## Sistem Deteksi Penyakit Reumatik Artritis Menggunakan Metode Case-Based Reasoning Berbasis Web
Dyah Firda Widyanti 1 , Beta Noranita 2
1,2,3 Departemen Ilmu Komputer/ Informatika Universitas Diponegoro, Semarang
1 kuliah.firda@gmail.com, 2 betanoranita.undip@gmail.com

## Abstract
Rheumatoid arthritis (RA) is a disease that affects many joints of bones of the elderly. With the symptoms that have been known in advance, it can be done early to do early detection against RA disease, so it can do the treatment and prevention measures. The many factors that cause a patient suffering from RA, is a challenge to make the detection of the disease. For that we need a method that can simplify the detection  process  to  be  performed  quickly  and  accurately,  one  of  them  by  using  an  expert  system methods Case-Base Reasoning (CBR). By combining problem solving, understanding and learning of a case, CBR method is able to solve the problems for analysis and decision making. Based on the results of testing that has been done, the use of CBR method can accurately detect the disease in RA. The test results show that the system works with the accuracy of the output 100% 'fit' suffering from Rheumatoid Arthritis, with percentages above 80% similarity.
Keywords : Reumatoid Arthritis, Expert System, Case-Based Reasoning

## Abstrak
Rheumatoid arthritis (RA) merupakan penyakit persendian tulang yang banyak diderita kaum usia lanjut. Dengan  adanya  gejala-gejala  yang  telah  diketahui  sebelumnya,  dapat  dilakukan  pendeteksian  dini terhadap  serangan  penyakit  RA,  sehingga  dapat  dilakukan  tindakan  pengobatan  dan  pencegahan. Banyaknya  faktor-faktor  yang  menjadi  penyebab  seorang  pasien  menderita  penyakit  RA,  menjadi tantangan  tersendiri  dalam  melakukan  pendeteksian  penyakit  tersebut.  Untuk  itu  diperlukan  suatu metode yang mampu memudahkan dalam proses pendeteksian agar dapat dilakukan dengan cepat dan akurat, salah satunya dengan memanfaatkan sistem pakar dengan metode Case-Base Reasoning (CBR). Dengan menggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran suatu kasus, metode CBR mampu menyelesaikan permasalahan untuk melakukan analisis dan penentuan keputusan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, penggunaan metode CBR dapat mendeteksi penyakit RA secara akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan akurasi hasil output 100% ‘cocok’ menderita Arthritis Reumatoid , dengan persentase kemiripan di atas 80%.
Kata kunci : Reumatoid Arthritis , Sistem Pakar, Case-Based Reasoning
1. Pendahuluan
Rheumatoid  arthritis (RA  atau  reumatik) adalah penyakit yang menyerang sendi dan tulang atau  jaringan  penunjang  sekitar  sendi,  golongan penyakit ini merupakan penyakit autoimun yang banyak  diderita  oleh  kaum  lanjut  usia  (usia  50 tahun  ke  atas).  Penyakit  ini  lebih  sering  terjadi pada perempuan  dan  biasanya menyerang  orang yang berusia lebih dari 40 tahun [1].
RA  ini  memiliki  dampak  negatif  yang signifikan pada kehidupan sehari-hari penderitanya,  termasuk  pekerjaan  dan  tugas
rumah  tangga  dan  kualitas  hidup  yang berhubungan dengan kesehatan, penyakit ini juga meningkatkan faktor kematian (2-4) [2]. Menurut penelitian tahun 2012
menyatakan  bahwa  jumlah  keseluruhan  kasus penyakit  (prevalensi)  penduduk  dunia  yang mengidap RA sebanyak 0,5-1%. Angka prevalensi RA di Amerika mencapai 0,6% dengan 1,06%-nya  diderita  oleh  wanita.  Sedangkan  di Cina  dan  Jepang  sendiri  terdapat  0,2-0,3% penduduk  yang  menderita  RA  [3].  Di  Indonesia prevalensi  penyakit  reumatik  mencapai  23,6% sampai 31,3% [4].
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam bidang  tersebut  [5].  Pada  penelitian  ini metode yang digunakan dalam pembangunan sistem  pakar  adalah Case-Based  Reasoning (CBR).
CBR  adalah  suatu  model  penalaran yang  menggabungkan  pemecahan  masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan keseluruhannya dengan pemrosesan memori [6].
