## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 1, Maret 2023, Hal: 94-105, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.138 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode
KOMBINASI CASE-BASED REASONING DAN RULE-BASED REASONING PADA SISTEM PAKAR DETEKSI AWAL COVID-19
Maukar 1) , Ety Sutanty 1) , Dina Kusuma Astuti 1) *
1 Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: dinakusuma@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Deteksi  terhadap  Covid-19  merupakan  tahapan  penting  dalam  mengenali  secara  dini  pasien  terduga  Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah preventif. Gejala umum yang ditimbulkan penyakit Covid-19 memiliki gejala yang hampir sama dengan beberapa penyakit lainnya. Penelitian ini membentuk Sistem Pakar untuk deteksi awal Covid-19  dengan  mengkombinasikan  metode Case  Based  Reasoning dan Rule  Based  Reasoning dalam  bentuk Website. Website Sistem Pakar pada penelitian ini akan menghitung kemungkinan user yang mengalami Covid- 19  berdasarkan  nilai  atau  bobot  dari  gejala  yang  dipilih  user  dengan  mencari  kesamaan  dari  gejala  yang  telah dialami pasien Covid-19 sebelumnya. Gejala Covid-19 yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari dataset Kemunculan Gejala Covid-19 bersumber dari Kaggle Dataset. Masukan berupa gejala pasien yang telah terjadi sebelumnya digunakan dalam membentuk aturan yang telah diberikan bobot melalui proses wawancara seorang pakar. Penelitian ini menggunakan 14 variabel gejala  dengan metode hybrid case based dimana kesamaan gejala akan  dihitung  menggunakan cosine  similarity .  Hasil  Penelitian  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dalam melakukan diagnosis mandiri dan tim medis untuk melakukan diagnosis awal kepada pasien sebagai langkah awal penanganan Covid-19.
Kata kunci : aturan; bobot; case-based reasoning ; covid-19; rule-based reasoning .

## COMBINATION OF CASE-BASED REASONING AND RULE- BASED REASONING IN EXPERT SYSTEMS FOR EARLY DETECTION OF COVID-19

## Abstract
Detection of Covid-19 is an important step in early identification of suspected Covid-19 patients so that preventive measures can be taken. The general symptoms caused by the Covid-19 disease have symptoms that are almost the same  as  some  other  diseases.  This  study  established  an  Expert  System  for  the  early  detection  of  Covid-19  by combining the Case Based Reasoning and Rule Based Reasoning methods in the form of a Website. The Expert System website in this study will calculate the possibility of users experiencing Covid-19 based on the value or weight of the symptoms selected by the user by looking for similarities of symptoms that have been experienced by previous Covid-19 patients. The Covid-19 symptoms used in this study were obtained from the Covid-19 Symptoms Occurrence dataset sourced from the Kaggle Dataset. Input in the form of patient symptoms that have occurred previously is used in forming rules that have been given weight through the interview process of an expert. This study  uses  14  symptom  variables  with  a  case-based  hybrid  method  where  the  similarity  of  symptoms  will  be calculated using cosine similarity. The results of the study are expected to help the community in carrying out self- diagnosis and the medical team to make an initial diagnosis of patients as the first step in handling Covid-19.
Keywords: rule; weight; case-based reasoning; covid-19; rule-based reasoning.

