## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:20-27 e-ISSN: 2686-3154
Sistem Pakar Metode Case Based Reasoning untuk Mengidentifikasi Penyakit Psoriasis
M. Syahputra 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
syahputra0404@gmail.com

## Abstract
Proriasis  is  a  type  of  chronic  disease  of  the  human  skin.problem  of  psoriasis  At  the  end  of  the  day,  theis  becoming  more interesting because the main cause of this disease has not been found, which has only been found while the cause of psoriasis is genetics. Because the cause is not known for sure, this disease is difficult to cure. Although this disease is not contagious and life-threatening to sufferers, it can damage internal organs if not handled properly. This study aims to determine the level of accuracy in identifying psoriasis in humans. There are several types of symptoms that refer to psoriasis. Furthermore, the data  is  processed  manually  with  themethod  Case  Based  Reasoning  and  continued  by  using  a-based  expert  system  software website. The processing stage is to use theprocess, which retrieve is a process of finding the similarities between new cases and existing cases in the knowledge base. The results of the data processing are continued with the calculation of the level of accuracy.  The  result  of  testing  this  method  is  that  there  are  100%  of  the  12  test  data.  Based  on  the  accuracy  of  the identification results of this system, this study is very precise in the level of identifying the level of accuracy of psoriasis in humans.  Expert  testing  system  has  been  able  to  identify  thedisease  psoriasis  specific.  Through  thismethod  Case  Based Reasoning , the level of accuracy that can be obtained is quite accurate and can help skin and genital specialists in improving accuracy in identifyingdiseases Case Based Reasoning in humans.
Keywords : Expert Systems, Psoriasis, Case Based Reasoning, Chronic Disease, Human Skin.

## Abstrak
Proriasis merupakan salah satu dari jenis penyakit kronis pada kulit manusia. Masalah psoriasis pada akhir ini menjadi lebih menarik karena belum ditemukan penyebab utama munculnya penyakit ini, yang ditemukan baru dugaan sementara penyebab penyakit psoriasis yaitu  faktor  genetika.  Karena  penyebabnya  belum  diketahui  pasti  maka  penyakit  ini  sulit  disembuhkan. Walaupun  penyakit  ini  tidak  menular  dan  mengancam  jiwa  penderita,  namun  dapat  merusak  organ  dalam  apabila  tidak ditangani dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat akurasi dalam mengidentifikasi penyakit psoriasis pada  manusia.  Terdapat  beberapa  jenis  gejala  yang  merujuk  kepada  penyakit psoriasis .  Selanjutnya  data  diolah  secara manual dengan metode Case Based Reasoning dan dilanjutkan dengan menggunakan software sistem pakar berbasis website . Tahapan  pengolahannya  adalah  dengan  menggunakan  proses retrieve merupakan  proses  pencarian  kemiripan  kasus  baru dengan kasus yang ada pada basis pengetahuan. Hasil pengolahan data tersebut dilanjutkan perhitungan tingkat akurasinya. Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  adalah  terdapat  100%  dari  12  data  pengujian.  Berdasarkan  akurasi  dari  hasil identifikasi  terhadap  sistem  ini,  maka  penelitian  ini  sangat  tepat  dalam  tingkat  mengidentifikasi  tingkat  akurasi  penyakit psoriasis pada  manusia.  Sistem  Pakar  pengujian  telah  dapat  mengidentifikasi  penyakit psoriasis secara  spesifik.  Melalui metode Case Based Reasoning ini, tingkat akurasi yang di dapat cukup akurat dan dapat membantu dokter spesialis kulit dan kelamin dalam meningkatkan akurasi untuk mengidentifikasi penyakit Case Based Reasoning pada manusia.