## IMPLEMENTASI DAN ANALISIS METODE CASE BASED REASONING PADA DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT SALURAN PERNAPASAN
Reny Wahyuning Astuti 1 , Sukma Puspitorini 2 , Prayogo Pangestu 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah E-mail: 1 r3ny4atuti@gmail.com , 2 sukmapuspitorini@gmail.com, 3 d.aceportgas61@gmail.com
Abstract - Respiratory tract disease is a disease that can spread quickly in the community. Although mild, the disease is still dangerous for the very young and adults with limited cardiopulmonary function. This causes many local  people  to  seek  treatment  at  the  Pondok  Table  Health  Center,  making  doctors  treat  various  types  of diseases,  especially  influenza,  ISPA,  Faringitis  and  other  respiratory  diseases.  However,  in  the  current pandemic  era,  coupled  with  the  Covid-19  Virus,  it  is  enough  for  doctors  to  have  to  work  extra  to  deal  with various symptoms of the same respiratory disease. Therefore, it is necessary to apply an expert system for early diagnosis of respiratory tract disease by applying the Case Based Reasoning method. The Case-based reasoning method has the ability to provide more accurate diagnosis results, by comparing new cases and old cases using Similarty calculations, where this system will help patients to diagnose early disease, as well as provide disease information and treatment solutions. To make a diagnosis on this expert system application, input data is needed in the form of disease data, symptom data and case base data. And this application produces output data in the form of patient diagnosis reports.
Keywords : Case Based Reasoning, Diagnosis, Expert System, Respiratory tracr.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang bisa  menyamai  atau  meniru  kemampuan  seorang ahli.  Sistem  ini  bekerja  untuk mengadopsi pengetahuan manusia dalam komputer yang menggabungkan  basis  pengetahuan  ( knowledge base )  dengan  sistem  inferensi  untuk  menggantikan fungsi  pakar  dalam  sebuah  memecahkan  masalah. Seiring  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat, pada bidang kedokteran saat ini telah memanfaatkan teknologi  untuk  membantu  mengatasi  penyakit- penyakit  yang  diderita  oleh  masyarakat.Pekerjaan yang  sangat  sibuk  dan  rumit  dalam  analisa  dari seorang  dokter  mengakibatkan  bidang  sistem  pakar mulai  dimanfaatkan  untuk  membantu  seorang  ahli dalam  memberikan  diagnosa  awal  berbagai  macam penyakit.
Penyakit saluran pernapasan merupakan salah satu  penyebab  kematian  yang  paling  sering  terjadi bukan saja pada orang dewasa tetapi juga pada bayi dan  anak-anak.  Pada  umumnya,  suatu  penyakit saluran pernapasan dimulai dengan  keluhan-keluhan ringan.  Penyakit  pernapasan  pada  umumnya disebabkan  oleh  beberapa  golongan  kuman  seperti bakteri virus dan ricketsia yang jumlahnya lebih dari 300 macam. Selain membahayakan sistem pernapasan  kuman  tersebut  juga  dapat  menurunkan sistem kekebalan tubuh. Penyakit saluran pernapasan  yang  paling  umum  dan  sering  dialami oleh  masyarakat  adalah  ISPA ,  Influenza,  Faringitis
dan  Covid-19 yang  merupakan  salah  satu  pentyakit yang menimbulkan kecemasan pada dimasyarakat.
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  salah satu metode yang akan digunakan untuk pemecahan masalah ini, dimana ia dapat menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama/sejenis  ( similar )  yang  pernah  terjadi  di  masa lalu  kemudian  menggunakan  pengetahuan/informasi tersebut  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  baru, atau  dengan  kata  lain  menyelesaikan  masalah dengan  mengadaptasi  solusi-solusi  yang  pernah digunakan di masa lalu.
Salah satu pelayanan kesehatan yang berinteraksi langsung kepada masyarakat (Puskesmas  Pondok  Meja),    banyaknya  masyarakat setempat  yang  berobat  di  puskesmas  ini,  membuat para  Dokter  menangani  berbagai  macam  jenis penyakit, tertutama penyakit Influenza dan pernapasan. Namun di era pandemi seperti sekarang, ditambah  dengan  adanya  Virus Covid-19 membuat para  Dokter  cukup  harus  bekerja  ekstra  agar menangani berbagai macam gejala penyakit pernapasan yang sama.
Untuk  menganalisa  masalah  tersebut,  maka diperlukan suatu metode yang mampu mendiagnosis sejak  awal  penyakit  Saluran  Pernapasan  dengan menerapkan  metode CBR, dimana nantinya aplikasi ini  akan  membantu  pasien  untuk  mendiagnosis penyakit  sejak  dini,  dapat  memberikan  informasi seputar penyakit terebut beserta solusi pengobatannya.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan di atas, maka dapat diambil suatu rumusan masalah yaitu :
1. Bagaimana  Mengimplementasikan  Metode
Case  Based  Reasoning Pada  Diagnosa  Awal Penyakit Saluran Pernafasan?
2. Bagaimana Manganalisa Hasil Metode Case Based  Reasoning Pada  Diagnosa  Awal Penyakit Saluran Pernafasan?

