Vol.28 No.2, December 2022 ISSN (p): 1693-5907, ISSN (e): 2686-4711
DOI: 10.36309/goi.v28i2.178  173

## APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MALNUTRISI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
Robby Rachmatullah *1 , Agus Kristianto 2 , Placentino Anugrah Putra 3 1,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma AUB Surakarta, Surakarta, Indonesia.
2 Program Studi Informatika, Universitas Dharma AUB Surakarta, Surakarta, Indonesia e-mail: *1 robby_r@stmik-aub.ac.id , 2 aguskristianto.skom@gmail.com ,
3 tinokristoforus@gmail.com

## Abstrak
Gizi  buruk  adalah  suatu  keadaan  dimana  terjadi  ketidak  seimbangan  zat  gizi  dalam tubuh, baik kekurangan maupun kelebihan. Malnutrisi disebabkan oleh pola makan yang buruk, kondisi  pencernaan,  atau  penyakit  lainnya.  Menurut  Studi  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI) prevalensi  stunting  akan  mencapai  24,4%  pada  tahun  2021.  Konsultasi  dokter  membutuhkan biaya dan waktu yang dimana di masa seperti pandem isekarang ini masyarakat lebih memilih memenuhi kebutuhan setiap harinya daripada mengeluarkan biaya untuk pergi ke dokter. Cara tersebut  terbilang  sangat  tidak  efektif  karena  membuang  waktu,  tenaga,  dan  biaya.  Penelitian ini  bertujuan  mendiagnosa  penyakit  malnutrisi  menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Sistem pakar  ini  dibuat  berbasis  Android  agar  memudahkan  user  untuk  mengakses  informasi kesehatan  kapan  saja  dan  dimana  saja.  Dalam  penelitian  ini  diketahui  5  jenis  penyakit berdasarkan  gejalanya  yaitu  Kwashiorkor  (P001),  Marasmus  (P002),  Beri-Beri  (P003), Skorbut  (P004),  Anemia  (P005)  dengan  34  gejala  gizi  buruk.  Hasil  uji  blackbox  menunjukkan fitur – fitur aplikasi yang dibuat berjalan dengan baik dan benar.
Berdasarkan  hasil  uji  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  yang telah  dibuat  dapat  direkomendasikan  untuk  digunakan  oleh  masyarakat  sebagai  alat  bantu untuk diagnosa awal penyakit malnutrisi.
Kata kunci — Certaintyfactor ,malnutrisi,penyakit,sistem pakar

## Abstract
Malnutrition  is  a  condition  where  there  is  an  imbalance  of  nutrients  in  the  body,  both advantages  and  disadvantages.  Malnutrition  is  caused  by  poor  diet,  digestive  conditions,  or other ailments. According to the Indonesian Nutritional Status Study (SSGI) stunting prevalence will reach 24.4% in 2021. Doctor consultationrequires money and time which in times like the current  pandemicpeople  prefer  to  meet  their  daily  needs  rather  than  spendthe  cost  of  going  to the  doctor.  This  method  is  considered  very  ineffective  because  it  wastestime,  effort  and  cost. This study aims to diagnose malnutritionusing the Certainty Factor method. This expert system is made based on Android so thatmake it easier for users to access health information anytime and  anywhere.  In  this  study,  5  types  of  diseases  were  identified  based  on  their  symptoms, namely  Kwashiorkor  (P001),  Marasmus  (P002),  Beri-beri  (P003),  Scurvy  (P004),  Anemia (P005)  with  34  symptoms  of  malnutrition.  The  blackbox  test  results  show  the  application features  that  are  made  to  runproperly  and  correctly.  Based  on  the  test  results,  it  can  be concluded that the applicationThe expert system that has been created can be recommended for use by the communityas a tool for early diagnosis of malnutrition.
Keywords — Certainty factor, desease, expert system, malnutrition

