JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.15, No.1, Juli 2022, pp. 132 - 141 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 132
Received Mei, 2022; Revised Juni, 2022; Accepted Juli, 2022

## Deteksi Dini Varian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP Dan Sorgenfrei
Mohamad Riza Darmawan 1 , Setyawan Wibisono 2 1 Teknik Informatika – Unisbank Semarang, mrizadar@gmail.com
2 Teknik Informatika – Unisbank Semarang, setyawan@edu.unisbank.ac.id Jalan Tri Lomba Juang Semarang, Telp. (024) 8451976

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 30 Mei  2022
Received in revised form 2 Juni 2022 Accepted 10 Juni 2022 Available online Juli 2022

## ABSTRACT
The  case  fatality  rate  caused  by  Covid-19  in Indonesia  is  around  2.9%.  The  death  rate  by  age group  is  from  all  Covid-19  patients  who  died, including  0.5%  aged  0-5  years,  0.5%  aged  6-18 years, 2.8% aged 19-30 years, 12.7 % were aged 31– 45 years, 36.8% were aged 46–59 years, and 46.7% were aged 60 years and over. With the large number of cases  that  occurred in Indonesia, it turned out to be  due  to  the  lack  of  proper  handling  of  the  early symptoms of the Covid-19 virus. To overcome this, it  is  needed  as  a  tool  for  early  detection  of  the Covid-19  variant  by  using  the  CBR-AHP  expert system with the Sorgenfrei algorithm. The results of the consultation for the early detection of the Covid- 19 variant were obtained from the highest similarity value of Sorgenfrei. Of all the variants found above, the highest similarity value of Sorgenfrei is Omicron with a  similarity of 1,000.  Omicron  has the  highest value because it has a value of a, which is the same symptom between old cases and large new cases
Keywords: CBR-AHP, Covid-19, Sorgenfrei

