## Case Based Reasoning Diagnosis Gangguan Pencernaan pada Anak Menggunakan Metode Similarity Cosine Coefficient
Shara Shorea Pratiwi #1 , Tursina #2 , Helen Sasty Pratiwi #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 shara.shorea@gmail.com
2 tursina@infromatika.untan.ac.id
3 helensastypratiwi@gmail.com
Abstrak — Gangguan pencernaan pada umumnya terjadi karena kebiasaan  anak  yang  suka  memakan  makanan  yang  kurang bersih  atau  sembarang  dan  memasukkan  benda  asing  kedalam mulutnya.  Gangguan  pencernaan  pada  anak  kadang  tampak ringan  seperti  tidak  ada  gangguan  bahkan  orang  tua  seringkali menganggapnya  sebagai  sesuatu  yang  normal.  Orang  tua  yang mempunyai peran utama dalam memperhatikan kesehatan anak terkadang  kurang  mengetahui  jenis  gejala  maupun  gangguan pencernaan  yang  diderita  oleh  anaknya.  Sehingga  diperlukan sistem  yang  dapat  menghasilkan  pengetahuan  dan  pengalaman seperti  seorang  dokter  atau  tenaga  medis  dalam  mendiagnosis gangguan pencernaan tersebut. Sistem dengan implementasi case based  reasoning metode cosine  coefficient ini  tentu  akan mempermudah  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosis awal terhadap gangguan  pencernaan pada anak serta solusinya. Proses  penalaran  berbasis  kasus  melalui  4  tahap  yaitu retrieve (penelusuran kasus) pada tahapan retrieve menggunakan metode cosine  coefficient untuk  mencari  nilai  kemiripan, reuse (menggunakan  solusi  yang  sama  ), revise (merevisi  solusi  yg diusulkan), dan retain (penyimpanan kasus). Hasil keluaran dari sistem  ini  adalah  jenis  gangguan  pencernaan  pada  anak  beserta solusinya.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu pengujian  tahapan case  based  reasoning dan  kesesuaian  hasil diagnosis  pakar  dan  hasil  diagnosis  sistem.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  di  lakukan  sistem  dapat  bekerja  dengan  baik dan sistem dapat mendiagnosis gangguan pencernaan pada anak.
Kata kunci — anak, gangguan pencernaan, case based reasoning , cosine coefficient , web