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan hal yang paling utama dalam aktivitas sehari-hari. namun di masa pandemi seperti sekarang ini,  masyarakat lebih  mengutamakan  kebutuhan sehari -  harinya dari pada  kesehatannya.  Biaya  yang  mahal  serta  menyita  waktu  menjadi  kendala  dalam  melakukan konsultasi kesehatan ke dokter. Kekurangan gizi atau gizi buruk merupakan salah satu penyakit yang  dianggap  remeh  oleh  masyarakat.  Gizi  buruk  adalah  keadaan  dimana  terjadi ketidakseimbangan  zat  gizi  dalam  tubuh.  malnutrisi  disebabkan  oleh  pola  makan  yang  tidak teratur,  kondisi  pencernaan,  dan  kondisi  lainnya.  malnutrisi  dapat  menyerang  hampir  semua orang dari segala usia dan jika tidak ditangani dapat menyebabkan komplikasi.
Pada  tahun  2020  UNICEF  mengatakan  bahwa  jutaan  anak  dan  remaja  Indonesia menghadapi  kekurangan  atau  kelebihan  gizi  [1].  Data  SSGI,  (Survei  Status  Gizi  Indonesia) prevalensi gizi buruk tahun 2019 sebesar 27,7% dan diprediksi tahun 2020 menjadi 26,9%, dan tahun  2021  mencapai  24,4%  [2].  meskipun  mengalami  penurunan,  angka  tersebut  masih terbilang  tinggi  karena  masih  ada  diatas  batas  maksimum  20%  yang  ditetapkan  Organisasi kesehatan Dunia.
Untuk  itu  penelitian  diperlukan  untuk  mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit malnutrisi berbasis android guna memudahkan masyarakat dalam mengetahui penyakit malnutrisi  dan  membantu  pemerintah  dalam  menurunkan  prevalensi  gizi  buruk  di Indonesia.Aplikasi  ini  akan  dirancang  menggunakan  Android  Studio  untuk  membuat Mobile Android , Bahasa pemograman PHP untuk web admin dan Mysql untuk database nya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Wawancara
Metode  wawancara adalah  metode  dalam  pengumpulan  data  yang  dipakai  peneliti  jika ingin  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dan  memastikan  informasi  dan  data  yang  telah dikumpulkan merupakan informasi dan data yang dapat dipastikan kebenarannya. [3]
Penulis  melakukan  wawancara  pada  dr.  Lusiana  SpGk  sebagai  dokter  spesialis  gizi secara offline dengan  mendatangi  Rumah  Sakit  Kasih  Ibu  Surakarta,  guna  mengumpulkan pengetahuan  dokter  sebagai  pakar  untuk  digunakan  sebagai  data  dalam  menunjang  pembuatan aplikasi sistem pakar.

## 2.2 Metode Dokumen
Metode  dokumen  merupakan  catatan  peristiwa  ilmiah  yang  pernah  dilakukan sebelumnya  yang  dapat  digunakan  sebagai  referensi.  Jurnal,  buku,  kata-kata,  dokumen,  atau karya monumental seseorang termasuk kedalam metode dokumen. [4]
Penulis  mencari  buku  dan  jurnal  sebagai  metode  penulisan  laporan,  metode Certainty Factor dalam sistem pakar, dan referensi untuk pembuatan aplikasi ini.

## 2.3 Metode Pengujian Sistem
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menerapkan blackbox  testing untuk  pengujian  sistemnya. Pengujian blackbox menguji  spesifikasi  fungsional  dalam  perangkat  lunak,  tanpa  pengujian kode program dan desain guna mengetahui apakah fungsi, input serta outputsoftware memenuhi spesifikasi  yang  diperlukan  [5].  Pengujian  ini  meliputi  tampilan,  fungsionalitas  yang  ada,  dan kesesuaian alur fungsional yang bersangkutan dengan detail penggunaan aplikasi apakah sesuai seperti yang dibutuhkan oleh pengguna.

## 2.4Metode Analisis Sistem
Metode analisis sistem yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah PIECES. Teknik PIECES  merupakan  metode  analisa  yang  merupakan  dasar  dalam  mendapatkan  inti
permasalahan  yang  lebih  mendalam.  Kinerja,  informasi,  ekonomi,  keamanan  aplikasi,  efisiensi serta  layanan  pelanggan  merupakan  aspek  yang  biasanya  digunakan  dalam  analisis  sebuah sistem.  PIECES  Analysis  yaitu  ( Performance,  Information,  Economy,  Control,  Efficiency  and Service ) [5].

## 2.5Flowchart
Flowchart sering  disebut  dengan  diagram  alir  merupakan  suatu  jenis  diagram  yang merepresentasikan  algoritma  atau  langkah-langkah  instruksi  yang  berurutan  dalam  sistem [6].Alur  program  yang  dibangun  pada  Aplikasi  Sistem  Pakar  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Malnutrisi dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Flowchart Sistem Pakar Penyakit Malnutrisi

## 2.6Activity Diagram
Activity diagram menjelaskanprosestiap aluraktivitas bermula, keputusan yang dapatmunculserta bagaimana  alur  tersebut  berakhir[7] .  Activity  Diagram aplikasi  sistem  pakar  penyakit  malnutrisi dimulai  dari  pasien  membuka  aplikasi,  sistem  menampilkan  halaman  login,  pasien login ke aplikasi,  sistem  menampilkan  daftar  menu,  pasien  melihat  halaman  menu,  pasien  melakukan pemilihan  menu artikel, admin  memasukkan data artikel, sistem  menampilkan  halaman artikel, pasien  memilih  menu  diagnosa,    admin  memasukkan  data  penyakit,  admin  mengiputkan  data rules  certainty  factor,  sistem  menampilkan  halaman  diagnosa  penyakit,  pasien  memilih  gejala, sistem  melakukan  diagnosa  penyakit,  sistem  menampilkan  hasil  diagnosa  penyakit,  pasien memilih  menu  rumah  sakit/klinik,  admin  menginputkan  data  rumah  sakit  atau  klinik,  sistem menampilkan  halaman  rumah  sakit  atau  klinik,  pasien  memilih  menu  chat  dokter,  sistem melakukan  koneksi  ke  aplikasi  Whatsapp,  pasien  memilih  menu  riwayat  diagnosa  penyakit, sistem  menampilkan  halaman  riwayat  diagnosa  penyakit,  pasien  memilih  menu  about,  sistem menampilkan halaman informasi pembuatan aplikasi.
Gambar 2 Activity Diagram Sistem Pakar Penyakit Malnutrisi

