## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779

## Diagnosa Dini Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning (CBR)
Dwi Yuli Prasetyo 1 , Bayu Rianto 1,* , Muhammad Sandi Rais 2 , Nurita Suwanti 1
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Sistem Informasi, Universitas Islam Indragiri, Riau, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Muhammadiyah Batam, Batam, Indonesia Email: 1 dwiyuliprasetyo@gmail.com, 2,* rianto.bayu91@gmail.com, 3 mhdsandirais@gmail.com, 4 nurrita@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rianto.bayu91@gmail.com
Abstrak− Mata  merupakan  alat  indra  yang  terdapat  pada  manusia.  Mata  mempunyai  kemampuan  menyesuaikan  jumlah cahaya  yang  masuk,  memusatkan  perhatian  pada  objek  yang  dekat  dan  jauh  serta  menghasilkan  gambaran  yang berkesinambungan    dan  dihantarkan  ke  otak.  Gangguan-gangguan  yang  menyebabkan  kerusakan  pada  mata,  dapat  terjadi kerusakan akibat mata kelelahan, kurang tidur, terkena debu, terlalu lama di depan komputer dan sebagainya. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  dan  merancang  sistem  pakar  diagnosa  dini  penyakit  pada  mata  yang  mencakup  informasi penyakit,  baik  gejala  maupun  solusinya,  dan  berperan  untuk  menggantikan  dan  menirukan  proses  penalaran  dari  seorang pakar dalam memecahkan masalah spesifikasi. Metode yang digunakan untuk penalaran adalah  case base reasoning (CBR) dan  Hasil dari penelitian adalah sistem pakar diagnose dini penyakit mata yang terkomputerisasi yang dapat digunakan untuk memberikan informasi yang berguna dalam pendiagnosaan penyakit.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Analisis Pengetahuan; Rule; Case Base Reasoning
Abstract− The eye is a sense organ found in humans. The eye has the ability to adjust the amount of light that enters, focus attention  on  objects  near  and  far  and  produce  a  continuous  image  and  is  conveyed  to  the  brain.  Distractions  that  cause damage to the eyes, can occur due to eye fatigue, lack of sleep, exposure to dust, too long in front of the computer and so on. This  study  aims  to  analyze  and  design  an  expert  system  for  early  diagnosis  of  diseases  of  the  eye  that  includes  disease information, both symptoms and solutions, and plays a role in replacing and mimicking the reasoning process of an expert in solving specification problems. The method used for reasoning is case base reasoning (CBR) and the results of the study are an  expert  system  for  early  diagnosis  of  computerized  eye  diseases  that  can  be  used  to  provide  useful  information  in diagnosing disease.
Keywords : Expert System; Knowledge Analysis; Rule; Case Base Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Dengan adanya kemajuan dan perkembangan teknologi yang semakin pesat, dikembangkan suatu teknologi yang mampu memproses dan cara berpikir manusia dengan teknologi kecerdasan buatan[1], yaitu dengan sistem pakar yang merupakan salah satu  bagian dari kecerdasan buatan yang mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh satu atau banyak pakar ke dalam satu area untuk  membantu  masyarakat  dalam  mendapatkan informasi  mengenai penyakit  mata  dan  memberikan  solusi  untuk  menangani  penyakit  tersebut,  sehingga diperlukan  perangkat  lunak  untuk membantu  mendeteksi  penyakit  mata  secara  dini  sebelum berkonsultasi lebih  lanjut  dengan  dokter  mata.
Sistem  pakar  merupakan  perangkat  lunak  yang  didesain  khusus  berdasarkan Artificial    Intelegence, berfungsi  untuk  merekam  dan  menduplikasikan  kemampuan  pakar.  Dengan  menggunakan  sistem    pakar, pemakai  akan  diajukan  beberapa  pertanyaan,  dan  pemakai  harus  memasukkan  jawaban  atau  memilih  jawaban yang  ditampilkan  di  layar  komputer  sehingga  pemakai  dapat  menemukan  rekomendaasi  yang  harus  ditempuh pemakai berdasarkan jawaban yang dipilihnya. Sistem pakar tersebut telah melacak solusi atau kesimpulan yang akan  ditempuh  oleh  pemakainya.  Pada  saat  ini  sistem  pakar  sangat  berguna  untuk  memecahkan  masalah  yang rumit, mengambil keputusan bahkan berguna untuk mendiagnosa penyakit[2].
Mata  merupakan  alat  indra  yang  terdapat  pada  manusia.  Mata  mempunyai  kemampuan  menyesuaikan jumlah  cahaya  yang  masuk,  memusatkan  perhatian  pada  objek  yang  dekat  dan  jauh  serta  menghasilkan gambaran yang berkesinambungan  dan dihantarkan ke otak. Gangguan-gangguan yang menyebabkan kerusakan pada  mata,  dapat  terjadi  kerusakan  akibat  mata  kelelahan,  kurang  tidur,  terkena  debu,  terlalu  lama  di  depan komputer dan sebagainya[3].
Dari  permasalahan  diatas  maka  dapat  di  bangun  rekayasa  perangkat  lunak  dengan  metode case  based reasoning untuk  mendiagnosa penyakit pada mata dengan menggunakan aplikasi  berbasis web. PHP  singkatan dari hypertext preprocessor yang merupakan server side programming,yaitu bahasa pemrograman yang diproses di  sisi  server.  Fungsi  utama  PHP  dalam  membagun  website  adalah  untuk  melakukan  pengolahan  datapada database.  Data  website  akan  dimasukan  kedatabase,  diedit,  dihapus,  dan  ditampilkan  padawebsite  yang  diatur oleh PHP[4].
Dalam  proses  mendiagnosa  untuk  mendapatkan  suatu  solusi,  maka  penulis  mewawancarai  beberapa pasien  yang  mengalami  gangguan  pada  mata  dengan  sebuah  penelitia  dengan  judul  ”  Diagnosa  Dini  Penyakit Mata  Metode    Case  Based  Reasoning  (CBR)  ”.  Secara  keseluruhan  aplikasi  telah  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan  maupun  masyarakat.  Masyarakat  merasakan  kemudahan  dan  keamanan  dalam  proses  pemeriksaan [5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah system pakar untuk diagnose dini penyakit mata dengan menggunaka metode Case Base Reasoning (CBR), untuk mencapai tujuan tersebut maka  langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:

## 2.1 Kajian Pustaka
Dalam sebuah buku yang ditulis oleh sutojo tahun 2016 mengungkapkan system pakar merupakan  cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon. Istilah sistem pakar berasal dari istilah Knowledge-based expert system [6]. Pengembangan sebuah system  pakar  dapat  ditunjang  dengan  penggunaan  sebuah  metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Case Base Reasoning (CBR) dimana menurut emha, 2018 mendeklarasikan CBR adalah salah satu metode untuk membangun sistem pakar  dengan pengambilan keputusan  dari  kasus  yang  baru  dengan  berdasarkan  solusi dari  kasus – kasus  sebelumnya.  Secara  umumnya  terdapat  empat  langkah  proses  pada metode Case  Based Reasoning,    yaitu  Retrieve  (memperoleh    kembali)    kasus    atau  kasus-kasus    yang    paling    mirip,  Reuse (menggunakan)  informasi  dan  pengetahuan  dari kasus  tersebut  untuk  memecahkan  permasalahan,  Revise (meninjau  kembali/memperbaiki)    usulan    solusi,    dan  Retain  (menyimpan)    bagian-bagian    dari    pengalaman tersebut  yang  mungkin  berguna  untuk  memecahkan  masalah  di  masa  yang  akan  datang  [7].  Dimana  penelitian ini juga akan mengkombinasikan sistem yang terkomputerisasi dengan sebuah sistem yang berbasis web dengan harapan  dapat  menyentuh  dan  mempermudah  semua  lapisan  masyarakat,  dapat  dirujuk  Komputer  adalah seperangkat atau sekelompok mesin elektronik yang terdiri dari ribuan bahkan jutaan yang saling bekerja sama, serta membentuk  sebuah sistem kerja yang rapi  dan teliti  [8]. Website adalah suatu  media publikasi  elektronik yang  terdiri  dari  halaman-halaman  web  (web  page)  yang  terhubung  satu  dengan  yang  lain  menggunakan Linkyang dilekatkan pada suatu teks atau image.Website dibuat pertama kali oleh Tim Barners Lee pada tahun 1990. Website dibangun dengan menggunakan bahasa Hypertext Markup Language(HTML) dan memanfaatkan protokol  komunikasi  Hypertext  Transfer  Protocol(HTTP)  yang  terletak  padaapplication  layerpada  referensi layerOSI. Halaman website diakses menggunakan aplikasi yang disebut internet browser (Kadir, 2004). Menurut (Jasmadi,2004)  [9],  fungsi  dari  website  adalah  :Fungsi  Komunikasi, Fungsi  Informasi,  Fungsi  Hiburan,  Fungsi Transaksi  dan  Fungsi  Pendidikan.  Selain  itu  referensi  lain  PHP  singkatan  dari  hypertext  preprocessor  yang merupakan server side programming, yaitu bahasa pemrograman yang diproses di sisi server. Fungsi utama PHP dalam membagun website adalah untuk melakukan pengolahan datapada database. Data website akan dimasukan kedatabase,  diedit,  dihapus,  dan  ditampilkan  padawebsite  yang  diatur  oleh  PHP  [10]  [11].  Selain  penggunaan metode  penggunaan  alat  bantu  seperti  UML  juga  digunakan  dalam  pemodelan  pada  penelitian  diagnose  dini penyakit mata ini dimana UML singkatan dari Unifed Modeling Leangue yang berarti bahasa pemodelan standar [12].

