## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  143-148 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Gizi Buruk pada Balita dengan Menggunakan Metode CBR
Sandi Alam 1  , Gunadi widi Nurcahyo 2
1 Independent Researcher
2 Universitas Putra Indonesia  YPTK Padang
sandialam042@gmail.com

## Abstract
Limited  information  makes  people  have  little  knowledge  of  the  early  symptoms  of  Malnutrition  in  Toddlers.  This  disease must  be  treated  quickly  from  an  early  age  otherwise  it  will  not  get  worse.  This  study  aims  to  accurately  diagnose  the symptoms to provide fast, precise and accurate information in classifying the types of Malnutrition in Toddlers. This research is an expert system using Case Based Reasoning (CBR) method. The CBR method makes decisions from new cases based on solutions  from  previous  cases.  The  data  processed  were  22  symptoms  and  8  types  of  disease  for  22  cases.  The  accuracy results  are  very  good  by  being  able  to  identify  all  types  of  malnutrition.  So  that  this  research  can  be  used  as  a recommendation in speed to identify malnutrition in toddlers quickly.
Keywords: Expert System, Diagnosis, Malnutrition, Toddler, Case Based Reasoning (CBR).

## Abstrak
Terbatasnya  informasi  membuat  masyarakat  memiliki  sedikit  pengetahuan  akan  gejala-gejala  awal  Gizi  Buruk  pada  Balita. Penyakit ini harus ditangani dengan cepat sejak dini kalua tidak akan semakin parah. Penelitian ini bertujuan mengdiagnosis secara tepat tentang gejala-gejala untuk memberikan informasi yang cepat, tepat dan akurat dalam menggolongkan jenis Gizi Buruk  pada  Balita.  Penelitian  ini  merupakan  sebuah  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning (CBR).  Metode  CBR  mengambilan  keputusan  dari  kasus  yang  baru  dengan  berdasarkan  solusi  dari  kasus  –  kasus sebelumnya. Data yang diolah adalah sebanyak 22 gejala dan 8 jenis penyakit terhadap 22 kasus. Hasil akurasi sangat baik dengan dapat mengidentifikasi semua jenis penyakit gizi buruk.  Sehingga penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi dalam kecepatan utnuk mengidentifikasi gizi buruk pada Balita secara cepat.
Kata kunci: Sistem Pakar, Diagnosis, Gizi Buruk, Balita, Case Based Reasoning (CBR).
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Sistem  Pakar  merupakan  suatu  objek  penelitian  yang sangat  fleksibel  saat  ini  untuk  dibahasa  dikarenakan sistem  pakar  dapat  beradaptasi  pada  perkembangan zaman  saat  ini.  Sistem  pakar  itu  sendiri  merupakan program  komputer  yang  mensimulasikan  penilaian dan  perilaku  manusia  atau  organisasi  yang  memiliki pengetahuan  dan  pengalaman  ahli  dalam  bidang tertentu.  Biasanya,  sistem  seperti  ini  berisi  basis pengetahuan  yang  berisi  akumulasi  pengalaman  dan satu  set  aturan  untuk  menerapkan  pengetahuan  dasar untuk  setiap  situasi  tertentu.  Sistem  pakar  canggih dapat ditingkatkan dengan penambahan basis pengetahuan  atau  set  aturan.  Penerapan  sistem  pakar sudah  banyak  diterapkan  diberbagai  bidang  seperti bidang  medis  kesehatan,  bidang  industri,  bidang bisnis,  bidang  manajemen,  bidang  pendidikan  dan masih banyak lagi.
Sistem pakar dengan metode Bacward Chaining (BC_ terhadap  lima  data  penyakit  dan  tiga  puluh  dua  data
gejala penyakit pencernaan dapat melakukan penelusuran  gejala,  penyakit  dan  solusi  berdasarkan penelusuran  jawaban  atas  pertanyaan  yang  diberikan oleh  sistem  [1].  Metode  BC  terhadap  45  karakter modalitas      belajar,  3  anjuran  modalitas,  3  strategi modalitas  dan  10  sampel  dengan  hasil  mampu mengidentifikasi    modalitas    belajar    siswa  dengan jelas tanpa   harus   berkonsultasi   dengan   pakar atau guru  Bimbingan    Konseling    di    sekolah  [2].  Metode BC  mengolah  data  berupa  8  jenis  penyakit  jerawat beserta  18  gejala  dapat  membantu  pasien  dalam identifikasi  penyakit  [3].  Metode  BC  dengan mengolah  data  20  gejala  kerusakan    dan    4  jenis kerusakan  dapat  mendiagnosis  jenis  kerusakan  pada mesin [4].