## I. P ENDAHULUAN
Pada  tahun  2004  insidensi  gangguan  saluran  pencernaan terutama  diare  memiliki  angka  kejadian  yang  tinggi dibandingkan penyakit lainnya yaitu 4620,4 juta di dunia  [1]. Diare  merupakan  penyakit  nomor  1  dalam  10  besar  penyakit terbesar di Indonesia [2]. Di Indonesia, diare merupakan salah
satu  penyebab  kematian  kedua  terbesar  pada  balita.  Di Indonesia  sekitar  162  ribu  balita  meninggal  setiap  tahun  atau sekitar 460 balita setiap harinya [3].
Anak usia Sekolah Dasar (SD) adalah anak yang berusia 6 sampai  12  tahun.  Masa  ini  merupakan  akhir  masa  kanak- kanak  ( late  chilhood )  yang  berlangsung  dari  usia  6  tahun sampai tibanya anak menjadi matang secara seksual, yaitu 13 tahun  bagi  perempuan  dan  14  tahun  bagi  laki-laki  [4]. Karakteristik anak sekolah secara kebiasaan anak sering tidak sarapan dengan mengganti makanan yang mengandung kalori atau  zat  gizi  yang  rendah  [5],  anak-anak  banyak  menonton televisi  dan  menirunya.  Kondisi  ini  mencerminkan  kebiasaan makan jajan yang buruk yang berpengaruh terhadap status gizi [6].
Seringkali anak mengeluhkan rasa sakit pada bagian perut, diare  atau  susah  buang  air  besar  yang  merupakan  salah  satu tanda  awal  terjadinya  gangguan  pencernaan.    Gangguan pencernaan  pada  umumnya  terjadi  karena  kebiasaan  anak yang  suka  memakan  makanan  yang  kurang  bersih  atau sembarang  dan  memasukkan  benda  asing  kedalam  mulutnya. Gangguan  pencernaan  pada  anak  kadang  tampak  ringan seperti  tidak  ada  gangguan  bahkan  orang  tua  seringkali menganggapnya sebagai sesuatu yang normal. Orang tua yang mempunyai  peran  utama  dalam  memperhatikan  kesehatan anak  terkadang  kurang  mengetahui  jenis  gejala  maupun gangguan pencernaan yang diderita oleh anaknya. Ketika anak mengalami gangguan pencernaan orang tua lebih mempercayakan  kepada  dokter  atau  pakar  untuk  membantu menangani  serta  memberikan  solusi  sehingga  tidak  jarang orang  tua  mendatangi  puskesmas  atau  rumah  sakit  sehingga para  orang  tua  akan  mengeluarkan  biaya  yang  tidak  sedikit hanya  untuk  berkonsultasi  dengan  dokter  atau  pakar,  padahal gejala  gangguan  pencernaan  tersebut  bisa  diatasi  sendiri  atau harus ditangani secara medis.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 6 , No. 4 , Oktober 2018
Berdasarkan permasalahan yang dipaparkan, maka diperlukan suatu sistem yang dapat menghasilkan pengetahuan  dan  pengalaman  seperti  seorang  dokter  atau tenaga  medis  dalam  mendiagnosis  gangguan  pencernaan tersebut.  Sehingga  masyarakat  khususnya  orang  tua  bisa melakukan  pencegahan  agar  penyakitnya  tidak  berkembang dan  semakin  parah.  Sistem  yang  dibangun  berdasarkan  dari kasus-kasus gangguan pencernaan yang pernah ditangani oleh dokter  atau  tenaga  medis.  Data  kasus  tersebut  berupa  gejala gangguan pencernaan yang dialami oleh penderita.
Untuk  itu  diperlukan    metode  pencarian  kasus  dengan kemampuan  yang  dapat  mendeskripsikan  masalah,  mencari permasalahan/informasi  yang  mirip  didalam  bank  kasus, menggunakan pertanyaan pertanyaan agar mendapatkan fokus permasalahan  yang  paling  mirip,  dapat  memberikan  solusi berdasarkan  permasalahan  yang  paling  mirip  serta  dapat beradaptasi  terhadap  kasus  baru  untuk  menemukan  solusi. Kemampuan yang seperti disebutkan tersebut merupakan ciri- ciri dari case based reasoning (CBR).
Untuk  mendapatkan  solusi  maka  kemiripan  antara  kasus baru  dan  kasus  lama  harus  dihitung  dengan  menggunakan metode  similaritas.  Salah  satu  metode  untuk  menghitung similaritas  ialah  metode cosine  coefficient .  Metode cosine coefficient adalah  metode  untuk  menghitung  similaritas  dua objek ( items ) yang bersifat biner dengan membandingkan fitur yang match dengan  banyaknya  gejala  atau  fitur  pada  kasus yang diuji dan fitur pada kasus baru yang bernilai 1. [7]
Sistem yang akan dibangun berbasis web agar dapat diakses dengan  mudah  oleh  siapa  saja,  perangkat  dengan  sistem operasi  apa  saja  dan  tanpa  perlu  melakukan  penginstalan. Keberadaan sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat  dalam  mendiagnosis  awal  terhadap  gangguan pencernaan  pada  anak  dan  memberikan  saran  serta  solusi terhadap gangguan pencernaan tersebut.
Hendra  dkk  menggunakan  metode  Tversky  dalam penentuan  harga  rumah.  Penelitian  ini  berdasarkan  kriteria yang di-input-kan pada sistem pembeli dapat memeriksa harga umum  dari  rumah  sehingga  harga  yang  ditawarkan  tidak terlalu  tinggi  dan  terlalu  rendah.  Penggunaan  sistem diharapkan  mampu  mengurangi  ketidaksesuaian  harga  yang ditawarkan  pemilik  rumah  terhadap  pencari  rumah  dengan cara  membandingkan  harga penawaran terhadap harga  umum dalam sistem  yang tidak  memiliki  selisih  harga  yang banyak. Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi implementasi  dari Case  Base  Reasoning yang  dapat digunakan untuk menentukan harga rumah berdasarkan kasus- kasus  penjualan  rumah  sebelumnya.  Sistem  akan  memproses data input dari user sehingga dapat menghasilkan output harga rumah.[8]
Mohamad dkk menggunakan knowledge base pada aplikasi data  orang  hilang  di  polres  tasikmalaya  kota  yang  metode penelusuran  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah penelusuran  runut  maju  ( forward  chaining). Sistem  yang dapat  melakukan  identifikasi  data  orang  hilang  berdasarkan
pengetahuan  ( knowledge ).  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini adalah sebuah aplikasi yang berjalan sesuai dengan harapan.[9]

