Vol. 16, No. 3, Sept 2023, pp. 231~242 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i3.17686  231
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Berisiko Di Setiap Status Gizi Berdasarkan Indeks Massa Tubuh Menggunakan Metode Hy- brid Case Base
Rifqhy Rayhan Andi Riga Pratama 1 , Norhikmah 2 1 Department of Information System, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received May 31, 2023 Revised Oct 03, 2023 Accepted Oct 21, 2023
Each  nutritional  status  has  its  own  risky  diseases  that  allow  everyone  to suffer from them if not prevented or treated properly and quickly. To pre- vent it, it is necessary to be diagnosed by a doctor or expert in his field, but with the large number of Indonesians, it will definitely require a lot of time and medical personnel. Therefore, an expertise system is needed that is able to  mimic the  expertise or knowledge of an  expert. This expert system to diagnose risky diseases will apply the hybrid case-based method. The ap- plication of this method is believed to be able to provide accurate diagnosis results because this method combines two methods, namely case-based rea- soning and rule-based reasoning. The results of similarity calculations on patients with previous cases in this study obtained a match of 97% in anae- mia disease, 61% in chronic lung disease, and 58% in osteoporosis disease. and also, a comparison of the results of diagnosis using an expert system with the diagnosis carried out directly by an expert got a match of 8 out of 10 diagnoses that got the same results, so the expert system with the appli- cation of the hybrid case base method has an accuracy in the form of a per- centage of 80%.
Keywords: Sistem pakar Penyakit berisiko
Status gizi Indeks massa tubuh Hybrid case base
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Rifqhy Rayhan Andi Riga Pratama, Department of Information System, Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 Email: rrifqhy@students.amikom.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan salah satu faktor penting bagi setiap  manusia, dengan begitu menjaga kesehetan dan Kesehatan merupakan salah satu faktor penting bagi setiap manusia, dengan begitu menjaga kesehatan dan mencegah diri agar tidak menderita penyakit-penyakit berisiko dari setiap status gizi yang ada merupakan hal yang  harus  dilakukan  semua  orang.  Agar  dapat  mencegah  penyakit-penyakit  berisiko  tersebut  setiap  orang harus  melakukan  konsultasi  terhadap  dokter  atau  tenaga  medis  yang  memiliki  kewenangan.  Negara  kita Indonesia dapat dikatakan sebagai salah satu negara yang terpadat di dunia, seperti yang dilansir dalam kanal berita traveldetik.com, pada Mei 2022 bahwa Indonesia saat ini berada di peringkat keempat setelah Amerika Serikat  sebagai  negara  yang  jumlah  penduduknya  terbanyak  di  dunia.  Karena  tingkat  kepadatan  penduduk tersebut  pasti  adanya  bahwa  penduduk  Indonesia  memiliki  status  gizi  yang  berbeda-beda.  Dengan  jumlah penduduk yang padat tentu memerlukan tenaga medis yang banyak pula dan pastinya juga memerlukan waktu yang tidak sedikit agar dapat menghasilkan pendiagnosaan yang akurat untuk tiap orangnya. Proses pertama yang  perlu  dilakukan  terhadap  pasien  yang  ingin  didiagnosa  yakni  menentukan  status  gizinyaStatus  gizi merupakan  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  berhasil  atau  tidaknya  pemenuhan  nutrisi  bagi  anak  yang diindikasikan  dengan  berat  badan  dan  tinggi  badan  pada  anak[1].  Status  gizi  pada  usia  remaja  adalah problematika  yang  memerlukan sebuah perhatian khusus karena pengaruh  yang diberikan pada anak remaja saat dewasa nanti cukup besar dalam  menentukan pertumbuhan dan perkembangan tubuhnya[2]. Status gizi juga  dapat  digunakan  sebagai  indikator  untuk  mengetahui  kesehatan  seseorang,  dengan  adanya  status  gizi
232
sebagai  indikator  setiap  orang  jadi  dapat  mengetahui  apakah  memiliki  risiko  penyakit  tertentu  atau  tidak. Dengan menghitung indeks massa tubuh (IMT) yang dimiliki orang dewasa maka klasifikasi terhadap  status gizi yang dimiliki dapat ditentukan.
Dalam pengukuran indeks massa tubuh dapat menggunakan timbangan merk taffware SC-05 untuk berat badan  (kg)  dan staturemeter untuk  tinggi  badan  (cm)[3].  Lalu  hasil  pengukurannya  dihitung  menggunakan rumus perhitungan yaitu membagi berat badan (kg) dengan tinggi badan kuadrat (m2) untuk mendapatkan hasil indeks massa tubuh pada seseorang. Indeks massa tubuh juga dapat dihitung menggunakan timbangan badan dengan ketelitian 0.1 kg dan microtoise dengan ketelitian 0.1 cm [4].  Salah satu cara untuk memperkirakan apakah  seseorang  mengalami  kelebihan  berat  badan  atau  masalah  kesehatan  lainnya  ialah  dengan  melihat kepada  indeks  massa tubuh  yang dimilikinya  [5]. Adapun klasifikasi dari  status gizi  terhadap orang dewasa berdasarkan indeks massa tubuh dibagi menjadi empat kelas yakni kekurangan berat badan, normal, kelebihan berat badan, dan obesitas. Setelah berhasil menentukan status gizinya langkah selanjutnya yakni mendiagnosa penyakit  berisiko sesuai  status gizi  yang dimiliki. Dari keempat klasifikasi status gizi terkecuali kelas berat badan normal dapat meningkatkan risiko terkena penyakit tersendiri di setiap kelasnya, yakni pada kelas berat badan kurang memiliki risiko terkena penyakit anemia, paru-paru kronis, osteoporosis dan sebagainya, semen- tara pada kelas berat badan berlebih memiliki risiko penyakit degeneratif, seperti penyakit jantung, hipertensi dan diabetes tipe 2. Oleh karena itu perlu adanya tindakan cepat agar dapat sesegera mungkin diberikan pe- nangan yang tepat. Dan sebisa mungkin dapat menghindari terjadinya penyakit-penyakit yang memiliki risiko di setiap klasifikasi status gizi tersebut. Salah satu caranya adalah berkonsultasi dengan seorang ahli atau pakar kesehatan yang menangani penyakit terkait. Berdasarkan hasil wawancara peneliti terhadap narasumber yang bisa disimpulkan bahwa efisiensi pendiagnosaan secara manual yang dilakukan saat ini masih kurang. Karena untuk dapat berkonsultasi dengan pakar kesehatan tentu saja akan menyita waktu baik bagi calon pasien mau- pun tenaga  medis dan  memerlukan  biaya  yang tidak sedikit  juga. Dengan  begitu perlu adanya suatu sistem yang mampu melakukan analisa status gizi yang dimiliki dan juga mampu memberikan informasi yang akurat terkait apakah pasien tersebut  memiliki risiko terkena  suatu penyakit dan apa  saja gejala-gejala  yang diala- minya.
