## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:13-19 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar Menggunakan Metode Case Based Reasoning dalam Akurasi Penyakit Disebabkan oleh Bakteri Staphylococcus Aureus
Surya Aulia Rahman 1  , Sumijan 2

## Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
suryaaulia01@gmail.com

## Abstract
Staphylococcus aureus is the most worrisome bacteria in the world of health because it is highly pathogenic and can cause serious infections in previously healthy individuals. Staphylococcus aureus has gram-positive cells, round (cocci) 0.7-0.9 µm in  diameter,  non-spore-forming,  non-motile,  facultative  anoerobes,  in  colony  shaped  like  a  grape  string.  This  bacterial infection  in  humans  varies  in  severity,  from  minor  skin  infections  (furunculosis  and  impertigo),  urinary  tract  infections, respiratory infections, to eye infections. This causes many patients to need an expert (doctor) to consult about the symptoms that a patient appears or experiences and the risk factors felt by the patient. So they conducted this research using the Case Based Reasoning (CBR) method which consists of 4 steps, namely retrieve, reuse, retain and revise. By using the case-based reasoning method for a problem with the staphylococcus aureus bacterial disease, it is easier for a patient to find treatment and a solution. With an expert system using this  method (case based reasoning), experts (doctors) can easily  find out what diseases are suffered by staphylococcus . That way, patients with staphylococcus disease are prepared to deal with the disease they are suffering from.
Keywords: Expert System, Staphylococcus Aureus, Case Based Reasoning, PHP, Database MySQL.

