Thalassemia adalah kelainan darah yang ditandai oleh gangguan pembentukan rantai globin. Di Kabupaten Banyumas, prevalensi thalassemia terus meningkat setiap tahun, sementara proses deteksi seringkali terlambat karena keterbatasan akses terhadap pakar. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk deteksi dini thalassemia menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR) dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem ini dirancang untuk membantu mengidentifikasi individu yang berpotensi membawa sifat pembawa gen thalassemia, sehingga memungkinkan penanganan yang lebih cepat dan tepat. Sistem diuji menggunakan metode blackbox untuk memastikan seluruh fitur berfungsi dengan baik pada semua peran pengguna, termasuk pengguna umum, administrator, dan pakar. Evaluasi akurasi dilakukan menggunakan confusion matrix, menghasilkan tingkat akurasi 95,23% berdasarkan 21 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan deteksi dini yang sangat akurat dan mendukung upaya preventif terhadap thalassemia. Pengembangan lebih lanjut disarankan untuk membuat aplikasi berbasis Android agar sistem lebih mudah diakses masyarakat luas. Selain itu, pembaruan basis pengetahuan secara berkelanjutan diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan cakupan sistem. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam upaya pencegahan dan pengelolaan thalassemia, meningkatkan kesadaran masyarakat, dan mendukung layanan kesehatan yang lebih baik di Indonesia
Kata Kunci: Case-based Reasoning, Deteksi Dini, Thalassemia, Website, Sistem Pakar