## IMPLEMENTASI METODE CASE-BASED REASONING UNTUK REKOMENDASI TEMPAT OLEH-OLEH DI KOTA MALANG BERBASIS ANDROID
Riska Widiyana
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang riskapradana8@gmail.com

## ABSTRAK
Metode  Case-Based  Reasoning  atau  CBR  adalah  salah  satu  metode  penyelesaian  masalah  berbasis pengetahuan untuk mempelajari dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman masa lalu. Pemanfaatan CBR dalam  sistem  rekomendasi  bukanlah  hal  yang  baru.  Awal  mula  pemanfaatan  CBR  dalam  bidang  rekomendasi adalah  ketika  pentingnya  nilai  suatu  parameter  dan  hasil  pengguna  untuk  disimpan.  Karena  hal  ini  sangat bermanfaat untuk pengguna lain dalam memperoleh hasil maupun kasus yang sama.
Penelitian  ini  bertujuan  memaparkan  rancangan  konsep  CBR  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem rekomendasi  oleh-oleh  di  Kota  Malang.  Dimana  banyak  sekali  terdapat  pusat  oleh-oleh  yang  tersedia  di  Kota Malang. Karena hal ini menyangkut potensi pertumbuhan wisatawan di Kota Malang yang kian  tahun semakin meningkat. Dalam penelitian ini konsep-konsep dalam tahapan proses pada CBR dijelaskan sesuai dengan studi kasusnya, meliputi teknik penyimpanan data kasus, pencarian kemiripann atau kesamaan kasus dan menghasilkan solusi sesuai dengan yang diinginkan. Dengan pembagian kriteria kemiripan antara lain HIGH, MEDIUM, LOW akan memudahkan dalam memilih kasus yang memiliki kemiripan paling tinggi dengan kasus baru.
Tetapi hasil dari penelitian ini tidak menjamin solusi yang tepat atau solusi optimum. Karena inti dari konsep CBR  hanya  memecahkan  masalah  berdasar  kasus-kasus  yang  telah  disimpan.  Untuk  mendapatkan  solusi  yang tepat, CBR membutuhkan jumlah kasus yang sangat banyak untuk menjadi basis pengetahuannya . Kata kunci : implementasi, case-based, reasoning, kasus, rekomendasi, kuliner, oleh-oleh, malang.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Makanan merupakan salah satu kebutuhan pokok paling  penting  bagi  manusia.  Setiap  orang  pasti membutuhkan  makanan  untuk  dapat  bertahan  hidup. Bahkan  sebagian  besar  orang  selalu  mencari  inovasi makanan lain agar tidak bosan dengan menu makanan sehari-hari.  Malang  merupakan  salah  satu  kota  yang menarik  di  Indonesia  dan  memiliki  banyak  potensi, antara lain adalah potensi pariwisata. Kota ini dikenal sangat  kaya  akan  cita  rasa  pendidikan,  kebudayaan, seni, dan juga pesona kulinernya. Tak heran kota yang satu  ini  menjadi  tujuan  wisata  baik  bagi  wisatawan lokal maupun asing. Akulturasi budaya dan peleburan berbagai  budaya  yang  ada  justru  menjadi  aset unggulan tersendiri bagi daya tarik pariwisata di Kota Malang, khususnya dalam bidang kuliner. Perbendaharaan  kuliner  di  kota  ini  sangat  kaya  dan beragam. Aneka jajanan dan oleh-oleh khas di Malang yang  merupakan  perpaduan  seni  kuliner  Jawa, Madura,  dan  berbagai  wilayah  di  indonesia  bisa ditemukan dengan mudah di Kota ini.
Saat ini hampir sebagian besar pemerintah daerah belum  memiliki  sistem  informasi  yang  dapat menyediakan  informasi-informasi  melalui  internet, khususnya yang berbasis rekomendasi terbaik maupun identifikasi  lokasi  mengenai  potensi  wisata  yang dimiliki  oleh  daerah  masing-masing.  Oleh  karena  itu diperlukan  adanya  sistem  identifikasi  lokasi-lokasi wisata  kuliner  khususnya  dalam  bidang  oleh-oleh makanan  khas  yang  dapat  memberikan  informasi
berbasis perangkat bergerak yang mudah dicerna dan saling terintegrasi baik bagi masyarakat, investor yang ingin  mengembangkan  atau  pemerintah  daerah  untuk melakukan pembangunan.
Berdasarkan  uraian  masalah  tersebut,  sistem rekomendasi  tempat  oleh-oleh  di  Kota  Malang berbasis Case-Based  Reasoning muncul  sebagai penawaran  solusi  dari  permasalahan  tersebut.  Siklus CBR dapat dideskripsikan dengan empat proses, antara lain Retrieve,  Reuse,  Revise,  dan  Retain.  Retrieve merupakan  pengambilan  kembali  kasus  sebelumnya yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus baru.  Masalah  akan  diselesaikan  dengan  cara memanggil  kembali  kasus  sebelumnya,  maupun pencarian  kasus  dan  proses  pencocokan  harus mempertimbangkan  efektifitas  dan  efisiensi  waktu. Dan informasi tersebut dapat diterapkan pada memori dan kemudian digabungkan menjadi suatu basis kasus baru.

