## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409

## Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis dengan mengimplementasikan Metode Case Based Reasoning
Aris Wijayanti 1,* , Fatimah Nur Arifah 2 , Desfita Eka Putri 3 , Muhammad Dwi Satriyanto 4 , Sulfikar Sallu 5
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas PGRI Ronggolawe, Tuban, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Bina Patria Magelang, Magelang, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik LP3I Pekanbaru, Pekanbaru, Indonesia
4 Fakultas Kedokteran, Universitas Abdurrab, Pekanbaru, Riau, Indonesia
5 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sembilan Belas November, Kolaka, Sulawesi Tenggara, Indonesia Email: 1,* ariswijayanti5@gmail.com, 2 avicenna@stmikbinapatria.ac.id, 3 desfitaekaputri@plb.ac.id,
4 dwi.satriyanto@gmail.com, 5 sulfikar.sallu@usn.ac.id Email Penulis Korespondensi: ariswijayanti5@gmail.com
Abstrak− Kesehatan merupakan salah satu bagian paling berharga dalam kehidupan manusia. Sehingga sehat merupakan tujuan dari setiap manusia. Banyak hal yang menjadi penyebab menurunnya kesehatan manusia, Seperti gen keturunan, imun yang sensitif dan terpapar virus atau bakteri. Salah satu penyakit yang disebabkan oleh bakteri adalah penyakit Tubercolosis (TBC). Penyakit  Tubercolosis  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  terpaparnya  pasien  oleh  suatu  bakteri  bernama Mycobacterium  tubercolosis.  Ada  dua  jenis  penyakit  Tubercolosis  yaitu  Tubercolosis  paru  dan  Tubercolosis  ektra  paru. Tubercolosis paru dapat didefenisikan sebagai penyakit yang menyerang paru-paru hingga mengenai parenkim paru[4]. Hanya saja,  pada  penyakit  berjenis  ini  tidak  menyerang  organ  lain.  Sementara  Tubercolosis  ekstra  paru  merupakan  penyakit Tubercolosis  dimana  penyakit  berjenis  ini  dapat  menyerang  organ-organ  lain  yang  berhubungan  seperti  Hilus,  Pleura  dan berbagai organ lainnya. kurangnya biaya untuk periksa kesehatan membuat banyak masyarakat yang terlambat ditangani. Oleh karena itu pengembangan teknologi baiknya dimanfaatkan dalam penanganan masalah tersebut. salah satu teknologi yang dapat di gunakan dalam menangani permasalahan tersebut adalah menggunakan Sistem Pakar. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang dikembangankan menggunakan pengembangan dari ilmu-ilmu yang dimiliki oleh banyak pakar dan dijadikan sebagai accuan dalam mengembangkan teknologinya. Pada penggunaan sistem pakar, dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu dalam memecahkan permasalahan yang ada oleh karena itu pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode  Case- Based  Reasoning  (CBR).  Metode  Case-Based  Reasoning  (CBR) merupakan  metode yang  paling cocok untuk dipakai  pada penelitian  ini  karena  fungsi  utama  dari  metode  ini  adalah  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Berdasarkan  hasil  Dari  proses perhitungan dengan metode Case-Based Reasoning pada setiap jenis penyakit TBC, diperoleh hasil yaitu untuk jenis penyakit Tubercolosis paru memperoleh nilai sebesar 85%, sedangkan untuk peniyakit Tubercolosis dengan jenis penyakit Tubercolosis Extra  paru  sebesar  62%.  Jadi berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sampel  diputuskan mengidap penyakit Tubercolosis paru. Dengan hasil kemiripan sebesar 85%.
