## RANCANG BANGUN SISTEM CASE BASED REASONING UNTUK TINDAK KEJAHATAN SESUAI BAB 19, 20, 21 KUHP
Ade Chandra Saputra 1)
1 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya email : adechandra@it.upr.ac.id

## Abstract
Violations of crime in Indonesia are frequent today, not excluding criminal offenses against bodies and lives that are set out in chapters 19, 20 and 21 of the Criminal Code. For a person who works  in  the  legal  field,  data  violation  of  the  law  that  has  occurred  is  needed  in  carrying  out  his duties later. Past data can be used as a reference and consideration to deal with the same cases that may occur in the future.
This  knowledge  based  system  will  be  built  by  applying  the  case  based  reasoning  method. This method will take the solution of the previous cases that will be used to provide information to the new problem.
This system will produce results in the form of information submitted articles, prosecutions, and  sentences  based  on  the  specification  of  criminal  offenses  entered  into  the  user's  system.  This output is taken from past case information similar to the new case
Keywords: Knowledge Based System,Case Based Reasoning
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dewasa  ini  telah  mampu  mengubah  bentuk pengolahan data dalam berbagai bidang usaha manusia  dari  sistem  manual  menuju  sistem yang  terkomputerisasi.  Sistem  komputerisasi sebagai  penerapan  dari  teknologi  informasi telah  membantu  manusia  dalam  berbagai bidang  kegiatan,  misalnya  bidang  bisnis, sosial,  pendidikan,  telekomunikasi,  hukum dan  kesehatan  yang  membutuhkan  ketelitian dan  keakuratan  dalam  pengelolaan  data  dan kecepatan operasi untuk mendapatkan informasi  yang  akurat  sehingga  dapat diandalkan sebagai sumber informasi.
Sistem berbasis
pengetahuan merupakan  salah  satu  kemajuan  teknologi informasi.  Sistem  berbasis  pengetahuan adalah  suatu  sistem  yang  mengaplikasiskan pengetahuan  sehingga  dapat  menghasilkan informasi  dan  kesimpulan  yang  dibutuhkan dalam  suatu  permasalahan.  Pengetahuan dalam  sistem  berbasis  pengetahuan  diambil dari sumber-sumber yang terdokumentasi.
Pelanggaran  kejahatan  di  Indonesia sering terjadi dewasa ini, tak terkecuali tindak pelanggaran  pidana  terhadap  tubuh  dan nyawa yaitu yang diatur dalam bab 19, 20 dan 21  KUHP.  Bagi  seorang  yang  bekerja  di
bidang hukum, data pelanggaran hukum yang telah  terjadi  sangat  dibutuhkan  dalam menjalankan  tugasnya  kemudian.  Data  yang telah  lampau  dapat  dijadikan  acuan  dan pertimbangan  untuk  menangani  kasus  yang sama  yang  mungkin  terjadi  di  waktu  yang akan datang.
Berdasarkan  kondisi  diatas,  penulis merasa perlu membuat sebuah sistem berbasis pengetahuan yang digunakan untuk memberikan  informasi  mengenai  pasal  yang dituntutkan terhadap suatu pelanggaran tindak pidana  terhadap tubuh dan  nyawa.  Sistem  ini akan  memberikan  bantuan  pencarian  pasal yang  diajukan,  gambaran  mengenai  tuntutan hukuman, dan penjatuhan hukuman berdasarkan  spesifikasi  pelanggaran  tindak pidana  yang  akan  dimasukan  pengguna kedalam sistem.
Sistem  berbasis  pengetahuan  ini  akan dibangun  dengan  menerapakan  metode  case based reasoning. Metode ini akan mengambil solusi dari kasus-kasus sebelumnya yang akan digunakan  untuk  memberikan  informasi terhadap permasalahan yang baru.