Sistem pakar juga digunakan pada bidang Agricultural [5].  Sistem  pakar  digunakan  sebagai  alat  untuk kesalahan  umum  terkait  informasi  [6].  Sistem  pakar juga  diterapkan  dalam  memilih  tipe  belajar  yang cocok  untuk  anak  [7],  identifikasi  penyakit  ikan  laut [8],  infertilitas  pada  pria  [9].  Banyak  metode-metode
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 143-148
yang  digunakan  pada  sistem  pakar,  yaitu    Certainity Factor  [10],  Dempster  Shafer  [11],  Forward  Chaining [12],  Backward  Chaining  [13],  Bayes  [14].  Dalam penelitian  ini  digunakan  Metode  Case  Based Reasoning (CBR).
Metode  CBR  merupakan  salah  satu  metode  untuk membangun  sistem  pakar  dengan  pengambilan keputusan  dari  kasus  yang  baru  dengan  berdasarkan solusi  dari  kasus  –  kasus  sebelumnya.  Konsep  dari metode case based reasoning ditemukan dari ide untuk menggunakan  pengalaman  –  pengalaman  yang terdokumentasi  untuk  menyelesaikan  masalah  yang baru.  Metode  CBR  dalam  mengolah  data  22  kasus yang  menghasilkan  diagnosis  awal  penyakit  hepatitis [15]. CBR yang menggunakan data mahasiswa dengan hasil  sistem  pakar  dapat  menghasilkan  rekomendasi penerima  beasiswa.  CBR  menghasilkan  sistem  pakar yang  dapat    identifikasi  awal  penyakit  difentri  [16]. Metode  CBR  juga  digunakan  untuk  mendiagnosis Demam  Berdarah  [17],  Kista  Ovarium  [18],  Jerawat [3],  Anoreksia  [19],  Limfoma  [20].  CBR  juga digunakan  pada  penyakit  tumbuhan,  yaitu  Padi  [21], Bawang  Merah  [22],  Penyakit  Ikan  Gurami  [23]. Metode  CBR  sudah  banyak  digunakan  pada  sistem pakar  maka  penelitian  ini  mengolah  data  gizi  buruk pada  anak  Balita  (Bawah  Lima  Tahun)  dengan menggunakan metode CBR.
Gizi  buruk  adalah  kondisi  tubuh  yang  tampak  sangat kurus karena makanan yang dimakan setiap hari tidak dapat  memenuhi  zat  gizi  yang  dibutuhkan  terutama energi dan protein. Ada beberapa penyebab terjadinya masalah  terhadap  pertumbuhan  dan  perkembangan seorang  anak  yang  menyebabkan  anak  terkena penyakit  gizi,  yaitu  kurangnya  asupan  makanan. Namun  masih  banyak  orang  tua  yang  memiliki pengetahuan yang terbatas terhadap masalah gizi [24].
Informasi  yang  terbatas  akan  membuat  masyarakat memiliki  sedikit  pengetahuan  akan  gejala-gejala  awal gizi  buruk  pada  Balita.  Jika  penyakit  ini  tidak ditangani  dengan  cepat  sejak  dini,  maka  penyakit  ini akan semakin parah. Ketika gejala sudah parah, maka masyarakat  berkonsultasi  pada  pakar  atau  dokter. Tindakan ini menimbulkan biaya yang mahal sehingga masyarakat banyak yang tidak melakukannya. SAkibat keterlambatan  penanganan  Gizi  Buruk  pada  Balita dapat  menyebabkan  penyakit  tersebut  semakin  parah [13].
