## Penerapan Sistem Pakar Menggunakan Metode Nearest Neighbor Mendiagnosa Gangguan Kesehatan Pengguna Minuman Keras
Lince T Sianturi, Tegar Sabatia Tarigan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
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. 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. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat  digunakan  sebagai  asisten  yang  berpengalaman.  Sistem  ini  melakukan  diagnosa  jenis  gangguan  kesehatan  pengguna minuman  keras berdasarkan dari gejala-gejala  yang  diinputkan  ke sistem.  Aplikasi  yang  dikembangkan ini bertujuan untuk menentukan  pengguna  minuman  keras  yang  konsumsi  dengan  hanya  memperhatikan  kriteria-kriteria  yang  dialami  oleh pengguna minuman keras. Dengan menggunakan Metode Nearest Neighbor mampu menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta dari kriteria-kriteria yang ada. Keluaran sistem berupa hasil penelusuran pengguna minuman keras digunakan oleh pengguna berdasarkan gejala.
Kata kunci : Sistem Pakar, Minuman Keras, Metode Nearest

## Abstract
Expert systems in general are systems that try to adopt human knowledge to computers so that computers can solve problems as is usually done by experts. Or in other words an expert system is a system that is designed and implemented with the help of certain programming languages to be able to solve problems as done by experts. It is expected that with this system, lay people can solve certain problems, either 'a little' complicated or even complicated 'without' the help of experts in the field. As for experts, this system can be used as an experienced assistant. This system diagnoses the types of health problems of liquor users based on the symptoms entered into the system. This developed application aims to determine which liquor users consume by  only paying attention to the  criteria  experienced by  liquor users. Using the  Nearest Neighbor Method is able to show a measure of certainty about a fact from the existing criteria. System output in the form of search results for liquor users is used by users based on symptoms.
Keywords : Expert System, Liquor, Nearest Method

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar ( expert system ) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar  ini,  orang  awam  pun  dapat  menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar  mencari  suatu  informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan ( inference rules ) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu.
Pengguna  minuman  keras  saat  ini  semakin  banyak  di  kalangan  masyarakat,  dari  kalangan  atas  sampai kalangan bawah. Sehingga banyak juga kasus-kasus gangguan kesehatan pengguna minuman keras bahkan sampai merenggut  nyawa  pengguna  minuman  keras.  Minuman  keras/beralkohol  adalah  minuman  yang  mengandung etanol.  Etanol  adalah  bahan  psikoaktif  dan  mengkonsumsinya  menyebabkan  penurunan  kesadaran.    Masalah gangguan kesehatan yang dialami pengguna biasanya mencakup bagian-bagian organ pencernaan, bahkan dapat menyebar ke bagian-bagian organ vital tubuh  manusia,  misalnya kinerja otak, jantung, paru-paru, lambung dan lain-lain.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  Mei  Lestari  menyimpulkan  bahwa  Metode  Nearest Nreighbor  merupakan metode yang baik dalam mesin pembelajaran berdasarkan data[1], dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. Metode ini juga metode untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya ke dalam proses analisa data,  proses  ini  diawali  dengan  distribusi  probabilitas  yang  sudah  ada  diberikan  untuk  himpunan  data  yang dipertimbangkan. Maka dari  itu kasus  ini cocok di gunakan untuk mendiagnosa gangguan kesehatan pengguna minuman keras.
Dengan  menggunakan  Metode  Algoritma  Nearest  Neighbor,  peneliti  dapat  menganalisa  gangguan- gangguan kesehatan dan gejala-gejala yang dialami pengguna minuman keras dan apa dampaknya bagi pengguna minuman  keras  pada  kesehatannya  dengan  cara  menganalisa  atau  mewawancarai  pasien  yang  datang  kerumah sakit  untuk  mengatahui  apa  yang  sebenarnya  yang  dialami  pasien  atas  gejala-gejala  yang  dialaminya  setelah mengkonsumsi minuman keras menggunakan perbandingan kasus sebelumnya. Penarikan kesimpulan ( inference rules ) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Setelah mendapatkan hasil gejala dari pasien maka peneliti dapat melakukan pengidentifikasian atau mencocokkan atas
gejala  yang  dilaminya  dengan  kasus  yang  sebelumnya.  Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk mengetahui apa dampak gejala yang dialaminya setelah mengkonsumsi minuman keras.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar  merupakan suatu program aplikasi  komputerisasi  yang  berusaha  menirukan proses penalaran dari seorang  ahlinya  dalam  memecahkan  masalah  spesifikasi  atau  bisa  dikatakan  merupakan  duplikat  dari  seorang pakar karena pengetahuannya disimpan didalam basis pengetahuan untuk diproses pemecahan masalah[2]. Data yang  tersimpan  dalam  database  akan  menginformasikan  suatu  keluhan  pasien  dengan  akurat  dan  dapat menyimpulkan jenis penyakit  yang diderita oleh pasien[8][10-12].