## Abstrak
Staphylococcus Aureus adalah merupakan bakteri yang paling mencemaskan di dunia kesehatan karena sangat patogen dan dapat menyebabkan infeksi berat pada individu yang tadinya sehat. Staphylococcus aureus memiliki sel yang bersifat gram positif,  berbentuk  bulat  (kokus)  berdiameter  0,7-0,9  µm,  tidak  membentuk  spora,  tidak  motil, anoerob  fakultatif ,  dalam koloni berbentuk khas seperti rangkaian anggur. Infeksi bakteri ini pada manusia memiliki tingkat keparahan yang bervariasi, mulai infeksi minor pada kulit ( furunkulosis dan impertigo ), infeksi saluran kemih, infeksi saluran pernafasan, sampai infeksi pada mata. Hal ini menyebabkan banyaknya pasien yang membutuhkan pakar (dokter) untuk berkonsultasi mengenai gejala- gejala  yang  muncul  atau  dialami  seorang  pasien  dan  faktor  resiko  yang  dirasakan  oleh  pasien.  Maka  mereka  melakukan penelitian ini dengan menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR) yang terdiri dari 4 langkah yaitu retrieve, reuse, retain dan revise. Dengan menggunakan metode case based reasoning untuk suatu masalah penyakit bakteri staphylococcus aureus, maka seorang pasien lebih mudah mendapati penanganan dan solusinya. Dengan adanya sistem pakar menggunakan metode  ( case  based  reasoning )  ini,  maka  pakar  (dokter)  bisa  dengan  mudah  mengetahui  penyakit  yang  diderita  pada staphylococcus. Dengan  begitu  pasien  penyakit staphylococcus mempersiapkan  diri  untuk  mengatasi  penyakit  yang dideritanya.
Kata kunci: Sistem Pakar, Staphylococcus Aureus, Case Based Reasoning, Php, Database MySQL.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Sistem Pakar adalah  sistem aplikasi berbasis  komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang dimaksud  di  sini  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian  khusus  yang  dapat  menyelesaikan  masalah yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam  [ 1 ]. Cara  kerja  dari  sistem  pakar  ini  yaitu  dengan  meniru proses pengetahuan dan pemikiran seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah lalu pengetahuan tersebut dimasukkan  ke  dalam  sebuah  sistem  komputer  agar masalah tersebut dapat diselesaikan dengan mudah.
Staphylococcus Aureus adalah merupakan bakteri yang paling  mencemaskan  di  dunia  kesehatan  karena  sangat patogen  dan  dapat  menyebabkan  infeksi  berat  pada individu  yang  tadinya  sehat  [ 2 ].  Hal  ini  menyebabkan
banyaknya  pasien  yang  membutuhkan  pakar  (dokter) untuk  berkonsultasi  mengenai  gejala-gejala  yang muncul  atau  dialami  seorang  pasien  dan  faktor  resiko yang  dirasakan  oleh  pasien.  Maka  mereka  melakukan penelitian ini dengan menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR)  yang  terdiri  dari  4  langkah  yaitu retrieve, reuse, retain dan revise.
Kecerdasan  Buatan  berasal  dari  bahasa  Inggris “ Artificial  Intelligence” atau  disingkat  AI,  yaitu Kecerdasan  Buatan  adalah  salah  satu  bagian  ilmu komputer  yang  membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaiknya  yang dilakukan  oleh  manusia  [ 3 ].  Kecerdasan  Buatan  dapat didefenisikan  merupakan  konsep  yang  memiliki spesialisasi  dalam  penghimpunan  pengetahuan  yang dapat  diterapkan  ke  dalam  sistem.  Dalam  dijelaskan
bahwa  kecerdasan  buatan  didefenisikan  sebagai  ilmu yang  berkaitan  dengan  teknologi  komputer  yang  di dalamnya telah dimasukkan pengetahuan dan informasi [ 4 ].
Case  Based  Reasoning (CBR)  merupakan  salah  satu metode  yang  menggunakan  kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence (AI)  yang  brusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  bisa dilakukan oleh para ahli. CBR adalah salah satu metode untuk membangun sistem dengan pengambilan keputusan untuk memecahkan kasus atau masalah yang baru dengan cara mengingat solusi darikasus lama atau sebelumnya  dengan  menggunakan  informasi  dan pengetahuan  pada  situasi  tersebut.  CBR  dapat digunakan  untuk  menyimpan  dan  menggunakan kembali pengetahuan dari pengalaman sebelumnya [ 5 ].
Salah satu cabang dari ( Artificial Intellegence ) AI yang dapat  diartikan  sebagai  sebuah  perangkat  komputer yang memiliki basis pengetahuan untuk bidang tertentu yang menggunakan inferensi yang menyerupai seorang pakar  dalam  memecahkan  masalah.  Dengan  adanya sistem  pakar  menggunakan  metode  ( case  based reasoning ) ini, maka pakar (dokter) bisa dengan mudah mengetahui penyakit yang diderita pada staphylococcus aureus. Dengan  begitu  pasien  penyakit staphylococcus aureus mempersiapkan  diri  untuk  mengatasi  penyakit yang dideritanya.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  system  pakar  dalam  akurasi penyakit  disebabkan  oleh  bakteri Staphylococcus Aureus . Penelitian dirinci dalam tahapan dalam bentuk alur  dengan  urutan  langkah-langkahnya  disajikan  pada Tabel1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Banyak  penelitian  menggunakan  CBR  dalam  AI  [ 6 ], [ 7 ],  [ 8 ],  maka  penelitian  ini  membangun  sistem  pakar dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode CBR.  Data  yang  diolah  oleh  metode  ini  merupakan data-data  penyakit  berupa  informasi  tentang  jenis, gejala dan solusi terhadap penyakit bakteri staphylococcus  aureus pada  manusia.  Data  penyakit tersebut  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan  dokter spesialis penyakit bakteri staphylococcus aureus.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Objek  yang  diolah  pada  penelitian  ini  adalah  data gejala-gejala  yang  terdapat  pada  beberapa  jenis penyakit  disebabkan  oleh  bakteri staphylococcus aureus. Penjelasan  mengenai  gejala-gejala  terhadap jenis  penyakit  disebabkan  oleh  bakteri staphylococcus aureus dikelompokan menjadi tiga, yaitu:
a. Pengelompokkan  gejala  ringan  dengan  bobot parameter (w): 1
b. Pengelompokkan  gejala  sedang  dengan  bobot parameter (w): 3
c. Pengelompokkan  gejala  berat  dengan  bobot parameter (w): 5
Data  gejala  yang  didapatkan  dari  sumber  data  yang telah  dikonsultasikan  dengan  pakar  disajikan  pada Tabel 1sampai dengan Tabel 8.
Tabel 1. Gejala Penyakit Folikulitis N o Nama Penyakit
Gejala Awal
Bobot 1. Folikulitis 1. Infeksi pada folikel rambut 5 2. Bintik berwarna merah 1 3. Bintik berisi nanah 3 4. Bintik  berisi  nanah  yang banyak 5 5. Terasa hangat saat diraba 3 6. Terasa gatal 1 7. Terasa nyeri 5 8. Terjadi pada kulit kepala 3 9. Terjadi pada lipatan ketiak 3 10. Terjadi pada bokong 3 11. Terjadi pada paha 3 Tabel 2. Gejala Penyakit Furunkel/Karbunkel(Bisul) N o Nama Penyakit Gejala Awal Bobot 2 . Furunkel/ karbunkel (Bisul) 1. Pada  awalnya  muncul  bintik merah  yang  keras  kemudian membesar 1 2. Bintik merah berisi nanah menjadi bisul 3 3. Terasa gatal 1 4. Terasa nyeri 5 5. Kulit  disekitar  bisul  terlihat merah, bengkak 5 6. Terasa hangat ketika disentuh 3 7. Bisul  memiliki  titik  putih  di bagian puncak 3 8. Bisul pecah mengeluarkan nanah 5 9. Bisul hanya satu di jumpai 1 10. Bisul jumlahnya banyak 5 11. Badan terasa hangat dan demam 5 12. Terjadi pada lipatan ketiak 3 13. Terjadi pada bokong 3

