Integrasi Rule Based Reasoning dan Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Gangguan Tumbuh Kembang Anak Usia Dini
Regiolina Hayami 1* , Soni 1 , Falda Dimantara 1
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, 28156, Indonesia e-mail: regiolinahayami@umri.ac.id, soni@umri.ac.id, faldadimantara@gmail.com

## Abstrak
Pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  usia  dini  (0-12  Tahun)  merupakan  priode  sangat  penting diketahui oleh orang tua. Gangguan pertumbuhan dan perkembangan anak hendaknya diiringi dengan penanganan sedini mungkin. Namun pada kenyataanya penanganan gangguan tumbuh kembang anak masih  sangat  sulit  karena  masih  kurangnya  pengetahuan  orang  tua  terhadap  tumbuh  kembang  anak. Untuk  mengetahui  apakah  anak  mengalami  gangguan  tumbuh  kembang  atau  tidak  maka  diperlukan bantuan seorang pakar, yaitu seorang pakar yang ahli dalam tumbuh kembang anak. Namun orang tua tidak  selalu  dapat  berkonsultasi  setiap  waktu  karena  kesibukan  bekerja  dan  biaya  konsultasi  yang cukup  mahal.  Untuk  itu,  dapat  diambil  solusi  dengan  memasukan  pengetahuan  seorang  pakar  yang menyangkut  tumbuh  kembang  anak  usia  dini  yang  sausia  kedalam  sebuah  sistem  berbasis  komputer yang berupa sistem pakar Maka dilakukan penelitian sebuah sistem pakar untuk mengetahui gangguan perkembangan  anak  usia  dini  sehungga  dapat  membantu  orang  tua  dan  pakar  dalam  menyelesaikan kasus-kasus  gejala  gangguan  tumbuh  kembang  yang  dialami  anak.  Dari  hasil  penelitian  penggunaan metode Rule based reasoning (RBR) dan Case based reasoning (CBR) sangat tepat digunakan untuk mengetahui gangguan tumbuh kembang anak usia dini dengan akurasi 80%.
Kata Kunci : Case Based Reasoning, Rule Based Reasoning, sistem pakar, tumbuh kembang anak

## Abstract
The growth and development of early childhood (0-12 years) is a very important period for parents to know. Impaired growth and development of children should be accompanied by early treatment. How- ever, in fact, the handling of developmental disorders in children is still very difficult because of the lack  of  knowledge  of  the  parents  regarding  the  child's  development  and  development.  To  find  out whether a child has a developmental disorder or not, the help of an expert is needed, that is, an expert who is an expert in child development. However, parents can not always be consulted all the time be- cause of the busy work and consulting fees which are quite expensive. For this reason, a solution can be taken by entering the knowledge of an expert regarding the development of early childhood in Rus- sia into a computer-based system in the form of an expert system. resolve cases of developmental dis- orders symptoms experienced by children. From the research results, the use of the Rule based rea- soning (RBR) and Case based reasoning (CBR) methods is very appropriate to be used to determine early childhood developmental disorders with an accuracy of 80%.
Keywords : Case Based Reasoning, Rule Based Reasioning, Expert System, child development

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  usia  dini (0-12 Tahun) merupakan periode sangat penting diketahui oleh orang tua. Tumbuh kembang anak merupakan  suatu  proses  yang  bersifat  kontinu, yang  dimulai  sejak  didalam  kandungan  hingga dewasa.  Dalam  proses  perkembangan  anak terdapat  masa-masa  kritis,  dimana  pada  masa tersebut  perlu  suatu  stimulasi  yang  berfungsi
agar  potensi  anak  berkembang.  Perkembangan anak  akan  optimal  jika  terdapat  interaksi  sosial yang  sesuai  dengan  kebutuhan  anak  diberbagai tempat perkembanganya. Pada periode ini terjadi pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  yang begitu  pesat  sehingga  jika  ada  gangguan  dapat menyebabkan  dampak  terhadap  anak  hingga dewasa.  Proses  tersebut  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor-faktor  diantaranya heriditer/
genetic ,  lingkungan/  eksternal,  status  sosial ekonomi, nutrisi, dan kesehatan (Rani & Jauhari, 2018).