## 2.2 Analisa Penyakit Mata
Untuk  mendiagnosa  suatu  penyakit  perlu  diketahui  terlebih  dahulu  gejala  gejala  yang  ditimbulkan.  Meskipun hanya  gejala  klinis  (gejala-gejala  yang  terlihat  langsung  maupun  yang  dirasakan  oleh  penderita),  dokter  dapat mengambil suatu kesimpulan berupa penyakit yang diderita. Tetapi ada kalanya pemeriksaan lebih lanjut melalui pemeriksaan laboraturium untuk penyakit tertentu. Ada banyak  penyebab penyakit mata, selain karena gizi yang tidak tepat, polusi, Menonton televisi pada jarak yang sangat dekat, atau Berhadapan dengan monitor komputer terus menerus, penyakit mata juga bisa disebabkan kurang nya asupan gizi terutama kurang nya vitamin A [13]. Berikut macam-macam penyakit mata seperti pada Tabel 1 meliputi:
Tabel 1. Data Macam-Macam Penyakit Mata No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 KP1 Aldasio 2 KP2 Dakriosistitis 3 KP3 Glaukoma 4 KP4 Katarak 5 KP5 Konjungtivitas (menular) 6 KP6 Xerophtalmia (rabun senja) 7 KP7 Xerosis (mata kering) 8 KP8 Miopi (rabun jauh) 9 KP9 Presbiopi (rabun dekat menular) 10 KP10 Buta Warna 11 KP11 Trakoma (menular) 12 KP12 Selulitis Orbitalis 13 KP13 Blefaritis 14 KP14 Dakrosistitis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779
No Kode Penyakit Nama Penyakit 15 KP15 Ulkus Kornea 16 KP16 Degenerasi Makula 17 KP17 Endoftalmitis

## 2.3 Tahap Akuisisi Pengetahuan
Tahap  ini  merupakan  kegiatan  pengumpulan  pengetahuan  dari  sumber-sumber  seperti  pakar,  buku,  jurnal  dan dari  berbagai  sumber.  Pengetahuan  yang  dikumpulkan  berkaitan  dengan  penelusuran  macam-macam  penyakit mata dengan mengamati gejala-gejala yang timbul pada mata [14].
Data-data dari berbagai sumber pengetahuan harus diolah sedemikian rupa sehingga menghasilkan solusi yang baik. Berikut adalah data gejala-gejala penyakit mata dapat dilihat pada sebagai berikut [14] [15] : 1. Ablasio 2. Dakriosistitis
3. Glaukoma
4. Katarak
5. Konjungtivitis
6. Xerophtalmia
7. Xorosis
8. Miopi
9. Presbiopi 10. Buta Warna 11. Trakoma 12. Sebrulitis Obritalis 13. Blefaritis 14. Dakrosistitits 15. Ulkus Kornea 16. Degenerasi Makula 17. Endoftalmitis

## 2.4 Pembentukan Aturan (Rule)
Dengan pembentukan aturan ( rule ) maka dapat dengan mudah mengetahui hasil akhir berikut adalah tabel 2. pembentukan rule :
Tabel 2 . Contoh Pembentukan Rule No Kode Gejala Gejala Penyakit Nama Penyakit Pengobatan 1 GA1 GA2 GA3 GA4 Terlihat benda melayang-layang Kilatan cahaya Penurunan tajam penglihatan Ada semacam tirai  tipis semacam parabola  yang  naik  perlahan-lahan  dari mulai  bagian  bawah  bola  mata  dan akhirnya menutup. Aldasio Hindari caha yang berlebihan 2 GD1 GD2 GD3 Nyeri Kemerahan  pembengkakan  pada  keopak mata bawah Terjadinya pengeluaran air mata berlebihan (epiro) Dakriosistitis Pemberian  antiobotika  oral atau melalui pembuluh darah. Pengompresan dengan  air  hangan  disekitar kantung air mata. 3 GG1 GG2 GG3 Bila memandang lampu maka akan timbul warna pelangi Mata  terasa  sakit  karena  posisi  mata dalam keadaan bengkak Rasa  ingin  mengedip  terus  menerus dengan menekan kedipan berlebihan Glaukoma Mengkonsumsi kulit manggis  karena  memiliki khasiat  kandungan  sebagai penyembuh. 4 GK1 GK2 GK3 GK4 GK5 Penglihatan Buram Ketajaman penglihatan berkurang Sensitivitas Kontras Bayangan dan visi kurang jelas Katarak Dapat  disembuhkan  dengan cara  pengobatan  alternative dan melakukan operasi..