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Psoriasis , Case Based Reasoning, Penyakit Kronis, Kulit Manusia.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Psoriasis adalah  nama  yang  diberikan  oleh  seorang dermatologi  asal  Vienna,  Ferdinan  von  Hebra  pada tahun  1841.  Kata psoriasis berasal  dari  bahasa  Yunani yaitu  “ psora ”  yang  berari  “gatal”,  meskipun  sebagian besar  pasien  tidak  mengeluhkan  rasa  gatal.  Pada  masa lalu, psoriasis dikenal  sebagai  bentuk  dari  penyakit kusta.  Namun  pada  tahun  1841  akhirnya  penyakit  ini diberi  nama psoriasis yang  dianggap  sebagai  penyakit radang  kulit  kronik  yang  melibatkan  faktor  genetik dalam  patogenesisnya. Proriasis merupakan  salah  satu dari jenis penyakit kronis pada kulit  manusia. Masalah psoriasis  pada  akhir  ini  menjadi  lebih  menarik  karena belum ditemukan penyebab utama munculnya penyakit ini,  yang  ditemukan  baru  dugaan  sementara  penyebab penyakit psoriasis yaitu  faktor  genetika.  Karena penyebabnya  belum  diketahui  pasti  maka  penyakit  ini
sulit  disembuhkan.  Walaupun  penyakit  ini  tidak menular  dan  mengancam  jiwa  penderita,  namun  dapat merusak  organ  dalam  apabila  tidak  ditangani  dengan baik [ 1 ].
Sistem pakar  merupakan salah satu program komputer yang  dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  pakar.  Sistem pakar  adalah  sistem  perangkat  komputer  yang menggunakan  ilmu,  fakta  dan  teknik  berfikir  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  diselesaikan  oleh seorang pakar dalam bidang yang bersangkutan [ 2 ].
Sistem  Pakar  merupakan  sistem  yang  mencoba  untuk mengadopsi  pengetahuan  manusia  kedalam  komputer, sehingga  komputer  bisa  membantu  menyelesaikan masalah  yang  biasa  diselesaikan  oleh  para  Pakar.
Adapun  beberapa  manfaat  dari  Sistem  Pakar  yaitu, dapat meningkatkan produktivitas  karena Sistem Pakar dapat  bekerja  lebih  cepat  daripada  manusia,  dapat membuat seorang  yang awam bekerja seperti layaknya seorang  Pakar.  Metode  dalam  penerapan  Sistem  Pakar ini menggunakan Case Based Reasoning [ 3 ].
Metode Case  Based  Reasoning adalah  sebuah metodologi yang menggunakan pengalaman lama untuk dapat  mengerti  dan  menyelesaikan  masalah  baru  [ 4 ]. Ada  beberapa  kelebihan  Case  Based  Reasoning diantaranya, Case Based Reasoning lebih efisien karena menggunakan pengetahuan lama dan mampu mengadaptasi  pengetahuan  baru,  tidak  seperti  sistem pakar yang selalu membangkitkan rules atau aturanaturan  setiap  akan  menyelesaikan  suatu  masalah [ 5 ].
Beberapa  penelitian  menggunakan  metode Case  Based Reasoning adalah  Penelitian  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit sistem kardiovaskuler pada lansia [ 6 ]. Metode Case  Based  Reasoning dapat  digunakan  dalam  sistem pakar mendiagnosa penyakit sistem kardiovaskuler dan dapat  memberikan  perhitungan  penyelesaian  seberapa pasti  mengalami  penyakit  sistem  kardiovaskuler. Dengan  menerapkan  metode  case  based  reasoning dalam  mendiagnosa  penyakit  sistem  kardiovaskuler pada  lansia  dapat  menghasilkan  perhitungan  nilai kepastian yang akurat [ 7 ].
Pada penelitian sebelumnya sistem pakar menggunakan metode Case  Based  Reasoning dalam  mendiagnosa penyakit  menular  pada  bayi  terdapat  adanya  inovasi sistem  pakar  dalam    mendiagnoasa  penyakit  anak dengan  menggunakan  Cased  Based  Reasoning.  Untuk hasil  dari  model  CBR  terdapat  Nilai  Kasus  Tertinggi, Berak  cair  atau  lembek,  Tidak  bisa  minum  atau  malas minum, Diare 14 hari atau lebih, Tinja berwarna hitam, Ada darah dalam tinja,0.863636364 yang teridentifikasi batuk [ 8 ].
