http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Case Base Reasoning Diagnosis Tingkat Hiperemesis Gravidarum Ibu Hamil menggunakan K-Nearest Neighbor

## Case Base Reasoning for Diagnosing the Level of Hyperemesis
Gravidarum in Pregnant Women using K-Nearest Neighbor
1 Novianti Puspitasari*, 2 Ervina Rahayu, 3 Herman Santoso Pakpahan, 4 Medi Taruk, 5 Haviluddin 1,2,3,4,5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Kota Samarinda, Provinsi Kalimantan Timur, Indonesia
*e-mail: novia.ftik.unmul@gmail.com
( received : 15 Oktober 2023, revised : 18 November 2023, accepted : 27 April 2024)

## Abstrak
Hiperemesis  gravidarum adalah  penyakit  yang  mengakibatkan  mual  dan  muntah  yang  berlebihan pada wanita hamil. Penyakit ini dapat mengganggu pekerjaan sehari-hari  dan menjadi buruk, karena terjadi dehidrasi. Tenaga medis umumnya mengenal penyakit hiperemesis gravidarum sebagai 1 jenis penyakit.  Faktanya hiperemesis  gravidarum terbagi  menjadi  3  tingkatan  yaitu hiperemesis gravidarum tingkat  I  atau  umum, hiperemesis  gravidarum tingkat  II  dan  tingkat  III.  Hal  ini menunjukan bahwa informasi tentang penyakit hiperemesis gravidarum belum banyak diketahui oleh beberapa  tenaga  medis.  Bila  hal  ini  dibiarkan  tanpa  penanganan,  kedua  kondisi  ini  dapat menimbulkan deep  vein  thrombosis pada  ibu  hamil.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan Metode Case  Based  Reasoning dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  agar  dapat  menghasilkan  suatu informasi  diagnosis  tingkatan hiperemesis  gravidarum pada  ibu  hamil  secara  akurat  berdasarkan pengaturan  gejala  dari  kasus-kasus  diagnosis  tingkatan  yang  lama.  Penelitian  menggunakan  data rekam  medis  penderita hiperemesis  gravidarum tahun  2018-2019  berjumlah  228  data.  Hasil perhitungan  metode Case  Base  Reasoning dengan K-Nearest  Neighbor menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai akurasi 74%, nilai presisi 55% dan nilai recall 57% yang mengindikasikan bahwa metode ini cukup baik untuk mendiagnosa tingkatan pada penderita hiperemesis gravidarum .
Kata kunci: case base reasoning , confusion matrix , hiperemesis gravidarum, klasifikasi, KNN

## Abstract
Hyperemesis gravidarum is a disease that causes excessive nausea and vomiting in pregnant women. Due  to  dehydration,  this  disease  can  interfere  with  daily  work  and  get  worse.  Medical  personnel generally recognize hyperemesis gravidarum as one type of disease. In fact, hyperemesis gravidarum is  divided  into  3  levels,  namely  grade  I  or  general  hyperemesis  gravidarum,  grade  II  hyperemesis gravidarum and grade III. This shows that information about hyperemesis gravidarum has yet to be widely known by some medical personnel. If this is left untreated, these two conditions can cause deep vein  thrombosis  in  pregnant  women.  This  study  aims  to  apply  the  Case-Based  Reasoning  and  K- Nearest Neighbor (KNN)  methods to produce accurate information on the diagnosis of hyperemesis gravidarum levels in pregnant women based on symptom management in cases of an old diagnosis. The study used medical record data for hyperemesis gravidarum sufferers in 2018-2019, totalling 228 data. The calculation results of the Case-Based Reasoning method with the K-Nearest Neighbor using the confusion matrix produce an accuracy value of 74%, a precision value of 55% and a recall value of  57%,  which  indicates  that  this  method  is  good  enough  to  diagnose  levels  in  patients  with hyperemesis gravidarum.
Keywords: case-based reasoning, classification, confusion matrix, hyperemesis gravidarum, KNN