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengimplmentasikan  sekaligus  menganalisa  Hasil metode Case Based Reasoning Pada Diagnosa Awal Penyakit  Saluran  Pernafasanserta memberikan pengetahuan  tentang  penyakit  dan  solusi  awal pengobatannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Pakar
Menurut  Pratiwi  (2019:3)  Sistem  Pakar merupakan sistem berbasis komputer yang mengadopsi  fakta,  penalaran,  dan  pengetahuan manusia, sehingga
dapat
menyelesaikan permasalahan seperti yang dilakukan serupa seorang pakar atau ahli dalam bidangnya.
Menurut  Hayadi (2018:1)  Sistem pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge Based  System yaitu  suatu  aplikasi  computer  yang ditujukan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan atau  pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang spesifik.  Sistem  ini  bekerja  dengan  menggunakan pengetahuan  dan  metode  analisis  yang  telah didefinisikan terlebih dahulu oleh pakar yang sesuai dengan  bidang  keahliannya.  Sistem  ini  desebut sistem  pakar  karena  fungsi  dan  perannya  sama seperti seorang ahli yang harus memiliki pengetahuan, pengalaman dalam memecahkan suatu persoalan.  Sistem  biasanya  berfungsi  sebagai  kunci penting  yang  akan  membantu  suatu  sistem pendukung  keputusan  atau  sistem  pendukung eksekutif .
Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem pakar  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat  menirukan keahlian  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan masalah.

## 2.2. Metode Case Based Reasoning
Menurut  Nas  (2019:203) Case  Based Reasoning termasuk  bagian  dari  representasi pengetahuan  dimana  merupakan  sebuah  metode dalam sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Case Based Reasoning adalah satu  penyelesaian  masalah, dimana  masalah  tersebut  diselesaikan  dengan
melihat  pola  atau  keadaan  yang  telah  terjadi sebelumnya.  Kapabilitas  metode Case  Based Reasoning dibidang  medis  mencakup  diagnosis, prognosis,  terapi  dan  tindak  lanjut  pada  pasien.
Maka dapat digambarkan secara sederhana bahwasanya  metode Case  Based  Reasoning dalam mendiagnosa  melakukan  pembandingan  dengan kasus lama terhadap kasus baru.
Menurut  Fatoni,  Noviandha  (2017:223) Case Based  Reasoning (CBR)  adalah  metode  untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian- kejadian  yang  sama/sejenis  ( similarity )  yang  pernah terjadi  di  masa  lalu  kemudian  menggunakan pengetahuan atau informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah yang baru, atau dengan kata lain  menyelesaikan  masalah  dengan  mengadopsi solusi-solusi yang pernah digunakan di masa lalu.
Berikut  adalah  silklus  Metode Case  Based reasoning dalam jurnal Akmal (2014:119).
Gambar 1. Siklus Metode Case-Based Reasioning.

