## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING BERBASIS WEB
Haryo Bimo Wijayanto 1 , Joseph Dedy Irawan 2 , Ahmad Faisol 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia haryobimowijayanto@gmail.com

## ABSTRAK
Penyebab  utama  semakin  meningkatnya  tingkat  meninggal  dunia  akibat  terlambat  dalam  penanganan  penyakit demam  berdarah.  Penyakit  demam  berdarah  menyerang  manusia  dengan  cara  menyebarkan  virus  dari  nyamuk.  Jenis penyakit  demam  berdarah  yaitu  demam  dengue  dan  demam  berdarah  dengue.  Untuk  mengetahui  bahwa  pasien terkena  Demam  Berdarah  dibutuhkan  pemeriksaan  laboratorium  yang  dilakukan  oleh  dokter.  Karena  dengan melihat suhu badan dan trombosit dapat  diketahui  apakah pasien sedang terkena demam  berdarah. Gejala  fisik yang dialami oleh pasien terkadang berbeda karena tiap seseorang memiliki daya tubuh yang berbeda.
Sistem  pakar  dibuat  untuk  menangani  pencegahan  dalam  penanganan  penyakit  demam  berdarah.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah case based reasoning . Dengan metode ini dapat membandingkan antara kasus lama dan kasus baru. Dalam perhitungan ini menggunakan perbandingan dengan menggunakan rumus similarity.
Hasil dari  metode case based  reasoning diperoleh perbandingan antara  perhitungan  manual dan    menggunakan sistem tingkat akurasi yang dihasilkan adalah 100%.
Kata Kunci : Demam Berdarah, Sistem Pakar, Case Based Reasoning
1. PENDAHULUAN
1.1. Rumusan Masalah
Demam  berdarah  adalah  salah  satu  penyakit yang  dapat  menyerang  siapa  saja.  Demam  berdarah sendiri  terbagi  beberapa  jenis  yaitu  Demam  Dengue dan  Demam  Berdarah  Dengue.  Untuk  mengetahui bahwa  pasien  terkena  Demam  Berdarah  dibutuhkan pemeriksaan  laboratorium  yang  dilakukan  oleh dokter.  Karena  dengan  melihat  suhu  badan  dan trombosit  dapat  diketahui  apakah  pasien  sedang terkena  demam  berdarah.  Gejala  fisik  yang  dialami oleh  pasien  terkadang  berbeda  karena  tiap  seseorang memiliki daya tubuh yang berbeda.
Kekurangan dari sistem diagnosis saat ini masih kurang  nya  analisa  terhadap  penyakit  yang  dialami oleh  pasien.  Karena  perhitungan  yang  tepat membutuhkan  data  yang  banyak.  Karena  metode yang digunakan  berbasis kasus.  Dengan pemeriksaan laboratorium dokter langsung dapat diagnosis riwayat apa yang sedang dialami oleh pasien.
Maka dari  itu untuk membuat sistem pakar saya menggunakan  metode  case  based  reasoning.  Alasan saya  menggunakan  metode case  based  reasoning karena  disini  saya  perlu  membandingkan  kasus  lama dan  kasus  baru.  Dimana  setiap  pasien  memiliki  hasil laboratorium  yang  berbeda.  Dengan  sistem  pakar  ini diharapkan dapat membantu dokter dalam melakukan diagnosis  penyakit  demam  berdarah.  Untuk  platform yang digunakan adalah berbasis web.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan  di  atas,  maka  dapat  dibuat  sebuah
rumusan masalah yaitu “Bagaimana mengembangkan  sistem  pakar  untuk  diagnosis penyakit demam berdarah menggunakan metode Case Based Reasoning berbasis web ”.

## 1.3. Batasan Masalah
Agar  permasalahan  yang  dimaksud  tidak meluas,  lebih  terarah  dan  mudah  dipahami  maka diperlukan  suatu  batasan  masalah  dalam  penelitian ini. Adapun batasan permasalahan pada penelitian ini, yaitu :
1. Data  yang  digunakan  pada  pengembangan sistem  ini  merupakan  dari  UPTD  Puskesmas Gondanglegi
2. Metode  yang  digunakan  adalah  Cased  Based Reasoning
3. Platform  yang  digunakan  adalah  berbasis website
4. Sistem dibuat untuk dokter
5. Bahasa  pemrogaman  yang  digunakan  adalah PHP  Native,  CSS ,  dan  menggunakan  database MySQL

