## Penerapan Case-Based Reasoning untuk Pendeteksian Penyakit Sapi dengan Algoritma Naïve Bayes
Clarissa E. Amos Pah 1 , Derwin Rony Sina 2 , Ahmad Z. Farhan 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur, Indonesia
Email : 1 clarissaelfira@staf.undana.ac.id , 2 derwinsina@staf.undana.ac.id , 3 ahmadfarha000@gmail.com
Abstrak . Sapi adalah hewan ternak paling umum di Indonesia dengan jumlah 18.610.148 ekor pada tahun 2021. Seperti  hewan  ternak  lainnya  sapi  dapat  terserang  berbagai  macam  penyakit.  Berdasarkan  data  dari  Pusat Kesehatan Hewan (Puskeswan) Kayu Putih, Nusa Tenggara Timur (NTT) di tahun 2022 penyakit yang biasanya dialami oleh sapi adalah Avitaminosis, Athritis, Bloat, Malnutrisi, Hipocalsemia, Helminthiasis, Abses, Vulnus, dan  Septicemia  Epizootika.  Penyakit-penyakit  yang  diderita  sapi  ini  menjadi  isu  penting  karena  dapat membahayakan  konsumen  akibat  tertular  penyakit  tersebut,  khusunya  di  Kota  Kupang  yang  menjadi  produsen daging sapi terbanyak di NTT dengan 2.600.718 Kg pada tahun 2022. Adapun masalah lain yang dialami peternak sapi di Kota Kupang adalah kekurangan dokter hewan yang hanya berjumlah 11 orang dan harus menangani sapi dengan jumlah sebanyak 7.840 ekor pada tahun 2022. Oleh karena itu, salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah pengembangan sebuah sistem pakar yang dapat memberikan diagnosis awal berdasarkan gejala yang diinput peternak. Sistem pakar yang dibangun pada penelitian ini adalah sistem berbasis kasus atau Case-Based Reasoning (CBR)  dengan  metode  indexing  Naïve  Bayes  yang  dapat  memudahkan  peternak  mendiagnosis  penyakit  ternak sapinya. CBR merupakan teknik pencarian solusi berdasarkan pengalaman masa lalu untuk menyelesaikan masalah di masa mendatang. Adapun tahapan yang dilakukan pada CBR adalah Retrieve, Reuse, Revise, dan Retain. Hasil pengujian  sistem  Case-Based  Reasoning  menggunakan  8-fold  cross  validation  pada  96  data  didapat  rata-rata similarity  99%  dengan  rata-rata  waktu  0,071  detik.  Sistem  yang  dibangun  berbasis  web  untuk  memudahkan pengaksesan secara dalam jaringan oleh pengguna.
Kata Kunci: Case-Based Reasoning (CBR), Penyakit Sapi, Naïve Bayes, K-Fold Cross Validation
Abstract. Cattle are the most common farm animal in Indonesia with 18,610,148 head in 2021. Like other farm animals, cattle can be affected by various diseases. Based on data from the Animal Health Center (Puskeswan) Kayu  Putih,  East  Nusa  Tenggara  (NTT)  in  2022,  diseases  that  are  usually  experienced  by  cattle  are Avitaminosis,  Athritis,  Bloat,  Malnutrition,  Hypocalsemia,  Helminthiasis,  Abscess,  Vulnus,  and  Septicemia Epizootika. These diseases have become an important issue because they can endanger consumers by infecting them, especially in Kupang City which is the largest beef producer in NTT with 2,600,718 Kg in 2022. Another problem  experienced  by  cattle  farmers  in  Kupang  City  is  the  shortage  of  veterinarians,  with  only  11 veterinarians, who must handle a total of 7,840 cattle in 2022. Therefore, one solution that can be applied is the development of an expert system that can provide an initial diagnosis based on the symptoms inputted by farmers.  The  expert  system  built in  this  research  is  a Case-Based  Reasoning (CBR)  system  with the  Naïve Bayes indexing method that can make it easier for farmers to diagnose their cattle diseases. CBR is a technique for finding solutions based on experience to solve problems in the future. The stages carried out in CBR are Retrieve, Reuse, Revise, and Retain. The results of testing the Case-Based Reasoning system using 8-fold cross validation on 96 data obtained an average similarity of 99% with an average time of 0.071 seconds. The system built is web-based to facilitate access to the network by users.