## PENDAHULUAN
Pada awal tahun 2020 dunia diramaikan dengan penemuan virus baru yaitu coronavirus jenis baru (SARS-Cov-2) atau yang lebih dikenal dengan Coronavirus diease 2019 (COVID- 19) (Huang et al., 2020). Penyakit ini ditemukan pertama kali di Kota Wuhan, Tiongkok pada akhir tahun 2019. Virus tersebut diteliti hingga memberikan hasil adanya infeksi coronavirus (NCDHHS,  2022)  dengan  jenis  betacoronavirus  tipe  baru,  sehingga  dinamai  dengan  novel Coronavirus  (2019-nCov)  pada  11  Februari  2020  (Indriyanti,  2020).  Selanjutnya  virus  baru tersebut  dinamai  secara  resmi  oleh World  Health  Organization dengan Severe  Acute Respiratory  Syndrome  Coronavirus-2 (SARS-Cov-2),  dengan  Coronavirus  disease  2019 (COVID-19) untuk nama penyakitnya (Levani et al., 2021). Sejak laporan pertama di Tingkok tersebut,  mulai  bermunculan  laporan  dari  provinsi  lain  hingga  negara-negara  yang  memiliki orang  dengan  riwayat  perjalanan  Kota  Wuhan,  seperti  Korea  Selatan,  Hongkong,  Makau, Jepang, Singapura, Thailand, Malaysia dengan total laporan 25 negara termasuk Jerman, Uni Emirat  Arab,  Kamboja,  Prancis,  dan  Vietnam  (Suryana  et  al.,  2020).  Virus  ini  mengalami kenaikan jumlah kasus  yang signifikan karena penularan langsung yang bergitu mudah antar manusia  ( human to  human  transmission ).  Kasus  konfirmasi  positif  hingga  saat  ini  tercatat mencapai  119,960,700  dengan  kasus  meninggal  dunia  2,656,822.  Di  Indonesia  sendiri  telah tercatat  1,425,044  kasus  konfirmasi  positif  dan  38,573  kasus  meninggal  dunia  akibat  virus tersebut (WHO, 2021). Salah satu cara yang dapat menurunkan angka kenaikan kasus adalah dengan melakukan deteksi dini terhadap diri penyakit Covid-19. Deteksi dini dilakukan untuk mewaspadai orang-orang yang memiliki riwayat perjalanan luar negeri maupun dalam negeri, berada dalam kerumunan, kontak erat dengan pasien covid-19, serta orang yang telah memiliki gejala  dari  penyakit  Covid-19.  Deteksi  dini  terhadap  Covid-19  adalah  dengan mengimplementasikan penggunaan Sistem Pakar ( Expert System ) (Henderi et al., 2020) untuk merangkum gejala-gejala terkait covid-19. Sasaran pengguna dari Sistem Pakar ini adalah orang yang ingin mendeteksi awal gejala yang dirasakan (user aplikasi) untuk mengantisipasi melalui tindakan preventif yang harus dilakukan berdasarkan informasi dan fakta dari keluaran sistem.
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam sistem pakar adalah Metode Hybrid Case Based . Metode Hybrid Case Based merupakan kombinasi dari metode Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning (Choudhury & Ara, 2016). Case-Based Reasoning (CBR) adalah suatu  metode  yang  dimaksudkan  untuk  dapat  menyelesaikan  permasalahan  terkini  dengan memanfaatkan permasalahan sebelumnya yang memiliki kesamaan diantara keduanya (Khaled A.  Alshare,  Mohammad  Kamel  Alomari,  Peggy  L.  Lane,  Louisiana,  2019). Rule-Based Reasoning (RBR) adalah aturan logis (Karrar Hameed Abdulkareem, Mazin Abed Mohammed, Ahmad Salim Bader, Ashish Khanna, 2021) yang mana aturan tersebut didapatkan dari sebuah studi  literatur  maupun  informasi  yang  diperoleh  dari  seorang  ahli  tanpa  melihat  kasus  yang dihadapi.
Penelitian  (Suryana  et  al.,  2020)  mengimplementasikan  metode certainty  factor untuk mendiagnosa covid-19. Penelitian tersebut menggunakan parameter gejala pergi ke luar negeri yang terdampak covid-19, batuk kering, berusia > 50, kelelahan, demam dengan suhu lebih dari 38°C,  pernah  kontak  langsung  dengan  orang  yang  terinfeksi  Covid-19,  sesak  napas,  hidung tersumbat, tenggorokan sakit, bersin-bersin, sinar x pada paru-paru, dan pernapasan cepat tak normal. Dari hasil penelitian tersebut dihasilkan nilai akurasi sebesar 98,25%.
Penelitian  (Oyelade  &  Ezugwu,  2020)  mengimplementasikan  metode  CBR  dengan penyakit novel coronavirus. Penelitian tersebut menggunakan 71 data pasien (67 Dewasa dan 4  pediatri)  kasus  yang  didapatkan  melalui  repositori Italian  Society  of  Medical  and Interventional Radiology (SIRM). Parameter yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah batuk kering, demam, gangguan penciuman, pneumonia, Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), sesak napas, mual dan muntah, sakit kepala, serta diare. Dari hasil penelitian tersebut

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1) (2023): 94-105
Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19
dihasilkan nilai akurasi sebesar 94,54%. Penelitian (Nasution et al., 2022) melakukan penelitian dengan menggunakan metode certainty factor . Penelitian ini memiliki parameter gejala demam (suhu diatas 38°C), nyeri telan, batuk kering,  sesak napas, pernah melakukan kontak dengan penderita Covid-19, keluar rumah tanpa menggunakan masker. Dari hasil penelitian tersebut dihasilkan nilai akurasi sebesar 96%.  Penelitian  (Hakim et al., 2020) menerapkan 15 gejala sebagai  parameter,  yaitu  muntah,  demam  >  38°C,  kelelahan  dan  lesu,  diare,  flu,  ARDS, pneumonia,  sesak  napas  dan  sakit  dada,  sakit  tenggorokan,  batuk  kering,  perasaan  tidak nyaman, keluhan terus berlanjut, bingung, sulit bangun tidur, kebiruan pada bibir atau wajah. Dari hasil penelitian tersebut dihasilkan nilai akurasi sebesar 99.99%. Penelitian (Fatkhurrozi & Kurniawan, 2020) menggunakan parameter berupa demam, batuk, sakit tenggorokan, pilek atau  hdiung  tersumbat,  nyeri  otot  atau  tubuh,  sakit  kepala,  kelelahan,  dan  lain  lain.  Hasil penelitian ini akan memberikan informasi tentang sistem yang berhubungan dengan klasifikasi manusia menurut transmisinya ke dalam tubuh. Penelitian ini menggunakan metode nave bayes. Hasil dari penelitian ini adalah sistem diagnostik dengan tingkat akurasi 94%.
