## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022

## Penerapan Metode Hybrid Case Base Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Obesitas
Fauzi Erwis 1 , Devri Suherdi 2 , Ardianto Pranata 3 , Asyahri Hadi Nasyuha 2,*
1 Prodi Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP Rokania, Langkitin, Pasir Pangaraian, Rokan Hulu, Riau
2 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan
3 Sistem Komputer, STMIK Triguna Dharma, Medan Email: 1 fauzierwis@rokania.ac.id, 2 devrisuherdi10@gmail.com, 3 Ardianto_pranata@yahio.com, 4,* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Abstrak− Penyakit  Obesitas  adalah  penyakit  yang  di  sebabkan  kondisi  tubuh  seseorang  yang  memiliki  kandungan  lemak  yang sangat banyak pada tubuhnya serta memiliki berat badan berlebih atau sangat gemuk. Kondisi tersebut biasanya di akibatkan dari asupan kalori yang masuk kedalam tubuh manusia melebihi dari kapasitas yang dibutuhkan oleh tubuh, dimana kondisi tersebut menimbulkan  penumpukan    kalori  yang  berubah  menjadi  lemak  jenuh.  Kodisi  tersebut  menimbulkan  berbagai  penyakit  kronis seperti penyakit diabetes, penyakit hipertesi dan penyakit jangtung koroner. Oleh sebab itu agar tidak terjadi kondisi penyakit yang disebabkan  oleh  obesitas  perlu  penanganan  serta  pengetahuan  sehingga  tidak  terlambat  dalam  mengambil  tindakan  sehingga penyakit tidak menjadi parah.  Salah satunya menggunakan sistem pakar, sehingga orang bisa mengecek penyakit  tanpa harus periksa kedokter. Metode yang digunkan Hybrid Case Base digunakan untuk pengambilan sebuah keputusan terbaik dari sejumlah gejala atau alternatif dari penyakit yang didiagnosa. Adapun tujuannya  untuk memudahkan masyarakat dalam mengetahui penyakit yang diderita yang disebabkan obesitas dan dapat pengecekan scara dini. Dimana sistem pakar ini menerapkan metode Hybrid Case Base  yang dimana  memiliki hasil  akhir  dari  penelitian ini  menghasilkan  diagnosa  yang  akurat  dengan  sampel  data gejala  yang digunkan serta  mendapatkan hasil persentasi pengukuran similarity sebesar 77% dengan hasil diagnosa kemungkinan mengidap penyakit Diabetes Tipe 2.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Obesitas; Hybrid Case Base
Abstract− Obesity is a disease that is caused by the condition of a person's body that has a lot of fat in his body and is overweight or very fat. This condition is usually caused by the intake of calories into the human body that exceeds the capacity required by the body, where this condition causes a buildup of calories that turn into saturated fat. These conditions cause various chronic diseases such  as  diabetes,  hypertension  and  coronary  heart  disease.  Therefore,  in  order  to  avoid  disease  conditions  caused  by  obesity, treatment and knowledge are needed so that it is not too late to take action so that the disease does not become severe. One of them uses an expert system, so that people can check for diseases without having to see a doctor. The method used Hybrid Case Base is used to make the best decision from a number of symptoms or alternatives from the diagnosed disease. The aim is to make it easier for the public to find out the diseases they suffer from obesity and be able to check them early. Where this expert system applies the Hybrid Case Base method which has the final result of this research producing an accurate diagnosis with a sample of symptom data used and getting a similarity measurement percentage of 77% with a diagnosis of the possibility of having Type 2 Diabetes.