## 1 Pendahuluan
Kehamilan  merupakan  suatu  keadaan fisiologis yang  menjadi  dambaan  setiap  pasangan  suami istri.  Setiap  kehamilan  diharapkan  adalah  lahirnya  bayi  yang  sehat  dan  sempurna  secara  jasmani
dengan  berat  badan  yang  cukup.  Salah  satu  komplikasi  kehamilan  yang  mempengaruhi  status kesehatan ibu dan tumbuh kembang janin adalah hiperemesis gravidarum, dimana kejadian ini dapat dideteksi  dan  dicegah  pada  masa  kehamilan  [1]. Hiperemesis  gravidarum adalah  mual  dan  muntah yang  berlebihan  pada  wanita  hamil  sampai  mengganggu  pekerjaan  sehari-hari  pada  umumnya  dapat menjadi  buruk,  karena  terjadi  dehidrasi.  Penyebab hiperemesis  gravidarum belum  diketahui  secara pasti, namun diperkirakan oleh adanya peningkatan hormone estrogen dan HCG ( Hormon Chorionic Gonadothrophin ) [2].
Ibu  hamil  yang  terdiagnosa hiperemesis  gravidarum terjadi  di  seluruh  dunia  dengan  angka kejadian  yang  beragam,  di  Indonesia  sendiri  kasus  ibu  hamil  yang  mengalami hiperemesis gravidarum mencapai  14,8%  [3].  Di  kota  Samarinda,  dari  jumlah  ibu  hamil  sebanyak  120  orang, terdapat sekitar 15% ibu hamil  pada tahun 2018 dan pada tahun 2019 sekitar 76% yang terdiagnosa hiperemesis  gravidarum (Sumber:  RS  Dirgahayu  Kota  Samarinda).  Tenaga  medis  umumnya mengenal  penyakit hiperemesis  gravidarum sebagai  1  jenis  penyakit.  Faktanya hiperemesis gravidarum terbagi  menjadi  3  tingkatan  yaitu hiperemesis  gravidarum Tingkat  I  atau  umum, hiperemesis  gravidarum Tingkat  II  dan hiperemesis  gravidarum Tingkat  III.  Pengetahuan  tenaga medis  yang  kurang  terkait  adanya  tingkatan  penyakit hiperemesis  gravidarum menyebabkan  hasil diagnosa  yang  kurang  akurat  tentang  penyakit  ini  pada  ibu  hamil  sehingga  berpengaruh  pada penanganan  yang  kurang  tepat terhadap  penderita  penyakit  ini.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada diperlukan informasi terkait diagnosis tingkatan hiperemesis gravidarum pada ibu hamil secara akurat berdasarkan  pengaturan  gejala  dari  kasus-kasus  diagnosis  tingkatan  yang  lama.  Dalam  hal  ini  teori data mining tentang klasifikasi merupakan salah satu cara yang sesuai untuk diterapkan. Case Based Reasoning adalah metode data mining yang dapat  memanfaatkan data terdahulu  menjadi knowledge base untuk  membandingkan  dengan  kasus  baru  menggunakan  model  perhitungan similarity ( K- Nearest Neighbor) [4]. K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [5]. Pada penelitian sebelumnya Case  Base  Reasoning dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor sesuai digabungkan  dalam  suatu  penelitian  dan  aplikasi  untuk  mendiagnosa  penyakit  serta  dapat menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik  [4],  [6]–[8].  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini Case  Base Reasoning digunakan  untuk  mendiagnosis  tingkatan hiperemesis  gravidarum pada  ibu  hamil menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor .  Penelitian  diharapkan  dapat  membantu  tenaga  medis dalam memberikan informasi tentang tingkatan hiperemesis gravidarum pada ibu hamil secara akurat berdasarkan pengaturan gejala dari kasus-kasus diagnosis tingkatan yang lama sehingga tenaga medis dapat  memberikan  pengobatan  yang  sesuai  dengan  kondisi  ibu  hamil  dan  mengurangi  terjadinya komplikasi.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  tentang  metode Case  Base  Reasoning (CBR)  telah  digunakan  dalam  berbagai  studi kasus.  Penelitian  pertama  adalah  metode Case  Base  Reasoning (CBR) dan K-Nearest  Neighbor (KNN) yang telah digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit dan  hama pada  tanaman karet. Penelitian ini dapat menentukan kerusakan pada tanaman karet oleh petani karet dengan akurasi sistem sebesar 80%, namun tidak dipaparkan data training dan data testing yang digunakan untuk penelitian ini [8]. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  algoritma  CBR  dan  KNN  yang  telah  berhasil  mendiagnosa penyakit  ayam  berbasis  sistem  pakar.  Pada  penelitian  ini  tidak  dijelaskan  cara  menghitung  hasil akurasi  yang  diperoleh  [7].  Penelitian  ketiga  tentang  mendiagnosis  penyakit  difteri  menggunakan CBR dan KNN yang menunjukkan bahwa hasil uji data rekam  medis dengan jumlah pengujian data 44  data  kasus  baru  terhadap  148  data training ,  diperoleh  tingkat  akurasinya  sebesar  95,17%  [4]. Keempat,  penelitian  untuk  menentukan  penyakit  pada  itik  petelur  dengan  CBR  dan  menggunakan algoritma  similaritas  Sorgenfrei  KNN.  Hasil  penelitian  ini  adalah  suatu  sistem  aplikasi  pendeteksi penyakit  itik  petelur  dengan  menerapkan  algoritma Similaritas  Sorgenfrei yang  merupakan  metode untuk menghitung sebuah kemiripan antara jarak dua distribusi probabilitas [6].
Penelitian  berikutnya  adalah  aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  estrus  pada  sapi  perah menggunakan  CBR  dan Sorensen  Coefficient ,  dimana  penelitian  ini  mencari  kemiripan  antara permasalahan  yang  terjadi  pada  target  dengan  kasus  lama  yang  menjadi source  case [9].  Penelitian
lainnya  adalah  sebuah  sistem  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  ikan  cupang  dengan  CBR menggunakan  algoritma  dua  similaritas  yaitu Sorgenfrei dan K-Nearest  Neighbor dari  basis pengetahuan  yang  ada  pada database ,  namun  pengujian  akurasi  hanya  berdasarkan  perhitungan similarity [10].
Perbedaan  dengan  beberapa  penelitian  yang  telah  ada,  maka  penelitian  ini  menerapkan  dua metode Case  Based  Reasoning dan  KNN  untuk  melakukan  diagnosa  tingkatan hiperemesis gravidarum pada ibu hamil. Gejala yang diamati adalah gejala pada  ibu hamil berjumlah 23 jumlah gejala  dan  3  kelas  tingkatan  penyakit.  Pengujian  pada  metode  menggunakan k-fold  cross  validation dan confusion matrix dengan tiga pengujian hasil diagnosa yaitu perhitungan accuracy, precision dan recall x.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  melakukan  diagnosis  tingkat Hiperemesis  Gravidarum pada  ibu  hamil menggunakan metode Case Base Reasoning dengan K-Nearest Neighbor . Data yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  data  rekam  medis  tahun  2018  sampai  2019  dari  penderita Hiperemesis Gravidarum pada  ibu  hamil  yang  bersumber  dari  Rumah  Sakit  Dirgahayu  Samarinda  Kalimantan Timur dengan mendapatkan perizinan dari pihak rumah sakit.

