<![CDATA[Sistem pencernaan merupakan serangkaian jaringan organ dalam tubuh yang memiliki peran dan fungsi untuk mengolah makanan menjadi energi dalam bentuk molekul yang lebih kecil. Untuk itu pencernaan menjadi perang yang sangat penting dalam pendukung kebutuhan energi disetiap aktivitas manusia. Penyakit gastrointestinal adalah kondisi kelainan pada sistem pencernaan di dalam tubuh yang ditandai dengan kurangnya nafsu makan ataupun nyeri pada perut, yang dapat mengakibatkan tubuh kekurangan nutrisi hingga implikasi terhadap penyakit lain. Untuk itu tujuan penelitian ini dilakukan yaitu untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat membantu masyarakat agar dapat mendiagnosa penyakit pencernaan yang diderita berdasarkan gejala yang dirasakan dengan menggunakan penalaran Case based reasoning (CBR). CBR merupakan penalaran yang digunakan untuk menyelesaikan kasus baru dengan cara mengadaptasi solusi yang terdapat pada kasus-kasus sebelumnya yang mempunyai permasalahan yang mirip dengan kasus baru. CBR memiliki empat tahapan dimana tahapan pertaman yaitu retrieve, pada retrieve terjadi proses menghitung kemiripan antara kasus baru dan kasus lama, menampilkan jarak terdekat antara kasus baru dan kasus lama di dalam basis kasus. Pada tahapan kedua yaitu reuse terjadi proses menggunakan kembali solusi kasus lama untuk menyelesaikan kasus baru. Solusi yang digunakan adalah solusi dari kasus lama yang memiliki jarak terdekat dengan kasus baru. Selanjutnya pada tahapan ketiga yaitu revise terjadi proses mengubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan jika perlu. Selanjutnya tahapan keempat retain, terjadi proses menyimpan solusi yang terakhir sebagai bagian dari kasus baru dimana kasus baru diperbaharui ke dalam basis kasus. Perhitungan kemiripan kasus pada penelitian ini menggunakan metode Euclidean Distance yang bertujuan untuk mendapatkan jarak similaritas terkecil, sehingga solusi yang digunakan untuk kasus baru adalah jarak similaritas terkecil di basis kasus. Perancangan sistem pada penelitian ini menggunakan metode Unified Modelling Language (UML), kemudian pengujian aplikasi dilakukan dengan dengan metode Black Box dan Membandingkan Hasil Diagnosis Pakar dengan Sistem. Hasil yang didapatkan dari pengujian Black Box adalah fitur dan sistem dapat bekerja sesuai yang diharapkan. Hasil pengujian dengan membandingkan Hasil Diagnosis Pakar dengan Sistem terhadap 40 kasus uji dan 153 basis kasus menghasilkan akurasi yang cukup tinggi yakni sebesar 95%.]]>