## 1. Pendahuluan
Covid-19  ( Coronavirus  Disease  2019 )  merupakan  penyakit  yang  diakibatkan  virus SARS-CoV-2  ( Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2 ).  Kemunculan  Covid19 diumumkan Presiden pada 2 Maret 2020. Pada 12 Maret 2020, Covid-19 diumumkan oleh WHO sebagai penyakit yang telah menyebar ke hampir seluruh dunia sehingga wabah Covid-19 resmi menjadi pandemi. Pada 9 April 2020 dinyatakan bahwa 34 provinsi di Indonesia telah terpapar Covid19.  Cara  penyebaran  yang  relatif  mudah  melalui droplet (percikan  air  liur)  yang  dapat tersebar melalui percikan bersin, batuk atau droplet yang terpercik pada saat penderita Covid-19 berbicara kepada orang lain. Penyakit ini menyebabkan gangguan sistem pernapasan yang dapat menyebabkan resiko kematian yang cukup tinggi [1].
Virus Covid-19 dapat menginfeksi semua orang dari berbagai umur, Menurut data yang dirilis  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19  Republik  Indonesia,  jumlah  kasus terkonfirmasi  positif  hingga  06  Agustus  2021  adalah  3.568.331  orang  dengan  jumlah  kematian 102.375  orang.  Dari  kedua  angka  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  kematian  ( case  fatality rate ) yang disebabkan oleh Covid-19 di Indonesia adalah sekitar 2,9%. Case fatality rate adalah
Deteksi Dini Vrian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP dan Sorgenfrei  (M. Riza Darmawan)
presentase jumlah kematian dari seluruh jumlah kasus positif Covid-19 yang sudah terkonfirmasi dan dilaporkan. Merujuk pada data tersebut, tingkat kematian berdasarkan kelompok usia adalah dari seluruh penderita Covid-19 yang meninggal dunia anatara lain 0,5% berusia 0–5 tahun, 0,5% berusia 6–18 tahun, 2,8% berusia 19–30 tahun, 12,7% berusia 31–45 tahun, 36,8% berusia 46–59 tahun, dan 46,7% berusia 60 tahun ke atas.
Dengan  besarnya  kasus  yang  terjadi  di  Indonesia  ternyata  dikarenakan  kurangnya penanganan yang tepat terhadap gejala awal virus Covid-19. Salah satu yang diperlukan sebagai alat  bantu  dalam  melakukan  deteksi  dini  jenis  varian  Covid-19 dengan menggunakan  sistem pakar.  Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  dapat  menyerupai  atau  meniru  kemampuan seorang  pakar  atau  ahli  yang  dapat  menyelesaikan  suatu  permasalahan  rumit  yang  tidak  dapat dipecahkan dengan orang yang belum berpengalaman, sebagai contoh dosen, dokter, mekanik dan lain-lain.  Sumber  pengetahuan  dapat  diperoleh  dokter  sebagai  seorang  pakar  yang  nyata  dan sumber karya ilmiah yang kredibel [2] .
Salah  satu  metode  yang  cukup  banyak  diimplementasikan  dalam  sistem  pakar  adalah Case  Based  Reasoning (CBR).  Prinsip  utama  CBR  adalah  membandingkan  suatu  kasus  baru sebagai  kasus  yang  dikonsultasikan  dengan  kasus  lama  yang  sudah  tersimpan  dalam  basis  data [3].  Dari  hasil  perbandingan  tersebut  akan  ditemukan  suatu  bilangan  dengan  rentang  dari  0 sampai  dengan  1  yang  menyatakan  suatu  tingkat  kemiripan.  Nilai  kemiripan  0  diterjemahkan sebagai tidak ada kemiripan sama sekali antara kasus baru dengan kasus lama. Nilai kemiripan 1 diterjemahkan  sebagai  tidak  ada  perbedaan  sama  sekali  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama. Suatu konsultasi pada metode CBR akan memberikan nilai kemiripan tertinggi antara kasus yang dikonsultasikan dengan kasus yang tersimpan dalam basisdata.
Untuk  dapat  menghitung  kemiripan  antara  kasus  lama  dengan  kasus  baru,  maka  harus dihitung  seberapa  banyak  atribut  yang  berfungsi  sebagai  parameter  yang  sama  di  antara keduanya. Nilai kemiripan diperoleh dari jumlah parameter yang sama dibagi dengan jumlah total parameter yang sama dan parameter yang berbeda [4]. Untuk perhitungan kemiripan antara kasus baru  dengan  kasus  lama,  maka  dicari  perbandingan  kemiripan  yang  dihitung  menggunakan algoritma similaritas. Algoritma  similaritas yang dapat digunakan diantaranya adalah algoritma similaritas Sorgenfrei.
Pembobotan  parameter  dilakukan  dengan  metode  perbandingan  berpasangan  ( pairwise comparison )  yang  biasanya  digunakan  dalam  pembobotan  dengan  metode  AHP  ( Analytical Hierarchy  Process ).  Pembobotan  parameter  bertujuan  agar  parameter  yang  menjadi  pembeda dalam  pemberian  jawaban  atas  sebuah  konsultasi  menjadi  prioritas  tertinggi  dalam  proses perhitungan  similaritas.  Pemberian  bobot  parameter  akan  menurun  seiring  dengan  peran  yang semakin  menurun  pula  bagi  paramater  yang  lebih  tidak  signifikan.  Penelitian  oleh  [5] menyebutkan  dengan  metode  pembobotan  CBR  dan  KNN,  sistem  dapat  memberikan  hasil konsultasi  berupa  alternatif  penyakit  mata  dengan  nilai  similaritas  tertinggi  sekaligus menampilkan  hasil  diagnosa  dan  solusi  pengobatan.  Penelitian  oleh  [6]  menjelaskan  Hasil perbandingan  pada  CBR  akan  dihitung  nilai  kedekatannya  menggunakan  algoritma  similaritas KNN  sehingga  akan  memberikan  nilai  kemiripan  antara  parameter  dan  hasil  rekomendasi pemilihan hotel. Penelitian oleh [7] menggunakan metode CBR-AHP untuk deteksi dini penyakit pada balita dengan rekomendasi beberapa penyakit dengan similaritas di atas 0,5. Penelitian oleh [8] menyebutkan sistem dengan algoritma CBR dan Jaccard akan mengidentifikasi masalah yang terjadi  berdasarkan  data  indikasi  yang  dimasukan  oleh  pengguna  dan  solusi  akan  ditampilkan berdasarkan perhitungan similaritas Jaccard tertinggi.