Untuk mengetahui permasalahan tumbuh kembang  anak  usia  dini  diperlukan  bantuan seorang  ahli  dalam  tumbuh  kembang  anak dimana  dalam  hal  ini  adalah  seorang  psikolog anak. Deteksi dini penyimpangan perkembangan dilakukan salah satunya dengan skrining/pemeriksaan perkembangan anak menggunakan  Formulir  Kuisioner  Pra  Skrining Perkembangan  (KPSP)  dengan  tujuan  untuk mengetahui perkembangan anak normal atau ada penyimpangan  (Dewi  et  al.,  2019).  Bentuk tindak  lanjut  hasil  pemeriksaan  atau  dalam bidang psikologi dikenal dengan istilah intervensi  perlu  dilakukan  dan  peran  orangtua sangat  penting  disini  mengingat  usia  anak  yang relatif masih muda (Uce, 2018).
Perkembangan teknologi dapat berperan penting dalam  membantu  para  orang  tua  untuk  dapat mendeteksi gejala awal serta intervensi penanganan  yang  disarankan  jika  terdiagnosa adanya  gangguan  pada  tumbuh  kembang  anak. Dalam  bidang  komputer/informatika  teknologi yang  memungkinkan  suatu  sistem dapat berfikir seperti  seorang  ahli/  pakar  dibidang  tertentu dikenal  dengan  istilah  sistem  pakar  ( expert system ) (Efrianto & Fajrin, 2019; Latifah, 2018).
Sistem pakar merupakan suatu sistem berbentuk aplikasi komputer untuk menyelesaikan masalah dengan menyesuaikan dengan pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar. Indikator keberhasilan  dari  sistem  pakar  adalah  saat keputusan  yang  dihasilkan  memiliki  kemiripan dengan  yang  dilakukan  oleh  pakar  aslinya  dari sisi  proses  maupun  hasil  keputusan  yang diperoleh  (Safri,  2019;  Saratun,  2019). Expert system menggunakan pengetahuan seorang pakar yang  menyangkut  tumbuh  kembang  anak  usia dini kedalam sebuah sistem berbasis komputer.
Case  Based  Reasoning (CBR)  dan Rule  Based Reasoning (RBR)  merupakan  dua  jenis  metode yang  dapat  digunakan  dalam  pengembangan suatu  sistem  pakar  (Avrizal,  2019;  SP,  2020). Dalam implementasinya, dapat digunakan secara terpisah maupun diintegrasikan dalam menyelesaikan  permasalahan  melalui  sistem pakar  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  cukup baik (Avrizal, 2019; Irpan et al., 2021). Cased  Based  Reasoning merupakan  sebuah
metode untuk memecahkan suatu permasalahan, metode ini memanfaatkan knowledge dari kasus- kasus yang sudah ada sebelumnya. Jika terdapat kasus  baru  yang  belum  ada  pada  kasus-kasus sebelumnya,  maka  metode  ini  akan  melakukan learning dan menambahkannya pada
knowledgebase sebagai knowledge yang  baru sehingga knowledge yang  dimiliki  oleh  sistem bertambah  (Nugraha  &  Siddik,  2021).  Secara umum  metode  ini  terdiri  dari  4  langkah  yaitu: (Butsianto & Hidayat, 2019)
1. Retrieve (proses identifikasi masalah baru)
2. Reuse (pencocokan  dan  penggunaan  kembali kasus baru pada database)
3. Retain (peninjauan  kembali  solusi  yang ditawarkan)
4. Revise (evaluasi
informasi untuk
menghasilkan solusi yang baru).
Rule-Based  Reasoning (RBR)  merupakan  salah satu  dari  dua  teknik  yang  populer  digunakan  di dalam expert  system .  RBR  menitik  beratkan pada  aturan-aturan  yang  sebelumnya  sudah dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Aturan-aturan  ini, kemudian  dianggap  sebagai knowledge untuk kemudian digunakan dalam penyelesaian masalah yang terjadi(Jatmiko et al., 2017).