## 3.1 Perancangan Proses

## 3.1.1 Case Based Reasoning (CBR)
Metode Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. CBR  termasuk  ke  dalam  metodologi  yang  kuat  untuk  merancang  kecerdasan  sistem.  Hal  ini didasarkan pada  penggunaan  kembali  solusi  kasus  serupa  atau  kasus  yang  sama  untuk  memecahkan masalah  baru  yang  dihadapi  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  yang diperoleh  dari  pengalaman masa lalu [19]. Tahapan metode CBR yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Life Cycle CBR
Gambar  1  menampilkan  siklus  skematik  yang  terdiri  dari  tahapan  4R  dan  merupakan  langkah metode penyelesaian pada penelitian ini meliputi [20]:
1. Retrieve
Tahap ini berfungsi untuk mendapatkan kasus-kasus yang mirip dibandingkan dengan kumpulan kasus di masa lalu (basis pengetahuan). Diawali dengan tahapan mengenali masalah dan berakhir ketika kasus yang dicari solusinya telah ditimbulkan serupa dengan kasus yang telah ada dalam basis pengetahuan. Tahapan yang ada dalam retrieve , antara lain: identifikasi masalah, memulai pencocokan, menyeleksi.
2. Reuse
RETRIEVE
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tahap reuse menggunakan  kembali  kasus  yang  tersedia  dan  solusinya  digunakan  untuk menyelesaikan masalah yang ada saat ini. Reuse suatu kasus pada kasus  baru  terfokus  pada  dua hal,  yaitu  perbedaan   dari  kasus  yang  ada  dengan  kasus  yang  baru  dan   bagian  dari retrieve kasus  yang  dapat  digunakan  pada  kasus  baru.  Cara  me- reuse kasus  yang  ada  di  basis pengetahuan  yang  pertama adalah  me- reuse solusi  dari  kasus  yang  telah  ada  ( transformational reuse ),  kemudian  kedua  adalah  me- reuse metode  yang  ada  untuk  membuat  suatu  solusi ( derivational reuse ).
3. Revise Revise artinya mengubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan jika dibutuhkan.

## 4. Retain
Tahap terakhir yaitu retain adalah tetap memakai solusi yang terakhir sebagai bagian dari kasus yang  sekarang  (terjadi  proses  penggabungan  dari  solusi  kasus  baru  yang  benar  ke  basis pengetahuan yang ada). Terdapat tiga tahapan, antara lain: extract , index , dan integrate .
3.1.2. Penerapan K-Nearest Neighbor Retrieval pada Metode Case Based Reasoning
K-Nearest Neighbor Retrieval adalah sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi terhadap objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya  paling dekat  dengan  objek  tersebut. Tujuan  dari dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan fiturnya  [21]. Algoritma  ini  hanya  melakukan  penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan  klasifikasi  dari  data pembelajaran. Pada fase klasifikasi,   fitur-fitur yang sama dihitung untuk data testing (klasifikasinya tidak  diketahui)  [22]. K-Nearest  Neighbor mengelompokkan  data  baru  yang  belum  diketahui class - nya dengan memilih data sejumlah k yang letaknya paling dekat dari data baru. Class paling banyak dari  data  terdekat  sejumlah k akan  dipilih  sebagai class yang  diprediksi  untuk  data  baru.  Pada umumnya  nilai menggunakan  jumlah  ganjil  agar  tidak terdapat  jarak  yang  sama  dalam  proses klasifikasi.  Kasus  khusus  dimana  klasifikasi  diprediksi  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  paling dekat (dengan  kata  lain, =  1)  disebut K-Nearest  Neighbor .  Rumus  untuk  menghitung  bobot kemiripan ( similarity ) dengan K-Nearest Neighbor ditunjukkan pada persamaan 1 [4].
(    ) ∑ ( ) ∑ (1)
Keterangan: : Kasus Baru S : Kasus yang ada dalam penyimpanan
n : Jumlah atribut dalam setiap kasus
i : Atribut individu antara 1 sampai dengan n f : Fungsi similarity atribut i antara kasus T dan kasus S w : Bobot yang diberikan antara atribut ke- i

## 3.1.3 Hiperemesis Gravidarum
Hiperemesis gravidarum (HG) merupakan komplikasi kehamilan yang ditandai dengan mual dan  muntah  secara  terus  menerus. Hiperemesis  gravidarum dapat  menyebabkan  penurunan  berat badan lebih dari 5% dari berat badan sebelum hamil, dehidrasi, asidosis metabolik akibat kelaparan, alkaloris  akibat  kehilangan  asam  klorida  dan  hipokalemia  [11]. Hiperemesis  gravidarum jarang menyerang  kematian, tetapi  angka  kejadiannya  masih  cukup  tinggi,  hampir  25%  pasien hiperemesis gravidarum dirawat  inap  lebih  dari  sehari.  Namun,  tidak  jarang  kondisi hiperemesis  gravidarum terjadi  terus  terusan  dan  sulit  disembuhkan,  sehingga  membuat  pasien  depresi  [12]. Hiperemesis gravidarum dapat terjadi sebagai interaksi antara faktor biologis, psikologis, dan sosiokultural.

## 3.2 Pengumpulan Data Penelitian
Data  penelitian  ini  diperoleh  dari  pengetahuan  Bidan  atau  Perawat  secara  langsung.  Basis pengetahuan  dalam  penelitian  ini,  berisi  data  penyakit  yaitu data  manifestasi  klinis  atau  gejala  yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dapat  diamati.  Pada  umumnya  untuk  mendiagnosis  tingkatan hiperemesis  gravidarum ,  dokter  akan menanyakan gejala dan memeriksa riwayat kesehatan ibu hamil dan keluarga. Data rekam medis yang telah  didapatkan  kemudian  dilakukan  proses cleaning bagi  data  yang  duplikat  maupun  data  yang tidak  konsisten.  Pada  proses cleaning ini  terdapat  128  data  duplikat  dan  data  rekam  medis  yang memiliki gejala kurang dari tiga gejala. Dari hasil proses cleaning menyisakan 100 data rekam medis untuk  data testing (uji).  Lebih  lanjut,  pemberian  nilai  gejala  berpedoman  pada  analisa  data  pasien penderita hiperemesis  gravidarum di  RS  Dirgahayu  Samarinda  pada  tahun  2018-2019.  Tingkatan hiperemesis gravidarum berdasarkan gejala serta bobot disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tingkat Hiperemesis Gravidarum berdasarkan gejala

