## 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.v7i3.6261

## Implemantasi Case Based Reasoning (CBR) Untuk Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi
Rosmini * , Ummi Syafiqoh, Asmah
Prodi Sistem Informasi, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati, Tarakan, Indonesia Email: 1,* Rosmini@ppkia.ac.id, 2 Ummi@ppkia.ac.id, 3 Asmah@ppkia.ac.id Email Penulis Korespondensi: rosmini@ppkia.ac.id
Abstrak− Penyakit gigi merupakan suatu keadaan yang dapat mengganggu gigi dalam menjalankan fungsinya dengan baik. Penyakit gigi pada manusia menduduki urutan pertama dari daftar 10 besar penyakit yang paling sering dikeluhkan masyarakat Indonesia.  Penyakit  gigi  bisa  menyerang  siapa  saja  dari  segala  usia  dan  jenis  kelamin.  Penyakit  gigi  awalnya  tidak menimbulkan masalah dan jika dibiarkan terus menerus bisa menjadi masalah besar. Penyakit gigi memiliki gejala yang hampir mirip, oleh karena itu diperlukan sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat membantu mendiagnosa penyakit gigi yang dialami agar bisa mendapatkan pengobatan yang tepat sebelum penyakit gigi tersebut berkembang menjadi penyakit yang lebih serius. Metode Case Based Reasoning (CBR) adalah metode untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama/sejenis  (similar)  yang  pernah  terjadi  di  masa  lalu  kemudian  menggunakan  pengetahuan/informasi  tersebut  untuk menyelesaikan masalah yang baru atau dengan kata lain menyelesaikan masalah dengen menghadapi solusi-solusi yang pernah digunakan. Hasil dari Pengujian metode CBR dihasilkan sebuah diagnosa penyakit gigi dan mulut dengan tingkat kemiripan pasa suatu penyakit sebesar 82%. Maka metode ini dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit gigi yang dialami oleh pasien, sehingga membantu dokter spesialis mengambil keputusan dalam penangan penyakit.
Kata Kunci: Penyakit Gigi; Diagnosa; Sistem Pakar; Case Based Reasoning
Abstract− Dental disease is a condition that can interfere with the teeth in carrying out their functions properly. Dental disease in humans ranks first on the list of the top 10 diseases that most people complain about in Indonesia. Dental disease can affect anyone of any age and gender. Dental disease initially does not cause problems and if allowed to continue can become a big problem. Dental disease has almost similar symptoms, therefore an expert system application is needed that can help diagnose dental disease so that you can get the right treatment before the dental disease develops into a more serious disease. The Case Based Reasoning (CBR) method is a method for solving problems by remembering the same/similar (similar) events that have occurred in the past then using that knowledge/information to solve new problems or in other words solve problems by dealing with solutions. - solutions that have been used. The results of the CBR method test resulted in a diagnosis of dental and oral disease with a similarity rate of 82%. So this method can be used to diagnose dental disease experienced by patients, thereby helping specialist doctors make decisions in disease management.
Keywords : Dental Disease; Diagnosis; Expert System; Case Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan salah satu kebutuhan dasar manusia disamping pangan, pemukiman dan pendidikan, karena hanya dalam keadaan sehat manusia dapat hidup, tumbuh dan berkarya lebih baik. Banyak masyarakat yang kurang memperhatikan  kesehatan[1].  Salah  satu  organ  tubuh  yang  kurang  mendapatkan  perhatian  adalah  gigi,  padahal menjaga kesehatan gigi itu sangat penting, sebab saraf gigi berhubungan dan berpengaruh langsung dengan saraf organ  tubuh  lain.  Gigi  merupakan  organ  pengunyah  yang  terdiri  dari  gigi-gigi  pada  rahang  bawah,  lidah  dan saluran-saluran penghasil air ludah. Fungsi utama dari gigi adalah merobek dan menguyah makanan pada sistem pencernaan[2], sehingga secara tidak langsung gigi berpengaruh pada kondisi kesehatan seseorang[3]. Oleh karena itu, menjaga  kesehatan  gigi  dengan  membiasakan  diri  rajin  menggosok  gigi  penting  untuk  dilakukan  termasuk pergi ke dokter gigi untuk memeriksa gigi secara berkala setiap enam bulan sekali. Di samping biaya konsultasi yang mahal, antrian yang panjang dan rasa sakit yang membayangi juga menjadi alasan orang takut ke dokter gigi. Selain  itu,  minimnya  pengetahuan  serta  terbatasnya  sumber  informasi  menyebabkan  rendahnya  kesadaran masyarakat terhadap upaya mencegah bahkan juga mengobati penyakit gigi.