Peneliti menawarkan solusi untuk merancang sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit berisiko di setiap status gizi yang ditentukan berdasarkan indeks massa tubuh, yang memungkinkan bisa memberi pen- ingkatan terhadap efisiensi baik secara waktu dan juga tenaga.  Memanfaatkan perkembangan teknologi saat ini yaitu Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan yang merupakan hasil pengembangan teknologi infor- masi dari masa ke masa yang saat ini sudah dapat mengadopsi proses dan cara berpikir seorang manusia [6]. Sistem pakar memiliki fungsi guna merekam dan menduplikasikan kemampuan dari seorang ahli/pakar yang didesain khusus berdasarkan dengan Artificial Intelligence dalam bentuk sebuah perangkat lunak [7]. Sistem pakar  ( expert  system )  bisa  diartikan  sebagai  suatu  program  yang  berbasis  pengetahuan  dari  satu orang  atau bahkan lebih dari satu orang pakar/ahli dalam bidang keilmuan tertentu yang didalamnya mencakup pengala- man dan pengetahuan  yang dimiliki oleh pakar/ahli tersebut, dengan tujuan supaya orang-orang  yang  ingin menemukan  solusi  pada  berbagai  jenis  masalah  dalam  bidang  keilmuan  yang  diinginkan  dapat  dilakukan dengan memanfaatkan sistem pakar ini [8]. Sistem pakar dapat dikatakan sebagai salah satu cara agar orang yang awam atau tidak faham mengenai status gizi dan Indeks massa tubuh dapat menganalisa status gizi mereka tanpa harus melakukan konsultasi atau periksa terlebih dahulu ke dokter atau seorang pakar/ahli. Sistem pakar merupakan sebuah sistem  yang diprogram  menggunakan komputer kemudian dirancang dengan tujuan agar dapat memodelkan kemampuan yang dimiliki oleh manusia saat memecahkan masalah [9]. Orang yang bisa dikatakan sebagai seorang pakar/ahli disini adalah seseorang yang telah menguasai sebuah kemampuan khusus pada bidang keilmuan tertentu yang dapat memecahkan sebuah masalah di bidang keilmuannya dan masalah tersebut masih tidak mampu dipecahkan oleh orang awam [9]. Oleh sebab itu sistem pakar juga bisa disebut sebagai  sistem  yang  berusaha  agar  bisa  mengadopsi  pengetahuan  dan  pengalaman  dalam  keilmuan tertentu yang dimiliki manusia kedalam komputer, tentunya manusia yang dimaksud adalah seorang pakar/ahli dalam suatu bidang keilmuan. Sistem pakar juga menjadi seorang asisten yang memiliki pengalaman serta mengkom- binasikan  beberapa  kaidah  pengambilan  kesimpulan  ( inference  rules )  dengan  dasar  keilmuan  tertentu  yang didapat melalui seorang pakar/ahli atau bahkan lebih dari satu orang pakar/ahli dalam bidang keilmuan tertentu, dengan begitu sistem pakar akan memberikan keringanan kepada para pakar/ahli dalam menjalani aktivitasnya [10].  Salah  satu  metode  yang  bisa  diterapkan  pada  sistem  pakar  adalah  metode Hybrid  Case  Base .  Dalam pengambilan keputusan pada metode ini berdasarkan dari gejala-gejala atau alternatif yang berasal dari penya- kit  yang  didiagnosa.  Proses  pendiagnosaan  pada  metode  inipun  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  atau menggabungkan ( hybrid ) dua macam metode yang sudah ada sebelumnya yakni case based reasoning dengan rule based reasoning [11]. Hybrid  Case  Base merupakan  satu  dari  beberapa  teori  matematika  yang  diterapkan  agar  bukti  atau potongan informasi yang terpisah dapat dikombinasikan untuk mengkalkulasikan kemungkinan dalam suatu peristiwa, yang dipergunakan dalam pembuktian yang didasari dengan pemikiran yang masuk akal ( plausible
233
reasoning ) dan  fungsi kepercayaan ( belief functions ) [12]. Metode ini  juga pernah diterapkan dalam  sebuah sistem pakar  yaitu pada  jurnal penelitian  yang berjudul  “Penerapan Metode Hybrid  Case Base Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Obesitas”,  menurut  hasil  penelitian  dari  jurnal  tersebut  bahwa  karena  tingkat keakuratan hasil yang didapatkan lebih tinggi dibandingkan dengan hanya menerapkan metode yang berdiri sendiri  saja  maka  metode Hybrid  Case Base ini perlu diterapkan. Adapun hasil akhir  yang didapatkan pada penelitian tersebut, mampu  memberikan hasil diagnosa  yang akurat antara gejala  yang dialami user dengan sampel-sampel data gejala yang digunakan. Hasil yang didapatkan sesuai dengan target, berikut hasil diagnosa yang  didapatkan  yakni  kemungkinan  besar  mengidap  penyakit  Diabetes  Tipe  2  dengan  hasil  persentase pengukuran similarity yaitu  sebesar  77%  [13].  Penelitian  yang  dilakukan  pada  2019  lalu  dengan  judul penelitian  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Sampar  Menggunakan  Metode Hybrid  Case  Based ” menjelaskan bahwa untuk mendiagnosa penyakit sampar dapat menggunakan sistem pakar dengan menerapkan metode Hybrid  Case  Base dengan  hasil  pengujian  sampel  yang  didapatkan  sebesar  85%[12].  Penelitian- penelitian diatas menerapkan metode Hybrid Case Base untuk mendiagnosa satu buah penyakit pada masing- masing  penelitiannya,  sedangkan  pada  penelitian  ini  peneliti  menerapkan  metode Hybrid  Case  Base untuk mendiagnosa lebih dari satu penyakit karena dari setiap status gizi yang ada masing-masing memiliki beberapa penyakit berisiko tentunya dengan memanfaatkan dataset kasus-kasus serupa terdahulu dan juga pengetahuan atau keilmuan dari seorang pakar/ahli dibidang terkait. Dengan begitu penerapan metode Hybrid Case Base pada  perancangan  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat  meringankan  masyarakat  dan  juga  tenaga  medis  baik secara waktu maupun tenaga.