## 2. Metode Penelitian
Aplikasi  deteksi  dini  varian  Covid-19 dengan  algoritma  Sorgenfrei  merupakan  aplikasi berbasis web yang dibangun dengan menggunakan pemograman PHP [9] dan MySQL [10]. Case Based  Reasoning (CBR)  adalah  salah    satu    metode    untuk  membangun    sistem  dengan
pengambilan    keputusan    untuk  memecahkan    kasus    atau    masalah    yang    baru  dengan    cara mengingat    solusi    dari    kasus  lama/sebelumnya    dengan    menggunakan  informasi    dan pengetahuan  pada  situasi tersebut [11]. Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model  pendukung  keputusan  untuk  menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi  kriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki  [12].  Algoritma  similaritas  merupakan  salah  satu  cara perhitungan  kemiripan  antar  dua  objek  dengan  perbandingan  kemiripan  berdasarkan  nilai persamaan  kata  maupun  nilai  persamaan  makna.  Dalam  melakukan  mengasumsikan  kesamaan dua objek yang bersifat biner salah satu teknik yang digunakan adalah Sorgenfrei dengan rumus [13] [14]: 𝑆 = ² ( )  ( )
2.1. Deskripsi Sistem
Proses  implementasi case based  reasoning (CBR)  diperlukan  4  (empat) tahapan  proses yaitu retrieve , reuse , revise ,  dan retain .  Pada  proses retrieve ,  sistem  akan  melakukan  proses pencarian data pada database dengan menggunakan metode Sorgenfrei. Pada proses reuse , sistem yang  telah  memberikan  hasil  dari  penghitungan  dengan  nilai  sismilaritas  terbesar  yang  akan dijadikan solusi dari penyakit Covid-19. Pada proses revise , sistem akan meninjau kembali hasil similaritas dari jenis varian Covid-19. Jika hasil tersebut kurang dari 50 persen, maka sistem tidak akan  memberikan  solusi.  Informasi  berupa  jenis  varian  Covid-19  yang  tidak  memenuhi  syarat tersebut akan ditampung pada suatu tabel khusus (tabel revise ) yang selanjutnya akan diperbaiki kembali  oleh  pakar  untuk  menemukan  solusi  yang  tepat.  Setelah    proses revise selesai    dan sudah    ditemukan    solusi  yang    benar-benar    tepat  barulah    pakar    mulai    menambah    aturan dengan  memasukkan  data  kasus  baru  yang  sudah ditemukan solusinya tersebut ke dalam tabel aturan yang nantinya dapat digunakan untuk kasus berikutnya yang memiliki permasalahan yang sama. Proses inilah yang disebut dengan proses retain . Bobot  gejala pada sistem ini ditentukan dengan  menggunakan pairwise  comparison yang  dibagi  menjadi  3  gejala  yaitu  gejala  ringan, gejala  sedang  dan  gejala  berat.  Arsitektur  sistem  pada  aplikasi  deteksi  dini  varian  Covid-19 dengan algoritma Sorgenfrei diperlihatkan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  pada  gambar  1  menjelaskan  proses  konsultasi  dimulai  dari  pengguna memilih gejala yang dialami untuk mendapatkan informasi varian Covid-19. Sistem akan mencari data aturan pada database sistem pakar dan menghitung kemiripan Sorgenfrei. Proses menghitung kemiripan Sorgenfrei yaitu
a. Hitung total bobot gejala yang sama antara kasus baru dan kasus lama (a)
b. Hitung total bobot gejala kasus baru (b)
c. Hitung total bobot gejala kasus lama (c)
d. Hitung Sorgenfrei dengan rumus 𝑆 = ² ( )  ( )
Deteksi Dini Vrian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP dan Sorgenfrei  (M. Riza Darmawan)
Setelah  didapatkan  hasil  konsultasi  dari  kemiripan  Sorgenfrei  kemudian  sistem  akan menyimpan  hasil  konsultasi  dengan  nilai  similaritas  >=0,5  di  tabel  hasil_konsultasi  sedangkan hasil konsultasi dengan similaritas < 0,5 akan disimpan di tabel revise dengan similaritas < 0.5.

