## Bayesian Model untuk Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Nilam berbasis CBR

## Rabiah Adawiyah
Prodi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Sembilanbelas November Kolaka e-mail: adawiyah.heru@gmail. com
Abstract -Nilam  merupakan  tanaman  penghasil  minyak  asiri  yang  dikenal  dengan minyak nilam (patchouli oil) yang  mempunyai nilai ekonomi tinggi dan prospek yang cerah. Tanaman nilam yang digunakan sebagai bahanbaku kosmetik, parfum, antiseptik, sabun, obat, dan  insektisida.  Tanaman  nilam  merupakan  wahana  agrobisnis  bagi  petani  dan  pengusaha dalam  rangka  peningkatan  pendapatan  dan  kesejahteraan  (taraf  hidup)  masyarakat  tani, sekaligus  penyedia  bahanbaku  secara  kontinu  bagi  industri  minyak  nilam.  Dalam pengembangan  dan  peningkatannya  tanaman  nilam  mengalami  beberapa  kendala  seperti serangan hama dan penyakit yang mengakibatkan rendahnya hasil panen pada tanaman nilam khususnya pada daerah Desa Gunung Sari Kecamatan Watubangga Kabupaten Kolaka. Hama dan  penyakit  merupakan  salah  satu  penyebab  rendahnya  produksi  daun  nilam  yang  perlu selalu  diantisipasi  perkembangannya  karena  dapat  menimbulkan  kerugian  bagi  petani, sehingga  perlu diantisipasi  secara  dini. Penanganan  tanaman  nilam  yang  terserang  hama  dan penyakit  seringkali  terhambat  karena  masih  banyak  petani  yang  awam  dalam  merawat tanaman nilam yang tidak tahu bagaimana cara menanganinya. Case Based Reasoning (CBR) merupakan  salah  satu  metode  yang  mampu  melakukan  penalaran  atau  memecahkan permasalahan  berdasarkan  pengalaman  kasus  yang  telah  ada  yang  digunakan  sebagai  solusi masalah  baru.  Sistem  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem  CBR  untuk melakukan  diagnosis  penyakit  Tanaman  Nilam  sehingga  petani  mendapatkan  informasi tentang  cara  penanganan  tanaman  nilam  dengan  benar.  Proses  diagnosis  yaitu  memasukkan kasus  baru  dibandingkan  dengan  kasus  lama  lalu  dihitung  nilai  similaritasnya  menggunakan metode bayesian Model. Akurasi sistem yang dihasilkan dalam penelitian ini sebesar 70 %.
Kata kunci: Case Based Reasoning, Bayesian Model, Tanaman Nilam.
I. P ENDAHULUAN Perkembangan teknologi yang
sangat berkembang  dan  memegang  peranan  penting dalam berbagai hal, salah satunya adalah dalam bidang  pertanian  dan  perkebunan,  namun  pada faktanya  saat  ini  masih  banyak  instansi pemerintahan  dalam  bidang  pertanian  dan perkebunan  yang  belum  memanfaatkan  peran dari  teknologi  informasi  dengan  maksimal untuk  hasil  yang  efisien  dan  efektif  guna  untuk membantu  masyarakat  atau  petani  dalam menyelesaikan  masalah dalam bidang pertanian dan  perkebunan,  sehingga  masih  banyak ditemukan  kekurangan,  salah  satunya  adalah sulitnya  petani  untuk  mendapatkan  informasi tentang  hama  dan  penyakit  yang  menyerang pada  tanaman  mereka  khususnya  pada  tanaman nilam.
Nilam  merupakan  tanaman  penghasil minyak asiri yang dikenal dengan minyak nilam
( patchouli  oil )  yang  mempunyai  nilai  ekonomi tinggi  dan  prospek  yang  cerah.  Tanaman  nilam yang  digunakan  sebagai  bahan  baku  kosmetik, parfum, antiseptik, sabun, obat, dan insektisida. Sebagai  penghasil  minyak  asiri,  nilam  menjadi komoditas  ekspor  yang  mampu  menghasilkan devisa bagi Negara. Tanaman nilam merupakan wahana  agrobisnis  bagi  petani  dan  pengusaha dalam  rangka  peningkatan  pendapatan  dan kesejahteraan  (taraf  hidup)  masyarakat  tani, sekaligus  penyedia  bahan  baku  secara  kontinu bagi industri minyak nilam [1].