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Anatomi dan Fisiologi Sistem Saluran Pencernaan
Sistem pencernaan berurusan  dengan penerimaan  makanan dan  mempersiapkannya untuk diasimilasi oleh tubuh. Saluran pencernaan  terdiri  atas  bagian-bagian  berikut  :  mulut,  faring, esofagus,  ventrikulus,  usus  halus  dan  usus  besar,  tekak, kerongkongan dan lambung. [10]
Fungsi  sistem  pencernaan.  Fungsi  utama  sistem  ini  adalah untuk  menyediakan  makanan,  air  dan  elektrolit  bagi  tubuh dari  nutrien  yang  dicerna  sehingga  siap  diabsorbsi. Pencernaan dapat berlangsung secara mekanik dan kimia. [11]
Proses-proses  dalam  kegiatan  pencernaan  adalah  sebagai berikut :
1. Ingesti : masuknya makanan kedalam mulut.
2. Pemotongan  dan  penggilingan  makanan  dilakukan  secara mekanik oleh  gigi,  makanan  kemudian bercampur dengan saliva sebelum ditelan.
3. Peristaltis : gelombang kontraksi otot polos involunte yang menggerakkan makanan tertelan melalui saluran pencernaan.
4. Digesti  :  hidrolisis  kimia  (penguraian)  molekul  besar menjadi molekul kecil sehingga absorbsi dapat berlangsung.
5. Absorbsi : pergerakan produk akhir pencernaan dari lumen selauran pencernaan ke dalam sirkulasi darah dan limfatik sehingga digunakan oleh sel tubuh.
6. Egesti (defekasi) : proses eliminasi zat-zat sisa yang tidak tercerna,  juga  bakteri  dalam  bentuk  feses  dari  saluran pencernaan.
Diare merupakan kondisi dimana terjadi perubahan dalam kepadatan  dan  karakter  tinja,  atau  tinja  cair  dikeluarkan  tiga kali atau lebih perhari [12]. Diare merupakan salah satu gejala dari  penyakit  pada  sistem  gastrointestinal  atau  penyakit  lain diluar  saluran  pencernaan  [13].  Jadi  diare  adalah  buang  air besar  yang  frekuensinya  lebih  dari  3  kali  sehari  dengan konsistensi  tinja  yang  encer  [14].  Di  negara  yang  sedang berkembang,  insiden  yang  tinggi  dari  penyakit  diare merupakan  kombinasi  dari  sumber  air  yang  tercemar, kekurangan  protein  dan  kalori  yang  menyebabkan  turunnya daya tahan tubuh [15].