Kata Kunci : Penyakit Tubercolosis (TBC); Sistem Pakar; Metode Case-Based Reasoning (CBR)
Abstract −Health is one of the most valuable parts of human life. So healthy is the goal of every human being. Many things cause the decline in human health, such as hereditary genes, sensitive immunity and exposure to viruses or bacteria. One of the diseases  caused  by  bacteria  is  tuberculosis  (TB).  Tuberculosis  is  a  disease  caused  by  exposure  to  a  bacterium  called Mycobacterium  tuberculosis.  There  are  two  types  of  tuberculosis,  namely  pulmonary  tuberculosis  and  extra  pulmonary tuberculosis. Pulmonary tuberculosis can be defined as a disease that attacks the lungs and affects the lung parenchyma [4]. It's just that this type of disease does not attack other organs. While extrapulmonary tuberculosis is a tuberculosis disease in which this type of disease can attack other related organs such as the hilum, pleura and various other organs. the lack of funds for health checks makes it too late for many people to get treatment. Therefore, the development of technology should be utilized in handling this problem. One of the technologies that can be used in dealing with these problems is to use an expert system. An expert system is a system that is developed using the development of the knowledge that is owned by many experts and is used as a reference in developing the technology. In using an expert system, a method is needed that can help solve existing problems, therefore in this study the method used is the Case-Based Reasoning (CBR) method. The Case-Based Reasoning (CBR) method is the most suitable method for use in this study because the main function of this method is to diagnose disease. Based on the results of the calculation process using the Case-Based Reasoning method for each type of TB disease, the results obtained are for pulmonary tuberculosis to obtain a value of 85%, while for tuberculosis with extra pulmonary tuberculosis it is  62%.  So  based  on  the  results  obtained  in  this  study  it  was  determined  that  the  sample  was  diagnosed  with  pulmonary tuberculosis. With a similarity of 85%.
Keywords: Tuberculosis (TBC); Expert System; Case-Based Reasoning (CBR) Method

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan salah satu bagian paling berharga dalam kehidupan manusia. Sehingga sehat merupakan tujuan  dari  setiap  manusia.  Banyak  hal  yang  menjadi  penyebab  menurunnya  kesehatan  manusia,  Seperti  gen keturunan, imun yang sensitif dan terpapar virus atau bakteri. Salah satu penyakit yang disebabkan oleh bakteri adalah  penyakit  Tubercolosis  (TBC)[1].  penyakit  Tubercolosis  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh terpaparnya  pasien  oleh  suatu  bakteri  bernama  Mycobacterium  tubercolosis[2].  Penyebaran  bakteri  ini  dapat terjadi dengan sangat mudah yaitu melalui udara ketika pasien penderita sedang batuk atau bersin[3]. Ada dua jenis  penyakit  Tubercolosis  yaitu  Tubercolosis  paru  dan  Tubercolosis  ektra  paru.  Tubercolosis  paru  dapat didefenisikan sebagai penyakit yang menyerang paru-paru hingga mengenai parenkim paru[4]. Hanya saja, pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409
penyakit  berjenis  ini  tidak  menyerang  organ  lain.  Sementara  Tubercolosis  ekstra  paru  merupakan  penyakit Tubercolosis  dimana  penyakit  berjenis  ini  dapat  menyerang  organ-organ  lain  yang  berhubungan  seperti  Hilus, Pleura dan berbagai organ lainnya.
Tidak ada batas usia yang dapat terhindar dari penyakit  Tubercolosis.  Penyakit ini dapat menyebar baik anak  anak,  renaja  bahkan  lansia[5].  Penyebarannya  bergantung  pada  kebersihan  udara  dilingkungan  tempat tinggal. Namun penyakit ini rentan terjadi pada usia produktif dan lansia. Hal ini dikarenakan pada usia tersebut sering melakukan interaksi pada lingkungan sekitar. Usia lansia biasanya akan lebih mudah menular karena imun tubuh  diusia  lansia  sudah  menurun.  penyakit  Tubercolosis  merupakan  penyakit  yang  sangat  berbahaya  karena dapat  menyebabkan  kematian  bagi  penderitanya.  Hal  ini  dikarenakan  bakteri  yang  menggerogoti  menyerang bagian pernafasan  manusia. Oleh  karena  itu  Indonesia  menduduki posisi  ketiga  negara yang meninggal  karena TBC.
Penyakit TBC dapat menyebabkan kematian jika terlambat ditangani. Hanya saja di Indonesia, kurangnya pengetahuan  masyarakat  terhadap  penyakit  TBC  ini  menjadi  alasan  banyaknya  masyarakat  yang  terlambat ditangani. Selain itu juga kurangnya biaya untuk periksa kesehatan membuat banyak masyarakat yang terlambat ditangani. Oleh karena itu pengembangan teknologi baiknya dimanfaatkan dalam penanganan masalah tersebut. salah satu teknologi yang dapat di gunakan dalam menangani permasalahan tersebut adalah menggunakan sistem pakar. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang dikembangankan menggunakan pengembangan dari ilmu-ilmu yang dimiliki oleh banyak pakar dan dijadikan sebagai accuan dalam mengembangkan teknologinya. Sistem pakar dirancang berdasarkan program-program yang dikembangankan berdaarkan ilmu komputer.