2. KAJIAN LITERATUR DAN
PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Para  ahli  bidang  ilmu  komputer  saat ini, banyak yang berkonsentrasi pada pengembangan implementasi kecerdasan buatan  atau  Artificial  Intelligence  (AI). Menurut  Subakti,  Irfan  (2002),  AI  adalah suatu  studi  khusus  bagaimana  membuat komputer  melakukan  suatu  hal,  pada  sustu waktu  untuk  manusia  secara  lebih  baik.  AI secara dasar adalah teori bagaimana pemikiran manusia bekerja. Banyak
implementasi  AI  dalam  bidang  komputer, misalnya  Sistem  Pendukung  Keputusan, Robotic,  Pengolahan  Bahasa  Alami,  Jaringan Saraf, Sistem Pakar dan lain-lain.
Sistem  berbasis  pengetahuan  adalah suatu  sistem  yang  melakukan  pekerjaannya dengan  mengaplikasikan  pengetahuan  dalam representasi  simbolik.  Pengetahuan  yang  ada di dalam sistem berbasis pengetahuan diambil dari  sumber-sumber  yang  terdokumentasi. Sumber-sumber  terdokumentasi  tersebut  bisa berasal  dari  pakar  atau  dari  sumber  lainnya (Irvan  Subakti,  2002).  Sedangkan  definisi pengetahuan  itu  sendiri  menurut  Webster's New  World  Dictionary  of  the  American Language  adalah    persepsi  tentang  sesuatu yang  jelas  dan  tentu,  semua  yang  telah dirasakan  dan  diterima  oleh  otak,  serta merupakan informasi terorganisasi yang dapat diterapkan untuk penyelesaian masalah.
Penggunaan
sistem berbasis
pengetahuan  ini  tidak  menjamin  solusi  yang lebih  akurat,  tetapi  paling  tidak  mampu menghasilkan keputusan-keputusan yang didasari informasi relatif lebih
banyak/terstruktur.  Sesuai  dengan  namanya, suatu  sistem  berbasis  pengetahuan  akan sangat  tergantung  pada  pengetahuan    yang didapat  dari  berbagai  sumber,  tak  terkecuali pakar  yang  menyumbangkan  keahlian  dan pengalamannya.
Menurut  J.C.T.  Simorangkir,  S.H  dan Woerjono Sastro Pranoto, S.H, hukum adalah peraturan–peraturan  yang  bersifat  memaksa, yang  menentukan  tingkah  laku  manusia dalam  lingkungan  masyarakat  yang  dibuat oleh badan–badan resmi berwajib, pelanggaran mana terhadap peraturan– peraturan tadi berakibatkan diambilnya tindakan,  yaitu  dengan  hukuman  tertentu.  Di Indonesia,  hukum  dapat  dibagi  menjadi beberapa bagian, antara lain : hukum perdata, hukum  pidana,  hukum  agaria,  dan  hukum pajak.
Hukum  Pidana  adalah  hukum  yang mengatur  tentang  pelanggaran-pelanggaran dan
kejahatan–kejahatan terhadap kepentingan  umum,  pelanggaran  tersebut diancam  dengan  suatu  hukuman  tertentu. Hukum  pidana  masih  dibagi  ke  dalam beberapa  bagian  lagi,  salah  satunya  adalah tindak pidana terhadap tubuh dan nyawa.
Tindak  pidana  terhadap  tubuh  dan nyawa  merupakan  suatu  pelanggaran  atau kejahatan  yang  dapat  membahayakan  tubuh dan  nyawa  yakni  melalui  pembunuhan  (bab 19),  penganiayaan  (bab  20),  dan  tindak kealpaan (bab 21).
