Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19

Abstract

Deteksi terhadap Covid-19 merupakan tahapan penting dalam mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah preventif. Gejala umum yang ditimbulkan penyakit Covid-19 memiliki gejala yang hampir sama dengan beberapa penyakit lainnya. Penelitian ini membentuk Sistem Pakar untuk deteksi awal Covid-19 dengan mengkombinasikan metode Case Based Reasoning dan Rule Based Reasoning dalam bentuk Website. Website Sistem Pakar pada penelitian ini akan menghitung kemungkinan user yang mengalami Covid-19 berdasarkan nilai atau bobot dari gejala yang dipilih user dengan mencari kesamaan dari gejala yang telah dialami pasien Covid-19 sebelumnya. Gejala Covid-19 yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari dataset Kemunculan Gejala Covid-19 bersumber dari Kaggle Dataset. Masukan berupa gejala pasien yang telah terjadi sebelumnya digunakan dalam membentuk aturan yang telah diberikan bobot melalui proses wawancara seorang pakar. Penelitian ini menggunakan 14 variabel gejala dengan metode hybrid case based dimana kesamaan gejala akan dihitung menggunakan cosine similarity. Hasil Penelitian diharapkan dapat membantu masyarakat dalam melakukan diagnosis mandiri dan tim medis untuk melakukan diagnosis awal kepada pasien sebagai langkah awal penanganan Covid-19.