## B. Case Based Reasoning (CBR)
Case  based  reasoning (CBR)  merupakan  salah  satu penalaran  yang digunakan dalam pemecahan  masalah dengan mencari  solusi  dari  suatu  kasus  yang  baru,  sistem  akan melakukan  pencarian  terhadap  solusi  dari  kasus  lama  yang memiliki  permasalahan  yang  sama  dan  sudah  pernah  terjadi sebelumnya.
Terdapat  dua  prinsip  dasar  pada  metode  CBR,  prinsip pertama adalah setiap permasalahan yang sama akan memiliki solusi  yang  sama  pula.  Oleh  karena  itu,  solusi  dari permasalahan  yang  sudah  pernah  terjadi  dapat  digunakan kembali untuk memecahkan masalah baru dengan permasalahan  yang  sama  dengan  masalah  yang  lama.  Prinsip kedua adalah setiap permasalahan dapat terjadi berulang kali. Oleh  karena  itu,  terdapat  kemungkinan  bahwa  masalah  yang akan  muncul  di  masa  yang  akan  datang  memiliki  kesamaan dengan masalah yang pernah terjadi sebelumnya [16].
Case-Based  Reasoning  adalah  suatu  pendekatan  untuk menyelesaikan suatu permasalahan (problem solving) berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya. Case-based Reasoning  ini  merupakan  suatu  paradigma  pemecahan masalah  yang  banyak  mendapat  pengakuan  yang  pada dasarnya  berbeda  dari  pendekatan  utama  AI  lainnya.  Suatu masalah  baru  dipecahkan  dengan  menemukan  kasus  yang serupa  di  masa  lampau,  dan  menggunakannya  kembali  pada situasi  masalah  yang  baru.  Perbedaan  lain  dari  CBR  yang tidak  kalah  penting  adalah  CBR  juga  merupakan  suatu pendekatan  ke  arah  incremental  yaitu  pembelajaran  yang terus-menerus.[17]
Alur proses Case Base Reasoning (CBR) dapat dilihat Pada Gambar 1. [18]
Gambar 1. Alur proses case based reasoning (CBR) Keterangan :
1. Retrieve , mendapatkan kasus-kasus yang mirip
2. Reuse , Menggunakan kembali kasus-kasus yang mirip dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang
3. Revise ,  merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang  ditawarkan jika perlu
4. Retain ,  memakai  solusi  baru  sebagai  bagian  dari  kasus baru kemudian kasus baru di- update kedalam basis kasus
C. Metode Cosine Coefficient
Cosine  Coefficient adalah  satu  cara  untuk  menghitung similaritas  dua  objek  ( items )  yang  bersifat  biner.  Perhitungan similaritas  digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  apakah  ada kemiripan  atau  tidak  antara  kasus  baru  dengan  kasus  yang telah  ada  di  basis  kasus.  Formula  yang  digunakan Cosine Coefficient ( Cos SM) untuk menghitung similarity antara dua objek  adalah  dengan  rumus  sebagai  berikut  [7].  Perhitungan
untuk  mencari  nilai  kemiripan  menggunakan cosine coefficient ditunjukkan pada persamaan 1.
Cos SM s i ,s j = 1

## D. Unified Modelling Languange (UML)
UML  merupakan  bahasa  visual  untuk  pemodelan  dan komunikasi  mengenai  sistem  dengan  menggunakan  diagram dan  teks-teks  pendukung.  UML  muncul  karena  adanya kebutuhan  pemodelan  visual  untuk  menspesifikasikan, menggambarkan,  membangun  dan  dokumentasi  dari  sistem perangkat lunak [19].
1. Use Case Diagram Use case diagram mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu  atau  lebih  aktor  dengan  sistem  informasi  yang  akan dibuat.  Dengan  kata  lain, use  case  diagram digunakan untuk  mengetahui  fungsi-fungsi  apa  saja  yang  terdapat  di dalam sistem dan siapa saja yang berhak mengakses fungsi tersebut [19].
2. Activity Diagram
Diagram  aktifitas  menggambarkan  aliran  kerja  atau aktifitas  dari  sebuah  sistem  atau  proses  bisnis,  yang  perlu diperhatikan  disini  adalah  bahwa  diagram  aktifitas menggambarkan aktifitas sistem bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktifitas yang dapat dilakukan oleh sistem [19]. 3. Sequence Diagram Sequence  diagram menggambarkan  interaksi  antara sejumlah  objek  dalam  urutan  waktu.  Kegunaanya  untuk menunjukkan  rangkaian  pesan  yang  dikirim  antara  objek juga  interaksi  antar  objek  yang  terjadi  pada  titik  tertentu dalam  eksekusi  sistem. Sequence diagram menunjukkan interaksi  dengan  menampilkan  setiap  partisipan  dengan garis alir secara vertikal dengan pengurutan pesan dari atas ke bawah [20].
4. Class Diagram Class  diagram menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun  sistem.  Kelas  memiliki  apa  yang  disebut atribut  dan  metode  atau  operasi.  Atribut  merupakan variabel-variabel  yang  dimiliki  oleh  suatu  kelas.  Metode atau operasi adalah fungsi-fungsi yang dimiliki oleh suatu kelas [19].