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779

## 2.5 Analisis Basis Pengetahuan
Yang  menjadi  basis  pengetahuan  pada case-based  reasoning adalah  fakta  berupa  kaus-kasus  sebelumnya  yang pernah  ada  dan  serangkaian  alur  untuk  memeriksa,  menghitung,  serta  menyimpulkan  suatu  dari  permasalahan yang diberikan. Tahapan pada case-based reasoning ada 3 yaitu: retrieve, reuse, dan revise [15]. Pencarian solusi kasus di lakukan pada tahapan retrieve dan reuse . Tahapan retrieve melakukan pencarian tingkat  kemiripan  kasus  inputan  pertanyaan  gejala-gejala  yang  diberikan  pasien  dengan  kasus-kasus  yang  ada pada knowledge base untuk mencari kasus yang memiliki persamaan ( similaritas ) tertinggi [16].
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini hasil dan pemabahan terkait dengan bagaimana pengujian dilaksanakan untuk mengetahui sejauh mana sistem yang dikembangkan ini dapat  menganalisis secara dini penyakit mata. Pengujian dilakukan beberapa tahapan, yang  meliputi pembuatan rule atau basis pengetahuan sampai dengan penggunaan Case Base Reasoning (CBR) untuk mendeklarasikan gejala penyakit mata berdasarkan klasifikasi yang ada.

