JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sampar Menggunakan Metode Hybrid Case Based
Nuraida Br Ginting, Garuda Ginting, Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Simp Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
Penyakit Sampar disebut juga penyakit pest atau black death atau plague, adalah suatu penyakit infeksi bakterial Yersinia pestis (Y.pestis), dimana penyakit ini sebenarnya  merupakan  penyakit zoonosis  yaitu penyakit binatang  yang ditularkan  manusia. Penyakit  ini  disebabkan  oleh  bakteri  yersinia    pestis  yang  hidup  pada  kutu,  dimana  kutu  ini  hidup  pada  binatang  pengerat (terutama tikus). Kutu menyebarkan penyakit ketika mengisap darah tikus atau manusia. Penyakit ini disebut juga plague karena bercak-bercak hitam yang terdapat dikulit penderita pada awal kejangkitannya. Penyakit sampar ini pernah menjadi epidemi di tahun 1347-1351 di Eropa  dan daerah  lainnya  dan  menewaskan kurang  lebih 75 juta jiwa penduduk dunia. Penyakit  ini  di indonesia  masih  dalam  pemantauan  dan  termasuk  salah  satu  penyakit  menular  dalam  undang-undang  wabah  yang  harus dilaporkan  kepada  dinas  kesehatan.  Menurut  WHO  penyakit  ini  merupakan  salah  satu  penyakit  menular  yang  mematikan setelah infeksi dan pasien bisa meninggal dalam waktu 24 jam. Sehingga masyarakat lebih berhati-hati dengan penyakit ini agar tidak terkena penyakit sampar. Karena banyak masyarakat tidak mengenali proses penularan dari infeksi bakterial Yersinia pestis dan tidak mengetahui gejala yang timbul dari penyakit sampar. maka dibuat sistem untuk penyakit sampar yang bertujuan untuk lebih mendiagnosa dini dari penyakit sampar ini. Adapun metode yang diterapkan dalam sistem pakar  dan salah satunya adalah hybrid case based. Hybrid case based adalah salah satu teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief functions and  plausible  reasoning(fungsi  kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk  mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah atau bukti untuk mengkalkulasi suatu kemungkinan dari suatu peristiwa(Arthur P.Dempster dan Glen Shafer).
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Sampar, Metode Hybrid Case Based.

## Abstract
Sampar, also known as a pest or black death or plague, is a bacterial infection of Yersinia pestis (Y.pestis), where the disease is  actually  a  zoonotic  disease,  which  is  an  animal  disease  transmitted  by  humans.  This  disease  is  caused  by  the  bacterium yersinia pestis which lives on fleas, where these fleas live in rodents (especially mice). Fleas spread disease when sucking rat or human blood. This disease is also called plague due to black patches found in the skin of the patient at the beginning of the outbreak. This pestilence was once an epidemic in 1347-1351 in Europe and other regions and killed approximately 75 million people in the world. This disease in Indonesia is still under monitoring and is one of the infectious diseases in the outbreak law that must be reported to the health office. According to WHO this disease is one of the deadly infectious diseases after infection and patients can die within 24 hours. So that people are more careful with this disease so that they are not exposed to pestilence. Because many people do not recognize the transmission of Yersinia pestis bacterial infections and do not know the symptoms that arise from pestilence. then a system for pestilence is created which aims to better diagnose early onset of this pestilence. The method applied in expert systems and one of them is a case based hybrid. Hybrid case based is one of the mathematical theories for proof based on belief functions and plausible reasoning, which is used to combine separate pieces of information or evidence to calculate a probability of an event (Arthur P.Dempster and Glen Shafer)
Keywords : Expert System, Sampar, Hybrid Case Based Method

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Sampar disebut juga penyakit pest atau black death atau plague, adalah suatu penyakit infeksi bakterial Yersinia pestis (Y.pestis), dimana penyakit ini sebenarnya merupakan penyakit zoonosis yaitu penyakit binatang yang ditularkan manusia. Penyakit ini disebabkan oleh bakteri yersinia  pestis yang hidup pada kutu, dimana kutu ini hidup pada binatang pengerat (terutama tikus). Kutu menyebarkan penyakit ketika mengisap darah tikus atau manusia. Penyakit ini disebut juga plague karena bercak-bercak hitam yang terdapat dikulit penderita pada awal kejangkitannya. Penyakit sampar ini pernah menjadi epidemi di tahun 1347-1351 di Eropa dan daerah lainnya dan menewaskan kurang lebih 75 juta jiwa penduduk dunia. Penyakit ini di Indonesia masih dalam pemantauan dan termasuk salah satu penyakit menular dalam undang-undang wabah yang harus dilaporkan kepada dinas kesehatan. Menurut WHO penyakit ini merupakan salah satu penyakit menular yang mematikan setelah infeksi dan pasien bisa meninggal dalam waktu 24 jam. Sehingga masyarakat lebih berhati-hati dengan penyakit ini agar tidak terkena penyakit  sampar.  Karena  banyak  masyarakat  tidak  mengenali  proses  penularan  dari  infeksi  bakterial  Yersinia pestis dan tidak mengetahui gejala yang timbul dari penyakit sampar. maka dibuat sistem untuk penyakit sampar yang bertujuan untuk lebih mendiagnosa dini dari penyakit sampar ini.