Penelitian (Priyantono et al., 2020) Sars, Mers dan Covid-19 merupakan penyakit infeksi virus pada saluran pernafasan yang disebabkan oleh virus. Penelitian ini mengimplementasikan Sistem Pakar Metode Certainty Factor guna mengdiagnosa gelaja ketiga penyakit. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah demam, batuk, kelelahan, sesak napas, sakit dan nyeri  tubuh,  rasa  tidak  enak,  sakit  kepala,  nyeri  otot,  mengigil,  hidung  tersumbat,  sakit tenggorokan, mual, diare, hilang rasa, hilang bau, batuk tidak berdahak, dan batuk berdarah. Dari hasil penelitian tersebut dihasilkan nilai akurasi 97%. Penelitian (Nugroho et al., 2021) ini menggunakan parameter berupa demam, batuk, sakit tenggorokan, pilek atau hdiung tersumbat, nyeri  otot  atau  tubuh,  sakit  kepala,  kelelahan,  dan  lain-lain.  Hasil  penelitian  ini  akan memberikan informasi tentang sistem yang berhubungan dengan klasifikasi manusia menurut transmisinya  ke  dalam  tubuh.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  nave  bayes.  Hasil  dari penelitian ini adalah sistem diagnostik dengan tingkat akurasi 94%.
Penelitian  (Yusa  et  al.,  2021)  bertujuan  untuk  merancang  suatu  program  aplikasi penentuan kriteria pada  pasien Covid-19 berbasis android. Parameter  yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  demam  di  atas  30  derajat  celcius,  riwayat  demam,  batuk,  pilek,  sakit tenggorokan,  sesak  napas,  kedinginan,  sakit  kepala,  mudah  lemah,  nyeri,  otot  mual,  nyeri abdomen, diare. Aplikasi atau system ini menggunakan metode probalitas bayes dengan Bahasa pemograman java pada android studio. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,6%.
Penelitian  (Dzahabi  Yunas  et  al.,  2021)  ini  memiliki  tujuan  untuk  mendeteksi  Virus Covid-19  semudah  mungkin  dengan  data  yang  gejala  yang  didapatkan  dari  pasien  yang melakukan  konsultasi.  Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  demam,  batuk kering,  kelelahan,  rasa  tidak  nyaman  dan  nyeri,  nyeri  tenggorokan,  diare,  konjungtiva,  sakit kepala, hilangnya indra perasa atau penciuman, ruam kulit, sesak napas, nyeri dada. Dari hasil penelitian  tersebut  dihasilkan  nilai  akurasi  sebesar  84%.  Penelitian  (Pratama  et  al.,  2021) membuat sebuah model untuk klasifikasi citra digital hasil rontgen dada (Chest X-Ray) dengan label  kelas  Normal,  Pneumonia,  Tubercolosis  (TBC)  dan  Covid-10.  Dari  hasil  penelitian tersebut dihasilkan nilai akurasi sebesar 98,97%
Penelitian  ini  menghasilkan  Website  Sistem  Pakar  untuk  mendeteksi  awal  penyakit Covid-19 menggunakan kombinasi metode Rule-based Reasoning dan Case-Based Reasoning dalam  mendeteksi  awal  penyakit  Covid-19.  Penggunaan  kombinasi  kedua  metode  ini  dapat melakukan proses seleksi terhadap gejala  yang dimasukkan dimana pada Covid-19 memiliki kesamaan  gejala  pada  penyakit  lain.  Kombinasi  kedua  metode  pada  Website  Sistem  Pakar deteksi Covid-19 ini didasarkan pada persentase paling besar memiliki kemiripan dengan rule yang ada. Metode ini nantinya akan melakukan pencocokan terhadap 10 rule dan gejala yang dialami pengguna menggunakan similarity (kedekatan). Terdapat 14 gejala yang paling sering
muncul pada pasien Covid-19. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi informasi atau menjadi sarana dalam mengetahui gejala serta solusi pada penyakit Covid-19.

