Sistem Pakar untuk Mendeteksi Gejala Awal Penyakit Apendisitis dengan Metode Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Mobile

## Android
Catur Nugroho 1* , Ade Davy Wiranata 2 , Rima Tamara Aldisa 3
1 Universitas Siber Asia.
2 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. HAMKA.
3 Universitas Nasional.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 5 January 2022 Received in revised form 7 February 2022 Accepted 4 March 2022 Available online October 2022
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v6i4.553
Keywords: Expert System; Appendicitis; Blackbox Testing; Case Based Reasoning .
Kata Kunci: Sistem Pakar; Apendisitis; Blackbox Testing; Case Based Reasoning .

## a b s t r a c t
Appendicitis is caused by inflammation of the intestines (appenditis). The patient will feel pain in the lower right abdomen. This study  explores this with several references, by designing an expert system an application is produced that is used to detect appendicitis. This process can help  detect  early  symptoms  starting  from  the  user  answering  questions  in  the  form  of symptoms suffered by the user. The research applies the Case Base Reasoning method in the expert system by detecting the early symptoms of appendicitis using this android-based device. The research aims to add experience to users in finding out the disease they feel by entering the initial symptoms and providing solutions or it can be without consulting the nearest hospital or clinic. The results of the research. This android-based appendicitis expert system aims to help diagnose  Appendicitis  Inflammatory  Disease  for  children  under  five  and  adults  based  on Android  Mobile,  and  the  Appendicitis  Disease  Diagnosis  Expert  System  that  was  built  to provide information easily starting from understanding, dangers, causal factors, symptoms  of the disease and solution only by consulting the system and objectives can help provide a good solution.