Metode  CBR  sebelumnya  telah  banyak digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan untuk  melakukan  analisis  dan  penentuan keputusan, khususnya dalam bidang kedokteran. Tedy  Rismawan  dan  Sri  Hartati  menggunakan metode  ini  untuk  mendiagnosis  penyakit  THT (Telinga,  Hidung,  dan  Tenggorokan)  [7].  Selain itu Syaiful Muzid menggunakan metode ini untuk mendiagnosa penyakit kehamilan [8]. Berdasarkan  literatur  tersebut  maka  didapatkan bahwa  metode  CBR  ini  dapat  digunakan  dalam melakukan analisis dan pengambilan keputusan.
Dari  penjelasan  di  atas  maka  dilakukan penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Deteksi Penyakit Rheumatoid  Arthritis (Reumatik) Menggunakan Metode Case-Based Reasoning ”.

## 2. Landasan Teori
Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem  ini  menggunakan  metode  CBR  ( Case- Based Reasoning ).
Case-Based  Reasoning (CBR)  adalah metode  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan mengingat  kejadian-kejadian  yang  sama/  sejenis (similar)  yang  pernah  terjadi  di  masa  lalu kemudian menggunakan pengetahuan/ informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah yang baru, atau  dengan  kata  lain  menyelesaikan  masalah dengan  mengadaptasi  solusi-solusi  yang  pernah digunakan di masa lalu [9].
Menurut  Aamodt  dan  Plaza, Case-Based Reasoning adalah  suatu  pendekatan  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  ( problem solving )  berdasarkan  solusi  dari  permasalahan sebelumnya  [10]. 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  [9]. Dalam Case-Based Reasoning ada empat tahapan yang meliputi :
a. Retrieve
Mendapatkan/  memperoleh  kembali  kasus yang paling menyerupai/ relevan ( similar ) dengan kasus  yang  baru.  Tahap retreival ini  dimulai dengan  menggambarkan/  menguraikan  sebagian masalah  dan  diakhiri  jika  ditemukan  kecocokan terhadap  masalah  sebelumnya  yang  tingkat kecocokannya paling tinggi. Bagian ini mengacu pada segi identifikasi, kecocokan awal, pencarian, dan pemilihan serta eksekusi.
Pada  proses retrieve ini  akan  dilakukan pembobotan  menggunakan  metode Nearest Neighbour .
b. Reuse
Memodelkan/ menggunakan kembali pengetahuan dan informasi kasus lama berdasarkan bobot kemiripan yang paling relevan ke dalam kasus yang baru, sehingga menghasilkan  usulan  solusi  dimana  mungkin diperlukan  suatu  adaptasi  dengan  masalah  yang baru tersebut.
Kriteria  untuk  pemilihan  kasus  adalah  kasus yang  memiliki  kemiripan  paling  tinggi  dengan kasus baru yang akan disarankan sebagai solusi. Walaupun  demikian,  setiap  kasus  baru  belum tentu memiliki nilai kemiripan yang cukup tinggi dengan basis kasus. Maka perlu diberikan kriteria kemiripan dengan menghitung nilai desimal dari setiap  total  atau  nilai  kemiripan  seperti  yang ditunjukkan tabel 2.1 [11].
Tabel 1 Kriteria Kemiripan
Proses  informasi  tersebut  akan  dikalkulasi, dievaluasi dan diperbaiki kembali untuk mengatasi kesalahan-kesalahan yang terjadi pada permasalahan baru.
c. Revise
Meninjau  kembali  solusi  yang  diusulkan kemudian  mengetesnya  pada  kasus  nyata (simulasi)  dan  jika  diperlukan  memperbaiki
Nilai Desimal Kemiripan Kriteria Kemiripan 0.80 – 1.00 Tinggi 0.40 – 0.79 Sedang 0.00 – 0.39 Rendah
solusi tersebut agar cocok dengan kasus yang baru.
d. Retain
Mengintegrasikan/  menyimpan  kasus  baru yang  telah  berhasil  mendapatkan  solusi  agar dapat  digunakan  oleh  kasus-kasus  selanjutnya yang  mirip  dengan  kasus  tersebut.  Tetapi  jika solusi  baru  tersebut  gagal,  maka  menjelaskan kegagalannya, memperbaiki solusi yang digunakan, dan mengujinya lagi.