Penelitian  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  zika  dengan menerapkan  metode Case  Base  Reasoning, dimana metode  ini  dapat  digunakan  hanya  sebagai  mencari nilai  kemiripan  untuk  mencari  nilai  kepastian  bahwa pasien  tersebut  terdiagnosa  atau  tidak  maka  digunakan metode Certainly Factor [ 9 ]. Penggunaan metode Case Based  Reasoning dan Certainly  Factor maka perhitungan  nilai  CF  mendiagnosa  penyakit  zika memiliki  persentase  tingkat  keyakinan  97%,  pasien tersebut dinyatakan pasti terkena penyakit zika [ 10 ].
Metode  CBR  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  menggunakan pengalaman  sebelumnya  guna  menyelesaikan  suatu masalah  baru  dengan  tetap  memperhatikan  aspek kesamaan  antara  satu  dengan  beberapa  penyelesaian dari  permasalahan-permasalahan  sebelumnya  serta dibangunnya sebuah sistem basisdata untuk menyimpan revisi terhadap suatu solusi permasalahan baru [ 11 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  dipakai  di  dalam  penelitian  ini adabeberapa    proses    dan    kerangka  dari      penelitian ini   bisa   dilihat   pada   Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  penelitian  pada  Gambar  1 dijelaskan pada sub bagian berikut.
2.1. Mendeskripsikan Ruang Lingkup Permasalahan
Ruang  lingkup  masalah  yang  akan  diteliti  harus ditentukan  terlebih  dahulu,  agar  mampu  menjelaskan dan menentukan ruang lingkup yang akan diteliti.

## 2.2. Menganalisa Masalah
Menganalisa  permasalahan  merupakan  alur  berikutnya agar  penelitian  yang  akan  dilakukan  dapat  memahami masalah  yang  telah  ditentukan  batasan  masalahnya. Diharapkan  dengan  masalah  yang  telah  ditentukan dapat menganlisa tersebut dengan baik.

## 2.3. Mempelajari Studi Literatur
Mempelajari  literatur  juga  sangat  penting  dilakukan agar  mempunyai  landasan  baik  secara  teoritis  yang benar dan jelas yang telah dijelaskan oleh para peneliti dan ahli sebelumnya.
2.4. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data dilakukan untuk dapat memperoleh  informasi  data-data  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  rangka  mencapai  tujuan  penelitian. Pada  metode  penelitian  ini  peneliti  menggunakan beberapa  metode  penelitian  dalam  pengumpulan  data, yaitu field Research dan teknik kalkulasi.
2.5. Menganalisa  Data  Menggunakan Metode  Case Based Reasoning
Agar permasalahan penelitian  ini dapat dianalisa  maka digunakan  metode  Case  Based  Reasoning,  dengan harapan  dapat  memberikan  solusi  dan  penangganan terhadap penyakit Psoriasis.
2.6. Merancang Sistem
Merancang sistem merupakan rancangan awal sebelum sistem  itu  digunakan.  Hasil  dari  tahapan  ini  nantinya menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan untuk memproses analisa penelitian secara terkomputerisasi
2.7. Merancang Sistem
Merancang sistem merupakan rancangan awal sebelum sistem  itu  digunakan.  Hasil  dari  tahapan  ini  nantinya menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan untuk memproses analisa penelitian secara terkomputerisasi.
2.8. Mengimplementasikan Sistem
Sistem yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman  PHP  yang  menerapkan  metode  Case Based  Reasoning.  Implementasi  ini  dilakukan  untuk membandingkan  hasil  yang  didapatkan  dengan  analisa secara manual dengan sistem.