Dalam pengembangan dan peningkatannya tanaman  nilam  mengalami  beberapa  kendala seperti  serangan  hama  dan  penyakit  yang mengakibatkan  rendahnya  hasil  panen  pada tanaman  nilam  khususnya  pada  daerah  Desa
Gunung Sari Kecamatan Watubangga Kabupaten  Kolaka.  Didesa  ini  tanaman  nilam dijadikan  sebagai  mata  pencarian  utama  untuk
memenuhi  kebutuhan  ekonomi  karena  harga minyak nilam yang mahal, sementara itu banyak petani  tanaman  nilam  yang  mengeluh  karena hama dan penyakit pada tanaman mereka. Hama dan  penyakit  merupakan  salah  satu  penyebab rendahnya  produksi  daun  nilam  yang  perlu selalu  diantisipasi  perkembangannya  karena dapat  menimbulkan  kerugian  bagi  petani, sehingga  perlu  diantisipasi  secara  dini  [1]. Penanganan  tanaman  nilam  yang  terserang hama  dan  penyakit  seringkali  terhambat  karena masih banyak petani yang awam dalam merawat tanaman  nilam  yang  tidak  tahu  bagaimana  cara menanganinya.  Banyak  petani  yang  telah bertanya  tetangga  ataupun  sesama  penanam tanaman nilam namun pertanyaan tersebut tidak terjawab,  sedangkan  untuk  bertanya  dengan pakarnya  langsung  sulit  karena  jarak  rumah yang jauh. Hal tersebut memerlukan waktu yang relatif  lebih  lama  bila  dibandingkan  dengan menggunakan  sebuah  sistem  yang  dapat berpikir  seperti  manusia  (pakar)  ke  dalam komputer  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar.
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang menggunakan  fakta,  pengetahuan,  dan  teknik penalaran  dalam  memecahkan  masalah  yang biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang pakar  dalam  bidang  tertentu  [2].  Dalam  hal  ini sistem  pakar  diterapkan  untuk  mengidentifikasi dan  memberikan  solusi  terhadap  hama  dan penyakit  pada  tanaman  nilam.  Sistem  pakar  ini menghasilkan  keluaran  berupa  kemungkinan hama  dan  penyakit  berdasarkan  gejala  yang terlihat pada tanaman nilam.
Sistem  pakar  yang  digunakan  dalam merancang  sistem  tersebut  yaitu  sistem  pakar yang  berbasis  kasus  biasa  disebut  dengan Case Based  Reasoning  (CBR). Pada  umumnya penyelesaian  masalah  yang  dihadapi  dapat dilakukan dengan melihat pengalaman- pengalaman  yang  telah  dimiliki,  ataupun berdasarkan  pengalaman  dari  orang  lain.  Hal inilah yang menjadi dasar sehingga menghasilkan  suatu  metode  baru  yang  dikenal dengan  penalaran  berbasis  kasus  ( case  based reasoning ). Representasi pengetahuan ( knowledge  representasi )  dari  sebuah  basis kasus  reasoning  adalah  berupa  kumpulan  kasus ( case  base )  yang  telah  terjadi  sebelumnya. Dalam  penyelesaian  suatu  permasalahan  CBR menggunakan  solusi  dari  kasus  terdahulu  yang mirip  dengan  kasus  saat  ini.  Proses  mencari kedekatan  antara  masalah  baru  dengan  kasus
lama  dapat  menggunakan  berbagai  macam metode,  dimana  metode  ini  mempengaruhi keberhasilan dari kerja CBR dalam menentukan kasus  lama  yang  paling  mirip  dengan  masalah baru  ( target  case ).  Salah  satu  metode  yang digunakan dalam penelitian ini untuk menghitung kemiripan ( similarity ) adalah bayesian model.