Keywords : Expert System; Diagnosis; Obesity; Hybrid Case Base

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Obesitas adalah penyakit yang di sebabkan kondisi tubuh seseorang yang memiliki kandungan lemak yang sangat  banyak pada tubuhnya serta memiliki berat  badan berlebih atau sangat  gemuk. Kondisi  tersebut  biasanya di akibatkan dari asupan kalori yang masuk kedalam tubuh manusia melebihi dari kapasitas yang dibutuhkan oleh tubuh, dimana  kondisi  tersebut  menimbulkan  penumpukan    kalori  yang  berubah  menjadi  lemak  jenuh[1].  Kodisi  tersebut menimbulkan berbagai penyakit kronis seperti penyakit diabetes, penyakit hipertesi dan penyakit jangtung koroner[2]. Oleh sebab itu agar tidak terjadi kondisi penyakit yang disebabkan oleh diabetes perlu penanganan serta pengetahuan sehingga  tidak  terlambat  dalam  mengambil  tindakan  sehingga  penyakit tidak  menjadi  parah.  Salah  satunya  dengan melakukan  konsultasi  kepakar  kesehatan  yang  menangani  masalah  obisitas.  Dalam  melakukan  konsultasi  ke  pakar kesehatan pasti memerlukan dana yang tidak sedikit, oleh sebab itu diperlukan suatu sistem kepakaran yang dimana mampu melakukan diagnosa sementara gejala awal yang dialami olen penderita tampa menggunkan biaya yang besar yaitu sistem pakar[3].
Sistem  pakar  (expert  system)  adalah  program  berbasis  pengetahuan  yang  mencakup  pengetahuan  dan pengalaman yang dimasukkan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang pengetahuan tertentu, agar setiap orang dapat memecahkan berbagai jenis masalah tertentu[4]. Salah satu metode yang digunakan dalam penggunaan sistem pakar yaitu  metode  Hybrid  Case  Base.  Metode  Hybrid  Case  Base  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  terbaik  dari sejumlah gejala atau alternatif dari penyakit yang didiagnosa. Adapun cara melakukan diagnosa yaitu menggabungkan (hybrid)  dua  teknik  yaitu  case  based  reasoning  dan  rule  based  reasoning[5].  Berdasarkan  penelitian-penelitian sebelumnya tentang kesamaan objek penelitian dan metode, maka penulis  menjadikan bahan acuan dalam pembuatan penelitian ini. Penelitian pada tahun 2018 yang dilakukan oleh Dona Kurnia tentang identifikasi  obisitas pada anak

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
menjelaskan  dapat  mengidentifikasi  balita  yang mengalami  obisitas  serta  mampu memberikan  solusi  terapi  dengan menerapkan sistem pakar metode forward chainin[6].  Penelitian pada tahun 2017 yang dilakukan oleh Muhammad Syuheri mejelaskan diagnosa penyakit yang disebabkan oleh obisitas mampu mendapatkan presentasi diagnose gejala yang  diderita  dengan  menggunkan  sistem  pakar  teori  Dempster  Shafer[7].  Penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh Muhammad  Fauzan  menjelsakan  metode  Hybrid  Case  Base  dapat  diterapkan  dalam  sistem  pakar  yaitu  dalam mendiagnosa penyakit kandung kemih dengan sampel gejala user sebesar 72,83% [8]. Pada tahun 2020 yang dilakukan oleh  Agung  Laksamana  SP  mejelaskan  penerapan  metode  Hybrid  Case  Base  dalam  mendiagnosa  penyakit  kolera memiliki presentasi yang sangat tinggi dalam pengujian sampel sebesar 93.02% [9]. Serta penelitian yang dilakukan oleh  Rizky  Delilah  Rambe  menjelaskan  diagnosa  penyakit  usus  besar  dengan  menggunaakan  sistem  pakar  metode Hybrid Case Base memiliki hasil diagnosa sebesar 44% dengan kemungkinan kecil mengidap penyakit usus besar [10].
Berdasarkan penelitian terkait yang diangkat untuk menjadi acuan dan masalah di atas, penulis berminat untuk membuat  penelitian  tentang  sistem  pakar  diognosa  penyakit  obesitas.  Dengan  tujuan  di  harapkan  memudahkan masyarakat dalam mengetahui penyakit yang disebabkan obesitas yang diderita dan dapat mendiagnosa gejala awal penyakit sebelum konsultasi kepakar atau dokter yang menangani.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian tahapan penelitian dalam mendiagnosa penyakit obesitas dengan  penerapan metode Hybrid Case Base dilakukan beberapa tahapn penelitian seperti dibawah ini:
1. Identifikasi  masalah, pada tahapan ini dilakukan untuk  mengetahui permasalahan dan metode yang digunakan pada penelitian ini.