## METODE
Penelitian  ini  mengimplementasikan  penggunaan  kombinasi  dari  metode Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning yang digunakan untuk membuat aturan gabungan yang baru  berdasarkan  kesamaan  gejala  dalam  membentuk rule pada  Sistem  Pakar. Case  Based Reasoning didasarkan  pada    pengalaman  maupun  keadaan  yang  telah  terjadi  sebelumnya menggunakan suatu pola utama dalam mesin pembelajaran ( machine learning ) (Assyifa, 2019) dan penalaran otomatis ( automated reasoning ) dan Rule Based Reasoning merupakan aturan logis  yang  mana  aturan  tersebut  didapatkan  dari  sebuah  studi  literatur  serta  informasi  yang diperoleh dari seorang ahli tanpa melihat kasus yang dihadapi (Smiti & Nssibi, 2020). Tahap penelitian dilakukan dengan memasukkan  gejala pasien  yang telah terjadi sebelumnya untuk digunakan  sebagai  kaidah  atau  aturan  ( rule )  serta  memasukkan  nilai  atau  bobot  dari  gejala tersebut yang telah didapatkan melalui wawancara seorang pakar (Oyelade & Ezugwu, 2020). Kemudian  melakukan  proses  untuk  menghitung  kemungkinan user mengalami  Covid-19 berdasarkan nilai atau bobot dari gejala yang dipilih user dengan mencari kesamaan ( similarity ) dari gejala yang telah dialami pasien covid-19 sebelumnya.
Gejala covid-19 yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari dataset Kemunculan Gejala  Covid-19 (Kaggle  Dataset  2020).  Dataset  tersebut  merupakan  kumpulan  gejala  yang dialami oleh pasien Covid-19. Dari 5435 data yang ada dalam dataset tersebut, diambil 10 data gejala yang untuk digunakan sebagai rule-based dalam penelitian ini. Data gejala tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Gejala Covid-19 (Kagggle Dataset 2020) No. Gejala Covid-19 1 Demam
• Suhu 37.5-38.9
• Suhu 39.0-39.9
• Suhu > 40.0 2 Batuk
3 Kelelahan
4 Nyeri otot
5 Sesak napas
6 Sakit kepala
7 Nyeri dada
8 Diare • Diare (permukaan tinja sangat halus, mudah mencair, biasanya sangat mudah dikeluarkan) • Diare Kronis (berbentuk sangat cair (sudah menyerupai air) dan tidak terlihat ada bagian yang padat)
9 ARDS 10 Anosmia
11 Pneumonia
12 Nyeri Tenggorokan 13 Hidung Tersumbat

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1) (2023): 94-105
Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19
No. Gejala Covid-19 14 Ruam pada kulit, atau perubahan warna pada jari tangan atau kaki.
Tabel 1 merupakan Tabel gejala Covid-19 yang paling sering muncul sejumlah 14 gejala (Dataset, 2020).. Dataset tersebut merupakan kumpulan gejala yang dialami oleh pasien Covid- 19.  Dari  5435  data  yang  ada  dalam dataset tersebut,  diambil  10  data  gejala  yang  untuk digunakan sebagai rule-based dalam penelitian ini.