## 2.3. Algoritma K-Nearest Neighbor
Menurut  Fatoni,  Noviandha  (2017:223) K- Nearest  Neighbor adalah  sebuah  algoritma  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  objek  tersebut. Algoritma K-Nearest Neighbor mengelompokkan  data  baru  yang  belum diketahui class-nya dengan memilih data sejumlah k yang  letaknya  paling  dekat  dari  data  baru.  Class paling  banyak  dari  data  terdekat  sejumlah  k  akan dipilih sebagai class yang diprediksi untuk data baru. Pada  umumnya  nilai  k  menggunakan  jumlah  ganjil agar  tidak  terdapat  jarak  yang  sama  dalam  proses klasifikasi.  Jauh  atau  dekatnya  tetangga  dihitung menggunakan jarak Euclidean .

## 2.4. Penyakit Saluran Pernapasan
Menurut  Octavina  (2014)  Penyakit  paru  dan saluran  napas  merupakan  pernyakit  yang  tingkat kejadianya  cukup  luas  dan  dapat  menyerang  siapa saja tanpa memandang usia dan suku bangsa. Dalam kehidupan  sehari-hari  kita  banyak  menjumpai penyakit  seperti Influenza, ISPA, Faringitis,  Covid- 19 batuk serta demam dalam masyarakat. Sekalipun ada  beberapa  penyakit  paru  dan  saluran  napas  yang
tidak  membahayakan  jiwa,  namun  tetap  tidak  boleh di  anggap  sepele,  mengingat  berbagai  komplikasi yang dapat di timbulkan.

## 2.5. Influenza
Penyakit flu atau yang terkadang disebutsebagai  penyakit Influenza pasti  sudah  tidak asing  bagi kita semua.  Penyakit  flu  ini  termasuk jenis  penyakit  yang  sering  menyerang  masyarakat terlebih  pada  saat  musim  hujan  dan  musim pancaroba  (pergantian  musim).  Sehingga  bisa dibilang  bahwa  penyakit  flu  merupakan  penyakit musiman di Indonesia.

## 2.6. ISPA
Menurut  Qiyaam  (2016)  ISPA  (Infeksi Saluran  Pernafasan  Akut)  adalah  penyakit  infeksi akut  yang  menyerang  salah  satu  bagian  atau  lebih dari saluran pernanafasan mulai dari hidung (saluran atas)  hingga  alveoli  (saluran  bawah).  Penularan ISPA  yang  utama  melalui droplet yang  keluar  dari hidung/mulut  penderita  saat  batuk  atau  bersin  yang mengandung  bakteri.  Beberapa  kasus  ISPA  dapat menyebabkan  KLB  (Kejadian  Luar  Biasa)  dengan angka  mortalitas  dan  morbiditas  yang  tinggi, sehingga  menyebabkan  kondisi  darurat  pada kesehatan masyarakat dan menjadi masalah nasional.

## 2.7. Faringitis
Menurut  Koenoe  (2018) Faringitis adalah penyakit  peradangan  yang  menyerang  tenggorokan, nama  lainnya  biasa  dikenal  radang  tenggorokan peradangan  ini  bisa  disebabkan  oleh  virus  atau bakteri  streptococcus.  Faringitis  termasuk  penyakit Infeksi  saluran  pernapasan  atas  (WHO,  2008). Infeksi  virus  terjadi  disebabkan  oleh  pilek  dan influenza  yang  mengakibatkan  terjadinya  radang tenggorokan.  Penyakit  radang  tenggorokan  ini dikenali  dengan  adanya  dinding  tenggorokan menebal  atau  bengkak,  berwarna  lebih  merah,  ada bintik-bintik  putih  dan  terasa  sakit  bila  menelan makanan.