Keyword: Case-Based Reasoning (CBR), Cattle Disease, Naïve Bayes, K-Fold Cross Validation

## PENDAHULUAN
Menurut  data  Peternakan  Dalam  Angka  2022,  sapi  adalah  hewan  ternak  terbanyak  kedua  di Indonesia setelah unggas dengan jumlah 18.610.148 ekor pada tahun 2021 [1]. Berdasarkan data dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  NTT,  Kota  Kupang  menjadi  produsen  daging  sapi  terbanyak  di  NTT dengan 2.600.718  kg pada tahun 2022. Besarnya angka produksi  ini seiring dengan manfaat  yang akan  didapatkan  dari  sapi  seperti  konsumsi  daging,  pemanfaatan  kulit  sapi,  dan  lainnya.  Namun,
angka produksi ini dapat menurun akibat terpapar berbagai jenis penyakit sapi yang disebabkan oleh berbagai jenis bakteri, virus, parasit, dan cacing.  Masalah penyakit pada ternak sapi menyebabkan penurunan produksi karena dapat membahayakan konsumen akibat tertular penyakit tersebut [2].
Berdasarkan data pada Pusat Kesehatan Hewan (Puskeswan) Kayu Putih, Kota Kupang di tahun 2022,  penyakit  yang  biasanya  diderita  sapi  adalah  Avitaminosis,  Athritis,  Bloat,  Malnutrisi, Hipocalsemia,  Helminthiasis,  Abses,  Vulnus,  dan  Septicemia  Epizootika.  Penyakit  sapi  bukan  hal yang asing bagi para peternak, namun minimnya pengetahuan terhadap penyakit apa yang menyerang hewan ternaknya membuat para peternak tidak dapat langsung menangani penyakit yang dialami oleh hewan ternaknya, sehingga dibutuhkan pakar dalam hal ini dokter hewan untuk mendiagnosis dan menangani  penyakit  sapi.  Namun,  terbatasnya  jumlah  dokter  hewan  menyebabkan  kesulitan berkonsultasi ketika dibutuhkan peternak. Berdasarkan wawancara dengan drh. Maria F. Vivi Jaman, Kota Kupang kekurangan dokter hewan yang dimana hanya berjumlah 11 orang dan harus menangani sapi dengan jumlah sebanyak 7.840 ekor pada tahun 2022.
Untuk  mengatasi  masalah  yang  telah  dipaparkan,  penulis  menawarkan  solusi  untuk membangun sebuah sistem pakar berbasis kasus (CBR) untuk menyelesaikan suatu kasus baru dengan cara mengadaptasi atau mengingat solusi yang terdapat pada kasus sebelumnya yang mirip dengan kasus  baru  tersebut  dan  dapat  menggantikan  pakar  untuk  mempermudah  peternak  dalam mengidentifikasi penyakit sapi dan mendapatkan solusi yang diberikan oleh sistem tersebut [3]. CBR membutuhkan metode indexing untuk mengefisienkan waktu dan memori. pada penelitian ini metode indexing yang  akan  digunakan  adalah  Naïve  Bayes  yang  merupakan  metode  statistik  bayesian sederhana  [4].  Sistem  yang  dibangun  berbasis  web  sehingga  dapat  diakses  langsung  oleh  para peternak.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  adalah pengumpulan data, pengolahan data, perancangan sistem, dan pengujian sistem.
1. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan wawancara dengan drh. Maria F. Vivi Jaman pada Puskeswan Kayu Putih untuk mendapatkan data penyakit sapi yang pernah didiagnosis pada tahun 2020 sampai 2023.
2. Pengolahan data dilakukan dengan penyuntingan untuk menghasilkan data awal penyakit, gejala, dan diagnosis (kedepannya akan disebut Basis Kasus) yang akan digunakan pada sistem CBR. Hasil penyuntingan data memperoleh 96 data diagnosis dengan melibatkan 9 penyakit dan 23 gejala. Sampel data data Penyakit, Gejala, dan Basis Kasus dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3.