Dengan  penggabungan  metode  CBR  dan  RBR yang  diterapkan  pada  suatu  aplikasi  dapat menangani masalah yang kompleks dan beragam dengan menghasilkan solusi yang akurat. Tujuan dari  penggabungan  antara  metode  CBR  dan RBR  adalah  untuk  mendukung  dalam  proses pencocokan  kasus  dari  metode  CBR  dengan menggunakan  metode  RBR  untuk  menangani kasus  yang  rumit(Almadhoun  &  Abu  Naser, 2018).  Berdasarkan  penerapan  penggabungan teknik  RBR  dan  CBR  terdapat  beberapa  contoh yang  menunjukan  bahwa  kedua  teknik  tersebut saling melengkapi satu sama lain (Almadhoun & Abu  Naser,  2018;  Imran,  2019).  Dengan  salah satu metode menangani kekurangan dari metode yang lain.

## 2. METODE
Pada  metodologi  pengembangan  sistem  ini digambarkan langkah atau  tahapan yang dilakukan dalam mengembangkan sistem deteksi gangguan  tumbuh  kembang  anak  usia  dini. Gambar  1  berikut  menjelaskan  tahapan  yang dilakukan dalam penelitian ini.

## Gambar 1 Metodologi Pengembangan Sistem

## Perancangan Sistem
Pada Gambar 2 berikut dijelaskan bahwa sistem pakar  ini  melakukan  interaksi  dengan  2  entitas luar yaitu pakar dan pasien. Seorang pakar dapat melakukan  proses login ,  proses  kelola  gejala, proses  kelola  tindakan,  proses  kelola  diagnosa, proses kelola kasus dan proses kelola konsultasi serta  memperoleh  informasi  validasi  login,  data gejala,  data tindakan,  data  diagnosa,  data  kasus,
dan  memperoleh  hasil  konsultasi.  Seorang pasien hanya dapat melakukan proses konsultasi di  dalam  sistem  pakar  dengan  memilih  gejala berdasarkan pertanyaan-pertanyaan yang diberikan  kemudian  memperoleh  hasil  diagnosa yaitu  informasi  diagnosa  gangguan  tumbuh kembang anak.
Admin
1.1 login Data login Data login Data login 2.1 Kelola Gejala Data gejala Data gejala Data login 3.1 Kelola Tindakan Data tindakan Data tindakan Data gejala Data gejala Data tindakan Data tindakan 4.1 Kelola Diagnosa Data diagnosa Data diagnosa Data diagnosa Data diagnosa 5.1 kelola Tindakan Data tindakan Data diagnosa 6.1 kelola Kasus Data kasus Data kasus 7.1 Kasus gejala Data gejala Data kasus Data Kasus gejala Data tindakan 8.1 Data Pasien 9.1 konsultasi Data gejala Data konsultasi Orang Tua Data pasien Data konsultasi Data konsultasi Data kasus Data kasus Data tindakan Konsultasi Gejala Konsultasi Kasus gejala Data kasus User Data Gejala Data tindakan Data Diagnosa Diagnosa tindakan Data diagnosa Data kasus gejala Data konsultasi Data gejala Data konsultasi

## Gambar 2 Rancangan DFD Level 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Kebutuhan Data
Kegiatan yang telah dilakukan dalam pengumpulan  data  adalah  menyerap  berbagai
data dan informasi terkait tumbuh kembang anak usia dini melalui wawancara dan studi literature. Didapati  jenis  gangguan  tumbuh  kembang  anak di antaranya seperti tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Diagnosa
No Kode Diag- nosa Diagnosa 1 D001 Gangguan pervasif lainya 2 D002 Gangguan Hyperkinetik 3 D003 Gangguan autis masa kanak 4 D004 Gangguan  berbicara  dan  bahasa lainya 5 D005 Retradasi mental ringan