## 2.2. Pairwise Comparison
Proses  menentukan  bobot  similaritas  Sorgenfrei  dengan  metode pairwise  comparison sebagai berikut:
a. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Terlebih dahulu melakukan penilaian perbandingan dari kategori gejala berat (GB), gejala sedang    (GS)  dan  gejala  ringan  (GR).  Dari  penilaian  perbandingan  dari  kriteria  dapat  dibuat matrik berpasangan seperti tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan GB GS GR Kali √𝑿 𝟑 Bobot GB 1,00 3,00 7,00 21,00 2,76 0,67 GS 0,33 1,00 3,00 1,00 1,00 0,24 GR 0,14 0,33 1,00 0,05 0,36 0,09 ∑ 1,47 4,33 11,00 4,12 1,00 a) Perbandingan  GB  dengan  GS  menghasilkan  0,33  karena  antara  nilai  GB  =  1  dan  GS  =  3 maka 1/3 = 0,33.
b) Nilai 21 pada kolom kali baris GB didapatkan dari 1 x 3 x 7 = 21.
c) Nilai 2,76 pada kolom kali baris GB didapatkan dari √21
d) Nilai 0,67 pada kolom bobot baris GB didapatkan dari 2,76 / 4,12.
e) Untuk baris dan kolom berikutnya caranya tetap sama.
b. Perkalian Bobot
Proses mengalikan jumlah setiap kriteria dengan masing-masing bobot dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perkalian Bobot GB GS GR ∑ ∑ 1,47 4,33 11,00 ∑ x Bobot 0,99 1,05 0,97 3,01
a) Nilai 0,99 pada kolom GB diperoleh dari 1,47 x 0,67 (bobot).
b) Jumlah bobot (  maks) 3,01 didapatkan dari penjumlahan 0,99 + 1,05 + 0,97.
c) CI = , = 0,004
Tabel 3. Tabel RI N 1 2 3 RI 0,00 0,00 0,58
Lihat pada tabel 3 nilai RI dari 3 kriteria yaitu 0,58.
d) CR = , , = 0,006
Nilai CR < 0,1 maka ketidakkonsistenan pendapat masih dianggap dapat diterima.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses konsultasi dilakukan oleh pengguna dengan memilih gejala sebagai berikut
a. Demam
b. Kepala berdenyut, menekan atau menusuk
c. Nyeri
d. Sakit kepala > 3 hari
Hasil  konsultasi  dari  perhitungan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei  berbobot  sebagai berikut:

## 1. Alpha
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Alpha diperlihatkan seperti tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Varian Alpha Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,09  Batuk Nyeri 0,24 0,09  Sakit Tenggorokan Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,67  Kehilangan indera perasa 0,67  Kehilangan indera penciuman 0,67  Sesak napas
0,09  Sulit berpikir jernih
0,09  Pusing
0,24  Malaise
0,09  Mual
0,09  Lelah
0,24  Nyeri otot
Hasil  konsultasi  dari  varian  Alpha  dengan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei    berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09
b = 0,09 + 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,09 + 0,09 + 0,24 + 0,09 + 0,09 + 0,24 = 3,03
c = 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,72
S = , ²
( , , )  ( , , ) S = 0,003
2. Beta
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Beta diperlihatkan seperti tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Varian Beta Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,67  Kehilangan indera penciuman Nyeri 0,24 0,09  Sakit kepala Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,24  Batuk terus-menerus 0,09  Sakit tenggorokan 0,09  Sakit perut
Hasil  konsultasi  dari  varian  Beta  dengan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei    berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09 b = 0,67 + 0,09 + 0,24 + 0,09 + 0,09 = 1,18 c = 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,72
S = , ² ( , , )  ( , , ) S = 0,008
Deteksi Dini Vrian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP dan Sorgenfrei  (M. Riza Darmawan)