Hal ini terbukti dari data Dirjen Pelayanan Medik tahun 2001 yang menunjukkan bahwa penyakit gigi dan mulut termasuk sepuluh ranking penyakit terbanyak di Indonesia. Menurut hasil Riskesdas tahun 2007 dan 2013 meningkat  dari  32,2%  menjadi  25.9%.  Dari  penduduk  yang  mempunyai  masalah  kesehatan  gigi  dan  mulut, persentase penduduk yang menerima perawatan medis gigi meningkat dari 29,7% tahun 2007 menjadi 31,1% pada tahun  2013.  Sama  halnya  dengan  EMD  (Effective  Medical  Demand)  yang  didefinisikan  sebagai  persentase penduduk  yang  bermasalah  dengan  gigi  dan  mulut  dalam  12  bulan  terakhir  dikali  persentase  penduduk  yang menerima perawatan atau pengobatan gigi dari tenaga medis gigi meningkat dari tahun 2007 yaitu 6,9% menjadi 8,1% tahun 2013. [4]
Berdasarkan masalah diatas perlu adanya penyelesaian agar dokter dapat mengetahui penyakit yang diderita pasien  dengan  cepat  dan  tepat.  Dalam  penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  digunakan  metode penyelesaian masalah yang berhubungan dengan AI (Artificial Intelligent), atau kecerdasan buatan yang membuat ekstensi  untuk  spesialisasi  pengetahuan  guna  memecahkan  suatu  permasalahan  pada  Human  Expert.  Human Expert  merupakan  seseorang  ahli  dalam  suatu  bidang  ilmu  pengetahuan tertentu,  berarti  expert  memiliki  suatu permasalahan yang tidak dapat dipecahkan oleh orang lain secara efisien [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.v7i3.6261
Sistem  pakar  atau  sebuah  artificial  inteligence  biasanya  disebut  dengan  kecerdasan  buatan  yang  dimana kecerdasan yang dimaksud adalah pengetahuan seorang pakar dalam menganalisa masalah sehingga sistem pakar dapat  memberi jawaban atas masalah yang ada dengan menerapkan  algoritma yang telah ditetapkan[6] . Sistem pakar  adalah  program  komputer  cerdas  yang  menggunakan  pengetahuan  dan  prosedur  inferensi  untuk menyelesaikan masalah yang cukup sulit yang memerlukan keahlian manusia yang signifikan sebagai solusinya [6][7][8][9].  Pada  kasus  ini  pakar  yang  dimaksud  adalah  seorang  dokter  yang  paham  mengenai  penyakit  atau gangguan  gigi  dengan  adanya  sistem  pakar  harapannya  dapat  mempermudah  seorang  pakar  dalam mengidentifikasi sebuah penyakit seorang pasien tanpa harus bertemu secara langsung. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR). Sistem pakar ini akan memberikan bantuan diagnosa awal dan saran pengobatan untuk penyakit gigi berdasarkan gejala-gejala yang akan dimasukkan user ke dalam sistem.