## 2.8. Covid-19
Menurut  Sinaga  (2021) Covid-19 atau lengkapnya Corona  Virus  Desease merupakan penyakit  yang  disebabkan  oleh coronavirus yang baru  ditemukan  pada  tahun  2019  di  Wuhan  China lalu.  Wabah  penyakit coronavirus ini  menyebar hampir keseluruh negara-negara di dunia. Keresahan masyarakat  juga  menjadi  kekhawatiran  baru  bagi seluruh umat manusia terhadap Covid-19 . Pada akhir bulan  Maret  tahun  2020  organisasi  kesehatan  dunia WHO  ( World  Health  Organization) mengumumkan bahwa Corona  Virus  Desease  19 sebagai  pandemi
global. Berdasarkan data dari Kementrian Kesehatan Indonesia  penularan Covid - 19 selalu  mengalami kenaikan  dengan  jumlah  positif  Covid-19  paling tinngi  pada  bulan  maret  2021  dengan  angka 1.511.712  orang,  sembuh  1348330,  dan  yang meninggal 40858. Tenaga kesehatan yang merupakan  garda  utama  dalam  pandemi  ini  juga masih  belum  mencukupi  dan  fasilitas  rumah  sakit yang belum memadai dalam menghadapi Covid - 19 .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian  merupakan suatu bentuk kerangka  berpikir  yang  dapat  digunakan  sebagai pendekatan dalam pemecahan masalah.
Gambar 2. Kerangka Penelitian

## 3.2. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan berupa  data  jenis  penyakit  dan  data  gejala-gejala yang berhubungan dengan penyakit Saluran Pernapasan.  Data  diperoleh  melalui  wawancara dengan  dokter  spesialis  yang  bekerja  di  Puskesmas Pondok Meja. Adapun jenis penyakit yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1 berikut :
Mulai
Studi literatur Sistem Pakar Diagnosis
Awal Penyakit Influenza Menggunakan Metode CBR
Pembuatan Sistem Pakar Diagnosis Gejala Awal Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode
Case Based Reasoning Selesai Pengumpulan Data Gejala Penyakit Dan Data Basis Kasus
Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Gejala Awal Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode
Case Based Reasoning
Pengujian dan Evaluasi sistem Pakar Diagnosis Gejala Awal Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode Case Based Reasoning
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Tabel 1. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Ispa P02 Influenza P03 Faringitis P04 Covid-19

## 3.3. Input Kasus Baru
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian dengan  menggunakan  kasus  baru.  Kasus  baru diperoleh  melalui  gejala  yang dirasakan oleh pasien saat  ini,  untuk  mengdiagnosis  penyakit  yang dialami.  Kasus  baru  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada Tabel 2 berikut :
Tabel 2. Data Kasus Baru Kode Gejala Nama Gejala G01 Batuk G02 Pilek G08 Sakit kepala G04 Bersin G18 Hilang penciuman G19 Hilang perasa

## 3.4. Proses Case Based Reasoning
Setelah  seluruh  data  yang  dibutuhkan dikumpulkan,  selanjutnya  dapat  dilakukan  proses Case-Based  Reasoning .  Pada  proses  metode  ini, dilakukan  perhitungan similarity untuk  mencari tingkat  kemiripan  kasus  lama  dengan  kasus  baru. Adapun  proses  pencarian  kemiripan  ini  dapat dijelaskan sebagai berikut :
Similarity = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+⋯𝑤𝑛 (IV.1)
Keterangan : S    = Similarity jika  terdapat  kemiripan  kasus  maka akan bernilai 1, sedangkan tidak mirip, bernilai
0.
W = Weight (bobot yang diberikan).

