## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 2, Tahun 2023, pp. 423-429 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i2.53228

## Implementasi Metode Case Based Reasoning dan Sorensen Dice Coefficient untuk Diagnosa Penyakit Ayam Broiler
Imam 1*
1 Magister Sistem Informasi, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia

## A B S T R A K
Keterlambatan  penanganan  penyakit  ayam  broiler  yang  disebabkan kekurangan  tenaga  ahli  menimbulkan  banyak  kerugian  yang  cukup  besar bahkan menyebabkan kematian. Hal ini dikarekan belum adanya pengetahuan yang cukup tentang penanganan penyakit ayam broiler yang benar. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  case  based  reasoning  dan  sorensen dice  coefficient  untuk  penerapan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit ayam broiler. Data penelitian ini didapatkan dari hasil wawancara terhadap tiga pakar  atau  dokter  hewan  dengan  pengolahan  data  menggunakan  miles  and huberman. Penelitian ini menggunakan metode case based reasoning dengan mendapatkan  kasus  yang  sama  pada  masa  yang  lampu  untuk  digunakan kembali pada kasus yang baru dengan menerapkan 4 tahapan meliputi retrieve, reuse, revise, dan retain. Metode sorensen dice coefficient digunakan pada tahap reuse  untuk  menghitung  hasil  kemiripan.  Penerapan  sistem  pakar  diagnosa penyakit ayam broiler menggunakan case based reasoning dan sorensen dice coefficient  diperoleh  hasil  pengujian  akurasi  sistem  sebesar  90%.  Hasil  uji akurasi  sistem  menunjukan  nilai  yang  cukup  tinggi  dan  menunjukan  bahwa sistem memberikan nilai yang akurat dibandingkan dengan metode sebelumnya dalam mendiagnosa penyakit dan memberikan solusi atau penanganan.

## A B S T R A C T
Delays in handling broiler chicken diseases cause a lot of losses which are quite large and even cause death. This is because there is not enough knowledge about the correct handling of broiler disease. The purpose of this research was to apply the case based reasoning method and Sorensen dice coefficient for the application of an expert system in diagnosing broiler chicken diseases. This research data was obtained form interviews with three expert or veterinarians by processing data using miles and huberman. This study used a case based reasoning method to obtain similar cases to be used in new cases by applying 4 stages include retrieve, reuse, revise, and retain. Sorensen dice coefficient similarity method was used for step reuse to obtain similarity results. The application of an expert system diagnosed disease using case based reasoning and Sorensen dice coefficient while obtaining test results on system accuracy of 90%. The results of the accuracy test of the system showed a fairly high value and indicated that the system provided an accurate and effective value compared to previous methods in diagnosing and providing the solutions or treatments.

## 1. PENDAHULUAN
Peternakan unggas khususnya ayam broiler di Indonesia merupakan salah satu komoditas yang sangat penting untuk meningkatkan perekonomian masyarakat (Pratama et al., 2022; Sugiarto et al., 2019). Kebutuhan  akan  daging  ayam  sangat  tinggi  karena  mayoritas  masyarakat  merupakan  mengkonsumsi daging (Assyifa, 2019; Subagja & Nikmah, 2020) . Produksi daging yang dibutuhkan cukup besar tersebut, ternyata  masih  mengalami  banyak  kendala  yang  dihadapi  oleh  peternak  ayam broiler (Hassan,  2018; Nugraini et al., 2022) . Kendala yang harus dialami oleh peternak antara lain biosecurity , penyakit, faktor lingkungan,  irigasi,  dan  nutrisi  pakan (Anggrawan et al., 2020) . Faktor  tersebut  merupakan faktor yang dapat merugikan dalam hal peternakan salah satunya adalah penyakit, penyakit merupakan kendala utama yang  dihadapi  oleh  peternak  ayam broiler dan  menjadi  salah  satu  penyebab  kerugian  terbesar  pada peternakan ayam broiler (Kurukulasuriya et al., 2022; Marifah et al., 2022) . Kerugian tersebut dapat berupa kematian, penularan penyakit, pertumbuhan ayam terlambat dan waktu panen yang tertunda. Selain itu, ayam broiler yang telah terinfeksi penyakit menjadi pemicu atau sumber penyakit bagi ayam broiler yang lain (Meher et al., 2020; Robinson et al., 2019).
