## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981

## Penerapan Metode Hybrid Case Base Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung
Ayu Handayani, Jeperson Hutahaean * , Akmal Nasution
Prodi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1 ayuhandayani438@gmail.com, 2,* jepersonhutahean@gmail.com, 3 nst.akmal@gmail.com Email Penulis Korespondensi: jepersonhutahean@gmail.com Submitted: 26/07/2022 ; Accepted: 15/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak- Banyak  orang  yang  meninggal  karena  serangan  jantung  mendadak.  Peran  dokter  spesialis  sangat  diperlukan  untuk mengatasi hal tersebut, tetapi peran dokter juga terbentur karena keterbatasan dalam segi jumlah dan jam kerja. Selain itu, pada umumnya  penderita  penyakit  jantung  sering  mengabaikan  serta  kurang  memahami  penyebab  dan  gejala  terjadinya  penyakit jantung. Kebanyakan pasien enggan memeriksakan kesehatan jantungnya karena terkendala biaya pengobatan yang mahal, serta kurangnya  pelayanan  terhadap  pasien.  Dalam  proses  konsultasi  penyakit  jantung,  pasien  harus  datang  ke  rumah  sakit  dan melakukan pemeriksaan secara langsung yang tentu saja harus melalui serangkaian prosedur mulai dari pendaftaran dan seterusnya untuk mendapatkan hasil. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dibutuhkan sebuah aplikasi sistem pakar untuk diagnosa awal penyakit jantung. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit jantung berbasis web.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  Hybrid  Case  Base  yang  merupakan  kombinasi  dari  sistem  Rule  Based Reasoning  (RBR)  dan  Case  Based  Reasoning  (CBR).  Sistem  RBR  maupun  sistem  CBR  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan masing-masing. Analisa dan perancangan sistem yang digunakan adalah UML dan Entity Relationship Diagram. Pada aplikasi sistem pakar ini, pasien akan berkonsultasi dengan  cara menjawab beberapa pertanyaan mengenai gejala penyakit jantung yang ditampilkan oleh sistem dengan cara mencentang gejala-gejala yang dialaminya. Kemudian sistem akan memberikan hasil diagnosa berdasarkan gejala-gejala yang dialami pasien. Hasil dari penelitian ini mampu melakukan diagnosa jenis penyakit jantung yang dialami pasien dan solusi pengobatannya serta berapa persen kemungkinan pasien menderita penyakit tersebut dengan cepat.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Penyakit; Jantung; Hybrid Case Base
Abstract- Many people have died of sudden heart attacks. The role of a specialist doctor is very necessary to overcome this, but the role of the doctor is also bumped due to limitations in terms of numbers and hours worked. In addition, in general, people with heart disease often ignore and do not understand the causes and symptoms of heart disease. Most patients are reluctant to have their heart health checked because they are constrained by expensive medical expenses, as well as a lack of service to patients. In the process of consulting for heart disease, the patient must come to the hospital and do an examination in person which of course must go through a series of procedures starting from registration onwards to get results. To overcome this problem, an expert system application is needed for the early diagnosis of heart disease. The purpose of this study was to build a web-based system of heart disease diagnosis expert applications. This expert system application uses the Hybrid Case Base method which is a combination of the Rule-Based Reasoning (RBR) and Case-Based Reasoning (CBR) systems. The RBR system and the CBR system have their advantages and disadvantages. The analysis and design of the  systems used are UML and Entity Relationship Diagrams. In this expert system application, patients will consult by answering several questions about the symptoms of heart disease displayed by the system by checking the symptoms they experience. Then the system will provide diagnostic results based on the symptoms experienced  by  the  patient.  The  results  of  this  study  can  diagnose  the  type  of  heart  disease  experienced  by  patients  and  thei r treatment solutions and what percentage of the patient is likely to suffer from the disease quickly.