## 3.1 Pembentukan aturan
Dengan  pembentukan  aturan  ( rule )  maka  dapat  dengan  mudah  mengetahui  hasil  akhir  berikut  adalah  tabel  3 pembentukan rule :
Tabel 3. Pembentukan Rule (Aturan) No Kode Gejala Gejala Penyakit Nama Penyakit Pengobatan 1 GA1 GA2 GA3 GA4 Terlihat benda melayang-layang Kilatan cahaya Penurunan tajam penglihatan Ada  semacam  tirai  tipis  semacam  parabola yang  naik  perlahan-lahan  dari  mulai  bagian bawah bola mata dan akhirnya menutup. Aldasio Hindari caha yang berlebihan 2 GD1 GD2 GD3 Nyeri Kemerahan pembengkakan pada keopak mata bawah Terjadinya  pengeluaran  air  mata  berlebihan (epiro) Dakriosistitis Pemberian  antiobotika  oral atau melalui pembuluh darah. Pengompresan dengan  air  hangan  disekitar kantung air mata. 3 GG1 GG2 GG3 Bila  memandang  lampu  maka  akan  timbul warna pelangi Mata  terasa  sakit  karena  posisi  mata  dalam keadaan bengkak Rasa  ingin  mengedip  terus  menerus  dengan menekan kedipan berlebihan Glaukoma Mengkonsumsi kulit manggis  karena  memiliki khasiat  kandungan  sebagai penyembuh. 4 GK1 GK2 GK3 GK4 GK5 Penglihatan Buram Ketajaman penglihatan berkurang Sensitivitas Kontras Bayangan dan visi kurang jelas Katarak Dapat  disembuhkan  dengan cara  pengobatan  alternative dan melakukan operasi.. 5 GKJ1 GKJ2 GKJ3 GKJ4 GKJ5 GKJ6 GKJ7 GKJ8 GKJ9 GKJ10 GKJ11 Iritasi Infeksi Virus Alergi debu Bulu mata sering jatuh Sering menggunakan kontak lensa Jarang membersihkan mata Mata terasa nyeri Pandangan kabur Peka terhadap cahaya Terbentuk  teropong  pada  kelopak  mata  pada saat bangun tidur Konjungtivitas Kompres  mata  dengan  air hangat  atau  gunnakan  obat tetes  mata,  salap  antibiotic sesuai resep dokter.
6 GXP1 Rabun senja Xerophtalmia Sering-sering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779
No Kode Gejala Gejala Penyakit Nama Penyakit Pengobatan GXP2 Berkurangnya  kemampuan  melihat  pada  hari senja mengkonsumsi buah- buahan  seperti  tomat  dan wortel 7 GXR1 Mata terasa kering Xerosis Sering-sering mengkonsumsi  buah  yang mengandung vitamin A 8 GM1 Tidak dapat melihat benda dari jarak jauh Miopi Dapat dibantu dengan kacamata berlensa cembung dan kacamata berlenca cekung 9 GPO1 GPO2 GPO3 GPO4 Sulit  membaca  tulisan  dengan  cetakan  huruf ukuran kecil Sukar mengerjakan pekerjaan dengan melihat dekat terutama dimalam hari Memerlukan sinar yang terang untuk membaca  terganggu  secara  emosional  dan fisik Sulit membedakan warna Presbiopi Dapat dibantu dengan kacamata berlensa rangkap 10 GBW1  Penyakit keturunan Buta warna Dapat dibantu dengan kacamata slinder/operasi refraktif 11 GT1 GT2 GT3 GT4 GT5 Mata memerah Mengeluarkan kotoran Pembengkakan kelopak mata Kelenjar getah bening Kornea terlihat kabur Trakoma Jauhkan  alat/benda  yang sudah dipakai penderita dari orang lain. 12 GSO1 GSO2 GSO3 GSO4 GSO5 Mata merah Nyeri Kelopak mata bengkak Bola mata menonjol Demam Selulitis Orbitalis (SO) Dapat  diberikan  antibiotic secara oral 13 GBF1 GBF2 GBF3 GBF4 Mata memerah Panas Terdapat  luka  dibagian  kelopak  mata  dan membengkak Rontoknya bulu mata Blefaritis Rajin membersihkan sekitar kelopak mata untuk menghilangkan kelebihan minyak dengan menggunakan pembersih khusus 14 GDS1 GDS2 GDS3 GDS4 Penyumbatan  disebabkan  alergi  sehingga menyebabkan infeksi disekitar kantung mata Terasa nyeri Mata merah dan bengkak Bias mengeluarkan nanah dan demam Dakrosistitis Pemberian  antibiotika  oral atau  melalui  pengompresan dengan  air  hangat  disekitar kantung air mata 15 GUK1 GUK2 GUK3 GUK4 GUK5 GUK6 GUK7 GUK8 Peka pada cahaya Mata merah Berair Bengkak Nyeri Panas Terdapat  bintik  nanah  berwarna  kuning keputihan pada bagian kornea Gangguan penglihatan Ulkus Kornea Perlu melakukan pemeriksaan seperti tes refraksi, ter air mata, pengukuran  kornea  dan  tes respon reflex pupil. 16 GDM1 GDM2 GDM3 GDM4 Diabetes Merokok Obesitas Hipertensi Degenerasi Markula Dapat dicegah dengan mengkonsumsi makanan yang  mengandung  lutein dan zeaxanthin 17 GE1 GE2 GE3 Mata memerah Nyeri Bernanah Endoflalmitis Hindari  benda  tajam  yang bias membuat mata perih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779
No Kode Gejala Gejala Penyakit Nama Penyakit Pengobatan GE4 Tertusuk  sesuatu  seperti  lidi  yang  membuat mata kelilipan

## 3.2 Analisis Basis Pengetahuan dengan CBR
Yang  menjadi  basis  pengetahuan  pada case-based  reasoning adalah  fakta  berupa  kaus-kasus  sebelumnya  yang pernah  ada  dan  serangkaian  alur  untuk  memeriksa,  menghitung,  serta  menyimpulkan  suatu  dari  permasalahan yang diberikan. Tahapan pada case-based reasoning ada 3 yaitu: retrieve, reuse, dan revise. Berikut adalah tabel 4 gejala penyakit untuk mementukan hasil nilai bobot :
Tabel 4. Data Gejala Penyakit Mata (Katarak) No Kode Gejala Gejala Penyakit Bobot 1 GK1 Penglihatan buram 0,3 2 GK2 Ketajaman penglihatan berkurang 0,3 3 GK3 Sensitivitas 1 4 GK4 Kontras 1 5 GK5 Bayangan dan visi kurang jelas 0,3 Tabel 5. Data Gejala Penyakit Mata (Konjungtivitas) No Kode Gejala Gejala Penyakit Bobot 1 GKJ1 Iritasi 0,3 2 GKJ2 Infeksi 0,3 3 GKJ3 Virus 0,3 4 GKJ4 Alergi debu 0,3 5 GKJ5 Bulu  mata sering jatuh 1 6 GKJ6 Sering menggunakan lensa kontak 1 7 GKJ7 Jarang membersihkan mata 0,3 8 GKJ8 Pandangan kabur 0,3 9 GKJ9 Mata terasa nyeri 0,3 10 GKJ10 Peka terhadap cahaya 0,3 11 GKJ11 Terbentuk topeng pada kelopak mata saat bangun tidur 0,3 Tabel 6. Data Gejala Penyakit Mata (Presbiopi) No Kode Gejala Gejala Penyakit Bobot 1 GUK1 Peka pada cahaya 0,3 2 GUK2 Mata merah 0,3 3 GUK3 Berair 0,3 4 GUK4 Bengkak 0,3 5 GUK5 Nyeri 0,3 6 GUK6 Panas 1 7 GUK7 Terdapat  bitik  nanah  berwarna  kuning  keputihan  pada bagian kornea 1 8 GUK8 Gangguan penglihatan 0,3