2. Wawancara ( interview ), ditahap ini melakukan konsultasi atau tanya jawab secara langsung kepada pakar
3. Studi  literatur,  ditahap  ini  penulis  mempelajari  beberapa  kajian  literatur  terkait  dengan  penelitian  yang  telah dibuat oleh beberapa orang sebelumnya termasuk juga mempelajari jurnal-jurnal atau buku-buku yang berkaitan dengan sistem pakar diognosa penyakit obesitas.
4. Analisa  masalah,  pada  tahap  analisa  ini  penulis  melakukan  pengumpulan  data,  mempelajari  dan  melakukan perumusan demi mendukung penelitian ini dalam melakukan proses pengolahan data.
5. Penerapan metode, tahap ini merupakan tahap mencari keyakinan diagnosa menggunakan metode Hybrid Case Base yang dimana hasil akhir dari penelitian ini menghasilkan diagnosis yang akurat.
Berdasarkan tahapan penelitian diatas dapat digamabarkan dalam bentuk diagram sebagai berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  dapat  meniru  atau  meniru  keterampilan  seorang  pakar.  Pakar  adalah seseorang  dengan  keahlian  khusus  yang  dapat  memecahkan  masalah  yang  tidak  dapat  dipecahkan  oleh  orang
Mulai Identifikasi Masalah Wawancara Studi Literatur Analisa Masalah Penerapan Metode Selesai

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
biasa[11][12].  Dengan  menggunakan  sistem  pakar  ini,    bahkan  rata-rata  orang  bisa  memecahkan  masalah-masalah yang sangat kompleks yang tidak dapat diselesaikan tanpa bantuan seorang pakar. Tujuan pengembangan sistem pakar sistem pakar betujuan untuk mempermudah seseorang dalam menggunkan  suatu perangkat lunak  yang di adopsi dari seorang pakar tanpa menggantikan  peran seorang pakar dengan baiya relative kecil[13].

## 2.3 Penyakit Obesitas
Penyakit Obesitas adalah penyakit yang di sebabkan kondisi tubuh seseorang yang memiliki kandungan lemak yang sangat  banyak pada tubuhnya serta memiliki berat  badan berlebih atau sangat  gemuk. Kondisi  tersebut  biasanya di akibatkan dari asupan kalori yang masuk kedalam tubuh manusia melebihi dari kapasitas yang dibutuhkan oleh tubuh, dimana kondisi tersebut menimbulkan penumpukan  kalori yang berubah menjadi lemak jenuh[1][14]. Kodisi tersebut menimbulkan  berbagai  penyakit  kronis  seperti  penyakit  diabetes,  penyakit  hipertesi  dan  penyakit  jangtung koroner[2][15]. Oleh sebab itu agar tidak terjadi kondisi  penyakit yang disebabkan oleh  obesitas perlu  penanganan serta pengetahuan sehingga tidak terlambat dalam mengambil tindakan sehingga penyakit tidak menjadi parah.