## 2.2 Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning . Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning [6]. KNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing . Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebuah metode untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut. Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada.
Menurut  Watson(1997)  demikian  juga  menurut  Kusrini  dan  Luthfi  (2009)  kimiripan  dapat  ditentukan menggunakan Rumus 1[7]
Similarity (T,S) = (∑ f(Ti, Si) ∗ wi) 𝑛 𝑖=1
Wi
………………………………….(1)
Dimana: T: Kasus baru
S: Kasus lama yang tersimpan dalam data base
N: Jumlah atribut dalam setiap kasus i: Atribut individu antara 1 s/d n f: Fungsi similarity atribut i antara kasus T dan kasus S w: Bobot yang diberikan pada atribut ke-i
Jarak = (a*b) + (c*d) + (e*f) + … + (n*n) b + d + f + … + n …………………………………..(2)

## 2.3 Minuman Keras
Minuman  keras  adalah  minum-minuman  beralkohol  yang  dapat  menyebabkan  si  peminum  mabuk  dan  hilang kesadarannya[8]. Minuman beralkohol ini dapat merusak pikiran, sehingga orang menjadi tidak sewajarnya atau tidak  normal.  Minuman  keras-beralkohol  adalah  minuman  yang  mengandung  etanol.  Etanol  adalah  bahan psikoaktif dan konsumsinya menyebabkan penurunan kesadaran. Di berbagai negara, penjualan minuman keras- beralkohol dibatasi ke sejumlah kalangan saja, umumnya orang-orang yang telah melewati batas usia tertentu.
Mengkonsumsi minuman keras adalah salah satu bentuk penyimpangan social[8]. Faktor penarik berada di luar  diri  seseorang,  sedangkan  faktor  pendorong  berasal  dari  dalam  diri  atau  keluarga  yang  memungkinkan seseorang untuk melakukan penyimpangan tersebut. Lebih  lanjut bahwa penyimpangan-penyimpangan tersebut terjadi akibat sosialisasi yang tidak sempurna baik pergaulan di masyarakat maupun kehidupan di dalam keluarga yang dianggapnya tidak memuaskan.
Sehingga anak mencari pelarian di luar rumah dengan mencari teman yang dapat memberikan perlindungan dan pengakuan akan  keberadaan dirinya. Pada penyimpangan  yang dilakukan  melalui penyalahgunaan  narkoba dan  minuman  keras,  biasanya  seseorang  tidak  akan  langsung  melakukannya,  akan  tetapi  diajak  oleh  teman sekelompoknya untuk mencoba lebih dahulu untuk membuktikan bahwa mereka telah menjadi orang dewasa, lama kelamaan seseorang akan mendapatkan pengakuan dari kelompoknya.
Adapun gejala yang di timbulkan mengkonsumsi minuman keras bagi pengguna[9] adalah sebagai berikut:
1. Gangguan Mental Organik (GMO)
Gangguan  ini  akan  mengakibatkan  perubahan  perilaku,  seperti  bertindak  kasar,  gampang  marah  sehingga memiliki masalah dalam lingkungan sekitar. Perubahan fisiologi seperti muka merah dan jalan sempoyongan. Perubahan psikologi seperti susah konsentrasi, sering ngelantur dan gampang tersinggung.
2. Merusak Daya Ingat
Kecanduan minuman keras dapat menghambat perkembangan memori dan sel-sel otak.
3. Oedema Otak
Pembengkakan  dan  terbendungnya  darah  di  jaringan  otak.  Sehingga  mengakibatkan  gangguan  koordinasi dalam otak secara normal.