## 3.3 Retrival (Penelusuran)
Retrieval  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menelusuri kembali  kasus (gejala  klinis)  lama  yang paling    menyerupai/relevan    dengan    kasus    baru.    Pencocokan  dilakukan  dengan  cara  memilih  gejala-gejala dengan  memberi  tanda  checkbox  terhadap  pertanyaan    gejala    yang    sesuai    dengan    kondisi    pasien.    Jika pencocokan  nilai  jawaban kasus  sama  atau  hampir  sama  dengan basis  kasus,  maka  akan dilakukan  tahap reuse  yaitu    melakukan  perhitungan  similarity  yang    menghasilkan  kemungkinan  jenis    penyakit  dan    akan disarankan  solusi  obat  untuk  menjadi  solusi  dari  kasus  baru.  Asumsi  pada penelusuran ini adalah kasus yang  mirip  akan  memiliki  solusi  yang  mirip.  Data    pertanyaan    gejala    klinis    yang    dimasukan    pada    sistem berbentuk  biner  (1) atau  (0,3).  Dari tanda checkbox untuk menyatakan “ya” (1) bahwa ada gejala dan tidak memberi  tanda  checkbox  menyatakan “tidak” (0,3) bahwa tidak  ada  gejala.  Setiap  nilai gejala similar akan dikalikan  oleh  bobot.  Nilai  = [nilai  checkbox  dipilih  1  atau  tidak  0,3  (S)]    *  bobot  (W).   Penelusuranan    pada aplikasi  ini  menggunakan teknik Similarity  (problem,case) pada algoritma k-nearest neighbor sebagai berikut  : Bobot parameter (w) : Gejala Penting = 1 Gejala Biasa   = 0,3 Similarity (T,S)  = s 1 * w 1 + w 2 + … … + s n * w n w 1 + w 2 + … … + w n

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779
Keterangan: S = similarity (nilai kemiripan) yaitu 0,3 (sama) dan 1 (beda) W = weight (bobot yang diberikan).
Berikut  ini  contoh  analisis  pengambilan  kesimpulan  status  hasil  diagnosa  dengan  proses  pencarian S imilarity .  Dari  hasil  inputan  gejala-gejala  kasus  baru  diperoleh  3  kasus  yang  mempunyai  kemiripan  dengan kasus lama yaitu kasus K001, K002, K003. Seperti terlihat pada Tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Kasus Lama Kasus Lama Kode Gejala Gejala Basis Lama K001 K002 K003 GK3 Penglihatan buram 1 - - GKJ8 Nyeri - 0,3 0,3 GUK6 Panas - - 3 GUK8 Gangguan penglihatan 0,3 - 0,3 Gejala sama yang terdeteksi 2 1 3 Tabel 8. Kasus Baru Kasus Baru Kode Gejala Gejala Basis Lama K001 K002 K003 GK3 Penglihatan buram 1 - - GK4 Kontras 0,3 - - GKJ5 Bulu mata sering jatuh - 1 - GKJ8 Nyeri - 0,3 0,3 GUK6 Panas - - 1 GUK8 Gangguan penglihatan 0,3 - 0,3 Gejala sama yang terdeteksi 3 2 3
Berdasarkan  tabel  diatas  perlu  dihitung Similarity kasus  lama  terhadap  kasus  baru.  Ada  3  kasus  yang terdeteksi mirip dengan kasus baru, dengan jumlah kemiripan atau gejala yaitu (1) K001 = 3 gejala; (2) K002 = 2 gejala; (3) K003 = 3 gejala.
1. Similarity (sama  gejalanya)  terhadap  jenis  penyakit  mata  yang  diderita  pasien  K001  yaitu  gejala  yang terdeteksi = (GK3,GUK8)
= [(1∗0,3)+(0∗0,3)+(1∗1)+(1∗1)+(0∗0,3)] 0,3+0,3+1+1+0,3
= 0,3+0+1+1+0 2,9
= 2,3/2,9
= 0,793
2. Similarity (sama  gejalanya)  terhadap  jenis  penyakit  mata  ya)ng  diderita  pasien  K002  yaitu  gejala  yang terdeteksi = (GKJ5)
= (1∗0,3)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(1∗1)+(1∗1)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(1∗1)+(0∗0,3)
0,3+0,3+0,3+0,3+1+1+0,3+0,3+0,3+1+0,3
= 0,3+0+0+0+1+1+0+0+0+1+0 5,1
= 3,3/5,1
= 0,647
3. Similarity (sama  gejalanya)  terhadap  jenis  penyakit  mata  yang  diderita  pasien  K003  yaitu  gejala  yang terdeteksi = (GKJ8, GUK6, GUK 8)
= [(1∗0,3)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(0∗0,3)+(1∗1)+(1∗1)+(0∗0,3)]
0,3+0,3+0,3+0,3+0,3+1+1+0,3
= 0,3+0+0+0+0+1+1+0 3,8 =  2,3/3,8 = 0,605
Maka  kesimpulannya  adalah  kasus  dengan  kode  K003,  tingkat  kemiripannya  sebesar  0,793  atau  79,3% merupakan kasus terdekat dengan Similarity tertinggi terhadap kasus baru.