Data  lainnya  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian ini  adalah  gejala  yang  mungkin  terjadi  pada tumbuh kembang anak. Selanjutnya data tersebut dijadikan  daftar  pertanyaan  yang  akan  dijadikan
poin  wawancara  untuk  mengetahui  kondisi tumbuh  kembang  anak  usia  dini  tersebut. Adapun  daftar  gejala  yang  dijadikan  pertanyaan dalam menghasilkan diagsosis dapat dilihat pada
Tabel  2.  Tahap  akhir  dalam  analisis  kebutuhan data pada penelitian ini adalah dibentuknya basis pengetahuan  dari  diagnosa  dan  gejala  yang dialami.  Basis  pengetahuan  ini  selanjutnya menjadi  alur  dalam  pohon  keputusan  penentuan
diagnosa  pada  kasus  yang  dianalisis.  Tabel  3 berikut  merupakan  basis  pengetahuan  dari diagnosa  dan  gejalan  dalam  kasus  tumbuh kembang  anak  usia  dini  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 2. Daftar Gejala No Kode Gejala Gejala 1 G001 Apakah anak mengalami kesulitan berkomunikasi? 2 G002 Apakah  anak  mengalami  gangguan  belajar  atau  keterlambatan bicara  atau  sulit  dalam  memperhatikan  atau  minat  yang  intens dalam hal tertentu? 3 G003 Apakah  anak  mengalami  penurunan  perhatian  dan  beraktifitas berlebihan? 4 G004 Apakah anak kesulitan berbicara atau mengguanakan kata-kata dengan tepat? 5 G005 Apakah hasil tes IQ anak berkisar 50-69? 6 G006 Apakan  anak  pernah  mengalami  pusing,  kejang-kejang  dan penurunan kesadaran (pingsan)? 7 G007 Apakah anak mengalami gangguan dalam interaksi sosial? 8 G008 Apakah anak meninggalkan kegiatan sebelum tuntas? 9 G009 Apakah  anak  mengalami  pemahaman  dan  penggunaan  bahasa cendrung lambat? 10 G010 Apakah  anak  mengalami  penurunan  kemampun  berbahasa,  in- teraksi sosial ataupun berjalan sebelum usia 10 tahun? 11 G011 Apakah anak mengalami penurunan penglihatan ? 12 G012 Apakah anak mengalami gelisah berlebihan? 13 G013 Apakah anak berbicara 1 topik dan menatap mainan itu saja? 14 G014 Apakah anak mengalami gangguan bicara diatas usia 3 tahun? 15 G015 Apakah anak mengalami Autis, gangguan tingkah laku ? 16 G016 Apakah anak ceroboh dan mengganggu tatatertib sosial? 17 G017 Apakah  anak  mudah  emosi  dan  reaksi  berlebihan  terhadap suara dan gerakan? Tabel 3. Pengelompokkan Gejala dan Diagnosa Gejala Diagnosa Jika G002, G006, G011 Maka D001 Jika G003, G008, G0012, G016, G021 Maka D002 Jika G001, G007, G013, G018, G019, G020 Maka D003 Jika G004, G010, G014, G017 Maka D004 Jika G005, G009, G015, G022 Maka D005

## Integrasi  Rule  Based  Reasoning(RBR) dan Case Based Reasoning(CBR)
Integrasi  kedua  metode  CBR  dan  RBR  dimulai dengan  menetapkan  aturan-aturan/rule  yang merupakan  konsep  dari  Rule  Based  Reasoning (RBR).  Aturan-aturan  ini,  kemudian  dianggap sebagai  knowledge  untuk  kemudian  digunakan dalam  penyelesaian  masalah  yang  terjadi. Bentuk  dari  rule  yang  digunakan  berupa kombinasi pernyataan kondisi ya dan tidak yang merujuk pada basis pengetahuan dari gejala dan diganosa  pada  Tabel  3.  Berikut  merupakan  rule yang diciptakan untuk menangani kasus tumbuh