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  tahun  2017  eka  wahyudi  dkk  membahas tentang  diagnosis  penyakit  jantung  menggunakan metode  case  based  reasoning.  Menurut  data  rekam medis  RSUP  Dr.  Sardjito  Yogyakarta  jumlah penyakit jantung dari tahun ketahun terus meningkat. Untuk  dapat  mendiagnosis  penyakit  jantung  pasien yang  menderita  dapat  diketahui  melalui  gejala  yang dialami  oleh  pasien.  Penanganan  dapat  dilakukan oleh ahli jantung, karena terbatasnya tenaga ahli yaitu dokter spesialis jantung dapat menghambat
penanganan  pasien.  Sehingga  dibutuhkan  nya  suatu alat  untuk  diagnosis  penyakit  jantung.  Rekam  medik untuk  diagnosis  penyakit  dapat  digunakan  untuk acuan jenis penyakit jantung apa yang sedang diderita oleh pasien. (Wahyudi, 2017)
Pada tahun  yang sama sri wahyuni nasution dkk membahas  tentang  sistem  pakar  tentang  diagnosis anoreksia nervosa dengan menggunakan metode case based  reasoning.    Pada  masa  remaja  banyak perubahan yang terjadi. Selain perubahan fisik karena bertambahnya  masa  otot  juga  bertambahnya  jaringan lemak dalam tubuh serta terjadi perubahan hormonal. Pola makan remaja dapat mempengaruhi pertumbuhan  dan  akan  berdampak  pada  penyakit kronis  dikemudian  hari.    Pemenuhan  gizi  yang seimbang  merupakan  kebutuhan  fisik  setiap  orang dan  jika  terpenuhi  maka  akan  berpengaruh  terhadap produktivitas  seseorang.  Minimya  pengetahuan  dan kepedulian  terhadap  keseimbangan  gizi  pada  tubuh merupakan penyebab munculnya gangguan Anoreksia Nervosa ini. (Nasution, 2017)
Pada  tahun  sebelum  nya  dito  putro  utomo  dan teman  nya  membahas  tentang  sistem  pakar  yang digunakan  untuk  diagnosis  kerusakan  pada  toner menggunakan  metode  case  based  reasoning.  Teknik printing  (printer)  sudah  berkembang  secara  pesat pada saat ini, sudah banyak jenis dan tipe printer yang beredar  dipasaran,  printer  sangat  membantu  manusia didalam  pengerjaan  laporan  ataupun  segala  hal  yang berhubungan  dengan  pencetakan.  Teknik  printing (printer) sudah berkembang secara pesat pada saat ini, sudah  banyak  jenis  dan  tipe  printer  yang  beredar dipasaran, printer sangat membantu manusia didalam pengerjaan  laporan  ataupun  segala  hal  yang berhubungan dengan pencetakan. Permasalahan toner ini  bisa saja terjadi dikarenakan ketidakpandaian  kita didalam  penggunaan  ataupun  jangka  waktu  (  masa waktu ) toner tersebut. (Utomo 2016)
Pada  tahun  2014  Faza  Akmal  dan  teman  nya membahas  tentang  sistem  pakar  yang  digunakan untuk mendiagnosis penyakit lambung, faza menggunakan  metode  case  based  reasoning  untuk sistem pakar nya. Penyakit lambung dapat disebabkan oleh pola makan yang tidak sesuai, beban pikiran dan juga  infeksi  yang  disebabkan  oleh  bakteri.  Untuk meminimalkan  terjadi  nya  penyakit  lambung  maka diperlukan  penerapan  teknologi  secara  maksimal. Salah satu teknologi nya adalah menggunakan sistem pakar. (Akmal, 2014)