Upaya pencegahan dapat dilakukan melalui vaksinasi (Apriadi & Saputra, 2017; Kurukulasuriya et

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received October 19, 2022 Revised October 22, 2022 Accepted May 23, 2023 Available online July 25, 2023
Kata Kunci: Sistem Pakar, Ayam Broiler, Case Based Reasoning, Sorensen Dice Coefficient
Keywords: Expert System, Broiler Chicken, Case Based Reasoning, Sorensen Dice Coefficient
This is an open access article under the CC BY- SA license. Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
al.,  2022;  Tarabees  et  al.,  2020) .  Namun  upaya  pencegahan  tersebut  tidak  selalu  berhasil  terbebas  dari serangan penyakit (Igbokwe et al., 2020; Riwukore et al., 2021) . Penyakit yang dialami oleh ayam broiler memiliki  gejala  yang  hampir  sama  bahkan  menyebabkan  kematian  mendadak  dengan  jumlah  kematian yang  besar.  Penularan  penyakit  ayam broiler dari  satu  ayam  ke  ayam  lainnya  cukup  cepat  dan membutuhkan waktu yang singkat (Fernandes et al., 2022; Jawad et al., 2020) . Peternak ayam broiler yang telah mengalami kerugian yang cukup besar akibat penyakit yang menyerang sehingga banyak peternak yang mengalami gulung tikar (Anggrawan et al., 2020; Jawad et al., 2020) . Hal ini dikarenakan belum adanya pengetahuan yang cukup tentang penanganan penyakit ayam broiler yang benar.
Tindakan  untuk  menangani  penyakit  ayam  broiler  dapat  melibatkan  pakar  atau  dokter  hewan. Namun, ada beberapa faktor yang menghambat penanganan penyakit tersebut, antara lain keterbatasan jumlah tenaga ahli dan jadwal kunjungan dokter yang lama (Anggrawan et al., 2020) . Kedua faktor tersebut menjadi hambatan yang belum terselesaikan. Faktor yang menjadi kendala dalam penanganan penyakit tersebut  dapat  ditangani  dengan  melibatkan  peran  teknologi (Kang  et  al.,  2020;  ZHANG  et  al.,  2022) . Penggunaan teknologi seperti sistem pakar dapat menjadi solusi dalam menangani penyakit ayam broiler . Hal pertama yang harus dilakukan dalam menangani kasus penyakit ayam adalah memberikan diagnosa penyakit yang tepat dan tindakan umum yang dilakukan untuk kesehatan hewan. Sistem pakar merupakan framework yang  banyak  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Pengambilan  keputusan  dilakukan menggunakan  3  bagian  utama  meliputi  mesin  inferensi,  basis  pengetahuan,  dan  tampilan  antarmuka (Castañeda  et  al.,  2022;  Nelis  Febriani  et  al.,  2022;  Sihotang  et  al.,  2020) .  Kesimpulan  yang  diperoleh pengguna merupakan kesimpulan yan diperoleh  dari  mesin inferensi dari basis  pengetahua yang  berisi pengetahuan yang dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan (Munaiseche et al., 2018; Salman & Abu-Naser, 2019) . Basis pengetahuan memiliki 2 basis pengetahuan meliputi Rule Based Reasoning (RBR) dan Case Based Reasoning (CBR).