## a b s t r a k
Penyakit  usus  buntu  terjadi  karena  adanya  peradangan  yang  terjadi  didalam  usus (apenditis).  Pada  penderita  akan  merasakan  nyeri  pada  perut  bagian  kanan  bawah. Penelitian  ini  mendalami  hal  tersebut  dengan  beberapa  referensi,  dengan  melakukan perancangan  sistem  pakar  dihasilkan  aplikasi  yang  digunakan  mendeteksi  penyakit Apendisitis.  Proses  ini  dapat  membantu  mendeteksi  gejala  dini  mulai  dari  user menjawab  pertanyaan  yang  berupa  gejala  yang  diderita  penguna.  Penelitian menerapkan  metode  Case  Base  Reasoning  yang  ada  pada  sistem    pakar  dengan mendeteksi gejala awal usus buntu dengan berbasis  android ini. Penelitian bertujuan menambah pengalama kepada pengguna dalam mencari tahu penyakit yang dirasakan dengan memasukan gejala awal serta memberikan solusi  atau bisa tanpa konsultasi ke rumahsakit  atau  klinik  terdekat.  Hasil  penelitian  Sistem  pakar  apendisitis  berbasis android ini bertujuan untuk membantu mendiagnosis penyakit Peradangan Usus Buntu untuk Anak balita maupun orang dewasa berbasis Mobile Android, dan Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Apendisitis  yang  dibangun  memberikan  informasi  secara  mudah mulai  dari  pemahaman,  bahaya,  factor  penyebab,  gejala  penyakit  dan  solusi  hanya dengan  berkonsultasi  dengan  sistem  dan  tujuan  dapat  membantu  memberikan  solusi yang baik.
*Author. Email: caturnugroho@lecturer.unsia.ac.id 1* , adedavy@uhamka.ac.id 2 , rimatamaraa@gmail.com 3 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Penyakit  Radang  usus  buntu  (Apendisitis), merupakan  hal  yang  sering  dialami  manusia  di  usia antara  10  hingga  30  tahun  [1].  Pada  orang  yang sudah  dewasa,  masalah  penyakit  usus  buntu  juga sering  terjadi  pada  anak-anak.  Adapun  hal  tersebut bisa  diatasi  dengan  pendeteksian  dini,  Adapun  dari gambaran permasalahan tersebut, penelitian ini ingin membuat  sebuah  system  yang  bisa  mendeteksi Apendisitis  sistem  pakar  yang  dapat  informasi deteksi  dini  awal  penyakit  Apendisitis  tersebut, dengan harapan dapat membantu untuk mengetahui lebih dini gejala yang dialami. Jurnal ini mengunakan beberapa  referensi  untuk  dapat  merancang  sistem yang  dapat  diimplementasikan  di  mobile  android mengunkan  proses  pemikiran  yang  digunakan  oleh sumber  pengetahuan  terkait  yaitu  seorang  pakar untuk  menyelesaikan  permasalahan.  Tahap  dari pengembangan  aplikasi  sistem  pakar  dapat menghasilkan  aplikasi  yang  bisa  digunakan  oleh penguna pemula. Pada penelitian ini, aplikasi sistem pakar  dibuat  berbasis  mobile  dengan  platform diimplementasikan dengan OS Android.
Melihat  permasalahan  dari  Peradangan  Usus Buntu (Apendisitis)  perlu  dikembangan  dengan  aplikasi dengan  mengunakan  bidang  sistem  pakar  dalam pendeteksian  secara  dini  untuk  dapat  menagani penyakit  Apendisitis  yang  perlu  dilakukan  dapat diketahui sejauh mana penyakit yang dialami dengan memasukan/  menginputkan  gejala-gejala  awal  yang dirasakan.  Dengan  melihat  permasalahan  yang  ada pada  latar  belakang  diatas,  maka  dapat  dibuatkan bentuk  rumus  permasalahan  yang  saat  ini  terjadi yaitu  mendeteksi  dini  gejala  penyakit  Apendisitis (Peradangan  Usus  Buntu)  dengan  membangun sebuah sistem pakar.
Dengan melakukan uraian-uraian tersebut penulisan dari tujuan penelitian ini adalah pengembangan dari aplikasi  sistem  pakar  dapat  digunakan  dalam mendiagnosa  penyakit  Apendisitis  dari  gejala  awal yang  dialami  hingga  mengalami  kronis  dengan beberapa  analisia  yang  berbasis  Mobile  Android. Pemilihan  metode Case  Based  Reasoning (CBR) merupakan  salah  satu  metode  pemecahan  masalah yang  dalam  mencari  solusi  dari  suatu  kasus  yang baru  [2,3,4].  Terdapat  empat  proses  metode  CBR untuk  membantu  dalam  mendeteksi  penyakit apendisitis:

## 1)
Retrieve Tahap retrieval ini dimulai dengan menggambarkan/ menguraikan sebagian permasalahan  yang  ada,  seperti  latar  belakang masalahnya,  tujuan  masalah,  dan  diakhiri dengan hasilnya.
2) Reuse
Menggunakan  informasi  lama  berdasarkan masalah kemiripan yang paling sesuai ke dalam kasus yang baru.
3) Revise
Meninjau  atau  uji  coba  kembali  solusi  yang diusulkan kemudian mencoba pada kasus baru.
4) Retain
Menyimpan  kasus  baru  yang  telah  berhasil mendapatkan solusi.
Dibawah ini adalah cara kerja atau alur dari CBR
Gambar 1. Metode Case Based Reasoning Case  Based  Reasoning (CBR)  merupakan  salah  satu jenis sistem pakar ( expert system ) merupakan program yang  diciptakan  untuk  memperbaharui  ilmu  pakar terhadap  teknologi.    Sistem  pakar  merupakan salah satu  cabang  dari Artificial  Intelegence .  Para  peneliti baru-baru ini mulai memanfaatkan teknik Case-Based Reasoning (CBR)  dalam  pembangunan  sistem  pakar. Alih-alih  mengembangkan  basis  pengetahuan  yang berisi aturan eksplisit, CBR melibatkan pengembangan  kasus  dengan  kasus  atau  contoh sebelumnya.  Sementara  sistem  pakar  didasarkan pada  keahlian  dan  kemampuan  penalaran  pakar untuk  area  tanggung  jawab  tertentu,  CBR  adalah pendekatan  untuk  pemecahan  masalah  dan pembelajaran manusia dan komputer.
CBR Retrieve Reuse Revise Retain