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Arsitektur Sistem
Adapun arsitektur sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada Gambar 2 berikut

## Gambar 2. Perancangan arsitektur sistem

## B. Use Case Diagram
Berikut  adalah  diagram use  case dari  sistem  diagnosis gangguan pencernaan pada anak:

## Gambar 3. Use case diagram

## C. Hasil Perancangan Sistem
Sistem  yang  dibangun  merupakan  sistem  diagnosis gangguan  pencernaan  pada  anak  dengan  menggunakan metode  similaritas cosine  coefficient .  Berikut  tampilan  hasil perancangan aplikasi.
Gambar  4  merupakan  halaman  utama  pengunjung  saat pertama kali menjalankan sistem.
Gambar 4. Halaman utama pengunjung
Gambar  5  merupakan  halaman  ketika admin akan melakukan login .
Gambar 5. Halaman login admin
D. Hasil Pengujian
1. Pengujian Tahapan Case Based Reasoning
a. Tahapan Retrieve adalah untuk menelusuri dan mendapatkan  kasus-kasus  yang  mirip  dibandingkan dengan kumpulan kasus-kasus dimasa lalu (basis kasus). Tahapan retrieve yaitu :
Melakukan  inputaann  data  dan  melakukan  diagnosis gangguan pencernaan pada anak. Gambar 6 merupakan proses input data gejala gangguan pencernaan.
Gambar 6. Menu input data gejala gangguan
Mencari  tingkat  kemiripan  dengan  metode cosine coefficient antara  kasus  baru  dengan  kasus-kasus  dalam  basis pengetahuan pada Gambar 7 berikut
Gambar 7. Halaman hasil diagnosis dengan tingkat kemiripan kasus baru dengan kasus lama dengan nilai tertinggi
b. Tahapan Reuse adalah  menggunakan kembali kasus-kasus yag  ada  dan  dicoba  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah sekarang yang ditunjukkan pada Gambar 8 berikut:
Gambar 8. Kasus lama yang digunakan sebagai solusi c. Tahapan Revise merupakan  tahapan  merubah  dan mengadopsi  solusi  yang  ditawarkan  jika  perlu.  Tahapan Revise di tunjukkam pada Gambar 9 berikut:
Gambar 9. Tampilah halaman revisi kasus baru
d. Tahapan Retain terjadi  proses  penggabungan  dari  solusi kasus yang baru yang benar ke basis kasus yang telah ada. Tahapan retain di tunjukkan pada Gambar 10 berikut:
Gambar 10. Tampilan tahapan retain 2. Pengujian Membandingkan Hasil Diagnosis Pakar dengan Hasil Diagnosis Sistem
Pada pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan hasil diagnosis kasus baru yang dilakukan oleh pakar (dokter) dengan hasil diagnosis oleh sistem. Jumlah kasus uji sebanyak 25 kasus. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL 1