Tabel 1. Penyakit Sapi No Kode Penyakit 1 P01 Avitaminosis 2 P02 Athritis 3 P03 Bloat 4 P04 Malnutrisi 5 P05 Hipocalsemia 6 P06 Helminthiasis 7 P07 Abses 8 P08 Vulnus 9 P09 Septicemia Epizootika Tabel 2. Gejala Penyakit Sapi No. Kode Gejala
1. G01 Nafsu Makan Menurun 2. G02 Kelemahan Otot 3. G03 Perut Kembung 4. G04 Susah Buang Air Besar 5. G05 Sulit Berjalan 6. G06 Pembengkakan Pada Sendi Kaki 7. G07 Kurus … … … 23. G23 Demam Tabel 3. Basis Kasus No. Penyakit Gejala 1 Avitaminosis Nafsu makan menurun Kelemahan otot 2 Athritis Kelemahan otot Sulit berjalan Pembengkakan pada sendi kaki 3 Bloat Nafsu makan menurun Perut Kembung Susah buang air besar … … … 96 vulnus luka pada salah satu bagian tubuh

## 2. Perancangan Sistem
Sistem  CBR  yang  dibangun  digunakan  oleh  Peternak  Sapi  sebagai  Pengguna  dan Pakar/Dokter Penyakit Sapi sebagai Admin. Flowchart rancangan sistem terdapat pada
Gambar 1. Flowchart Perancangan Sistem
Gambar 1. Sistem yang dibangun menerapkan tahapan CBR, sistem akan mengambil kasus yang paling mirip ( retrieve ) pada saat kasus baru muncul. Tahap retrieve ini menggunakan
indexing dengan Naïve  Bayes untuk  mendapatkan  beberapa  kasus  yang  paling  mirip. Selanjutnya dilakukan perhitungan similarity untuk melihat pertentase kemiripan kasus baru dengan  kasus-kasus  hasil  klasifikasi  Naïve  Bayes.  Kasus  yang  paling  mirip  tersebut  akan digunakan  kembali  ( reuse )  untuk  mendapatkan  solusi  yang  tepat  bagi  kasus  baru.  Apabila tidak  ada  kasus  yang  mirip  atau  kemiripan  kurang  dari  80%,  maka  kasus  baru  ini  akan dipertimbangkan dan disesuaikan  ( revise ) untuk  dimasukkan ke tabel basis  kasus  sehingga dapat menjadi pengetahuan baru yang dapat digunakan untuk kasus baru selanjutnya ( retain ).
3. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  K- Fold  Cross  Validation dengan  K=8. Masing-masing fold akan menghasilkan persentase similarity antara data uji dan data latih, yang kemudian dirata-ratakan. Semakin tinggi persentase similarity , maka basis kasus semakin akurat dalam memberi diagnosis.

## 3. Case-Based Reasoning (CBR)
CBR  merupakan  metode  pemecahan  masalah  dengan  menggunakan  peran  pengalaman sebelumnya. Pengalaman masa lalu disimpan di tempat yang disebut Basis Kasus. Salah satu aplikasi CBR  untuk  menyelesaikan  masalahnya  adalah  bidang  Kesehatan,  yakni  dengan  mendiagnosis penyakit  yang  diderita  pasien  [5].  Awalnya,  riwayat  kasus  (kumpulan  gejala  dan  diagnosis  yang diberikan  yang  sudah  pernah  terjadi)  yang  sudah  divalidasi  kebenarannya  oleh  Pakar/Dokter  akan dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam Basis Kasus, selanjutnya, riwayat ini akan digunakan untuk menjadi  referensi  diagnosis  pada  kasus  baru  mendatang.  Kasus  baru  yang  sudah  divalidasi,  akan dimenjadi  riwayat  dan  menambah  pengetahuan  pada  basis  kasus.  Semakin  banyak  variasi  kasus, maka  CBR  akan  memberikan  solusi  yang  semakin  akurat.  Menurut  [6],  tahap-tahap  penyelesaian masalah berbasis CBR adalah sebagai berikut:
• Pengambilan kasus-kasus yang sesuai dari sebuah basis kasus/memori ( retrieval ). Basis kasus membutuhkan indexing untuk mengelompokkan kasus-kasus sesuai kesamaan fitur-fiturnya.
• Pemilihan kasus-kasus terbaik sesuai dengan kasus baru yang diinput ( reuse ).
• Pemilihan solusi berdasarkan kasus yang terpilih sebagai penyelesaian ( reuse ).