## 2. Metode Penelitian

## Analisis
Dengan  melakukan  analisis  maka  dicapai  tujuan yang  akan  diterapkan,  maka  melakukan  analisis terhadap  kebutuhan  suatu  sistem  adalah  untuk mengetahui  alasan  penguna  pemula  dengan  hingga bilisa  didapatkan  alalisan  mengapa  sistem  tersebut perlukan  di  implemetalisikan,  sehingga  memiliki beberapa  fungsi  yang  dapat  bekerja  dalam  s  secara optimal.

## Usecase Diagram
Perancang  dilakukan  dnegan  mengunakan  UML tahapan  awal  sistem  mengambarkan  system  akan digunakan oleh penguna, maka dengan perancangan digunakan Use  Case  Diagram yang  akan  digunakan untuk  menggambarkan  suatu  alur  dari  sebuah sistem.  Berikut  ini  adalah Use  Case  Diagram untuk sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit Apendisitis.
Gambar 2. gambar Usecase Diagram

## 3. Hasil dan Pembahasan
a) Tampilan Awal Sistem Pakar Apendisitis
Tampilan  di  menu  awal  ini  terdapat  sejumlah pertanyaan  seperti;  Apa  itu  Apendisitis,  Gejala Apendisitis,
Diagnosa Apendisitis, Bahaya Apendisitis, About, Home, Pemeriksaan Apendisitis, Cara mengatasi Apendisitis.
Gambar 3. Tampilan Menu Awal
b) Tampilan Diagnosa Apendisitis
Tampilan  di  menu  diagnosa  Apendisitis  dengan memasukan  gejala  awal  penyakit  yang  kita  rasa, setelah  itu  dapat  klik  deteksi  gejala  maka  akan muncul hasil.
Gambar 4. Tampilan Diagnosa Apendisitis
2022, 543-547