Proses  penentuan  tuntutan  hukuman mempunyai  beberapa  tuntutan,  yaitu  : tuntutan  primair,  tuntutan  subsidair,  lebih subsidair,  dan  lebih  subsidair  lagi.  Tuntutan primair  adalah  tuntutan  yang  diajukan  oleh jaksa  yang  berisi  hukuman  yang  paling  berat pada  suatu  tindak  pelanggaran  pidana. Sedangkan tuntutan subsidair, lebih subsidair, dan  lebih  subsidair  lagi  adalah  tuntutan  yang diajukan  oleh  jaksa  yang  berisi  hukuman lebih  ringan  dibanding  tuntutan  primair  pada suatu tindak pelanggaran pidana. Jika tuntutan primair tidak diterima, maka yang dilaksanakan  adalah  tuntutan  subsidair,  jika tuntutan  subsidair  tidak  juga  diterima,  maka yang  dilaksanakan  adalah  tuntutan  lebih subsidair. Jika tuntutan lebih subsidair belum juga  dapat  diterima,  maka  tuntutan  yang dilaksanakan adalah lebih subsidair lagi.
Menurut  Leden  Marpaung  (2002), tindak  pidana  terhadap  tubuh  dan  nyawa dapat dibagi menjadi tiga bagian yaitu :
1) Pembunuhan  :  merupakan suatu  kejahatan pidana  terhadap  tubuh  dan  nyawa  yang dapat  mengakibatkan  hilangnya  nyawa manusia.
2) Penganiayaan : merupakan suatu kejahatan pidana terhadap tubuh manusia yang dapat mengakibatkan  korban  mengalami  luka ringan  atau  luka  berat,  bahkan  sampai meniggal.
3) Menyebabkan  mati  atau  luka  karena kealpaan  :  merupakan  suatu  pelanggaran pidana  terhadap  tubuh  dan  nyawa  yang terjadi  karena  tindak  kealpaan  pelaku, yang dapat menyebabkan korban mengalami  luka  ringan  atau  luka  berat atau meninggal.
3. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian , yaitu:
1. Pengumpulan Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  diambil  dari  berbagai  macam buku  hukum  yang  membahas  tentang  tindak pidana,  dan  data-data  tentang  tindak  pidana terhadap tubuh dan nyawa yang diperoleh dari pihak  kejaksaan  dan  pengadilan  serta  hasil beberapa  kali  wawancara  dengan  pakar hukum  yaitu  Bapak  Hendry  S  Dalim,  SH, MH.

## 2. Perancangan Basis Pengetahuan
Dalam pembuatan sistem berbasis
pengetahuan,  segala  fakta  dan  pengetahuan akan  digunakan  dalam  mengambil  suatu kesimpulan.  Fakta-fakta  tersebut  didapatkan dari  data  yang  diperoleh  dari  pengadilan  dan
kejaksaan  serta  hasil  dari  wawancara  dengan seorang hakim.
Fakta  yang  telah  didapatkan  sejumlah  59 kasus  akan  diterjemahkan  oleh  pembuat sistem  menjadi  pengetahuan  yang  akan disimpan  dalam  suatu  basis  data.  Fakta-fakta tersebut ditampilkan dalam tabel tabel_parameter,  tabel  tabel_detail,  tabel tabel_aturan, tabel tabel_kasus_parameter dan tabel tabel_kasus_hukuman.
Gambar 3.1 Relasi Tabel

## Rancangan CBR untuk pengguna biasa
Gambar 3.2 Rancangan CBR pengguna biasa
Tahapan inferensi case based reasoning pada sistem yang akan dibuat. Pengguna biasa akan  melewati  3  tahapan  sistem  yang menerapkan case based reasoning yaitu: Tahapan 1  : Penguna biasa melakukan input spesifikasi kejahatan.
Tahapan 2 : Sistem melakukan proses retrieve yaitu  sistem  akan  mencari  kasus  yang memiliki kemiripan paling tinggi berdasarkan spesifikasi yang dimasukkan dengan menggunakan  algoritma  nearest  neighbor retrieval.
Tahapan  3  :  Sistem  melakukan  proses  reuse yaitu  sistem    menemukan  dan  mengambil solusi  dari  kasus  lama  yang  memiliki kemiripan paling tinggi dan menampilkannya sebagai output bagi kasus baru.