Penggunaan kombinasi metode Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning dalam penelitian  ini  menggunakan  14  variabel  sebagai  gejala  dan  10  aturan  berdasarkan  Tabel  1, dimana proses implementasi dilakukan sesuai langkah-langkah berikut: (1) memberikan kode gejala  pada  setiap  gejala  yang  ada  dan  memberikan  nilai  pakar  atau  bobot  untuk  tiap  gejala yang  didapat  melalui  wawancara  dengan  seorang  pakar;  (2)  aturan  dilakukan  dengan mengambil  10  data  pertama input dataset  untuk  dijadikan  aturan;  (3)  kesamaan  ( similarity ) dihitung  menggunakan  nilai  kosinus  sudut  antara  dua  vektor text atau  biner  menggunakan Persamaan (Habibi, 2019):
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝐴, 𝐵) = 𝐴.𝐵 |𝐴|.|𝐵| = Σ 𝑖=1 𝑛 (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) √Σ 𝑖=1 𝑛 A 𝑖 2 .Σ 𝑖=1 𝑛 B 𝑖 2 (1)
Pada tahap selanjutnya dilakukan penginputan data gejala (Kaggle Dataset, 2022) yang disesuaikan dengan gejala yang ada pada kemunculan gejala Covid-19 ((WHO), 2021) . Setelah mendapatkan  data  gejala,  berikutnya  adalah  menentukan  kode  gejala  dan  memberikan  nilai pakar pada gejala tersebut yang didapat melalui wawancara terhadap seorang pakar (Ginting et al., 2019). Gejala beserta nilai pakar dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Covid-19, Kode Gejala, dan Nilai Pakar (Ginting et al., 2019)
No. Gejala/Tanda Covid-19 Kode Gejala Nilai Pakar 1 Demam • Suhu 37.5-38.9 G1 0,7 • Suhu 39.0-39.9 G2 0,7 • Suhu > 40.0 G3 0,3 2 Batuk G4 0,8 3 Kelelahan G5 0,8 4 Nyeri otot G6 0,7 5 Sesak napas G7 0,5 6 Sakit kepala G8 0,5 7 Nyeri dada G9 0,4
8 Diare
• Diare Biasa (permukaan tinja sangat halus, mudah mencair, biasanya sangat mudah dikeluarkan) G10 0,6 • Diare Kronis (berbentuk sangat cair (sudah menyerupai air) dan tidak terlihat ada bagian yang padat) G11 0,4 9 ARDS G12 0,2 10 Anosmia G13 0,7 11 Pneumonia G14 0,6 12 Nyeri Tenggorokan G15 0,7
No. Gejala/Tanda Covid-19 Kode Gejala Nilai Pakar 13 Hidung Tersumbat G16 0,6 14 Ruam pada kulit, atau perubahan warna pada jari tangan atau kaki. G17 0,2
Data berikutnya yang perlu dimasukkan adalah data pasien Covid-19 yang telah terjadi sebelumnya.  Total  5435  data  yang  didapat  melalui  dataset Kemunculan  Gejala  Covid-19 tersebut diambil 10 data pertama untuk dijadikan sebagai rule-based dalam penelitian ini. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Dataset Kemunculan Gejala Covid-19 Kode Pasien GEJALA G1/ G2/ G3 G 4 G 5 G 6 G 7 G 8 G 9 G10/ G11 G 12 G 13 G 14 G 15 G 16 G 17 P1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 P2 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 P3 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 P4 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 P5 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 P6 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 P7 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 P8 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 P9 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 P10 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kombinasi dari Case-Based Reasoning Dan Rule-Based Reasoning menghasilkan aturan ( rule ) yang dapat digunakan untuk mencari kesamaan ( similarity ) (Frater et al., 2020) gejala yang diinputkan oleh user . Dataset dapat diproses dengan cara menjadikannya ke dalam bentuk rule-based sehingga dihasilkan literatur berklausa if sebagai berikut: IF suhu 37.5-38.9/39.0-39.9/>40 AND Batuk AND Kelelahan AND Nyeri Otot AND Sesak Napas AND Diare Biasa/Diare Kronis AND Anosmia AND Nyeri Tenggorokan AND Hidung Tersumbat AND Ruam Pada Kulit, Atau Perubahan Warna Pada Jari Tangan Atau Kaki THEN Penyakit COVID-19.
Rule based yang menghasilkan literatur berklausa merupakan proses seleksi kemiripan gejala  yang dimasukkan  dimulai pada  gejala P01 hingga P10. Gejala  yang dimasukkan oleh user nantinya akan dihitung bersama masing-masing rumus dari P01 hingga P10. Hasil yang menunjukkan  persentase  paling  besar  memiliki  kemiripan  dengan rule yang  ada.  Jika  nilai persentase  atau  nilai  akurasi  kurang  dari  50%  maka  pengguna  memiliki  kemungkinan  kecil untuk  menjadi  suspek  Covid-19,  namun  apabila  persentase  yang  dihasilkan  lebih  dari  50% maka user memiliki kemungkinan yang cukup besar untuk suspek Covid-19.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1) (2023): 94-105
Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19
Hasil analisis gejala berdasarkan aturan dan diagnosisnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Analisis Gejala Pasien Covid-19 Kode Penyakit Rule Diagnosis P1 G1/G2/G3, G4, G5, G6, G7, G10/11, G13, G15, G16, G17 COVID-19 P2 G1/G2/G3, G4, G5, G7, G8, G12, G14, G15 COVID-19 P3 G1/G2/G3, G4, G5, G6, G7, G8, G10/G11, G12, G14, G15, G16, G17 COVID-19 P4 G1/G2/G3, G4, G6, G7, G9, G14 COVID-19 P5 G1/G2/G3, G4, G6, G7, G8, G9, G10/G11, G12, G13, G15, G16, G17 COVID-19 P6 G1/G2/G3, G4, G7, G9, G13 COVID-19 P7 G1/G2/G3, G4, G5, G6, G7, G9, G10/G11, G12, G13, G17 COVID-19 P8 G1/G2/G3, G4, G6, G7, G10/G11, G13, G16, G17 COVID-19 P9 G1/G2/G3, G4, G5, G6, G7, G12, G14, G16 COVID-19 P10 G1/G2/G3, G4, G5, G6, G7, G13 COVID-19
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  kesamaan  hasil  dari  perhitungan  manual  dan perhitungan sistem. Berikut adalah tahap perhitungannya secara manual:
Perhitungan Dengan Hasil Suspek Positif
Maka pada user = A
Maka pada pasien   = B
A = 0,7 | 0,8 | 0,8 | 0,7 | 0,5 | 0,5 | 0,4 | 0,4 | 0,2 | 0,7 | 0,6 | 0,7 | 0,6 | 0,2 B =  B1 = 1,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,1
B2 = 1,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0 B3 = 1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1 B4 = 1,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0 B5 = 1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1 B6 = 1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0 B7 = 1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1 B8 = 1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,1 B9 = 1,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,1,0 B10 = 1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵1) = (0,7 ∗ 1) + (0,8 ∗ 1) + (0,8 ∗ 1) + (0,7 ∗ 1) + (0,5 ∗ 1) + (0,5 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 1) + (0,2 ∗ 0) + (0,7 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,7 ∗ 1) + (0,6 ∗ 1) + (0,2 ∗ 1) = 6,1
√ ∑ 𝑛 𝑖=1 𝐴 𝑖 2 . ∑ 𝐵1 2 𝑛 𝑖=𝑛 = (0,7 2 + 0,8 2 + 0,8 2 + 0,7 2 + 0,5 2 +0,5 2 + 0,4 2 + 0,4 2 + 0,2 2 + 0,7 2 + 0,6 2 + 0,7 2 + 0,6 2 + 0,2 2 ) ∗ (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 1) =  48,6 ∑ =|(𝐴𝑖−𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ = 𝐴 𝑖 𝑛 −∑ =|𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 6,1 √48,6 = 6,1 6,97 = 0,875 = 87.5%
. .
∑ 𝑖 = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵10) = (0,7 ∗ 1) + (0,8 ∗ 1) + (0,8 ∗ 1) + (0,7 ∗ 1) + (0,5 ∗ 1) + (0,5 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,4 ∗ 0) + (0,2 ∗ 0) + (0,7 ∗ 1) + (0,6 ∗ 0) + (0,7 ∗ 0) + (0,6 ∗ 0) + (0,2 ∗ 0) = 4,2
√ ∑ 𝑛 𝑖=1 𝐴 𝑖 2 . ∑ 𝐵10 2 𝑛 𝑖=𝑛 = (0,7 2 + 0,8 2 + 0 2 + 0,7 2 + 0,5 2 +0 2 + 0 2 + 0,4 2 + 0 2 + 0,7 2 + 0 2 + 0 2 + 0,6 2 + 0,2 2 ) ∗
(1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0) =  29,16
∑ =|(𝐴𝑖−𝐵10) 𝑛 𝑖 √∑ = 𝐴 𝑖 𝑛 −∑ =|𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 4,2 √29,16 = 4,2 5,4 = 0,7778 = 77.78%
Berdasarkan hasil perhitungan di atas dapat dilihat nilai dari masing-masing aturan adalah sebagai berikut:
P01 = 87.5% P02 = 76.98% P03 = 87.73% P04 = 68.52% P05 = 83.81% P06 = 62.89% P07 = 77.46% P08 = 73.77% P09 = 78.58% P10 = 77.78%
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  gejala  yang  dialami  oleh user terdeteksi  memiliki kemiripan  dengan  salah  satu  aturan  ( rule )  yang  ada,  yaitu  P03  dengan  nilai  akurasi  sebesar 87.73%. Nilai tersebut dapat menyimpulkan bahwa user 87.73% teridentifikasi suspek Covid- 19.
Tahapan selanjutnya dilakukan dengan uji coba sistem. Pada uji coba sistem akan masuk ke  halaman  dimana  pengguna  melakukan  konsultasi.  Gambar  1  merupakan  tampilan  yang pertama kali muncul setelah user menekan tombol konsultasi. Pertanyaan tersebut tampil dalam bentuk pop-up . User dapat melanjutkan konsultasi meskipun semua pertanyaan terjawab tidak dengan  menekan  tombol  lanjutkan,  sedangkan  apabila  user  menekan  tombol  kembali  maka sistem akan kembali pada halaman home .