Penelitian  yang  menggunakan  CBR  untuk diagnosis  penyakit  sesuai  dengan  jurnal  [3] untuk  mengembangkan  basis  pengetahuan dalam sistem diagnosis penyakit. [4]
Penyusunan indeks pada basis kasus didasarkan pada  kelas  dan  subkelas  penyakit  THT  dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  model backpropagation,
sedangkan pengukuran similarity menggunakan metode Nearest neighbor dengan cosine coefficient , [5]
pengembangan  sistem  cerdas  menggunakan penalaran berbasis kasus (CBR) untuk mendiagnosis  penyakit  akibat  virus  eksantema. Dalam  penelitian  ini  jenis-jenis  penyakit  yang dihasilkan  oleh  virus  eksantema  diantaranya: cacar  air,  campak,  valiora.  Teknik retrieval yang digunakan adalah probabilitas bayes. Case Based Reasoning Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman  Nilam  menggunakan  metode  Nearest Neighbor[6].  Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan  yaitu  bayesian  model  sehingga metode yang digunakan berbeda dari peneliti 6. Case  Based  Reasoning  for  Diagnosis  of Diseases caused by Dengue Virus [7]. Jurnal ini menggunakan  metode  bayesian  untuk  teknik indexing  dan  Nearest  Neighbor  untuk  proses similarity .  Dengan  menggunakan  metode  CBR yang  memiliki  keunggulan  salah  satunya  yaitu mengurangi akuisisi pengetahuan dengan menghilangkan  kebutuhan  untuk  ekstrak  model atau  kumpulan  dari  aturan-aturan,  seperti  yang diperlukan  dalam  model/sistem  yang  berbasis aturan.  Akuisisi  pengetahuan  pada  CBR terdapat  pada  kumpulan  pengalaman/kasus- kasus sebelumnya dengan menggunakan similarity bayesian  model  diharapkan  dapat melakukan  diagnosis  penyakit  tanaman  nilam lebih cepat dan lebih baik.

## II. METODE PENELITIAN 2.1 Deskripsi Sistem
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  model penalaran  yang  menggabungkan  pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran. Perkerjaan  tersebut  dilakukan  dengan  berbagai macam  situasi  yang  sudah  disimpan  didalam system  yang  disebut  sebagai  kasus  dapat direpresentasikan  sebagai  suatu  siklus  proses yang dibagi menjadi empat sub proses[8]:
1. Retrieve  merupakan  proses  menemukan kasus  baru  yang  mirip  dengan  kasus  lama yang  tersimpan  dicase  base  kemudian digunakan  kembali  untuk  mendapatkan solusi  dari  kasus  yang  baru.  Terdapat beberapa metode dalam retrieval pada CBR, diantaranya  algoritme  pohon  keputusan  dan algoritme nearest neighbor.
2. Reuse  menggunakan  kembali  kasus-kasus yang  ada  dan  dicoba  untuk  menyelesaikan suatu  masalah  sekarang.  Karena  sangat jarang  ada  kasus  baru  yang  sama  persis dengan  kasus  sebelumnya,  maka  solusi  dari kasus  sebelumnya  perlu  diubah  agar  sesuai dengan kasus yang baru.
3. Revise merubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan  jika  perlu.  Terdapat    dua  tugas utama dari tahapan ini yaitu :
a. Evaluasi Solusi dapat dilakukan dengan  mendapatkan  tanggapan  dari pakar.
b. Memperbaiki  Kesalahan  (adaptasi), proses  untuk  memperbaiki  kesalahan Proses  ini  sebut  dengan  adaptasi. Beberapa metode adaptasi adalah:
a. Substitusion.
b. Transformation.
c. Reinstantiation
merupakan proses  mengkopi  dan  menggunakan solusi dari kasus lama untuk dijadikan solusi pada kasus baru.
4. Retain  proses  penyimpanan  dan  validasi solusi dari kasus baru kedalam case based.
Gambar 1 . S IKLUS M ETODE C ASE -B ASED R EASONING (A AMODT & P LAZA , 1994)
Sistem CBR untuk diagnosis hama dan penyakit  tanaman  nilam  dengan  melakukan  2 proses  yaitu  proses  pertama  memasukkan  data kedalam basis  kasus  yang diperoleh dari  kantor Dinas  Pertanian  Kab.Kolaka.  adapun  nama hama dan penyakit yaitu Hama Ulat Penggulung Daun ( Pachyzaneba stutalis ) kode P1, Belalang (Orthoptera) Kode  P2,  Ulat  Pemakan  Daun ( Grylidae)  Kode  P3 ,  Kutu  dompalan  putih ( pseudococcus sp.) kode P4, Layu Bakteri Kode P5,  Buldok (Heprosep)  Kode  P6 ,  Akar  putih Kode  P7.  Kemudian  proses  kedua  yaitu melakukan  proses  pengujian  data  dengan memasukkan  data  kasus  baru , digunakan metode  bayesian  model  untuk  menemukan kasus  termirip  sehingga  diperoleh  jenis  hama dan penyakit serta solusinya berupa penanganan.  Proses retrieval digunakan  untuk menemukan  hasil  diagnosis  dan  solusi  pada target case dilakukan dengan memasukkan data gejala  untuk  dihitung  nilai  similaritasnya dengan kasus tersimpan dalam basis kasus. Pada penelitian  ini  tahapan  retrieval  menggunakan bayesian model.