## 3.2.1 Data Training
Data training pada  penelitian  ini  digunakan  sebagai  basis  pengetahuan  yang  menjadikannya sebagai  kasus  lama.  Data  kasus  baru  nantinya  akan  melihat  pada  data  kasus  lama  dan  mencari kemiripan dari kedua kasus yang ada. Data training berjumlah 100 data yang disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Training Pasien Penderita Hiperemesis Gravidarum
No Kode Pasien Gejala Diagno sis Tingk at 1 KP01 Muntah, mual yang terjadi sering, pusing, badan terasa lemas, nyeri ulu hati. HEG 2 2 KP02 Pusing, demam, mual dan muntah, nyeri ulu  hati, keputihan tidak berbau, dehidrasi, nyeri perut. HEG 2 3 KP03 Nyeri perut, nyeri ulu hati, mual  yang terjadi sering, muntah, demam. HEG 3 4 KP04 Keluhan  pusing,  mual yang  terjadi  sering,  nyeri  ulu  hati, tidak bisa makan, pusing. HEG 2 5 KP05 Mual dan muntah yang terjadi sering, demam, lidah menjadi kering, nyeri perut, pendarahan, dehidrasi HEG 2 6 KP06 Nyeri  uluh  hati,  mual  dan  muntah  yang  terjadi  sering,  tidak HEG 2
Gejala Tingkat I Tingkat II Tingkat III Mual yang terjadi sering √ √ √ Muntah  yang  terjadi lebih dari 10 kali dalam 1 hari √ √ √ Pusing √ Tidak bisa makan √ √ √ Badan lemas √ √ Nyeri ulu hati √ √ √ Sesak nafas √ √ Muntah Darah √ √ Badan terasa menggigil √ Perut mules √ Keputihan Tidak berbau √ Demam √ √ √ Sakit kepala √ Sakit pada perut √ Panas hingga ke dada √ Pengeluaran  pervaginam √ Nyeri perut √ √ Hipersalivasi √ Pendarahan √ Lidah menjadi kering √ Dehidrasi √ √ kehilangan kesadaran √ √
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
No Kode Pasien Gejala Diagno sis Tingk at bisa makan, badan lemas, sesak nafas, perut mules, pusing. 7 KP07 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali, demam. HEG 2 8 KP08 Mual dan muntah terjadi sering, tak nafsu makan. HEG 2 9 KP09 Mual  yang  terjadi  sering,muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali, badan lemas, nyeri ulu hati. HEG 2 10 KP10 Badan lemas, badan terasa menggigil, perut mules, mual dan muntah  yang  terjadi  sering,  sakit  kepala,  keputihan  tak berbau. HEG 2 : : : : : 90 KP208 Nyeri ulu hati, sesak nafas, mual yang terjadi sering, muntah. HEG 2 91 KP209 Mual yang terjadi sering, muntah, badan lemas, pusing, tidak bisa makan, nyeri perut. HEG 2 92 KP210 Mual yang terjadi sering, muntah yang  terjadi lebih dari 10 kali, pusing, lemas, tidak bisa makan. HEG 1 93 KP211 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali, pusing, nyeri ulu hati, nyeri perut, demam. HEG 2 94 KP213 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali dalam sehari, badan terasa lemas, pusing, nyeri ulu hati, panas hingga ke dada. HEG 3 95 KP214 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali  dalam  1  hari,  pusing,  badan  lemas,  perut  mules,  sakit kepala, sakit pada perut. HEG 1 96 KP216 Mual  yang  terjadi  sering,  pusing,  tidak  bisa  makan,  badan lemas, perut mules, sakit kepala HEG 2 97 KP217 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali  dalam  1  hari,  pusing,  badan  lemas,  badan  terasa menggigil, perut mules, demam HEG 1 98 KP219 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali dalam 1 hari, badan terasa menggigil, perut mules, sakit kepala HEG 2 100 KP223 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10 kali  dalam  1  hari,  tidak  bisa  makan,  nyeri  ulu  hati, pengeluaran  pervaginam,  nyeri  perut,  lidah  menjadi  kering, dehidrasi HEG 3
Pada Tabel 2 terlihat bahwa terdapat 4 atribut yaitu kode pasien (KP), gejala, diagnosis dan tingkat. Kode  pasien  merupakan  nomor  urut  pasien  berdasarkan  data  rekam  medis  pasien  dari  rumah  sakit. Atribut gejala merupakan gejala-gejala yang dialami oleh pasien, diagnosis merupakan hasil diagnosa penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  dan  tingkat  adalah  tingkatan  penyakit hyperemesis  gravidarum yang diderita pasien.

## 3.2.2 Data Testing
Data testing merupakan data yang akan diujikan, data testing penelitian ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Testing Pasien Penderita Hiperemesis Gravidarum No Kode Pasien Gejala Hasil Diagnosa Tingkat 1 KP121 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih dari 10 kali dalam 1 hari, tidak bisa makan, nyeri  ulu  hati,  sesak  nafas,  keputihan  tidak berbau, demam, nyeri perut, dehidrasi. ? ? 2 KP122 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih  dari  10  kali  dalam  1  hari  ,  pusing,  tidak bisa  makan,  badan  lemas,  badan  terasa ? ?
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
No Kode Pasien Gejala Hasil Diagnosa Tingkat menggigil,  perut  mules,  sakit  kepala,  sakit  pada perut. 3 KP123 Muntah  yang  terjadi  lebih  dari  10  kali  dalam  1 hari, nyeri ulu hati, sesak nafas, keputihan tidak berbau, demam, sakit pada perut, nyeri perut. ? ? 4 KP124 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih  dari  10  kali  dalam  1  hari,  pusing,  badan lemas, nyeri ulu hati. ? ? 5 KP125 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih dari 10 kali dalam 1 hari, tidak bisa makan, nyeri  ulu  hati,  sesak  nafas,  keputihan  tidak berbau, demam, nyeri perut. ? ? 6 KP126 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih  dari  10  kali  dalam  1  hari,  sesak  nafas, muntah  darah,  demam,  panas  hingga  ke  dada, nyeri perut, pendarahan, lidah menjadi kering. ? ? 7 KP127 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih  dari  10  kali  dalam  1  hari,  badan  lemas, badan  terasa  menggigil,  perut  mules,  sakit  pada perut. ? ? 8 KP128 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih  dari  10  kali  dalam  1  hari,  badan  lemas, muntah  darah,  badan  terasa  menggigil,  perut mules,  demam,  sakit  pada  perut,  nyeri  perut, dehidrasi. ? ? 9 KP129 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih dari 10 kali dalam 1 hari, pusing, tidak bisa makan,  nyeri  ulu  hati,  badan  terasa  menggigil, perut mules. ? ? 10 KP130 Mual  yang  terjadi  sering,  muntah  yang  terjadi lebih  dari  10  kali  dalam  1  hari,  pusing,  perut mules, sakit kepala, sakit pada perut. ? ?