## 3. Gamma
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Gamma diperlihatkan seperti tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Varian Gamma Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,09  Batuk kering Nyeri 0,24 0,67  Kelelahan ekstrem Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,67  Kehilangan indera penciuman
Hasil  konsultasi  dari  varian  Gamma  dengan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei    berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09 b = 0,09 + 0,67 + 0,67 = 1,43 c = 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,72
S = , ²
( , , )  ( , , )
S = 0,007
4. Delta
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Delta diperlihatkan seperti tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Varian Delta Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,09  Sakit kepala Nyeri 0,24 0,09  Sakit tenggorokan Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,24  Batuk terus menerus 0,67  Flu parah 0,09  Sakit perut 0,09  Muntah 0,09  Mual 0,24  Nyeri sendi 0,67  Gangguan pendengaran 0,67  Kehilangan indera penciuman 0,24  Hilang selera makan
Hasil  konsultasi  dari  varian  Delta  dengan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei    berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09
b = 0,09 + 0,09 + 0,24 + 0,67 + 0,09 + 0,09 + 0,09 + 0,24 + 0,67 + 0,67 + 0,24 = 3,18 c = 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,72
S = , ²
( , , )  ( , , ) S = 0,003

## 5. Lambda
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Lambda diperlihatkan seperti tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Varian Lambda Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,24  Batuk terus menerus Nyeri 0,24 0,67  Kehilangan indera penciuman Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,67  Kehilangan indera perasa
Hasil  konsultasi  dari  varian  Lambda  dengan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei    berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09 b = 0,24 + 0,67 + 0,67 = 1,58 c = 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,72
S = , ²
( , , )  ( , , )
S = 0,006
6. Iota
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Iota diperlihatkan seperti tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Varian Iota Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,24  Batuk terus menerus Nyeri 0,24 0,67  Kehilangan indera penciuman Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,67  Kehilangan indera perasa 0,67  Gampang Menular
Hasil  konsultasi  dari  varian  Lambda  dengan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei    berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09 b = 0,24 + 0,67 + 0,67 + 0,67 = 2,25 c = 0,24 + 0,24 + 0,24
= 0,72
S = , ²
( , , )  ( , , ) S = 0,004
7. Mu
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Mu diperlihatkan seperti tabel 8.
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Deteksi Dini Vrian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP dan Sorgenfrei  (M. Riza Darmawan)
Tabel 8. Perhitungan Varian Mu Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 0,24  Batuk terus menerus Nyeri 0,24 0,67  Kehilangan indera penciuman Sakit kepala > 3 hari 0,24 0,67  Kehilangan indera perasa
Hasil konsultasi dari varian Mu dengan algoritma similaritas Sorgenfrei  berbobot adalah sebagai berikut a = 0,09 b = 0,24 + 0,67 + 0,67 = 1,58 c = 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,72
S = , ²
( , , )  ( , , ) S = 0,006
8. Omicron
Perhitungan similaritas Sorgenfrei berbobot dari varian Omicron diperlihatkan seperti tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Varian Omicro Kasus Baru Bobot Bobot  Kasus Lama Demam 0,09 Demam Kepala  berdenyut,  menekan atau menusuk 0,24 Batuk terus menerus Nyeri 0,24 Kehilangan indera penciuman Sakit kepala > 3 hari 0,24 Kehilangan indera perasa
Hasil konsultasi dari varian Omicron dengan algoritma similaritas Sorgenfrei  berbobot adalah sebagai berikut
a = 0,09 + 0,24 + 0,24 + 0,24 = 0,81 b = 0 c = 0
S = , ² ( , )  ( ,
)
S = 1,000
Dari  hasil  perhitungan  pada  konsultasi  deteksi  dini  varian  Covid-19  menggunakan algoritma similaritas Sorgenfrei  berbobot, hasil konsultasi dengan perhitungan similaritas diatas 0,50 adalah varian Omicron yang diperlihatkan seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Konsultasi Diatas 0,50 Hasil konsultasi dengan perhitungan similaritas dibawah 0,50 akan dimasukkan ke dalam tabel revise seperti pada gambar 3.
. Gambar 3. Hasil Konsultasi Dibawah 0,50