Sistem  pakar  merupakan  teknologi  yang  dikembangan  berdasarkan  program,  dimana  program  tersebut dibangun  sesuai  dengan  cara  dan  pola  pikir  manusia.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membentuk  suatu  program  yang fungsinya dapat menggantikan pekerjaan para pakar[6]. Sehingga dalam pembentukan programnya para peneliti membangun program sesuai dengan pola fikir manusia[7]. Hal ini bertujuan untuk membantu pihak masyarakat yang  ingin  memeriksakan  kesehatan,  namun  terhambat  oleh  biaya,  selain  itu  menghemat  waktu  jika  tempat pemeriksaan jauh dari lingkungan tempat tinggalmasyarakat yang bersangkutan.  Informasi yang akan diperoleh masyarakat dengan menggunakan teknologi ini dapat dijadikan accuan dalam menetukan pasien tersebut sudah terpapar  penyakit  TBC  atau  belum,  berdasarkan  gejala  yang  dialami[8].  Pada  penggunaan  sistem  pakar, dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu dalam memecahkan permasalahan yang ada oleh karena itu pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Case-Based Reasoning (CBR).
Metode Case-Based Reasoning (CBR) merupakan metode yang paling cocok untuk dipakai pada penelitian ini  karena  fungsi  utama  dari  metode  ini  adalah  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Metode  Case-Based  Reasoning merupakan  metode  yang  dapat  mendiagnosa  suatu  penyakit  berdasarkan  pengalaman  yang  telah  terjadi sebelumnya dimana permasalahan pada kasus yang dialami sebelumnya dapat dipecahkan dan dipahami, sehingga solusi  dari  permasalahan  sebelumnya  dapat  dikembangkan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  baru[9]. Dengan kata lain, metode Case-Based Reasoning ini merupakan metode yang melakukan adaptasi atas solusi dari permasalahan yang terjadi sebelumnya dan digunakan  untuk membantu memecahkan permasalahan yang baru. Sehingga solusi yang ada dipermasalahan sebelumnya dapat dibandingkan dengan permasalahan yang ada untuk menghasilkan solusi baru.
Berikut beberapa penelitian terkait yang pernah dilakukan sebelumnya. Penelitian yang lakukan oleh Sri Wahyuni pada tahun 2017 yang meneliti mengenai diagnosa Anoreksia Nervosa dengan menggunakan metode Case-Based Reasoning dengan hasil sebesar 87%[10]. Penelitian berikutnya dilakukan oleh Heni sulistiani pada tahun  2020  mengenai  diagnosa  penyakit  hama  pada  tanaman  karet  dengan  menggunakan  metode  Case-Based Reasoning dengan hasil penelitian sebesar 89%[11]. Penelitian lain dilakukan oleh Fithry Tahel dkk pada tahun 2020 yang meneliti mengenai penyakiy kelinci dengan menggunkan metode Case-Based Reasoning dengan hasil sebesar 79%[12]. Penelitian lain dilakukan oleh Irfan Nugraha dkk pada tahun 2021 mengenai deteksi penyakit pada  tanaman  hidroponik  dengan  mengimplementasikan  metode  Case-Based  Reasoning  dengan  hasil  sebesar 86%[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan suatu sistem yang dikembangankan menggunakan pengembangan dari ilmu-ilmu yang dimiliki  oleh  banyak  pakar  dan  dijadikan  sebagai  accuan  dalam  mengembangkan  teknologinya.  Sistem  pakar dirancang  berdasarkan  program-program  yang  dikembangankan  berdaarkan  ilmu  komputer.  Sistem  pakar merupakan teknologi yang dikembangan berdasarkan program, dimana program tersebut dibangun sesuai dengan cara  dan  pola  pikir  manusia.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membentuk  suatu  program  yang  fungsinya  dapat menggantikan pekerjaan para pakar. Sehingga dalam pembentukan programnya para peneliti membangun program sesuai  dengan  pola  fikir  manusia[14].  Hal  ini  bertujuan  untuk  membantu  pihak  masyarakat  yang  ingin memeriksakan kesehatan, namun terhambat oleh biaya, selain itu menghemat waktu jika tempat pemeriksaan jauh dari lingkungan tempat tinggalmasyarakat yang bersangkutan. Informasi yang akan diperoleh masyarakat dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409
menggunakan teknologi ini dapat dijadikan accuan dalam menetukan pasien tersebut sudah terpapar penyakit TBC atau belum, berdasarkan gejala yang dialami.