## 1.2 Rumusan Masalah
Dari  latar  belakang  di  atas,  maka  rumusan masalah dalam pembuatan laporan ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana penerapan Metode Case-Based Reasoning yang  digunakan  dalam  Sistem Rekomendasi  untuk  Pencarian  Informasi  Oleh- Oleh?
2. Bagaimana  membuat  aplikasi  pencarian  sistem rekomendasi  berbasis  perangkat  bergerak  dalam platform Android?
1.3 Tujuan Penelitian
Beberapa tujuan dari pembuatan sistem rekomendasi oleh-oleh ini adalah:
1. Membangun  sebuah  sistem  rekomendasi  oleh- oleh berbasis perangkat bergerak.
2. Menerapkan  atau  mengimplementasikan  metode Case-Based  Reasoning untuk  menghasilkan sistem rekomendasi oleh-oleh.
1.4 Batasan Masalah
Beberapa batasan masalah yang ditentukan dalam laporan ini adalah:
1. Perancangan  sistem  aplikasi  dibangun  dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP pada sisi peladen dan JavaScript maupun HTML/CSS pada sisi  klien  perangkat  bergerak  menggunakan compiler dari PhoneGap .
2. Sistem aplikasi ini menggunakan sistem basis data MySQL sebagai penyimpanan data.
3. Ruang  lingkup  maupun  lokasi  oleh-oleh  yang ditampilkan hanya mencakup pada Kota Malang.
4. Parameter  pencarian  yang  digunakan  antara  lain adalah Jenis oleh-oleh, Harga, dan Lokasi.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Rekomendasi
Sistem  Rekomendasi  (SR)  merupakan  model aplikasi  dari  hasil  observasi  terhadap  keadaan  dan keinginan pelanggan. Sistem Rekomendasi memanfaatkan opini seseorang terhadap suatu barang dalam domain atau kategori tertentu, untuk membantu seseorang  dalam  memilih  produk.  Karena  itu  Sistem Rekomendasi  (SR)  memerlukan  model  rekomendasi yang  tepat  agar  apa  yang  direkomendasikan  sesuai dengan  keinginan  pelanggan,  serta  mempermudah pelanggan  mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam menentukan produk yang akan dibelinya.
Sistem Content-Based Recommendation tergolong sistem yang berasal dari penelitian Machine- Learning .  Sebagai  contoh,  sistem  penyaringan  berita NewsDude merekomendasikan  atau  menyarankan berita  kepada  pengguna  yang  mungkin  ingin  dibaca. Sistem  ini  menggunakan Machine-Learning untuk mendorong klasifikasi yang dapat membedakan antara item yang mungkin menarik bagi pengguna dan yang tidak menarik.