## 2.4 Metode Hybrid Case Base
Metode Hybrid Case Base digunakan dalam pengambilan keputusan terbaik dari sejumlah gejala atau alternatif dari penyakit  yang  didiagnosa.  Adapun  cara  melakukan  diagnosa  yaitu  menggabungkan  (hybrid)  dua  teknik  yaitu  case based  reasoning  dan  rule  based  reasoning[5].  Metode  Hybrid  Case  Based  ini  perlu  diterapkan  selain  mendapatkan akurasi  lebih dibandingkan metode yang berdiri sendiri.  Metode Rule Based Reasoning  dan Case Based Reasoning memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing.  Namun  kedua  sistem  tersebut  sangat  mungkin  digabungkan (hybrid)  untuk  mendapatkan  sebuah  sistem  yang baik  dengan  gabungan  kelebihan  keduanya,  serta untuk  menutupi kekurangan  masing-masing[16].  Adapun  tahapan  dalam  penerapan  metode  Hybrid  Case  Base  dalam  sistempakar yaitu[17]:
1. Menetukan gejala-gejala pada penyakit
2. Mebuat pertanyaan kepada user terhadap gejala yang dialami
3. Mencari  nilai  tertinggi  dari  nilai  kepercayaan  terhadap  gejala  penyakit  yang  dialami  dengan  pengukuran Similarity Adapun rumus pengukuran Similarity yaitu [18]:
Similarit y (𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 |𝐴 𝑖 |.|𝐵 𝑖 | = ∑ (𝐴 𝑖 ∗𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 .∑ =𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝒏 𝒊=𝟏 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisis masalah dalam kajian sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit yang disebabkan obesitas dilakukan dengan mencari dan mengumpulkan data dan pengetahuan yang diperoleh  dari seorang pakar. Agar hasil dari sistem pakar ini memiliki hasil dan analisis yang dan tersetruktur dengan jelas.  Sistem ini dirancang untuk mengetahui sifat penyakit melalui konsultasi antara ahli dan peneliti. Dengan saran dari dokter spesialis, kita akan memahami gejala penyakit yang disebabkan oleh obesitas dan membuat diagnosis berupa penyakit dari gejala yang didapat.  Untuk mendiagnosis suatu  penyakit  yang  disebabkan  obesitas,  hal  yang  perlu  diketahui  terlebih  dahulu  yaitu  gejala-gejala  yang  sudah terjadi, kemudian para ahli dapat menarik kesimpulan tentang penyakit yang dideritanya. Berdasarkan hasil konsultasi dan wawancara dengan para ahli, ada beberapa gejala penyakit yang disebabkan obesitas. Adapun daftar penyakit yang dijadikan sampel sebanyak 3 jenis penyakit yang diakibatkan obesitas dan gejala penyakitnya sebagai berikut:
Tabel 1. Penyakit Pada Obesitas No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 KPT1 Diabetes Tipe 2 2 KPT2 Hipertensi 3 KPT3 Jangtung Koroner Tabel 2. Daftar Gejala Penyakit Pada Obesitas Kode Gejala Nama Gejala Bobot KDG1 Batuk berdarah disertai buih 1 KDG2 Batuk kering 0,4 KDG3 Dada yang menggembung 0,2 KDG4 Denyut jantung tidak teratur 0,8

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Kode Gejala Nama Gejala Bobot KDG5 Dinding perut berlipat-lipat 0,4 KDG6 Gelisah 0,4 KDG7 Gigi mudah goyah dan mudah lepas 0,2 KDG8 Henti napas sesaat 0,4 KDG9 Jantung berdebar 0,6 KDG10 Keluar darah dari hidung 1 KDG11 Kesemutan 0,6 KDG12 Konsentrasi menurun 0,6 KDG13 Kram 0,6 KDG14 Kulit terasa panas 0,4 KDG15 Laserasi dan ulserasi (luka terbuka) 0,8 KDG16 Leher relatif pendek 0,6 KDG17 Lelah