## 2. METODE
Pengembangan sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit berisiko di setiap status gizi ini dilakukan dengan menerapkan dua metode yaitu, metode yang penerapannya berdasarkan rule atau biasa disebut dengan metode Rule Based Reasoning yang dimana pakar/ahlinya sudah menetapkan rule tersebut sebelumnya, metode ini merupakan aturan-aturan logis yang setiap aturannya didapatkan melalui studi literatur dan informasi dari para  pakar/ahli  tanpa  melihat  kasus  yang  akan  dihadapi  terlebih  dahulu  serta  terdapat  cara  alternatif  untuk menghasilkan aturan tersebut  yakni  menggunakan pembelajaran  mesin  yang  berdasarkan data empiris  yang sudah  ada,  pada rule  based  reasoning ini  dipresentasikan  dengan  menggunakan  model IF  -  THEN [14][15]. Dan metode yang penerapannya berdasarkan case atau biasa disebut dengan metode Case Based Reasoning yang dimana case tersebut didapatkan dari case serupa yang pernah terjadi sebelumnya, secara umum metode Case  Based  Reasoning ini  memiliki  empat tahap yakni  Retrieve  (memperoleh  kembali)  kasus-kasus  serupa atau yang paling mirip, Reuse (menggunakan kembali) pengetahuan dan informasi dari kasus terdahulu terse- but digunakan untuk memecahkan permasalahan, Revise (meninjau/memperbaiki kembali) usulan solusi yang tepat, dan terakhir Retain (menyimpan kembali) bagian-bagian dari pengalaman kasus tersebut mungkin dapat membantu  pemecahan  masalah  atau  kasus  serupa  dimasa  yang  akan  dating  [16]. Serta  metode  ini  cocok digunakan dalam penyelesaian permasalahan dengan menghitung kemiripan antara kasus baru dengan kasus terdahulu, kasus yang nantinya memiliki kemiripan tertinggi akan digunakan sebagai solusi untuk memecahkan masalah  pada  kasus  yang  baru  [17] . kemudian  kedua  metode  diatas  disatukan  lalu  disebut  sebagai  metode Hybrid Case Base .  Kedua metode tersebut tentunya memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, namun agar mendapatkan sebuah sistem yang lebih baik kedua metode tersebut ada baiknya untuk digabungkan dan  hal tersebut bukan tidak  mungkin karena selain dapat saling  menutupi kekurangan  masing-masing  juga dapat  meningkatkan  keakuratan  hasil  yang  didapatkan,  sehingga  peneliti  memutuskan  untuk  menerapkan metode Hybrid Case Base pada penelitian ini.
1. Tahap Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  dalam  mendiagnosa  penyakit  berisiko  di  setiap  status  gizi  ini  menggunakan metode Hybrid Case Base dilaksanakan dengan beberapa tahapan penelitian seperti yang tertera pada gam- bar 1 sebagai berikut:
234
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi  Masalah,  tahapan  ini  dilakukan  untuk  dapat  mengetahui  permasalahan  yang  ada  dan menentukan  metode  yang  tepat  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  kemudian  diterapkan  pada penelitian ini.
b. Wawancara ( Interview ), tahapan ini diperlukan untuk mendapatkan data real yang diinginkan dengan berkonsultasi dan mengadakan sesi tanya jawab secara langsung kepada pakar atau ahli pada bidang terkait. Pada penelitian ini peneliti melakukan wawancara dan kerja sama dengan bu Sula, SKM selaku Kepala Bidang Kesehatan Masyarakat di PEMDA Kabupaten Sumbawa Barat, NTB, Indonesia.
c. Studi  literatur,  tahap  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  jurnal  atau  buku  yang  berkaitan  dengan penelitian  kemudian  pada  tahap  ini  juga  mempelajari  tentang  kajian-kajian  literatur  yang  bidangn penelitiannya  bertahan  dengan  penelitian  yang  sudah  pernah  dibuat  oleh  beberapa  penulis  sebe- lumnya.
d. Analisa masalah, pada tahap ini penulis melakukan penganalisaan terkait masalah yang ada dengan mengumpulkan data, mempelajari dan melakukan perumusan untuk mendukung proses pengolahan data.
e. Penerapan metode, pada tahap ini penulis akan mendapatkan hasil akhir berupa hasil pendiagnosaan yang valid atau akurat. tentunya hasil itu bisa didapatkan dengan penerapan metode Hybrid case base dalam mencari keyakinan diagnosanya.
2. Metode Hybrid Case Base
Penggunaan Metode ini diterapkan untuk dapat mengambil keputusan yang terbaik atas gejala-gejala atau alternatif  yang berasal dari penyakit  yang didiagnosa pada setiap status gizinya.  Metode ini  merupakan metode  yang  diperuntukkan  untuk  membangun  suatu  kecerdasan  yang  dimana  prosesnya  adalah  guna memberikan solusi terbaik berdasarkan solusi dari masalah serupa terdahulu [18]. Dalam penerapannya metode ini memanfaatkan data-data dari kasus serupa terdahulu sebagai dasar pengetahuannya dan akan dikombinasikan  dengan  aturan-aturan  yang  sudah  ditetapkan  oleh  seorang  pakar/ahli  dibidang  terkait. Sehingga jika dibandingkan dengan metode lain yang berdiri sendiri, maka bisa dikatakan bahwa metode ini adalah metode yang memiliki tingkat keakuratan yang lebih tinggi karena merupakan gabungan dari dua buah metode. Dataset pasien yang terdiri dari berbagai gejala yang diderita pasien ini, akan digunakan pada Case  Based Reasoning. Dan  suatu  set  dari  berbagai  aturan  yang  memiliki  struktur  dan tidak  sulit untuk  diatur  yang  terletak pada  otak  manusia  direpresentasikan sebagai Rule  Based  Reasoning [19].
Berikut  merupakan  tahapan  saat  menerapkan  metode Hybrid  Case  Base dalam  sistem  pakar  seperti dibawah ini:
235
1. Menentukan gejala-gejala pada penyakit yang ingin didiagnosa dengan memanfaatkan pengetahuan dari kasus-kasus sebelumnya sebagai acuan.
2. Menyusun pertanyaan yang akan diajukan kepada user berdasarkan daftar gejala diatas ke dalam se- buah sistem, dengan menjadikan rule yang sudah ditetapkan oleh pakar/ahli sebagai acuannya. Bentuk penggunaan rule  based biasanya  dengan  menggunakan  model IF  -  THEN, sehingga  akan menghasilkan rule yang statis [14].