Metode CBR merupakan metode yang mengadaptasi solusi berdasarkan kasus-kasus yang memiliki kemiripan  dengan  kasus  yang  lampau (Muhardi  et  al.,  2020;  Sihotang  et  al.,  2020) .  Proses  perhitungan tingkat kemiripan CBR menggunakan K-Nearest Neighbor. Namun, metode similaritas dapat dikembangkan dengan  metode  similaritas  lainnya  seperti Jaccard  Similarity , Sorensen  Coefficient ,  dan Sorensen  Dice Coefficient (Binanto et al., 2019; Eddamiri et al., 2019) . Sorensen Dice Coefficient merupakan metode yang dapat digunakan untuk mencari tingkat kemiripan dengan mempertimbangkan dua objek (Binanto et al., 2019; Lennert & Bridge, 2021) . Berdasarkan penelitian sebelumnya menggunakan Sorensen Dice Coefficient dan memberikan nilai 51,14% responden menyatakan layak dan 40,19% responden menyatakan sistem memberikan nilai akurat (Salim et al., 2020) . PT. Mustika Jaya Lestari merupakan perusahaan yang bergerak dalam industri peternakan ayam broiler yang membawahi plasma-plasma peternakan diberbagai daerah. Perusahaan terdampak langsung akibat  berbagai penyakit dalam lingkup  plasma. Penyakit yang  berada dalam plasma-plasma dapat menular dengan cepat bahkan menimbulkan kematian dalam jumlah populasi yang banyak. Kebijakan telah diterapkan perusahaan untuk mempertahankan proses produksi dengan hasil maksimal melalui pelatihan kepada karyawan lapangan dengan meningkatkan keterampilan digital. Bagi karyawan lapangan, ketersediaan infrastruktur yang  memadai  harus dipastikan untuk mengurangi atau bahkan menemukan solusi dalam menangangani penyakit yang menyerang ayam broiler . Perusahaan dapat menerapkan pendekatan sistematis menggunakan sistem pakar sebagai tolak ukur dan menyesuaikannya dengan kebutuhan untuk membangun strategi sistem informasi yang efektif. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis  implementasi  metode case  based  reasoning dan sorensen  dice  coefficient untuk  diagnosa penyakit  ayam  broiler.  Dibutuhkan  adanya  sebuah  sistem  yang  mana  sistem  tersebut  dapat  membantu dalam mendiagnosa penyakit secara dini dan memberikan solusi untuk pengobatan yaitu dengan aplikasi sistem pakar.

## 2. METODE
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  deskriptif.  Model  penelitian  ini  menggunakan  model pengembangan perangkat lunak ( Waterfall ). Penelitian ini dilakukan di PT. Mustika Jaya Lestari (Mustika Grup).  PT.  Mustika  Jaya  Lestari  merupakan  perusahaan  manajemen  pengolahan  daging  ayam broiler . Penelitian  diawali  dengan  observasi  dan  wawancara  dengan  melakukan  peninjauan  tempat  penelitian. Observasi  dan  wawancara  dilakukan  untuk  menemukan  sebuah  masalah  yang  akan  dianalisa  dan dirumuskan penyebab serta solusinya. Tahap selanjutnya merupakan identifikasi masalah. Permasalahan dari penelitian ini adalah jadwal kunjungan dokter yang relatif lama dan keterbatasan jumlah tenaga ahli. Hasil  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  adanya  diagnosa  penyakit  dan  penanganan  pengobatan  yang tepat. Tahap selanjutnya merupakan pengumpulan data. Pada tahap ini dilakukan wawancara kepada 3 orang dokter hewan atau pakar yaitu drh. Niko Setiyawan M.Vet., drh. Bintang Sena Surya, dan drh. Rommy Daffa Mufa M.Cs., dengan hasil wawancara berupa data gejala, data penyakit, data obat dan penanganan.
Hasil  dalam  wawancara  tersebut  diolah  menggunakan  pendekatan  kualitatif  Miles and  Huberman.  Data yang didapatkan diolah kembali dengan reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan.