Kebutuhan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  dari seorang  dokter  spesialis    sangat  diharapkan  oleh semua masyarakat. Masalah yang dihadapi masyarakat adalah  kurang  pengetahuan  atau  informasi  tentang
Gizi  Buruk  pada  Balita.  Kurang  ketersediaan  dokter spesialis  mengakibatkan  sulitnya  masyarakat  dalam berobat  dan  tidak  taunya  cara  mencegah  gejala  awal. Sehingga  sangat  diperlukan  peningkatan  pengetahuan serta  pemberitahuan  informasi  tentang  gejala-gejala apa  saja  dan  dampak  yang  di  timbulkan  pada  Gizi Buruk  pada  Balita.  Pengklasifikasi  gejala  pada penyakit Gizi Buruk pada Balita untuk mempermudah dalam pencarian solusi obat atau pencegahannya [25].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  disajikan  dalam  kerangka kerja penelitian yang berisi tahapan-tahapan sistematis untuk  menyelesaikan  permasalahan.  Kerangka  kerja disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan mengumpulkan data gejala dan penyakit data merupakan  tahap  pengumpulan  informasi-informasi yang  diperlukan  pada  penelitian  ini.  Tahapan selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  menentukan  bobot pada setiap gejala. Bobot dibagi menjadi tiga kategori, yaitu: Tinggi diberi nilai 5, Sedang diberi bobot 3, dan Rendah  diberi  nilai  1.  Selanjutnaya  dilakukan pemilihan gejala yang dirasakan pasien.
Pasien  diminta  untuk  melakukan  konsultasi  pada formulir yang telah disediakan. Formulir berisi gejala- gejala  penyakit.  Pasien  memilih  gejala  yang  sesuai dengan  kondisi  yang  dirasakan  untutk  mendapatkan bobot yang ada pada gejala yang dipilih.
Bobot  diproses  dengan  menggunakan  metode  CBR untuk  tujuan  mendapatkan  hasil  similarity  pada masing-masing penyakit.
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 143-148
CBR  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  selama  ada kesamaan,  solusi  dari  masalah  sebelumnya  dapat membantu menyelesaikan masalah yang ada.
Pengukuran kesamaan dilakukan dengan membandingkan
karakteristik kasus dengan karakteristik  yang  serupa  berdasarkan  kasusnya.  Jika nilai  kemiripan  sama  (similar)  dengan  satu  (100%) berarti  situasinya  sama;  jika  nilai  kemiripan  kurang dari  1  (<100%)  berarti  situasinya  serupa.  Hasil similarity  setiap  penyakit  berdasarkan  gejala  yang dipilih,  maka  didapatkan  hasil  berupa  similarity  pada masing-masing jenis penyakit dalam satuan persentase. Nilai similarity yang tertinggi dari masing- masing  penyakit  merupakan  tahap  terakhir  dalam menarik kesimpulan hasil analisis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gejala-gejala  yang  digunakan  dalam  analisis  yang digunakan  dalam  menganalisa  data  dari  pakar dilakukan pengkodean jenis penyakit Gizi Buruk pada Balita yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penyakit Kode Penyakit GZ01 Kwashiorkor GZ02 Marasmus GZ03 Marasmic-Kwashiorkor GZ04 Stunting GZ05 Skorbut
Data  –  data  gejala dari  setiap  penyakit  disajikan  pada Tabel 2. Relasi gejala dengan penyakit disajikan pada Tabel 3.
Tabel 2. Data Gejala
Kode Gejala GB01 Edema  (pembengkakan),  umumnya  seluruh  tubuh (terutama punggung kaki dan wajah)
GB02  Pandangan mata sayu
GB03 Rambut tipis kemerahan seperti warna rambut jagung dan mudah dicabut tanpa rasa sakit dan mudah rontok.