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya.  Penelitian  pertama  yaitu  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Gigi menggunakan Metode Naive Bayes, penelitian ini menggunakan data penyakit dan data gejela dengan variabel data, hipotesa dan probabilitas. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah diagnosa terhadap penyakit  gigi  dengan  hasil  nilai  probabilitas  tertinggi[7].  Penelitian  Kedua  yaitu  Sisyem  Pakar  Mendiagnosa Debris  dan  Kalkulus  Pada  Gigi  menggunakan  Metode  Case  Base  Reasoning.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang sebuah sistem pakar dengan mengaplikasikan metode CBR didalam melaksanakan diagnosa debris dan kalkulus. Adapun sumber data yang digunakan yaiu  datadata primer dan sekunder dari  press release, serta data yang  diambil  langsung  dari  pakar[10].  Penelitia Ketiga  yaitu  Sistem  Pakar  Diagnosa  penyakit  Gigi  dan  Mulut Manuasia  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  Similaritas  Sorgenfrei  denga  K-NN.  Penelitian  ini menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR) similartias Sorgenfrei dengan K-Nearest Neighbor dengan mencari  kemiripan  antara  kasus  lama  dengan  kasus  baru  kemudian  nilai  tertinggi  atau  nilai  yang  mendekati kemiripan dengan kasus lama akan dijadikan hasil diagnosa[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun beberapa langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menghasilkan suatu kesimpulan dari penelitian ini dengan tahapan penelitian ditunjukkan pada gambar 1 :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Studi Pustaka
Pada tahap ini peneliti mengumpulkan data melalui isi dari buku-buku yang berhubungan dengan penelitian yang akan dilakukan, bersumber dari yang ada pada perpustakaan STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati. Serta membaca referensi dari jurnal-jurnal serta website-website pengarang lain yang digunakan untuk melengkapi bahan penulisan.
b. Pengumpulan Data
Pada tahap ini peneliti melakukan pengumpulan data kriteria penyakit gigi yang akan digunakan pada proses pembuatan aplikasi, yaitu melakukan wawancara terhadap pakar, dalam hal ini drg. Sarifah Salvianah.
c. Analisa dan Penerapan Metode
Pada tahap ini peneliti melakukan berbagai langkah pada metode CBR untuk mencari inti atau penyebab dari permasalahan  yang  muncul,  membuat  asumsi  awal  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  dibahas  dan mencari solusinya.
d. Implementasi Sistem
Pada tahap ini peneliti melakukan penerapan aplikasi yang dibuat sebagai salah satu solusi yang mempermudah pendiagnosaan penyakit dan pemberian solusi pada pasien.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  (expert  system)  secara  umum  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli[9][12][13].

## 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.v7i3.6261
Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman  tertentu  untuk  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli.  Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik ‘sedikit’ rumit ataupun rumit sekalipun ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut[14][15].
Pada  struktur  sistem  pakar  terdapat  dua  bagian,  yaitu  lingkungan  pengembangan  (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan oleh pembuat sistem pakar untuk membangun komponen-komponennya dan memperkenalkan pengetahuan ke dalam knowledge base(basis pengetahuan). Lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna (user) untuk berkonsultasi dengan seorang pakar[16].

## 2.3 Case Based Reasoning
Case-Based  Reasoning  (CBR)  adalah  proses  dalam  mengingat  suatu  kasus  pada  masa  lampau,  lalu menggunakannya kembali dan mengadaptasikan dalam kasus baru[16][17]. Tahapan-tahapan dalam CBR adalah sebagai berikut: [9][12][16]
1) Retrieve
Mendapatkan/memperoleh kembali kasus yang paling menyerupai/relevan (similar) dengan kasus yang baru. Bagian ini mengacu pada segi identifikasi, kemiripan awal, pencarian dan pemulihan serta eksekusi.
2) Reuse
Reuse(menggunakan) informasi dan pengetahuan dari kasus tersebut untuk memecahkan permasalahan. Proses reuse dari solusi kasus yang telah diperoleh dalam konteks baru difokuskan pada dua aspek yaitu perbedaan antara  kasus  yang  sebelumnya  dan  yang  sekarang,  bagian  apa  dari  kasus  yang  telah  diperolehyang  dapat ditransfer menjadi kasus baru.