## 2.2 Metode Case Base Reasoning
Metode  Case-Based  Reasoning (CBR) merupakan metode  yang paling cocok untuk dipakai pada penelitian ini karena  fungsi  utama  dari  metode  ini  adalah  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Metode  Case-Based  Reasoning merupakan  metode  yang  dapat  mendiagnosa  suatu  penyakit  berdasarkan  pengalaman  yang  telah  terjadi sebelumnya dimana permasalahan pada kasus yang dialami sebelumnya dapat dipecahkan dan dipahami, sehingga solusi  dari  permasalahan  sebelumnya  dapat  dikembangkan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  baru[15]. Dengan kata lain, metode Case-Based Reasoning ini merupakan metode yang melakukan adaptasi atas solusi dari permasalahan yang terjadi sebelumnya dan digunakan untuk membantu memecahkan permasalahan yang baru. Sehingga solusi yang ada dipermasalahan sebelumnya dapat dibandingkan dengan permasalahan yang ada untuk menghasilkan solusi baru.
Terdapat  empat  proses  yang  terjadi  pada  metode  Case-Based  Reasoning  dapat  menyelesaikan  masalah, yaitu[16]:
a. Retrieve (Memperoleh Kembali) yaitu proses awal dimana pada tahap ini sistem akan melakukan identifikasi dengan menggunakan parameter dengan mencocokkan antara opermasalahan lama dan baru.
b. Reuse  (Menggunakan).  Proses  ini  merupakan  penggunaan  kembali  data-data  yang  berasal  dari  kasus sebelumnya sehingga bisa diadaptasi dengan permasalahan sebelumnya.
c. Revise (Meninjau). Pada proses ini sistem kembali melakukan peninjauan dengan masalah pada kasus lama.
d. Retain (Menyimpan). Proses ini terjadi apabila solusi pada permasalahan baru lebih efisien dari solusi pada kasus sebelumnya.
Gambar 1. Tahapan Case-Based Reasoning
Setelah  dilakukan  berbagai proses  diatas,  maka  dilakukan perhitungan  tingkat  kemiripan  struktur  antara kasus yang baru dengan objek yang ada pada kasus-kasus yang telah tersimpan sebelumnya.  Guna dari tingkat kemiripan (Similarity) yaitu pola yang dipakai untuk mengenali kemiripan antara beberapa kasus yang tersimpan dalam basis kasus dengan kasus yang baru. Rumus dalam mencari nilai kemiripan yaitu:
Similitary = S1∗W1+S2∗W2+⋯+Sn∗Wn W1+W2+⋯+Wn (1)
Keterangan:
S  = Similitary (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (beda) W  = Weight (bobot yang diberikan)

## 2.3 Penyakit Tubercolosis
Penyakit Tubercolosis merupakan penyakit yang disebabkan oleh terpaparnya pasien oleh suatu bakteri bernama Mycobacterium  tubercolosis[2].  Penyebaran  bakteri  ini  dapat  terjadi  dengan  sangat  mudah  yaitu  melalui  udara ketika  pasien  penderita  sedang  batuk  atau  bersin.  Tidak  ada  batas  usia  yang  dapat  terhindar  dari  penyakit Tubercolosis. Penyakit ini dapat menyebar baik anak  anak, renaja bahkan lansia[5]. Penyebarannya bergantung pada kebersihan udara dilingkungan tempat tinggal. Namun penyakit ini rentan terjadi pada usia produktif dan lansia. Hal ini dikarenakan pada usia tersebut sering melakukan interaksi pada lingkungan sekitar[17].
