Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 53- 60, Oktober 2017

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2087-5347 (Print)
Nurfalinda 1,* , Nerfita Nikentari 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 1,2 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100 * Corresponding Author: nurfalinda.inda@gmail.com
Abstract — This  research  is  conducted  to  build  a  diagnose  system    malnutrition  among children under five years old. The system was developed with Case Based Reasoning (CBR). CBR is a case based reasoning system, using old knowledge to solve new problems. CBR can provide new solutions to problems by looking at most similarity case to the previous cases that have been stored in the base case. CBR in this research using a bayesian model indexing to find the type of disease malnutrition among children under five years old, the process of indexing is done  to speed up the retrieval process.  The nearest neighbor methode used  in the  process  to determine the most similar of cases between new cases and the old cases that have been stored in the database as a case base to be used tratment solution.Tests carried out by using 70 case based were recorded in case of data based and 20 case based serve as a new case. Testing is done  with  five threshold values. The  first scenario is to  use threshold ≥ 0.95 system  able  to produce accuracy 20%. The second scenario is to use threshold ≥ 0.90 system able to produce accuracy 45%. The third scenario is to use threshold ≥ 0.85 system able to produce accuracy 60%. The fourt scenario is to use threshold ≥ 0.80 system able to produce accuracy 75%. The fifth scenario is to use threshold ≥ 0.75 system able to produce accuracy 85%. Keywords — Malnutrition, children  under  five  years  old , CBR,  bayesian,  nearest neighbor, threshold.
Intisari — Sistem yang dibangun pada penelitian ini adalah untuk mendiagnosis penyakit gizi buruk  pada  balita.  Sistem  dikembangkan  dengan Case  Based  Reasoning (CBR).  CBR merupakan    sistem  penalaran  berbasis  kasus,  yaitu  dengan  menggunakan  pengetahuan  lama untuk memecahkan masalah baru. CBR dapat memberikan solusi permasalahan baru  dengan melihat kasus yang paling mirip dengan kasus  sebelumnya yang telah disimpan di basis kasus. CBR  pada  penelitian  ini  menggunakan indexing  bayesian model  untuk  menemukan  jenis penyakit gizi buruk pada balita, proses indexing dilakukan untuk mempercepat proses retrieval .
Menggunakan nearest  neighbor pada  proses  similaritas  untuk  mengetahui  kasus  yang  paling mirip  dari  kasus  baru  terhadap  kasus  lama  yang  sudah  tersimpan  di database sebagai  basis kasus untuk dapat digunakan solusi pengobatannya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 70  kasus  yang  disimpan  di case  base dan  20  data  kasus  yang  dijadikan  sebagai  kasus  baru. Pengujian dilakukan dengan lima nilai threshold . Skenario pertama yaitu dengan menggunakan threshold 0,95  sistem  mampu  menghasilkan  akurasi  20%.  Skenario  kedua  yaitu  dengan menggunakan threshold 0,90  sistem  mampu  menghasilkan  akurasi  45%.  Skenario  ketiga yaitu  dengan  menggunakan threshold 0,85  sistem  mampu  menghasilkan  akurasi  60%. Skenario keempat yaitu dengan menggunakan threshold 0,80 sistem mampu menghasilkan akurasi  75%.  Skenario  kelima  yaitu  dengan  menggunakan threshold 0,75  sistem  mampu menghasilkan akurasi 85%.
Kata kunci —gizi buruk, balita, CBR, bayesian, nearest neighbor, threshold .

## Case Based Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Gizi Buruk pada Balita

## I. P ENDAHULUAN
Gizi  buruk  merupakan  status  kondisi seseorang  yang  kekurangan  nutrisi,  atau nutrisinya di bawah standar. Gizi buruk banyak dialami  oleh  bayi  dibawah  lima  tahun  (balita). Menentukan  status  gizi  balita  dengan pengukuran
antropometri. Penggunaan antropometri  untuk  penilaian  status  gizi,  dapat dilakukan dengan mengukur beberapa parameter ukuran  tunggal  dari  tubuh  manusia.  Parameter yang paling sering digunakan adalah umur, berat badan,  dan  tinggi  badan.  Kombinasi  antara beberapa  parameter  disebut  indeks.  Indeks antropometri  yang  umum  digunakan  dalam menilai  status  gizi  adalah  berat  badan  menurut umur,  Tinggi  badan  menurut  umur,  dan  berat badan  menurut  tinggi  badan  [1].  Berdasarkan data  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdes) Indonesia  tahun  2013,  prevalensi  gizi  buruk berdasarkan  parameter  berat  badan  menurut tinggi badan adalah 12,1% [2].