4. Sirosis Hati
Peradangan sel hati secara luas dan kematian sel dalam hati akibat terlalu banyak minum minuman keras. 5. Gangguan Jantung
Terlalu banyak minum minuman keras dapat membuat kerja jantung tidak berfungsi dengan baik.
6. Gastrinitis
Radang atau luka pada lambung. Ini biasanya diakibatkan karena muntah akibat minuman keras.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pengguna minuman keras dapat dideteksi dari kriteria-kriteria yang ditimbulkan akibat mengkonsumsi minuman keras, hal tersebut biasanya selalu berhubungan dengan perubahan baik fisik maupun perilaku yang ditimbulkan oleh  pengguna  minuman  keras.  Untuk  mengetahui  seseorang  merupakan  pengguna  minuman  keras,  maka dibutuhkan suatu program sistem pakar, dimana sistem tersebut dapat  mengenali tingkat penggunaan  minuman keras  yang  ditimbulkan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditimbulkan  oleh  pengguna  minuman  keras.  Berikut adalah tabel kriteria yang ditimbulkan dari penggunaan minuman keras yang dialami oleh pengguna yaitu:
Tabel 1. Kriteria Gejala Pengguna Minuman Keras No Gejala 1 Mulut berbau minuman keras 2 Pusing
3 Sempoyongan
4 Mudah emosi
5 Mual-mual
6 Muntah-muntah
7 Berbicara tidak menentu
8 Gelisah
9 Sering gemetar
10 Wajah kemerah-merahan
11 Penglihatan menurun
12 Kesulitan bernafas
13 Jantung berdetak kencang
14 Kesulitan menelan dan berbicara
15 Muntah darah 16 Wajah bengkak hitam pucat
Sumber: dr.M Sitepu,2017[9]
Dari tabel di atas, untuk mempermudah dalam penghitungan nilai  Atributnya berikut ini adalah tabel bobot dari atribut tersebut:
Tabel 2. Nilai Bobot Gejala Gejala Bobot Mulut berbau minuman keras 0,9 Pusing 0,9 Sempoyongan 0,8 Mudah emosi 0,8 Mual-mual 0,7 Muntah-muntah 0,7 Berbicara tidak menentu 0,9 Gelisah 0,5 Sering gemetar 0,4 Wajah kemerah-merahan 0,6 Penglihatan menurun 0,4 Kesulitan bernafas 0,7 Jantung berdetak kencang 0,9 Kesulitan menelan dan berbicara 0,4 Muntah darah 0,3 Wajah bengkak hitam pucat 0,1
Pada penderita pengguna minuman keras memiliki beberapa tingkatan pengguna antara lain:
Tabel 3. Tingkatan Gangguan Kesehatan Tingkatan Persen Ringan 0-50% Sedang 51-80% Berat 81-100%
Dari  kriteria  tersebut  maka  ditentukan  nilai  yang  akan  menentukan  probabilitas  pengguna  minuman  keras (beralkohol) yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Kedekatan Nilai Atribut Tingkat Bobot Ya – Ya 1 Tidak – Tidak 0 Ya – Tidak 0,25 Tidak - Ya 0,5
Sistem pakar adalah program dengan basis pengetahuan yang dinamis. Dengan demikian, diperlukan pengetahuan yang  diakuisisi  menjadi  basis  pengetahuan  dengan  mengetahui  terlebih  dahulu  bagaimana  mengenali  suatu pengguna minuman keras yang terjadi berdasarkan kriteria yang ditimbulkan.
Pada aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa pengguna minuman keras dengan menggunakan Metode Nearest  Neighbor  yaitu  metode  pengukuran  peluang  dari  setiap  keputusan  yang  diambil,  dimana  program mengambil  keputusan  dari  jawaban  “Ya”  atau  “Tidak”  atas  pertanyaan  yang  digunakan  dari  program  dan perhitungan probabilitas dari kriteria-kriteria  yang ditimbulkan kemampuan sistem pakar memecahkan  masalah tergantung pada seberapa luas basis penegetahuannya. Sehingga pada akhirnya analisa didapat hasil berupa sebuah sistem yang strukturnya dapat didefinisikan dengan baik dan jelas.