Usia lansia biasanya akan lebih mudah menular karena imun tubuh diusia lansia sudah menurun. penyakit Tubercolosis merupakan penyakit yang sangat berbahaya karena dapat menyebabkan kematian bagi penderitanya. Hal  ini  dikarenakan  bakteri  yang  menggerogoti  menyerang  bagian  pernafasan  manusia[18].  Oleh  karena  itu Indonesia  menduduki  posisi  ketiga  negara  yang  meninggal  karena  TBC.  Penyakit  TBC  dapat  menyebabkan kematian jika terlambat ditangani. Hanya saja di Indonesia, kurangnya pengetahuan masyarakat terhadap penyakit

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409
TBC  ini  menjadi  alasan  banyaknya  masyarakat  yang  terlambat  ditangani[19].  Selain  itu  juga  kurangnya  biaya untuk periksa kesehatan membuat banyak masyarakat yang terlambat ditangani.
Ada  dua  jenis  penyakit  Tubercolosis  yaitu  Tubercolosis  paru  dan  Tubercolosis  ektra  paru.  Tubercolosis paru  dapat  didefenisikan  sebagai  penyakit  yang  menyerang  paru-paru  hingga  mengenai  parenkim  paru.  Hanya saja,  pada  penyakit  berjenis  ini  tidak  menyerang  organ  lain.  Sementara  Tubercolosis  ekstra  paru  merupakan penyakit Tubercolosis dimana penyakit berjenis ini dapat menyerang organ-organ lain yang berhubungan seperti Hilus, Pleura dan berbagai organ lainnya[20].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Pada saat melakukan penelitian, ada beberapa tahapan yang harus dilalui. Berikut beberapa tahapan pada penelitian dapat digambarkan pada gambar 1:

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Tahapan awal pada penelitian adalah identifikasi masalah dimana pada tahap ini peneliti melakukan evaluasi terhadap suatu kasus. Hal ini dilakukan untuk memperoleh identifikasi permasalahan yang terjadi pada kasus tersebut sehingga dapat difikirkan solusi yang seharusnya dipakai untuk memecahkan permasalahan tersebut.
b. Pengumpulan Data
Tahap  kedua  adalah  pengumpilan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  sehingga  dapat  diproses  untuk memperoleh solusi permasalahan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan cara melakukan wawancara dan observasi.
c. Studi Literatur
Langkah ketiga yaitu melakukan studi literatur, langkah ini merupakan langkah dimana peneliti menganalisa permasalahan  dan  solusi  yang  sebaiknya  dilakukan  untuk  permasalahan  tersebut.  studi  literatur  dilakukan dengan membaca buku atau hasil penelitian sebelumnya yang telah dilakukan.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Tahap keempat adalah melakukan analisa dan penerapan metode. Hal ini dapat dilakukan jika peneliti telah memperoleh  data  yang  akan  diproses.  Data  tersebut  kemudian  diolah  menggunakan  metode  yang  sudah ditentukan. Pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode Case-Based Reasoning.
e. Laporan Penelitian
Tahapan terakhir adalah membuat laporan penelitian. Laporan penelitian dapat dibuat jika seluruh proses pada penerapan  metode  telah  dilakukan.  Laporan  penelitian  dibuat  dengan  tujuan  untuk  membantu  peneliti selanjutnya yang meneliti objek yang sama dengan penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dibutuhkan data mengenai data jenis penyakit dan data gejala-gejala yang berhubungan dengan Tubercolosis. Sehingga dengan adanya data tersebut dapat dijadikan acuan pada saat penerapan metode. Berikut data mengenai jenis penyakit yang diperoleh dari pakar:
Tabel 1. Data Penyakit Tubercolosis
Kode Penyakit  Nama Penyakit P1 TBC Paru P2 TBC Extra Paru

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409
Selain data jenis penyakit, diperoleh juga data gejala penyakit Tubercolosis dari pakar. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Tubercolosis Kode Gejala Nama Gejala Penyakit Bobot P1 P2 G1 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari * 3 G2 Dahak bercampur darah * 3 G3 demam lebih dairi 3 minggu dan sesak nafas serta nyeri dada * 1 G4 nafsu makan menurun * 1 G5 penurunan berat badan * * 1 G6 berkeringat dimalam hari walaupun tidak melakukan apa apa * * 3 G7 kurang enak badan * 5 G8 munculnya benjolan pada area tertentu * 3 G9 radang disekitar benjolan * 3 G10 benjolan mudah digerakkan * 1 G11 berat badan menurun * 1 G12 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari * * 3
Dari data tersebut, dapat diolah dengan memadukan data tersebuat dengan data baru, menggunakan proses metode Case-Based Reasoning, dimana basis kasus tersebut akan dibandingkan dengan kasus baru.