Berangkat dari kondisi tersebut maka suatu sistem  cerdas  berbasis  komputer  yang  mampu mendiagnosis tipe gizi buruk pada balita. Dalam menyelesaikan  permasalahan  yang  komplek memerlukan  metode  cepat,  tepat  dan  akurat. Maka  akan  dibangun Case  Based  Reasoning (CBR) untuk diagnosis tipe penyakit gizi buruk.
Case  Based  Reasoning adalah  meniru kemampuan  manusia,  yaitu  menyelesaikan masalah  baru  menggunakan  jawaban  atau pengalaman  dari  masalah  lama  [3].  CBR  dapat menghilangkan  kebutuhan  untuk  ekstrak  model atau  kumpulan  dari  aturan-aturan.  Akuisisi pengetahuan pada CBR terdapat pada kumpulan pengalaman  atau  kasus-kasus  sebelumnya. Selain  itu,  dengan  CBR  penalaran  tetap  dapat dilakukan jika ada data yang tidak lengkap atau tidak tepat [4].
Pada  CBR  pemecahan  kasus  baru dilakukan  dengan  mengadaptasi  solusi  dari kasus-kasus  lama  yang  sudah  terjadi  dimana mencari    similaritas    atau    tingkat  kesamaan antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama  adalah merupakan    tahapan    yang  paling  penting  [5]. Penelitian  ini  menggunakan  metode nearest neighbour pada  proses  similaritas. Nearest Neighbord merupakan  suatu  pendekatan  untuk
mecari    kasus    dengan  menghitung    kedekatan antara    kasus    baru    dengan    kasus    lama berdasarkan    pada  pencocokan  bobot  dari sejumlah fitur yang ada [6].
Tetapi jika case base memiliki jumlah yang banyak,  maka  akan  muncul  kendala  dalam lamanya  waktu  yang  diperlukan  untuk memperoleh  hasil  dari  proses  pencarian  kasus yang mirip karena sistem harus menghitung nilai kemiripan kasus baru terhadap semua kasus lama yang  telah  ada.  Oleh  karena  itu,  diperlukan proses indexing ,  yaitu  proses  pengelompokkan kasus  yang  ada  berdasarkan  fitur  yang ditentukan. Dalam proses pengelompokan kasus, metode  pada  penelitian  ini  menggunakan bayesian model. Sistem diagnosis yang dibangun diharapkan dapat membantu permasalahan yang dikemukakan  diatas,  karena  sistem  pakar  ini dibuat bukan hanya berdasarkan teori-teori yang ada,  namun  juga  berdasarkan  pengalaman  dan pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  dokter,  serta berdasarkan  rekam  medis  pasien.  Sistem diagnosis  ini  juga  dapat  menjadi  asisten  yang berpengalaman  bagi  para  tenaga  medis  untuk membatu  melakukan  diagnosis  terhadap penyakit gizi buruk pada balita.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Case Based Reasoning
C ase  based  reasoning adalah  suatu pendekatan  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan  ( problem  solving )  berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya [7].
CBR dapat direpresentasikan sebagai suatu siklus  proses  yang  dibagi  menjadi  empat  sub proses [5] :
1. Retrieve merupakan proses menemukan kasus  baru  yang  mirip  dengan  kasus lama  yang  tersimpan  di case  base kemudian  digunakan  kembali  untuk mendapatkan  solusi  dari  kasus  yang baru.
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.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 53- 60, Oktober 2017
4. Retain proses penyimpanan dan validasi solusi  dari  kasus  baru  kedalam case base .
Pada Gambar 1 memperlihatkan mengenai tahapan  proses  CBR  yaitu  masalah  baru dicocokkan  dengan  kasus-kasus  yang  ada  di dalam  basis  data  penyimpanan  kasus    dan menemukan  satu  atau  lebih  kasus  yang  mirip ( retrieve ).  Solusi  yang  dianjurkan  melalui pencocokan kasus kemudian digunakan kembali ( reuse )  untuk  kasus  yang  serupa,  solusi  yang ditawarkan mungkin dapat dirubah dan diadopsi ( revise ).    Jika    kasus    baru    tidak    ada    yang cocok  di  dalam  database  penyimpanan kasus, maka    CBR    akan    menyimpan    kasus    baru tersebut    ( retain )    di    dalam    basis  data pengetahuan.