2.9. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan didasarkan pada hasil penelitian, mulai  dilakukan  membandingkan  keluaran  output, maka  di  dapatkan  hasil  perhitungan  nantinya  akan diambil  suatu  rekomendasi  secara  tertera  pada  hasil pembahasan diagnosa penyakit Psoriasis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  hasil  dan  pembahasan  terdapat  beberapa  aktifitas yang dilakukan diantaranya sebagai berikut:
3.1. Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data penyakit  berupa  informasi  tentang  jenis,  gejala  dan solusi  pencegahan  terhadap  penyakit psoriasis .  Data penyakit  tersebut  diperoleh  dari  hasil  wawancara dengan dokter spesialis kulit dan kelamin.
Berikut  merupakan  sampel  data  yang  di  peroleh langsung dari pakar  yang digunakan  untuk diproses  ke dalam metode Case Based Reasoning dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pasien Psoriasis Nama Pasien Usia Gejala Diagnosa Pasien 1  22 tahun  - Kulit yang menebal - Kulit kering dan pecah-pecah hingga berdarah - Rasa gatal dan perih terbakar pada area yang terkena
- Area kulit yang berwarna gelap bisa bertambah gelap, berubah warna menjadi abu- abu keunguan atau coklat gelap
Psoriasis Plak Pasien 2  30 tahun  - Kulit tebal berwarna merah di kulit kepala - Kulit kepala terkelupas Psoriasis Arthritis
Pasien 3  42 tahun  - Kemunculan bintik-bintik merah kecil (pustula) yang menyebar merata di permukaan kulit
- Tekstur bintik tidak setebal plak pada psoriasis vulgaris
- Ruam memerah menyerupai tetesan air
- Bentuk psoriasis ini paling sering muncul setelah terjadi infeksi pada kulit, seperti akibat infeksi bakteri streptococcus, atau infeksi virus cacar air
Psoriasis
Guttata
Pasien 4  28 tahun  - Bercak merah yang terlihat halus di kulit - Peradangan pada kulit yang akan memburuk saat bergesekan dan berkeringat
- Munculnya lapisan putih keperakan yang sangat tipis
Psoriasis Inversa
Pasien 5  32 tahun  - Naik-turunnya temperatur tubuh dengan cepat
- Pustula atau bintil-bintil kulit berisi nanah khas psoriasis pustulosa juga bisa muncul pada bagian kulit yang
meradang.
- Peningkatan detak jantung Psoriasis Eritrodermi k
Pasien 6  35 Tahun  - Peningkatan detak jantung - Nyeri sendi (psoriasis arthritis)
- Ukuran plak atau bercak beragam, mulai dari sebesar koin hingga seukuran telapak tangan.
Psoriasis Pustulosa
Penyakit  yang  diteliti  dalam  penelitian  tersebut merupakan  tentang  jenis  penyakit Psoriasis pada kucing bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Jenis-Jenis Penyakit Psoriasis No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Psoriasis Plak 2 P02 Psoriasis Psoriasis Arthritis 3 P03 Psoriasis Guttata 4 P04 Psoriasis Inversa 5 P05 Psoriasis Eritrodermik 6 P06 Psoriasis Pustulosa
Berdasarkan Tabel 2 terdapat 6 jenis penyakit psoriasis dan  diberikan  kode  G01-G18.  Penyakit psoriasis mempunyai  gejala  yang  mengarah  pada  jenis  penyakit yang   dirasakan. Dalam   penelitian  penyakit psoriasis tersebut, ada  18  gejala, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3.  Data Gejala Penyakit Psoriasis
No  Kode Gejala Nama Penyakit 1 G01 Kulit yang menebal 2 G02 Kulit kering dan pecah-pecah hingga berdarah 3 G03 Rasa gatal dan perih terbakar pada area yang terkena 4 G04 Area kulit yang berwarna gelap bisa bertambah gelap, berubah warna menjadi abu-abu keunguan atau coklat gelap.