Keywords: Expert System; Diagnosis; Disease; Heart; Hybrid Case Base

## 1. PENDAHULUAN
Banyak orang yang meninggal  karena  serangan  jantung  mendadak. Peran dokter spesialis sangat  diperlukan  untuk mengatasi hal tersebut, tetapi peran dokter juga terbentur karena keterbatasan dalam segi jumlah dan jam kerja dimana dalam  melakukan  konsultasi  penyakit  jumlah  pasien  yang  datang  begitu  banyak  sedangkan  dokter  spesialis  yang menangani hanya satu atau dua orang saja. Selain itu, pada umumnya penderita penyakit jantung sering mengabaikan serta kurang memahami penyebab dan gejala terjadinya penyakit jantung. Kebanyakan pasien enggan memeriksakan kesehatan jantungnya karena terkendala biaya pengobatan yang mahal, serta kurangnya pelayanan terhadap pasien. Dalam proses konsultasi  penyakit jantung, pasien harus datang ke rumah sakit dan melakukan pemeriksaan secara langsung  yang  tentu  saja  harus  melalui  serangkaian  prosedur  mulai  dari  pendaftaran  dan  seterusnya  untuk mendapatkan hasil.  Hambatan-hambatan yang menyebabkan sulitnya melakukan konsultasi  penyakit jantung dapat diatasi dengan adanya kemajuan teknologi, yaitu melalui pembuatan atau pengembangan aplikasi sistem pakar untuk diagnosa awal penyakit jantung pada manusia dimana pengetahuan para pakar dalam hal ini dokter spesialis penyakit jantung dan di adopsi ke teknologi computer.
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  memanfaatkan  pengetahuan  manusia.  Pengetahuan  ini  dimasukkan  ke komputer dan biasanya digunakan untuk memecahkan masalah yang  membutuhkan  keahlian manusia atau kepakaran [1]. Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan   dalam  penyelesayan  sistem  kepakaran  yatu  Backward  Chainning, Forward  Chainning,  Certainly  Factor,  Depth  First  Search,  Dempster  Shafer  dan Hybrid  Case  Base  [2].    Dalam penelitian ini metode yang digunakan dalam penggunaan sistem pakar yaitu metode Hybrid Case Base. Metode Hybrid Case Base  digunakan dalam pengambilan keputusan terbaik dari sejumlah gejala atau alternatif dari penyakit yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
didiagnosa. Adapun cara melakukan diagnosa yaitu menggabungkan (hybrid) dua teknik yaitu case based reasoning dan rule based reasoning[3].
Untuk mendukung penelitian  ini, maka penulis mengambil  acuan  dari  beberapa penelitian  terdahulu yang mencakup penyakit jatung dan siatem pakar menerapkan metode Hybrid Case Base. Penelitian yang dilakauna oleh Fajar  Agung  Nugroho  pada  tahun  2018  tentang  diagnosa  penyakit  jantung  dapat  melakukan  diagnose  gejala  awal penyakit dengan menerapkan metode Forward Chainning [4].  Penelitian yang dilakuan oleh Dona, Hendri Maradona dan  Masdewi  pada  tahun  2018  tentang  diagnosa  penyakit  jantung  mendapatka  tingkat  akurasi  dognosa  kemeripan kegajala  penyakit  dengan  penyakit  yang  di  derita  berdasarkan  metode  CBR  [5].    Penelitian  yang  dilakaukan  oleh Cindy  Pamela  Cornelia  Munaiseche  dkk  pada  tahun  2018  tentang  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  jantung  dapat mengetahua jenis penyakit jantuang  berdasrkan gejala yang di derita menerapkaan forward chaining [6]. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2020 oleh  Muhammad Fauzan menyimpulkan  hasil diagnosa dengan pesentasi  sebesar 72,83% berdasrkan sampel gejala user padan penyakit kandung kemih menerapkan Hybrid Case Base[7].  Penelitian yang  dilakukan  pada  tahun  2020  oleh  Agung  Laksamana  SP  meyimpulkan  hasil  diagnose  penyakit  kolera  sebesar 93.02  %  berdasakan  uji  sampel  user  dengan  menerpkam  metode  Hybrid  Case  Base[8].    Serta    penelitian  yang dilakukan pada tahun 2019  oleh  Rizky Delilah Rambe menyimpulkan  hasil  diagnosa penyakit usus besar dengan presentasi 44% berdasarkan sampel user yang digunkan dengan menerpkan metode Hybrid Case Base [9].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  jantung menggunakan metode Hybrid Case Base berbasis web. Aplikasi sistem pakar ini diharapkan dapat membantu pasien dalam melakukan diagnosa penyakit jantung, mengetahui jenis penyakit jantung dialaminya dan solusi pengobatannya, mengetahui informasi terkait penyakit jantung dan merupakan alat bantu bagi dokter spesialis untuk melakukan diagnosa awal pasien secara cepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan dalam penelitian diagnosa penyakit jantung dengan menggunakan metode Hybrid Case Base dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 tahapan penelitian dimulai dari :
a. Identifikasi  masalah,  tahap  awal  penelitian  yang  merupakan  upaya  untuk  menemukan  masalah  terkait  dengan proses diagnosa penyakit jantung dan mendefinisikan masalah penelitian.