## 2.2 Metode Case-Based Reasoning
Case  based  reasoning adalah  salah  satu paradigma  penyelesaian  masalah  dalam  pendekatan Artificial  Intelegent (kecerdasan  buatan).  Pada dasarnya  CBR  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  baru  dengan mengingat  persamaan  situasi  kasus  sebelumnya  dan menggunakan  kembali  informasi  serta  pengetahuan pada situasi tersebut sebagai pemecahan  masalahnya. CBR  dapat  memanfaatkan  spesifikasi  pengetahuan dari  penelitian  sebelumnya.  CBR  akan  menyimpan
pengetahuan  baru  yang  didapat  setiap  kali  sistem menyelesaikan  masalah,  sehingga  pengetahuan  ini dapat  digunakan  untuk  permasalahan  lain  yang nantinya  akan  diselesaikan.  Ketika  masalah  berhasil diselesaikan,  pengetahuan  yang  dialami  sistem disimpan  agar  dapat  menyelesaikan  masalah  baru  . Tetapi,  ketika  usaha  untuk  memecahkan  masalah gagal,  sistem  harus  mengidentifikasi  dan  mengingat kembali  alasan  mengapa  terjadi  kegagalan  agar terhindar  dari  kesalahan  yang  sama  pada  kasus  yang baru.  Kasus  terdahulu  boleh  diambil  kembali  dan dievalusi secara berurutan ataupun bersamaan. Metode CBR mempunyai beberapa kareteristik yang membedakannya  dengan  metode  lain.  Sebuah  kasus CBR biasanya diasumsikan memiliki tingkat kesempurnaan  tertentu  terhadap  informasi  yang  ada didalamnya.  Solusi  yang  diperoleh  dapat  digunakan pada konteks pemecahan malasah yang lainya, sesuai dengan  pendekatan  informasi  pada  kasus-kasus tertentu (Aamodt & Plaza 1994).
Secara  umum  siklus  CBR  dapat  di  deskripsikan dengan empat proses, yaitu retrieve, reuse, revise, dan retain . Secara umum, metode ini terdiri dari 4 langkah, yaitu:
1. Retrieve (memperoleh kembali) kasus atau kasus- kasus yang paling mirip. Task ini dimulai dengan pendeskripsian satu/sebagian masalah dan berakhir apabila telah ditemukan kasus sebelumnya  yang  paling  cocok.  Sub  tasknya mengacu pada identifikasi fitur, pencocokan awal, pencarian, dan pemilihan.
2. Reuse (menggunakan) informasi dan pengetahuan dari kasus tersebut untuk memecahkan permasalahan. Proses reuse dari solusi kasus yang telah  diperoleh  dalam  konteks  kasus  baru difokuskan pada dua aspek yaitu Perbedaan antara kasus  yang  sebelumnya  dan  yang  sekarang. Bagian apa dari kasus  yang telah diperoleh yang dapat ditransfer menjadi kasus baru
3. Revise (meninjau  kembali/memperbaiki)  usulan solusi.  Fase  ini  terdiri  dari  dua  tugas,  yaitu  : Mengevaluasi  solusi  kasus  yang  dihasilkan  oleh proses  reuse.  Jika  berhasil,  maka  dilanjutkan dengan proses retain, Jika tidak maka memperbaiki  solusi  kasus  menggunakan  domain spesifik pengetahuan.
4. Retain (menyimpan) bagian-bagian dari pengalaman  tersebut  yang  mungkin  berguna untuk  memecahkan  masalah  di  masa  yang  akan datang.
Proses ini terdiri dari memilih informasi apa dari kasus yang akan disimpan, disimpan dalam bentuk apa, cara menyusun kasus untuk agar mudah untuk menemukan masalah yang mirip, dan bagaimana mengintegrasikan kasus baru pada struktur memori.
Hubungan  antara  langkah-langkah  tersebut  dapat disajikan pada gambar berikut:
Gambar 2.1 Siklus Case-Based Reasoning
Untuk  menyelesaikan  masalah  dari  suatu  kasus yang  baru,  kasus  baru  tersebut  akan  dihitung  tingkat kemiripannya,kemudian  tingkat  kemiripan  kasus tersebut  akan  dibandingkan  dengan  basis  kasus  yang sudah  tersimpan  untuk  melihat  penyelesaian  masalah yang  akan  digunakan.  Dalam  menghitung  tingkat kemiripan  suatu  kasus,  harus  dipastikan  sistem  telah mempunyai  basis  kasus  yang  akan  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kemiripan  kasus,  kemudian  dalam suatu  kasus  harus  memiliki  variabel  sebagai  bahan perhitungan tingkat kemiripan (Muzid 2009). Berikut ini  adalah  cara  menghitung  tingkat  kemiripan ( similarity ) pada CBR:
𝑇 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑁
Keterangan: T i = nilai kesamaan dengan kasus ke-i. X = banyaknya kesamaan sub-objek. N = banyaknya elemen pada basis kasus
3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Perancangan Case-Based Reasoning Langkah-langkah yang dilakukan dalam penentuan data dan perancangan sistem:
1. Mencari  dan  melakukan  survei  dokumen  data jenis oleh-oleh di Kota Malang.
2. Melakukan seleksi data sesuai kriteria yang dipilih (Biaya, Kategori, Lokasi).
3. Memasukkan  data  yang  ada  di database ( knowledge ) sesuai dengan kriteria pilihan.
4. Menentukan  komponen Case-Based  Reasoning
(CBR) melalui representasi Case (Masalah, solusi dan  hasil  yang  diharapkan)  dan  menyimpan stuktur case 5. Menentukan  kemiripan,  adaptasi  dan  mengatur struktur case-base .