## Rancangan CBR untuk pakar
Gambar 3.3 Rancangan CBR untuk pakar
Untuk  pakar  tahapan  inferensi  sistem meliputi 5 tahap yaitu:
Tahapan 1 : input spesifikasi kejahatan. Tahapan 2 : Sistem melakukan proses retrieve yaitu  sistem  akan  mencari  kasus  yang memiliki kemiripan paling banyak berdasarkan  spesifikasi  yang  dimasukkan dengan  menggunakan  algoritma  nearest neighbor retrieval.
Tahapan  3  :  Sistem  melakukan  proses  reuse yaitu  sistem    menemukan  dan  mengambil solusi  dari  kasus  lama  yang  paling  banyak memiliki  kemiripan  untuk  diterapkan  pada kasus baru.
Tahapan  4  :  Sistem  melakukan  proses  revise yaitu sistem akan mengevaluasi solusi apakah solusi kasus lama yang diterapkan pada kasus baru  sudah  tepat.  Jika  solusi  yang  dihasilkan sudah  tepat  sistem  langsung  menuju  tahapan 5, namun  jika solusi belum tepat maka pakar
memperbaiki  solusi  supaya  solusi  yang dihasilkan tepat.
Tahapan  5  :  Sistem  melakukan  proses  retain yaitu  sistem  akan  menyimpan  kasus  baru yang telah ditemukan solusinya
3. Penerapan Case Based Reasoning dan Nearest neighbor Retrieval pada contoh kasus
Metode cased based reasoning merupakan  metode  yang  menerapkan  4
tahapan  proses,  yaitu  retrieve,  reuse,  revise, dan retain.
1. Proses retrieve Proses  retrieve  dalam  cased  based reasoning  adalah  proses  mencocokkan  kasus baru dengan kasus lama yang sudah disimpan dalam  sistem.  Proses  ini  dihitung  dengan menggunakan  algoritma  nearest  neighbor retrieval.
Contoh  kasus  dapat  dilihat  pada  uraian  di bawah ini :
Tabel 3.1 Contoh Kasus bagian 1 Kasus Kejahatan Jenis penganiayaan Perencanaan Luka korban Tuntutan Pasal primair 1 Penganiayaan Biasa Tidak Meninggal Pasal 351 ayat 3 2 Penganiayaan Biasa Tidak Luka ringan Pasal 351 ayat 1 Tabel  diatas  adalah  contoh  dari  isi  tabel kasus  yang  ada  dalam  sistem.  Pengguna akan  memasukkan  spesifikasi  kejahatan dengan  gambaran  yang  diperlihatkan pada tabel 3.2 di bawah ini : Tabel 3.2 Contoh Kasus bagian 2 Kasus Kejahatan Jenis Penganiayaan Perencanaan Luka korban Tuntutan Pasal primair 3 Penganiayaan Biasa Tidak Luka ringan ....... Gambar 3.4 Komputasi kemiripan kasus 2 bagian 1
Komputasi  kemiripan  dengan  bobot  rata-rata dengan    similarity(kasus  baru,  kasus  1)    =
[
Gambar 3.5 Komputasi kemiripan kasus 2
bagian 2
Komputasi  kemiripan  dengan  bobot  rata-rata dengan  similarity(kasus baru, kasus 2)  =
[
2. Proses reuse
Proses reuse adalah proses menggunakan kembali  pengetahuan  dan  informasi  di  dalam kasus sebelumnya untuk memecahkan masalah yang baru.
Dari  perhitungan  kemiripan  berdasarkan bobot  rata-rata  di  atas  maka  diambil  solusi dari kasus 2 yang memiliki bobot kemiripan 1 sebagai solusi untuk kasus 3.