Sistem pakar (E xpert System ) merupakan cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan juga merupakan  bidang  ilmu  yang  muncul  seiring  perkembangan  ilmu  komputer  saat  ini.  Sistem  ini  adalah  sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar [1]. Sistem ini bekerja untuk mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  computer  yang  menggabungkan  dasar  pengetahuan  ( Knowledge  base )  dengan  sistem inferensi  untuk  menggantikan  fungsi  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan  masalah  [2].  Tujuan  utama pengembangan  sistem  pakar  adalah  mensubsitusikan  pengetahuan  dan  pengalaman  pakar  di  berbagai  bidang.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062
Pengetahuan  yang dimiliki  sistem  ini  merupakan hasil diagnosa dari penyakit yang diderita oleh penderita, dan pengetahuan ini akan digunakan sebagai acuan untuk mengetahui apakah penderita tersebut mengidap penyakit atau tidak,tanpa harus membawa tersebut kepada ahli atau pakar langsung.
Adapun metode yang diterapkan dalam sistem pakar  dan salah satunya adalah hybrid case based. Hybrid case  based adalah  salah  satu  teori  matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief  functions  and  plausible reasoning( fungsi  kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk  mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah atau bukti untuk mengkalkulasi suatu kemungkinan dari suatu peristiwa.
Metode Hybrid  Case  Based pernah  diterapkan  pada  aplikasi  sistem  pakar  seperti  penelitian  oleh  Dedy Hidayat  Kusuma,  Moh  Nur  Shodiq  dengan  judul  “Sistem  Rekomendasi  Destinasi  Pariwisata  Menggunakan Metode Hibrid Case Based Reasoning dan Location Based Service Sebagai Pemandu Wisatawan di Banyuwangi”, dari  hasil  penelitian  bahwa hybrid  case  based adalah  sebuah  sistem  rekomendasi.  Sistem  rekomendasi  yang diusulkan  dalam  penelitian  menggunakan  kombinasi  metode case-based  reasoning(CBR) dan  location  based. Sistem yang dibangun nantinya dapat diakses wisatawan dalam bentuk aplikasi mobile.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Penyakit Sampar
Pes atau sampar (plague) adalah penyakit yang disebabkan oleh infeksi bakteri bernama Yersinia pestis. Penyakit ini  dikenal  juga  dengan  istilah  wabah  hitam (black death). Bakteri  ini  dapat  menyebabkan  kematian  jika  tidak segera  ditangani.  Selain  itu,  penyakit  ini  juga  dapat  menyebar  dari  kotoran  ke  mulut  ( fecal-oral  transmission ), melalui droplet batuk atau bersin, dan akibat kontak secara langsung dengan pemilik wabah, baik manusia atau hewan.  Pes  pada   manusia  juga  dapat  berasal  dari  cakaran  kucing  atau  anjing  yang  telah  terinfeksi,  termasuk melalui luka yang terkena darah hewan yang terinfeksi.

## 2.2 Hybrid Case Based
Hybrid case based adalah sebuah sistem rekomendasi penelitian yang menggunakan kombinasi ( hybrid ) metode case-based reasoning dan location based . Sistem yang dibangun dalam bentuk aplikasi mobile berbasis android berupa preferensi  yang didasari  pada koordinat GPS dibandingkan dengan atribut obyek  yang  tersimpan pada sistem dengan menggunakan metode similaritas nearest neighbor.