## 3.1.1

## Membangun Basis Kasus
Setiap  kasus  yang  di  simpan  pada  basis  kasus akan di simpan seperti tampak  pada table 3.1 berikut ini.
Tabel 3.1 Faktor bagian setiap kasus
Keterangan :
Setiap  kasus  yang  di  simpan  memiliki  format empat  bagian  yang  di  gunakan  dalam  memudahkan penyimpanan data kasus. Tetapi dari ke empat faktor hanya  tiga  faktor  yang  di  gunakan  dalam  pencarian kasus  yang  mirip,  sedangkan  faktor  solusi  tidak  di ikutsertakan.
1. Faktor Rentang Harga
Harga atau Faktor A1, adalah data daftar rentang harga  pilihan,  pada  bagian  ini  terdapat  beberapa kategori
Tabel 3.2 Faktor A1 atau Rentang Harga
2. Faktor Lokasi Tempat
Lokasi tempat atau Faktor A2, adalah data lokasi tempat  oleh-oleh  berdasarkan  daerah  atau  kelurahan dalam Kota Malang.
Tabel 3.3 Faktor A2 atau Lokasi Tempat
3. Faktor Jenis Oleh-Oleh
Jenis oleh-oleh atau Faktor A3, adalah data jenis berbagai macam oleh-oleh yang dijual.
Tabel 3.4 Faktor A3 atau Jenis Oleh-Oleh
4. Solusi Tempat
Solusi tempat merupakan data kasus yang telah di simpan dan akan di rekomendasikan kepada pengguna.

## Tabel 3.5 Basis kasus yang tersimpan beserta solusi

## 3.1.2   Pengukuran Kemiripan Kasus
Dalam mencari kasus yang memiliki kemiripan dengan kasus baru, setiap kasus baru akan disamakan dengan semua kasus yang ada pada basis kasus dengan faktor-faktor bagian di atas, namun  hanya  tiga  faktor yang  digunakan  untuk  mengukur  kemiripan,  yaitu rentang  harga,  lokasi  tempat,  serta  jenis  oleh-oleh. Sedangkan  faktor  solusi  tidak  di  ikutsertakan  dalam pengukuran.
Misal  terdapat  kasus  baru  yang  berisi  data  Rentang Harga  Rp5,000  –  Rp20,000,  lokasi  tempat  Kel. Arjosari,  dan  Jenis  Oleh-Oleh  Kue  Kering  (J3)  dan Kue  Basah  (J4).  Maka  untuk  kasus  baru  ini  akan  di hitung  kemiripannya  dengan  kasus-kasus  yang  ada dengan  tiga  factor  pengukur  yaitu  A1,  A2,  dan  A3 dengan rumus sebagai berikut.