berkepanjangan 0,8 KDG18 Mual 0,4 KDG19 Mudah lelah 0,6 KDG20 Mudah mengantuk 0,6 KDG21 Muntah 0,4 KDG22 Nafas dalam dan cepat 0,6 KDG23 Nafas terhenti saat tidur 0,2 KDG24 Nafsu makan bertambah tetapi berat badan turun dengan cepat 0,6 KDG25 Ngorok 0,4 KDG26 Nyeri di dada 0,6 KDG27 Pandangan menjadi kabur 0,2 KDG28 Penurunan kesadaran 0,2 KDG29 Perut membuncit 0,2 KDG30 Poliuria (banyak kencing/sering kencing dimalam hari) 0,6 KDG31 Pusing 0,6 KDG32 Sakit kepala 0,8 KDG33 Sakit perut 0,4 KDG34 Sesak nafas saat tidur 0,4 KDG35 Sesak nafas setelah aktivitas berat 0,4 KDG36 Stamina menurun 0,6 KDG37 Telinga berdenging 0,2 KDG38 Tengkuk terasa pegal 0,8 KDG39 Vertigo 0,6 KDG40 Wajah memerah 0,4 KDG41 Luka yang sulit sembuh 1 KDG42 Mudah terserang infeksi 0,8
Dalam konsultasi sistem, setiap pengguna diberikan jawaban dengan bobot yaitu:
Tabel 3. Terminologi Kepercayaan Kepercayaan Bobot Tidak 0 Tidak tahu 0,2 Sedikit yakin 0,4 Cukup yakin 0,6 Yakin 0,8 Sangat Yakin 1
Semakin pengguna melakukan kosultasi, memiliki keyakinan  bahwa gejala ini benar-benar terjadi dialaminya, sehinga  semakin  tinggi  suatu  hasil  persentase  dari  keyakinan  yang  diterima.  Adapun  proses  untuk  melakukan perhitungan  suatu interval presentasi kepercayaan dimulai dengan pemecahan  dari sebuah rule. Di bawah ini yang menujukan nilai dari presentasi suatu interval kepercayaan yang hasilnya akan didapatkan dari hasil perhitungan:

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Tabel 4. Nilai Presentasi  Kepastian Tingkat Presentasi Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan / kemungkinan kecil 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan besar tejadi 100% Positip Terkena Penyakit
3.2 Penerapan Metode Hybrid Case Base
Sebelum menerpkan metode Hybrid Case Base terlebih dahulu melakukan  pencocokan gejala pasien yang terindikasi gejala penyakit yang nantinya akan dilihat kecocokannya antara penyakit satu dengan penyakit lainnya. Adapun bentuk rule dari gejala-gejala dalam sistem pakar  untuk mendiagnosa penyakit pada penderita obesitas berdasarkan tabel dibawah ini:
Tabel 5. Data Gejala Penyakit Pada Obesitas Berdasarkan Rule RULE IF THEN Rule 1 KDG4;KDG5;KDG11;KDG12;KDG13;KDG15;KDG16;KDG17;KD G19;KDG20;KDG22;KDG24;KDG25;KDG27;KDG28;KDG29;KDG 30;KDG32;KDG34;KDG35;KDG36;KDG38;KDG39;KDG41;KDG42 KPT1 Rule 2 KDG2;KDG3;KDG4;KDG5;KDG6;KDG8;KDG9;KDG10;KDG11;K DG14;KDG16;KDG17;KDG18;KDG19;KDG20;KDG21;KDG22;KD G23;KDG25;KDG27;KDG28;KDG30;KDG31;KDG32;KDG35;KDG 34;KDG36;KDG37;KDG38;KDG39;KDG40 KPT2 Rule 3 KDG1;KDG2;KDG4;KDG5;KDG6;KDG7;KDG9;KDG10;KDG12;K DG13;KDG14;KDG17;KDG18;KDG19;KDG21;KDG22;KDG26;KD G28;KDG30;KDG31;KDG32;KDG33;KDG34;KDG35;KDG36;KDG 37;KDG38;KDG40;KDG42 KPT3
Adapun  bentuk  kaidah-kaidah  dari  produksi  atau rule tentang  penetuan  penyakit penderita  obesitas  berupa pertanyaan berdasarkan gejala-gejala yang diderita yaitu :