3) Revise
Revise(meninjau/memperbaiki kembali) usulan solusi.
4) Retain
Retain(menyimpan)  bagian-bagian  dari  pengalaman  tersebut  yang  mungkin  berguna  untuk  memecahkan masalah di masa yang akan datang

## 2.4 Teknik Similarity
Merupakan salah satu teknik pendekatan yang dapat menentukan bobot kesamaan dari suatu kasus, sehingga saat kasus  itu  dianggap  cukup  mirip  maka  kasus  itu  akan  menjadi  solusi  dari  permasalahan  pengguna,  Similarity melakukan analisis perhitungan  pembobotan pada setiap kasus yang menjadi solusi,  adapun rumus perhitungan CBR sebagai berikut : [14] [18][19]
Similarity = s1∗w1+s2∗w2+⋯+sn∗wn w1+w2+⋯+ wn (1) Keterangan :
S  : Similarity (Nilai Kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (beda) W  : Weight (bobot)

## 2.5 Nilai Keakuratan
Dengan mencari nilai keakuratan dalam pengujian, diperlukan jumlah data yang sesuai dengan apa yang akan di uji coba. Serta juga membutuhkan jumlah kasus yang ada yang akan menghasilkan nilai keakuratan dalam sebuah uji coba. adapun rumus perhitungan sebagai berikut : [20]
Nilai Keakuratan = Jumlah yang sesuai
Jumlah Kasus x 100 %
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penelitian
Data Penelitian yang digunakan yaitu berupa penyakit gigi yang digunakan sebagai objek penelitian, jenis penyakit dan gejala penyakit gigi. Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan dengan pakar maka diperoleh data penyakit gigi seperti pada Tabel 1:
Tabel 1. Jenis Penyakit Gigi Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Sakit Gigi P02 Karies Gigi P03 Radang Gusi (Gingivitis) P04 Erosi Gigi

## 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.v7i3.6261
Kode Penyakit Nama Penyakit P05 Gigi Abrasi
Adapun data gejala penyakit gigi dan nilai bobot yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2 :
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Gigi Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot G01 Nyeri saat mengunyah 5 G02 Gusi bengkak 3 G03 Sulit membuka mulut 1 G04 Nyeri telinga 3 G05 Pusing 3 G06 Muncul bau tidak sedap 3 G07 Gigi sensitive 3 G08 Muncul lubang pada gigi 3 G09 Penumpukan plak pada gigi 5 G10 Gusi rentan berdarah saat menyikat gigi 5 G11 Gigi menyusut hingga akar terlihat 5 G12 Gigi tanpak menguning 3 G13 Nyeri pada gigi 3 G14 Perubahan bentuk gigi 3 G15 Rentan terhadap infeksi 5
Nilai bobot gejala diatas didapatkan dari pakar seperti pada Tabel 3
Tabel 3. Nilai Bobot Gejala Penyakit Gigi Bobot Prameter (w)  Nilai W Gejala Penting 5 Gejala sedang 3 Gejala biasa 1
Terdapat 5 data rekam medis yang didapatkan dari pakar yang digunakan sebagai kasus lama untuk mencari kemripan dengan gejala pada kasus baru. Data gejala kasus baru akan diuji kemiripannya dengan data gejala kasus lama  yang  sudah  terdapat  didalam  basis  pengetahuan  untuk  disimpulkan  yang  paling  tepat  sesuai  dengan  nilai kemiripannya paling tinggi. Penerapan case based reasoning dapat dijabarkan sebagai berikut:
a. Proses Retrieve
Proses retrieve merupakan proses pencarian kasus baru dengan kasus lama. Proses ini mencari kemiripan antara kasus baru dengan kasus lama ini dilakukan dengan cara mencocokan gejala-gejala kasus baru dengan gejala yang ada pada kasus yang telah terpecahkan sebelumnya sehingga memperoleh hasil berupa diagnosa yang sesuai. Berikut adalah langkah perhitungan kasus dengan proses retrieve kasus pertama dilihat pada Tabel 4 :
Tabel 4. Perhitungan Kemiripan Rekam Medis 1 Kasus Baru Similarity Kasus Lama Muncul bau tidak sedap 1 Muncul bau tidak sedap Nyeri saat mengunyah 1 Nyeri saat mengunyah Gigi Sensitif 0 Gusi bengkak Muncul lubang pada gigi 0 Sulit membuka mulut 0 Nyeri telinga 0 Pusing
Pada tabel 4 dilakukan perbandingan pada kasus baru  X dengan rekam medis 1 dan dilakukan perhitungan bobot berdasarkan gejala yang sama pada kedua kasus. Perhitngan similarity menggunakan rumus (1) : Similarity X, 01:
= (1𝑋3)+(1𝑋5)+(0𝑥3)+(0𝑥1)+(0𝑥3)+(0𝑥3) 3+5+3+1+3+3 = 0,44 (44%)
Perhitungan kasus baru X dengan rekam medis 1 nilai similarityny adalah 0,44. Perhitungan selanjutnya dengan rekam medis 2 dapat dilihat pada Tabel 5 :
Tabel 5. Perhitungan Kemiripan Rekam Medis 2 Kasus Baru Similarity Kasus Lama Muncul bau tidak sedap 1 Muncul bau tidak sedap

## 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.v7i3.6261
Kasus Baru Similarity Kasus Lama Nyeri saat mengunya 1 Nyeri saat mengunyah Gigi Sensitif 1 Gigi Sensitif Muncul lubang pada gigi 1 Muncul lubang pada gigi 0 Nyeri pada gigi
Pada tabel 5 dilakukan perbandingan pada kasus baru  X dengan rekam medis 2 dan dilakukan perhitungan bobot berdasarkan gejala yang sama pada kedua kasus. Perhitngan similarity menggunakan rumus (1) : Similarity X, 02:
= (1𝑋3)+(1𝑋5)+(1𝑥3)+(1𝑥3)+(0𝑥3) 3+5+3+3+3 = 0,82 (82%)
Perhitungan kasus baru X dengan rekam medis 2 nilai similarityny adalah 0,82. Perhitungan selanjutnya dengan rekam medis 2 dapat dilihat pada Tabel 6 :
Tabel 6. Perhitungan Kemiripan Rekam Medis 3 Kasus Baru Similarity Kasus Lama Muncul bau tidak sedap 1 Muncul bau tidak sedap Nyeri saat mengunyah 1 Nyeri saat mengunyah Gigi Sensitif 0 Gusi bengkak Muncul lubang pada gigi 0 Penumpukan plak pada gigi 0 Gusi menyusut hingga akar terlihat 0 Gusi rentan berdarah saat menyikat gigi
Pada tabel 6 dilakukan perbandingan pada kasus baru  X dengan rekam medis 3 dan dilakukan perhitungan bobot berdasarkan gejala yang sama pada kedua kasus. Perhitngan similarity menggunakan rumus (1) : Similarity X, 03:
= (1𝑋3)+(1𝑋5)+(0𝑥3)+(0𝑥5)+(0𝑥5)+(0𝑥5) 3+5+3+5+5+5 = 0,30 (30%)
Perhitungan kasus baru X dengan rekam medis 4 nilai similarityny adalah 0,30. Perhitungan selanjutnya dengan rekam medis 4 dapat dilihat pada Tabel 7 :