5 G05 Kulit tebal berwarna merah di kulit kepala 6 G06 Kulit kepala terkelupas 7 G07 Kemunculan bintik-bintik merah kecil (pustula) yang menyebar merata di permukaan kulit 8 G08 Tekstur bintik tidak setebal plak pada Psoriasis vulgaris . 9 G09
Ruam memerah menyerupai tetesan air,
10 G10 Bentuk psoriasis ini paling sering muncul setelah terjadi infeksi pada kulit, seperti akibat infeksi bakteri streptococcus , atau infeksi virus cacar air.
11 G11
Bercak merah yang terlihat halus di kulit.
12 G12 Peradangan pada kulit yang akan memburuk saat bergesekan dan berkeringat
13 G13 Munculnya lapisan putih keperakan yang sangat tipis 14 G14 Naik-turunnya temperatur tubuh dengan cepat 15 G15 Pustula atau bintil-bintil kulit berisi nanah khas Psoriasis pustulosa juga bisa muncul pada bagian kulit yang meradang.
16 G16 Peningkatan detak jantung 17 G17
Nyeri sendi (Psoriasis arthritis)
18 G18 Ukuran plak atau bercak beragam, mulai dari sebesar koin hingga seukuran telapak tangan
Tabel2mendeskripsikan gejalayangdigunakan pada penelitian  ini  sebanyak  18  gejala  dengan  pemberian kodedari G01-G18.
3. 2. Analisa Sistem
Perhitungan Sistem Pakar dengan menggunakan proses Case  Based  Reasoning yaitu  diawali  dari  beberapa fakta mengenaisuatugejala yang disampaikan oleh user sebagai input ke dalam sistem. Berikut algoritma proses dalam  mendiagnosa  penyakit Psoriasis berdasarkan alur metode Case Based Reasoning pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Case Based Reasoning
Berdasarkan flowchart algoritma Case Based Reasoning pada  Gambar  2,  maka  dapat  digambarkan proses  kerja  darisistem  dengan Case  Based  Reasoning sebagai berikut:
3.2.1. Analisa Metode Case Based Reasoning
Tahapan analisa proses dilakukan dengan menggunakan  metode Case  Based  Reasoning terdapat empat  tahapan  proses  didalamnya,  yaitu retrive , reuse , revise dan retain .  Sistem  ini  pada  umumnya berpedoman pada basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem  itu  sendiri.Sebagai  contoh,  berikut  dialog  user dengan sistem pakar serta data gejala penyakit psoriasis pada aplikasi Sistem Pakar dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Fakta Gejala Pasien
Kode Gejala Pertanyaan Jawaban G01 Kulit yang menebal Ya G02 Kulit kering dan pecah-pecah hingga berdarah Ya G03 Rasa  gatal  dan  perih  terbakar  pada  area  yang terkena Ya G04 Area  kulit  yang  berwarna  gelap  bisa bertambah gelap, berubah warna menjadi abu-abu keunguan atau coklat gelap. Tidak G05 Kulit tebal berwarna merah di kulit kepala Tidak G06 Kulit kepala terkelupas Tidak G07 Kemunculan bintik-bintik merah kecil (pustula) yang menyebar merata di permukaan kulit Ya G08 Tekstur bintik tidak setebal plak pada Psoriasis vulgaris Tidak G09 Ruam memerah menyerupai tetesan air Tidak G10 Bentuk  psoriasis  ini  paling  sering  muncul setelah  terjadi  infeksi  pada  kulit,  seperti  akibat infeksi  bakteri streptococcus ,  atau  infeksi  virus
cacar air Ya G11 Bercak merah yang terlihat halus di kulit Ya G12 Peradangan  pada  kulit  yang  akan  memburuk saat bergesekan dan berkeringat Tidak G13 Munculnya lapisan putih keperakan yang sangat tipis Tidak G14 Naik-turunnya temperatur tubuh dengan cepat Tidak G15 Pustula  atau bintil-bintil  kulit berisi nanah khas psoriasis  pustulosa  juga  bisa  muncul  pada bagian kulit yang meradang. Tidak G16 Peningkatan detak jantung Tidak G17 Nyeri sendi (Psoriasis arthritis) Ya G18 Ukuran  plak  atau  bercak  beragam,  mulai  dari sebesar koin hingga seukuran telapak tangan. Tidak
3.2.2 Kasus Baru
Berikut  merupakan  kasus  baru  yang  didapatkan  dari hasil diagnose awal terhadap penyakit psoriasis seperti Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Kasus Baru Fakta Gejala yang dirasakan Bobot G01 Kulit yang menebal 5 G02 Kulit  kering  dan  pecah-pecah  hingga berdarah 5 G03 Rasa  gatal  dan  perih  terbakar  pada  area yang terkena 1 G07 Kemunculan  bintik-bintik  merah  kecil (pustula) yang  menyebar  merata  di permukaan kulit 1 G10 Bentuk  psoriasis  ini  paling  sering muncul setelah terjadi infeksi pada kulit, seperti akibat infeksi bakteri
streptococcus ,  atau  infeksi  virus  cacar air.