• Evaluasi  penyelesaian  ( revise ) untuk  menyerap kasus  baru yang sudah disolusikan ke dalam basis kasus dengan validasi oleh pakar.
• Penyimpanan hasil revise atau penambahan kasus baru untuk digunakan pada basis kasus yang akan menjadi pengalaman untuk kasus baru ke depan.

## 4. Naïve Bayes
Metode Naive Bayes berasal dari hukum perkalian yang melibatkan probabilitas kondisional, di  mana  dua  peristiwa  dikatakan  memiliki  hubungan  bersyarat  jika  peristiwa  yang  satu  memiliki syarat  untuk  peristiwa  yang  lain.  Metode  ini  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  riwayat  data  yang  diberikan.  Teorema Bayes mengasumsikan semua nilai atribut (peristiwa) bersifat independen atau saling lepas [7]. Naïve Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara  kondisional  saling  bebas  jika diberikan  nilai  output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai  output,  probabilitas  mengamati  secara bersama  adalah  produk  dari  probabilitas  individu  [8].  Persamaan Naïve  Bayes dapat  dilihat  pada Persamaan (1).
P(C i |X) = P( X | C i)P(C i ) P(X) = P( X | C i) P(C i ) ∑ P( X | C i)P(C i ) n i=1 (1)
Keterangan:
P(C i |X) = Peluang hipotesis C jika terdapat atribut X (probabilitas posterior) P(X|C i ) = Peluang atribut X terhadap terpilihnya hipotesis C P(C i ) = Peluang hipotesis C (probabilitas prior) P(X) = Peluang atribut X yang muncul ( evidence )

## 5.  Similarity
Metode  kemiripan/ similarity merepresentasikan  nilai  kedekatan  didasarkan  pada  seberapa mirip  kasus  baru  dan  kasus  lama.  Beberapa  kasus  baru  dan  kasus  lama  akan  dibandingkan,  nilai kemiripan dalam penelitian ini akan sama dengan 1 jika atributnya sama persis, tetapi 0 jika tidak. Similarity dihitung dengan persamaan (2) [9].
𝑺𝑴 𝒑𝒒 = 𝜶 (𝒄𝒐𝒎𝒎𝒐𝒏) 𝜶 (𝒄𝒐𝒎𝒎𝒐𝒏)+ 𝜷 (𝒅𝒊𝒇𝒇𝒆𝒓𝒆𝒏𝒕) (2)
Keterangan:
𝑆𝑀 = Similarity Measure P = Kasus baru Q = Kasus yang tersimpan di basis kasus
𝛼 (𝑐𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛) = Fungsi jumlah atribut yang sama 𝛽 (𝑑𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡) = Fungsi jumlah atribut yang berbeda

## 6.  K-Fold Cross Validation
Pada metode pengujian ini, data dibagi menjadi beberapa bagian yang disebut folds . Banyaknya folds (K) ditentukan oleh penguji data. Semua data dibagi sama rata ke semua fold sehingga setiap fold memiliki data berjumlah sama atau mendekati sama jika ada sisa bagi. Saat pengujian pada salah satu fold , salah satu fold dipilih sebagai data uji, sedangkan sisa k-1- fold dijadikan data latih [10]. Gambar 2 menunjukkan ilustrasi K- Fold Cross Validation .