Tahap analisis kebutuhan  dan perancangan sistem merupakan tahap merencanakan kebutuhan informasi  meliputi  pakar  dan  pengguna.  Terdapat  hak  akses  admin  meliputi login administrator,  dapat menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data  gejala,  data  penyakit,  data  relasi  dan  solusi,  serta  dapat menyimpan maupun menghapus hasil revise . Sementara untuk pengguna dapat melakukan konsultasi dan melihat  hasil  konsultasi.  Tahap  implementasi  sistem  menggunakan  metode Case  Based  Reasoning dan Sorensen Dice Coefficient . Metode Case Based Reasoning merupakan pendekatan untuk menyelesaikan suatu permasalahan ( problem solving ) berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya. Suatu masalah baru dipecahkan dengan menggunakan kasus yang serupa dimasa lampau, dan menggunakannya kembali pada situasi masalah baru (Fei & Wang, 2022; Wu & Coman, 2023) . Case Based Reasoning memiliki 4 tahapan meliputi retrieve , reuse , revise , dan retain . Ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Case Based Reasoning
Case-Based Reasoning terdapat empat siklus tahapan. Tahap pertama retrieve merupakan tahap proses  mendapatkan/memperoleh  kembali  kasus-kasus  terdahulu  yang  paling  menyerupai/relevan ( similar )  dengan  kasus  yang  baru.  Tahap retrieve ini  dimulai  dengan  menggambarkan/menguraikan masalah,  dan  diakhiri  dengan  ditemukan  kecocokan  terhadap  masalah  sebelumnya.  Tahap  kedua reuse merupakan  tahap  menggunakan  kembali  pengetahuan  dan  informasi  kasus  lama  berdasarkan  bobot kemiripan yang  paling  relevan ke dalam kasus yang  baru,  sehingga  menghasilkan usulan solusi dimana mungkin  suatu  adaptasi  dengan  masalah  yang  baru  tersebut.  Tahap  ketiga revise merupakan  tahap peninjauan kembali solusi yang diusulkan kemudian  mengetesnya pada kasus nyata (simulasi)  dan jika diperlukan memperbaiki solusi tersebut agar cocok dengan kasus yang baru, tahap revise digunakan apabila nilai kemiripan kurang. Tahap keempat retain merupakan tahap mengintegrasikan/menyimpan kasus baru yang  telah  berhasil  mendapatkan  solusi  agar  dapat  digunakan  oleh  kasus-kasus  selanjutnya  yang  mirip dengan  kasus  tersebut.  Tetapi  jika  solusi  baru  tersebut  gagal,  maka  menjelaskan  kegagalannya, memperbaiki solusi yang digunakan dan mengujinya kembali. Sorensen Dice Coefficient digunakan untuk menghitung nilai tingkat kemiripan antara gejala masukan kasus lama. Sorensen Dice Coefficient dikenal dengan sorensen-dice index merupakan metode yang digunakan untuk membandingkan tingkat similaritas kesamaan antara dua objek (Al Riza et al., 2022; Knuth et al., 2022). Sorensen-dice coefficient merupakan fungsi yang digunakan untuk mengukur nilai kemiripan antar dua objek yang diamati. Nilai similaritas akan bernilai 0 jika kedua objek yang diamati tidak memiliki kemiripan sama sekali dan bernilai mendekati 1 jika kedua objek yang diamati semakin mirip (Eddamiri et al., 2019; Salim et al., 2020) .  Setelah implementasi sistem  berhasil,  terdapat  pengujian  sistem  menggunakan  metode blackbox  testing untuk  memastikan sistem  bekerja  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah  diharapkan.  Selanjutnya  terdapat  pengujian  akurasi terhadap sistem. Pengujian ini dilakukan guna mendapatkan akurasi sistem terhadap proses konsultasi dan hasil konsultasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Berdasarkan hasil konsultasi yang telah dilakukan dari sebanyak 100 data uji yang telah dilakukan, implementasi perhitungan similaritas menggunakan Case Based Reasoning dan Sorensen Dice Coefficient . Penelit  dalam  kasus  ini  memberikan  contoh  kasus  penyakit.  Data  yang  menjadi  masukan  akan dibandingkan  kemiripannya  terhadap  data  kasus  penyakit  yang  ada  di database .  Data  masukan  kasus ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus Kode Gejala G1 Nafsu makan turun G2 Lemas G11 Nafas sesak G12 Nafas ngorok G17 Kematian mendadak G18 Kepala terputar G20 Necropsi area pendarahan organ dalam