Algoritma Nearest Neighbor Retrieval ( k- Nearest  Neighbour atau  k-NN)  adalah  sebuah algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut. Kasus  khusus  di  mana  klasifikasi  diprediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan kata lain, k = 1) disebut algoritma nearest neighbor .
Algoritma nearest  neighbor berdasarkan pada proses pembelajaran menggunakan analogi/ learning  by  analogi . Training sample -nya dideskripsikan  dalam  bentuk  atribut  numerik n - dimensi. Tiap sampel mewakili sebuah titik pada ruang n-dimensi. Dengan cara ini, semua training sample disimpan  pada  pola  ruang n -dimensi. Ketika  diberikan  “ unknown ”  sampel ,  k-nearest neighbor classifier mencari pola ruang K training sampel  yang  paling  dekat  “ unknown ”  sampel tersebut.  K  training  sampel  ini  adalah k-nearest neighbor dari unknown sample . Unknown sample ditetapkan  dengan  class  yang  paling  umum diantara k-nearest  neighbors -nya.  Ketika  k  =  1, unknown  sample ditetapkan  dengan class dari training  sample yang  paling  dekat  dengan  pola ruangnya.
Algoritma nearest  neighbor  retrieval menyimpan  semua  training  sampel  dan  tidak membangun classifier sampai  sampel  baru ( unlabeled )  perlu  diklasifikasikan,  sehingga algoritma nearest  neighbor  retrieval sering disebut dengan instance-based atau lazy learners [9] . Teknik k-Nearest Neighbor ini menggunakan similarity metric untuk menentukan  kedekatan  ( similarity )  antar  kasus [12]. Perhitungan similarity menggunakan metode block city dengan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 1 𝑝 ∑ 𝑠𝑖𝑚 𝑖 (𝑎, 𝑏) 𝑝 𝑖=1 ………… (1)
Keterangan: Sim (A, B) = Similarity (nilai  kemiripan)  kasus baru sim i (a,b)   = Similarity kasus lama
p = Jumlah masukan
Jika tingkat kemiripan antara kasus lama dengan kasus baru cukup tinggi maka kasus tersebut akan di reuse dimana solusi kasus lama tersebut akan digunakan kembali sebagai solusi baru [6].

## 3. Analisis dan Perancangan
Proses  analisis  penyakit  Reumatik  pada sistem pakar deteksi penyakit reumatik menggunakan Case-Based Reasoning ini dimulai dari  pengisian  basis  data  berupa  kriteria-kriteria penentu oleh admin sebagai bahan perbandingan pada kasus yang baru sehingga user umum dapat melalukan  pendeteksian  penyakit.  Data  yang diisikan oleh admin kemudian diolah menggunakan  rumus  kNN  pada  metode  CBR dengan  membandingkan  kasus  baru  dengan semua  basis  kasus  yang  telah  dimasukkan  yang nantinya  menghasilkan  analisa  jenis  penyakit yang diderita sesuai dengan presentase kemiripannya.
Jenis  penyakit  reumatik  yang  termasuk  ke dalam rheumatology antara  lain  Osteoarthritis, Reumathoid  Arthritis,  Spondilitis  Ankilosa, Polimialgia  Reumatik,  Arthritis  Gout,  dan Pseudogout.  Tabel  3  menjelaskan  tentang karakteristik  gejala  masing-masing  penyakit beserta saran/ solusi yang diberikan.