1 G11 Bercak merah yang terlihat halus di kulit 1 G17 Nyeri sendi (Psoriasis arthritis) 5
3.2.3 Proses Retrieve
Proses retrieve merupakan  proses  pencarian  kemiripan kasus  baru  dengan  kasus  yang  ada  pada  basis
pengetahuan.  Pencarian  kemiripan  tersebut  dilakukan dengan cara mencocokkan gejala yang di inputkan oleh pengguna  dengan  gejala  yang  ada  pada  basis pengetahuan.  Pada  proses retrieve ini  akan  dilakukan pembobotan  dengan  menggunakan  algoritma  Nearest Neighbour Retrieval.
Similiarity =
1. Perhitungan Kasus Psoriasis Plak
Perhitungan  kasus Psoriasis  Plak dari  sistem  yang diteliti disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Perhitungan Psoriasis Plak
Similiarity ( x,x )   =
= (   ) (   ) (   ) = 0.91 = 91%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  memiliki  tingkat kemiripan dengan kasus lama. sehingga dari perhitungan similarity sebesar 91 %.
2. Perhitungan Kasus Psoriasis Arthritis
Perhitungan  kasus Psoriasis  Arthritis dari  sistem  yang diteliti disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Perhitungan Psoriasis Arthritis
Similiarity ( x,x ) = = 0 = 0%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  memiliki  tingkat kemiripan dengan kasus lama. sehingga dari perhitungan similarity sebesar 0 %.
3. Perhitungan Kasus Psoriasis Guttata
Perhitungan  kasus Psoriasis  Guttata dari  sistem  yang diteliti disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Perhitungan Psoriasis Guttata
Similiarity ( x,x ) =
= (   ) (   )
= 0.25 = 25%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  memiliki  tingkat kemiripan dengan kasus lama. sehingga dari perhitungan similarity sebesar 25 %.
4. Perhitungan Kasus Psoriasis Inversa
Perhitungan  kasus Psoriasis  Inversa dari  sistem  yang diteliti disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Perhitungan Psoriasis Inversa
Similiarity ( x,x ) =
= (   )
= 0.09 = 9%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  memiliki  tingkat kemiripan dengan kasus lama. sehingga dari perhitungan similarity sebesar 9 %.
5. Perhitungan Kasus Psoriasis Eritrodermik
Perhitungan  kasus Psoriasis  Eritrodermik dari  sistem yang diteliti disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Perhitungan Psoriasis Eritrodermik
Similiarity ( x,x ) =
= 0
= 0%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  memiliki  tingkat kemiripan  dengan  kasus  lama.  sehingga  dari perhitungan similarity sebesar 0 %.
6. Perhitungan Kasus Psoriasis Pustulosa
Perhitungan  kasus Psoriasis  Pustulosa dari  sistem yang diteliti disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Perhitungan Psoriasis Pustulosa
Similiarity ( x,x ) =
= (   )
= 0.45 = 45%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  memiliki  tingkat kemiripan dengan kasus lama. sehingga dari perhitungan similarity sebesar 45 %.