## 1) Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Ispa
Similarity (1) = 1∗5+1∗5+0∗3+1∗3+0∗5+0∗5 5+5+5+3+3+1 = 13 22 = 0,59 = 59% 2)
Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Influenza
Similarity (2) = 1∗5+1∗5+1∗3+1∗3+0∗5+0∗5 5+5+5+3+1+5+3+3+1+1
= 16 32 = 0,5 = 50% 3)
Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Faringitis
Similarity (3) = 1∗5+1∗5+1∗3+0∗3+0∗5+0∗5 5+5+5+3+1+5+5+3+3
= 13 35 = 0,37 = 37% 4) Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Covid-19 Similarity (3) = 1∗5+0∗5+1∗3+1∗3+1∗5+1∗5 5+5+3+3+5+5+5+5+3+3+1+1
= 21 44 = 0,47 = 47%
Setelah  melakukan  perhitungan similarity, dilakukan  proses  meninjau  kembali  hasil  yang diperoleh  dari  proses  similarity.  Dari  perhitungan similarity untuk  setiap  jenis  penyakit,  didapatlah hasil  penyakit  Ispa  (infeksi  saluran  pernapasan) sebagai  nilai  similarity  tertinggi  dengan  nilai kemiripan  sebesar  59%.  Sedangkan  untuk  jenis penyakit Faringitis memiliki nilai similarity terendah dengan  nilai  kemiripan  37%,  Maka  dari  hasil tersebut  dapat  dilakukan  diagnosis,  bahwa  pasien kasus baru mengalami penyakit Ispa (infeksi saluran pernapasan) dengan nilai kemiripan sebesar 59%.

## 3.5. Hasil Implementasi
1. Tampilan Login Admin Form  login di  gunakan  proses  pengisian nama pengguna (user) , kata sandi (password) yang  di  gunakan  untuk  melindungi  kemanan dari hal-hal yang tidak di inginkan. Username
dan Password harus  sesuai  karena  jika  salah memasukkan username dan password maka program  tidak  bisa  di  jalankan. Form  login ini  hanya  bisa  masuk  jika username dan password benar  dan  yang  mengetahuinya hanya administrator.
Gambar 3. Halaman Menu Login Admin

## 2. Tampilan Beranda Administrator
Form halaman  beranda  admin  merupakan form yang  pertama  kali  ditampilkan  dalam aplikasi  ini  ketika  sukses  melakukan login . form ini  juga  diracang  secara  khusus  dan efisien agar admin mudah untuk menjalankan program sistem pakar ini. Halaman administrator  ini  berisikan  beberapa  menu yaitu,  menu  penyakit,  gejala,  basis  kasus, laporan, grafik analisis dan diagnosis.
Gambar 4. Tampilan Beranda Administrator

## 3. Tampilan Tambah Data Penyakit
Tampilan  Menu  Data  Penyakit  ini  berfungsi untuk menampilkan data penyakit pada menu dasboard  admin  yang  juga  hanya  bisa dikelola oleh admin.
Gambar 5. Tampilan Tambah Data Penyakit
4. Tampilan Tambah Data Gejala Tampilan tambah data Gejala berfungsi untuk menambahkan data Gejala yang baru.
Gambar 6. Tampilan Tambah Data Gejala

## 5. Tampilan Tambah Data Basis Kasus
Tampilan  tambah  data  pelanggan  berfungsi untuk  menmbahkan  data  Basis  Kasus  yang baru.
Gambar 7. Tampilan Tambah Data Basis Kasus

## 6. Tampilan Halaman Pasien
Tampilan  ini  berfungsi  sebagai  tampilan untuk  pasien  atau  user,  dimana  pasien  dapat melihat  petunjuk  aplikasi  dan  kelebihan aplikasi tentang sistem pakar untuk mendiagnosis  gejala  awal  penyakit  Saluran Pernapasan  dengan  menggunakan  metode
Case Base Reasoning .
Gambar 8. Tampilan Halaman Pasien
7. Tampilan Input Data Pasien Tampilan Input Data  Pasien  merupakan bagian  untuk  menambah  data  Pasien  dimana nantinya  pasien  akan  mengisi  data  terlebih dahulu sebelum malakukan diagnosis.
Gambar 9. Tampilan Input Data Pasien.