Dari  hasil  data  gejala  masukan  tersebut  terdapat  7  gejala  masukan.  Tahap  pertama  dalam melakukan  proses  diagnosa  menggunakan Case  Based  Reasoning dan Sorensen  Dice  Coefficient adalah proses retrieve . Proses ini mencari kemiripan data terhadap data gejala yang memiliki kemiripan di dalam database . Proses selanjutnya reuse , proses ini menghitung semua similaritas data menggunakan Sorensen Dice Coefficient . Hasil dari similaritas data tersebut ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Konsultasi
Kode Penyakit Similaritas G1 Newcastle Disease 1 G2 Infectious Bursal Disease 0.18 G11 Chronic Respiratory Disease 0.46 G12 Aspergillosis 0.17 G17 Avian Influenza 0.55 G18 Infectious Coryza 0.18 G20 Pullorum 0.31
Similaritas  yang  mendekati  1  merupakan  kasus  yang  sama  dengan  basis  data.  Apabila  kasus memiliki  similaritas  kurang  dari  0.5  maka  kasus  tersebut  dianggap  belum  mendekati  atau  memiliki kesamaan terhadap basis kasus. Hasil perhitungan basis kasus dengan kemiripan 1 yaitu Newcastle Disease ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Representasi Kasus
Kasus Baru Newcastle Disease Nafsu makan turun Nafsu makan turun Lemas Lemas Nafas sesak Nafas sesak Nafas ngorok Nafas ngorok Kematian mendadak Kematian mendadak Kepala terputar Kepala terputar Necropsi area pendarahan organ dalam Necropsi area pendarahan organ dalam 𝑆𝐷𝐶 = 2 |7| |7| + |7| 𝑆𝐷𝐶 = 14| |7| + |7| = 1
Berdasarkan hasil perhitungan similaritas Sorensen Dice Coefficient terhadap penyakit Newcastle Disease menghasil nilai kemiripan sebesar 1. |𝐴  ∩  𝐵| memiliki 7 gejala yang memiliki kemiripan antara
kasus lama dan kasus baru. | 𝐴 | dengan 7 gejala kasus baru. | 𝐵 | dengan 7 gejala Newcastle Disease. Dari hasil perhitungan tersebut menunjukan nilai 1. Nilai tersebut memiliki kemiripan dan dapat dijadikan solusi serta  rekomendasi  untuk  penanganan  dan  perawatan.  Dari  hasil  konsultasi  tersebut  dilakukan  akurasi testing terhadap  sistem. Testing akurasi  dilakukan  terhadap  100  data  yang  telah  dikonsultasikan.  Hasil testing akurasi ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Testing Akurasi
Akurasi Koresponden Akurat 90 Cukup Akurat 10 Kurang Akurat 0 Tidak Akurat 0
Hasil  akurasi  ini  didapatkan  setelah  pengguna  melakukan  proses  konsultasi  dan  memberikan tingkat akurasi berdasarkan hasil dari konsultasi tersebut. Hasil dari persamaan akurasi testing ditunjukan dibawah ini.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 90 100 𝑥100% = 90%

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini  telah  dihasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan diagnosa terhadap penyakit ayam broiler menggunakan metode Case Based Reasoning dan Sorensen Dice Coefficient . Hasil nilai keakuratan yang didapatkan sistem ini sebesar 90%, nilai tersebut cukup besar dan dapat menjadi acuan sebagai pengambilan keputusan atau rekomendasi. Diagnosa penyakit ayam broiler dengan  menggunakan  metode certainty  factor (Nelis  Febriani  et  al.,  2022;  Setyohadi  et  al.,  2018) . Pengumpulan data didapatkan juga berasal dari dokter hewan. Implementasi metode certainty factor di dasari dua pilihanfaktor keyakinan atau tidak keyakinan. Nilai faktor tersebut memberikan dampak yang besar terhadap hasil yang diperoleh. Apabila terdapat nilai nasil keyakinan tertinggi memiliki persentase rendah maka hasil tersebut dijadikan sebuah solusi. Upaya menangani penyakit ayam meliputi memberikan diagnosa penyakit dan tindakan umum manajemen kesehatan ayam broiler . Penelitian ini menggunakan metode fordward  chaining dan certainty  factor (Anggrawan  et  al.,  2020;  Assyifa,  2019) .  Pengumpulan datanya didapatkan dari dokter hewan. Penggunaan metode fordward chaining tidak melakukan pengujian ke  semua  aturan  sehingga  pengujian  hanya  dilakukan  berdasarkan  aturan  yang  dipilih.  Semua  aturan diberikan nilai bobot tersendiri oleh pengguna, sehingga ketergantungan nilai tingkat keyakinan diagnosa tergantung oleh bobot yang diberikan pengguna serta aturan yang telah dipilih.