## 3.2 Input Kasus Baru
Pada  penerapan  metode,  dibutuhkan  data  baru  sebagai  sampel  kasus  permasalahan  baru.  Dimana  sampel  ini merupakan permasalahan yang harus ditemukan solusinya. Oleh karena itu maka diperoleh sampel seperti dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Data Kasus Baru Yang Dirasakan Pasien Kode Gejala Nama Gejala Baru G1 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari G3 demam lebih dairi 3 minggu dan sesak nafas serta nyeri dada G4 nafsu makan menurun G6 berkeringat dimalam hari walaupun tidak melakukan apa apa G10 benjolan mudah digerakkan G11 berat badan menurun G12 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari

## 3.2 Penerapan Metode Case-Based Reasoning
Sesudah  semua  data  yang  diperlukan  terkumpul.  Maka  dapat  dilakukan  penerapan  metode  yaitu  dengan menggunakan metode Case-Based Reasoning. Pada metode ini, ada 4 tahapan yang wajib dilalui yaitu, tahapan Retrieve, Reuse, Revise Dan terakhir tahapan Retain. Berikut tahapannya:

## 3.2.1 Tahapan Retrieve
Sesuai dengan yang telah dipaparkan diatas, bahwa  Retrieve  (Memperoleh Kembali) yaitu proses awal dimana pada tahap ini sistem akan melakukan identifikasi dengan menggunakan parameter dengan mencocokkan antara opermasalahan lama dan baru.
a. Penyakit Tubercolosis dengan Jenis Tubercolosis Paru
Pada  tahap  ini  gejala  lama  akan  dihubungkan  dengan  gejala  baru  untuk  dibandingkan.  Berikut perbandingannya dapat dilihat Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan kasus lama dan kasus baru Pada Jenis Penyakit Tubercolosis Paru
Kode Gejala Gejala Lama Bobot Kode Gejala Gejala Baru Bobot G1 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari 3 G1 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari 3 G2 Dahak bercampur darah 3 G3 demam  lebih  dairi  3  minggu dan  sesak  nafas  serta  nyeri dada 1 G3 demam lebih dairi 3 minggu dan sesak nafas serta nyeri dada 1 G4 nafsu makan menurun 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409
Kode Gejala Gejala Lama Bobot Kode Gejala Gejala Baru Bobot G4 nafsu makan menurun 1 G6 berkeringat dimalam hari walaupun  tidak  melakukan apa apa 3 G5 penurunan berat badan 1 G10 benjolan mudah digerakkan 1 G6 berkeringat dimalam hari walaupun tidak melakukan apa apa 3 G11 berat badan menurun 1 G12 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari 3 G12 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari 3
Dari tabel 4 diatas dapat diperoleh informasi bahwa gejala baru yang sama dengan gejala yang lama akan dihubungkan dengan gejala yang baru sehingga nilai bobot dari gejala yang baru akan disamakan dengan nilai bobot gejala yang lama, seperti yang dapat dilihat pada tabel 4.
