26 Juni 2018)
Lestar D.2012. Definisi sistem pakar. Arsip Jurnal Teknik Informatika UMMI. Lubis,  Adyanata.  2016.  Sistem  Pakar  Konsultasai  Penyakit  Kehamilan  Berbasis  Kasus Menggunakan  Methode  Case  Based  Reasoning  (CBR).  Riau Journal  Pf  Computer  Science. 2(1) : 66 -75.
Octaviani,  S.  Fransisca,dkk.  2007.  2007.  Implementasi  Case  Based  Reasoning  Untuk  Sistem Diagonosis Penyakit Anjing. Jurnal Teknik Informatika.
Samsudin,  Usman,  Selviana.  2017.  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pernapasan Menggunakan Metode Case Based Reasoning. Jurnal IPTEKS Terapan Research of Applied Science and Education. 7(i3) : 272 – 282.
Sukamto, R. A., dan Shalahudin, M. 2014. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung : Informatika Bandung.
Turban,  E.,  1995.  Decisions  Support  System  dan  Expert  Syestem.  USA  :  Prentice  Hall Internasional Inc.