## 3.3 Pengolahan Data
Data  mining adalah  proses  menemukan  korelasi  baru  yang  bermakna,  pola  dan  tren  dengan memilah  sejumlah  besar  data  yang  tersimpan  dalam  repositori  menggunakan  teknik-teknik  statistik dan  matematika  [13]. Data  mining juga  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali nilai tambah berupa  informasi  dari  suatu  basis  data  yang  berfungsi  untuk  mencari  pengetahuan  dalam  basis  data besar  sehingga  sering  disebut Knowledge  Discovery  Database (KDD).  Informasi yang  dihasilkan diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan  mengenali pola  yang  penting  atau  menarik  dari data  yang terdapat pada basis data [14]. Proses ekstraksi informasi dari kumpulan data menggunakan algoritma dan  teknik  yang  melibatkan  bidang  ilmu  statistik,  mesin  pembelajaran  dan  sistem  manajemen database. Berikut adalah tahapan dalam data mining [15], [16]:
1. Pemilihan Data
Tahap  ini  adalah  tahap  membuat  himpunan  data  target,  penetapan  himpunan  data  dan memfokuskan pada subset variabel atau sampel data, dimana penelitian akan dilakukan.
2. Pembersihan Data
Pemrosesan  data  dan  pembersihan  data  adalah  tindakan  dasar  seperti  penghapusan noise . Sebelum  melakukan  proses  data  mining,  maka  diperlukan  proses cleaning pada  data  yang menjadi fokus dalam KDD.
3. Transformasi
Pada tahap ini merupakan tahapan proses kreatif dan sangat tergantung pada pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4. Data Mining
Dalam  pemilihan  algoritma  data  mining  untuk  melakukan  pencarian  proses data  mining yaitu antara lain teknik, metode atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Penetapan metode atau algoritma yang tepat tergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
5. Evaluasi Tahap ini merupakan tahapan pemeriksaan untuk menentukan pola yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya atau tidak.

## 3.6 Pengukuran Kinerja Model

## 3.6.1 K-Fold Cross Validation
Cross-validasi atau  dapat  disebut  estimasi  rotasi  adalah  sebuah  teknik  validasi  model  untuk menilai  bagaimana  hasil  statistik  analisis  akan  menggeneralisasi  kumpulan  data independen.  Teknik ini utamanya digunakan untuk melakukan prediksi model dan memperkirakan seberapa akurat sebuah model  prediktif  ketika  dijalankan  dalam  praktiknya.  Salah satu  teknik  dari  validasi silang  adalah K- Fold  Cross  Validation ,  yang  mana  memecah  data  menjadi bagian  set  data  dengan  ukuran  yang sama.  Penggunaan K-Fold  Cross  Validation untuk  menghilangkan  bias  pada  data.  Jumlah  proses pelatihan dan pengujian dilakukan sebanyak kali [23].

## 3.7.1 Confusion Matrix
Confusion matrix adalah cara yang berguna untuk menganalisis seberapa baik sistem mengenali tuple dan kelas yang berbeda. Kinerja sistem klasifikasi menggambarkan seberapa baik sistem dalam dalam  mengklasifikasikan  data,  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi.  Model Confusion  matrix akan  membentuk  matriks  yang  terdiri  dari accuracy , precision , serta recall [24], [25]. Nilai yang dihasilkan dari metode confusion matrix berupa evaluasi sebagai berikut:
a. Accuracy, persentase dari jumlah record data yang diklasifikasikan (prediksi) secara benar oleh algoritma.
(2)
b. Presisi,  persentase  dari  jumlah record data  yang  memiliki  kesesuaian  atau  kecocokan  antara permintaan informasi dengan jawaban permintaan tersebut.
(3)
c. Recall, persentase dari jumlah record data relevan yang dipilih terhadap total jumlah item yang tersedia.
(4)
Ket:
a. True Positive (TP) adalah jumlah record data dengan nilai sebenarnya positif dan  nilai prediksi positif
b. False Positive (FP) adalah jumlah record data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi positif
c. False Negative (FN) adalah jumlah record data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi negatif
d. True Negative (TN) adalah jumlah record data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi negatif.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Di tahap hasil dan pembahasan menjabarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dimulai dari pengolahan data menggunakan tahapan data mining, kemudian menerapkan metode CBR dan KKN. Setelah  menerapkan  metode  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  akurasi  terhadap  hasil penerapan metode yang telah dilakukan.