## 2.2 Bayesian Model
Dalam  penelitian  ini  metode  bayes diperlukan  untuk  proses similarity .  Metode bayes  menyediakan  bentuk  formal  untuk melakukan  suatu  penalaran.  Parameter  tingkat derajat  kepercayaan  diwujudkan  dalam  bentuk numeris berdasarkan pengetahuan yang diberikan [9]. Bayes dinyatakan sebagai sebuah hipotesa yang disebut dengan HMAP (Hypothesis  Maximum  Appropri  Probability). Sesuai persamaan berikut :
Ket:  Ci=  Rekomendasi  hasil,  X=  Parameter input,  P()  =  nilai  Probabilitas.  Jika  C  adalah rekomendasi hasil dan X adalah parameter input maka solusi untuk X terpenuhi adalah:
P(X|Cj) P(Cj) = max (P(X|Ci)*P(Ci))

## 2.3 Representasi Kasus
Kasus  direpresentasikan  dalam  bentuk frame berupa kumpulan fitur-fitur yang menjadi ciri  kasus  tersebut  dan  solusi  untuk  menangani kasus  tersebut.  Fitur-fitur  tersebut  bisa  didapat dari  akuisisi  pengetahuan  seperti  melakukan wawancara  dengan  pakar,  mengambil  referensi dari  buku-buku  yang  terkait  masalah  penelitian serta teknik pengumpulan data lainnya. Kumpulan  kasus  yang  telah  diperoleh  dari Petani  serta  dari  pakar  pada  kantor  Dinas pertanian  Kab.Kolaka.  Pada  representasi  kasus dalam  bentuk  frame  sesuai  dengan  Tabel  1 terdapat  data-data  gejala  yang  dialami  oleh tanaman nilam yang diketahui oleh petani, serta rekomendasi  berupa  jenis  hama  dan  penyakit yang  dialami  oleh  tanaman  nilam  dan  solusi bagaimana  cara  mengatasi  jenis  hama  dan penyakit yang dihasilkan oleh sistem.
Tabel 1 Representasi basis kasus dalam bentuk frame
2.4 Proses Retrieval untuk Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Nilam
Pada  proses retrieval user  bertindak sebagai  pemakai  memasukkan  data target  case atau  masalah  baru  dalam  penelitian  ini  data  – data  yang  menjadi  target  case  yaitu  data  gejala yang  dialami  oleh  tanaman  nilam.  User  adalah petani yang mengetahui gejala yang telah tejadi pada  tanaman  nilam.  Kemudian  dilakukan proses similarity menggunakan  bayesian  model untuk menemukan kasus termirip dengan solusi berupa cara penanganannya sesuai pada Gambar 2.
start
Hitung nilai probabilitas masing-masing jenis hama dan penyakit pada basis kasus  atau P(Ci) Hitung nilai probabilitas masing-masing fitur P(Xi|Ci) Pada masalah baru Kalikan nilai dari masing -masing fitur P(Ci|X) sesuai persamaan 3.2 Kalikan hasil dari masing -masing fitur P(Xi|Ci) dengan P(Ci) Input target case (gejala) selesai Menampilkan hasil diagnosis jenis hama dan penyakit Tentukan Nilai maksimal dari hasil perhitungan Gambar 2 . F LOWCHART CBR UNTUK
DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT T ANAMAN N ILAM Berikut ini contoh perhitungan bayesian  model  dengan  mengambil  contoh kasus  pada    basis  kasus  sesuai  pada  tabel  2. Pada  tabel  2  menunjukkan  basis  kasus  yang terdiri dari 20 kasus dan mempunyai gejala dari masing  –  masing  kasus  berbeda  –  beda  sesuai dengan  data  sebenarnya  dan  dilengkapi  dengan jenis  hama  dan  penyakitnya.  Basis  kasus  inilah yang  menjadi  dasar  proses similarity atau pencocokan  kasus  antara  kasus  lama  dengan kasus  baru  sehingga  pada  kasus  baru  dapat ditemukan solusi dari kasus termirip. Pada basis kasus  terdapat    penyakit  P1=2  kasus,  penyakit P2 mempunyai 3 kasus, Penyakit P3 = 2 Kasus, Penyakit P4 = 2 Kasus, Penyakit P5 = 3 Kasus, Penyakit P6 = 6 kasus sedangkan P7 = 2 Kasus.