## 2.1. Website
Sebuah situs web (sering pula disingkat menjadi situs  saja,  website  atau  site  )  adalah  sebutan  bagi sekelompok  halaman web ( web  page ),  yang umumnya merupakan bagian dari suatu nama domain ( domain name ) atau subdomain di World Wide Web ( WWW )  di  Internet.  Sebuah  web  page  adalah dokumen  yang  ditulis  dalam  format  HTML  ( Hyper Text  Markup  Language ),  yang  hampir  selalu  bisa
diakses melalui  HTTP,  yaitu  protokol yang menyampaikan  informasi  dari  server  website  untuk ditampilkan  kepada  para  pemakai  melalui  web browser  baik  yang  bersifat  statis  maupun  dinamis yang  membentuk  satu  rangkaian  bangunan  yang saling  terkait  dimana  masing-masing  dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman (hyperlink) (Harminingtyas, 2014)
2.2. PHP (Hypertext Preprocessor) PHP atau kependekan dari Hypertext Preprocessor  adalah  salah  satu  bahasa  pemrograman open  source  yang  sangat  cocok  atau  dikhususkan untuk pengembangan web dan dapat ditanamkan pada sebuah  skripsi  HTML.  Bahasa  PHP  dapat  dikatakan menggambarkan  beberapa  bahasa  pemrograman seperti C, Java, dan Perl serta mudah untuk dipelajari.
Adapun  pengertian  lain  PHP  adalah  akronim dari  Hypertext  Preprocessor,  yaitu  suatu  bahasa pemrogramannberbasiskan kode  –  kode (script)  yang digunakan untuk mengolah suatu data dan mengirimkannya  kembali  ke  web  browser  menjadi kode HTML”.(Firman, 2016)
2.3. HTML (Hyper Text Markup Language)
HTML (Hyper Text Markup Language) sebenarnya  bukan  sebuah  Bahasa  pemrograman, karena  HTML  adalah  bahasa  mark  up.  HTML digunakan  untuk  mark  up  (penanda)  terhadap  suatu dokumen teks. Simbol  mark up  yang  digunakan  oleh HTML  ditandai  dengan  tanda  lebih  kecil  (<)  dan tanda  lebih  besar  (>).  Kedua  tanda  ini  disebut  tag. Tag  yang  digunakan  sebagai  tanda  penutup  diberi karakter garis miring (</..>)..(Binarso, 2012)

## 2.4. CSS (Cascading Style Sheet)
CSS  (Cascading  Style  Sheet)  adalah  stylesheet language  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan penyajian  dari  dokumen  yang  dibuat  dalam  mark  up language.  CSS  merupakan  sebuah  dokumen  yang berguna untuk melakukan pengaturan pada komponen halaman web, inti dari dokumen ini adalah memformat  halaman  web  standar  menjadi  bentuk web  yang  memiliki  kualitas  yang  lebih  indah  dan menarik.(Binarso, 2012)

## 2.5. Bootstrap
Bootstrap adalah  front-end  framework  yang bagus  dan  luar  biasa  yang  mengedapankan  tampilan untuk  mobiledevice  (Handphone,  smartphone  dll.) guna mempercepat dan mempermudah pengembangan  website.  Bootstrap  menyediakan HTML,  CSS  dan  Javascript  siap  pakai  dan  mudah untuk dikembangkan. Bootstrap merupakan framework  untuk  membangun  desain  web  secara responsif.  Artinya,  tampilan  web  yang  dibuat  oleh bootstrapakan  menyesuaikan  ukuran  layar  dari browser  yang  kita  gunakan  baik  di  desktop,  tablet ataupun  mobile  device.  Fitur  ini  bisa  diaktifkan
ataupun  dinonaktifkan  sesuai  dengan  keinginan  kita sendiri.Sehingga,  kita  bisa  membuat  web  untuk tampilan  desktop  saja  dan  apabila  dirender  oleh mobile  browser  maka  tampilan  dari  web  yang  kita buat  tidak  bisa  beradaptasi  sesuai  layar.  Dengan bootstrap  kita  juga  bisa  membangun  web  dinamis ataupun statis.(Effendy, 2016)

## 2.6. MySQL
MySQL  merupakan  database  yang  paling digemari  dikalangan  Programmer  Web,  dengan alasan  bahwa  program  ini  merupakan  database  yang sangat kuat dan cukup stabil untuk digunakan sebagai media  penyimpanan  data.  Sebagai  sebuah  database Server  yang  mampu  untuk  memanajemen  dengan baik,  MySQL  terhitung  merupakan  database  yang paling  digemari  dan  paling  banyak  digunakan dibanding  database  lainnya.  Selain  MySQL  masih terdapat  beberapa  jenis  database  server  yang  juga memiliki  kemampuan  yang  juga  tidak  bisa  dianggap sepele,  database  itu  adalah  Oracle,  PostgreSQL  dan lain-lain.  Salah  satu  database  yang  digunakan  adalah MySQL(Adriantantri,2012)