3. Melakukan pengukuran similarity untuk mendapatkan nilai tertinggi berdasarkan nilai kemungkinan kepada gejala penyakit yang dialami. Dibawah ini merupakan rumus dari pengukuran similarity [20]:
Similarity ( 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)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisa Masalah
Pada sistem pakar ini, analisa masalah yang perlu dilakukan untuk sebuah penelitian adalah dengan mengumpulkan  data  kemudian  juga  pengetahuan  yang  dapat  bisa  didapatkan  dari  seorang  pakar/ahli. sehingga mendapatkan informasi atau data mengenai status gizi yang dibagi menjadi 4 klasifikasi ber- dasarkan  indeks  massa tubuh dan penyakit-penyakit yang  memiliki risiko diderita dari setiap kelasnya serta gejala-gejala dari setiap penyakitnya. Adapun data pembagian status gizi berdasarkan indeks massa tubuh  yang  kami  peroleh  melalui  website  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  tentang  indeks massa tubuh seperti yang tertera pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Status Gizi Berdasarkan Indeks Massa Tubuh
No Kode Status Gizi Indeks Massa Tubuh 1 SG1 Obesitas > 30 2 SG2 Berat Badan Berlebih 25 - 29.9 3 SG3 Berat Badan Normal 18.5 - 24.9 4 SG4 Berat Badan Kurang < 18.5
Dari keempat klasifikasi status gizi diatas terdapat beberapa penyakit berisiko yang berpotensi diderita oleh pasien, adapun beberapa penyakit berisiko yang kami catat berdasarkan dari data kasus-kasus ter- dahulu adalah seperti pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Daftar Penyakit
No Kode Nama Penyakit 1 PT1 Diabetes Type 2 2 PT2 Penyakit Jantung 3 PT3 Hipertensi 4 PT4 Batu Ginjal 5 PT5 Kolestrol 6 PT6 Anemia 7 PT7 Paru-paru Kronis 8 PT8 Osteoporosis
Gejala dari penyakit-penyakit berisiko diatas kami kumpulkan untuk dijadikan sebagai data penge- tahuan  yang nantinya bisa dimanfaatkan saat penentuan rule , adapun gejala-gejala tersebut tertera pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Daftar Gejala Penyakit No Kode Nama Gejala Indeks Massa Tubuh 1 GJ1 Buang air kecil terus-menerus 0.8 2 GJ2 Sering merasa haus dan lapar 0.6 3 GJ3 Mudah lelah 0.6 4 GJ4 Sering kesemutan 0.4 5 GJ5 Penglihatan kabur 0.2 6 GJ6 Gangguan ereksi 0.2 7 GJ7 Luka di kulit sulit mengering 0.6 8 GJ8 Gatal di sekitar kelamin 0.4 9 GJ9 Gampang terkena infeksi 0.6 10 GJ10 Nyeri dada 0.4 11 GJ11 Gangguan pencernaan 0.2 12 GJ12 Pusing 0.6 13 GJ13 Pening 0.4 14 GJ14 Nyeri menjalar ke lengan 0.8 15 GJ15 Sakit di area leher, tenggorokan dan rahang 0.6 16 GJ16 Mendengkur 0.6
236
17 GJ17 Batuk berkepanjangan 0.6 18 GJ18 Pergelangan kaki bengkak 0.4 19 GJ19 Detak jantung tidak teratur 0.6 20 GJ20 Sakit kepala 1 21 GJ21 Gelisah 0.6 22 GJ22 Jantung berdebar-debar 0.4 23 GJ23 Gangguan penglihatan 0.4 24 GJ24 Ada darah dalam urine 0.2 25 GJ25 Mimisan 0.2 26 GJ26 Nyeri pinggang, punggung dan perut 1 27 GJ27 Kencing terasa sakit atau panas 0.8 28 GJ28 Air seni keruh dan berbau 0.6 29 GJ29 Kencing sedikit atau anyang-anyangan 0.8 30 GJ30 Mual dan muntah 0.6 31 GJ31 Demam dan meriang 0.4 32 GJ32 Terdapat benjolan disekitar mata 0.6 33 GJ33 Sering merasa ngantuk 0.4 34 GJ34 Penurunan nafsu makan 0.2 35 GJ35 Mengalami stress 0.2 36 GJ36 Kenaikan berat badan 0.4 37 GJ37 Sering kram dimalam hari 0.6 38 GJ38 Nyeri pada tungkai kaki 0.6 39 GJ39 Napas pendek 0.6 40 GJ40 Kaki dan tangan dingin 0.6 41 GJ41 Kulit terlihat pucat 0.8 42 GJ42 Cepat mengantuk 0.6 43 GJ43 Kuku rapuh 0.4 44 GJ44 Lidah terasa sakit 0.2 45 GJ45 Sembelit 0.2 46 GJ46 Sulit bernapas 1 47 GJ47 saat bernapas keluar bunyi dari dada 0.8 48 GJ48 Sesak dada 0.8 49 GJ49 Batuk berlangsung lama 1 50 GJ50 Badan lemas 0.6 51 GJ51 Kaki bagian bawah bengkak 0.4 52 GJ52 Nyeri leher 0.2 53 GJ53 Nyeri tulang punggung bawah 0.8 54 GJ54 Rentan patah tulang 0.8 55 GJ55 Postur tubuh bungkuk 0.6 56 GJ56 Penurunan Tinggi badan secara bertahap 0.4