Tabel 2 . B ASIS K ASUS
Berikut  contoh  proses  perhitungan similaritas menggunakan bayesian model. Adapun  kasus  baru  ( target  case )  dengan  data  : G12, G13, G14, G15 dan G16. Pada Tabel basis kasus  kasus  diperoleh  peluang  kasus  termirip terletak pada 2 penyakit yaitu P5 (Layu Bakteri) dan  P6  (Buldok).  Pada  penyakit  P5  dan  P6 terdapat  semua  peluang  gejala  dari  kasus  baru. Sedangkan  untuk  penyakit  yang  lain  tidak dihitung karena tidak ada gejala yang terpenuhi. Dari  ke  2  penyakit  tersebut  ada  yang  memiliki gejala yang sama (S) / terpenuhi dan ada gejala yang berbeda (B) / tidak terpenuhi. Berikut tabel perbandingannya :
T ABEL 3 . T ABEL CONTOH P ERHITUNGAN BAYES
Berdasarkan  tabel  3  maka  dapat  dihitung nilai similarity setiap penyakit dengan menggunakan bayesian model sebagai berikut : 1. Hitung nilai probabilitas setiap
penyakit.
P(P5) = 0.5 P(P6) = 0.5 2. Hitung  nilai  probabilitas  Gejala  yang sama (S) setiap Penyakit. P(S|P5) = 4/5 = 0.8 P(S|P6) = 2/8 = 0.25 3. Hitung  nilai  probabilitas  gejala  yang sama (S) pada semua Penyakit. P(S) = (0.5* 0.8) + (0.5* 0.25) = 0.4 + 0.125 = 0. 525 4. Hitung  nilai  Probabilitas  gejala  yang sama    (S)  di  setiap  penyakit  terhadap semua penyakit ( P(S)).
P(P5|S) = (P(S|P1)*P(P1) ) / P(S)
= (0.8*0.5) / 0.525 = 0.76 P(P6|S) = (P(S|P2)*P(P2) ) / P(S) = (0.25*0.5) / 0.525 = 0.23
Kesimpulannya  adalah  kasus  termirip terletak  pada  Penyakit  P5  yaitu Layu  Bakteri dengan  tingkat  kemiripan  terbesar  yaitu  0.76 atau  setara dengan 76 %  sesuai dengan  tabel 4. Hasil pengujian.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Sistem
Data  uji  kasus  adalah  sebanyak  10 kasus  dan  data  basis  kasus  sebanyak  20  sesuai pada  tabel  2.  Pengujian  dilakukan  dengan memasukkan  data  uji  satu  persatu  dan  hasil diagnosis  sistem  dari  data  uji  dikatakan  benar jika  memiliki  hasil  yang  mirip  atau  sama dengan hasil diagnosis dari pakar.
Pengujian dilakukan menggunakan
Bayesian  model sebagai proses similarity untuk memperoleh  kasus  yang  termirip.  Proses pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  tingkat kebenaran  sistem  dalam  mendiagnosis  hama dan penyakit tanaman nilam.
Tabel 4 H ASIL P ENGUJIAN S ISTEM
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengujian menunjukkan bahwa terdapat 7 kasus yang  terdiagnosis  benar  dan  terdapat  3  data  uji yang  diagnosisnya  salah  dan  berada  dibawah nilai treshold yaitu 0.5 yang artinya bahwa hasil diagnosis  oleh  sistem  berbeda  dengan  data  riil (diagnosis  dari  pakar)  yang  terletak  pada  data uji ke 1 dengan nilai similarity 0.46, data uji ke 4  dengan  nilai similarity 0.43  dan  data  uji  ke  5 dengan nilai similarity 0.40.