## 3.1 Penerapan Metode Nearest Neighbor
Metode Nearest Neighbor merupakan metode yang baik di dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training , dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. Metode Nearest Neighbor merupakan satu metode yang digunakan untuk menghitung ketidakpastian data menjadi data yang pasti dengan membandingkan antara ya dan tidak. Menghitung jarak kedekatan dapat ditentukan menggunakan persamaan (1)
Setelah mendapatkan hasil perkalian dan penjumlahan nilai kriteria dengan nilai bobot, kemudian dibagi dengan nilai bobot yang telah di jumlahkan. Untuk mendapatkan hasilnya dapat menggunkan persamaan (2)
Rule  basis  sistem  merupakan  salah  satu  komponen  yang  ada  di  dalam  sistem  pakar.  Aturan  tersebut biasanya  berbentuk  IF-THEN.  Rule  basis  sistem  atau  sistem  berbasis  aturan  yaitu  cara  untuk  menyimpan  dan memanipulasi  pengetahun  untuk  menginterprestrasikan  informasi  dalam  cara  yang  bermanfaat.  Kaidah  dalam basis pengetahuan adalah sebagai berikut :

## Rule 1:
IF Mulut berbau minuman keras AND Pusing AND Sempoyongan AND Mudah emosi AND Mual-mual AND Muntah-muntah AND Berbicara tidak menentu AND Gelisah AND Sering gemetar AND Wajah kemerah-merahan AND Penglihatan menurun AND Kesulitan bernafas AND Jantung berdetak kencang AND Kesulitan menelan dan berbicara AND Muntah darah AND Wajah bengkak hitam pucat THEN Anda mengalami gangguan kesehatan ringan dengan nilai probabilitas 35,75%
Contoh Kasus Lama:
Ada 3 orang pasien bernama Dodi, Rommy dan Donal yang telah melakukan diagnosa sebelumnya dengan masing- masing menjawab pertanyaan sesuai dengan gejala yang dialami. Berikut adalah tabel pertanyaan dan nilai masing- masing gejala:
Tabel 5. Sampel Kasus Lama No Gejala K1 K2 K3 1 Apakah mulut anda berbau minuman keras setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya Ya Ya 2 Apakah anda mengalami pusing di bagian kepala? Ya Tidak Tidak 3 Apakah anda mengalami sempoyongan saat berjalan? Ya Tidak Tidak 4 Apakah anda mengalami mudah emosi? Ya Tidak Tidak 5 Apakah anda merasakan mual-mual? Ya Tidak Tidak 6 Apakah anda mengalami muntah-muntah? Ya Tidak Tidak 7 Apakah anda mengalami berbicara yang tidak menentu? Tidak Ya Tidak 8 Apakah anda merasakan gelisah? Tidak Ya Tidak 9 Apakah anda mengalami keseringan gemetar pada tubuh saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak Ya Ya 10 Apakah anda mengalami perubahan pada wajah menjadi kemerah-merahan? Tidak Ya Tidak 11 Apakah anda mengalami penglihatan yang menurun saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak Ya Tidak 12 Apakah anda mengalami kesulitan bernafas saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak Tidak Ya 13 Apakah anda mengalami detak jantung yang berdetak sangat cepat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak Tidak Ya 14 Apakah anda mengalami kesulitan menelan dan berbicara? Tidak Tidak Ya 15 Apakah anda mengalami muntah darah? Tidak Tidak Ya 16 Apakah anda mengalami perubahan wajah yang bengkak hitam pucat? Tidak Tidak Tidak Hasil Diagnosa (%) Ringan (0%-50%) Sedang (51%- 80%) Berat (81%- 100%) Soal kasus baru
Topoy datang ke rumah sakit  ingin  melakukan diagnosa gangguan kesehatan  yang dialaminya akibar minuman keras dengan kriteria sebagai berikut:
Tabel 6. Kasus Baru No. Gejala Pilihan Pasien 1 Apakah mulut anda berbau minuman keras setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 2 Apakah anda mengalami pusing di bagian kepala? Tidak 3 Apakah anda mengalami sempoyongan saat berjalan? Tidak 4 Apakah anda mengalami mudah emosi? Tidak 5 Apakah anda merasakan mual-mual? Tidak 6 Apakah anda mengalami muntah-muntah? Tidak 7 Apakah anda mengalami berbicara yang tidak menentu? Ya 8 Apakah anda merasakan gelisah? Tidak 9 Apakah anda mengalami keseringan gemetar pada tubuh saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak 10 Apakah anda mengalami perubahan pada wajah menjadi kemerah-merahan? Tidak 11 Apakah anda mengalami penglihatan yang menurun saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak
No. Gejala Pilihan Pasien 12 Apakah anda mengalami kesulitan bernafas saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 13 Apakah anda mengalami detak jantung yang berdetak sangat cepat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 14 Apakah anda mengalami kesulitan menelan dan berbicara? Ya 15 Apakah anda mengalami muntah darah? Tidak 16 Apakah anda mengalami perubahan wajah yang bengkak hitam pucat? Tidak
Maka untuk menyelesaikan maslah di atas berikut ini adalah Algoritma penyelesaiannya.