Setiap  gejala  diberikan  nilai  bobot  sebagai  representasi  tingkat  keyakinan  pasien  saat  mengalami gejala-gejala selama menderita penyakit berisiko tersebut. tingkat keyakinan dari setiap nilai bobot dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Terminologi Kepercayaan Bobot Kepercayaan 1 Sangat Yakin 0.8 Yakin 0.6 Cukup Yakin 0.4 Sedikit Yakin 0.2 Tidak Tahu 0 Tidak
Dari hasil pembobotan nilai terminologi kepercayaan diatas dapat ditentukan nilai tingkat persentase kemungkinan  yang dimulai dengan pemecahan rule yang diterapkan. pada tabel 5  ini  merupakan nilai dari tingkat persentase kemungkinan, sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Kemungkinan Nilai Kemungkinan Persentase Sedikit kemungkinan 0% - 50% Mungkin 51% - 79% Besar kemungkinan 80% - 99% Positif terkena penyakit 100%
2. Refresentasi Pengetahuan
a. Pohon Keputusan
Adapun pohon keputusan yang didapatkan sesuai data yang ada seperti gambar 2 dibawah ini:
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Berisiko Di Setiap Status Gizi Berdasarkan Indeks Massa Tubuh Menggunakan Metode Hy-brid Case Base (Rifqhy Rayhan)
Gambar 2. Pohon Keputusan

## 3. Penerapan Metode Hybrid Case Base
Sebelum mulai diterapkannya metode ini akan terlebih dahulu melakukan perhitungan indeks massa tubuh untuk mengetahui status gizi pasien, kemudian setelah mendapatkan status gizi dari pasien tersebut dapat  dilanjutkan  dengan  mencocokan  gejala  pasien  yang  memiliki  indikasi  penyakit  tersebut  dengan gejala dari penyakit yang ingin dilihat kecocokan antara penyakit yang satu dengan penyakit yang lainnya berdasarkan  penyakit  yang  memiliki  risiko  diderita  pasien  dari  setiap  status  gizinya. rule dibawah  ini didapatkan atas dasar pengetahuan dari seorang ahli/pakar di bidang terkait, sehingga bisa dikatakan pada proses ini metode Rule Based Reasoning diterapkan. pada Tabel 6 berikut ini merupakan data status gizi berdasarkan rule nya:
Tabel 6. Data Status Gizi Berdasarkan Rule RULE IF THEN R1 IMT 30 SG1 R2 IMT 25 - 29.9 SG2 R3 IMT 19.5 - 24.9 SG3 R4 IMT < 18.5 SG4
Dari hasil perhitungan status gizi berdasarkan rule lalu dilanjutkan dengan mencocokkan gejala-gejala yang  dialami  user  dengan  pasien  terdahulu  yang  dibagi  berdasarkan  dengan  status  gizi  yang  didapat- kan.  Tabel 7 dibawah ini menampilkan bentuk rule dari data gejala penyakit untuk status gizi Obesitas:
Tabel 7. Data Gejala Penyakit Pada Status Gizi Obesitas (SG1) Berdasarkan Rule
RULE IF THEN R1 GJ1;GJ2;GJ3;GJ4;GJ5;GJ6;GJ7;GJ8;GJ9 PT1 R2 GJ10;GJ11;GJ12;GJ13;GJ14;GJ15;GJ3;GJ16;GJ17;GJ18;GJ19 PT2 R3 GJ20;GJ21;GJ22;GJ12;GJ23;GJ10;GJ24;GJ25;GJ3 PT3
238
Lalu pada tabel 8 dibawah  ini  menampilkan bentuk rule dari data gejala penyakit untuk status gizi berat badan berlebih:
Tabel 8. Data Gejala Penyakit Pada Status Gizi Berat Badan Berlebih (SG2) Berdasarkan Rule
RULE IF THEN R1 GJ1;GJ2;GJ3;GJ4;GJ5;GJ6;GJ7;GJ8;GJ9 PT1 R2 GJ26;GJ27;GJ1;GJ24;GJ28;GJ29;GJ30;GJ31 PT4 R3 GJ32;GJ33;GJ34;GJ35;GJ36;GJ37;GJ10;GJ38 PT5
Dan pada tabel 9 dibawah  ini  menampilkan bentuk rule dari data gejala penyakit untuk status gizi berat badan kurang:
Tabel 9. Data Gejala Penyakit Pada Status Gizi Berat Badan Kurang (SG3) Berdasarkan Rule
RULE IF THEN R1 GJ12;GJ20;GJ3;GJ39;GJ10;GJ40;GJ41;GJ19;GJ42;GJ43;GJ44;GJ45 PT6 R2 GJ46;GJ47;GJ49;GJ50;GJ51 PT7 R4 GJ52;GJ53;GJ54;GJ55;GJ45 PT8
Merunut kepada konsep metode Hybrid Case Base yang diterapkan yaitu untuk mendapatkan solusi berdasarkan  masalah  yang  serupa  pada  masa-masa  yang  lalu,  kemudian  data user akan  dicocokkan dengan  data  kasus  beberapa  pasien  yang  pernah  menderita  masalah  serupa  sebelumnya.  proses  ini merupakan penerapan salah satu metode yang digunakan yakni metode Case Based Reasoning dimana data user akan dibandingkan dengan data pasien terdahulu.
User berikut memiliki Berat badan 53 kg, Tinggi badan 172 cm dan mendapatkan indeks massa tubuh 17.8 sehingga jika berdasarkan rule dikategorikan sebagai status gizi berat badan kurang maka akan lang- sung menggunakan rule SG4. Adapun untuk gejala yang dialami user beserta keterangan keyakinan dan bobotnya seperti pada tabel 10 sebagai berikut:
Tabel 10. Data Daftar Gejala Milik User No Nama Gejala Keterangan Bobot 1 Buang air kecil terus-menerus Tidak 0 2 Sering merasa haus dan lapar Tidak tahu 0.2 3 Mudah lelah Yakin 0.8 4 Sering kesemutan Tidak tahu 0.2 5 Penglihatan kabur Tidak 0 6 Gangguan ereksi Tidak 0 7 Luka di kulit sulit mengering Tidak tahu 0.2 8 Gatal di sekitar kelamin Tidak tahu 0.2 9 Gampang terkena infeksi Tidak tahu 0.2 10 Nyeri dada Yakin 0.8 11 Gangguan pencernaan Tidak 0 12 Pusing Sangat Yakin 1 13 Pening Sedikit yakin 0.4 14 Nyeri menjalar ke lengan Sedikit yakin 0.4 15 Sakit di area leher, tenggorokan dan rahang Tidak tahu 0.2 16 Mendengkur Tidak 0 17 Batuk berkepanjangan Tidak 0 18 Pergelangan kaki bengkak Tidak 0 19 Detak jantung tidak teratur Sedikit yakin 0.4 20 Sakit kepala Yakin 0.8 21 Gelisah Tidak tahu 0.2 22 Jantung berdebar-debar Sedikit yakin 0.4 23 Gangguan penglihatan Tidak 0 24 Ada darah dalam urine Tidak 0 25 Mimisan Tidak 0 26 Nyeri pinggang, punggung dan perut Tidak tahu 0.2 27 Kencing terasa sakit atau panas Tidak 0 28 Air seni keruh dan berbau Tidak 0 29 Kencing sedikit atau anyang-anyangan Tidak 0 30 Mual dan muntah Tidak tahu 0.2 31 Demam dan meriang Sedikit yakin 0.4 32 Terdapat benjolan disekitar mata Tidak 0 33 Sering merasa ngantuk Cukup Yakin 0.6 34 Penurunan nafsu makan Tidak tahu 0.2 35 Mengalami stress Tidak tahu 0.2 36 Kenaikan berat badan Tidak 0 37 Sering kram dimalam hari Tidak tahu 0.2 38 Nyeri pada tungkai kaki Tidak 0
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Berisiko Di Setiap Status Gizi Berdasarkan Indeks Massa Tubuh Menggunakan Metode Hy-brid Case Base (Rifqhy Rayhan)
239 39 Napas pendek Cukup Yakin 0.6 40 Kaki dan tangan dingin Sangat Yakin 1 41 Kulit terlihat pucat Yakin 0.8 42 Cepat mengantuk Yakin 0.8 43 Kuku rapuh Cukup yakin 0.6 44 Lidah terasa sakit Yakin 0.8 45 Sembelit Yakin 0.8 46 Sulit bernapas Sedikit yakin 0.6 47 saat bernapas keluar bunyi dari dada Tidak tahu 0.2 48 Sesak dada Yakin 0.8 49 Batuk berlangsung lama Tidak 0 50 Badan lemas Tidak tahu 0.2 51 Kaki bagian bawah bengkak Tidak 0 52 Nyeri leher Tidak 0 53 Nyeri tulang punggung bawah Tidak 0 54 Rentan patah tulang Tidak tahu 0.2 55 Postur tubuh bungkuk Tidak tahu 0.2 56 Penurunan Tinggi badan secara bertahap Tidak 0
Adapun daftar gejala disertai keterangan bobot dari setiap gejalanya milik 3 pasien penderita penyakit serupa terdahulu yang juga tergolong di kategori status gizi berat badan kurang seperti yang terdapat di tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Data Daftar Gejala Milik Penderita Sebelumnya (Berat Badan Kurang)
No Nama Gejala Pasien P1 (PT6) P2 (PT7) P3 (PT8) 1 Buang air kecil terus-menerus 0 0 0 2 Sering merasa haus dan lapar 0.2 0.2 0.2 3 Mudah lelah 0.6 0.6 0.4 4 Sering kesemutan 0.2 0.2 0.2 5 Penglihatan kabur 0 0 0 6 Gangguan ereksi 0 0 0 7 Luka di kulit sulit mengering 0.2 0.2 0.2 8 Gatal di sekitar kelamin 0.2 0 0 9 Gampang terkena infeksi 0.2 0.2 0.2 10 Nyeri dada 0.8 0.6 0.4 11 Gangguan pencernaan 0 0 0 12 Pusing 0.8 0.6 0.6 13 Pening 0.4 0.4 0.4 14 Nyeri menjalar ke lengan 0 0.2 0.2 15 Sakit di area leher, tenggorokan dan rahang 0.2 0.2 0.2 16 Mendengkur 0 0 0 17 Batuk berkepanjangan 0 0 0 18 Pergelangan kaki bengkak 0 0 0 19 Detak jantung tidak teratur 0.4 0.6 0.4 20 Sakit kepala 0.8 0 0 21 Gelisah 0.2 0 0.2 22 Jantung berdebar-debar 0.4 0.4 0.4 23 Gangguan penglihatan 0 0 0 24 Ada darah dalam urine 0 0 0 25 Mimisan 0 0 0 26 Nyeri pinggang, punggung dan perut 0.2 0.4 0.2 27 Kencing terasa sakit atau panas 0 0 0 28 Air seni keruh dan berbau 0 0.2 0.2 29 Kencing sedikit atau anyang-anyangan 0 0 0 30 Mual dan muntah 0.2 0.2 0.2 31 Demam dan meriang 0.4 0 0.4 32 Terdapat benjolan disekitar mata 0 0 0 33 Sering merasa ngantuk 0.6 0.4 0.4 34 Penurunan nafsu makan 0.2 0.2 0.2 35 Mengalami stress 0.2 0.2 0.2 36 Kenaikan berat badan 0 0 0 37 Sering kram dimalam hari 0.2 0.2 0.2 38 Nyeri pada tungkai kaki 0 0 0 39 Napas pendek 0.6 0.6 0.6 40 Kaki dan tangan dingin 0.6 0.2 0.2 41 Kulit terlihat pucat 0.8 0.2 0.2 42 Cepat mengantuk 0.8 0.4 0.4 43 Kuku rapuh 0.6 0 0 44 Lidah terasa sakit 0.8 0 0 45 Sembelit 0.6 0 0