## Tabel 3. Gejala Penyakit Impetigo Bulosa
No Nama Penyakit Gejala Awal Bobot 3.       Impetigo Bulosa 1. Muncul bintik merah 1 2. Muncul  gelembung  berisi cairan 3 3. Muncul  gelembung  berisi nanah yang banyak 5 4. Terasa gatal 1 5. Terasa nyeri 5 6. Gelembung  tersebut  mudah pecah, menyebar, dan menimbulkan keropeng berwarna kuning seperti madu
5 7. Badan  terasa  hangat  dan demam 5 8. Terjadi pada lipatan ketiak 3 9. Terjadi pada wajah 5 10. Terjadi pada punggung 3 11. Terjadi pada dada 3 Tabel 4. Gejala Penyakit Paronikia No Nama Penyakit Gejala Awal Bobot
4. Paronikia
1. Kemerahan  /  peradangan pada  kulit  kuku  di  sekitar kuku 3 2. Biasanya didahului oleh trauma (garukan) 1 3. Awalnya berupa infeksi pada lipatan kuku 1 4. Infeksi mengenai kuku 3 5. Infeksi  mengenai  jaringan dibawah kuku 5 6. Tumpukan  nanah  dibawah kuku 5 7. Terasa gatal 1 8. Terasa nyeri 5 9. Terjadi pada jari tangan atau kaki 5 Tabel 5. Gejala Penyakit Selulitis No Nama Penyakit Gejala Awal Bobot
5. Selulitis 1. Peradangan  pada  kulit  dan jaringan sekitar disertai adanya  pelunakan  jaringan dibawah kulit 5 2. Badan  terasa  hangat  dan demam 5 3. Biasanya didahului oleh trauma seperti garukan 1 4. Jika  tidak  diobati  akan semakin melebar dan perlunakan semakin banyak 5
5. Terasa gatal 1 6. Terasa nyeri 5
Tabel 6. Gejala Penyakit Flegmon No Nama Penyakit Gejala Awal Bobot 6. Flegmon
1. Peradangan pada kulit dan jaringan  sekitar  disertai  adanya perlunakan jaringan dibawah kulit  dan  timbunan  cairan  nanah dibawah kulit (supurasi) 5 2. Badan terasa hangat dan demam 5 3. Biasanya  didahului  oleh  trauma seperti garukan 1 4. Terasa nyeri 5 Tabel 7. Gejala Penyakit Ulkus/tukak No Nama Penyakit Gejala Awal Bobot 7. Ulkus / Tukak 1. Timbulnya  tukak  pada  kulit disertai  nanah  didalamnya  dan peradangan daerah disekitar kulit 5 2. Tukak berukuran kecil dan dangkal 1 3. Tukak berukuran besar 3 4. Tukak  berukuran  besar  dan dalam 5 5. Terasa gatal 1 6. Terasa nyeri 5 7. Terjadi pada tungkai bawah 3 Tabel 8. Gejala Penyakit Impetigo Krustosa No Nama Penyakit Gejala Awal
Bobot
8. Impetigo Krustosa 1. Bercak merah 1 2. Bintik merah 1 3. Gelembung  yang  mudah  pecah dan  kropeng  tebal  berwarna kuning  seperti  madu  melebar kedaerah sekitar 5 4. Terasa gatal 1 5. Adanya batuk dan pilek 5 6. Mengenai wajah 5 7. Mengenai hidung 5 8. Mengenai mulut 5
Selanjutnya,  dilakukan  proses  analisis  terhadap  gejala ringan dengan nilai 1, gejala sedang dengan nilai 3 dan gejala berat dengan nilai 5 menggunakan metode CBR.
Sistem  ini  menggunakan  langkah  yang  digunakan dalam  metode  CBR.  Dalam  metode  CBR  terdapat  4 tahap  proses,  yaitu  proses retrieve,  reuse,  revise dan ritain. Sistem  ini  umumnya  berpedoman  kepada  basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem itu sendiri. Basis pengetahuan  bersumber  dari  kasus-kasus  yang  pernah didiagnosa  sebelumnya  oleh  seorang  pakar  spesialis penyakit  disebabkan  oleh  bakteri staphylococcus aureus kemudian  dihitung  tingkat  kemiripannya dimana  dengan  cara  memasukkan  kasus  baru  yang dialamioleh  pengguna.  Berdasar  tingkat  kemiripan inilah  sistem  akan  mendiagnosa  jenis  penyakit  pada bakteri stapylococcus aureus . Persamaan yang digunakan disajikan pada Rumus (1).