## Tabel 3 Karakteristik Gejala Reumatik
GEJALA ORGAN ETIOLO GI OSTEO- ARTRITIS
- Nyeri sendi
- Kaku-kaku - Kaku  dipagi hari - Karmometak arpal I (bagian pergelangan tangan) - Usia  > 40 tahun - Krepitasi
- Pembesaran / pembengka kan sendi - Perubahan gaya berjalan - Nyeri lutut
- Nyeri paha
- Rasa  panas di sendi - Metakarsofar gal  I  (bagain sendi jari tangan) - Apofiseal tulang belakang - Lutut - Paha - Jenis kelami n, wanita lebih sering - Suku bangsa - Geneti k REUMAT OID ARTRITIS - Artritis  di  3 daerah - Artritis di persendian tangan
- Artritis simetris - Nodul rematoid - Kaku  dipagi hari - Pembengka kakn di sendi - Interfalang proksimal (bagian  jari- jari tangan) - Metakarpofal ang
- Pergelangan tangan - Siku - Pergelangan kaki - Metakarsofal ang  kiri  dan kanan  (sendi
- Imunol ogi - Geneti c - Hormo nal - Infeksi - Heat shock protein
- Nyeri/  kaku di pergelangan kaki pada jari kaki) SPONDI- LITIS ANKILOS
A - Nyeri di
punggung - Kaku di pinggang - Lordosis servikalis - Sulit bernapas - Demam - Nyeri tulang - Berat  badan turun - Anemia - Kaku/  nyeri di bahu - Sendi  aksial (vertebrata), ada pada tulang  leher bagain atas
- Sendi sakroiliaka - Sendi panggul - Sendi bahu - Jenis kelami n,  pria lebih sering - Usia  > 16  atau 17 tahun
POLIMI- ALGIA REUMA- TIK
- Nyeri - Kaku otot
- Sakit kepala - Anoreksia
- Malaise
- Demam - Banyak keringat - Depresi - Nyeri/  kaku di leher - Nyeri/  kaku di bahu - Nyeri/  kaku di panggul
- Otot ekstremitas proksimal - Leher - Bahu - Panggul
Usia kurang lebih  > 50 tahun ARTRITIS GOUT - Artritis
- Tofi (penumpuka
n  asam  urat) di telinga
- Batu ginjal
- Asam  urat  >
7 - Nyeri di siku
- Nyeri di
lutut - Tofi di daerah telinga - Siku - Lutut - Dorsum
pedis - Dekat  tendon Achilles pada metatarsofgal digiti I
Jenis kelamin, pria  lebih sering PSEUDO-
GOUT
- Artritis
- Tofi - Batu ginjal
- Nyeri di lutut - Asam  urat  > 7 - Tofi di daerah telinga - Dorsum pedis - Dekat  tendon Achilles pada metatarsofgal digiti I
Jenis kelamin, pria  lebih sering
Penilaian  kemiripan  dilihat  dari  keriteria kemiripan yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Kriteria Kemiripan Kasus Lama dengan Kasus Baru
Nilai Desimal Kemiripan Kriteria Kemiripan 0.80 – 1.00 Tinggi 0.40 – 0.79 Sedang .00 – 0.39 Rendah
Untuk analisa perhitungan dengan menggunakan metode  CBR  dapat  dijelaskan  melalui  langkah- langkah sebagai berikut:
1. Membangun  basis  kasus  dengan  beberapa faktor  penentu.  Faktor-faktor  penentu  yang dibutuhkan  dalam  pembangunan  sistem pakar deteksi penyakit reumatik menggunakan metode CBR ini dapat dilihat pada  Tabel  5,  Tabel  6,  Tabel  7,  Tabel  8, Tabel 9 dan Tabel 10.
Tabel 5 Faktor Keputusan
No. Faktor 1. Usia Pasien 2.
Lama Mengidap 3. Gejala
4. Penyakit 5. Solusi Tabel 6 Faktor Usia Pasien (F1) Kode Rentang Usia (tahun) 1. 15 – 25 2. 26 – 30 3. > 30 Tabel 7 Faktor Lama Mengidap (F2)
Kode Rentang waktu (hari) 1. < 7
2. 7 - 14
3. > 14
Tabel 8 Faktor Gejala (F3) Tabel 9 Faktor Penyakit (F4) Kode Nama Penyakit P001 Osteoartritis P002 Artritis reumatik P003 Spondilitis Ankilosa P004 Polimialgia Reumatik P005 Artritis Gout P006 Pseudogout Tabel 10 Faktor Solusi (F5) Kode Solusi/ saran Kode Solusi/ saran S001 Asamefenamat S012 Naproxen S002 Asam salisilat S013 Pretmison S003 Asetaminofen S014 Kolkisin S004 Ibuprofen S015 OAIN S005 Piroxicam S016 Tidak minum es
Kode Gejala Kode Gejala G001 Nyeri sendi G012 Sulit bernapas G002 Kaku G013 Demam G003 Kaku  pagi  hari ( morning stiffness ) G014 Berat badan turun G004 Krepitasi G015 Anemia G005 Pembesaran/ pembengkakan sendi G016
Sakit kepala G006 Perubahan gaya berjalan
G017 Anoreksia G007 Artritis di 3 daerah G018 Malaise G008 Artritis simetris G019 Banyak keringat G009 Artritis pada persendian tangan G020 Depresi G010 Nodul rheumatoid G021 Tofi G011 Lordosis servikalis G022 Batu ginjal
S006 Aspirin S017 Menurunkan berat badan S007 Natrium diclofenat S018 Rehabilitasi/ fisioterapi S008 DMARD (klorokuin, sulfazalazin) S019 Menurunkan asam urat (dengan obat) S009 D-Pennisillin S020 Istirahat S010 Kortikosteroid S021 Fisioterapi S011 Piroxicam S022 Operasi Setelah membuat faktor-faktor penentu, selanjutnya admin memasukkan  kasus-kasus lama  sebagai  basis  kasus  yang  nantinya  akan dibandingkan  dengan  kasus  baru.  Contoh  basis kasus dapat dilihat pada Tabel 11.