240 46 Sulit bernapas 0.4 0.8 0.2 47 saat bernapas keluar bunyi dari dada 0.2 1 0.2 48 Sesak dada 0.4 0.8 0.4 49 Batuk berlangsung lama 0 0.8 0 50 Badan lemas 0.2 1 0.2 51 Kaki bagian bawah bengkak 0 1 0.2 52 Nyeri leher 0 0.2 0.6 53 Nyeri tulang punggung bawah 0 0 0.8 54 Rentan patah tulang 0.2 0.2 0.8 55 Postur tubuh bungkuk 0.2 0.4 1 56 Penurunan Tinggi badan secara bertahap 0 0 0.8
Menyesuaikan dengan data daftar gejala yang dialami oleh user diatas maka tahap berikutnya dalam penerapan metode Hybrid Case Base adalah melakukan pengukuran similarity untuk mendapatkan nilai tertinggi berdasarkan nilai kemungkinan kepada user atas gejala yang dialami. User = (Ai) Pasien = (Bi)
Ai =  0|0.2|0.8|0.2|0|0|0.2|0.2|0.2|0.8|0|1|0.4|0.4|0.2|0|0|0|0.4|0.8|0.2|0.4|0|0|0|0.2|0|0|0|0.2|0.4|0|0.6|0.2| 0.2|0|0.2|0|0.6|1|0.8|0.8|0.6|0.8|0.8|0.6|0.2|0.8|0|0.2|0|0|0|0.2|0.2|0 B1 =  0|0.2|0.6|0.2|0|0|0.2|0.2|0.2|0.8|0|0.8|0|0.4|0.2|0|0|0|0.4|0.8|0.2|0.4|0|0|0|0.2|0|0|0|0.2|0.4|0|0.6|0.2|
0.2|0|0.2|0|0.6|0.6|0.8|0.8|0.6|0.8|0.6|0.4|0.2|0.4|0|0.2|0|0|0|0.2|0.2|0
B2 =  0|0.2|0.6|0.2|0|0|0.2|0|0.2|0.6|0|0.6|0.4|0.2|0.2|0|0|0|0.6|0|0|0.4|0|0|0|0.4|0|0.2|0|0.2|0|0|0.4|0.2|0.2|
0|0.2|0|0.6|0.2|0.2|0.4|0|0|0|0.8|1|0.8|0.8|1|1|0.2|0|0.2|0.4|0
B3 =  0|0.2|0.4|0.2|0|0|0.2|0|0.2|0.4|0|0.6|0.4|0.2|0.2|0|0|0|0.4|0|0.2|0.4|0|0|0|0.2|0|0.2|0|0.2|0.4|0|0.4|0.2| 0.2|0|0.2|0|0.6|0.2|0.2|0.4|0|0|0|0.2|0.2|0.4|0|0.2|0.2|0.6|0.8|0.8|1|0.8
Maka proses yang harus dilakukan selanjutnya adalah melakukan perhitungan untuk pengukuran sim- ilarity pada tiap jenis penyakitnya dengan menggunakan rumus persamaan 1. ∑ (𝐴 𝑖 ∗ 𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖= 1 = (0*0)+(0.2*0.2)+(0.8*0.6)+(0.2*0.2)+(0*0)+(0*0)+(0.2*0.2)+(0.2*0.2)+(0.2*0.2)+(0.8*0.8)+(0*0)+(1 *0.8)+(0.4*0)+(0.4*0.4)+(0.2*0.2)+(0*0)+(0*0)+(0*0)+(0.4*0.4)+(0.8*0.8)+(0.2*0.2)+(0.4*0.4)+(0*0 )+(0*0)+(0*0)+(0.2*0.2)+(0*0)+(0*0)+(0*0)+(0.2*0.2)+(0.4*0.4)+(0*0)+(0.6*0.6)+(0.2*0.2)+(0.2*0. 2)+(0*0)+(0.2*0.2)+(0*0)+(0.6*0.6)+(1*0.6)+(0.8*0.8)+(0.8*0.8)+(0.6*0.6)+(0.8*0.8)+(0.8*0.6)+(0.6 *0.4)+(0.2*0.2)+(0.8*0.4)+(0*0)+(0.2*0.2)+(0*0)+(0*0)+(0*0)+(0.2*0.2)+(0.2*0.2)+(0*0) = 8.48
√∑ 𝐴 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖= 1 ∑ 𝑛 𝑖 = 𝑏 2 =
(0+0.04+0.64+0.04+0+0+0.04+0.04+0.04+0.64+0+1+0.16+0.16+0.04+0+0+0+0.16+0.64+0.04+0.16+
0+0+0+0.04+0+0+0+0.04+0.16+0+0.36+0.04+0.04+0+0.04+0+0.36+1+0.64+0.64+0.36+0.64+0.64+0.
36+0.04+0.64+0+0.04+0+0+0+0.04+0.04+0)*(0+0.04+0.36+0.04+0+0+0.04+0.04+0.04+0.64+0+0.64 +0+0.16+0.04+0+0+0+0.16+0.64+0.04+0.16+0+0+0+0.04+0+0+0+0.04+0.16+0+0.36+0.04+0.04+0+0
.04+0+0.36+0.36+0.64+0.64+0.36+0.64+0.36+0.16+0.04+0.16+0+0.04+0+0+0+0.04+0.04+0) = 76.0 ∑ (𝐴 𝑖 ∗𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖= 1 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖= 1 ∑ 𝑛 𝑖 = 𝑏 2 = 8.48 √76.0 = 8.48 8.72 = 0.97 = 97%
Setelah menyelesaikan tahap-tahap diatas maka tahap berikutnya adalah membandingkan nilai simi- larity dari  setiap  jenis  penyakitnya  lalu  mencari  penyakit  mana  yang  memiliki  nilai similarity dengan persentase tertinggi. Adapun hasil perhitungan yang didapatkan untuk pengukuran Similarity pada mas- ing-masing  jenis penyakit  yang terdapat  di kategori status gizi  berat badan kurang atas pengujian data milik pasien seperti pada tabel 12 berikut:
Tabel 12. Data Hasil Pengukuran Similarity No Kode Nama Penyakit Similarity Persentase 1 PT6 Anemia 0.97 97% 2 PT7 Paru-paru Kronis 0.61 61% 3 PT8 Osteoporosis 0.58 58%
Berdasarkan hasil menerapkan metode Hybrid Case Base dalam pendiagnosaan penyakit yang mem- iliki risiko tinggi diderita oleh user berdasarkan gejala-gejala penyakit milik user yang berada di kategori status gizi berat badan kurang mendapatkan hasil diagnosa kemungkinan user mengidap penyakit Ane- mia dengan persentase hasil perhitungan pengukuran similarity tertinggi sebesar 97%.