b. Penyakit Tubercolosis dengan Jenis Tubercolosis Extra Paru
Pada  tahap  ini  gejala  lama  akan  dihubungkan  dengan  gejala  baru  untuk  dibandingkan.  Berikut perbandingannya dapat dilihat Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan kasus lama dan kasus baru Pada Jenis Penyakit Tubercolosis Paru
Kode Gejala Gejala Lama Bobot Kode Gejala Gejala Baru Bobot G6 berkeringat  dimalam  hari walaupun  tidak  melakukan apa apa 3 G1 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari 3 G7 kurang enak badan 5 G3 demam  lebih  dairi  3  minggu dan  sesak  nafas  serta  nyeri dada 1 G8 munculnya  benjolan  pada area tertentu 3 G4 nafsu makan menurun 1 G9 radang disekitar benjolan 3 G6 berkeringat dimalam hari walaupun  tidak  melakukan apa apa 3 G10 benjolan mudah digerakkan 1 G10 benjolan mudah digerakkan 1 G11 berat badan menurun 1 G11 berat badan menurun 1 G12 Batuk  terus  menerus  lebih dari 3 hari 3 G12 Batuk terus menerus lebih dari 3 hari 3
Dari tabel 5 diatas dapat diperoleh informasi bahwa gejala baru yang sama dengan gejala yang lama akan dihubungkan dengan gejala yang baru sehingga nilai bobot dari gejala yang baru akan disamakan dengan nilai bobot gejala yang lama, seperti yang dapat dilihat pada tabel 5.

## 3.2.2 Tahapan Reuse
Pada tahapan reuse, dilakukan perhitungan similarity untuk mencari tingkat kemiripan kasus lama dengan kasus baru. Adapun proses pencarian kemiripan ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Tubercolosis paru
Dari hubungan kasus lama dengan kasus baru yang dilakukan pada tahapan retrieve, maka diperoleh 5 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similitary sebagai berikut:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑟𝑦 (1) = 𝑆1∗𝑊1+𝑆2∗𝑊2+⋯+𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑤2+⋯+𝑊𝑛
= 1∗3+0∗1+1∗1+1∗3+0∗1+1∗1+1∗3
3+1+1+3+1+1+3
= 11 13 = 0,85 = 85%
b. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Tubercolosis extra paru
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑟𝑦 (2) = 𝑆1∗𝑊1+𝑆2∗𝑊2+⋯+𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑤2+⋯+𝑊𝑛
= 0∗3+0∗1+0∗1+1∗3+1∗1+1∗1+1∗3
3+1+1+3+1+1+3
= 8 13 = 0,62 = 62%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409

## 3.2.3 Tahapan Revise
Dalam  proses  selanjutnya,  tahapan  akan  dilanjutkan  pada  tahap  Revise.  Pada  tahap  ini  proses  yang  dilakukan adalah meninjau ulang semua hasil yang didapatkan pada proses perhitungan  similitary. Berdasarkan hasil Dari proses  perhitungan  similitary  pada  setiap  jenis  penyakit  TBC,  diperoleh  hasil  yaitu  untuk  jenis  penyakit Tubercolosis paru memperoleh nilai sebesar 85%, sedangkan untuk peniyakit Tubercolosis dengan jenis penyakit Tubercolosis  Extra  paru  sebesar  62%.  Jadi  berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  menunjukkan bahwa sampel diputuskan mengidap penyakit Tubercolosis paru. Dengan hasil kemiripan sebesar 85%.

## 3.2.4 Tahapan Retain
Tahap perakhir adalah tahap Retain. Pada tahap ini, data yang menyangkut kasus baru beserta hasil dari penelitian dan solusinya yaitu mengenai penyakit  Tubercolosis yang sudah melalui tahap penelitian akan diinput kedalam database. Tujuan dari tahap ini adalah untuk melakukan penambangan data atau informasi. Atau biasa disebut data mining.  Tujuan  dari  penambangan  data  ini  adalah  apabila  ada  kasus  baru  yang  menyerupai  kasus  ini,  maka informasi yang diimputkan dalam database tersebut dapat dimanfaatkan untuk memecahkan permasalahan pada kasus  baru  yang  mirip  dengan  kasus  tersebut.  selain  itu  informasi  yang  ada  dalam  database  dapat  digunakan sebagai pembanding atau accuan pada kasus berikutnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa dengan mengoptimalisasikan fungsi dari salah satu teknologi yaitu sistem pakar dengam mengimplementasikan metode Case-Based Reasoning dalam  meneliti  mengenai  diagnosa  penyakit  Tubercolosis  dapat  menghasilkan  solusi.  Pada  hasil  penelitian  ini penderita yang  dijadikan  sampel  disimpulkan bahwa kepastian  bahwa  sampel  menderita  penyakit  Tubercolosis berjenis Tubercolosis paru sebesar 85%. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk membatu pihak peneliti atau pihak yang membutuhkan bantuan mengenai diagnosa penyakit Tubercolosis.