Gambar 1 . Siklus Metode case based reasoning (Aamodt dan Plaza, 1994) .

## B. Representasi Kasus
Suatu  kasus  dapat  diselesaikan  dengan memanggil  kembali  kasus  sebelumnya  yang
sesuai  dengan  kasus  baru.  Pada  penelitian  ini representasi kasus menggunakan frame . Tabel 1 merupakan representasi kasus untuk menentukan penyakit  gizi  buruk  pada  balita  dengan menggunakan  2  fitur  yaitu  fitur  pasien  yang terdiri dari  umur serta fitur gejala. Kasus-kasus yang telah digunakan sebelumnya dan tersimpan didalam case  base maka  akan digunakan  untuk menentukan kasus yang baru.
Tabel 1. Representasi kasus model frame Frame Basis Kasus Kode Pasien K001 Gejala : 1. Sangat Kurus Ya 2. Edema Ya 3. Gejala ke-n ....... Data Pasien: 1. Umur 26 Bulan Diagnosis Penyakit Marasmus-kwashiorkor C. Indexing
Indeks  merupakan  struktur  data  yang terletak  dalam  memori  utama  dan  dapat mempercepat  pencarian.  Metode indexing yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bayesian Model. Bayesian dinyatakan  sebagai  sebuah hipotesa  yang  disebut  dengan  HMAP ( Hypothesis  Maximum  Appropri  Probability ) sesuai dengan persamaan (1) [6].
P(C |X) = ( | )  ( ) ( ) = ( | )  ( ) ∑ ( | )  ( ) (1) Keterangan: X =  Data  dengan  kelas  yang  belum diketahui C i =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu kelas spesifik
P(C i |X) = Probabilitas hipotesis C i berdasarkan kondisi X ( posterior  probability ) P(X|C i )  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis C i
P(C i )    =  Probabilitas  hipotesis  C i tanpa mendukung evidence apapun  ( prior probability )
Dari  teorema bayes ,  dapat  dikembangkan jika  sebuah  hipotesis  atau  beberapa  hipotesis
memiliki  lebih  dari  sebuah evidence ,  maka digunakan persamaan (2).
P(C | , … , ) =
( , … , |C ) (C ) (2) Dimana = [ ( , … , )]
adalah konstanta memiliki nilai yang tetap untuk semua kelas.  Persamaan  (1)  dapat  ditulis  seperti persamaan (3).
( | ) = ( | )  ( ) ∑ ( | )  ( ) (3)
Bukti :
Definisi peluang bersyarat:
P(C |X) = ( ∩ ) ( ) = ( | )  ( ) ( )
Misalkan ruang sample S dipartisi menjadi kejadian-kejadian  C1,…,C i dan  X  adalah sembarang  kejadian  yang  juga  merupakan himpunan bagian dari S. Karena C1,…,C i adalah partisi dari ruang sampel S maka C1,…,C i saling independen yaitu:
S = C1 ∪ … ∪ C
Kejadian  X  merupakan  himpunan  bagian dari S, maka
X = X  ∩ C = X  ∩ (C1 ∪ … ∪ C )
= (X ∩ C1) ∪ … ∪ (X ∩ C ) Karena kejadian C i saling asing, sehingga
( ) = [ ( ∩ ) ∪ … ∪ ( ∩ )]
= ( ) ( | ) + ⋯ + ( ) ( | ) Untuk persamaan (3) dapat ditulis:
P(C |X) = X C ( ) X C1 ( ) ⋯ X C ( ) P(C |X) =
P(X|C ) P(C ) ∑ P(X|C ) P(C ) Sehingga persamaan (1) terbukti. Menghitung  P(X|C i )  dapat  menggunakan persamaan (4).
( | ) = ∏
( | ) (4)
Karena Pada bayesian indexing model akan menghasilkan  label  kategori  yang  paling  tinggi probabilitasnya, seperti pada persamaan (5).
C argmax ∈ P( | , … , ) (5)
Keterangan :
C
=  Nilai output  maximum  apriori probability yang diperoleh dari hasil indexing.
Argmax  =  Nilai argument  maksimum dimana nilai  ekspresi  yang  diberikan  mencapai  nilai maksimum.
P(C | , … , ) =  Probabilitas  hipotesis  C i berdasarkan kondisi , … ,
Dari  persamaan  (3)  jika  digabungkan dengan  persamaan  (5)  bisa  dituliskan  seperti persamaan (6).