## (             )
(1)
Dimana  s1,  s2,  dan  seterusnya  adalah  jumlah  gejala penyakit  sedangakan  w  adalah  bobot  penyakit  yang disajikan  pada  Tabel  1  sampai  dengan  Tabel  8. Pengujian  terhadap  penyakit  yangdisebabkan  oleh bakteri Staphylococcus  Aureus dengan  menggunakan Rumus (1) disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Data Pengujian
Kode Gejala yang dipilih user Bobot S13 Bintik merah berisi nanah  menjadi  bisul 3 S07 Terasa nyeri 5 S14 Kulit  disekitar  bisul  terlihat  merah, bengkak 5 S05 Terasa hangat saat diraba 3 S16 Bisul pecah mengeluarkan  nanah 5 S18 Bisul jumlahnya banyak 5 S19 Badan terasa hangat dan demam 5 S11 Terjadi pada paha 3
Maka  tingkat  kemiripannya  yang  berhubungan  dengan gejala penyakit Folikulitis adalah:
(             )
= ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) = =
= 28%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  4  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  folikulitis  yang  dialami  oleh user sebesar 28%.
Untukperhitungan kemiripan berdasarkan. gejalapenyakit Furunkel/Karbunkel(Bisul) adalah :
(             )
=
) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   )
(   ) (   ) (   ) (   ) (   )
= =
= 72%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  7  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  furunkel/karbunkelang  (busul)  yang dialami oleh user sebesar 72%.
Untuk perhitungan kemiripan berdasarkan. gejalapenyakitImpetigo Bulosa adalah :
(             )
= ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) = =
= 74%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  7  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  impetigo  bulosa  yang  dialami  oleh user sebesar 74%.
Untuk
perhitungan kemiripan berdasarkan. gejalapenyakit Selulitis adalah :
(             )
= )   (   )   (   )   (   )   (   )  (   )
= =
= 50%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  3  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat penyakit selulitis yang dialami oleh user sebesar 50%.
Untuk perhitungan kemiripan berdasarkan. gejalapenyakitParonikia adalah :
(             )
= )   (   )   (   )   (   )   (   )  (   )  (   )  (   )  (   )
= = = 55%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  6  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  paronikia  yang  dialami  oleh user sebesar 55%.
Untuk perhitungan kemiripan berdasarkan. gejalapenyakitFlegmon adalah :
(             )
= )   (   )   (   )   (   )
= =
= 37%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  2  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  flegmon  yang  dialami  oleh user sebesar 37%.
Untuk  perhitungan  kemiripan  berdasarkan.  gejala penyakitUlkus/tukak adalah :
(             )
= )   (   )   (   )   (   )   (   )  (   )  (   )
= =
= 61%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  4  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  ulkus/tukak  yang  dialami  oleh user sebesar 61%.
Untuk  perhitungan  kemiripan  berdasarkan.  gejala penyakitImpetigo Krustosa adalah :
(             )
= ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   )
= =
= 57%
Dari  perhitungan  kasus  diatas  terdapat  4  gejala  yang dialami  oleh user yang  memiliki  kemiripan  dengan kasus  lama,  sehingga  dari  perhitungan similarity , tingkat  penyakit  impetigo  krustosa  dialami  oleh user sebesar 57%.
Dari  perhitungan  kasus  diatas,  kasus  yang  memiliki bobot  kemiripan  paling  rendah  yaitu  kasus  pada  jenis penyakit  Folikulitis  dengan  nilai  28%  dan  kasus  yang diimputkan  ada  4  gejala  dengan  kemiripan  pada  basis pengetahuan.  Untuk  kasus  yang  memiliki  bobot kemiripan  yang  tertinggi  yaitu  kasus  pada  jenis Impetigo  Bulosa  dengan  nilai  74%  dimana  terdapat  7 gejala  yang  diimputkan  memiliki  kesamaan  dengan gejala pada basis pengetahuan.
Pada  proses reuse ,  solusi  yang  diberikan  adalah  solusi dengan  bobot  kemiripan  kasus  yang  paling  tinggi  nilai
similarity -nya  yaitu  penyakit  Impitigo  Krustosa.Jadi solusinya adalah.
a. Menjaga kebersihan kulit dengan mandi 2x sehari.
b. Hindari  berbagi  handuk,  alatcukur  atau  pakaian pada oranglain
c. Membiasakan  cuci  tangan  secara  teratur  dengan sabun
d. Hindari garukan pada kulit
e. Rutin berolahraga dan  makan  makanan sehat  untuk menjaga ketahanan tubuh
Penelitian  ini  juga  didukung  dengan  pembangunan system  yang  diaplikasikan  dengan  menggunakan pemrograman PHP dan database MySQL. Inilah bentuk tampilan halaman depan pada sistem pakar menggunakan  metode case  based  reasoning dalam akurasi penyakit disebabkan oleh bakteri stpahylococcus aureus pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Depan
Tampilan halaman konsultasi pasien pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Konsultasi
Setelah  gejala  diisi  berdasarkan  yang  dirasakan  oleh user ,  maka  diproses  menggunakan  metode  CBR  dan menghasilkan  tampilan  seperti  pada  Gambar  4  (a)  dan (b).
(a)