1. Menghitung nilai kedekatan tribut kondisi kasus Baru dengan kasus Lama.
Tabel 7. Kedekatan Kasus Baru dan Kasus Lama NO Gejala K1 BKB aru K2 BKL K.Bobot NA 1 Apakah mulut anda berbau minuman keras setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,9 Ya 0,9 1 a 2 Apakah anda mengalami pusing di bagian kepala? Tidak 0,9 Ya 0,9 0,5 b 3 Apakah anda mengalami sempoyongan saat berjalan? Tidak 0,8 Ya 0,8 0,5 c 4 Apakah anda mengalami mudah emosi? Tidak 0,8 Ya 0,8 0,5 d 5 Apakah anda merasakan mual- mual? Tidak 0,7 Ya 0,7 0,5 e 6 Apakah anda mengalami muntah-muntah? Tidak 0,7 Ya 0,7 0,5 F 7 Apakah anda mengalami berbicara yang tidak menentu? Ya 0,9 Tidak 0,9 0,25 g 8 Apakah anda merasakan gelisah? Tidak 0,5 Tidak 0,5 0 h 9 Apakah anda mengalami keseringan gemetar pada tubuh saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak 0,4 Tidak 0,4 0 i 10 Apakah anda mengalami perubahan pada wajah menjadi kemerah-merahan? Tidak 0,6 Tidak 0,6 0 j 11 Apakah anda mengalami penglihatan yang menurun saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak 0,4 Tidak 0,4 0 K 12 Apakah anda mengalami kesulitan bernafas saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,7 Tidak 0,7 0,25 l 13 Apakah anda mengalami detak jantung yang berdetak sangat cepat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,9 Tidak 0,9 0,25 m 14 Apakah anda mengalami kesulitan menelan dan berbicara? Ya 0,4 Tidak 0,4 0,25 n 15 Apakah anda mengalami muntah darah? Tidak 0,3 Tidak 0,3 0 o 16 Apakah anda mengalami perubahan wajah yang bengkak hitam pucat? Tidak 0,1 Tidak 0,1 0 p
Keterangan: K1 : Kriteria Satu K2 : Kriteria Dua BK Baru : Bobot Ktiteria Baru BKL : Bobot Kriteria Lama K.Bobot : Kedekatan Bobot NA : Nilai Atribut
Perhitungan jarak kemiripan kasus baru dengan kasus lama:
Jarak =             (a*a) + (b*b) + (c*c) + (d*d) + (e*e) + (f*f) + (g*g) + (h*h) + (i*i) + (j*j) + (k*k) + (l*l) +
(m*m) + (n*n) + (o*o) + (p*p) a + b + c + d + e + f + g + h + i + j + k + l + m + n + o + p Jarak =           (1*0,9) + (0,5*0,9) + (0,5*0,8) + (0,5*0,8) + (0,5*0,7) + (0,5*0,7) + (0,25*0,9) + (0*0,5) + (0*0,4) + (0*0,6) + (0*0,4) + (0,25*0,7) + (0,25*0,9) + (0,25*0,4) + (0*0,3) + (0*0,1) 0,9 + 0,9 + 0,8 + 0,8 + 0,7 + 0,7 + 0,9 + 0,5 + 0,4 + 0,6 + 0,4 + 0,7 + 0,9 + 0,4 + 0,3 + 0,1 Jarak =    0,9 + 0.45 + 0,4 + 0,4 + 0,35 + 0,35 + 0,225+ 0 + 0 + 0 + 0 + 0,175 + 0,225 + 0,1 + 0 + 0 10
Jarak =     3,575
10
Jarak = 0,3575
Tabel 8. Kedekatan Kasus Baru dan Kasus Lama NO Gejala K1 BKBaru K2 BKL K.Bobot NA 1 Apakah mulut anda berbau minuman keras setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,9 Ya 0,9 1 a 2 Apakah anda mengalami pusing di bagian kepala? Tidak   0,9 Tidak 0,9 0 b 3 Apakah anda mengalami sempoyongan saat berjalan? Tidak   0,8 Tidak 0,8 0 c 4 Apakah anda mengalami mudah emosi? Tidak   0,8 Tidak 0,8 0 d 5 Apakah anda merasakan mual-mual? Tidak   0,7 Tidak 0,7 0 e 6 Apakah anda mengalami muntah- muntah? Tidak   0,7 Tidak 0,7 0 f 7 Apakah anda mengalami berbicara yang tidak menentu? Ya 0,9 Ya 0,9 1 g 8 Apakah anda merasakan gelisah? Tidak   