b. Wawancara ( interview ), untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian maka  seorang  peneliti  membutuhkan  pengumpulan  data  untuk  diteliti  secara  lebih  mendalam  melalui  proses wawancara terkait jenis penyakit jantung, gejala dan nilai bobot kepastian secara langsung kepada pakar  dokter spesialis penyakit jantung.
c. Studi  literatur,  proses  selanjutnya  ialah  membaca  literatur  yang  relevan  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya, diantaranya  review  jurnal  dan  buku  tentang  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  jantung  menggunakan metode Hybrid Case Base.
d. Penerapan metode,  sistem pakar untuk  mendiagnosa penyakit jantung menggunakan  metode Hybrid Case Base yang dapat mendefinisikan ukuran kepastian terhadap fakta atau aturan untuk menggambarkan keyakinan seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang memanfaatkan pengetahuan manusia. Pengetahuan ini dimasukkan ke  komputer dan biasanya  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang    membutuhkan   keahlian  manusia  atau  kepakaran  [10][11]. Dengan  menggunakan  sistem  pakar  ini,    bahkan  rata-rata  orang  bisa  memecahkan  masalah-masalah  yang  sangat kompleks  yang  tidak  dapat  diselesaikan  tanpa  bantuan  seorang  pakar.  Tujuan  pengembangan  sistem  pakar  sistem
Identifikasi Masalah Wawancara Studi Literatur Penerapan Metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
pakar betujuan untuk mempermudah seseorang dalam menggunkan  suatu perangkat lunak  yang di adopsi dari seorang pakar tanpa menggantikan  peran seorang pakar dengan baiya relative kecil[12].

## 2.3 Penyakit Jantung
Penyakit jantung adalah suatu kondisi ketika jantung terganggu. Bentuk kelainan itu sendiri bermacam-macam, bisa berupa kelainan pada pembuluh darah jantung, katup jantung atau miokardium. Penyakit jantung juga bisa disebabkan oleh  infeksi  atau  cacat  lahir  [13]  [14].   Penyakit jantung  merupakan  salah  satu  penyaki  yang  sangat  tinggi  reseko kematinya. Dimana angka kematia yang dialami para penderita penyakit jantung sangat meningkat hal ini dikarenakan sangat  minimnya  pengetahuan  tentang    penanganan  awala  seperti  gejala  yang  diderita  serta  kurangnya  fasiltas kesehatan untuk penanganan penyakit jantung di Indonesia yang masih sangat terbatas[15].