Tabel 7. Perhitungan Kemiripan Rekam Medis 4 Kasus Baru Similarity Kasus Lama Muncul bau tidak sedap 0 Gigi tampak menguning Nyeri saat mengunyah 0 Nyeri pada gigi Gigi Sensitif 1 Gigi Senstif Muncul lubang pada gigi 0 Perubahan bentuk gigi
Pada tabel 7 dilakukan perbandingan pada kasus baru  X dengan rekam medis 4 dan dilakukan perhitungan bobot berdasarkan gejala yang sama pada kedua kasus. Perhitngan similarity menggunakan rumus (1) : Similarity X, 04:
= (0𝑋3)+(0𝑋3)+(1𝑥3)+(0𝑥3) 3+3+3+3 = 0,25 (25%)
Perhitungan kasus baru X dengan rekam medis 4 nilai similarityny adalah 0,30. Perhitungan selanjutnya dengan rekam medis 5 dapat dilihat pada Tabel 8 :
Tabel 8. Perhitungan Kemiripan Penyakit 5 Kasus Baru Similarity Kasus Lama Muncul bau tidak sedap 0 Gigi tampak menguning Nyeri saat mengunyah 0 Rentan Terhadap Infeksi Gigi Sensitif 0 Perubahan bentuk gigi Muncul lubang pada gigi 1 Muncul lubang pada gigi
Pada tabel 8 dilakukan perbandingan pada kasus baru  X dengan rekam medis 5 dan dilakukan perhitungan bobot berdasarkan gejala yang sama pada kedua kasus. Perhitngan similarity menggunakan rumus (1) : Similarity X, 05:
= (0𝑋3)+(0𝑋5)+(0𝑥3)+(1𝑥3) 3+5+3+3 = 0,21 (21%)
Perhitungan kasus baru X dengan rekam medis 4 nilai similarityny adalah 0,21. b. Proses Reuse

## 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.v7i3.6261
Submitted: 05/06/2023 ; Accepted: 31/07/2023 ; Published: 31/07/2023
Berdasarkan perhitungan kemiripan (similarity) kasus baru yang memiliki nilai kemiripan paling rendah yaitu perhitungan kemiripan penyakit 5 yaitu sebesar 21%, penyakit 4 yaitu sebesar 25%. Dan yang memiliki nilai kemiripan tertinggi yaitu Perhitungan penyakit 2 dengan nilai bobot tertinggi yaitu sebesar 82%, dari proses perhitungan  ternyata  menghasilkan  kemiripan  82%,  maka  diagnosa  penyakit  gigi  dan  solusi  bisa  langsung diberikan  yaitu  karies  gigi  dengan  tumpatan  GIC  atau  tambalan.  Pada  proses  reuse,  solusi  yang  diberikan adalah solusi dari kasus lama dengan bobot kemiripan yang paling relevan ke dalam kasus yang baru sehingga menghasilkan usulan solusi dimana diperlukan suatu adaptasi dengan masalah yang baru tersebut.
c. Proses Revise Proses revise adalah meninjau kembali kasus dan solusi yang telah diberikan jika proses retrieve tidak dapat memberikan hasil diagnosa yang tepat. Pada proses ini dilakukan oleh seorang pakar dalam hal ini yaitu dokter gigi dan dapat memberikan revisi dan peninjauan kembali terhadap kasus yang belum terpecahkan, pakar juga dapat merubah dan menghapus serta menambah diagnosa dan solusi pada kasus yang belum terpecahkan.
d. Proses Retain
Setelah  proses  revise  telah  selesai  dan  sudah  ditemukan  solusi  yang  tepat  maka  pakar  akan  melakukan penambahan data kasus baru yang sudah ditemukan solusinya kedalam database dan dapat digunakan untuk kasus berikutnya yang memiliki permasalahan yang sama. Proses tersebut disebut dengan proses retain.