## 8. Tampilan Hasil Diagnosis Pasien
Tampilan  Halaman  Hasil  Diagnosis  Pasien merupakan hasil dari proses pemilihan gejala yang  dialami  oleh  pasien,  yang  kemudian dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan metode Case  Based  Reasoning sehingga menghasilkan output berupa  penyakit  yang memungkinkan diderita oleh pasien.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Gambar 10. Tampilan Hasil Diagnosis Pasien

## 9. Tampilan Hasil Diagnosis Admin
Tampilan    Menu  Hasil  Diagnosis  Admin bertujuan  untuk  menampilkan  data  hasil seluruh  diagnosis  pasien  yang  berada  dan hanya dapat dikelola oleh admin.
Gambar 11. Tampilan Hasil Diagnosis Admin.

## 10. Tampilan grafik Analisis Admin
Tampilan  Menu  Grafik  Analisi  admin merupakan hasil output dari proses diagnosis yang  dilakukan  pasien  yang  kemudian  di rangkum  kedalam  bentuk  grafik  untuk dilakukan analisis dan dikelola oleh admin.
Gambar 12. Tampilan Grafik Analisis.

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  pembahasan-pembahasan  pada  bab sebelumnya  yang  telah  diuraikan  dalam  sebuah bentuk permasalahan yang terjadi pada
Implementasi  dan  Analisis  Metode Case  Based Reasoning Pada  Diagnosa  Awal  Penyakit  Saluran Pernafasan ini, maka peneliti dapat mengambil suatu kesimpulan sebagai berikut : 1. Variabel  yang  digunakan  sebagai  atribut dalam  proses  diagnosis  penyakit  Saluran Pernapasan  menggunakan  metode Case Based  Reasoning adalah  nama,  usia,  jenis kelamin, alamat, dan gejala penyakit. 2. Untuk  melakukan  perhitungan  pada  proses diagnosis dengan metode case based reasoning  digunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor dimana pada algoritma ini menerapkan rumus similarty untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. 3. Aplikasi  Implementasi  dan  Analisis  Metode
Case  Based  Reasoning Pada  Diagnosa  Awal Penyakit  Saluran  Pernafasan  ini  telah  dapat melakukan diagnosis awal penyakit Influenza berdasarkan  gejala  yang  dialami  oleh  pasien, dengan mencari kemiripan pada kasus lama. 4. Bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL  dapat  digunakan  untuk  membuat sebuah  aplikasi  Diagnosis  Awal  Penyakit Saluran  Pernapasan  dengan  menggunakan metode Case-Based Reasoning. 5. Aplikasi  Diagnosis  Awal  Penyakit  Saluran Pernapasan  dengan  menggunakan  metode Case-Based  Reasoning ,  membantu  pihak Puskesmas dan juga Dokter dalam mengambil  keputusan  untuk  melakukan tindakan selanjutnya.
6. Hasil  dari  aplikasi  ini  dapat  memberikan informasi  penyakit  terhadap  pasien  serta solusi  pengobatan  serta  pertolongan  pertama pada penyakit saluran pernafasan.
7. Aplikasi  ini  juga  sudah  terkomputerisasi, dimana  data-data  pasien  yang  melakukan diagnosis tersimpan secara otomatis sehingga pihak  Puskesmas  dapat  merekap  data  pasien secara  efektif,  tidak  secara  manual  seperti sebelumnya. 8. Aplikasi  diagnosis  awal  penyakit  Saluran Pernapasan  yang  dibuat  pada  penelitian  ini dapat  berjalan  dengan  baik  dan  telah  diuji oleh  Dokter.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai akurasi  yang  menghasilkan  hipotesis  bahwa dari  20  kasus  yang  telah  diuji  oleh  Dokter, menerangkan  bahwa  kinerja  aplikasi  ini sudah  cukup  baik,  dengan  nilai  akurasi sebesar 0,75 atau 75%.