kembang  anak  usia  dini  yang  digunakan  pada penelitian yang telah dilakukan:
1. jika  (Ya)  G002  maka  diagnosa  D001,  jika (Tidak) G002 maka tidak ada diagnosa
2. jika  (Ya)  G006  maka  diagnosa  D001,  jika (Tidak) G006 maka tidak ada diagnosa
3. jika  (Ya)  G011  maka  diagnosa  D001,  jika (Tidak) G012 maka tidak ada diagnosa
4. jika  (Ya)  G003  maka  diagnosa  D002,  jika (Tidak) G003 maka tidak ada diagnosa
5. jika  (Ya)  G008  maka  diagnosa  D002,  jika (Tidak) G008 maka tidak ada diagnosa
6. jika  (Ya)  G012  maka  diagnosa  D002,  jika (Tidak) G012 maka tidak ada diagnosa
7. jika  (Ya)  G016  maka  diagnosa  D002,  jika (Tidak) G016 maka tidak ada diagnosa
8. jika  (Ya)  G001  maka  diagnosa  D003,  jika (Tidak) G001 maka tidak ada diagnosa
9. jika  (Ya)  G007  maka  diagnosa  D003,  jika (Tidak) G007 maka tidak ada diagnosa
10. jika  (Ya)  G013  maka  diagnosa  D003,  jika (Tidak) G013 maka tidak ada diagnosa
11. jika  (Ya)  G004  maka  diagnosa  D004,  jika
(Tidak) G004 maka tidak ada diagnosa
12. jika  (Ya)  G010  maka  diagnosa  D004,  jika (Tidak) G010 maka tidak ada diagnosa
13. jika  (Ya)  G014  maka  diagnosa  D004,  jika (Tidak) G014 maka tidak ada diagnosa
14. jika  (Ya)  G017  maka  diagnosa  D004,  jika (Tidak) G017 maka tidak ada diagnosa
15. jika  (Ya)  G005  maka  diagnosa  D005,  jika (Tidak) G005 maka tidak ada diagnosa
16. jika  (Ya)  G009  maka  diagnosa  D005,  jika (Tidak) G009 maka tidak ada diagnosa
17. jika  (Ya)  G015  maka  diagnosa  D005,  jika (Tidak) G015 maka tidak ada diagnosa
18. jika  (Ya)  G018  maka  diagnosa  D003,  jika (Tidak) G018 maka tidak ada diagnosa
19. jika  (Ya)  G019  maka  diagnosa  D003,  jika (Tidak) G019 maka tidak ada diagnosa
20. jika  (Ya)  G020  maka  diagnosa  D003,  jika (Tidak) G020 maka tidak ada diagnosa
21. jika  (Ya)  G021  maka  diagnosa  D002,  jika (Tidak) G021 maka tidak ada diagnosa
22. jika  (Ya)  G022  maka  diagnosa  D005,  jika (Tidak) G022 maka tidak ada diagnosa
Setelah  proses  perhitungan  menggunakan  Rule Based  Reasoning  dilakukan,  selanjutnya  akan dihitung  persentase  kemiripan  gejala  yang dimiliki  dengan  kasus-kasus  terdahulu  untuk mengetahui  tingkat  kemiripan  gejala  dalam
menghasilkan  diagnosa,  dalam  hal  ini  akan digunakan  teknik  CBR.    Tahapan  CBR  terdiri atas (Merawati & Hartati, 2018):
a. Penghitungan similarity value dengan rumus:
b. Pengukuran akurasi dengan rumus:
c. Proses  retrieve  manual,  yaitu  adopsi  dan perbaikan solusi yang ada berdasarkan kasus baru.
Integrasi antara CBR dan RBR dalam mendeteksi  gangguan  tumbuh  kembang  anak usia  dini  diimplementasikan  dalam  suatu  sistem berbasis  web.  Pengguna  dalam  hal  ini  adalah orangtua akan menyampaikan gejala yang dilihat dari  anak  berdasarkan  pertanyaan-pertanyaan yang  telah  disiapkan  sebelumnya.  Pertanyaan disusun  berdasarkan  pohon  keputusan  yang dihasilkan  dari  22  aturan/rule  yan  telah diciptakan.  Berikut  bentuk  ilustrasi  pertanyaan konsultasi yang diajukan oleh sistem.