Tabel 3.3 Contoh Kasus bagian 3
Kasus Kejahatan Jenis Penganiayaan Perencanaan Akibat Korban Tuntutan Pasal primair 2 Penganiayaan Biasa Tidak Luka ringan Bukan keluarga Pasal 351 ayat 1 3. Proses revise
Proses  revise  adalah  proses  mengkaji ulang solusi yang diambil dalam proses reuse.
Jika  pada  tahap  retrieve  tidak  ditemukan solusi  yang  tepat,  maka  pakar  akan  mencari solusi  yang  tepat  untuk  kasus  baru  tersebut.
Jika  pada  tahap  reuse  sudah  mendapatkan solusi  yang  tepat,  maka  solusi  tersebut  tidak perlu  diperbaiki  oleh  pakar.  Solusi  pasal tuntutan primair yang diberikan dalam contoh kasus  ini  sudah  tepat,  sehingga  tidak  perlu mengalami perubahan.
4.  Proses retain Proses
retain adalah proses
mempertahankan pengetahuan dari kasus baru yang  belum  terdapat  dalam  sistem  supaya dapat  digunakan  pada  waktu  yang  akan datang.  Kasus  baru  dalam  contoh  ini  sudah terdapat  pada  sistem,  sehingga  tidak  perlu disimpan ke dalam sistem.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode case based reasoning diterapkan  pada  sistem  berbasis  pengetahuan untuk  permasalahan  tindak  pidana  terhadap tubuh  dan  nyawa.  Metode cased  based reasoning merupakan metode yang
menerapkan  4  tahapan  proses,  yaitu retrieve, reuse,  revise, dan retain. Sebagai  contoh sistem  menyimpan  data  kasus  lama  seperti yang ditampilkan pada tabel kasus lama. Lalu didapatkan kasus baru dengan data spesifikasi seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  kasus baru
Tabel 4.1 Data Kasus Lama Kasus K28 K33 K39 K49 Spesifikasi Kejahatan  Kejahatan : penganiayaan  Jenis aniaya : aniaya biasa  Perencanaan : tanpa rencana  Jenis luka : meninggal  Kejahatan : penganiayaan  Jenis  aniaya  : aniaya biasa
 Perencanaan : dengan rencana  Jenis  luka  :  luka biasa  Kejahatan : kealpaan
 Jenis luka : meninggal  Kejahatan : kealpaan  Jenis  luka  : luka berat Solusi  Pasal  tuntutan  : 351 (3)  Pasal  hukuman  :
351 (3)
 Lama  tuntutan  :  3
tahun  Lama  hukuman  : 2 tahun 6 bulan
 Pasal  tuntutan  : 353 (1)  Pasal  hukuman  :
353 (1)
 Lama tuntutan : 1 tahun  Lama  hukuman  : 6 bulan  Pasal  tuntutan  : 359  Pasal hukuman :
359  Lama  tuntutan  :
1 tahun 6 bulan
 Lama  hukuman
: 9 bulan
 Pasal  tuntutan : 360 (1)  Pasal hukuman : 360 (2)  Lama tuntutan
: 8 bulan
 Lama hukuman  :  5 bulan Tabel 4.2 Data Kasus Baru Kasus 001 Spesifikasi Kejahatan  Kejahatan : penganiayaan  Jenis aniaya : aniaya biasa  Perencanaan : dengan rencana  Jenis  luka  :  luka biasa Solusi ? Proses Retrieve dan Reuse
Pada  awal  konsultasi  pengguna  akan diberi pertanyaan tentang spesifikasi kejahatan yang harus dijawab oleh pengguna. Penelusuran spesifikasi kejahatan yang ditunjukan  tabel  4.2  dapat  dilihat  pada gambar 4.1.
Proses retrive merupakan proses pencarian kemiripan kasus baru dengan kasus yang  lama.  Pada  penulisan  penelitian  ini, sistem  akan  menggunakan  algoritma nearest neighbour retrieval . Algoritma nearest
neighbour  retrieval akan  mencari  solusi  dari data kasus lama berdasarkan bobot kemiripan kasus.