0,5 Ya 0,5 0,5 H 9 Apakah anda mengalami keseringan gemetar pada tubuh saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak   0,4 Ya 0,4 0,5 i 10 Apakah anda mengalami perubahan pada wajah menjadi kemerah- merahan? Tidak   0,6 Ya 0,6 0,5 j 11 Apakah anda mengalami penglihatan yang menurun saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak   0,4 Ya 0,4 0,5 k 12 Apakah anda mengalami kesulitan bernafas saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,7 Tidak 0,7 0,5 L 13 Apakah anda mengalami detak jantung yang berdetak sangat cepat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,9 Tidak 0,9 0,25 m 14 Apakah anda mengalami kesulitan menelan dan berbicara? Ya 0,4 Tidak 0,4 0,25 n
NO Gejala K1 BKBaru K2 BKL K.Bobot NA 15 Apakah anda mengalami muntah darah? Tidak   0,3 Tidak 0,3 0 o 16 Apakah anda mengalami perubahan wajah yang bengkak hitam pucat? Tidak   0,1 Tidak 0,1 0 p
Perhitungan jarak kemiripan kasus baru dengan kasus lama:
Jarak = (a*a) + (b*b) + (c*c) + (d*d) + (e*e) + (f*f) + (g*g) + (h*h) + (i*i) +      (j*j) + (k*k) + (l*l) + (m*m) + (n*n) + (o*o) + (p*p) a + b + c + d + e + f + g + h + I + j + k + l + m + n + o + p Jarak =           (1*0,9) + (0*0,9) + (0*0,8) + (0*0,8) + (0*0,7) + (0*0,7) + (1*0,9) + (0,5*0,5) + (0,5*0,4) + (0,5*0,6) + (0,5*0,4) + (0,5*0,7) + (0,25*0,9) + (0,25*0,4) + (0*0,3) + (0*0,1) 0,9 + 0,9 + 0,8 + 0,8 + 0,7 + 0,7 + 0,9 + 0,5 + 0,4 + 0,6 + 0,4 + 0,7 + 0,9 + 0,4 + 0,3 + 0,1 Jarak =    0,9 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,9 + 0,25 + 0,2 + 0,3 + 0,2 + 0,35 + 0,225 + 0,1 + 0 + 0 10
Jarak =    3,425
10
Jarak = 0,3425
Tabel 9. Kedekatan Kasus Baru dan Kaus Lama NO Gejala K1 BKBaru K2 BKL K.Bobot NA 1 Apakah mulut anda berbau minuman keras setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,9 Ya 0,9 1 a 2 Apakah anda mengalami pusing di bagian kepala? Tidak 0,9 Tidak 0,9 0 b 3 Apakah anda mengalami sempoyongan saat berjalan? Tidak 0,8 Tidak 0,8 0 c 4 Apakah anda mengalami mudah emosi? Tidak 0,8 Tidak 0,8 0 d 5 Apakah anda merasakan mual- mual? Tidak 0,7 Tidak 0,7 0 e 6 Apakah anda mengalami muntah- muntah? Tidak 0,7 Tidak 0,7 0 f 7 Apakah anda mengalami berbicara yang tidak menentu? Ya 0,9 Tidak 0,9 0,25 g 8 Apakah anda merasakan gelisah? Tidak 0,5 Tidak 0,5 0 h 9 Apakah anda mengalami keseringan gemetar pada tubuh saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak 0,4 Tidak 0,4 0 I 10 Apakah anda mengalami perubahan pada wajah menjadi kemerah-merahan? Tidak 0,6 Tidak 0,6 0 j 11 Apakah anda mengalami penglihatan yang menurun saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Tidak 0,4 Tidak   0,4 0 k 12 Apakah anda mengalami kesulitan bernafas saat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,7 Ya 0,7 1 l 13 Apakah anda mengalami detak jantung yang berdetak sangat cepat setelah mengkonsumsi minuman keras? Ya 0,9 Ya 0,9 1 M
NO Gejala K1 BKBaru K2 BKL K.Bobot NA 14 Apakah anda mengalami kesulitan menelan dan berbicara? Ya 0,4 Ya 0,4 1 n 15 Apakah anda mengalami muntah darah? Tidak 0,3 Ya 0,3 0,5 o 16 Apakah anda mengalami perubahan wajah yang bengkak hitam pucat? Tidak 0,1 Ya 0,1 0,5 p