## 𝑆𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐴1 + 𝐴2 + 𝐴3
𝑁𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙

## Keterangan:
 A1 adalah faktor rentang harga.
 A2 adalah faktor lokasi tempat.
 A3 adalah faktor jenis oleh-oleh
 NTotal adalah jumlah masukan, misalnya:
 A1 di isi kode 3 yaitu rentang harga antara Rp 50,000  –  Rp  100,000  maka  N  di  hitung  1 masukan.
 A2 di isi dengan kode 2 yaitu lokasi tempat di kel.arjosari maka N di hitung 1 masukan.
 A3  di  isi  dengan  kode  J3 dan  J4  maka  N  di hitung sebanyak 2 masukan.
 Sehingga  NTotal  pada  kasus  baru  di  atas adalah 4.
 Stotal adalah jumlah nilai similarity .
Dari  kasus  baru  di  atas  maka  akan  di  hitung berdasarkan  Tabel  3.2, Tabel 3.3, Tabel 3.4.  Adapun perhitungannya tampak sebagai berikut.
𝑆𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 1 + 2 + (𝐽3 + 𝐽4)

## 4
Setelah  nilai  dimasukkan  maka  kasus  baru tersebut akan di bandingkan dengan setiap kasus yang ada  pada  contoh  Tabel  3.5.  Hasil  perhitungan  untuk kemiripan  (similarity)  setiap  kasus  yang  tersimpan pada  basis  kasus  dengan  kasus  baru  adalah  sebagai berikut.
Tabel 3.6 Jumlah nilai kemiripan dengan kasus baru
Dari hasil perhitungan pada Tabel 3.6, di dapatkan satu  kasus  lama  yang  memiliki  tingkat  kemiripan paling tinggi dengan kasus baru daripada kasus-kasus lainnya, yaitu kasus K2 dengan nilai kemiripan sebesar 4/4 atau 100% kemiripan.

## 3.1.3 Pengambilan atau Pemilihan Data
Kriteria untuk pemilihan kasus adalah kasus yang memiliki  kemiripan  paling  tinggi  dengan  kasus  baru yang  akan  di  sarankan  sebagai  solusi.  Walaupun demikian, setiap kasus baru belum tentu memiliki nilai kemiripan  yang  lumayan  tinggi  dengan  basis  kasus. Maka  perlu  di  berikan  kriteria  kemiripan  dengan menghitung  nilai decimal dari setiap Stotal atau nilai kemiripan.  Adapun  kriteria  pembagian  nilai  Stotal adalah sebagai berikut.
Tabel 3.7 Kriteria Kemiripan
Berdasarkan  tabel  kriteria  kemiripan  maka  setiap kasus  pada  basis  kasus  memiliki  kriteria  kemiripan dengan kasus baru sebagai berikut.
Tabel 3.8 Hasil kriteria kemiripan setiap kasus dengan kasus baru
Maka  kasus  K2  akan  di  pilih  menjadi  solusi  yang  di sarankan  untuk  kasus  baru  tersebut,  karena  memiliki kriteria High seperti tampak pada Tabel 3.8

## 3.1.4  Diagram Alir Sistem
Dalam  gambar  3.1  menjelaskan  diagram  alir struktur sistem dengan metode case-based reasoning .
START Input Data Harga, Kategori, Lokasi Proses CBR untuk Rekomendasi Perhitungan Similiarity Pengurutan berdasarkan nilai tertinggi hingga terendah Menampilkan hasil rekomendasi END
Gambar 3.1 Diagram Alir Sistem

## 3.1.5 Diagram Alir Aplikasi
Pada gambar 3.2 merupakan diagram alir dalam desain sistem aplikasi secara keselurahan.
Gambar 3.2 Diagram Alir Desain Aplikasi

## 3.2 Perancangan Struktur Basis Data
3.2.1 Skema Relasi
Basis data dalam sistem ini menggunakan model basis  data  relasional  dimana  tabel-tabel  dalam  basis data  tersebut  saling  berhubungan.  Diagram  relasi entitas  menggambarkan  hubungan  entitas  yang terdapat pada salah satu tabel dengan entitas pada tabel yang lainnya.