## 4. Kesimpulan
1) Sistem  pakar  apendisitis  berbasis  android  ini bertujuan  untuk  membantu  mendiagnosis penyakit  Peradangan  Usus  Buntu  untuk  Anak balita  maupun  orang  dewasa  berbasis Mobile Android .
2) Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Apendisitis yang dibangun memberikan informasi secara mudah  mulai  dari  pemahaman,  bahaya,  factor penyebab,  gejala  penyakit  dan  solusi  hanya dengan  berkonsultasi  dengan  sistem  dan  tujuan dapat membantu memberikan solusi yang baik.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Dalam  penelitian  ini,  tim  peneliti  menyatakan  rasa terima kasih yang sangat dalam serta apresiasi tinggi, serta mengucapkan terima kasih kepada Universitas Siber Asia dalam memeberikan kami fasilitas untuk dapat melakukan penelitian ini hingga menghasilkan dalam bentuk jurnal.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Admin.  2021.  Penyakit  Usus  Buntu, Alodokter.https://www.alodokter.com/penya kit-usus-buntu
[2] Toba,
H. and Tanadi, S., 2008.
Pengembangan  Case-Based  Reasoning  Pada Aplikasi  Pemesanan  Kain  Berdasarkan  Studi Kasus  Pada  CV.  Mitra  KH  Bandung. Jurnal informatika , 4 (2), pp.135-148.
[3] Putri,  T.E.,  Andreswari,  D.  and  Efendi,  R., 2016. Implementasi Metode CBR (Case Based Reasoning)  dalam  Pemilihan  Pestisida terhadap  Hama  Padi  Sawah  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)(Studi Kasus  Kabupaten  Seluma). Rekursif:  Jurnal Informatika , 4 (1).
[4] Warsidi.
2017. pengertian-sistem-pakar.
2017https://students.warsidi.com/2017/06/ pengertian-sistem-pakar-adalah.html.
[5] Asif,  M.  and  Ahmed,  J.,  2020.  A  novel  case base  reasoning  and  frequent  pattern-based decision  support  system  for  mitigating software risk factors. IEEE Access , 8 , pp.102278-102291.
[6] Asim, Y., Malik, A.K., Raza, B., Shahid, A.R. and  Qamar,  N.,  2020.  Predicting  influential blogger’s  by  a  novel,  hybrid  and  optimized case based reasoning approach with balanced random  forest  using  imbalanced  data. IEEE Access , 9 , pp.6836-6854.
[7] Putra, S.E., Munir, Z. and Masriadi, M., 2021. Sistem  Pakar  Penyakit  Ikan  Bawal  Bintang Dengan Metode Case Based Reasoning. JURSIMA  (Jurnal  Sistem  Informasi dan Manajemen) , 9 (2), pp.30-39.
[8] Kristiana,  T.,  2018.  Sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  saluran  pencernaan dengan  metode  forward  chaining. Informatik: Jurnal Ilmu Komputer , 14 (2), pp.65-80.
[9] Nasution,  S.W.,  Hasibuan,  N.A.  and Ramadhani,  P.,  2017.  Sistem  Pakar  Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan Metode Case Based  Reasoning. KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 1 (1).
[10] Yuliati,  N.,  2012.  Perancangan  Dan Implementasi Sistem Pakar Untuk Memprediksi  Penyakit  Apendisitis  Dengan Metode  Dempster-Shafer. Jurnal  Manajemen Informatika , 1 (1).
[11] Marifat,  I.S.  and  Kesuma,  C.,  2018. Pengembangan  sistem  pakar  mendeteksi penyakit  pencernaan  menggunakan  metode naive bayes berbasis web. [12] Rahman,  A.  and  Qosim,  A.,  2021.  Sistem Cerdas Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan  Prediksi  Performa  Belajar Dengan Metode Case Based Reasoning. Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika , 8 (1), pp.13-26.
[13] Sulistiani,  H.,  Darwanto,  I.  and  Ahmad,  I., 2020.  Penerapan  Metode  Case  Based Reasoning  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian Informatika) , 6 (1), pp.23-28.
[14] Nurhayatmi,  E.,  Muttaqin,  Z.,  Sugiyarta,  A. and  Hay’s,  R.N.,  2019.  Expert  System  for Diagnosing  Types  of  Diseases  in  Human Intestine  Organs  Using  the  Certainty  Factor Method. Journal  of  Machine  Learning  and  Soft Computing , 1 (2), pp.21-28.
[15] Utami,  A.,  Suyanto,  Y.  and  Sihabuddin,  A., 2021.  Reccomendations  on  Selecting  The Topic of Student Thesis Concentration using Case  Based  Reasoning. IJCCS  (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 15 (1), pp.1-10.
[16] Gupita,  G.,  Harijanto,  B.  and  Ariyanto,  Y.,
2017. Pengembangan Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit  Pada  Kucing  Dengan  Metode  Case Based  Reasoning  Dan  Certainty  Factor Berbasis Android. Jurnal Informatika Polinema , 3 (2), pp.8-8.
[17] Utomo,  D.P.  and  Nasution,  S.D.,  2016. Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Toner Dengan  Menggunakan  Metode  Case  Based- Reasoning. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 3 (5).
[18] Hastings,  J.D.,  Latchininsky,  A.V.,  Adelung, T.J.  and  Schell,  S.P.,  2014,  January.  Early Assessment  of  an  Approach  to  Determining the  Predictive  Coverage  of  Case-Based Reasoning with Adaptation through CARMA. In 2014  47th  Hawaii  International  Conference  on System Sciences (pp. 857-864). IEEE.