## 2.7. Sistem Pakar
Sistem  pakar  (Expert  System)  adalah  cabang dari  kecerdasan  buatan  (AI)  dan  juga  ilmu  yang muncul  pada  pengembangan  IT  hari  ini.  Menurut Giarratano  dan  Riley  adalah  sistem  pakar  adalah sistem  komputer  yang  bisa  menyamai  atau  meniru kemampuan  seorang  ahli.  Sistem  ini  bekerja  untuk mengadopsi  pengetahuan  manusia  dalam  komputer yang  menggabungkan basis pengetahuan (knowledge base)  dengan  sistem  inferensi  untuk  menggantikan fungsi pakardalam sebuah memecahkan masalah.(Nasution, dkk.2017)

## 2.8. Metode Cosine Similarity
Cosine similarity adalah ukuran kesamaan  yang lebih  umum  digunakan  dalam information retrieval dan  merupakan  ukuran  sudut  antara  dokumen  (titik (ax,bx))  dan  (titik  (ay,by))(Imbar,dkk.2014).  Dengan jarak antara 0 sampai 1,  jika  hasil  mendekati 1 maka jarak perhitungan berdekatan begitu juga sebaliknya.

## Gambar 1 Perhitungan Cosine Similarity

## 2.9. Metode Case Based Reasoning
Secara  singkat  Case-Based  Reasoning  (CBR) didefinisikan  sebagai  sebuah  metodologi  untuk
penyelesaian masalah dengan memanfaatkan pengalaman  sebelumnya.  Case-Based  reasoning (CBR)  merupakan  sebuah  paradigma  utama  dalam penalaran  otomatis  (automated  reasoning)  dan  mesin pembelajaran  (machine  learning).  Didalam  CBR, seseorang yang melakukan penalaran dapat menyelesaikan  masalah  baru  dengan  memperhatikan kesamaannya dengan satu atau beberapa penyelesaian dari permasalahan sebelumnya.
Case-Based reasoning (CBR) merupakan sebuah paradigma utama dalam penalaran otomatis (automated  reasoning)  dan  mesin  pembelajaran (machine  learning).  Didalam  CBR,  seseorang  yang melakukan  penalaran  dapat  menyelesaikan  masalah baru  dengan  memperhatikan  kesamaannya  dengan satu  atau  beberapa  penyelesaian  dari  permasalahan sebelumnya.  Metode  Case-Based  Reasoning  (CBR) merupakan  penalaran  berbasis  kasus  menyelesaikan masalah  baru  dengan  mengadaptasi  solusi  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  lama (Utomo.2016)
Ada  4  tahapan  proses  yang  ada  di  dalam  sistem penalaran komputer berbasis kasus, yaitu:
1. Retrieve , mendapatkan kasus-kasus yang mirip.
2. Reuse ,  menggunakan kembali kasus-kasus  yang ada  dan  dicoba  untuk  menyelesaikan  suatu masalah sekarang.
3. Revise ,  merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang ditawarkan jika perlu.
4. Retain , memakai solusi baru sebagai bagian dari kasus  baru,  kemudian  kasus  baru  diupdate kedalam basis kasus.(Nasution,dkk.2017)
Gambar 2 Tahap Case Based Resoning
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tabel  Kasus Pasien
Dalam  perancangan  data  dijelaskan  data-data yang  terdapat  dalam  sistem  sesuai  dengan  fungsinya sebagai  data input ataupun  data output .  Berikut  ini adalah data kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1 Data Kasus No N ama P as ie n Je ni s K ela mi n U mur T angga l S uhu N adi
T ens i
B er at H emogl obi n L eukos it T rombos it E rit ros it D ia gnos is
1 Wahyu Suryo Utomo Laki- Laki 32 17 JULI 2019 38 88 130/90
84 14,7 3000 106.000 4,46 DD 2 Jihan Makaila Peremp uan 5 12 MARET 2019
39 90 120/80 13.6 12,2 2800 121000 4,2 DD 3 Mutamimah Peremp uan 24 25 JUNI 2019 38 80 90/60
48 13,8 3000 145000 4,6 DD 4 Naila Al Zahra Peremp uan 2 4 JANUARI 2019
38 101  110/90 10 12 4000 150000 4,2 DD 5 M.Zainal Laki- Laki 24 24 JUNI 2019 39 80 100/70
45 13,7 1500 147000 5,07 DD 6 Ella Dwi Peremp uan 16 4 JANUARI 2019
41 88 100/70 50 13,3 4600 93000 4,43 DHF 7 Nikmatul Hasanah Peremp uan 35 9 MARET 2019
40 85 120/80 39 13,5 3600 90000 4,84 DHF 8 Moh Sodik Laki- Laki 58 20 DESEMBER 2019
39 80 110/80 45 11,7 3700 79000 3,64 DHF 9 Egania Wulandari Peremp uan 47 13 MARET 2019
38 80 110/70 63 16,5 4100 50000 5,43 DHF 10  Arik Farida Peremp uan 32 19 FEBRUARI 2019
38 86 110/70 80 13,6 3400 66000 4,29 DHF 11  Tursiani Peremp uan 49 3 NOPEMBER 2019
38 108  130/80 60 14,8 4300 120000 5,5 DD 12  Hanina Peremp uan 5 29 JANUARI 2019 39 90 120/80 13 11,7 5500 64000 5,4 DHF 13 Nurul Mutrainah Peremp uan 35 16 JANUARI 2019
40 115  120/80 70 13,8 5700 96000 4,37 DHF 14  Alwi Peremp uan 39 15 JANUARI 2019
38 90 90/80 57 15,1 9000 54000 4,7 DHF