GB04  Terjadi perubahan status mental menjadi apatis dan rewel
GB05 Otot mengecil (hipotrofi), lebih nyata bila diperiksa pada posisi berdiri atau duduk GB06  Terdapat kelainan kulit berupa bercak merah muda GB07  Diare GB08  Badan nampak sangat kurus GB09  Wajah seperti orang tua. GB10  Perut cekung, dan iga gambang. GB11 Tubuh mengandung lebih banyak cairan GB12  Postur anak lebih pendek dari anak seusianya GB13  Pertumbuhan tulang tertunda GB14  Nyeri otot dan sendi GB15  Kelelahan, GB16  Perdarahan dan pembengkakan pada gusi
Tabel 3. Relasi Penyakit dan Gejala
GZ01 GZ02 GZ03 GZ04 GZ05 GB01 √ √
GB02 √ GB03 √ GB04 √ √ √ GB05 √ √ GB06 √ √ GB07 √ √ √ √ GB08 √ √ √ √ GB09 √ GB10 √ GB11 √ GB12
√ GB13
√ GB14 √
GB15 √ GB16 √
Selanjutnya  dilakukan  pembobotan.  Tujuan  dari pembobotan  gejala  adalah  untuk  mempermudah sistem  menganalisa  kasus  yang  akan  diimputkan. Sistem  dapat  mencocokkan  gejala  yang  diinputkan oleh  pengguna  dengan  gejala  yang  ada  pada  basis pengetahuan.  Pemberian  nilai  bobot  diproses  dengan menggunakan  metode  Nearest  Neighbour  Retrival (NNR).    Adapun  pengelompokkan  gejala  dari  setiap jenis penyakit disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Pembobotan Gejala Gizi Buruk
No Gejala Bobot 1 GB01 5 2 GB02 3 3 GB03 5
4
GB04 5
5
GB05 1
6 GB06 1 7 GB07 3
8 GB08 3
9 GB09 1 10 GB10 5 11 GB11 5 12 GB12 5 13 GB13 3
14 GB14 3
15 GB15 1 16 GB16 5
Selanjutnya data diolah  dengan  menggunakan  metode CBR  terhadap  penyakit.  Hasil  pengolahan  disajikan dalam sub-sub bagian.
3.1. Kwashiorkor
Skema gejala terhadap penyakit Kwashiorkor disajikan pada Gambar 2.
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 143-148

## Gambar 2. Kwashiorkor
Similiarity ( x,x )
= 0,91 = 91%
Similarity  dari  Gambar  2  terdapat  5  gejala  yang dialami  oleh  user  yang  memiliki  kemiripan  dengan
kasus  lama.  Perhitungan similiarity tingkat  penyakit Kwashiorkor yang dialami oleh user adalah 91%.
3.2. Marasmus
Skema gejala terhadap penyakit Marasmus disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Marasmus
Similiarity ( x,x )
= 0,47
= 47%
Dari  perhitungan  Gamabr  3  terdapat  2  gejala  yang dialami  oleh  user  memiliki  kemiripan  dengan  kasus lama,  sehingga  dari  perhitungan similiarity, tingkat
penyakit  Marasmus  yang  dialami  oleh  user  sebesar 47%.
3.3. Marasmic-Kwashiorkor.
Skema gejala terhadap penyakit Marasmic- Kwashiorkor disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Marasmic-Kwashiorkor
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 143-148
Similiarity ( x,x )
= 0,62 = 62%
Dari  perhitungan  Gambar  4  terdapat  3  gejala  yang dialami  oleh  user  memiliki  kemiripan  dengan  kasus
lama,  sehingga  dari  perhitungan similiarity, tingkat penyakit  Marasmic-Kwashiorkor  yang  dialami  oleh user sebesar 62%.
3.4. Stunting
Skema  gejala  terhadap  penyakit  Stunting  disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Stunting
Similiarity ( x,x )
= 0 = 0%
Dari  perhitungan  Gamabr  5  terdapat  0  gejala  yang dialami  oleh  user  memiliki  kemiripan  dengan  kasus
lama,  sehingga  dari  perhitungan similiarity, tingkat penyakit Stunting yang dialami oleh user sebesar 0%.
3.5. Skorbut
Skema  gejala  terhadap  penyakit  Stunting  disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6.  Skema Kasus Skorbut
Similiarity ( x,x )
= 0,19 = 19%
Dari  perhitungan  Gambar  6  terdapat  1  gejala  yang dialami  oleh  user  memiliki  kemiripan  dengan  kasus lama,  sehingga  dari  perhitungan similiarity, tingkat penyakit Skorbut yang dialami oleh user sebesar 19%.