## 3.2 Implementasi Aplikasi
Implementasi apalikasi memberikan gambaran halaman antarmuka desktop. Berikut form diagnosa data pasien dapat dilihat pada Gambar 2:
Gambar 2. Program Diagnosa
Setelah mengisi data pasien, lalu memilih gejala-gejala yang dialami oleh pasien dapat dilihat pada Gambar 3 :
Gambar 3. Program Pemilihan Gejala
Kemudian dilakukan proses perhitungan dengan cara membandingkan kasus baru dengan kasus lama untuk menghitung nilai kemiripan dengan nilai bobot gejela dapat dilihat pada Gambar 4 :

## 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.v7i3.6261
Setelah proses hitung similarity atau kemiripan antara kasus baru dan kasus lama kemudian akan ditampilkan hasil diagonasa dan solusi dapat dilihat pada Gambar 5 :
Gambar 5. Program Hasil Diagnosa
Berikut hasil uji coba dari sistem diagnosa penyakit gigi menggunakan metode case based reasoning dapat dilihat pada Tabel 9 :
Tabel 9. Uji Coba Sistem dan Diagona Pakar Kode Gejala Diagona Sistem  Diagnosa Pakar  Nilai  Keterangan G006, G003, G002, G001 Sakit Gigi Sakit Gigi 0,80 Sama G008, G007, G001 Karies Karies 0,40 Sama G005, G004, G002, G001 Sakit Gigi Sakit Gigi 0,46 Sama G004, G003, G006, G001 Sakit Gigi Erosi Gigi 0,32 Tidak Sama G008, G007, G006, G001 Karies Karies 0,61 Sama G008, G007, G006, G013 Karies Karies 1 Sama G008, G007, G006 Karies Karies 0,65 Sama G008, G007, G001 Karies Karies 0,52 Sama G006, G004, G001 Sakit Gigi Sakit Gigi 0,43 Sama G008, G012 Gigi Abrasi Gigi Abrasi 0,52 Sama
Berdasarkan tabel  9 uji coba sistem dan diagonsa pakar diatas dapat  dilihat bahwa beberapa hasil kasus baru  yang  diagnosa  menggunakan  sistem  ada  yang  sama  dan  tidak  sama  dengan  hasil  diagnosa  pakar.  Hal  ini dikarenakan sistem yang menggunakan metode case based reasoning mendiagnosa berdasarkan kimiripan kasus baru  dengan  kasus  lama,  dan  hasil  diagnosa  yang  diambil  berdasarkan  nilai  kemiripan  yang  paling  tinggi. Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  akurasi  validasi.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui apakah sistem yang telah dibuat sudah layak dan sesuai dengan rancangan. Berikut perhitungan untuk mendapatkan tingkat akurasi validasi menggunakan rumus (2) :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 = 9 10 𝑥 100 % 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 =  90%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian diagnosa penyakit gigi menggunakan metode Case Based Reasoning  sistem pakar dapat diterapkan pada dokter gigi, karena dengan adanya sistem dapat mempermudah dokter dalam memberikan penanganan  kepada  pasien  dan  untuk  mempermudah  pendiagnosa  penyakit  pada  pasien  tanpa  harus  lupa pengobatan apa saja dan saran apa saja yang harus diberikan kepada pasien karena sistem telah menyimpan semua pengetahuan pakar kedalam komputer. Dengan adanya sistem case based reasoning diagnosa penyakit gigi mampu memberikan hasil diagnosa berdasarkan kasus lama dan menjadikan kasus baru sebagai pengetahuan baru untuk memberikan keputusan dengan menggunakan tingkat kepercayaan berdasarkan presentasi dari hasil perhitungan similarity. Namun jika ada presentase yang paling kecil dari semua perhitungan maka sistem akan menampung pada  satu  label  khusus  yang  selanjutnya  akan  dievaluasi  dan  diperbaiki  kembali  oleh  pakar  untuk menemukan solusi yang tepat. Keakuratan sistem mencapai 90% hal ini dibuktikan dengan hasil diagnosa sesuai dengan gejala yang diinputkan dan semua data gejala baik ringan atau berat adalah data dari pakar sehingga hasil diagnosa akhir sama seperti pakar. Adapun tidak kesesuaian aplikasi dengan pakar pasien mengalami Erosi gigi berbeda dengan sistem karena pakar menganggap hasil diagnosa akan positif meskipun hanya memiliki 1 gejala yang dipilih dan tidak menggunakan persentase.