Tabel 4 Pertanyaan Konsultasi No Kode gejala Pertanyaan Jawa ban Diagnosa 1 G002 Apakah  anak  mengalami  gangguan  belajar  atau keterlambatan  bicara  atau  sulit  dalam  memperhatikan atau minat yang intens dalam hal tertentu?  Gangguan pervasif lainya 2 G006 Apakan anak pernah  mengalami pusing,  kejang-kejang dan penurunan kesadaran (pingsan)?  3 G011 Apakah anak mengalami penurunan penglihatan ?  4 G003 Apakah  anak  mengalami  penurunan  perhatian  dan beraktifitas berlebihan?  Gangguan hyperkinetik 5 G008 Apakah anak Meninggalkan kegiatan sebelum tuntas?  6 G012 Apakah anak mengalami gelisah berlebihan?  7 G016 Apakah anak ceroboh dan melanggar tatatertib sosial?  8 G021 Gangguan belajar serta kekakuan motorik sangat sering terjadi?  9 G001 Apakah anak mengalami kesulitan berkomunikasi?  Gangguan autis masa kanak 10 G007 Apakah  anak  mengalami  gangguan  dalam  interaksi sosial?  11 G013 Apakah anak berbicara 1 topik dan menatap mainan itu saja?  12 G018 Kurangnya respon timbal balik anak? 
No Kode gejala Pertanyaan Jawa ban Diagnosa 13 G019 Apakah  anak  bersikap  kaku  dalam  berbagai  aspek kehidupan sehari-hari?  14 G020 Apakah  anak  mengalami  minat  dan  pola  prilaku  yang terbatas?  15 G004 Apakah  anak  kesulitan  berbicara  atau  mengguanakan kata-kata dengan tepat?  Gangguan berbicara dan bahasa lainya 16 G010 Apakah  anak  mengalami  penurunan  kemampun berbahasa,  interaksi  sosial  ataupun  berjalan  sebelum usia 10 tahun?  17 G014 Apakah anak mengalami gangguan bicara diatas usia 3 tahun?  18 G017 Apakah  anak  mudah  emosi  dan  reaksi  berlebihan terhadap suara dan gerakan?  19 G005 Apakah hasil tes IQ anak berkisar 50-69?  Gangguan Retardasi  mental ringan 20 G009 Apakah  anak  mengalami  pemahaman  dan  penggunaan bahasa cendrung lambat?  21 G015 Apakah anak  mengalami  Autis, gangguan tingkah laku ?  22 G022 Apakah anak  mengalami  Autis, gangguan tingkah laku ? 
Pengujian  yang  dilakukan  terdiri  atas  pengujian elemen  sistem  menggunakan  teknik  pengujian blackbox . Sementara itu, pengujian akurasi hasil perhitungan  integrasi  CBR  dan  RBR  dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa gangguan  tumbuh  kembang  anak  usia  dini dengan  hasil  deteksi  yang  dihasilkan  sistem. Pengujian  hasil  diagnosa  sistem  dilakukan dengan  menggunakan  30  data  sampel  kasus gangguan  tumbuh  kembang  anak  usia  dini. Sistem  diberikan  inputan  berbagai  kombinasi gejala  dari  data  tersebut,  selanjutnya  akan dibandingkan  hasil  diagnosa  yang  dihasilkan sistem. Berdasarkan pengujian kecocokan antara hasil sebenarnya dengan sistem yang mengintegrasikan  RBR  dan  CBR,  diperoleh kecocokan  sebanyak  24  dari  30  kasus  dengan tingkat kecocokan mencapai 80%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  suatu
sistem  pakar  yang  mampu  menyimpulkan diagnosa  gangguan  tumbuh  kembang  anak berdasarkan gejala yang diberikan kepada sistem pada  saat  proses  konsultasi,  dan  sistem menampilkan hasil diagnosa berdasarkan jawaban  yang  dipilih  pasien.  Output  uang diberikan  oleh  sistem  yang  dikembangkan berupa  informasi  diagnosa  gangguan  tumbuh kembang anak yang diderita dan intervensi awal yang  dapat  dilakukan.  Berdasarkan  pengujian yang  dilakukan,  integrasi  metode Rule  Based Reasoning (RBR)  dan Case  Based  Reasoning (CBR) memperoleh persentase akurasi mencapai 80%  dalam  mengetahui  gangguan  tumbuh kembang anak usia dini.
Kedepannya,  dapat  digunakan  metode  atau teknik lainnya seperti metode backward chaining , naïve  bayes ,  atau  metode  lainnya.