## 4. Kesimpulan
Akurasi dari sistem pakar gizi buruk dengan membagi jumlah data  yang cocok atau  valid dengan banyaknya data uji yang digunakan kemudian mengalikan dengan 100%.  Dari  10  data  uji  didapatkan  9  data  valid  atau hasilnya  sama  dengan  data  sampel.  Pada  sampel  ke delapan,  ada  dua  jenis  penyakit  yang  teridentifikasi yaitu  P01  dan  P04  dimana  perhitungan  CBR  akan mengambil  hasil  perhitungan  terbesar  atau  nilai terbesar  yang  mengakibatkan  tidak  sesuainya  hasil diagnosis pakar dengan sistem pakar. Hasil probabilitas perhitungan dengan menggunakan metode CBR  didapatkan  nilai  keakuratan  95% yang
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 143-148
diimplementasikan  disistem  ini  dengan  representasi pengetahuan yang berupa rule dan gejala

## Daftar Rujukan
[1]  Putri, T. E., Andreswari, D., & 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). DOI:
https://doi.org/10.33369/rekursif.v4i1.955
[2]  Kurniawan,  A.,  &  Na’am,  J.  (2019).  Sistem  Pakar  Identifikasi Modalitas  Belajar  Siswa  Menggunakan  Metode  Forward Chaining. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi), 3 (3), 518-523. doi: 10.29207/resti.v3i3.1166.
[3]  Habibie,  D.  R.,  &  Aldo,  D.  (2019).  Sistem  pakar  untuk identifikasi  jenis  jerawat  dengan  metode  certainity  factor. JOINTECS (Journal of  Information Technology and Computer Science), 4(3), 79-86. doi: 10.31328/jointecs.v4i3.1055.
[4]  Tao,  Z.,  Dang,  X.,  Huang,  X.,  Muzumdar,  M.  D.,  Xu,  E.  S., Bardhan, N. M., ... & Ghoroghchian, P. P. (2017). Early tumor detection  afforded  by  in  vivo  imaging  of  near-infrared  II fluorescence. Biomaterials, 134, 202-215. doi: 10.1016/j.biomaterials.2017.04.046.
[5]  Cai,  Z.,  Si,  S.,  Liu,  Y.,  &  Zhao,  J.  (2017).  Maintenance optimization of continuous state systems based on performance improvement. IEEE  Transactions  on  Reliability,  67 (2),  651- 665. doi: 10.1109/TR.2017.2743225.
[6]  Cassandra,  C.,  &  Sari,  R.  (2018,  September).  Agricultural Expert  System  Design  Based  on  Bayes  Theorem.  I n  2018 International  Conference  on  Information  Management  and Technology (ICIMTech) (pp. 315-320). IEEE. doi: 10.1109/ICIMTech.2018.8528127.
[7]  Aldo, D., Samosir, K., & Nengsih, Y. G. (2021). Sistem Pakar Memilih  Tipe  Belajar  Anak  Retardasi  Mental  Menggunakan Metode  Case  Based  Reasoning. JSAI  (Journal  Scientific  and Applied Informatics), 4 (1), 95-105.
doi: 10.36085/jsai.v4i1.1332.
[8]  Aldo,  D.,  &  Munir,  Z.  (2020).  Aplikasi  Identifikasi  Penyakit Ikan Laut Menggunakan Metode Case Based Reasoning. Jurnal Sains  dan  Informatika:  Research  of  Science  and  Informatic, 6 (2), 78-83. doi: 10.22216/jsi.v4i1.
[9]  Aldo, D., & Riliyanda, D. (2019). Aplikasi Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa  Penyakit  Infertilitas  Pada  Pria  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web. Jurnal  Teknoif  Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 7 (1), 20-31..
[10] Wahyuningsih,  P.,  &  Zuhriyah,  S.  (2021).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Campak  Rubella  pada  Anak  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Website. Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),  8 ,  1-85.  doi: 10.25126/jtiik.202182710.
