Implementasi Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosis Gangguan Pada Sistem Pencernaan Manusia Menggunakan Algoritma Similaritas Neyman Berbasis Web - Desi Andreswari; Julia Purnama Sari; Vinta Asmika (Universitas Bengkulu, 2022)
Beragam jenis makanan dapat dijumpai dilingkungan sekitar, tetapi belum tentu makanan itu berdampak baik untuk kesehatan. Kurangnya kesadaran konsumen untuk memperhatikan makanan yang dikonsumsinya dapat mengakibatkan berbagai penyakit yang dapat timbul di sistem pencernaannya. Organ pencernaan yang terganggu jika diabaikan dapat mengakibatkan masalah serius, tetapi seringkali penderita menunda untuk memeriksakan kondisinya sehingga terlambat mendapatkan penanganan dokter. Pengetahuan dokter atau pakar kesehatan dapat diimplementasikan ke dalam sebuah sistem yang disebut Sistem Pakar. Sistem pakar adalah sistem yang dapat membuat kesimpulan seperti seorang ahli. Sistem pakar memiliki banyak metode, salah satunya yaitu metode case based reasoning. Metode case based reasoning adalah metode penarikan kesimpulan berdasarkan kasus yang lama. Metode ini banyak diterapkan di dunia kesehatan, salah satunya untuk mendiagnosis berbagai penyakit pencernaan. Sistem dapat melakukan diagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pasien. Selain itu, sistem dapat memberikan informasi mengenai penyakit yang dialami oleh pasien dan solusi yang tepat dalam menangani masalah tersebut. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan untuk pengembangan sistem menggunakan metode waterfall. Pengujian sistem secara fungsional telah dilakukan menggunakan pengujian black box dan menghasilkan nilai 100% dari 16 buah skenario. Penelitian ini telah berhasil melakukan uji perhitungan dengan menggunakan algoritma similaritas neyman menggunakan 83 data kasus uji dan menghasilkan nilai similaritas sebesar 0.89294578313 % dengan akurasi sistem sebesar 96,3855421687 %.