## 4. Kesimpulan
Deteksi  dini  varian  Covid-19  dengan  algoritma  Sorgenfrei  dapat  digunakan  untuk melakukan  konsultasi  jenis  varian  Covid-19    dan  diberikan  solusi  untuk  pengobatan  dari  jenis varian  Covid-19  yang  ditemukan.  Metode pairwise  comparison menghasilkan  bobot  dengan  3 kategori gejala yaitu gejala ringan dengan bobot 0,09, gejala sedang dengan bobot 0,24 dan gejala berat  dengan  bobot  0,67.  Hasil  konsultasi  deteksi  dini  varian  Covid-19  didapatkan  dari  nilai similaritas  Sorgenfrei  yang  paling  besar.  Dari  semua  varian  yang  ditemukan  diatas,  nilai similaritas Sorgenfrei yang tertinggi adalah Omicron dengan similaritas 1,000. Omicron memiliki nilai tertinggi karena mempunyai nilai a yaitu gejala yang sama antara kasus lama dengan kasus baru  yang  besar.  Deteksi  dini  varian  Covid-19  dengan  algoritma  Sorgenfrei  akan merekomendasikan  beberapa  varian  Covid-19  dengan  similaritas  diatas  0,5  dan  similaritas dibawah 0,5 akan dimasukkan ke dalam tabel revise untuk dicarikan solusi

## Daftar Pustaka
Deteksi Dini Vrian Covid-19 Dengan Metode CBR-AHP dan Sorgenfrei  (M. Riza Darmawan)
[1]   F.  Setiawan  and  S.  Wibisono,  "Algoritma  Bray&Curtis  Berbobot  Pada  Cbr  Penentuan Keluarga  Terdampak  Covid-19," Jurnal  Manajemen  informatika  &  Sistem  Informasi, vol. IV, no. 2, pp. 130-139, 2021.
[2]   S. Kusumadewi, Artificial Intellegence, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2015.
[3]   E. Rich, Artifical Intelligence, Singapore: McGraw-Hill Inc, 1991.
[4]   Amriana,  D.  Nugraha  and  Rahmatanti,  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Lambung Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  Berbasis  Web," (Journal  of  Computer Engineering System and Science, vol. V, no. 1, pp. 114-123, 2020.
[5]   A. Amanaturohim and S. Wibisono, "Penentuan Parameter Terbobot Menggunakan Pairwise Comparison  Untuk  CBR  Deteksi  Dini  Penyakit  Mata," Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika, vol. V, no. 1, pp. 280-294, 2021.
[6]   K.  Iman  and  S.  Wibisono,  "Pembobotan  Menggunakan  Pairwise  Comparison  Pada  Case Based Reasoning Rekomendasi Hotel," Jurnal Manajemen informatika & Sistem Informasi, vol. IV, no. 1, pp. 9-18, 2021.
[7]   N.  K.  Umami  and  W.  Setyawan,  "Deteksi  Dini  Penyakit  Balita  Menggunakan  Algoritma Sorensen Berbobot," Jurnal Ilmiah informatika, vol. IX, no. 2, pp. 60-67, 2021.
[8]   N. Fitrianto and S. Wibisono, "Sistem Pakar Penanganan Gangguan Layanan Indihome Pada Pelanggan  PT  Telkom  Indonesia  Menggunakan  Metode  Case-Based  Reasoning  Dengan Algoritma Similaritas Jaccard," Prosiding SINTAK, Vols. Fitrianto, N., Wibisono, S., (2018) , 2018, pp., pp. 472-479, 2018.
[9]   S.  B.  Sakur,  PHP5  Pemograman  berorientasi  objek  Konsep  &  Implementas,  Yogyakarta: Andi, 2016.
[10] B. Nugroho, Database Relasional Dengan MySQL, Yogyakarta: Andi, 2015.
[11] A.  Aamodt  and  E.  Plaza,  "Case-Based  Reasoning:  Foundational  Issues,  Methodological Variations, and System Approaches," IOS Press, vol. VII, no. 1, pp. 39-59, 1994.
[12] T.  Saaty,  "Decision  Making  With  Analytical  Hierarchy  Process," International  journal service science, vol. I, no. 1, pp. 83-98, 2008.
[13] S. Cha, "Comprehensive survey on distance/similarity measures between probability density functions," INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  MATHEMATICAL  MODELS  AND METHODS IN APPLIED SCIENCES, vol. I, no. 4, pp. 300-307, 2007.
[14] S.  Choi,  S.  Cha  and  C.  Tappert,  "A  Survey  of  Binary  Similarity  and  Distance  Measures," SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, vol. VIII, no. I, pp. 43-48, 2010.