Perhitungan jarak kemiripan kasus baru dengan kasus lama:
Jarak =   (a*a) + (b*b) + (c*c) + (d*d) + (e*e) + (f*f) + (g*g) + (h*h) + (i*i) + (j*j) + (k*k) + (l*l) + (m*m) + (n*n) + (o*o) + (p*p) a + b + c + d + e + f + g + h + I + j + k + l + m + n + o + p Jarak = (1*0,9) + (0*0,9) + (0*0,8) + (0*0,8) + (0*0,7) + (0*0,7) + (0,25*0,9) + (0*0,5) + (0*0,4) + (0*0,6) + (0*0,4) + (1*0,7) + (1*0,9) + (01*0,4) + (0,5*0,3) + (0,5*0,1) 0,9 + 0,9 + 0,8 + 0,8 + 0,7 + 0,7 + 0,9 + 0,5 + 0,4 + 0,6 + 0,4 + 0,7 + 0,9 + 0,4 + 0,3 + 0,1 Jarak =                       0,9 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,225 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,7 + 0,9 + 0,4 + 0,15 + 0,05 10
Jarak =    3,325 10 Jarak = 0,3325
Dari langkah 1 sampai 3 dapat diketahui nilai kedekatannya, berikut ini adalah rekapitulasi.
Tabel 10. Rekapitulasi Nilai Kedekatan NO Kasus Nilai Kedekatan(%) 1 Kasus 1 0,3575 2 Kasus 2 0,3425 3 Kasus 3 0,3325
Berdasarkan tabel di atas untuk nilai kedekatan tertinggi adalah pada nilai Kasus 1. Jadi, untuk soal di atas maka pengguna minuman keras pada nilai atribut hasil diagnosa dengan nilai kedekatan 0,3575% (0,3575 * 100 = 35,75%) “Ringan” .

## 4.   IMPLEMENTASI
Untuk memastikan program berjalan dengan baik atau tidak maka di lakukan pengujian pada program, Adapun tahap pengujiannya adalah sebagai berikut :
1. Form Login Form login berfungsi  sebagai form awal  dari  aplikasi  sistem  pakar  yang  akan  memulai  semua  yang  akan dibutuhkan, adapun desainnya sebagai berikut:
Gambar 1. Form login
2. Form Menu Utama Menu utama  berfungsi  sebagai  induk dari semua form yang ada  yang  menampilakan  menu-menu  yang akan di pilih, adapun desainnya sebagai berikut:
Gambar 2. Form Menu Utama

## 3. Form Kasus Lama
Form Kasus Lama berfungsi untuk menyimpan history hasil diagnosa pasien ke kolom yang telah disediakan yang akan langsung tersimpan ke dalam database , adapun desainnya sebagai berikut:
Gambar 3. Form Kasus Lama

## 4. Form Pertanyaan
Form Pertanyaan berfungsi untuk menggali data yang dialami pasien yang menampikan beberapa pertanyaan yang akan di jawab oleh pasien dengan adanya pilihan yang disediakan, adapun desainnya sebagai berikut:
Gambar 4. Form Pertanyaan

## 5. Form Hasil Diagnosa
Form hasil  diagnosa  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  dari  pertanyaan  yang  di  jawab  oleh  pasien  yang memberikan hasil dari yang pasien alami, adapun desainnya sebagai berikut:
Gambar 5. Form Hasil Diagnosa

## 5.   KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian dan  juga  berdasarkan referensi-referensi  yang  ada, data dan analisa  serta melalui fakta yang telah diuraikan pada bab-bab terdahulu, maka penulis mengangkat kesimpulan sebagai berikut :
1. Gejala  pengguna  minuman  keras  diperoleh  dari  pakar  setelah  itu  gejala-gejala  yang  ditimbulkan  tersebut dibobotkan  untuk  menentukan  kriteria  gangguan  kesehtan  pengkonsumsi  minuman  keras  dalam  tingkatan ringan, sedang dan berat.