Jaccard adalah suatu indeks yang menunjukan derajat kesamaan antara suatu himpunan set data yang lain. Dengan  demikian  nilai  dari  jaccard  dapat  diperoleh  dari  suatu  irisan  dari  kedua  himpunan  dibagi  dengan  nilai gabungannya.Berikut rumus dari similarity :
𝑠𝑖𝑚 (𝑆, 𝑇)𝑧 ( ∑  = n i 1   𝑓 𝑖 (𝑆 𝑖 ,𝑇 𝑖 )∗𝑤 𝑖 ∑  = n i 1 𝑤 𝑖 ) (1)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pakar. Sehingga  analisa  mendapat  informasi  mengenai  penyakit  sampar  yang  disebabkan  oleh  bakteri  yang  disebut Yersinia pestis bakteri ini dikenal juga mematikan jika tidak segera ditangani oleh pakarnya. Selain itu penyakit ini juga menyebar dari kotoran kemulut melalui batuk atau bersin, yang berakibat kontak secara langsung dengan penderita wabah,baik manusia ataupun hewan. Adapun gejala-gejala yang dibahas adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Gejala Penyakit Sampar Kode Gejala Penyakit Nilai Pakar 1001 Rasa nyeri pada daerah Kuku 0.8 1002 Merah pada bagian Kuku 0.8 1003 Bengkak pada daerah Kuku 0.6 1004 Panas pada otot sekitar kuku 0.6 1005 Beberapa saat setelah bengkak keluar nanah 0.6 1006 Penderita sampar akan mengalami demam 0.4 1007 Penderita  sampar  akan  mengalami  Lemas pada otot kaki 0.4 1008 Warna kulit kuku menghitam 0.6 1009 Penderita mengalami Gemetar 0.4 1010 Penderita akan mual muntah 0.4 Sumber: Dr.Aprina Sari Harahap
Dari  tabel  diatas  maka  dipersentasikan  seperti rule dibawah  ini. Refresentasi ini  digunakan  untuk memperoleh pencarian dan menentukan kesimpulan diagnosa, berikut ini adalah pembahasannya.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062

## 3.1 Rule Based Reasoning
Rule Based Reasoning (RBR) merupakan aturan-aturan logis di mana setiap aturannya didapat dari studi literatur dan informasi dari ahli tanpa melihat kasus yang dihadapi. Implementasi Rule Based Reasoning akan dilakukan saat pencocokan gejala pasien yang terindikasi gejalapenyakit. Gejala-gejala tersebut dicocokan dengan literatur berklausa if , dan mendapatkan output binary yang nantinya akan dilihat kecocokannya antara penyakit satu dengan penyakit lainnya.
Tabel 2. Data Analisis Gejala  Pasien Sampar Kode Pasien Gejala G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 Asep ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Rika ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Meta ✓ ✓ ✓ ✓ Melda ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Oliv ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Icha ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Siska ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Wahyu ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Remita ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ Erica ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

## 3.2 Case Based Reasoning
Case  Based  Reasoning  (CBR) adalah  salah  satu  penyelesaian  masalah,  di  mana  masalah  tersebut  diselesaikan dengan  melihat  pola  atau  keadaan  yang  telah  terjadi  sebelumnya.  Secara  formal,  CBR  mempunyai  4  langkah utama, yaitu: retrieve , reuse , revise , dan retain . Dengan demikian, jika ada permasalahan yang mirip dengan kasus tersebut, solusinya sudah ditemukan.
Implementasi Case Based Reasoning akan dilakukan saat pencocokan gejala pasien yang terindikasi gejala penyakit. Gejala-gejala tersebut dicocokan dengan kasus-kasus sebelumnya dimana kasus tersebut dikumpulkan sebagai binary point, hasil dari Case Based Reasoning ini akan mengeluarkan output binary yang nantinya akan dilihat kecocokannya antara penyakit satu dengan penyakit lainnya.
IF Rasa nyeri pada daerah Kuku AND Bengkak pada daerah Kuku AND Merah pada bagian kuku AND Panas pada otot sekitar kuku AND Beberapa saat setelah bengkak keluar nanah AND Penderita sampar akan mengalami demam AND Penderita sampar akan mengalami Lemas pada otot kaki AND Warna kulit kuku menghitam AND Penderita mengalami Gemetar THEN penyakit Sampar.