Gambar 2. Ilustrasi K- Fold Cross Validation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian penerapan Case–Based Reasoning untuk pendeteksian penyakit sapi diperoleh sebagai berikut:
1.1. Retrive
Untuk mengefisiensikan waktu dan memori dilakukan proses indexing menggunakan algoritma Naïve  Bayes antara  kasus  lama  dan  kasus  baru.  Setelah  mendapat  hasil indexing akan  dilakukan perhitungan similarity menggunakan  persamaan  (2).  Sebagai  contoh,  terdapat  kasus  baru  dengan gejala:
• Nafsu makan menurun
• Perut Kembung
• Susah buang air besar
• Bulu berdiri
Dari contoh kasus diatas akan dihitung menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan persamaan (1) terhadap 96 kasus lama pada Basis Kasus dan menghasilkan indexing pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Indexing Naïve Bayes No Gejala Kelas Kasus 1 Nafsu makan menurun Malnutrisi Perut Kembung
No Gejala Kelas Kasus Susah buang air besar 2 Nafsu makan menurun Malnutrisi Perut Kembung 3 Nafsu makan menurun Malnutrisi Susah buang air besar 4 Perut Kembung
Malnutrisi Susah buang air besar 5 Nafsu makan menurun Malnutrisi
Perut Kembung Susah buang air besar Bulu berdiri
6
Perut Kembung Malnutrisi
Susah buang air besar Bulu berdiri 7 Nafsu makan menurun Malnutrisi
Kurus Bulu berdiri 8 Nafsu makan menurun
Malnutrisi Susah buang air besar Bulu berdiri
Setelah  didapat  hasil indexing ,  selanjutnya  dilakukan  penghitungan similarity menggunakan Persamaan (2) dan mendapatkan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Similarity No Gejala Kelas Kasus Similarity 1 Nafsu makan menurun Malnutrisi 75% Perut Kembung Susah buang air besar 2 Nafsu makan menurun Malnutrisi 50% Perut Kembung 3 Nafsu makan menurun Malnutrisi 50% Susah buang air besar 4 Perut Kembung Malnutrisi 50% Susah buang air besar 5 Nafsu makan menurun
Malnutrisi 100% Perut Kembung Susah buang air besar Bulu berdiri 6 Perut Kembung Malnutrisi 75% Susah buang air besar Bulu berdiri 7 Nafsu makan menurun Malnutrisi 75% Kurus Bulu berdiri 8 Nafsu makan menurun Malnutrisi 75% Susah buang air besar Bulu berdiri
Dari hasil perhitungan similarity , kasus yang diinput memiliki nilai kemiripan tertinggi dengan kasus ke-5 dengan similarity 100%. Pada sistem yang telah dibangun, tampilan penginputan kasus baru  dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  di  mana  pengguna  akan  menginput  gejala-gejala  yang  terjadi sebagai kasus baru.
Gambar 3. Tampilan Formulir Untuk Mendiagnosis Kasus Baru
Gambar 4. Tampilan Hasil Diagnosis Untuk Kasus yang Telah Diinput Beserta Solusi Penanganannya.

## 1.2. Reuse
Setelah  melewati  tahap indexing serta  perhitunggan similarity didapatkan  bahwa  kasus  baru memiliki tingkat similarity tertinggi pada kasus ke-5, maka dari itu solusi yang di berikan merupakan penanganan pada penyakit Malnutrisi. Contoh hasil reuse ditampilkan pada halaman Hasil Diagnosis yang terlihat pada Gambar 4.

## 1.3. Revise
Tahap Revise merupakan tahap menelaah kembali kasus dan solusi yang diberikan oleh sistem. Tahap ini dilakukan oleh Pakar/Dokter yang diset sebagai Admin pada sistem yang telah dibangun. Jika hasil yang diberikan  terhadap kasus  baru memiliki  nilai similarity di bawah  80%, pakar akan melakukan  peninjauan  kembali  agar  kasus  itu  layak  di  masukan  ke  basis  kasus.  Gambar  5 menunjukkan riwayat konsultasi (diagnosis) dan s imilarity -nya. Gambar 6 merupakan tampilan detail konsultasi salah satu kasus yang memiliki nilai similarity di bawah 80% yang akan direvisi, terlihat tombol “Tambah ke Basis Kasus” untuk menambahkan kasus ini ke Basis Kasus. Saat tambah ke basis kasus, pakar akan melakukan revisi, lalu dilanjutkan penyimpanan kasus baru ke Basis Kasus.
Gambar 5. Tampilan Riwayat Konsultasi
Gambar 6. Detail Hasil Diagnosis Salah Satu Riwayat Konsultasi (Kasus)

## 1.4. Retain
Proses retain dilakukan jika kasus baru mendapatkan nilai similarity lebih besar sama dengan 80%,  yang  artinya  solusi  dan  diagnosis  penyakit  telah  dilakukan  dengan  tepat,  maka  hasil  kasus tersebut akan ditambahkan ke basis kasus. Proses retain juga menyimpan kasus yang telah direvisi pakar pada tahap sebelumnya.