## (b)

## Gambar 4 (a) dan (b). Halaman Hasil Konsultasi
Berdasarkan  dari  hasil  sistem  pakar  maka  didapatkan sebuah  sistem  yang  sangat  membantu  pengguna  untuk mengetahui  penyakit  yang  dialami  secara  dini.  Hasil dari system ini sangat membantu pasien dari kurangnya tidaktahuan  dari  penyakit  disebabkan  oleh  bakteri staphylococcus aureus .

## 4. Kesimpulan
Dengan adanya penerapan aplikasi ini dapat membantu untuk mempermudah masyarakat umum untuk mengetahui jenis-jenis penyakit bakteri staphylococcus aureus pada pasien dengan cepat tanpa harus langsung bertemu  dokter,  serta  dapat  memberikan  penanganan sementara  yang  terkait  dengan  penyakit  disebabkan oleh bakteri stapgtlococcus aureus .

## Daftar Rujukan
[1] Seran,  L.,  Herak,  R.,  &  Missa,  H.  (2020). Pembuktian Kemampuan Anti Bakteri Ekstrak Daun dan Kulit Jarak Pagar ( Jatropha culcas ) Terhadap Bakteri Staphylococcus aureus Secara In  Vitro  dalam  Pembelajaran  dengan  Metode  PBL  Terhadap Mahasiswa  Semester  VII  Program  Studi  Pendidikan  Biologi FKIP UNWIRA . Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran, 3 (1), 39–
50.
[2] Saifuddin, M. (2019). Implementasi Case Based Reasoning Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Belimbing . Sains dan Komputer (SAINTIKOM), 18 (2).
[3] Ramadhan,  P.  S.,  &  Tugiono,  T.  (2019).  Sistem  E-Pediatric Untuk Pendiagnosaan Eflorsen Dermatis Menggunakan Teorema Bayes. Jurnal Sebatik, 23 (1), 242–247. https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i1.476 .
[4] Setiawan,  A.,  &  Wibisono,  S.  (2018).  Case  Based  Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit dan Hama Pada Tanaman Mangga Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei. Dinamik, 23 (1), 1–10. DOI: https://doi.org/10.35315/dinamik.v23i1.7172 .
[5] Fatoni, C. S., & Noviandha, F. D. (2017). Case Based Reasoning Diagnosis  Penyakit  Difteri  dengan  Algoritma  K-Nearest
Neighbor. Creative  Information  Technology  Journal  (CITEC JOURNAL), 4 (3), 220. DOI: https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i3.112 .
[6] Hardianto, R. (2018). Sistem Pakar Penentuan Tipe Kepribadian Siswa  Sekolah  Dasar  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning. INTERCOMS:  Journal  of  Information  Technology and Computer Science, 1 (2), 240-250. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.298 .
[7] Mulyana,  S.,  &  Sahputra,  I.  (2018).  The  Determination  of  the Action towards the Patient’s Psychological Therapy in the Post-
accident  Using  Case-based  Reasoning. IJCCS  (Indonesian Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems),  12 (1).  DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.22886 .
[8] Natassya, A., Tursina, T., & Sukamto, A. S. (2019). Case Based Reasoning  Diagnosis  Risiko  Penyakit  Stroke  Menggunakan Metode  Hamming  Distance. Jurnal  Sistem  dan  Teknologi
Informasi (JUSTIN), 7 (2), 122. DOI: https://doi.org/10.26418/justin.v7i2.29891