## 3.2. Data Flow Diagram Level 0
Sistem pakar diagnosis penyakit demam berdarah ADMIN DOKTER LOGIN KELOLA DAFTAR JENIS KELOLA DAFTAR JENIS MULAI DIAGNOSIS MULAI DIAGNOSIS KELOLA DAFTAR KASUS KELOLA DAFTAR KASUS LOGIN HISTORY HISTORY Gambar 3. DFD level 0
Pada  gambar  3  adalah  DFD  Level  0  dari penyakit  demam  berdarah.  Pada  DFD  Level  0 terdapat 2 user yaitu admin dan dokter . Pada proses ini  admin  dan  dokter  memiliki  akses  yang  sama terhadap  fitur  yang  disediakan.  Admin  dan  dokter dapat  mengakses  login,  daftar  jenis,  daftar  kasus, mulai diagnosis, dan history

## 3.3. Use Case Diagram
Perancangan  sistem  menguraikan  bagaimana interaksi  yang  di  lakukan  oleh  admin  dan  pasien. Maka  dari  itu  diperlukan  use  case  agar  mengetahui fungsi  yang  dilakukan  oleh  aktor.  Fungsi  yang dimaksud  adalah  aktifitas  yang  dilakukan  pada masing-masing  aktor  memiliki  batasan  akses  ke halaman yang di sediakan oleh sistem
Gambar 4. Use Case Diagram
Use Case Diagram pada gambar 4 ada beberapa fitur  didalam  website  sistem  pakar.  Admin  dapat mengakses  login  admin,  daftar  user,  daftar  fase, daftar  gejala,  daftar  kasus,  data  pasien,  registrasi pasien,  login  pasien,  halaman  diagnosis,  hasil diagnosis. Admin  memiliki akses kesemua  fitur  yang
ada  dalam  website.  Untuk  pasien  memiliki  akses registrasi pasien, login pasien, halaman diagnosis dan hasil diagnosis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Gambar 7. Halaman login
Halaman  login  digunakan  untuk  login  ke halaman admin. Pada tambah user terdapat username, password  dan  nama  lengkap.  Setelah  admin  klik simpan akan muncul pada daftar user

## 4.2. Halaman Daftar User
Gambar 8. Halaman Daftar User
Halaman daftar user digunakan untuk menampilkan daftar user(admin) yang telah ditambahkan  oleh  admin.  Pada  tampilan  ini  terdapat username dan password dimana kedua tersebut  dapat digunakan untuk mengakses login ke halaman admin. Admin juga dapat merubah password atau menghapus data.

## 4.3. Halaman Daftar Jenis
Gambar 9. Halaman daftar jenis
Halaman daftar fase digunakan untuk menampilkan  data  fase  yang  telah  ditambahkan  oleh admin. Pada halaman ini admin dapat mengedit kode fase, nama fase, dan definisi.

## 4.4. Halaman Daftar Kasus
Gambar 10. Halaman daftar kasus Halaman daftar gejala digunakan untuk menampilkan  data  gejala  yang  telah  ditambahkan oleh  admin.  Pada  halaman  ini  admin  dapat  mengedit kode gejala, dan nama gejala