[11] Sulistiarin,  E.,  Joegijantoro,  R.,  &  Effendy,  D.  (2020).  Sistem Pakar  Penyakit  Menular  Menggunakan  Dempster  Shafer Dengan  Rekomendasi  Tempat  Layanan  Kesehatan.  JURNAL RESTI, 4(1), 2580-0760.
[12] Yanto, B. F., Werdiningsih, I., & Purwanti, E. (2017). Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Anak  Bawah  Lima Tahun  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Journal  of Information  Systems  Engineering  and  Business  Intelligence,
3 (1), 61-67. doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67.
[13] Gama,  A.  W.  O.,  Sukadana,  I.  W.,  &  Prathama,  G.  H.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit  Mata  (Penelusuran Gejala Dengan Metode Backward Chaining). J-Eltrik, 1 (2), 71- 76. doi: 10.30649/j-eltrik.v1i2.34.
[14] Ernawati,  E.,  &  Andreswari,  D.  (2017).  Implementasi  Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Berdasarkan Gejala Klinis  dan  Hasil  Pemeriksaan  Hematologi  dengan  Probabilitas Bayes. Rekursif: Jurnal Informatika, 5 (1). DOI: https://doi.org/10.33369/rekursif.v5i1.1074
[15] Papuangan, M. (2019). Penerapan Case Based Reasoning Untuk Sistem Diagnosis Penyakit Hepatitis. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 1 (1), 7-12. doi: 10.33387/jiko.v1i1.1165.
[16] 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. doi: 10.24076/citec.2017v4i3.112.
[17] Adawiyah,  R.  (2017). Case  Based  Reasoning  Untuk  Diagnosis Penyakit  Demam  Berdarah. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah Penelitian  dan  Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi,  1 (1), 63-73. doi: 10.29407/intensif.v1i1.544.
[18] Mulyanto,  A.,  &  Yanti,  F.  (2020).  Implementasi  Case  Based Reasoning  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kista  Ovarium  Dengan Metode  Bayes  Menggunakan  Codeigniter  Di  Klinik  Mutiara Sehat  Bekasi.  Jurnal  Informatika  SIMANTIK,  5(1),  1-7.  doi: 10.1109/45.464654.
[19] S.  W.  Nasution,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Ramadhani,  “Sistem Pakar  Diagnosa  Anoreksia  Nervosa  Menerapkan  Metode  Case Based Reasoning,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. I, no. 1, pp. 52–56, 2017, [Online]. Available: http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/download/472/ 413%0A
[20] Aldo,  D.,  &  Ardi,  A.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Limfoma dengan Metode Certainty Factor. Sains dan Teknologi Informasi, 5 (1), 60-69. DOI: 10.33372/stn.v5i1.459
[21] Wendra, Y., Alwendi, A., Ardi, A., & Aldo, D. (2020). Metode Case  Based  Reasoning  Untuk  Identifikasi  Penyakit  Tanaman Padi. JURSIMA  (Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen),
8 (2), 103-110. DOI: https://doi.org/10.47024/js.v8i2.220
[22] Aldo,  D.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. Komputika:  Jurnal  Sistem  Komputer,  9 (2),  85-93.  doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[23] Saraswati,  A.  R.,  Saintika,  Y.,  Thohari,  A.  N.  A.,  &  Iskandar, A.  R.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Gurami (Osphronemus Goramy) Menggunakan Case Based Reasoning. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 7(4), 779. doi: 10.25126/jtiik.2020701953.
[24] Faiz,  S.  A.,  Wicaksono,  A.  D.,  &  Dinanti,  D.  (2019).  Model Supply-Demand  Lahan  Pertanian  dengan  Konsep  Ecological Footprint. Jurnal Tata Kota dan Daerah, 9(1), 29-38.
[25] Destiningrum,  M.,  &  Adrian,  Q.  J.  (2017).  Sistem  Informasi Penjadwalan  Dokter  Berbassis  Web  Dengan  Menggunakan Framework  Codeigniter  (Studi  Kasus:  Rumah  Sakit  Yukum Medical  Centre).  Jurnal  Teknoinfo,  11(2),  30-37.  doi: 10.33365/jti.v11i2.24.