## 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.v7i3.6261

## REFERENCES
[1] I. R. Yansyah and S. Sumijan, “Sistem Pakar Metode Forward Chaining untuk Mengukur Keparahan Penyakit Gigi dan Mulut,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 41–47, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i2.42.
[2] R. Tarigan, Kesehatan Gigi Dan Mulut. Jakarta: Kedokteran EGC, 1989.
[3] H. S. Arfajsyah, I. Permana, and F. N. Salisah, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, p. 110, 2018, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5678.
[4] T. A. Lorosae, A. Setyanto, and E. Pramono, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor,” STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, vol. 1, no. 1, pp. 478–483, 2018.
[5] M. H. Rifqo, D. A. Prabowo, and J. Dernata, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemberian Reward Kader Terbaik Organisasi Ikatan Mahasiswa Muhammadiyah Kota Bengulu Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting,” J. Technopreneursh. Inf. Syst., vol. 2, no. 2, pp. 81–88, 2019, doi: 10.36085/jtis.v2i2.372.
[6] I. Arfyanti and M. Fahmi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome dengan Menerapkan Algoritma Teorema Bayes,” vol. 7, no. April, pp. 787–792, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.6065.
[7] Y.  Yuliyana  and  A.  S.  R.  M.  Sinaga,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Fountain Informatics J., vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[8] A. Amriana, D. W. Nugraha, and R. Tanti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Case Based  Reasoning  Berbasis  Web,”  CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci.,  vol.  5,  no.  1,  p.  114,  2020,  doi: 10.24114/cess.v5i1.13596.
[9] Y. S. R. Nur, A. Burhanuddin, D. Aldo, and W. Lelisa Army, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Bawang Merah dengan Metode Case Based Reasoning,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1356, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4180.
[10]  N. Hariati and A. Fitri Boy, “Sistem Pakar Mendiagnosa Debris dan Kalkulus Pada Gigi menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. CyberTech, vol. 3, no. 5, p. 905, 2020, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
[11]  M. F. N. Ikhsan and R. C. N. Santi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Manusia Menggunakan Metode Case Based Reasoning Similaritas Sorgenfrei dengan K-NN,” Proceeding SENDIU 2020, pp. 978–979, 2020.
[12]  D.  Dona,  H.  Maradona,  and  M.  Masdewi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Dengan  Metode  Case  Based Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.31849/zn.v3i1.6442.
[13]  M. H. Rifqo, D. A. Prabowo, and M. Haura, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut,” J. Inform. Upgris, vol. 5, no. 2, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i2.4225.
[14]  Z. A. Faisal, “Sistem pakar diagnosa penyakit ayam petelur menggunakan metode case based reasoning berbasis web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/882/805.
[15]  Kusumadewi and S, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Grah ilmu, 2003.
[16]  Minarni  and  I.  Warman,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan  Case-Based  Reasoning,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., pp. 28–32, 2017.
[17]  D. B. Leake, Case-Based Reasoning. 2008.
[18]  D. Aldo, K. Samosir, and Y. G. Nengsih, “Sistem Pakar Memilih Tipe Belajar Anak Retardasi Mental Menggunakan Metode  Case  Based  Reasoning,”  JSAI  (Journal  Sci.  Appl.  Informatics),  vol.  4,  no.  1,  pp.  95–105,  2021,  doi: 10.36085/jsai.v4i1.1332.
[19]  A. J. Sitorus, J. E. Hutagalung, and A. Dermawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan Menggunakan Metode Case  Based  Reasoning  (CBR)  Berbasis  Web,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  4,  p.  2214,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4764.
[20]  T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward  Chaining,”  JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci.,  vol.  5,  no.  2,  p.  81,  2020,  doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.