## 3.2 Evaluasi Sistem
Evaluasi hasil pengujian sistem dilakukan  dengan  menghitung  nilai  akurasi sistem.  Evaluasi  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  hasil  sistem  yang  telah  dibangun  layak untuk diterapkan dengan melihat hasil akurasinya.
Hasil  pengujian  sistem  dilakukan dengan  menghitung  nilai akurasi sistem dengan nilai  yang  diperoleh  yaitu  =  70  %  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  sistem  CBR  yang dibangun dapat mendiagnosis penyakit tanaman nilam dengan baik dan benar.

## 3.3 Tampilan Interface

## GAMBAR 3. T AMPILAN I NTERFACE P ROGRAM
CBR UNTUK DIAGNOSIS HAMA DAN P ENYAKIT TANAMAN NILAM MENGGUNAKAN BAYESIAN MODEL
Pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  form diagnosa  merupakan  form  untuk  menampilkan data hasil diagnosisnya serta solusi penanganannya.  Form  ini  awalnya  diinputkan kode  kasus  baru  dan  data  gejala  maka  sistem akan menampilkan sebuah nilai similarity , hasil diagnosis sistem serta  solusi  penangannya  yang akan  memberikan  masukan  dan  informasi kepada petani tentang jenis Hama dan Penyakit apa  yang  menyerang  tanaman  nilam  serta bagaimana cara penanganannya.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Sesuai dengan contoh kasus yang telah dilakukan  terhadap  2  data  kasus  pada  basis kasus,  menunjukkan  bahwa  system  CBR  yang dibangun menggunakan bayesian model mampu menghasilkan  diagnosis  hama  dan  penyakit tanaman  nilam  tersebut  nilai similarity terbesar terdapat  pada  Penyakit  P2  dengan  nilai  0.45. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  diperoleh sesuai pada tabel 4 maka dapat dikatakan bahwa sistem CBR yang dibangun dapat mendiagnosis hama  dan  penyakit  tanaman  nilam  dengan  baik dan  benar  dengan  hasil  akurasi  sistem  yang diperoleh yaitu 70 %.
4.2 Saran Adapun saran pada penelitian selanjutnya  dapat  ditambah  teknik Indexing pada proses retrievalnya untuk lebih mempercepat proses retrievalnya. Pada penelitian  selanjutnya,  sistem  dapat  dibangun dalam  bentuk  website  atau  aplikasi  mobile sehingga pengguna dapat lebih leluasa mengakses  sistem  kapan  saja  dan  dimana  saja. Metode retrieval menggunakan rumus similarity yang  berbeda  dapat  digunakan  pada  penelitian selanjutnya  agar  dapat  menambah  pengetahuan bagi peneliti lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Supriadi, Nilam (Pogostemon Cablin Benth) . Bogor: Argo Inovasi, 2011.
[2] Hartati dan iswanti, Sistem Pakar dan Pengembangannya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
[3] kusrini dan hartati, “Penggunaan Penalaran Berbasis Pengetahuan dalam Sistem Diagnosis
Penyakit,” pp. 1–7.
[4] Tedy Rismawan dan Sri Hartati, “Case-Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan),” IJCCS- Indonesian J. Comput. … , vol. 6, no. Sistem Pakar, pp. 67–78, 2013.
[5] Agus Sasmito dan Aribowo, “Pengembangan Sistem Cerdas Menggunakan Penalaran Berbasis Kasus ( Case Based Reasoning ) untuk diagnosa penyakit akibat virus eksantema,” TELEMATIKA , vol. 7, no. 1, pp. 11–12, 2010.
[6] R. Adawiyah, “Case Based Reasoning Diagnosis Penyakit Tanaman Nilam,” INTENSIF, vol. vol.2 no.1, pp. 56–68, 2018.
[7] rabiah adawiyah, “Case Based Reasoning for Diagnosis of Diseases caused by Dengue Virus,” INJITEC - Indones. J. Inf. Technol. , vol. vol.1, , no. Sistem Pakar, pp. 1–10, 2017.
[8] J. L. Kolodner, Case-Based Reasoning . 2006.
[9]
J. Pearl, Probalistic Reasoning In Intelligent System, Morgan Kaufmann Publisher, . Morgan Kaufmann P, 1991.