C argmax ∈ , … , ( ) ∑ ( ,…, | )  ( ) (6)
Berikut ini algoritma dari bayesian model:
1. Menghitung jumlah probabilitas masing-masing  kelas  yang  ada  pada basis kasus P(C i ).
2. Menghitung  jumlah  nilai  probabilitas masing-masing  fitur  pada  target case terdapat  pada  masing-masing  kelas dalam  basis  kasus,  P(X|C i )  sesuai persamaan (4).
3. Menghitung  probabilitas  posterior P(C i |X) sesuai persamaan (3).
4. Menentukan  probabilitas  yang  paling tinggi untuk dijadikan rekomendasi atau hasil sesuai persamaan (6).

## D. Similaritas
Pengukuran  similaritas  atau retrieval merupakan  suatu  proses  menemukan  kasus- kasus  sebelumnya  yang  disimpan  di case  base yang  kemudian  digunakan  kembali  untuk mendapatkan  solusi  dari  kasus  yang  baru. Retrieval merupakan inti dari dari CBR [8]. Pada penelitian  ini  menggunakan  metode nearest neighbor untuk  proses retrieval . Nearest neighbor  retrieval dilakukan  dengan  cara melakukan  pencocokan  antara  kasus  yang  akan dibandingkan  atau  kasus  baru  ( target  case ) dengan  kasus-kasus  yang  ada  pada  basis  kasus ( source case ).
Terdapat dua jenis similarity yaitu:
1. Similaritas  lokal,  yaitu  similarity  yang terdapat  pada  level  fitur.  Similaritas lokal
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 53- 60, Oktober 2017
dibedakan  menjadi  2  jenis,  yaitu  simbolik  dan numerik.  Fitur  yang  termasuk  dalam  jenis simbolik  adalah  fitur  gejala  sedangkan  fitur untuk numerik adalah fitur umur. Fitur numerik menggunakan  persamaan  (7)  dan fitur  simbolik menggunakan persamaan (8) [6].
a. Data bernilai Numerik
( , ) = 1 − | | (7)
Dimana s,t adalah nilai atribut yang ingin dibandingkan,  dan  R  adalah  range  nilai untuk atribut tersebut.
b.Data bernilai simbolik ( , ) = , , ∈ , ℎ (8) 2.
Similaritas  global,  digunakan    untuk menghitung    keserupaan    antar    masalah    baru dengan  kasus    yang    tersimpan    dalam    basis kasus.    metode    untuk    menghitung  bobot kemiripan    pada    similaritas    global    yaitu dengan  menggunakan persamaan (9) [8].
( , ) = ∑ ( , )∗ ∑ (9)
Keterangan :
T  :  kasus baru
S  :  kasus yang ada dalam penyimpanan n   : jumlah atribut dalam masing-masing kasus i  : atribut individu antara 1 s/d n f   : fungsi similaritas lokal atribut i antara  kasus
T dan kasus S
W : bobot yang diberikan pada atribut ke i

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Proses Penyusunan Pengetahuan
Data  pengetahuan  yang  dimasukkakan didalam basis data terdiri dari data penyakit, data gejala dan data kasus.  Proses  diagnosis dimulai dengan  memasukkan  berat  badan  dan  tinggi badan,  dan  gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh pasien akan disamakan dengan gejala pada kasus yang telah tersimpan didalam database kasus.
Setelah  data    masalah  baru  di input dan disimpan  kedalam  tabel    kasus  baru.  Contoh permasalahan  kasus  baru  dapat  dilihat  pada Tabel 2, selanjutnya dilakukan proses diagnosis, maka  sistem  secara  otomatis  akan  melakukan rangkaian    proses indexing .  Hasil  dari  proses indexing akan  dihitung  proses  simularitas. Setelah  proses  perhitungan  similaritas  selesai, masalah  baru  akan  menggunakan  kembali ( reuse )  solusi  atau  keputusan  dari  kasus  lama yang    paling  mirip  atau  similaritas  tertinggi. Nilai  similaritas  berada  direntang  0  sampai  1.
Tabel 2. Contoh permasalahan baru

## B. Proses Indexing
Proses indexing pada  penelitian  ini menggunakan bayesian model. Adapun langkah- langkahnya adalah:
Langkah 1: Menghitung  nilai  P  (C i )  pada  masing- masing  kelas  yaitu,  P(C1),  P(C2)  dan  P(C3), dimana C1 adalah penyakit kwashiorkor (P001), C2  adalah  penyakit  marasmus  (P002)  dan  C3 adalah penyakit marasmus-kwashiorkor (P003).