## Tabel 11 Contoh Basis Kasus
No. Kode Kasus Usia (F1) Lama Meng idap (F2) Gejal a (F3) Peny akit (F4) Solusi / Saran (F5) 1. K001 48 (renta ng usia ke 3) 2 (renta ng waktu ke 1) G001, G002, G003, G004, G005, G006 P001 S001, S003, S004 2. K002 24 (renta ng usia ke 1) 2 (renta ng waktu ke 1) G003, G005, G007, G008, G009, G010 P002 S002, S003, S016 3. K003 25 (renta ng usia ke 1) 7 (renta ng waktu ke 3) G001, G002, G011, G012, G013, G014, G015 P003 S001, S002, S016, S019 4. K004 60 (renta ng usia ke 3) 4 (renta ng waktu ke 2) G001, G002, G013, G016, G017, G018, G019, G020 P004 S016, S019, 5. K005 68 (renta ng usia ke 3) 10 (renta ng waktu ke 1) G007, G008, G009, G021, G022 P005 S019, S020 6. K006 56 (renta ng usia ke 3) 6 (renta ng waktu ke 3) G001, G007, G008, G009, G021, G022 P006 S019, S020
2.  Menentukan  fungsi  similaritas  dengan menggunakan rumus similaritas
𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 1 𝑝 ∑ 𝑠𝑖𝑚 𝑖 (𝑎, 𝑏) 𝑝 𝑖=1
Misal  diberi  kasus  baru  X001  dengan  usia  52 tahun  (terdapat  pada  rentang  usia  ke-3),  lama mengidap 5 hari (terdapat pada rentang waktu ke- 2)  dan  gejala  yang  dialami  yaitu  nyeri  sendi (G001), kaku (G002), kaku di pagi hari (G003), demam (G013), sakit kepala (G016) dan banyak keringat  (G019).  Maka  kemiripannya  akan dihitung seperti yang dijelaskan berikut.
a. Kemiripan X001 dengan K001
𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵)
= 𝑠𝑖𝑚 (𝐹1)   + 𝑠𝑖𝑚 (𝐹2) + 𝑠𝑖𝑚 (𝐹3)
𝑝 𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 1+0+(1+1+1+0+0+0) 8 = 4 8 = 1 2 = 0.5 b. Kemiripan X001 dengan K002
𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 0+1+(0+0+1+0+0+0)
8 = 2 8 = 1 4 = 0.25 c. Kemiripan X001 dengan K003
𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 0+0+(1+1+0+1+0+0)
8 = 3 8 =
0.375
d. Kemiripan X001 dengan K004 𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 1+1+(1+1+0+1+1+1) 8 = 7 8 =
0.875
e. Kemiripan X001 dengan K005
𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 1+0+(0+0+0+0+0+0)
8 = 1 8 =
0.125
f. Kemiripan X001 dengan K006 𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = 1+0+(1+0+1+0+0+0) 8 = 2 8 = 1 4 =
0.25
Sehingga  didapat  hasil  kemiripan  paling  besar terdapat  pada  kasus  K004  dengan  nilai similaritas 0.87.