## 3.4 Implementasi Program
Berikut  adalah  implementasi  program  sesuai  dengan  rancangan  pada  perancangan  sistem  yang  telah  di rancang sebelum nya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779

## a. Menu Home
Menu home merupakan tampila awal web dari sistem pakar diagnosa penyakit mata, pada tampilan awal ini  terdepat  beberapa  sub  menu  yang  diantaranya  ialah  home,  petunjuk,  konsultasi  dan  login  serta menampilkan tanggal pembukaan web atau tanggal chek diagnosa, Gambar 2 berikut merupakan tampilan menu home:

## Gambar 2. Tampilan Menu Home

## b. Tampilan Menu Konsultasi
Menu  konsultasi  merupaan  tampilan  untuk  menyatakan  keluhan  penyakit  mata  yang  diderita  pasien  kepada sistem pakar diagnosa penyakit mata, dimana pada menu konsultasi ini harus diisi data rupa diri registrasi pada menu konsultasi ini harus diisi data rupa diri registrasi sebelum konsultasi dilakukan, seperti gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan Menu Konsultasi
c. Tampilan Menu Daftar Nama Penyakit Menu  daftar  Penyakit  mata  merupkan  tampilan  data  tentang  jenis  penyakit  mata  yang  ada  pada  sistem pakar  diagnosa  penyakit  mata,  diantaranya  pada  sistem  ini  terdapat  jenis  penyakit  mata,  solusi, keterangan, seperti gambar 4 dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779
Gambar 4. Tampilan Menu Daftar Penyakit Mata
Pada Gambar 4 di atas merupakan tampilan menu daftar data penyakit mata, cara penggunaan nya yaitu, menu  ini  hanya  di  gunakan  pada  admin  program  untuk  mengganti  daftar  penyakit,  admin  bisa  mengklik  ubah atau hapus jika ingin menambah data penyakit baru.

## d. Tampilan Hasil Diagnosa Penyakit Mata
Menu  laporan  Diagnosa  Penyakit  mata  merupakan  tampilan  hasil  dari  segala  jenis  penyakit  mata  yang  telah diinputkan sebelumnya, hingga solusi mengatasinya, seperti gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Tampilan Hasil Diagnosa Penyakit Mata