## Gambar 3.3 Relasi Antar Tabel

## 3.2.2 Struktur Tabel
Database atau Basis Data merupakan media yang di  gunakan  dalam  penyimpanan  data-data  penunjang yang  nantinya  akan  di  olah  oleh  sistem  untuk menghasilkan output ,  dalam  hal  ini output yang  di maksud adalah output berupa hasil informasi data.
Tabel 3.9 Tabel Basis Kasus
Tabel 3.10 Tabel Rentang Harga
Tabel 3.11 Tabel Lokasi Tempat
Tabel 3.12 Tabel Jenis Oleh-Oleh
Tabel 3.13 Tabel Informasi Oleh-Oleh

## 4.  IMPLEMENTASI
DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1
Penjelasan Penggunaan Aplikasi

## 4.1.1 Halaman Beranda
Merupakan  halaman  utama  aplikasi  dimana pengguna secara default akan di tampilkan halaman ini ketika pertama kali mengakses aplikasi. Pada halaman ini  terdapat  beberapa  makanan  oleh-oleh  pilihan terbaik yang di sajikan kepada pengguna aplikasi.
Gambar 4.1  Halaman Beranda

## 4.1.2 Halaman Detail Oleh-Oleh

## Gambar 4.2  Halaman Makanan
4.2 Pengujian Sistem
4.2.1 Pelaksanaan Pengujian
1. Pengujian Fungsional
Dalam  pengujian  pertama  dilakukan  dengan kondisi  pengguna  memilih  parameter  yang  di butuhkan pada halaman pencarian.
Gambar 4.3  Parameter Halaman Pencarian
Setelah  pengguna  melakukan  pencarian  dengan menekan  tombol  “Mencari”,  maka  hasil  yang  akan ditampilkan oleh sistem adalah:
Gambar 4.4 Tampilan Hasil Pencarian
2. Pengujian Browser atau Peramban Pengujian  kedua  dilakukan  pada Browser atau Peramban,  apakah  tampilan  program  berubah  atau tetap di masing-masing peramban yang berbeda:
Tabel 4.1 Pengujian pada Peramban
3 Pengujian oleh Pengguna.
Pengujian  dilakukan  oleh  pengguna  dengan mengisi  angket  oleh  10  orang  responden  yang  telah menjalankan  dan  melakukan  pengujian  pada  sistem mengenai hasil dan penilaian terhadap sistem.
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Oleh Pengguna
Keterangan:
B : Baik
C : Cukup
K : Kurang
5 PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan antara lain:
1. Dalam  pengujian  fungsional,  aplikasi  dapat menghasilkan pencarian dari parameter yang telah di pilih oleh pengguna.
2. Dalam  pengujian  pada  peramban  atau browser yang  meliputi  tampilan,  menu,  tombol  dan kemudahan penggunaan dapat digunakan dengan mudah.
3. Berdasarkan  hasil  dari  korespondensi  pengguna sistem berjalan cukup baik.

## 5.2 Saran
Berdasarkan hasil aplikasi sistem pencarian oleh- oleh  di  Kota  Malang  yang  telah  dibuat  maka  penulis
memberikan saran-saran untuk pengembangan program ini selanjutnya antara lain:
1. Pengembangan sistem dapat ditambahkan dengan fitur pemesanan oleh-oleh secara instan langsung kepada penjual.
2. Penambahan  ruang  lingkup  yang  di  gunakan diharapkan  tidak  hanya  sebatas  Kota  Malang, tetapi kota-kota pariwisata di tempat lain.
3. Parameter  yang  di  gunakan  harus  lebih  di tambahkan  agar  pengguna  lebih  leluasa  dalam memilih opsi yang tertera.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Peranginangin,  Kasiman.  2006. Aplikasi  Web dengan PHP dan MySQL . Yogyakarta.
[2] Suja,  Imam.  2005. Pemrograman  SQL  dan Database Server MySQL . Yogyakarta
[3] Muzid, Syafiul. S.M. 2008. Teknologi Penalaran Basis  Kasus  (Case-Based  Reasoning)  untuk Diagnosa Penyakit Kehamilan . Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008. No.1-6
[4] Chandra,  Rudy,  C.M.  2014. Implementasi  Case- Based  Reasoning  pada  Fitur  Rekomendasi Nakamnakam.com  berbasis  Android  di  Kota Malang . No.1-12
[5] Mulyana, Sri. 2009. Tinjauan Singkat Perkembangan  Case-Based  Reasoning .  Seminar Nasional Informatika 2009 UPN Yogyakarta. No. 1-8
[6] Sagita,  Lusiana. Sistem  Berbasis  Kasus  untuk Diagnosis  Penyakit  Melalui  Hasil  Pemeriksaan Laboratorium . Jurnal Informatika Vol.3. No.7