## 4.1 Hasil Pengolahan Data
Tahap  pengolahan  data  menggunakan  metode  data  mining  terdiri  dari  pemilihan  data  yang menyisakan  atribut  berpengaruh  dalam  mendiagnosa  tingkatan  penderita hyperemesis  gravidarum yaitu  kode  pasien,  gejala  dan  tingkatan.  Selanjutnya,  data  dibersihkan  ( cleaning ),  tahap  ini  berupa pengeceken  setiap  data,  agar  tidak  ada  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten  dan memperbaiki  kesalahan  pada  seperti  kesalahan  cetak,  sehingga  data  tersebut  dapat  diolah  dan dilakukan  proses  data  mining.  Pada  proses  ini  terdapat  128  data  duplikat  dan  data  kasus  yang memiliki  gejala  kurang  dari  tiga.  Dari  hasil  cleaning  menyisakan  100  data  yang  digunakan  sebagai data  uji.  Setelah  data  dibersihkan,  data  ditransformasi  dengan  melakukan  normalisasi  pada  gejala penderita Hiperemesis gravidarum. Setiap gejala memiliki bobot yang berbeda-beda dengan rentang bobot dari 0 – 1, semakin tinggi bobot semakin berpengaruh gejala hiperemesis gravidarum pada ibu hamil.  Bobot  ditentukan  oleh  bidan  di  rumah  sakit  dan  setiap  gejala-gejala  pada  pasien hiperemesis gravidarum ditransformasikan dengan Kode Gejala (KG) dari mulai KG01 sampai dengan KG22 agar dapat membandingkan kemiripan dari data base dan data uji, data penelitian ini digunakan untuk data training dan data testing. Hasil dari tranformasi data pasien hiperemesis gravidarum pada ibu hamil tahun 2018  – 2019  ditampilkan  oleh Tabel  4.  Pada KG01,  gejala  mual  yang  sering  terjadi  memiliki bobot 0.85 yang menunjukan bahwa gejala KG01 mendekati nilai 1 dan sangat berpengaruh dari pada gejala KG19 perut mules dengan bobot 0.65 pada penderita hiperemesis gravidarum .
Tabel 4. Gejala dan Bobot Penderita Hiperemesis Gravidarum
Kode Gejala Gejala Bobot KG01 Mual yang terjadi sering 0.85 KG02 Muntah yang terjadi lebih dari 10 kali dalam 1 hari 0.85 KG03 Pusing 0.65 KG04 Tidak bisa makan 0.70 KG05 Badan lemas 0.50 KG06 Nyeri ulu hati 0.50 KG07 Sesak nafas 0.45 KG08 Muntah Darah 0.45 KG09 Badan terasa menggigil 0.30 KG10 Perut mules 0.65 KG11 Keputihan Tidak berbau 0.30 KG12 Demam 0.40 KG13 Sakit kepala 0.30 KG14 Sakit pada perut 0.40 KG15 Panas hingga ke dada 0.30 KG16 Pengeluaran pervaginam 0.40 KG17 Nyeri perut 0.75 KG18 Hipersalivasi 0.85 KG19 Pendarahan 0.60 KG20 Lidah menjadi kering 0.50 KG21 Dehidrasi 0.50 KG22 kehilangan kesadaran 0.50

## 4.2 Hasil Penerapan Proses
Asumsikan bahwa gejala yang terdapat pada kasus baru adalah gejala yang diderita pasien yang belum terdiagnosa tingkatan hiperemesis gravidarum seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Gejala Kasus Baru Nama Gejala yang diderita Kasus Baru Muntah (KG02) Tak Nafsu Makan (KG04) Nyeri Ulu Hati (KG06) Keputihan Tak Bau (KG011)
Asumsikan telah terdapat 3 (tiga) data di dalam knowledge base (basis pengetahuan) yang berisi analisis pasien penderita hiperemesis gravidarum yang ditampilkan oleh Tabel 6.
Tabel 6. Analisis Gejala Pasien pada Basis Kasus Lama
Kode Pasien Kode Gejala Tingkatan KP27 KG01, KG02, KG04, KG06 2 KP32 KG01, KG02, KG05, KG06 2 KP149 KG01, KG02, KG04, KG06, KG11, KG12 2
Berikut perhitungan metode Case Base Reasoning menggunakan K-Nearest Neighbor dengan 4 tahapan.
1. Proses Retrieve
Tahap  proses retrieve akan  mencari  similarity  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama  yang  ada pada  basis  pengetahuan.  Pencarian  dilakukan  dengan  cara  mencocokan  gejala  kasus  baru.  ada proses  ini,  bobot  gejala  yang  similar  akan  dihitung  dengan  menggunakan K-Nearest  Neighbor . Kasus baru  yang  akan  dicari nilai  kedekatannya  dengan  kasus  lama  mengambil 3  contoh  kasus paling mendekati dengan kasus baru.
Pertama,  mencocokkan  kasus  baru  dengan  kasus  lama  pada  pasien  dengan  kode  KP27  seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Perhitungan Kasus KP27
Gejala yang mirip antara kasus lama KP27 dengan kasus baru yaitu KG02, KG04, KG06. Setelah itu, gejala yang memiliki bobot  mirip akan dihitung menggunakan bobot kemiripan ( similarity ) dengan K-Nearest Neighbor sebagai berikut:
(      )   (      )   (      )   (      )
Hasil perhitungan diperoleh bahwa antara kasus KP27 dan kasus baru memiliki nilai kemiripan ( similarity ) sebesar 0.706 dengan prediksi tingkat 2.
Kedua, mencocokkan kasus baru dengan kasus lama berdasarkan kasus pada pasien KP32 yang terlihat pada Gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Perhitungan KP32
Gejala yang mirip antara kasus baru dan kasus lama KP32 yaitu KG02 dan KG06. Selanjutnya, menghitung gejala yang bobotnya mirip menggunakan bobot kemiripan ( similarity ) dengan KNN sebagai berikut:
(      )   (      )   (      )   (      )
Hasil perhitungan diperoleh bahwa antara kasus KP32 dan kasus baru memiliki nilai kemiripan ( similarity ) sebesar 0.50 dengan prediksi tingkat 2.
Ketiga, mencocokkan kasus baru dengan kasus lama berdasarkan kasus yang berada pada pasien KP149 seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Perhitungan KP149
Gejala  yang  mirip  antara  kasus  lama  KP149  dengan  kasus  baru  yaitu  KG02,  KG04,  KG06, KG11. Dari kedua kasus tersebut dihitung gejala  yang memiliki kemiripan menggunakan bobot kemiripan ( similarity ) dengan K-Nearest Neighbor sebagai berikut:
(      ) (      ) (      ) (      ) (       ) (      )
Hasil perhitungan diperoleh bahwa antara kasus KP149 dan kasus baru memiliki nilai kemiripan ( similarity ) sebesar 0.652 dengan prediksi tingkat 2.
2. Proses Reuse
Proses selanjutnya adalah Reuse , menggunakan kembali kasus yang ada dan solusinya digunakan untuk menyelesaikan masalah yang ada saat ini. Hasil proses reuse dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Diagnosis Hiperemesis Gravidarum
No. Kode Pasien Similarity Prediksi Tingkat 1. KP27 0.70 2 2. KP149 0.652 2 3. KP32 0.50 2
Dari  Tabel  7,  terlihat  bahwa  kasus  yang  memiliki  bobot  kemiripan  rendah  adalah  kasus  KP32 dengan nilai similarity 0.50 sedangkan pada kasus KP27 menghasilkan bobot kemiripan tertinggi dengan nilai similarity 0.706. Berdasarkan hasil reuse , maka diagnosa yang akan diambil adalah
diagnosa dengan bobot kemiripan tertinggi pada kasus KP27 yaitu pasien kasus baru terdiagnosa Hiperemesis gravidarum tingkat 2.
3. Proses Revise
Proses revise pada penelitian ini tidak dilakukan, karena hasil diagnosis telah ditemukan. Proses revise dilakukan apabila ada perbaikan solusi dengan menguji dari kasus nyata (simulasi) untuk memperbaiki solusi agar sesuai dengan kasus baru. Namun, jika tidak ada perbaikan maka solusi telah sesuai dengan yang diharapkan.
4. Proses Retain
Proses  retain  pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan.  Proses  retain  dilakukan  jika  proses revise dilakukan. Proses ini akan memasukkan data kasus baru yang sudah ditemukan solusinya. Data tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  basis  pengetahuan  untuk  membantu  memecahkan  masalah yang akan datang. Hasil diagnosa menggunakan 4 proses case base reasoning dengan KNN pada kasus baru dengan gejala muntah, tak nafsu makan, nyeri ulu hati, keputihan tak berbau dengan pengujian  3  kasus  lama  menghasilkan  diagnosa hiperemesis  gravidarum tingkat  2  dengan similarity tertinggi 0,70.
Dari  hasil  penerapan  metode  CBR  dan  KNN  yang  dilakukan  terhadap  10  data  testing menghasilkan diagnosis tingkatan Hiperemesis Gravidarum pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Diagnosis pada Data Testing
Berdasarkan Tabel 8, terdapat enam pasien yang  mengidap penyakit HEG tingkat 2 dan tersisa empat orang yang mengidap penyakit HEG tingkat 1.