Setelah  dilakukan  proses retrieve dengan  menggunakan  algoritma nearest neighbour, maka  didapat  kasus  K33  sebagai output  karena  memiliki  tingkat  kemiripan
paling  tinggi.  Sehingga  pada  proses reuse (menggunakan  kembali)  kasus  K33  yang diambil  sebagai  informasi  bagi  kasus  yang baru.  Hasil  Reuse  dapat  dilihat  pada  gambar 4.2.
Gambar 4.1 Spesifikasi Kejahatan
Gambar 4.2 Hasil Konsultasi
Proses Revise dan Retain
Pada proses revise pakar melihat bahwa kasus  K49 memiliki kemiripan dengan kasus baru,  sehingga  kasus  tersebut  yang  dipilh
untuk dilakukan proses revise. Gambar proses revise merupakan gambar pemilihan data oleh pakar untuk proses revise.
Gambar 4.3 Pemilihan Data Revise
Setelah  memilih  satu  data  untuk direvisi, maka pakar akan mulai merevisi data tersebut.  Karena  data  yang  disimpan  berupa putusan  perkara,  maka  pakar  akan  merevisi data  setelah  kasus  tersebut  mendapat  putusan dari  pengadilan.  Jika  belum  ada  putusan
mengenai  kasus  tersebut,  sebaiknya  pakar jangan  melakukan  proses  revisi  terlebih dahulu.  Karena  belum  ada  putusan  mengenai kasus  tersebut,  maka  informasi  mengenai kasus  tersebut  akan  disimpan  ke  dalam  tabel tabel_revise_parameter dan tabel
tabel_revise_hukuman  supaya  suatu  saat dapat direvisi oleh pakar.
Jika pada proses revise sudah dilakukan
oleh  pakar,  proses  dilanjutkan  dengan  proses
retain yaitu menyimpan kasus yang baru agar dapat  digunakan  pada  waktu  yang  akan datang. Gambar 4.4 Proses Revise

## 4.1 Pengujian Akurasi Program Sistem
Pengujian  akurasi  dilakukan  untuk menilai  seberapa  akurat  program  sistem dengan  membandingkan  hasil  dari  dua  cara pembobotan  yang  dilakukan  pada  proses retrieve.  Ketepatan  hasil  analisis  sistem  ini diuji  dengan  melakukan  penilaian  terhadap input dan output sistem,  yaitu  apakah output yang  dihasilkan  sudah  tepat  bila  dinilai  dari
sudut  pandang  seorang  pakar  di  bidang hukum.  Berikut  ini  adalah  ringkasan  hasil penilaian  dari  10  kasus  yang  diujikan, penilaian  ini  diberikan  oleh  Bpk  Hendry S.Dalim  SH,  MH  yang  merupakan  seorang narasumber  untuk  pengerjaan  penelitian  ini. Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Lampiran B Tabel 4.3 Hasil Analisis Sistem Kasus Nilai Akurasi (0-100) Bobot 1 semua Nilai Akurasi (0-100) Bobot Prioritas 1 100 100 2 100 100 3 100 100 4 100 100 5 100 100 6 100 100 7 100 100 8 60 60 9 100 100 10 60 75
Rata-rata 92% 93.5% Dari Tabel 4.3 tersebut dapat diketahui bahwa rata-rata ketepatan hasil analisis sistem adalah  92%  untuk  bobot  tanpa  prioritas,  dan 93.5%  untuk  bobot  prioritas.  Ini    berarti ketepatan  hasil  analisis  sistem  secara  umum sudah baik.