Kelebiham metode Case Based Reasoning dan Sorensen Dice Coefficient ditonjolkan dalam penelitian ini. Dengan melewati 4 tahapan yan ada di metode membuat metode Case Based Reasoning sangat bagus karena terdapat proses revise (Hadj-Mabrouk, 2020; Wu & Coman, 2023) . Proses ini merupakan sebuah tahapan peninjauan kembali hasil konsultasi apabila terdapat hasil konsultasi dengan similaritas rendah atau kurang dari 0.5. Peninjauan tersebut ditinjau oleh pakar untuk dicari solusi masalah yang ada, yang kemudian  akan  di  ujikan  kembali  di  kasus  nyata.  Hasil  dari  konsultasi  ini  dipengaruhi  oleh  data  yang didapatkan pada data hasil wawancara sehingga kemiripan data yang didapatkan dibandingankan masukan dari pengguna memberikan hasil yang relevan karena didasarkan pada hasil data pada kasus masa lampau. Sistem  yang  telah  dihasilkan  digunakan  oleh  pengguna  atau  tim  produksi  dalam  memberikan  sebuah diagnosa penyakit hasilnya memberikan keefektifan dalam mendiagnosa penyakit secara cepat dan mudah. Selain keuntungan tersebut ada beberapa hal yang perlu diperhatikan meliputi hasil tinjauan ulang yang telah dikirimkan kepada pakar diproses secepatnya karena informasi yang diperoleh apabila mendapatkan nilai similaritas yang cukup kecil, sistem tidak menganjurkan rekomendasi obat maupun perawatan.

## 4. SIMPULAN
Sistem pakar untuk diagnosa penyakit ayam broiler berbasis web menggunakan metode Case Based Reasoning dan Sorensen Dice Coefficient telah mempermudah pengguna atau tim produksi dalam menangani penyakit ayam broiler . Adanya sistem pakar ini memberikan kemudahan pada pengguna atau tim produksi tanpa menunggu pakar dalam memberikan keputusan solusi maupun saran.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Al Riza, D. F., Widodo, S., Yamamoto, K., Ninomiya, K., Suzuki, T., Ogawa, Y., & Kondo, N. (2022). External defects  and  severity  level  evaluation  of  potato  using  single  and  multispectral  imaging  in  near infrared region. Information Processing
in
Agriculture ,
xxxx , 1 – 11. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2022.09.001.
Anggrawan,  A.,  Satuang,  S.,  &  Abdillah,  M.  N.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ayam  Broiler Menggunakan  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (1), 97 – 108. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i1.847. Apriadi, D., & Saputra, A. Y. (2017). Jurnal Resti. Resti , 1 (1), 19 – 25.
Assyifa, M. N. (2019). Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosis Penyakit Gastroesophageal Reflux  Disease  (Gerd)  Dengan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan  Rekayasa , 24 (2), 78 – 90. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i2.2387.
Binanto, I., Warnars, H. L. H. S., Abbas, B. S., Heryadi, Y., Sianipar, N. F., Lukas, & Perez Sanchez, H. E. (2019). Comparison  of  Similarity  Coefficients  on  Morphological  Rodent  Tuber. 1st  2018  Indonesian Association for Pattern Recognition International Conference, INAPR 2018 - Proceedings , 104 – 107. https://doi.org/10.1109/INAPR.2018.8627050.
Castañeda, M. B., Enrique, L., Velázquez, C., Aguilar, S. R., Romero, J. S., & Castellanos, V. A. (2022). Expert system through a fuzzy logic approach  for the macroscopic visual analysis  of corroded metallic ferrous  surfaces:  knowledge  acquisition  process. Expert  Systems  With  Applications ,  119104. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119104.
Eddamiri,  S.,  Zemmouri,  E.  M.,  &  Benghabrit,  A.  (2019).  An  improved  RDF  data  Clustering  Algorithm.
Procedia Computer Science , 148 , 208 – 217. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.038.
Fei, L., & Wang, Y. (2022). Demand prediction of emergency materials using case-based reasoning extended by  the  Dempster-Shafer  theory. Socio-Economic  Planning  Sciences , July ,  101386. https://doi.org/10.1016/j.seps.2022.101386. Fernandes, J. I. M., Baldo, J. S., Ferreira, A. C. P., Schuroff, J. S., Reuter, A. H., & Salinas, B. C. D. (2022). Effect of adsorbents on diets with corn contaminated by mycotoxins on the productive performance and health
of broilers. Acta Scientiarum - Animal Sciences , 44 . https://doi.org/10.4025/actascianimsci.v44i1.53575.