4. Tabel Perbandingan
241
Adapun tabel perbandingan antara perhitungan yang dilakukan secara manual oleh pakar/ahli dengan perhitungan menggunakan sistem kepada beberapa pasien dengan gejala yang dialaminya, seperti pada tabel 13 dibawah ini:
Tabel 13. Data Perbandingan Kode Pasien Gejala yang dialami Hasil Keputusan Hasil Pakar/Ahli Sistem Pakar P1 GJ20, GJ22, GJ13, GJ23, GJ25, GJ3, GJ12 Hipertensi (PT3) Hipertensi (PT3) Sesuai P2 GJ1, GJ2, GJ3. GJ16, GJ26, GJ7, GJ8, GJ9, GJ4, GJ14 Diabetes Tipe 2 (PT1) Diabetes Tipe 2 (PT1) Sesuai P3 GJ12, GJ3, GJ10, GJ19, GJ20, GJ11, GJ13, GJ16, GJ15 Penyakit Jan- tung (PT2) Anemia (PT6) Tidak Sesuai P4 GJ27, GJ1, GJ29, GJ26, GJ30, GJ28, GJ31, GJ24 Batu Ginjal (PT4) Batu Ginjal (PT4) Sesuai P5 GJ33, GJ35, GJ32, GJ36, GJ10, GJ24, GJ37, GJ38, GJ12 Kolestrol (PT5) Kolestrol (PT5) Sesuai P6 GJ2, GJ53, GJ54, GJ50, GJ55, GJ56 Osteoporosis (PT8) Osteoporosis (PT8) Sesuai P7 GJ18, GJ12, GJ14, GJ15, GJ10, GJ23, GJ3, GJ16 Penyakit Jan- tung (PT2) Penyakit Jan- tung (PT2) Sesuai P8 GJ50, GJ46, GJ47, GJ51, GJ48, GJ49 Paru-paru Kro- nis (PT7) Paru-paru Kro- nis (PT7) Sesuai P9 GJ20, GJ12, GJ10, GJ24, GJ3, GJ21, GJ39, GJ44, GJ45, 19 Hipertensi (PT3) Anemia (PT6) Tidak Sesuai P10 GJ12, GJ20, GJ3, GJ40, GJ10, GJ41, GJ45, GJ39, GJ42, GJ43, GJ44 Anemia (PT6) Anemia (PT6) Sesuai
Berdasarkan hasil perbandingan yang didapatkan seperti pada tabel diatas maka bisa dilihat bahwa 8 dari 10 uji coba yang dilakukan kepada pasien mendapatkan hasil perhitungan yang sesuai, atau dengan kata  lain  hasil  perbandingan  antara  melakukan  perhitungan  secara  manual  dengan  perhitungan menerapkan  sistem  pakar  mendapatkan  nilai  persentase 810 x 100 =  80%.  Jadi  sistem  pakar  dengan menerapkan  metode Hybrid  Case  Base ini  berhasil  dibuat  dan  mampu  memberikan  hasil  perhitungan dengan persentase akurasi sebesar 80%.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan hasil penelitian ini, juga dari literatur yang dijadikan referensi, hasil pengumpulan data, hasil analisis dan juga melalui fakta yang telah diuraikan terdahulu, maka dapat disimpulkan bahwa melakukan pendiagnosaan  penyakit  berisiko  di  setiap  status gizi  berdasarkan  indeks  massa  tubuh  dengan  sistem  pakar dapat dilakukan guna membantu masyarakat untuk mengetahui status gizinya dan apakah memiliki penyakit yang  berisiko  diderita  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialaminya. menerapkan  metode Hybrid  Case  Base untuk pendiagnosaan penyakit berisiko di setiap status gizinya mampu menghasilkan perhitungan yang akurat seperti  pada  perhitungan similarity pada user yang  dihitung  mendapatkan  persentase  hasil  perhitungan pengukuran similarity tertinggi yaitu 97% melalui hasil diagnosa tersebut, kemungkinan besar user menderita penyakit  Anemia.  Pengujian  terhadap  perbandingan  antara  perhitungan  secara  manual  oleh  ahli/pakarnya langsung  dengan  perhitungan  menggunakan  sistem  pakar  mendapatkan  hasil  persentase  80%  sehingga  bisa disimpulkan bahwa sistem pakar  yang dibangun dengan  menerapkan  metode Hybrid Case Base ini  berhasil memberikan hasil pendiagnosaan yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. M. A. A. Paramesti, “Status Gizi Anak Sekolah Berdasarkan Tingkat Pengetahuan Gizi Ibu Dan Komposisi Menu Bekal Sekolah,” Poltekkes Kemenkes Denpasar , Bali, 2021.
[2] N. R. Aulia “Peran Pengetahuan Gizi Terhadap Asupan Energi, Status Gizi Dan Sikap Tentang Gizi Remaja,” Jurnal Ilmiah Gizi dan Kesehatan , vol. 2, no. 2, pp. 13-35, 2021.
[3] N.  Nyoman et  al. ,  “Hubungan  Indeks  Massa  Tubuh  (Imt)Terhadap  Daya  Tahan  Kardiovaskuler Mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Udayana,” Jurnal Medika Udayana , vol. 10, no. 12, pp. 11–15, 2021.
[4] R. D. Pramita, I. P. A. Griadhi, “Hubungan Antara Perilaku Sedentari Dengan Indeks Massa Tubuh Pada Siswa Kelas V Di Sd Cipta Dharma Denpasar,” Jurnal Medika Udayana, vol. 5, no. 2, 2016.
242
[5] Y. Wiranata and I. Inayah, “Perbandingan Penghitungan Massa Tubuh Dengan Menggunakan Metode Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  dan  Bioelectrical  Impedance  Analysis  (BIA)  The  Comparison  of  Body Mass  Calculation  by  Using  Body  Mass  Index  (BMI)  and  Bioelectrical  Impedance  Analysis  (BIA) Methods.” J.  Man. Kes. Yayasan RS. Dr. Soetomo , vol. 6, no. 1, pp. 43-51, 2020.
[6] A.  J.  Sitorus,  J.  E.  Hutagalung,  and  A.  Dermawan,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pencernaan Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  (CBR)  Berbasis  Web,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2214, Oct. 2022.
[7] D. Y. Prasetyo, B. Rianto, M. S. Rais, and N. Suwanti, “Diagnosa Dini Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning (CBR),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 360, Apr. 2021.
[8] B. H. HAYADI, “Sistem Pakar”, Yogyakarta: Deepublish , 2018.
[9] D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode Dempster Shafer,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 9, no. 2, pp. 85–93, Oct. 2020.
[10] A. Desiani and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan , Yogyakarta: ANDI, 2006.
[11] 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.
[12] N.  B.  Ginting,  G.  Ginting,  and  N.  Silalahi,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Sampar Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 3, no. 1, p. 65, Mar. 2019.
[13] F.  Erwis,  D.  Suherdi,  A.  Pranata,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Penerapan  Metode  Hybrid  Case  Base  Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Obesitas,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 378, Jan. 2022.
[14] Samsudin,  “Optimalisasi  Penerimaan  Remunerasi  Dosen  Menggunakan  Metode  Rule  Base Reasoning,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 6, no. 3, pp. 224–240, 2019.
[15] Y. Darnita and R. Toyib, “Klasifikasi Penentuan Manfaat Tanaman Obat Herbal Berbasis Rule Based Reasoning,” Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 82-95, 2021.
[16] S.  Shorea  Pratiwi,  H.  Sasty  Pratiwi,  and  J.  Hadari  Nawawi,  “Case  Based  Reasoning  Diagnosis Gangguan Pencernaan pada Anak Menggunakan Metode Similarity Cosine Coefficient,” Justin: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 6, no. 4, 2018.
[17] M.  D.  Suryadi,  S.  Sahlan,  and  N.  Ruseno,  “Penerapan  Intelligence  System  berbasis  Case  Base Reasioning  dan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Identifikasi  Gangguan  IT  Support,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 4, no. 2–2, pp. 182–186, Dec. 2019.
[18] 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 Riset Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 256, Apr. 2020.
[19] M. A. Irfandi, A. Romadhony, and S. Saadah, “Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan  Mulut  Menggunakan  Metode  Hybrid  Case-Based  Dan  Rule-Based  Reasoning,” School  of Computing, Telkom University , 2015.
[20] Pilipus Tarigan, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Disentri Dengan Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 105–114, 2018.