## 4.5. Pengujian Perhitungan Manual
Pada  pengujian  ini  dibutuhkan  perhitungan manual  pada  pengujian  ini  dibutuhkan  perbandingan antara perhitungan manual dan menggunakan sistem.
Perhitungan menggunakan similarity Rumus :
1. Perhitungan Similarity Kasus K001
= = 0,999836364 2. Perhitungan Similarity Kasus K005
=
= 0.999556776 Hasil perhitungan sesuai dengan kasus tingkat kemiripan sesuai dengan Kasus K001 Tabel 2 Kasus 1 a Kasus Kasus Lama Kasus Baru Kode Kasus K001 K005 Umur 32 35 24 Hemoglobin 14.7 13.5 13.7 Eritrosit 4.46 4.84 5.07 Leukosit 3000 3600 1500 Trombosit 106000 90000 147000 Suhu Badan 36 40 39 Nadi 88 85 80 Tensi Darah 130 120 100 Berat Badan 84 39 45
Diagnosis
DD (Demam Dengue) DHF(DENGUE HEMORRHAGIC FEVER) ………..
………..
4.6. Pengujian Fungsional Black-Box
Rencana pengujian yang akan dilakukan dengan menguji sistem dengan metode black-box 1. Pengujian  dilakukan pada halaman login . login admin terdapat inputan berupa username dan password .    Tampilan  halaman login terdapat pada gambar 11

## Gambar 11 Tampilan login
2. Pengujian  login  didapat  hasil  pada  saat username dan password tidak  diisi    akan muncul pesan error seperti gambar 12
Gambar 12 Pesan error username dan password kosong
3. Pengujian  login  jika  username  dan    password salah  akan  muncul  pesan  error  seperti  gambar 13
Gambar 13 Pesan error username dan password salah
4. Pengujian login jika username dan password benar  akan  masuk  ke  halaman admin seperti gambar 14
Gambar 14 Halaman admin
5. Pengujian  tambah  data  di  dapat  hasil  jika  form tidak  diisi  akan  muncul  himbauan  untuk melengkapi seperti gambar 15

## Gambar 15 Pesan error tambah data
6. Pengujian tambah data jika diisi dengan lengkap akan  berhasil  di input ke database seperti gambar 16
Gambar 16 tambah data berhasil di inputkan
7. Pengujian hapus data akan muncul pesan seperti gambar 18

## Gambar 18 Pesan hapus data
8. Pengujian  hapus  data  berhasil  dilakukan  seperti gambar 19

## Gambar 19  Data berhasil dihapus
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan maka didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Perbandingan  perhitungan  metode  case  based reasoning manual dan sistem sama
2. Pengujian sistem menggunakan blackbox
3. Proses  diagnosis  antara  kasus  lama  dan  baru  hasil akhir sesuai dengan diagnosis.
4. Setelah  melakukan  diagnosis  data  kasus  baru  akan tersimpan

## 5.2. Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah pengujian adalah sebagai berikut:
1. Penyempurnaan tampilan website agar lebih responsive
2. Memperbaiki tampilan website agar lebih user friendly

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adriantantri,  E.,  Irawan,  J.D.  and  Prasetyo,  S., 2012.  SISTEM  INFORMASI  AKADEMIK
BERBASIS SMS DI SMPK COR JESU. Industri Inovatif: Jurnal Teknik Industri , 2 (2), pp.20-24. .
[2] Akmal,  W.  (2014).  SISTEM  PAKAR  UNTUK MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG. Jurnal Sarjana Teknik Informatika , 790.
[3] Binarso,  d.  (2012).  Pembangunan  Sistem Informasi  Alumni  Berbasis  Web  Pada  Program Studi Teknik Informatika Universitas DIponegoro. JOINT , 76.
[4] Effendy, N. (2016). PENERAPAN FRAMEWORK BOOTSRAP DALAM PEMBANGUNAN. Jurnal Informatika Mulawarman , 10. [5] Firman, d. (2016). Sistem Informasi Perpustakaan  Online  Berbasis  Web. E-journal Teknik Elektro dan Komputer , 30.
[6] Harminingtyas. (2014). ANALISIS LAYANAN WEBSITE  SEBAGAI  MEDIA  PROMOSI, MEDIA. Jurnal STIE Semarang , 42.
[7] Nasution, d. (2017). SISTEM PAKAR

## DIAGNOSA
ANOREKSIA NERVOSA
MENERAPKAN. KOMIK , 52.
[8] Radiant  Adelia,  M.  A.  (2014).  Implementasi Cosine  Similarity  dan Algoritma  Smith- Waterman  untuk  mendeteksi  kemiripan  teks. Jurnal Informatika , 35.
[9] Utomo, D. (2016). SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN TONER
DENGAN. JURIKOM , 430.
[10] Wahyudi,  H.  (2017).  Case-Based  Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Jantung. IJCCS , 2.