## 2.4 Metode Hybrid Case Base
Metode Hybrid Case Base digunakan dalam pengambilan keputusan terbaik dari sejumlah gejala atau alternatif dari penyakit  yang  didiagnosa.  Adapun  cara  melakukan  diagnosa  yaitu  menggabungkan  (hybrid)  dua  teknik  yaitu  case based  reasoning  dan  rule  based  reasoning[3].  Metode  Hybrid  Case  Based  ini  perlu  diterapkan  selain  mendapatkan akurasi lebih dibandingkan metode yang berdiri sendiri. Metode Rule Based Reasoning dan Case Based Reasoning memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing.  Namun  kedua  sistem  tersebut  sangat  mungkin  digabungkan (hybrid) untuk mendapatkan sebuah sistem yang baik  dengan gabungan kelebihan keduanya, serta untuk  menutupi kekurangan  masing-masing[16].  Adapun  tahapan  dalam  penerapan  metode  Hybrid  Case  Base  dalam  sistempakar yaitu[17]: a. Menetukan gejala-gejala pada penyakit
b. Mebuat pertanyaan kepada user terhadap gejala yang dialami
c. Mencari nilai tertinggi dari nilai kepercayaan terhadap gejala penyakit yang dialami dengan pengukuran Similarity Adapun rumus pengukuran Similarity yaitu [18]:
Similarit y (𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 |𝐴 𝑖 |.|𝐵 𝑖 | = ∑ (𝐴 𝑖 ∗𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 .∑ =𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝒏 𝒊=𝟏 (1)
Dimana: Ai = Bobot i pada A Bi = Bobot i pada B N = Jumlah vektor A = Vektor (Kasus Baru) B = Vektor (kasus lama)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisis  masalah  dalam  studi  sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit    jantung  dilakukan  dengan  mempelajari  dan mengumpulkan  data  dan  pengetahuan  yang  diperoleh  dari    seorang  spesialis  atau  pakar.  Dimana  hasil  dari  sistem pakar ini diharapkan terdapat  hasil dan analisis yang jelas dan terstruktur. Sistem ini dirancang untuk menentukan sifat  penyakit  melalui  konsultasi  antara  ahli  dan  peneliti.  Dengan  berkonsultasi  dengan  dokter  spesialis,  kita  akan memahami gejala penyakit jantung dan membuat diagnosa dari gejala yang didapat.  Untuk mendiagnosis penyakit jantung,  seseorang  harus  mengetahui  terlebih  dahulu  gejala-gejala  yang  telah  terjadi,  kemudian  para  ahli  dapat menarik kesimpulan tentang penyakit yang dideritanya.
Tabel 1. Penyakit Pada Jantung No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 KPT01 Jantung Koroner 2 KPT02 Gagal Jantung 3 KPT04 Perikarditis 4 KPT05 Aritmia 5 KPT06 Heart Valve Disease
Tabel  1 merupakan  data  jenis  penyakit  jantung  yang  dijadikan  sampel  penelitian,  meliputi  5  jenis penyakit jantung.  Data  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  input  bagi  sistem  pakar  yang  selanjutnya  akan  disimpan  didalam database.
Tabel 2. Daftar Gejala Penyakit Pada Jantung Kode Gejala Nama Gejala Bobot

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
KG01 Dada terasa penuh 5 KG02 Detak jantung cepat (tachycardia) 5 KG03 Detak jantung lambat (bradycardia) 3 KG04 Denyut nadi yang lemah dan cepat 5 KG05 Nyeri pada dada sebelah kiri 5 KG06 Sesak napas 5 KG07 Demam tinggi dan menggigil 5 KG08 Katub jantung tidak bekerja dengan baik 5 KG09 Bunyi jantung abnormal 3 KG10 Penyempitan pada dada 5 KG11 Pusing 1 KG12 Mual dan muntah 3 KG13 Pingsan 3 KG14 Berat badan menurun 3 KG15 Sulit tidur 5 KG16 Denyut nadi yang lemah dan cepat 5 KG17 Mudah lelah 5
Tabel  2  merupakan  data  gejala  penyakit  jantung,  dari  5  jenis  penyakit  jantung  ada  17  gejala  yang  disertai dengan  nilai  bobot  kepercayaan  yang  diberikan  oleh  pakar.  Data  gejala  penyakit  jantung  tersebut  akan  dijadikan sebagai input bagi sistem pakar yang selanjutnya akan disimpan didalam database
Tabel 3. Terminologi Bobot Kepercayaan Kepercayaan Bobot Sangat Yakin 5 Yakin 3 Sedikit yakin 1
Tabel  3  merupakan  terminologi  bobot  kepercayaan  dalam  melakukan  konsultasi  system  dimana  setiap pengguna diberikan jawaban dengan bobot tersebut.
Tabel 4. Nilai Presentasi  Kepastian Tingkat Presentasi Nilai Kemungkinan 100% Positip Terkena Penyakit 80% - 99% Kemungkinan besar tejadi 51% - 79% Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan / kemungkinan kecil
Tabel  4  merupakan  nilai  presentase  kepastian,  dimana  proses  untuk  melakukan  perhitungan  suatu  interval presentasi kepercayaan dimulai dengan pemecahan  dari sebuah rule.