## PENGUJIAN MEMBANDINGKAN HASL DIAGNOSIS PAKAR
DENGAN HASIL DIAGNOSIS SISTEM No Kasus. Hasil Pakar Hasil Sistem Kesesuaian Hasil Diagnosis Sim 1 Maag Maag 0,79 Sesuai 2 Maag Maag 0,91 Sesuai 3 Sembelit Sembelit 0,79 Sesuai 4 Sembelit Sembelit 0,77 Sesuai 5 Maag Maag 0,73 Sesuai 6 Maag Maag 1 Sesuai 7 Disentri Sembelit 0,54 Tidak Sesuai 8 Disentri Disentri 0,84 Sesuai 9 Disentri Disentri 1 Sesuai 10 Sembelit Sembelit 0,67 Sesuai 11 Sembelit Sembelit 0,81 Sesuai 12 Sembelit Sembelit 0,83 Sesuai 13 Diare Diare 0,81 Sesuai 14 Sembelit Sembelit 0,91 Sesuai 15 Diare Diare 0,75 Sesuai 16 Maag Maag 0,79 Sesuai 17 Disentri Disentri 0,81 Sesuai 18 Sembelit Sembelit 0,83 Sesuai 19 Diare Diare 0,79 Sesuai 20 Diare Diare 0,66 Sesuai 20 Diare Diare 0,66 Sesuai 21 Radang Usus Buntu Radang Usus Buntu 0,84 Sesuai 22 Nyeri Perut Nyeri Perut 0,81 Sesuai 23 Disentri Diare 0,50 Tidak Sesuai 24 Diare Nyeri Perut 0,67 Tidak Sesuai 25 Diare Nyeri perut 0,68 Tidak Sesuai

## E. Analisis Hasil Pengujian
Analisis  hasil  pengujian  aplikasi  diagnosis  gangguan pencernaan dapat disimpulkan sebagai berikut:

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 6 , No. 4 , Oktober 2018
1. Hasil pengujian tahapan case based reasoning menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dapat  melakukan  tahapan retrieve (mendapatkan  kasus-kasus  yang  mirip), reuse (menggunakan  kembali  kasus-kasus  yang  ada  dan  dicoba unutuk  menyelesaikan    suatu  masalah  sekarang), revise (merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang  ditawarkan  jika perlu) dan retain (memakai solusi baru sebagai bagian dari kasus baru, kemudian kasus baru di- update ke dalam basis kasus).
2. Hasil  pengujian  dengan  perhitungan  metode cosine coefficient pada  Tabel  4.3  dengan  jumlah  basis  kasus sebanyak 50 kasus, dari total 25 sampel uji hanya 4 sampel yang  memberikan  hasil  yang  tidak  sesuai/  dan  21  sampel lainnya  memberikan  hasil  yang  sesuai.  Sehingga  jika dihitung  persentasenya,  hasil  yang  sesuai  yaitu  (21/25)  x 100% = 84% dan yang tidak sesuai sebesar (4/25) x 100% = 16%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  perhitungan  metode cosine  coeffic ient  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa perbedaan  dapat    terjadi  antara  hasil  diagnosis  oleh  pakar dengan  diagnosis  sistem.  Perbedaan  hasil  diagnosis  ini  dapat disebabkan  karena  jumlah  kasus  pada  basis  kasus  adalah sebanyak  50  kasus,  jumlah  basis  kasus  ini  masih  tergolong sedikit.  Sedangkan  pada case  based  reasoning semakin banyak  pengalaman,  sistem  akan  menjadi  semakin  pintar sehingga  dapat  memecahkan  masalah  dengan  mudah  dan memberikan  solusi  lebih  akurat  dengan  nilai  similaritas  lebih tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian terhadap program aplikasi  diagnosis  gangguan  pencernaan  pada  anak,  dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem  yang  dihasilkan  dapat  memberikan  solusi berdasarkan kasus gangguan pencernaan pada anak sebelumnya  dengan  tingkat  keberhasilan  84%  dan  tingkat kegagalan 16%.
2. Dari  hasil  pengujian,  sistem  dapat  bekerja  dengan baik  dan  dapat  mendiagnosis  gangguan  pencernaan  dengan melakukan  tahapan Case  Based  Reasoning yaitu  tahapan retrieve (mendapatkan  kasus-kasus  gangguan  pencernaan yang  mirip)  pada  tahapan retrieve untuk  mencari  nilai kemiripan  dengan  menggunakan  metode cosine  coefficient , reuse (menggunakan kembali kasus-kasus gangguan pencernaan yang ada dan dicoba unutuk menyelesaikan  suatu masalah  sekarang), revise (merubah  dan  mengadopsi  solusi yang  ditawarkan  jika  perlu)  dan retain (memakai  solusi  baru sebagai  bagian  dari  kasus  baru,  kemudian  kasus  baru  di- update ke dalam basis kasus).