Tabel 3. Data Analisis Gejala  Pasien Sampar Kode Rule Diagnosa P1 G1,G2,G3,G5,G8,G10 Sampar P2 G1,G3,G5,G6,G8,G10 Sampar P3 G1,G2,G3,G10, Sampar P4 G1,G4,G5,G8,10 Sampar P5 G1,G3,G5,G6,10 Sampar P6 G1,G2,G3,G5,G6,G7,G8,G10 Sampar P7 G1,G3,G8,G9,G10 Sampar P8 G1,G2,G3,G4,G8 Sampar P9 G1,G5,G6,G8,G10 Sampar P10 G1,G2,G3,G7,G10 Sampar
Dalam mengeksperesikan derajat kepastian, untuk mengasumsikan derajat kepastian seorang pakar terhadap suatu data.    Konsep  ini  kemudian  diformulasikan  dalam  rumus-rumus  dasar.  Menerapkan  sistem Hybrid  case  based dalam mendiagnosa penyakit Sampar yaitu :
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062
Tabel 4. Menentukan nilai Hybrid Case Based
Kode Pasien Gejala G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 P1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 P2 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 P3 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 P4 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 P5 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 P6 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 P7 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 P8 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 P9 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 P10 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 Maka pada user =A
Maka pada pasien =B
A=0,4|0,4|0,6|0,6|0,4|0,6|0,4|0,4|0,4|0,4|
B= B1=1,1,1,0,1,0,0,1,0,1 B2=1,0,1,0,1,1,0,1,0,1 B3=1,1,1,0,1,1,0,0,0,1 B4=1,0,0,1,1,0,0,1,0,1 B5=1,0,1,0,1,1,0,0,0,1 B6=1,1,1,0,1,1,1,1,0,1 B7=1,0,1,0,0,0,0,1,1,1 B8=1,1,1,1,0,0,0,1,0,0 B9=1,0,0,0,1,1,0,1,0,1 B10=1,1,1,0,0,0,1,0,0,1
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵1) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1)
=2 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B1 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 1
+ 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1)
= 2 ∗ 6 = 12
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2 √12 = 2 3,4 = 0, 58=58%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵2) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) =2,6 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B2 2 = (0,4 2 +   0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 1)
= 2 ∗ 6 = 12 ∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵2) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2,6 √12 = 2,6 3,4 = 0,76 =76%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵3) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) =2,6
√∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B3 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 1) = 2 ∗ 6 = 12
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵3) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2,6 √12 = 2,6 3,4 = 0,76 =76%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵4) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,6 ∗ 0) + (0,6 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) =2,2 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B4 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,6 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,8 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 0
+ 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1) = 2 ∗ 5 = 10 ∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2,2 √10 = 2,2 3,16 = 0,69 =69%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵5) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) =2,2 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B5 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,6 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,8 2 + 0,6 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 0
+ 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 1) = 2 ∗ 5 = 10 ∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵5) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2,2 √10 = 2,2 3,16 = 0,69 =69%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵6) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1)
+ (0,4 ∗ 1)       + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1)
=3,4 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B6 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1)
= 2 ∗ 8 = 16
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵6) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 3,4 √16 = 3,4 4 = 0,85 =85%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵7) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,8 ∗ 0)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1)
=2 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B7 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 0
+ 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 1)
= 2 ∗ 5 = 10
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵7) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2 √10 = 2 3,16 = 0,63 =63%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵8) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,6 ∗ 0)
+ (0,4 ∗ 0)       + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) =2,2 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B8 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0) = 2 ∗ 5 = 10
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵8) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2,2 √10 = 2,2 3,16 = 0,69 =69%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵9) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1)      + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) =2,2
√∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B9 2 = (0,4 2 +  0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 1)
= 2 ∗ 5 = 10
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵9) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2,2 √10 = 2,2 3,16 = 0,69 =69%
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵10) = (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,4 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,6 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1)       + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1)
=2 √∑ 𝑛 𝑖 = 1 A 𝑖 2 . ∑ B10 2 = (0,4 2 +   0,4 2 + 0,4 2 𝑛 𝑖=𝑛 + 0,6 2 + 0,4 2 + 0,6 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,4 2 ) ∗ (1 + 1
+ 1 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 1) = 2 ∗ 5 = 10
∑ = |(𝐴𝑖 − 𝐵10) 𝑛 𝑖 √∑ =   𝐴 𝑖 𝑛 − ∑ = |𝐵 𝑖 𝑛 = 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 2 √10 = 2 3,16 = 0,63 =63%
Dari  perhitungan  diatas,  gejala  yang  telah  di  jawab  oleh  pengguna/user  masing-masing  tahap  memiliki  nilai sebagai berikut:
Tahap 1 : 58% Tahap 2 :76% Tahap 3 :76% Tahap 4 :69% Tahap 5 :69% Tahap 6 :85% Tahap 7 :63% Tahap 8 :69% Tahap 9 :69% Tahap 10 :63%
Pada hasil di atas gejala yang telah dijawab oleh pengguna/ user menggunkan nilai presentase memiliki nilai yang sudah mendekati berdasarkan kasus yang telah terjadi sebelumnya pada  nilai tertinggi pada tahap 6 dengan nilai 0.85 atau dalam bentuk persen adalah 85%.