## 4.3 Hasil Pengujian Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  metode Case  Base  Reasoning dengan K-Nearest Neighbor menggunakan skema 10- fold cross validation , dengan artian dataset akan dibagi menjadi N bagian  secara  acak.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  sebanyak  100  dataset,  ketika  bagian  kesatu ( Fold K-1) menjadi data uji dan sisanya menjadi data latih demikian seterusnya hingga sampai K-10. Pada  evaluasi  melibatkan  perhitungan accuracy , precision , recall menggunakan confusion  matrix yang  dihitung  oleh  persamaan  2,  3,  dan  4.  Setelah  melakukan  pengujian  1- fold sampai  10- fold . Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  rata-rata  dari  nilai  keseluruhan.  Nilai  rata-rata  ditampilkan oleh Tabel 9.
Tabel 9. Nilai rata-rata confusion matrix Dataset Accuracy Precision Recall K-1 80% 79% 79% K-2 70% 61% 87% K-3 90% 62% 50% K-4 70% 51% 47% K-5 80% 51% 47% K-6 70% 51% 62% No Kode Pasien Hasil Diagnosa Diagnosis CBR & KNN Similarity (%) 1 KP121 HEG 2 100 2 KP122 HEG 1 100 3 KP123 HEG 2 100 4 KP124 HEG 1 100 5 KP125 HEG 2 100 6 KP126 HEG 2 85.07 7 KP127 HEG 1 89.83 8 KP128 HEG 2 100 9 KP129 HEG 2 100 10 KP130 HEG 1 89.83
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dataset Accuracy Precision Recall K-7 80% 78% 92% K-8 70% 52% 47% K-9 50% 37% 33% K-10 70% 52% 47% Rata-Rata 74% 55% 57%
Setelah dilakukan pengujian confusion matrix dengan 10- fold cross validation berdasarkan Tabel 8, diketahui bahwa fold tertinggi adalah K- fold 1, 3 dan 7. K-3 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 90%. Namun pada K-1, tingkat presisi-nya lebih tinggi dibanding K- fold lainnya dengan nilai presisi sebesar  79%.  Secara  keseluruhan  nilai  rata-rata  akurasi  dari  metode  CBR  dan  KKN  yang  telah dilakukan  adalah  74%,  dengan  nilai precision sebesar  55%  dan  nilai recall sebesar  57%.  Diagram hasil perhitungan confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Confusion Matrix Metode CBR dengan KNN

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  pembahasan,  kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  penelitian  ini  telah berhasil mendiagnosa penyakit hiperemesis gravidarum menggunakan metode Case Base Reasoning dengan K-Nearest  Neighbor .  Hasil  diagnosa  terhadap  data  testing  menunjukkan  bahwa  jumlah penderita hiperemesis gravidarum yang paling banyak berada pada tingkat 2. Lebih lanjut, similarity tertinggi  dari  kasus  baru  sebesar  0.706  dengan  tingkat hiperemesis  gravidarum 2.  Hasil  evaluasi terhadap  perhitungan  metode CBR  dan  KNN  menggunakan confusion  matrix menghasilkan  nilai akurasi sebesar 74%, nilai presisi 55% dan nilai recall sebesar 57%. Hal ini mengindikasikan bahwa metode ini cukup baik untuk mendiagnosa tingkatan pada penderita hiperemesis gravidarum .

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  pihak rumah  sakit  Dirgahayu  Samarinda  yang  telah bersedia  diwawancara  mengenai  diagnosa  penderita Hiperemesis  Gravidarum dan  telah  bersedia memberikan data yang diperlukan dalam penelitian  ini.