1. Apakah anda mengalami batuk berdarah disertai buih?
2. Apakah anda mengalami batuk kering?
3. Apakah anda mengalami dada yang menggembung?
4. Apakah anda mengalami denyut jantung tidak teratur?
5. Apakah anda mengalami dinding perut berlipat-lipat?
6. Apakah anda mengalami gelisah?
7. Apakah anda mengalami gigi mudah goyah dan mudah lepas?
8. Apakah anda mengalami henti napas sesaat?
9. Apakah anda mengalami jantung berdebar?
10. Apakah anda mengalami keluar darah dari hidung?
11. Apakah anda mengalami kesemutan?
12. Apakah anda mengalami konsentrasi menurun?
13. Apakah anda mengalami kram?
14. Apakah anda mengalami kulit terasa panas?
15. Apakah anda mengalami laserasi dan ulserasi (luka terbuka)?
16. Apakah anda mengalami leher relatif pendek?
17. Apakah anda mengalami lelah berkepanjangan?
18. Apakah anda mengalami mual?
19. Apakah anda mengalami mudah lelah?
20. Apakah anda mengalami mudah mengantuk?
21. Apakah anda mengalami muntah?
22. Apakah anda mengalami nafas dalam dan cepat?
23. Apakah anda mengalami nafas terhenti saat tidur?
24. Apakah anda mengalami nafsu makan bertambah tetapi berat badan turun dengan cepat?
25. Apakah anda mengalami ngorok?
26. Apakah anda mengalami nyeri di dada?
27. Apakah anda mengalami pandangan menjadi kabur?
28. Apakah anda mengalami penurunan kesadaran?

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
29. Apakah anda mengalami perut membuncit?
30. Apakah anda mengalami poliuria (banyak kencing/sering kencing dimalam hari)?
31. Apakah anda mengalami pusing?
32. Apakah anda mengalami sakit kepala?
33. Apakah anda mengalami sakit perut?
34. Apakah anda mengalami sesak nafas saat tidur?
35. Apakah anda mengalami sesak nafas setelah aktivitas berat?
36. Apakah anda mengalami stamina menurun?
37. Apakah anda mengalami telinga berdenging?
38. Apakah anda mengalami tengkuk terasa pegal?
39. Apakah anda mengalami vertigo?
40. Apakah anda mengalami wajah memerah?
41. Apakah anda mengalami luka yang sulit sembuh?
42. Apakah anda mengalami mudah terserang infeksi?
Dari gejala-gejala penyakit pada penderita obesitas yang dijawab user memiliki nilai bobot sebagai berikut :
Tabel 6. Daftar Gejala Yang Dialami Oleh User N0  Nama Gejala Keterangan Bobot 1 Batuk berdarah disertai buih Tidak 0 2 Batuk kering Yakin 0,8 3 Dada yang menggembung Tidak tahu 0,2 4 Denyut jantung tidak teratur Yakin 0,8 5 Dinding perut berlipat-lipat Yakin 0,8 6 Gelisah Yakin 0,8 7 Gigi mudah goyah dan mudah lepas Tidak 0 8 Henti napas sesaat Tidak tahu 0,2 9 Jantung berdebar Cukup yakin 0,6 10 Keluar darah dari hidung Tidak 0 11 Kesemutan Cukup yakin 0,6 12 Konsentrasi menurun Cukup yakin 0,6 13 Kram Tidak 0 14 Kulit terasa panas Tidak Tahu 0,2 15 Laserasi dan ulserasi (luka terbuka) Yakin 0,8 16 Leher relatif pendek Cukup yakin 0,6 17 Lelah berkepanjangan Yakin 0,8 18 Mual Tidak 0 19 Mudah lelah Yakin 0,8 20 Mudah mengantuk Cukup yakin 0,6 21 Muntah Tidak 0 22 Nafas dalam dan cepat Cukup yakin 0,6 23 Nafas terhenti saat tidur Tidak 0 24 Nafsu makan bertambah tetapi berat badan turun dengan cepat Tidak Tahu 0,2 25 Ngorok Tidak Tahu 0,2 26 Nyeri di dada Tidak Tahu 0,2 27 Pandangan menjadi kabur Yakin 0,8 28 Penurunan kesadaran Tidak Tahu 0,2 29 Perut membuncit Tidak 0 30 Poliuria (banyak kencing/sering kencing dimalam hari) Yakin 0,8 31 Pusing Yakin 0,8 32 Sakit kepala Cukup yakin 0,6 33 Sakit perut Tidak 0 34 Sesak nafas saat tidur Tidak Tahu 0,2 35 Sesak nafas setelah aktivitas berat Yakin 0,8 36 Stamina menurun Tidak Tahu 0,2 37 Telinga berdenging Tidak 0

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