## 4.2. Saran
Penelitian dalam membangun Aplikasi Diagnosis  Awal  Penyakit  Saluran  Pernapasan Menggunakan  Metode Case  Based  Reasoning ini merupakan  sebuah  penelitian  yang  masih  memiliki
keterbatasan  dan kekurangan  sehingga  perlu dikembangkan dan disempurnakan lebih lanjut, agar program  yang  telah  di  bangun  dapat  berkembang menjadi lebih baik lagi. Adapun saran-saran tersebut antara lain sebagai berikut :
1. Dalam  penelitian  selanjutnya,  diharapkan adanya  pengembangan  metode Case-Based Reasoning menggunakan  metode  analisis lainnya, sehingga didapatkan hasil yang lebih maksimal  dan  komplek.  Sehingga  dalam poses  diagnosa  sebuah  penyakit  didapatkan hasil yang mendekati kebenaran.
2. Memperluas  sampel  atau  data  penelitian  dan mendalami  setiap  gejala  penyakit,  sehingga aplikasi  dapat  melakukan  prediksi  penyakit yang lebih beragam.
3. Hasil diagnosis dari sistem ini sifatnya hanya prediksi, maka  dari  itu  pasien yang
menggunakan aplikasi ini tetap perlu melakukan chekup ke dokter untuk menghasilkan  diagnosis  yang  lebih  akurat dan detail.
4. Sistem  ini  juga  perlu  dikembangkan  ke  versi mobile  (Android)  agar  sistem  ini  bisa berkembang  mengikuti  kemajuan  teknologi dan zaman.

## DAFTAR REFERENSI
Akmal,  F.,  &  Winiarti,  S.  (2014).  Sistem  pakar untuk mendiagnosa penyakit lambung dengan implementasi  metode  CBR  (Case-Based Reasoning)  berbasis  web. Jurnal  Sarjana Teknik Informatika e-ISSN , 2338 , 5197.
Fatoni,  C.  S.,  &  Noviandha,  F.  D.  (2018).  Case
Based  Reasoning  Diagnosis  Penyakit  Difteri dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor. Creative Information Technology Journal , 4 (3), 220-232. Hayadi, B. H. (2018). Sistem pakar . Deepublish. Koenoe,  W.  T.,  &  Akbar,  M.  (2021).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Faringitis  menggunakan Forward Chaining. In Seminar Multimedia  &
Artificial Intelligence (Vol. 4, pp. 106-113). Nas,  C.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Case- Based  Reasoning. Jurnal  Digit , 9 (2),  202- 214.
Octavina,  Yossi.,  &  Abdul  Fadlil.  2014.  SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA SALURAN PERNAFASAN DAN PARU MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Volume 2 Nomor 2, Juni 2014. Pratiwi,  H.  (2019). Buku  Ajar:  Sistem  Pakar. Kuningan: Goresan Pena Publishing.
Qiyaam,  N.,  Furqani,  N.,  &  Febriyanti,  A.  (2016).
Tingkat  pengetahuan  ibu  terhadap  penyakit ISPA  (infeksi  saluran  pernapasan  akut)  pada balita di Puskesmas Paruga Kota Bima tahun 2016. Jurnal Ilmiah Ibnu Sina , 1 (2), 235-247. Sinaga, M. L., Gustian, D., & Sembiring, F. (2021). Perancangan  Sistem  Pakar  Berbasis  Web Menggunakan  Case  Based  Reasoning  Untuk Diagnosa  Dini  Covid-19. Progresif:  Jurnal Ilmiah Komputer , 17 (2), 37-50.
WHO,  W.  (2008)  ‘Infeksi  saluran  pernapasan  akut (ISPA) yang cenderung menjadi epidemi dan pandemi’. WHO

## IDENTITAS PENULIS
Nama :  Reny Wahyuning Astuti NIK/NIDN :  1016057803 TTL :  Bajubang, 16 Mei 1978 Gol/Pangkat :  IIIC Jab. Fungsional  :  Lektor Email : r3ny4stuti@gmail.com . Nama :  Sukma Puspitorini NIK/NIDN :  1001048201 TTL :  Blora, 01 April 1982 Gol/Pangkat :  III B Jab. Fungsional  :  Lektor Email : Sukmapuspitorini@gmail.com Nama :  Prayogo Pangestu NIM :  1802025 TTL :  Jambi, 03 Juli 1996 Alamat Rumah   :  Km 15 Pondok Meja Telp. :  085379396272 Email : d.acepoortgas61@gmail.com .