Gambar 1. Tampilan Pertanyaan Konsultasi
Setelah user melanjutkan, maka user diminta untuk mengisikan data diri berupa nama dan usia seperti dapat dilihat pada Gambar 2.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1) (2023): 94-105 Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19

## Gambar 2. Tampilan Input Data Diri
Halaman  berikutnya  yang  akan  muncul  adalah  gejala.  Pada  halaman  ini user diminta untuk  memilih  gejala  yang  dirasakan,  lalu  kemudian  menekan  tombol  periksa  untuk mengetahui hasilnya seperti dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Halaman Gejala
Halaman  terakhir  dalam  konsultasi  adalah  halaman  hasil  konsultasi.  Halaman  ini  akan menampilkan data diri user dan gejala yang telah dipilih. Selain itu, halaman ini memberikan kesimpulan berupa persentase kemungkinan user terjangkit covid-19. Persentase di atas 50% akan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa user memiliki  kemungkinan  terjangkit  coronavirus, namun apa bila persentase di bawah 50% maka user memiliki kemungkinan kecil atau tidak terjangkit  virus  tersebut.  Semakin  tinggi  persentase,  maka  semakin  besar  pula  kemungkinan yang terjadi.  Berikut Gambar 4 hasil konsultasi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  ujicoba  identifikasi  yang  sudah  dilakukan  dengan  mengggunakan kombinasi Case-Based  Reasoning dan Rule-Based ,  dapat  diambil  kesimpulan  penelitian  ini berhasil  membentuk rule  based menggunakan  gejala  dari  kasus  covid-19  yang  telah  terjadi sebelumnya  sejumlah  10  aturan.  Penelitian  ini  mengimplementasikan  penggunaan  metode Rule-Based Reasoning dan Metode Case-Based Reasoning pada sistem pakar untuk mendeteksi awal penyakit Covid-19 dengan rasio persentase untuk nilai lebih dari 50% maka menunjukkan kemungkinan user suspek covid-19, sedangkan di bawah 50% menyatakan bahwa user tidak teridentifikasi suspek Covid-19.
Berdasarkan  hasil  penelitian  saran  yang  dapat  diberikan  adalah  penambahan  gejala berdasarkan kesamaan gejala atau varian lain dari Covid-19 secara real time yang terkoneksi dengan  Database  WHO.  Kemunculan  gejala  baru  dapat  digunakan  untuk  membentuk  dan menambah literatur berklausa untuk proses seleksi kemiripan Covid-19. Penentuan pola gejala pada  pengembangan  lebih  lanjut  juga  dapat  dikombinasikan  dengan  penggunaan machine learning .

## DAFTAR PUSTAKA
Assyifa,  M.  N.  (2019).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Berbasis  Android  Untuk  Diagnosis  Penyakit Gastroesophageal  Reflux  Disease  (Gerd)  Dengan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (2), 78–90.
https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i2.2387
Choudhury,  N.,  &  Ara,  S.  (2016).  A  Survey  on  Case-based  Reasoning  in  Medicine.
International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 7 (8), 136–144. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2016.070820
Dataset,  K.  (2020). No  Title .  Symptoms  and  COVID  Presence  (May  2020  Data). https://www.kaggle.com/datasets/hemanthhari/symptoms-and-covid-presence
Dzahabi Yunas, R. Al, Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2021). Implementasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Virus Covid-19 dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi) , 5 (3),  338. https://doi.org/10.35870/jtik.v5i3.221
Fatkhurrozi,  B.,  &  Kurniawan,  A.  A.  (2020).  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Sars  , Mers , Dan Covid-19 Menggunakan Metode Certainty Factor. Seminar Nasional Riset Teknologi Terapan , 1–6.
Frater,  J.  L.,  Zini,  G.,  d’Onofrio,  G.,  &  Rogers,  H.  J.  (2020).  COVID-19  and  the  clinical hematology laboratory. International Journal of Laboratory Hematology , 42 (S1), 11– 18. https://doi.org/10.1111/ijlh.13229
Ginting, N. B., Ginting, G., & Silalahi, N. (2019). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sampar Menggunakan Metode Hybrid Case Based. Jurnal Media Informatika Budidarma , 3 (1), 65. https://doi.org/10.30865/mib.v3i1.1062
Habibi,  M.  (2019).  Implementation  of  Cosine  Similarity  in  an  automatic  classifier  for comments. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 3 (2), 110. https://doi.org/10.14421/jiska.2018.32-05
Hakim,  R.  R.  Al,  Rusdi,  E.,  &  Setiawan,  M.  A.  (2020).  Android  Based  Expert  System Application  for  Diagnose  COVID-19  Disease:  Cases  Study  of  Banyumas  Regency.
Journal of Intelligent Computing and Health Informatics , 1 (2), 26.
Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19
https://doi.org/10.26714/jichi.v1i2.5958
Henderi, Merliasari, R. P., Warnars, H. L. H. S., & Sugiyatno. (2020). Covid-19 series: A rule- based  decision  support  system  for  analysis  behavior  of  people  while  working  from home. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 1007 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/1007/1/012031
Huang, R., Xia, J., Chen, Y., Shan, C., & Wu, C. (2020). A family cluster of SARS-CoV-2 infection involving 11 patients in Nanjing, China. The Lancet Infectious Diseases , 20 (5), 534–535. https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30147-X
Indriyanti,  Y.  A.  (2020).  Bunga  Rampai  Artikel  Penyakit  Virus  Korona  (COVID-19). Kopidpedia , 203–215.
Karrar Hameed Abdulkareem, Mazin Abed Mohammed, Ahmad Salim Bader, Ashish Khanna, D. G. (2021). Realizing an Effective COVID-19 Diagnosis System Based on Machine Learning  and  IOT  in  Smart  Hospital  Environment . IEEE  Internet  of  Things  Journal , 8 (21), 99. https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3050775
Khaled A. Alshare, Mohammad Kamel Alomari, Peggy L. Lane, Louisiana, R. D. F. (2019). Development and determinants of end-user intention: usage of expert systems. Journal of Systems and Information Technology , 21 (2), 166-185. https://doi.org/10.1108/JSIT- 08-2018-0108
Levani,  Prastya,  &  Mawaddatunnadila.  (2021).  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19): Patogenesis, Manifestasi Klinis dan Pilihan Terapi. Jurnal Kedokteran Dan Kesehatan , 17 (1), 44–57. https://jurnal.umj.ac.id/index.php/JKK/article/view/6340
Nasution, R. D. F., Hutagalung, J. E., & Kifti, W. M. (2022). Sistem Pakar Deteksi Awal Covid- 19  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS) , 4 (1), 60–68. https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1508
NCDHHS. (2022). No Title . NCDHHS Covid-19 Response. https://covid19.ncdhhs.gov/about- covid-19/symptoms
Nugroho, F. A., Solikin, A. F., Anggraini, M. D., & Kusrini, K. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Virus  Corona  Dengan  Metode  Naïve  Bayes. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 9 (1), 81. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v9i1.553
Oyelade, O. N., & Ezugwu, A. E. (2020). A case-based reasoning framework for early detection and  diagnosis  of  novel  coronavirus. Informatics  in  Medicine  Unlocked , 20 (May), 100395. https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100395
Pratama,  P.  A.  H.,  Teguh,  R.,  Sahay,  A.  S.,  &  Wilentine,  V.  (2021).  Deteksi  COVID-19 Berdasarkan  Hasil  Rontgen  Dada  (Chest  Xray)  Menggunakan  Python. Journal  of Information Technology and Computer Science , 1 (1), 58–67. https://doi.org/10.47111/jointecoms.v1i1.2956
Priyantono, M. B., Rachmawan, A. A., Budi, L. A. P., & Kirana, K. C. (2020). Sistem Prediksi Gejala  Virus  Korona  dengan  Metode  Forward  Chaining. JTERA  (Jurnal  Teknologi Rekayasa) , 5 (1), 111-118. https://doi.org/10.31544/jtera.v5.i1.2019.111-118
Smiti,  A.,  &  Nssibi,  M.  (2020).  Case  based  reasoning  framework  for  COVID-19  diagnosis.
Ingenierie Des Systemes d’Information , 25 (4), 469–474.
https://doi.org/10.18280/isi.250409

## Maukar, Ety Sutanty, Dina Kusuma Astuti
Suryana, M. F., Fauziah, F., & Sari, R. T. K. (2020). Implementasi Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Dini Corona Virus Desease (COVID-19).
Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (3), 559.
https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2132
Yusa,  M.,  Erlanshari,  A.,  Haryani,  L.,  Ernawati,  E.,  &  Umar,  L.  A.  (2021).  Sistem  Pakar: Implementasi Metode Bayes Probabilties untuk Penentuan Kriteria Pasien COVID-19 Berdasarkan Fitur Gejala (Studi Kasus: RSUD M. Yunus Bengkulu). Jurnal Teknologi Informasi Dan Terapan , 8 (1), 13–20. https://doi.org/10.25047/jtit.v8i1.222

## How to cite :
Maukar,  M.,  Sutanty,  E.,  &  Astuti,  D.  K.  (2023).  Kombinasi  Case-Based  Reasoning  dan  Rule-Based Reasoning  Pada  Sistem  Pakar  Deteksi  Awal  Covid-19. DECODE:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi Informasi, 3(1), 94-105. DOI:  http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.138