N0  Nama Gejala Keterangan Bobot 38 Tengkuk terasa pegal Cukup yakin 0,6 39 Vertigo Tidak 0 40 Wajah memerah Tidak 0 41 Luka yang sulit sembuh Yakin 0,8 42 Mudah terserang infeksi Tidak Tahu 0,2
Berdasarkan  data  gejala  yang  dialami  user  maka  proses  selanjutnya  mencari  nilai  tertinggi  dari  nilai kepercayaan terhadap gejala penyakit yang dialami user dengan pengukuran Similarity seperti dibawah ini: User = (Ai) dan Pasien = (Bi)
Ai   =0|0,8|0,2|0,8|0,8|0,8|0|0,2|0,6|0|0,6|0,6|0|0,2|0,8|0,6|0,8|0|0,8|0,6|0|0,6|0|0,2|0,2|0,2|0,8|0,2|0|0,8|0,8|
0,6|0|0,2|0,8|0,2|0|0,6|0|0|0,8|0,2
B1  =0|0|0|0,8|0,4|0|0|0|0|0|0,6|0,6|0,6|0|0,8|0,6|0,8|0|0,6|0,6|0|0,6|0|0,6|0,4|0|0,2|0,2|0,2|0,6|0|0,8|0|0,4|
0,4|0,6|0|0,8|0,6|0|1|0,8 B2  =0|0,4|0,2|0,8|0,4|0,4|0|0,4|0,6|1|0,6|0|0|0,4|0|0,6|0,8|0,4|0,6|0,6|0,4|0,6|0,2|0|0,4|0|0,2|0,2|0|0,6|0,6|0,8
0|0,4|0,4|0,6|0,2|0,8|0,6|0,4|0|0
B3  =1|0,4|0|0,8|0,4|0,4|0,2|0|0,6|1|0|0,6|0,6|0,4|0|0|0,8|0,4|0,6|0|0,4|0,6|0|0|0|0,6|0|0,2|0|0,6|0,6|0,8|0,4|0,4| 0,4|0,6|0,2|0,8|0|0,4|0|0,8 Maka proses selajutnya melakukan pengukuran Similarity pada tiap jenis penyakit:
Similarity (𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 |𝐴 𝑖 |.|𝐵 𝑖 | = ∑ (𝐴 𝑖 ∗𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 .∑ =𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ (𝐴 𝑖 ∗ 𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 = (0*0)+(0,8*0)+(0,2*0)+(0,8*0,8)+(0,8*0,4)+(0,8*0)+(0*0)+(0,2*0)+(0,6*0)+(0*0)+(0,6*0,6)+(0,6*0,6)+(0*0,6)+(0
,2*0)+ (0,8*0,8)+(0,6*0,6)+(0,8*0,8)+(0*0)+(0,8*0,6)+(0,6*0,6)+(0*0)+(0,6*0,6)+(0*0)+(0,2*0,6)+(0,2*0,4)+(0,2*0)+(0,
8*0,2)+(0,2*0,2)+(0*0,2)+(0,8*0,6)+(0,8*0)+(0,6*0,8)+(0*0)+(0,2*0,4)+(0,8*0,4)+(0,2*0,6)+(0*0)+(0,6*0,8)+(0*0
,6)+(0*0)+(0,8*1)+(0,2*08) = 7,84 √∑ 𝐴 𝑖 𝑛 . ∑ = 𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 𝒏 𝒊=𝟏 =
(0+0,64+0,04+0,64+0,64+0,64+0+0,04+0,36+0+0,36+0,36+0+0,04+0,64+0,36+0,64+0+0,64+0,36+0+0,36+0+0,04 +0,04+0,04+0,64+0,04+0+0,64+0,64+0,36+0+0,04+0,64+0,04+0+0,36+0+0+0,64+0,04+0)*(0+0+0+0,64+0,16+0+0 +0+0+0+0,36+0,36+0,36+0+0,64+0,36+0,64+0+0,36+0,36+0+0,36+0+0,36+0,16+0+0,04+0,04+0,04+0,36+0+0,64 +0+0,16+0,16+0,36+0+0,64+0,36+0+1+0,64+0)= 104,7776
∑ (𝐴1∗𝐵2) 𝑛 𝑖 √∑ =A i n .∑ = B i n 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 7,84 √104,7776 = 7,84 10,236 =  0,77 = 77 %
Adapun hasil dari pengukuran Similarity pada tiap jenis penyakit terhadap pengujian data sampel dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Pengukuran Similarity No Kode Penyakit Nama Penyakit Similarity Persentasi 1 KPT1 Diabetes Tipe 2 0,77 77% 2 KPT2 Hipertensi 0,74 74% 3 KPT3 Jangtung Koroner 0,63 63%
Berdasarkam hasil penerapan metode metode Hybrid Case Base dalam  mendignosa penyakit yang di sebabkan obesitas berdasarkan  gejala-gejala penyakit  yang di  derita user mendapatkan hasil persentasi  pengukuran similarity sebesar 77% dengan hasil diagnosa kemungkinan mengidap penyakit Diabetes Tipe 2.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  diselesaikannya  penelitian  ini  tentang  sistem  pakar  diognosa  penyakit  yang  disebabkan  obesitas.  Dengan tujuan untuk memudahkan masyarakat dalam mengetahui penyakit yang disebabkan obesitas yang diderita dan dapat pengecekan scara dini. Dimana sistem pakar ini menerapkan metode Hybrid Case Base yang dimana memiliki hasil akhir  dari  penelitian  ini  menghasilkan  diagnosa  yang  akurat  dengan  sampel  data  gejala  yang  digunkan  serta

## 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.v6i1.3491
Submitted: 09/12/2021 ; Accepted: 19/12/2021 ; Published: 25/01/2022
mendapatkan  hasil  persentasi  pengukuran similarity sebesar  77%  dengan  hasil  diagnosa  kemungkinan  mengidap penyakit Diabetes Tipe 2.