Sistem  ini  juga  dapat  dikembangkan  kedalam bentuk  aplikasi  berbasis mobile sehingga  dapat memudahkan pengaksesan bagi pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
Almadhoun,  H.  R.,  &  Abu  Naser,  S.  S.  (2018). Banana knowledge based system diagnosis and  treatment. International  Journal  of Academic  Pedagogical  Research  (IJAPR) , 2 (7), 1–11.
Avrizal,  R.  (2019).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa
Penyakit  Flu  Babi  Menerapkan  Metode
Hybrid  Case  Based. JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) , 6 (2), 204–210.
Butsianto,  S.,  &  Hidayat,  A.  N.  (2019). Implementasi  Sistem  Pakar  Menggunakan Metode Case Based Reasoning dan Nearest Neighbor  Untuk  Identifikasi  Kerusakan Mesin  Sepeda  Motor  Yamaha  RX  King.
Jurnal Inkofar , 1 (1).
Dewi,  E.  K.,  Rahmalisa,  U.,  &  Febriani,  A.
(2019).  Aplikasi  Kuesioner  Pra  Skrinning
Perkembangan  Anak  Berbasis  Android  Di
Hompimpa Center Bengkalis. Jurnal Informatika Polinema , 6 (1), 71–80.
Efrianto,  R.  D.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2019).  Sistem
Pakar Identifikasi Kerusakan Motor Kawasaki  Ninja  250  Cc  Dengan  Metode Forward  Channing  Berbasis  Android. Computer and Science
Industrial
Engineering (COMASIE) , 1 (01), 62–71.
Imran,  A.  (2019).  Implementasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Epistaksis Pada Manusia  Menggunakan  Metode  Hybrid Case  Based  Dan  Rule  Based  Reasoning.
Informasi  Dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI) , 7 (1), 88–92.
Irpan,  I.,  Syahrizal,  M.,  &  Saputra,  I.  (2021). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Kerusakan  Mesin  Bubut  Menggunakan Metode Hybrid Case Based. Pelita Informatika:  Informasi  Dan  Informatika ,
6 (4), 469–472.
Jatmiko,  A.  D.,  Junaedi,  D.,  &  Imrona,  M.
(2017).  Analisis  Dan  Implementasi  Sistem Pakar Dengan Metode Case Based Reasoning  Dan  Rule  Based  Reasoning (Studi  Kasus:  Diagnosis  Penyakit  Demam Berdarah). EProceedings  of  Engineering , 4 (2).
Latifah,  E.  L.  (2018). Sistem  pendukung keputusan klinis untuk memprediksi kejadian  asfiksia  neonatorum .  Universitas
Islam Indonesia.
Merawati, N. L. P., & Hartati, S. (2018). Sistem rekomendasi  topik  skripsi  menggunakan
metode  case  based  reasoning. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan , 4 (3).
Nugraha,  I.,  &  Siddik,  M.  (2021).  Penerapan Metode  Case  Based  Reasoning  (CBR) Dalam  Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik. Jurnal  Mahasiswa  Aplikasi Teknologi Komputer Dan Informasi (JMApTeKsi) , 2 (2), 91–96.
Rani,  K.,  &  Jauhari,  M.  N.  (2018). Keterlibatan orangtua dalam penanganan anak berkebutuhan khusus. Jurnal Abadimas Adi Buana , 2 (1), 55–64.
Safri,  S.  (2019).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa
Penyakit Kraniofaringioma Dengan
Menggunakan Metode Hybrid Case Based.
Informasi  Dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI) ,
7 (1), 51–57.
Saratun,  S.  N.  (2019). Rancang  Bangun  Sistem Pakar  Diagnosa  Gejala  Kecanduan  Game Online Berbasis Android . Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
SP,  A.  L.  (2020).  Sistem  pakar  mendiagnosa penyakit kolera menerapkan metode hybrid case  based. Health  and  Contemporary Technology Journal , 1 (1), 13–19.
Uce,  L.  (2018).  Pengaruh  Asupan  Makanan
Terhadap Kualitas Pertumbuhan dan Perkembangan  Anak  Usia  Dini. Bunayya:
Jurnal Pendidikan Anak , 4 (2), 79–92.