4. Implementasi dan Pengujian
4.1. Implementasi Antarmuka
Implementasi  antarmuka  berisi  realisasi desain  antarmuka  yang  telah  dibuat.  Berikut adalah  contoh  implementasi  antarmuka  dari sistem ini:
Gambar 1 Implementasi Antarmuka Login Admin
Halaman login hanya diperuntukkan bagi admin yang  memiliki username dan password agar dapat  masuk  ke  dalam  sistem.  Admin memilih tombol login pada halaman utama lalu sistem  akan  menampilkan  tampilan  halaman utama untuk admin .
Sedangkan  antarmuka  halaman  ini  merupakan antarmuka  yang  berada  pada  halaman  depan aplikasi dan merupakan halaman yang ditujukan untuk pengguna umum .

## Gambar 2 Implementasi Antarmuka Pengguna Umum

## Gambar 2 Implementasi Deteksi Penyakit Pengguna Umum

## 4.2. Pengujian
Pengujian  sistem  deteksi  penyakit  reumatik menggunakan  CBR  ini  dilakukan  dengan  metode pengujian blackbox dengan menguji tiap-tiap persyaratan fungsionalitas  dan  analisis  hasil  uji.  Dari pengujian  yang  dilakukan  dapat  diketahui  sistem  ini telah memenuhi untuk:
1. Dapat mengelola data inputan pengaturan faktor penentu yang dilakukan oleh admin.
2. Dapat mengelola data kasus yang nantinya akan dimasukkan  sebagai knowledge  base yang dilakukan oleh admin.
3. Dapat  mengelola  perhitungan  sesuai  dengan model KNn yang dilakukan oleh admin.
4. Dapat  Menampilkan  hasil  analisa  penyakit reumatik  yang  diderita  serta  solusi/  saran  yang diberikan oleh dokter bersangkutan.
5. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari pembangunan sistem ini antara lain:
1. Sistem  Deteksi  Reumatik  berhasil  dibangun dengan  metode Case-Based  Reasoning dalam prosesnya  untuk  mendapatkan  hasil  analisa penyakit yang sesuai.
2. Sistem  dapat  menentukan  atau  memberikan saran/ solusi kepada pasien setelah memasukkan usia, lama mengidap dan gejala yang dirasakan. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  bekerja dengan  akurasi  hasil output di  atas  80%,  yang  ada ‘cocok’ menderita Arthritis Reumatoid .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Muttaqin  S.Kep,  N.  A.,  2008. Buku  Ajar  Asuhan Keperawatan Klien Gangguan Sistem Muskuloskeletal. Jakarta: EGC [2] Singh, J. A. e. a., 2015. 2015 American College of Rheumatology  Guideline  for  the  Threatment  of Rheumatoid  Arthritis. American  College  of Rheumatology
[3]  Gibofsky,  2012.  Overview  of  Epidemiology, Pathophyisiology  and  Diagnosis  of  Rheumatoid Arthritis. The American Journal of Managed Care,
Volume 18. No. 13, pp. 295-302 [4] Nainggolan, O., 2009. Prevalensi dan Determinan Penyakit Reumatik di Indonesia. Majelis Kedokteran Indonesia, Volume 59
[5]  Kusrini,  2006. Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta: Andi
[6] Faizal, E., 2012. Case Based Reasoning Diagnosis Penyakit  Mata. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, Volume 10
[7]  Rismawan,  T.  &  Sri,  H.,  2012.  Case-Based Reasoning untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung  dan  Tenggorokan). IJCCS, Volume  6, No.2, pp. 67-68
[8]  Muzid,  S.,  2008.  Teknologi  Penalaran  Berbasis Kasus  (Case  Based  Reasoning)  Untuk  Diagnosa Penyakit  Kehamilan. Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)
[9] Octaviani S., F., Purwadi, J. & Delima, R., 2011. Implementasi Case Based Reasoning Untuk Sistem Diagnosis  Penyakit  Anjing. Jurnal  Informatika UKDW, Volume 7. No. 2
[10]  Aamodt,  A.  &  Plaza,  E.,  1994.  Case  Based Reasoning:  Foundation  Issues  Metholodogical Variations and System Approaches, AI Communication. Volume 7, pp. 39-59
[11]  Chairani  &  Kusuma,  D.  A.,  2014.  Rancang Bangun  Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Penyakit Paru-Paru  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning. Jurnal Infotel, Volume 6. No. 2
[12] Pal, K. S. & Shiu, K., 2004. Foundations of Soft Case-Based  Reasoning. New  Jersey:  A  John Wiley& Sons, Inc.