## Referensi
[1] M. Purwanti, N. E. Brahmana, and W. Hidayat, “Faktor Risiko Umur, Gravida, Status Gizi dan Kehamilan Ganda Dengan Kejadian Hiperemesis Gravidarum (Studi Kasus Kontrol di RSUD Aceh  Tamiang),” J.  Muara  Sains,  Teknol.  Kedokt.  dan  Ilmu  Kesehat. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  237, 2020, doi: 10.24912/jmstkik.v3i2.5106.
[2] E. Susanti, F. Firdayanti, and N. Haruna, “Manajemen Asuhan Kebidanan Antenatal Pada Ny „S‟ dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat II di Rs TNI Angkatan Laut Jala Ammari Pada Tanggal  27  Mei-18  Juli  2018,” J.  Midwifery ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  79–91,  2019,  doi: 10.24252/jmw.v1i2.10557.
[3] I.  A.  Ibrahim,  S.  Syahrir,  and  T.  Anggriati,  “Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan Hyperemesis  Gravidarum  Pada  Ibu  Hamil  di  RSUD  Syekh  Yusuf  Tahun  2019,” Al  Gizzal
100% 80% 60% 40% 20% 0% Accuracy Precision Recall
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Public Heal. Nutr. J. , vol. 1, no. 2, pp. 59–70, 2021, doi: 10.24252/algizzai.v1i2.21779.
[4] C. S. Fatoni and F. D. Noviandha, “Case Based Reasoning Diagnosis Penyakit Difteri dengan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 3, pp. 220–232, 2018, doi: 10.24076/citec.2017v4i3.112.
[5] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah,  “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Ilm.  Matrik ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  73–82,  2020,  doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[6] Y. Wibisono and D. Wismarini, “Case Based Reasoning Penyakit Itik Petelur Menggunakan Algoritma  Similaritas  Sorgenfrei  KNN,” MISI  (Jurnal  Manaj.  Inform.  dan  Sist.  Infromasi) , vol. 4, no. 2, pp. 101–106, 2021.
[7] Y. V. Via, F. T. Anggraeny, and R. A. Jorgie, “Penerapan Algoritma Case Based Reasoning dan  K-Nearest  Neighbor  untuk  Diagnosa  Penyakit  Ayam,” Pros.  Semin.  Nas.  Inform.  Bela Negara , vol. 2, pp. 192–195, 2021, doi: 10.33005/santika.v2i0.140.
[8] H. Sulistiani, I. Darwanto, and I. Ahmad, “Penerapan Metode Case Based Reasoning dan K- Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[9] I.  D.  Wijaya,  M.  N.  Shoumi,  and  T.  I.  Sulistiyowati,  “Implementasi  Case  Based  Reasoning pada Deteksi Estrus Sapi Perah Menggunakan Sorensen Coefficient,” J. Eltek , vol. 18, no. 2, p. 30, 2020, doi: 10.33795/eltek.v18i2.252.
[10] Gi.  F.  Ramadhan  and  E.  Winarno,  “Sistem  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Menggunakan  Metode Case Based Reasoning dengan Algoritma Similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Inform. , vol. 10, no. 01, pp. 44–50, 2022.
[11] A. D. Nurbaity, A. Candra, and D. Y. Fitranti, “Faktor Risiko Hiperemesis Gravidarum pada Ibu  Hamil  di  Semarang,” J.  Nutr.  Coll. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  123–130,  2019,  doi: 10.14710/jnc.v8i3.25801.
[12] N. Nurhasanah, S. Aisyah, and R. Amalia, “Hubungan Jarak Kehamilan, Pekerjaan dan Paritas dengan Kejadian Hiperemesis Gravidarum Pada Ibu Hamil,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 22, no. 2, p. 736, 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i2.1800.
[13] E.  Fitriani,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk  Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sistemasi ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  103–115,  2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.596.
[14] M. Wahyudi, M. Masitha, R. Saragih, and S. Solikhun, Data Mining: Penerapan Algoritma K- Means Clustering dan K-Medoids Clustering . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15] A.  F.  Lestari  and  M.  Hafiz,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  Data  Penjualan  Barbar Warehouse,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  96,  2020,  doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[16] A. Yandi Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Teknik Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  Implementation  of  Classification Method  to  Predict  Student  Graduation  Using  K-Nearest  Neighbor  Algorithm,” Techno.Com , vol. 17, no. 4, p. 9, 2018.
[17] D. Sartika and Y. Yupianti, “Klasifikasi Penyakit Tiroid Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus :  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  (RSUD)  Hasanuddin  Damrah  Manna),” Rekayasa-  J. Scince Technol. , vol. 13, no. 1, pp. 71–76, 2020, doi: 10.21107/rekayasa.v13i1.5912.
[18] A.  M.  Siregar  and  H.  H.  H,  “Implementasi  Algoritma  Neural  Network  untuk  Mendukung Keputusan di Desa Tamanmekar,” PETIR J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 21–32, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.768.
[19] M.  Benamina,  B.  Atmani,  and  S.  Benbelkacem,  “Diabetes  Diagnosis  by  Case-Based Reasoning and Fuzzy Logic,” Int. J. Interact. Multimed. Artif. Intell. , vol. 5, no. 3, p. 72, 2018, doi: 10.9781/ijimai.2018.02.001.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[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] R.  Rahayu  Marlis,  Abdullah,  and  F.  Yunita,  “Sistem  Prediksi  Kualitas  Kopra  Putih Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN),” Sist. (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 10, no. 2, pp. 290–299, 2021.
[22] M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[23] F.  Tempola,  M.  Muhammad,  and  A.  Khairan,  “Perbandingan  Klasifikasi  Antara  KNN  dan Naive  Bayes  pada  Penentuan  Status  Gunung  Berapi  dengan  K-Fold  Cross  Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[24] F.  J.  Ariza-López,  J.  Rodriguez-Avi,  and  M.  V  Alba-Fernandez,  “Complete  Control  of  an Observed  Confusion  Matrix,”  in IGARSS  2018-2018  IEEE  International  Geoscience  and Remote Sensing Symposium , 2018, pp. 1222–1225.
[25] N. Hardi, Y. Alkahfi, P. Handayani, W. Gata, and M. R. Firdaus, “Analisis Sentimen Physical Distancing  pada  Twitter  Menggunakan  Text  Mining  dengan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier,” Sist.  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  131–138,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1118.