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa Dengan adanya web sistem pakar Penyakit Mata ini, pengguna bisa langsung mengecek atau  mendiagnosa dirinya sendiri  dengan  aplikasi web  sistem  pakar  penyakit  mata  ini  selain  itu  Database  KnowLedge  berhasil  dibangun  dan  dengan  adanya aplikasi sistem pakar penyakit mata ini, pasien mudah mengetahui jenis pentakit mata.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] B. Rianto, D. Irfan, N. Syah, and S. Anwar, “Information Technology Learning Applications,” 2020.
[2] R. R. Permanawati and A. Yulianeu, “Sistem Pakar Untuk Menentukan Suatu Peluang Usaha Dengan Menggunakan Metode Smarter Dan Oreste,” Jumantaka , vol. 1, no. 1, pp. 31–40, 2018.
[3] A. Mustofa, N. M. Ulfa, and M. Suryandari, “Profil Peresepan Penyakit Mata Glaukoma pada Pasien BPJS Rawat Jalan ( Studi dilaksanakan di RS Mata Masyarakat JawaTimur Periode Januari - Desember 2015 ),” vol. 1, no. 1, pp. 27–33, 2016.
[4] K. A. B. Inhil, “Website Penyediaan Informasi Rumah Kontrakan,” vol. 3, no. 2, 2019.
[5] Abdullah,  B.  Rianto,  and  S.  Aina,  “Prediksi  Kualitas  Ikan  Senangin  Berdasarkan Warna  dan  Tekstur,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) STMIK AKAKOM , vol. 4, pp. 35–44, 2019.
[6] “Kecerdasan buatan - T. Sutojo - Google Buku.” https://books.google.co.id/books?id=R7qgAQAACAAJ&dq=kecerdasan+buatan+sutojo&hl=id&sa=X&ved=2ahUKE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2779
wjjqOmB_7XuAhVd63MBHeydBioQ6AEwAHoECAEQAQ (accessed Jan. 25, 2021).
[7] S.  S.  Pratiwi,  T.  Tursina,  and  H.  S.  Pratiwi,  “Case  Based  Reasoning  Diagnosis  Gangguan  Pencernaan  pada  Anak Menggunakan  Metode  Similarity  Cosine  Coefficient,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  4,  p.  174,  2018,  doi: 10.26418/justin.v6i4.27902.
[8] I. W. Fatmawati, S. Siswanti, and D. Nugroho, “Aplikasi E-Learning Sekolah Dasar (Sd) Muhammadiyah 2 Kauman Surakarta Untuk Menambah Interaksi Guru Dan Siswa,” J. TIKomSin , vol. Vol 3, No, p. 9, 2015, [Online]. Available: https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/view/198.
[9] R.  S.  Teuku  Fadjar  Shadek,  “Pengembangan  Aplikasi  Sistem  E-Learning  Pada  Seluruh  Mata  Kuliah  Dengan Menggunakan  Program  Hypertext  Prepocessor  (  Php  )  Dalam  Rangka  Peningkatan  Mutu  Proses  Dan  Hasil Pembelajaran,” J. ProTekInfo , vol. 4, pp. 1–18, 2017.
[10]  I. P. Sari, “Implementasi Pembelajaran Berbasis E-Learning Menggunakan Claroline,” Res. Dev. J. Educ. , vol. 4, no. 1, pp. 75–87, 2017, doi: 10.30998/rdje.v4i1.2070.
[11]  J.  F.  Palandi,  S.  Aminah,  and  Z.  E.  Pudyastuti,  “Pengembangan  Aplikasi  Web  E-Learning  Untuk  Pendidikan  Anti Korupsi  Menggunakan  Moodle,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  173,  2017,  doi: 10.35314/isi.v2i2.204.
[12]  I.  Zufria,  “Pemodelan  Berbasis  UML  (  Unified  Modeling  Language  )  dengan  Strategi  Teknik  Orientasi  Objek  User Centered  Design  (  UCD  )  dalam  Sistem  Administrasi  Pendidikan  Pemodelan  Berbasis  UML  (  Unified  Modeling Language  )  dengan,” Pemodelan  Berbas.  UML  (Unified  Model.  Lang.  dengan  Strateg.  Tek.  Orientasi  Objek  User Centered Des. dalam Sist. Adm. Pendidik. , no. August, 2016.
[13]  H. I. Pencahayaan, K. M. Dan, G. Ketajaman, P. Pada, and P. Bagian, “Hubungan Intensitas Pencahayaan, Kelelahan Mata Dan Gangguan Ketajaman Penglihatan Pada Pekerja Bagian Inspecting Pt. Tekstil X,” J. Kesehat. Masy. , vol. 7, no. 4, pp. 67–73, 2019.
[14]  J.  Lanctot  and  F.  Poulin,  “Emerging  Adulthood  Features  and  Adjustment:  A  Person-Centered  Approach,” Emerg. Adulthood , vol. 6, no. 2, pp. 91–103, 2018, doi: 10.1177/2167696817706024.
[15]  M. N. Mthiyane and A. Hugo, “ 肖沉 1, 2, 孙莉 1, 2∆, 曹杉杉 1, 2, 梁浩 1, 2, 程焱 1, 2,” Tjyybjb.Ac.Cn , vol. 3, no. 2252, pp. 58–66, 2019, [Online]. Available: http://www.tjyybjb.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=9987.