## 3.2 Penerapan Metode Hybrid Case Base
Sebelum  menerapkan  metode  Hybrid  Case  Base,  terlebih  dahulu  melakukan  pencocokan  gejala  pasien  yang terindikasi penyakit jantung. Adapun bentuk rule sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada jantung dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5. Data Gejala Penyakit Pada Jantung Berdasarkan Rule RULE IF THEN Rule 1 KG01; KG05;KG06; KG08;KG14 KPT01 Rule 2 KG01; KG04;KG05;KG07;KG08;KG09;KG11;KG12;KG15;KG17 KPT02 Rule 3 KG01;KG05; KG06; KG07; KG09; KG10;KG11;KG12;KG15; KG17 KPT03 Rule 4 KG01;KG04;KG06;KG11 KPT04 Rule 5 KG02; KG03;KG04; KG06; KG08; KG09; KG11;KG13;KG14 KPT05
Tabel 5 merupakan rule yang mencocokan antara data gejala dengan penyakit. Adapun bentuk rule diagnosa penyakit penderita jantung berupa pertanyaan berdasarkan gejala-gejala yang diderita. Selanjutnya berdasarkan rule yang sudah tersimpan di dalam knowledge database , maka selanjutnya melakukan pengukuran similarity pada tiap jenis penyakit jantung dengan rumus persamaan 1.
a. Perhitungan untuk penyakit aritmia sesuai rule adalah sebagai berikut:
1. Dada terasa penuh : 5
2. Denyut nadi yang lemah dan cepat : 5
3. Sesak napas : 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
4. Pusing : 1
Similarity= (1*5)+(1*5)+(1*5)+(1*1)
5+5+5+1 Similarity= 5+5+5+1 5+5+5+1 Similarity= 16 16 Similarity=1
Begitu seterusnya untuk pengukuran similarity pada tiap jenis penyakit jantung. Adapun hasil dari pengukuran Similarity pada tiap jenis penyakit terhadap pengujian pada data sampel dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Sampel Data Gejala Sesuai Rule No Kasus Jml Gejala Sama Jml Gejala Kasus Jml Gejala Dipilih Bobot Gejala Sama Bobot Gejala Kasus Hasil Hasil (Dalam Persen) 1 Aritmia 4 4 4 16 16 1 100 % 2 Jantung Koroner 2 5 4 10 23 0,43478 43,4783 % 3 Heart Valve Disease 3 9 4 11 33 0,33333 33,3333 % 4 Gagal jantung 3 10 4 11 42 0,26190 26,1905 % 5 Perikarditis 3 10 4 11 42 0,26190 26,1905 %
Hasil pengujian berdasarkan data gejala yang dialami oleh pasien pada sampel data didapatkan hasil persentasi dalam pengukuran similarity dapat dilihat pada tabel  6 dengan hasil diagnosa penyakit paling besar presentasi  nya adalah penyakit aritmia dengan presentasi sebesar 100% maka kemungkinan pasien mengalami penyakit tersebut.
b. Perhitungan dari pengukuran Similarity pada data sampel gejala secara acak adalah sebagai berikut:
Dari gejala-gejala penyakit pada penderita jantung yang dijawab pasien misalnya dipilih 4 gejala secara acak sebagai berikut :
Tabel 7. Daftar Gejala Yang Dipilih Oleh Pasien Kode  Nama Gejala 1 Dada terasa penuh 2 Detak jantung cepat ( tachycardia ) 3 Detak jantung lambat ( bradycardia ) 4 Sesak napas
Kemudian proses selanjutnya melakukan pengukuran similarity pada tiap jenis penyakit jantung. c. Perhitungan untuk penyakit jantung koroner adalah sebagai berikut:
1. Dada terasa penuh : 5
2. Nyeri pada dada sebelah kiri : 5
3. Sesak napas : 5
4. Katup jantung tidak bekerja dengan baik : 5
5. Berat badan menurun : 3
Kemudian kasus lama akan dicocokkan dengan kasus yang baru. Jika gejala tersebut ada maka akan di berikan nilai 1, jika tidak ada akan di berikan nilai 0. Selanjutnya akan dikalikan dengan bobot yang diberikan oleh pakar.