P(P001) = 18/70= 0,2571
Hasil  P(P001)  didapat  dari  jumlah  kasus penyakit  P001  dibagi  dengan  jumlah  seluruh kasus.
P(P002) = 29/70 = 0,4143
Hasil  P(P002)  didapat  dari  jumlah  kasus penyakit  P002  dibagi  dengan  jumlah  seluruh kasus.
P(P003) = 23/70 = 0,3286
Hasil  P(P003)  didapat  dari  jumlah  kasus penyakit  P003  dibagi  dengan  jumlah  seluruh kasus.
N0 Data kasus Keterangan A Gejala 1 G021 Sangat kurus 2 G019 Edema 3 G006 Diare 5 G017 Lemah B Data Pasien 1 Usia 25 bulan
Langkah 2:
Menghitung nilai ( 1, … , | ) , dimana X adalah input fitur.
Untuk P001
( 1| 001) = ( = | 001) = 0 18 = 0 ( 2| 001)
= ( = | 001) = 0 18 = 0 ( 3| 001)
= ( = | 001) = 3 18 = 0,1667 ( 4| 001)
= ( = ℎ| 001) = 1
18 = 0,0556
( 5| 001)
= ( 24 | 001) = 7 18 = 0,5556 Untuk P002 ( 1| 002) = ( = | 002) = 29 29 = 1 ( 2| 002)
= ( = | 002) = 0 29 = 0 ( 3| 002) =
( = | 002) = 1 29 = 0,0345 ( 4| 002)
= ( = ℎ| 002) = 12 29 = 0,4138
( 5| 002) = ( 24 | 002) = 3 29 = 0,1034 Untuk P003 ( 1| 003) = ( = | 003) = 23 23 = 1 ( 2| 003) = ( = | 003) = 23 23 = 1
( 2| 003) = ( = | 003) = 2 23 = 0,0870 ( 4| 003) = ( = ℎ| 003) = 3 23 = 0,1304
( 5| 003) = ( 24 | 003) = 9 23 = 0,3913
Menghitung P(X|Ci)
P(X|P001) = 0 x 0 x 0,1667 x 0,0556 x 0,5556 = 0
P(X|P002) = 1 x 0 x 0,0345 x 0,4138 x 0,1034 = 0
P(X|P003) = 1x 1 x 0,0870 x 0,1304 x 0,3913 = 0,0044
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 53- 60, Oktober 2017
Langkah 3: Menghitung nilai probabilitas posterior ( | ) . Menghitung  P(X|C i ) P(C i ) P(X|P001).P(P001) = 0 x0,2571= 0 P(X|P002).P(P002) = 0 x 0,4143= 0 P(X|P003).P(P003)= 0,0044 x 0,3286= 0,0014
P(P001|X) = 0 0 + 0 + 0,0014 = 0 P(P002|X) = 0 0 + 0 + 0,0014 = 0 P(P003|X) = 0,0014 0 + 0 + 0,0014 = 1
Langkah 4:
Menentukan  probabilitas  yang  paling tinggi  untuk  dijadikan  rekomendasi  atau  hasil. Nilai  tertinggi  merupakan  hasil  penyakit  P003 (Marasmus-kwashiorkor).
C. Proses Similaritas
Berdasarkan  hasil indexing ,  maka penyakit yang didiangnosis adalah P003. Tahap selanjutnya semua penyakit P003 akan dilakukan proses similaritas untuk mengetahui kasus mana yang  paling  mirip  dengan  kasus  yang  telah disimpan sebagai case base . Sehingga dari kasus yang  paling  mirip  dapat  dijadikan  rekomendasi pengobatan yang akan dilakukan. Pada kasus ini nilai  similaritas  tertinggi  terdapat  pada  kasus K012 dengan nilai similaritas sebesar 0,95.
Perhitungan    nilai    similaritas    lokal dilakukan dengan menggunakan persamaan  (7) untuk    fitur    numerik    dan    menggunakan persamaan (8) untuk fitur  simbolik.  Sedangkan untuk    perhitungan    nilai    similaritas    global dilakukan dengan menggunakan persamaan (9).