## 3.2.4 Proses Reuse
Dari  perhitungan  kasus  diatas,  kasus  yang  memiliki bobot  kemiripan  tertinggi  dengan  kasus  lama  adalah Psoriasis  Plak dengan  nilai  91  %.  Pada  proses reuse , solusi  yang  diberikan  adalah  solusi  dengan  bobot kemiripan  kasus  yang  ada  pada  pengetahuan  dengan kasus baru yang paling tinggi.
3.2.5 Proses Revise
Proses  ini  dilakukan  untuk  memperbaiki  solusi  yang diusulkan  kemudian  mengujinya  pada  kasus  nyata (simulasi)  dan  diperlukan  kembali  untuk  memperbaiki solusi tersebut agar cocok dengan kasus yang baru.
3.2.6 Proses Retain
Proses retain yaitu  (menyimpan)  bagian-bagian  dari pengalaman  tersebut  yang  mungkin  berguna  untuk memecahkan masalah di masa yang akan datang. Proses ini terdiri dari memilih informasi apa dari kasus yang  akan  disimpan,  disimpan  dalam  bentuk  apa,  cara menyusun  kasus  untuk  agar  mudah  untuk  menemukan masalah  yang  mirip,  dan  bagaimana  mengintegrasikan kasus baru pada struktur memori.
3.2.5 Hasil
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan metode Case  Based  Reasoning ,  maka  diperoleh  fakta baru  penyakit  yang  diderita  oleh  kelima  pasien  seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Fakta Baru Penyakit
No Nama Pasien Diagnosa Penyakit Nilai Similarity 1 Pasien 1 Psoriasis Plak 91 % 2 Pasien 2 Psoriasis arthritis 0 % 3 Pasien 3 Psoriasis Guttata 25 % 4 Pasien 4 Psoriasis Inversa 9% 5 Pasien 5 Psoriasis Eritrodermik 45 %
Hasil  dari  Sistem  Pakar  dapat  dilihat  dengan menggunakan software yang telah dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.Berikut  tampilan  sistem  pakar  identifikasi penyakit Psoriasis

## Gambar 9. Tampilan Halaman Utama
Gambar  9  menunjukkan  halaman  utama  untuk menampilkan  semua  menu  yang  bisa  digunakan  oleh user atau calon pasien.

## Gambar 10. Tampilan Menu Konsultasi
Pada  halaman  ini  menampilkan  proses  konsultasi pasien  dengan  Sistem  Pakar,  yaitu  pasien  akan merespon  pertanyaan  dengan  memasukkan  jawaban  ya atau  tidak  berdasarkan  gejala  yang  mungkin  dialami. Setelah  pasien  berkonsultasi  dengan  Sistem  Pakar, maka  akan  ditampilkan  hasil  konsultasi  pasien  seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan Hasil Konsultasi Pasien
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  12  data pasien  dengan  membandingan  dengan  hasil  dari  pakar untuk  melihat  tingkat  akurasi  hasil.  Cara  yang digunakan  dalam  menentukan  tingkat  akurasi  yaitu dengan rumus probalilitas.
Rumus Probabilitas : = ( ) = x 100%
Dimana  P  merupakan  nilai  dari  probabilitas,  E  adalah event,  x  merupakan  jumlah  kejadian  yang  terjadi,  dan N merupakan jumlah seluruh kejadian. Hasil pengujian Sistem Pakar ini terhadap 12 data pasien adalah:
P jumlah (Akurat) =  X/N x 100%
=   12/12 x 100%
= 100%
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  perhitungan  tingkat akurasi  sistem,  maka  diperoleh  tingkat  akurasi  yang sangat  baik  dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan keputusan  pakar  sebesar  100%  dari  12  data  pengujian. Berdasarkan  tingkat  akurasi  dari  hasil  identifikasi terhadap sistem, maka penelitian ini sangat tepat dalam mendiagnosa penyakit psoriasis secara tepat.