## 1.5. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  K -Fold  Cross  Validation dengan  K = 8.  Proses pengujian dilakukan dengan memvalidasi data dengan membagi data tersebut menjadi kelompok data latih dan kelompok data uji, dengan tiap fold terdapat 12 data uji dan 84 data latih. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian 8- Fold Cross Validation Fold Similarity Rata-rata waktu per-fold 1 92% 0,081 detik 2 100% 0,08 detik 3 100% 0,074 detik 4 100% 0,062 detik 5 100% 0,07 detik 6 100% 0,072 detik 7 100% 0,074 detik 8 100% 0,06 detik
Fold Similarity Rata-rata waktu per-fold Rata-rata 99% 0,071 detik
Berdasarkan pengujian di atas, maka dapat dilihat tingkat similarity sistem paling rendah adalah 92% dan paling tinggi 100% dengan rata-rata similarity system mencapai 99%. Dapat dilihat juga waktu  pengujian  sistem  paling  lama  adalah  0,081  detik  dan  waktu  paling  cepat  adalah  0,06  detik dengan rata-rata 0.071 detik waktu pengujian.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian sistem penerapan CBR untuk pendeteksian penyakit sapi dengan algoritma Naïve Bayes , maka dapat disimpulkan bahwa sistem penerapan CBR untuk pendeteksian penyakit sapi dengan algoritma Naïve Bayes mampu malakukan tahap Retrieve, Reuse, Revise, dan Retain pada kasus baru yang ditambahkan guna mendiagnosis penyakit yang dialami sapi sehingga memudahkan  peternak  agar  tidak  harus  menemui  pakar  untuk  mengetahui  penyakit  pada  sapinya. Sistem  ini  telah  diuji  dengan  menggunakan  K- Fold  Cross  Validation pada  96  dataset  dan  dibagi menjadi 84 data latih dan 12 data uji menjadi 8 fold dan memperoleh rata-rata hasil similarity 99% dan waktu pengujian rata-rata 0,071 detik. Sistem ini bermanfaat karena memudahkan peternak untuk dapat mengetahui penyakit sapi mereka lebih awal tanpa harus menemui pakar. Peternak juga dapat melakukan  penanganan  penyakit  yang  diderita  sapinya  berdasarkan  solusi  penanganan  yang diberikan oleh sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] "Peternakan Dalam Angka 2022," Direktorat Statistik Peternakan, Perikanan dan Kehutanan, 2022.
[2] S.  P.  Faransyah,  S.  A.  S.  Mola  and  Y.  Y.  Nabuasa,  "Implementasi  Case  Base  Reasoning Menggunakan Metode Cosine Similarity Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Sapi," J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 47-52, 2018.
[3] S. K. Pal and S. C. K. Shiu, Foundations of Soft Case-Based Reasoning, Canada: John Wiley & Sons, Inc, 2004C.
[4] S. D. Jadhav and H. P.  Channe, "Comparative Study  of K-NN, Naive Bayes and Decision Tree Classification Techniques," International Journal of Science and Research (IJSR), vol. 5, no. 1, pp. 1842-1845, 2013.
[5] S.  Mulyana  and  S.  Hartati,  "Tinjauan  Singkat  Perkembangan  Case-Based  Reasoning,"  in Seminar Nasional Informatika 2009 UPN "Veteran" Yogyakarta, Yogyakarta, 2009.
[6] R. L. Mantaras,  D. Mcsherry, D. Bridge, D. Leake, B. Smyth, S. Craw, B. Faltings,  M. L. Maher,  M.  T.  Cox,  K.  Forbus,  M.  Keane,  A.  Aamodt  and  I.  Watson,  "Retrieval,  Reuse, Revision  And  Retention  In  Case-Based  Reasoning,"  The  Knowledge  Engineering  Review, vol. 20, no. 3, pp. 215-240, 2006.
[7] T. R. Patil and M. S. Sherekar, "Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Classification Algorithm  for  Data  Classification,"  International  Journal  of  Computer  Science  and Applications, vol. 6, no. 2, pp. 256-261, 2013.
[8] M.  Ridwan,  H.  Suyono  and  M.  Sarosa,  "Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,"  Jurnal  EECCIS, vol. 7, no. 1, pp. 59-64, 2013.
[9] A. Tversky, "Features of Similarity," Psychological review, vol. 84, no. 4, pp. 327-352, 1977.
[10]   P.  Refaeilzadeh,  L.  Tang  and  H.  Liu,  "Cross-Validation,"  in  Encyclopedia  of  Database Systems, New York, Springer US, 2009, pp. 532-538.