Similarity= (1*5)+(0*5)+(1*5)+(0*5)+(0*3) 5+ 5+5+ 5+3
Similarity= 5+0+5+0+0 5+ 5+5+ 5+3
Similarity= 10 23 Similarity=0,43478
d. Perhitungan untuk penyakit gagal jantung adalah sebagai berikut:
1. Dada terasa penuh : 5
2. Denyut nadi yang lemah dan cepat : 5
3. Nyeri pada dada sebelah kiri : 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
4. Demam tinggi dan menggigil : 5
5. Katup jantung tidak bekerja dengan baik : 5
6. Bunyi jantung abnormal : 3
7. Pusing : 1
8. Mual dan muntah : 3
9. Sulit tidur : 5
10. Mudah lelah : 5
Similarity= (1*5)+(0*5)+(0*5)+(0*5)+(0*5)+(0*3)+(0*1)+(0*3)+(0*5)+(0*5) 5+5+5+5+5+3+1+3+3+5 Similarity= 5+0+0+0+0+0+0+0+0+0 5+5+5+5+5+3+1+3+5+5
Similarity= 5 42 Similarity=0,11905
e. Perhitungan untuk penyakit perikarditis adalah sebagai berikut:
1. Dada terasa penuh : 5
2. Nyeri pada dada sebelah kiri : 5
3. Sesak napas : 5
4. Demam tinggi dan menggigil : 5
5. Katup jantung tidak bekerja dengan baik : 5
6. Bunyi jantung abnormal : 3
7. Penyempitan pada dada : 5
8. Pusing : 1
9. Mual dan muntah : 3
10. Sulit tidur : 5
11. Mudah lelah : 5
Similarity= (1*5)+(0*5)+(1*5)+(0*5)+(0*3)+(0*5)+(0*1)+(0*3)+(0*5)+(0*5) 5+5+5+5+3+5+1+3+5+5 Similarity= 5+0+5+0+0+0+0+0+0+0 5+5+5+5+3+5+1+3+5+5
Similarity= 10 42
Similarity=0,2381
f. Perhitungan untuk penyakit aritmia adalah sebagai berikut:
1. Dada terasa penuh : 5
2. Denyut nadi yang lemah dan cepat : 5
3. Sesak napas : 5
4. Pusing : 1
Similarity= (1*5)+(0*5)+(1*5)+(0*1) 5+5+5+1 Similarity= 5+0+5+0 5+5+5+1 Similarity= 10 16 Similarity=0,625
g. Perhitungan untuk penyakit heart valve disease adalah sebagai berikut:
1. Detak jantung cepat ( tachycardia )
2. Detak jantung lambat ( bradycardia ) : 3
3. Denyut nadi yang lemah dan cepat : 5
4. Sesak napas : 5
5. Katup jantung tidak bekerja dengan baik : 5
6. Bunyi jantung abnormal : 3
7. Pusing : 1
8. Pingsan (syncope) : 3
9. Berat badan menurun : 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
Similarity= (1*5)+(1*3)+(0*5)+(1*5)+(0*5)+(0*3)+(0*1)+(0*3)+(0*3)
5+3+5+5+5+3+1+3+3
Similarity= 5+3+0+5+0+0+0+0+0 5+3+5+5+5+3+1+3+3
Similarity= 13 33 Similarity=0,3939
Adapun hasil dari pengukuran Similarity pada tiap jenis penyakit terhadap pengujian pada data sampel dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Sampel Data Gejala Secara Acak
No Kasus Jml Gejala Sama Jml Gejala Kasus Jml Gejala Dipilih Bobot Gejala Sama Bobot Gejala Kasus Hasil Hasil (Dalam Persen) 1 Aritmia 2 4 4 10 16 0,625 62,5 % 2 Jantung Koroner 2 5 4 10 23 0,43478 43,4783% 3 Heart Valve Disease 3 9 4 13 33 0,39394 39,3939% 4 Perikarditis 2 10 4 10 42 0,238095 23,8095% 5 Gagal jantung 1 10 4 5 42 0,119048 11,9048%
Hasil pengujian berdasarkan data gejala yang dialami oleh pasien pada sampel data didapatkan hasil persentasi dalam pengukuran similarity dapat dilihat pada tabel  8 dengan hasil diagnosa penyakit paling besar presentasi  nya adalah penyakit aritmia dengan presentasi sebesar 62,5% maka kemungkinan pasien mengalami penyakit tersebut

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan maka dapat diambil kesimpulan yaitu penerapan metode Hybrid Case Base pada sistem  pakar  dapat  digunakan  dalam  menentukan  tingkat  presentasi  kemiripan  gejala  penyakit  yang  di  alami  oleh pasien . Hasil dari penelitian ini mampu melakukan diagnosa jenis penyakit jantung yang dialami pasien dan solusi pengobatannya serta berapa persen kemungkinan pasien menderita penyakit tersebut dengan cepat.