Hadj-Mabrouk, H. (2020). Application of Case-Based Reasoning to the safety assessment of critical software used
in
rail
transport. Safety Science , 131 (July), 104928. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104928. Hassan, M. (2018). Application of Stochastic Frontier Model for Poultry Broiler Production: Evidence from Dhaka and Kishoreganj Districts, Bangladesh. Bangladesh Development Studies , 41 (01), 65 – 87.
Igbokwe, I. O., Maduka, C. V., Igbokwe, N. A., Ogbaji, S. J., Onah, C. C., & Atsanda, N. N. (2020). Adoption and failure rates of vaccinations for disease prevention in chicken farms in Jos, Nigeria. Tropical Animal Health and Production , 52 (6), 3113 – 3121. https://doi.org/10.1007/s11250-020-02335-1.
Jawad, H. S. A., Al-Yaseri, A. J., & Menati, J. K. (2020). A field, clinical and histological study of omphalitis and yolk sac diseases at commercial broiler farms in al-muthanna governorate. Systematic Reviews in Pharmacy , 11 (11), 1140 – 1144. https://doi.org/10.31838/srp.2020.11.164.
Kang, M. S., Cha, E., Kang, E., Ye, J. C., Her, N. G., Oh, J. W., Nam, D. H., Kim, M. H., & Yang, S. (2020). Accuracy improvement  of  quantification  information  using  super-resolution  with  convolutional  neural network  for  microscopy  images. Biomedical  Signal  Processing  and  Control , 58 ,  101846. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.101846.
Knuth, F., Groendahl, A. R., Winter, R. M., Torheim, T., Negård, A., Holmedal, S. H., Bakke, K. M., Meltzer, S., Futsæther,  C.  M.,  &  Redalen,  K.  R.  (2022).  Semi-automatic  tumor  segmentation  of  rectal  cancer based  on  functional  magnetic  resonance  imaging. Physics  and  Imaging  in  Radiation  Oncology , 22 (December 2021), 77 – 84. https://doi.org/10.1016/j.phro.2022.05.001.
Kurukulasuriya,  S.,  Ahmed,  K.  A.,  Ojkic,  D.,  Gunawardana,  T.,  Goonewardene,  K.,  Gupta,  A.,  Popowich,  S., Willson, P., Tikoo, S. K., & Gomis, S. (2022). Evaluation of five circulating strains of variant infectious bursal disease virus (varIBDV) for their immunogenicity as broiler breeder vaccines and protective efficacy in neonatal broiler chicks. Vaccine
, 40 (38), 5608 – 5614. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2022.08.021.
Lennert, E., & Bridge, C. (2021). Correlation and analysis of smokeless powder, smokeless powder residues, and  lab  generated  pyrolysis  products  via  GC – MS. Forensic  Chemistry , 23 (January),  100316. https://doi.org/10.1016/j.forc.2021.100316.
Marifah, B., Suprijatna, E., Mahfudz, L. D., Sunarti, D., Kismiati, S., Sarjana, T. A., & Muryani, R. (2022). Effect of Terminalia catappa Leaf Extract in Drinking Water on Performance and Carcass Production of Crossbred Native Chicken. Jurnal Sain Peternakan Indonesia , 17 (2), 87 – 90.
https://doi.org/10.31186/jspi.id.17.2.87-90.
Meher, M. M., Islam, J., & Afrin, M. (2020). Investigation of Risk Factors and Biosecurity Measures Associated with Prevalence of Newcastle Disease Virus in Broiler Farms. Turkish Journal of Agriculture - Food Science  and  Technology , 8 (11),  2426 – 2432. https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i11.2426- 2432.3710.