Tetapi hasil pembobotan prioritas lebih baik  dibanding  hasil  dari  pembobotan  tanpa prioritas.  Seperti  yang  terlihat  pada  contoh kasus  10  yang  digunakan  sebagai  contoh perbandingan  pada  sub  bab  sebelumnya terlihat  jelas  bahwa  nilai  keakuratan  bobot prioritas  lebih  tinggi  dibanding  bobot  tanpa prioritas. Hal ini disebabkan karena pada hasil yang  dijadikan output pada  pembobotan prioritas  lebih  spesifik  dan  lebih  cocok  atau mendekati dengan kasus yang baru.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dihasilkan dari penelitian ini :
1. Metode  case  based  reasoning  berhasil diimplementasikan dalam sistem berbasis pengetahuan untuk permasalahan  tindak  pidana  terhadap tubuh dan nyawa dengan melalui empat tahap  yaitu  retrieve,  reuse,  revise,  dan retain yang telah dibuktikan dalam bab sebelumnya. Secara Umum hasil akurasi  ketepatan  output  untuk  10 kasus yang diujikan kepada narasumber yaitu Bapak Hendry S. Dalim SH, MH menghasilkan  nilai  diatas  90%.  Ini menguatkan bahwa Sistem telah berhasil dibangun dengan menggunakan  metode  case  based reasoning dengan hasil yang baik.
2. Pada proses retrieve digunakan
algoritma  nearest  neighbor  digunakan dua cara pembobotan, yaitu : Pembobotan  tanpa  prioritas,  dalam pembobotan ini semua parameter diberi bobot 1.
Pembobotan  dengan  prioritas,  dalam pembobotan  ini  parameter  diberikan bobot  yang  berbeda  sesuai  dengan prioritas dalam penenentuan pasal. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pada  nearest  neighbor  diperlukan pembobotan  dengan  prioritas  karena dengan  pembobotan  ini  hasil  lebih
spesifik  dan  lebih  cocok  dengan  kasus yang  baru.  Ini  dibuktikan  dengan  nilai ketepatan  output  untuk  pembobotan dengan prioritas adalah 93.5%, sedangkan  pembobotan  tanpa  prioritas adalah 92%.
3. Sistem  masih  memerlukan  penelitian dalam penentuan bobot parameter yang digunakan dalam perhitungan
kemiripan  kasus.  Karena  pembobotan prioritas yang dilakukan masih sederhana  dan  kurang  detail.  Jumlah kasus  dan  jenis  kasus  yang  digunakan dalam  pembangunan  sistem  masih sedikit,  sehingga  kombinasi  hasil  yang didapatkan juga relatif sedikit.

## 6. REFERENSI
[1] Aamodt,  Agnar  dan  E.  Plaza  (1994),  “
Case-Based  R easoning:  Foundational
Issues,  Methodological  Variations,  and System
Approaches ” dalam http://www.iiia.csic.es/People/enric/AI Com.html; 9 desember 2007.
[2] Kansil,  C.S.T.  (1989).  Pengantar  Ilmu Hukum  dan  Tata  Hukum  Indonesia. Jakarta. Balai Pustaka.
[3] Kurniadi,  adi.  (2003).  Pemrograman Microsoft  Visual  Basic  6.  Jakarta. Gramedia.
[4] Marpaung,  Leden.  (2000).  Tindak Pidana  Terhadap  Nyawa  Dan  Tubuh: Pemberantasan dan Prevensinya. Jakarta. Sinar Grafika.
[5] Soerodibroto,  Soenarto.  (1991).  KUHP &  KUHAP:  Dilengkapi  Yuriprudensi Makhamah  Agung  dan  hoge  Rad. Jakarta. Rajawali Pers.
[6] Subakti, Irfan. (2002). “Sistem Berbasis Pengetahuan” dalam http://is.its- sby.edu/subjects/kbs/Buku_Panduan_S BP.pdf; 25 September 2008.
[7] Suparman  (1991). Mengenal  Artificial Intelligence . Yogyakarta : Andi Offset.
[8] Turban,  Efraim.,  Jay  E  Aronson  dan Ting  Peng  Liang  (2005). Decision
Support Systems and Intelligent
Systems .  New  Jersey:  Prentice  hall International, Inc.