## REFERENCES
[1] F.  Tahel,  “PENERAPAN  EXPERT  SYSTEM  PADA  ANAK  BALITA  UNTUK  MENDETEKSI  OBESITAS MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 2, no. 2, hal. 20–28, 2018.
[2] D.  P.  Delima  dan  R.  T.  Prasetio,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  KOMPLIKASI  OBESITAS  PADA  REMAJA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” in eProsiding Sistem Informasi (POTENSI) , 2021, hal. 51–60.
[3] S.  A.  Rahmah,  A.  Voutama,  dan  Susilawati,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  OBESITAS  PADA  ORANG  DEWASA MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, hal. 169–177, 2021.
[4] B. H. Hayadi, Sistem Pakar . Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2018.
[5] A.  Imran,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  EPISTAKSIS  PADA  MANUSIA MENGGUNAKAN METODE HYBRID CASE BASED DAN RULE BASED REASONING,” J. Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 1, hal. 85–92, 2019.
[6] D. Kurnia, “IDENTIFIKASI OBESITAS PADA BALITA DI POSYANDU BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE,” J. SAINS DAN Inform. Res. Sci. Inform. , vol. 4, no. 1, hal. 76–86, 2018.
[7] M.  Syuheri,  “SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  OBESITAS  TINGGI  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 4, no. 4, 2017.
[8] M. Fauzan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kandungan Kemih Dengan Menerapkan Metode Hybrid Case Base,” J. Inf. DAN Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 3, hal. 264–268, 2020.
[9] A. L. SP, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolera Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” Heal. Contemp. Technol. J. , vol. 1, no. 1, hal. 13–19, 2020.
[10]  Rizky Delilah Rambe, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kanker Usus Besar Pada Manusia Dengan Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 6, hal. 606–611, 2019.
[11]  R. Wahyuni, “Jurnal APLIKASI SISTEM PAKAR  UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT CAMPAK DAN PENCEGAHAN DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB,” J. Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, 2019.
[12]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” KOMPUTIKA J. Sist. Komput. , vol. 9, no. 2, 2020.
[13]  S. Nelly Astuti Hasibuan, Hery Sunandar, Senanti Alas, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT KAKI GAJAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” JURASIK  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol. 2,  no.  1, 2017.
[14]  U. I. Tiara, “Hubungan Obesitas dengan Kejadian Hipertensi,” J. Heal. Sci. Physiother. , vol. 2, no. 2, hal. 167–171, 2020.
[15]  R. Dewi dan W. Verina, “RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR PENENTUAN DIET SEHAT BERDASARKAN TIPE GENOTIPE MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES,” J. Teknol. Inf. Techno.Com , vol. 17, no. 2, hal. 11–121, 2018.
[16]  A. Romadhony, S. Saadhah, dan M. A. Irfandi, “Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Hybrid Case Based dan Rule Based Reasoning,” in Indonesia Symposium On Computing , 2015, hal. 2460–3295.
[17]  E.  D.  Simanjuntak,  H.  Sunandar,  dan  R.  K.  Hondro,  “Implementasi  Metode  Hybrid  Case-Based  Reasoning  Untuk Mendiagnosa Pengidap Penyakit Post-Traumatic Stress Disorder(PTSD),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, hal. 256–263, 2020.
[18]  P.  Tarigan,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  DISENTRI  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE HYBRID CASE BASED,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, hal. 105–114, 2018.