ABSTRAKSI: Dalam menyelesaikan suatu masalah, manusia sering belajar dari pengalaman, mengingat pemecahan masalah di waktu lampau. Metode case-based reasoning merupakan salah satu teknik penalaran dalam artificial intelligence yang menggunakan teknik tersebut. Case-based reasoning bekerja dengan mengingat situasi serupa sebelumnya dan dengan menggunakan kembali informasi dan pengetahuan situasi tersebut.
Tugas Akhir ini mengimplementasikan metode case-based reasoning dan menggunakan studi kasus penyakit eksantema. Penyakit eksantema adalah penyakit pada anak yang bermanifestasi sebagai erupsi lesi pada kulit. CBR system (Case-based Reasoning System) yang dibangun berbasiskan objectoriented dan proses pencocokan kasus menggunakan algoritma nearest neighbor.
CBR system ini bisa digunakan sebagai alat bantu bagi dokter muda maupun tenaga paramedis non dokter untuk mendiagnosis jenis penyakit eksantema yang dialami user, kemudian memberikan informasi tentang cara perawatan yang sesuai dengan penyakit yang dihadapi user tersebut. CBR system yang dibangun memiliki keakuratan sebesar 84,72% dari keseluruhan data kasus yang diujikan dalam menentukan jenis penyakit dan informasi cara perawatannya.Kata Kunci : case-based reasoning, eksantema, object-oriented, nearest-neighbor.ABSTRACT: People often learn from experience, remember the past solution to solve a problem. Case-based reasoning method is one of reasoning techniques in artificial intelligent which use this technique. Case-based reasoning works by remembering previous similar situation and reusing information and knowledge of the situation.
This Final Paper apply the method using the exanthema disease as its case study. Exanthema disease is disease which appears as skin lesion eruption. The CBR system (Case-based Reasoning System) is built using object oriented approach and matching process between cases using nearest neighbor algorithm.
The CBR system can be used by doctor as well as non doctor paramedical personnel as an assist tool to diagnose which kind of the exanthema disease that patient’s suffered, and then give the relevant treatment information. This CBR system has 84,72% of accuracy from the entire data sets in detecting the type of exanthema disease and give the relevant treatment information.
.Keyword: case-based reasoning, exanthema, object-oriented, nearest neighbor.