Muhardi, H., Aulia Sari, D., & Hadari Nawawi, J. H. (2020). JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Diagnosis Tahapan Pengguna Narkoba Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor . 6 (1), 101 – 108. Munaiseche,  C.  P.  C.,  Kaparang,  D.  R.,  &  Rompas,  P.  T.  D.  (2018).  An  Expert  System  for  Diagnosing  Eye Diseases using Forward Chaining Method. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering ,
306 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/306/1/012023. Nelis Febriani, N. S., Julian Pramana, H., Dewi Sri Mulyani, E., Mufizar, T., & Anwar, K. (2022). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Anggur Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Voice of Informatics , 11 (2), 1 – 5. Nugraini, Z. R., Mahfudz, L. D., & Kismiati, S. (2022). Effects of Altitude Differences on the Performance of Broiler  Chicken  Kept  in  Closed  House  Cage. Jurnal  Sain  Peternakan  Indonesia , 17 (1),  51 – 54. https://doi.org/10.31186/jspi.id.17.1.51-54.
Pratama,  I.  S.,  Zulkarnaen,  I.,  Putera,  A.  S.,  &  Sari,  B.  N.  (2022).  Pemanfaatan  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosis Penyakit pada Burung Murai Batu. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 24 (1), 81 – 89. https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.1007.
Riwukore, J. R., Yani, A., Fuah, A. M., Abdullah, L., Priyanto, R., Purwanto, B. P., Habaora, F., & Susanto, Y.
(2021).  Analysis  of  Production  Capacity  and  Consumption  Level  of  Beef  in  East  Nusa  Tenggara Province of Indonesia. Jurnal Ilmu Dan Teknologi Peternakan , 9 (1), 6 – 13. https://doi.org/10.20956/jitp.v9i1.9531.
Robinson, P., Mu’in, M. A., & Warsono, I. U. (2019). Pengaruh kepadatan kandang dan pembatasan ransum terhadap performans produksi dan tingkat cekaman pada Ayam Broiler. Cassowary , 2 (2), 193 – 208. https://doi.org/10.30862/casssowary.cs.v2.i2.32.
Salim, D., Perdana, N. J., & Mulyawan, B. (2020). Application of the case based reasoning & sorensen-dice coefficient  method  for  fitness  exercise  program. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 1007 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/1007/1/012188.
Salman,  F.  M.,  &  Abu-Naser,  S.  (2019).  Expert  System  for  Castor  Diseases  and  Diagnosis. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS) , 3 (3), 1 – 10.
Setyohadi, D.  P.  S., Octavia,  R. A.,  &  Puspitasari, T. D. (2018). An Expert System for Diagnosis of Broiler Diseases  using  Certainty  Factor. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 953 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/953/1/012118.
Sihotang, H. T., Riandari, F., & Indri Gita Margareth, S. (2020). Expert system to different mixed disease in baby  using  CBR  (case  base  reasoning)  method. Journal  of  Critical  Reviews , 7 (5),  48 – 51. https://doi.org/10.31838/jcr.07.05.08.
Subagja, H., & Nikmah, D. (2020). Analysis of Influencing Factors and Volatility of Broiler Meat Prices in Pasuruan Regency, East Java Province. Buletin Peternakan , 44 (4), 240 – 244. https://doi.org/10.21059/buletinpeternak.v44i4.34379.
Sugiarto, M., Wakhidati, Y. N., & Aunurrohman, H. (2019). Farmers’ Satisfaction of the Service Quality of Broiler  Contract  Farming  Model  in  Banyumas  Regency. Buletin  Peternakan , 43 (3),  207 – 212. https://doi.org/10.21059/buletinpeternak.v43i3.44853. Tarabees, R., El-Sayed, M. S., Shehata, A. A., & Diab, M. S. (2020). Effects of the Probiotic Candidate E. faecalis- 1, the Poulvac E. coli Vaccine, and their Combination  on Growth  Performance, Caecal Microbial Composition, Immune Response, and Protection against E. coli O78 Challenge in Broiler Chickens. Probiotics  and  Antimicrobial  Proteins , 12 (3),  860 – 872. https://doi.org/10.1007/s12602-019- 09588-9.
Wu, S. J., & Coman, A. (2023). Altering the past to shape the future: Manipulating information accessibility to  influence  case-based  reasoning. Journal  of  Experimental  Social  Psychology , 104 (September 2022), 104407. https://doi.org/10.1016/j.jesp.2022.104407. ZHANG, L. L., ZHANG, C., & PENG, J. P. (2022). Application of Nanopore Sequencing Technology in the Clinical Diagnosis  of  Infectious  Diseases. Biomedical  and  Environmental  Sciences , 35 (5),  381 – 392. https://doi.org/10.3967/bes2022.054.