## REFERENCES
[1] V. K. Jain, K. P. Iyengar, D. A. Samy, and R. Vaishya, “Tuberculosis in the era of COVID-19 in India,” Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev., vol. 14, no. 5, pp. 1439–1443, 2020.
[2] F. Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit TBC Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Tek. Dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 23–29, 2019.
[3] A. Natarajan, P. M. Beena, A. V Devnikar, and S. Mali, “A systemic review on tuberculosis,” Indian J. Tuberc., vol. 67, no. 3, pp. 295–311, 2020.
[4] E. Harding, “WHO global progress report on tuberculosis elimination,” Lancet Respir. Med., vol. 8, no. 1, p. 19, 2020.
[5] H.  K.  Bharata  and  H.  Sulistyowati,  “Optimasi  Sistem  Penilaian  Ujian  Essay  Online  Menggunakan  Support  Vector Machine (SVM) Dan Latent Semantic Analysis (LSA) Dengan Bahasa R,” Sci. J. Inf. Syst. Technol. Appl. Comput. Eng, vol. 10, no. 2, pp. 63–70, 2020.
[6] N.  Vendyansyah  and  Y.  A.  Pranoto,  “Perancangan  dan  Pembuatan  Aplikasi  untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Jawaban Menggunakan Cosine Similarity,” J. Tek. (Jurnal Fak. Tek. Univ. Islam Lamongan), vol. 13, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[7] D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis  (Batuk  Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.
[8] I.  Syamsudin  and  E.  Eko,  “PENERAPAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  PADA  SISTEM  PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT TUBERCULOSIS (TB) PARU BERBASIS WEB MOBILE,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas), vol. 7, no. 2, pp. 127–136, 2022.
[9] J.-B. Lamy, B. Sekar, G. Guezennec, J. Bouaud, and B. Séroussi, “Explainable artificial intelligence for breast cancer: A visual case-based reasoning approach,” Artif. Intell. Med., vol. 94, pp. 42–53, 2019.
[10]  S. W. Nasution, N. A. Hasibuan, and P. Ramadhani, “Sistem Pakar Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 1, no. 1, 2017.
[11]  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.
[12]  F. Tahel, S. Aliyah, and M. Adam, “Rancang Bangun Aplikasi PHP dalam Mendeteksi Penyakit Kelinci Menggunakan Metode Case-Based Reasoning (CBR),” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 4, pp. 293–302, 2020.
[13]  I. Nugraha and M. Siddik, “Penerapan Metode Case Based Reasoning (CBR) Dalam Sistem Pakar Untuk Menentukan Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf., vol. 2, no. 2, pp. 91–96, 2021.
[14]  R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari,  and  Z.  Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam  Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” Jurteksi (Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[15]  M. Lansley, N. Polatidis, S. Kapetanakis, K. Amin, G. Samakovitis, and M. Petridis, “Seen the villains: Detecting social engineering attacks using case-based reasoning and deep learning,” 2019.
[16]  C. Zeyen, L. Malburg, and R. Bergmann, “Adaptation of scientific workflows by means of process-oriented case-based reasoning,”  in  Case-Based  Reasoning  Research  and  Development:  27th  International  Conference,  ICCBR  2019, Otzenhausen, Germany, September 8–12, 2019, Proceedings 27, 2019, pp. 388–403.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 570 − 577 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3409
[17]  M. Pai, T. Kasaeva, and S. Swaminathan, “Covid-19’s devastating effect on tuberculosis care—A path to recovery,” N. Engl. J. Med., vol. 386, no. 16, pp. 1490–1493, 2022.
[18]  T. R. Sterling et al., “Guidelines for the treatment of latent tuberculosis infection: recommendations from the National Tuberculosis Controllers Association and CDC, 2020,” American Journal of Transplantation, vol. 20, no. 4. Elsevier, pp. 1196–1206, 2020.
[19]  A. Soleh, “Strategi Pengembangan Potensi Desa,” J. Sungkai, vol. 5, no. 1, pp. 35–52, 2017.
[20]  B.  Riyanto,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Penyebaran  Diare  Di  Kota  Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, 2019.