4. Kesimpulan
Aplikasi Sistem Pakar yang dibangun dapat mengurangi  keterlambatan  penanganan  medis  yang mengakibatkan resiko kematian pada penderita penyakit psoriasis .Sistem  Pakar  ini  dapat  memberikan wawasan dan pengetahuan terhadap masyarakat tentang gejala-gejala,  faktor  penyebab,  solusi  dan  pencegahan dari penyakit psoriasis .

## Daftar Rujukan
[1] Belachew,  E.  B.,  &  Tamiru,  H.,  K.  (2019).  Chronic  Kidney Disease  Diagnosis  Model  Based  on  Case  Based  Reasoning. International Journal of  Engineering  and  Advanced  Technology (IJEAT), 9 (2). DOI: https://doi.org/10.35940/ijeat.B3624.129219
[2] Fatmawatie,  B.  D.,  &  Baizal,  Z.  K.  A.  (2018).  Tourism Recommender  System  Using  Case  Based  Reasoning  Approach (Case  Study:  Bandung  Raya  Area).  In  Journal  of  Physics: Conference Series, 1192(1), IOP Publishing. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1192/1/012050 .
[3] Hardianto,  R.,  &  Kusuma,  C.  (2019).  Rancang  Bangun  Sistem Pakar  Penentuan  Kepribadian. Jurnal  Sistem  Komputer  dan
Informatika (JSON), 1 (1), 45-51. DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/json.v1i1.1385 .
[4] Lin, K. S. (2020). A  Case-Based Reasoning System For  Interior Design  Using  A  New  Cosine  Similarity  Retrieval  Algorithm. Journal  of  Information  and  Telecommunication,  4 (1),  91-104. DOI: https://doi.org/10.1080/24751839.2019.1700338 .
[5] Minarni.,  Warman,  I.,  &  Yuhendra.  (2018).  Implementasi Case- Based  Reasoning  Sebagai  Metode  Inferensi  pada  Sistem  Pakar Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Jagung. Jurnal  TeknoIf,  6 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.21063%2Fjtif.2018.V6.1.1-7 .
[6] Purbaningtyas, R. (2019). Analisa Denyut Jantung Menggunakan Aplikasi  Mobile  Self  Integrated  BioInformatics  System . Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT), 6 (2), 67-74.
[7] Zaw,  S.  K.,  &  Vasupongayya,  S.  (2019).  A  Case-Based Reasoning  Approach  for  Automatic Adaptation  of  Classifiers  in Mobile  Phishing  Detection. Journal  of  Computer  Networks  and
Communications , 2019. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/7198435 .
[8] Sheng, Y., Zhang, J., Wang, C., Yin, F. F., Wu, Q. J., & Ge, Y. (2019).  Incorporating  Case-Based  Reasoning  For  Radiation
Therapy  Knowledge  Modeling:  A  Pelvic  Case  Study. Technology In  Cancer  Research  &  Treatment. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/1533033819874788 .
[9] Silmina,  E.  P.,  &  Wardoyo,  R.  (2018).  Aplikasi  Case  Based Reasoning  Untuk  Identifikasi  Serangan  Hama  Pada  Tanaman Jeruk. Transmisi, 20 (3), 96-104. DOI:
https://doi.org/10.14710/transmisi.20.3.96-104 .
[10] Triswardani,  G.,  &  Hasibuan,  N.  A.  (2018).  Penerapan  Case Based  Reasoning  (Cbr)  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Otitis  Media  Supuratif  Kronis  (OMSK)  Pada  Orang  Dewasa.
Jurnal Media Informatika Budidarma, 2 (2). DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v2i2.597 .
[11] Wahyudi,  E.,  &  Pradasari,  N.  I.  (2018).  Case  Based  Reasoning untuk  Diagnosis  Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode Minkowski  Distance. INTECOMS:  Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science,  1 (1),  119-123.  DOI: http://dx.doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.170