## R EFERENSI
[1] WHO, 2008. The Global Burden Of Diseas 2004 update , WHO Press, Swittzerland, pp 28.
[2] Kemenkes RI, 2011, Profil Kesehatan Indonesia , Kemenkes RI, 2011,
Jakarta, hal 41.
[3] Amiruddin,  R.,  2007. Current  Issue  Kematian  Anak  Karena  Penyakit Diare .
[4] Hurlock,  E.  B,  1999. Psikologi  Perkembangan:  Suatu  Pendekatan Sepanjang Ruang Kehidupan . Edisi 5. Jakarta: Erlangga. hal:33-35.
[5] Suwandi dan Usman. 1992. Mekanisme Kerja Antibiotik . Jakarta : PT. Kalbe Farma. hal:110.
[6] Arisman,  2004. Gizi  dalam  Daur  Kehidupan.  Buku  Ajar  Ilmu  Gizi. Buku Kedokteran . Jakarta: EGC. hal:32-37.
[7] Pal, Sankar K. dan Shiu, Simon C.K. 2004. Foundations of Soft Case- Based  Reasoning .  Indian  Statstical  Institute:  Hong  Kong  Polytechnic University.
[8] Hendra,  Tursina,  Rudy  D.N,  2017,  Case  Based  Reasoning  Penentuan Harga  Rumah  Dengan  Menggunakan  Metode  Tversky, Jurnal  Sistem dan Teknologi Informasi ( JUSTIN ), Vol.(1), No.(1), 2007.
[9] Mohammad,  Husni,  Rianto,  Implementasi  Knowledge  Base  pada Aplikasi  Data  Orang  Hilang  (Studi  Kasus:  Polres  Tasikmalaya  Kota), Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), Vol.3,No(2).
[10] Pearce,  E.C.,  2009, Anatomi  dan  Fisiologi  Untuk  Paramedis ,  PT Grammedia Pustaka Utama, Jakarta, hal.86.
[11] Sloane, E., 2004 , Anatomi Dan Fisiologi Untuk Pemula , Penerbit Buku Kedokteran EGC, Jakarta, hal 281.
[12] Aziz.  2006.  Diare,  Pembunuh  Utama  Balita.  Graha  Pustaka,  Jakarta. hal 22-29.
[13] Ramaiah,  S.  2000. All  You  Wanted  to  Know  About  Diare Jakarta :Gramedia. hal:32-39.
[14] Ngastiyah. 2003. Perawatan Anak Sakit , Jakarta: EGC. hal 21-22.
[15] Suharyono, 2008. Diare Akut, Klinik dan Laboratorik . Cetakan Kedua. Jakarta: Rineka Cipta. hal:23-28.
[16] Hapnes  Toba  dan  Sylvia  Tanadi.  2011. Pengembangan  Case  based reasoning  pada  Aplikasi  Pemesanan  Kain  Berdasarkan  Studi  Kasus pada  CV.  Mitra  KH  Bandung .  Jurnal  Penelitian.  Bandung  :  Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha.
[17] Aamodt,  A  &  Plaza,  E,  1994,  Case  Based  Reasoning:  Foundation Issues  Methodological  Variations,  and  System  Approaches,  AI Communication Vol 7 Nr, 1 March 1994, pp 39-59.
[18] Sukamto, Rosa  Ariani  dan  M.  Shalahudin.  2013. Rekayasa  Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika.
[19] Fowler, Martin. 2005. UML Distilled 3th Ed., Panduan Singkat Bahasa Pemodelan Objek Standar . Yogyakarta: Andi.
[20] Luthfi,  Emha  Taufiq.  2010. Penerapan  Case  based  reasoning  Dalam Mendukung Penyelesaian Kasus . Yogyakarta.