2. Sistem  pakar  ini  menerapkan  Metode  Nearest  Neighbor  untuk  mendiagnosa  gangguan  kesehatan  pengguna minuman  keras  adalah  dengan  mencari  masing-masing  kriteria  pengguna  minuman  keras  tersebut  dan kemudian  digunakan  untuk  perhitungan  jarak  kedekatan.  Maka  dapat  mengetahui  hasil  perhitungan  dari Metode Nearest Neighbor tersebut.
3. Sistem  pakar  mendiagnosa  gangguan  kesehatan  pengguna  minuman  keras  dirancang  dengan  tampilan Microsoft Visual Basic 2008 yang memiliki beberapa tampilan berikut: tampilan form login , form menu utama, form kasus lama, form pertanyaan, dan form hasil diagnosa.

## REFERENCES
[1] Mei Lestari, 2014, issn:1971-276X, Penerapan Algoritma Klasifikasi Nearest Neighbor(K-NN)Untuk Mendeteksi Penyakit Jantung
[2] Hamdani, Vol 5 No. 2 Juli 2010 13Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Mata Pada Manusia
[3] Muhammad Arhami, “Konsep Dasar Sistem Pakar”, 2010.
[4] Sutojo,S.Si,S.Kom, Edy Mulyanto,S.Si, M.Kom, Dr.Vincen Suhartono, ”Kecerdasan Buatan”, (2011)
[5] Kamus Besar Bahasa Indonesia
[6] Jatisi, Vol. 1 No. 1 September 2014, Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor, ISSN : 2407-4322
[7] UPN ”Veteran” Yogyakarta, 18 Mei 2013, Aa Zezen Zaenal Abidin, IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK MENENTUKAN KEMUNGKINAN TINGKAT KETERCAPAIAN KOMPETENSI PEMBELAJARANKETERAMPILAN KOMPUTER DAN PENGELOLAAN INFORMASI, ISSN: 1979-2328
[8] M. Syahril, N.A. Hasibuan, P. Pristiwanto, PENERAPAN METODE DEMPSTER SHAFER DALAM  MENDIAGNOSA PENYAKIT BELL’S PALSY, JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer). 3 (2016).
[9] Asep Subhi dan Ahmad Taufik,”Pengertian Minuman Keras”, 2004:103
[10]  dr.M Sitepu,2017
[11]  Rosa A.S dan M. Salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, 2011:134
[10]  I. Sumatorno, D. Arisandi, A.P.U. Siahaan, M. Mesran, Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor Method, Int. J. Recent Trends Eng. Res. 3 (2017) 202–209. doi:10.23883/IJRTER.2017.3405.TCYZ2.
[11]  N.A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F.T. Waruwu, R. Rahim, Expert systems with genetics probability, Int. J. Res. Sci. Eng. 3 (2017) 112– 116.
[12]  M. Mesran, M. Syahrizal, S. Suginam, N. Kurniasih, A.D. Gs, A.S. Ahmar, R. Rahim, Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani, Int. J. Eng. Technol. 7 (2018) 88–91. doi:10.14419/ijet.v7i2.3.12622.
[13]  Asep Subhi dan Ahmad Taufik,”Pengertian Minuman Keras”, 2004:103 [14]  dr.M Sitepu,2017 [15]  Rosa A.S dan M. Salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, 2011:134 [16]  H.M Jugianto,Analisa Sistem Oprasi,Andi, Yogyakarta,2000 [17]  Herry Raditya Wibowo, Jubilee Entrprice, Visual Basik Database,2014,27.
[18]  http://dosenit.com/kuliah-it/database/pengertian-sistem-basis-data-menurut-para-ahli [19]  Yeni K dan Devie R.A,”Pemrograman Basis Data Berbasis Web Menggunakan PHP dan MYSQL”, 2011:153