## 4.   KESIMPULAN
Setelah  penulis  melakukan  penelitian  dan  juga  berdasarkan  referensi-referensi  yang  ada,  data  dan hasil  analisa serta melalui fakta yang telah diuraikan pada bab-bab terdahulu, maka penulis mengangkat kesimpulan sebagai berikut:
1. Mendiagnosa  penyakit  Sampar pada  manusia  dengan  sistem  pakar  melihat  dari  gejala-gejala  yang  dialami dapat dilakukan untuk membantu masyarakat khususnya bagi masyarakat untuk mengetahui penyakit Sampar pada manusia.
2. Dengan  menerapkan  Metode Hybrid  Case  Based dalam  meniagnosa  penyakit  Sampar  pada  manusia  dapat menghasilkan  perhitungan  valid  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  sehingga  proses  diagnosa  dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 65 – 71 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.1062

## REFERENCES
[1] Anita Desiani and Muhammad Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Penerbit : Andi, 2006.
[2] Muhammad Dahira, "Kecerdasan Buatan(Artificial Intelligence)," Saintikom, vol. 5, no. 2, p. 185, Agustus 2008.
[3] Nasri, "Artificial Intellegence," vol. 1, no. 2, p. 4, Desember 2014.
[4] Hamdani, "Sistem pakar untuk diagnosa penyakit mata pada manusia," Informatika Mulawarman, vol. 5, no. 2, p. 13, Juli 2010.
[5] Muhammad Dahira, "Pengembangan sistem pakar dalam suatu aplikasi," Saintikom, vol. 10, no. 3, p. 199, September 2011.
[6] T Sutojo, Edy Mulyanto, and Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Penerbit : Andi, 2011.
[7] N.A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F.T. Waruwu, R. Rahim, Expert systems with genetics probability, Int. J. Res. Sci. Eng. 3 (2017) 112– 116.
[8] M. Mesran, M. Syahrizal, S. Suginam, N. Kurniasih, A.D. Gs, A.S. Ahmar, R. Rahim, Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani, Int. J. Eng. Technol. 7 (2018) 88–91. doi:10.14419/ijet.v7i2.3.12622.
[9] Dedy  Hidayat Kusuma and Moh Nur Shodiq,  "Sistem Rekomendasi Destinasi Pariwisata Menggunakan Metode Hybrid Case  Based Reasoning dan Location Based Service sebagai pemandu Wisatawan di Banyuwangi," Jurnal INTENSIF, vol. Vol 1, no. 1, pp. 30,31,32, Febuari 2017.
[10]  Kasnodihardjo , Rachmalina Soerachman, and Sunanti Zalbawi S, "Studi Tentang penyakit pes dengan pendekatan sosioekologi di dusun sulorowo, perbukitan tengger bromo, Kabupaten pasuruan , jawa timur," vol. XV, no. 1, pp. 35,36, 2005.
[11]  A Halim Mubin, Panduan Praktis Ilmu Penyakit Dalam. Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran EGC, 2006.
[12]  M. Syahril, N.A. Hasibuan, P. Pristiwanto, PENERAPAN METODE DEMPSTER SHAFER DALAM  MENDIAGNOSA PENYAKIT
BELL’S PALSY, JURIKOM (Jurnal
Ris.
Komputer). 3 (2016). http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/182/164 (accessed June 23, 2017).
[13]  I. Sumatorno, D. Arisandi, A.P.U. Siahaan, M. Mesran, Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor Method, Int. J. Recent Trends Eng. Res. 3 (2017) 202–209. doi:10.23883/IJRTER.2017.3405.TCYZ2.
[14]  Rosa A S and M Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Penerbit : Informatika, 2013.
[15]  Rahmat Priyanto, Langsung Bisa Visual Basic.net 2008. Yogyakarta: Penerbit : Andi, 2009.
[16]  Primanda Arif Aditya, Dasar-dasar Pemograman Database Dekstop dengan Visual Basic.NET 2008. Jakarta: Penerbit : PT. Alex Media Komputindo, 2013.