## Tabel 1 . Contoh kasus proses similaritas
Proses  perhitungan  similaritas  contoh kasus  pada  Tabel  3  dapat  dijelaskan  sebagai berikut  untuk  contoh  pada  kasus  yang  terdapat pada kode kasus K012:
Similaritas  kasus  K012  dengan  target Similaritas lokal antar atribut :
1. Kedekatan  fitur  gejala  sangat  kurus yaitu 1.
2. Kedekatan fitur gejala edema yaitu 1.
3. Kedekatan fitur gejala diare yaitu 1.
4. Kedekatan  fitur  gejala  cengeng/rewel yaitu 0.
5. Kedekatan fitur umur :
( , ) = 1 − |14 − 25|
60 − 9
( , ) = 1 − |11| 51
( , ) = 0,78
Similaritas  global  antara  kasus  K012 dengan target menggunakan  persamaan  (9) maka dapat dihitung :
S ( , ) = ∑ ( ∗ ) ( ∗ ) ( ∗ , ) ( , ∗ , )
, , = 0,95
Hasil  dari  proses  CBR  dengan  similaritas neareast neighbor dengan nilai similaritas 0,95 merupakan  nilai  diatas threshold yang  sudah ditentukan, maka sistem dapat disimpan didalam basis kasus.

## D. Analisa Kemampuan Sistem
Kasus  yang  diuji  sebanyak  20  data  uji dan  basis  kasus  sebanyak  70  basis  kasus.
No  Data Kasus source case (S) Target case (T) K012 Nilai Bobot Data Gejala 1 Sangat Kurus 1 1 1 2 Edema 1 1 1 3 Diare 1 0,5 1 4 Lemah 0 0,3 1 Data Pasien 1 Usia 14 0,7 25
Berdasarkan  5  nilai threshold yang  telah dilakukan saat pengujian sistem, hasil pengujian dapat  dilihat  pada  Tabel  4.
Tabel  4 . Pengujian sistem
Metode Similaritas ( Threshold ) Keputusan Sesuai CBR ≥ 0,95 ≥ 0,90 ≥ 0,85 ≥ 0,80 ≥ 0,75 20% 45%
60%
75% 85% IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan hasil pengujian yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  CBR untuk  diagnosis  penyakit  gizi  buruk  pada balita  dengan  menggunakan  metode indexing  baysian model  dan neareast neighbor untuk  metode  similaritas  pada proses CBR.
2. Hasil pengujian terhadap data uji penyakit gizi  buruk  pada  balita menggunakan  lima nilai threshold ,  semakin  tinggi  nilai thereshold semakin  kecil  tingkat  akurasi sistem.
R EFERENSI
[1] Supariasa, I.D.N., Bakri, B., dan Fajar, I., I.,  2002, Penilaian  Status  Gizi ,  Buku Ajar  Ilmu  Gizi,  Penerbit  Buku Kedokteran EGC, Jakarta.
[2] Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan.,  2013,  Riset  Kesehatan Dasar,  Kementerian  Kesehatan  RI, Jakarta.
[3] Watson,  I.  dan  Marir,  F.,  1994,  Case Based  Reasoning:  A  Review ,  The Knowledge Engeneering Review, Vol. 9, No.4:  pp355-381,Cambridge  University Press,United King.
[4] Wicaksono, B.S., Ramadhony, Ade., dan Sulistiyo,  M.D.,  2014,  Analisis  dan Implementasi  Sistem  Pendiagnosis Penyakit  Tuberculosis  Menggunakan Metode Case Based Reasoning, Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI), ISSN: 1997-5022, Yogyakarta.
[5] Pal,  K.S.,  dan  Shiu,  K.C.S.,  2004, Foundations  of  Soft  Case  Based Reasoning ,  A  John  Wiley  &  Son,  Inc., Publication, New Jersey.
[6] Kusrini dan Luthfi, T.E., 2009, Algoitma Data Mining , Andi Offset, Yogyakarta.
[7] Aamodt,  A.  dan  Plaza,  E.,  1994,  Case Based  Reasoning:  Foundation  Issues Methodological  Variations,  and  System Approaches ,  AI  Communication ,  Vol  7, pp.39-59.
[8] Kolodner,  J.L.,  1993, Case  Based Reasoning ,  San  Mateo,  CA  :  Morgan Kaufmann .
[9] Cabrera,  M,  M.,  dan  Edye,  E.O.,  2010. Integration  of  Rule  Based  Expert Systems and  Case  Based  Reasoning  in an  Acute  Bacterial  Meningitis Clinical Decision  Support  System. International Journal  of    Computer  Science  and Information Security (IJCSIS ), 7, 2. ISSN : 1947-5500.