## REFERENCES
[1] D. I. W. Yuanita and D. O. Marleen, “PEMBUATAN SITUS SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA GANGGUAN SISTEM PENCERNAAN PADA MANUSIA,” 2014.
[2] A. P. Purnama and R. Kurniawan, “Kajian Literatur Metode Sistem Pakar pada Penanganan Kesehatan Gigi dan Mulut,” 2019.
[3] A.  Imran,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  EPISTAKSIS  PADA  MANUSIA MENGGUNAKAN METODE HYBRID CASE BASED DAN RULE BASED REASONING,” J. Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 1, pp. 85–92, 2019.
[4] N. FAJAR, AGUNG, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE FORWARD CHAINING,” J. Inform. Univ. PAMULANG , vol. 3, no. 2, pp. 75–79, 2018.
[5] Dona, H. Maradona, and Masdewi, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE CASE BASED REASONING (CBR),” Zo. Junarl Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[6] M.  Cindy,  Pamela  Cornelia,  R.  Vivi,  Peggie,  M.  Hiskia,  Kamang,  and  B.  Nancy,  Silvia,  “Implementasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Pada Manusia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 201–206, 2018.
[7] M. Fauzan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kandungan Kemih Dengan Menerapkan Metode Hybrid Case Base,” J. Inf. DAN Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 3, pp. 264–268, 2020.
[8] A. L. SP, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolera Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” Heal. Contemp. Technol. J. , vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2020.
[9] Rizky Delilah Rambe, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kanker Usus Besar Pada Manusia Dengan Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 6, pp. 606–611, 2019.
[10]  R. Wahyuni, “Jurnal APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT CAMPAK DAN PENCEGAHAN DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB,” J. Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, 2019.
[11]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” KOMPUTIKA J. Sist. Komput. , vol. 9, no. 2, 2020.
[12]  S. Nelly Astuti Hasibuan, Hery Sunandar, Senanti Alas, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT KAKI GAJAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR,” JURASIK (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, 2017.
[13]  N. Lannywati, Ghani; Made, Dewi, Susilawati; Harli, “Faktor Risiko Dominan Penyakit Jantung Koroner di Indonesia,” Bul. Penelit. Kesehat. , vol. 44, no. 3, pp. 153–164, 2016.
[14]  A.  Vicky,  Agnes,  F.  Iskandar,  and  M.  Eri,  “Implementasi  Metode  Penalaran  CBR  dalam  Mengidentifikasi  Gejala  Awal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 537 − 544 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1981
Penyakit Jantung menggunakan Algoritma Sorensen Coeffient,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 306–313, 2021.
[15]  M. Sita and A. Sigit, “Sistem Diagnosa Penyakit Jantung Berbasis Case Based Reasoning (CBR),” in Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat 2021 , 2021, pp. 1–11.
[16]  A.  Romadhony,  S.  Saadhah,  and  M.  A.  Irfandi,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Dan  Mulut Menggunakan Metode Hybrid Case Based dan Rule Based Reasoning,” in Indonesia Symposium On Computing , 2015, pp. 2460–3295.
[17]  E.  D.  Simanjuntak,  H.  Sunandar,  and  R.  K.  Hondro,  “Implementasi  Metode  Hybrid  Case-Based  Reasoning  Untuk Mendiagnosa Pengidap Penyakit Post-Traumatic Stress Disorder(PTSD),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 256–263, 2020.
[18]  P. Tarigan, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Disentri Dengan Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, 2018.