## 2.7Metode Certainty Factor
Certainty  factor atau  faktor  kepastian  adalah  metode  dalam  melakukan  pembuktian apakah  sebuah  fakta  itu  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  bentuk  metrik  yang  biasa  dipakai  dalam sebuah sistem pakar[8]. Berikut merupakan rumus dasar untuk Certainty Factor : [9]
(1)
Keterangan: CF (H, E) = evidence e yang diketahui kepastiannya yang memperngaruhi hipotesa certaintyfactor.
MB (H, E) = measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD (H, E) = measure of disbelief terhadap evidence H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan
1)
Certainty factor jika kaidah premis tunggal:
(2)
Certainty Factor pada kaidah dengan kesimpulan yang serupa:
(3) (4)

## 2.8 Basis Pengetahuan
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ada  beberapa  komponen  yang  mutlak  ada  dalam  sistem pakar tersebut[10]. Salah satu komponen tersebut adalah basis pengetahuan, berikut adalah data basis pengetahuan yang digunakan dalam sistem pakar diagnosa penyakit malnutrisi.
Tabel 1 Tabel Daftar Penyakit Kode Rule  Nama Penyakit P001 Kwashiorkor P002 Marasmus P003 Beri – beri P004 Skorbut P005 Anemia Tabel 2 Tabel Daftar Gejala Kode Gejala CF Pakar G001  Kelelahan 0,8 G002  Sesak napas saat beraktivitas 1 G003  Nyeri 1 G004  Kaki atau tangan kesemutan 1 G005  Nafsu makan berkurang 0,8 G006  Pembengkakan dibawah kulit (edema) 1 G007  Hilangnya massa otot 1 G008  Perut buncit 1 G009  Rambut mudah dicabut 1 G010  Rambut kering atau kusam 0,8 G011  Kulit kering dan bersisik 0,8 G012  Susah menambah tinggi badan 0,8 G013  Perubahan mood 0,6 G014  Tubuh kurus kering 1 G015  Tulang menonjol (terutama iga dan bahu) 1 G016 Kulit tampak kendur (terutama lengan, pada, dan bokong) 1 G017  Wajah terlihat seperti orang tua 1 G018  Denyut nadi meningkat 1 G019  Kaki bagian bawah bengkak 1 G020 Sering terbangun di malam hari dengan sesak napas 0,8 G021  Susah berjalan 0,8 G022  Kesulitan bicara 0,8 G023  Muntah 0,6 G024  Muncul titik titik merah dikulit 1 G025  Pendarahan dan pembengkakan pada gusi 1 G026  Berat badan turun 0,8 G027  Diare 0,8 G028  Mual 0,6 G029  Demam 0.6 G030  Tubuh lemah dan lesu 1 G031  Detak jantung cepat 0,8 G032  Pusing 0,8 G033  Kulit pucat 0,8 G034  Insomnia 0,6
178 Tabel 3 Tabel Rules No Rule 1 IF G001 AND G006 AND G007 AND G008 AND G009 AND G010
AND G011 AND G012 AND G013 THEN P001
2 IF G014 AND G015 AND G016 AND G017 THEN P002
3 IF G002 AND G003 AND G004 AND G018 AND G019 AND G020 AND G021 AND G022 AND G023 THEN P003
4 IF G001 AND G003 AND G005 AND G024 AND G025 AND G026
AND G027 AND G028 AND G029 THEN P004
5 IF G001 AND G002 AND G004 AND G005 AND G030 AND G031
AND G032 AND G033 AND G034 THEN P005

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil antarmuka
Berikut adalah tampilan interface web admin :
1. 3.1.1Halaman Login
Halaman login digunakan user untuk mendapatkan akses  menggunakan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit malnutrisi.
Gambar 3 Halaman Login User

## 2. 3.1.2Halaman Register
Halaman  registrasi  digunakan user untuk  melakukan  pendaftaran  akun  yang  nantinya digunakan untuk login aplikasi
Gambar 4 Halaman Register User
179
3. 3.1.3Halaman Diagnosa Penyakit
Halaman  konsultasi  berisi  gejala  gejala  yang  dapat  dipilih  sesuai user dan button konsultasi digunakan user untuk melakukan diagnosa penyakit malnutrisi

## Gambar 5 Halaman Diagnosa Penyakit Malnutrisi
4. 3.1.4 Halaman Daftar Penyakit
Halaman penyakit  dapat digunakan user untuk  melihat daftar penyakit  malnutrisi  yang tersedia di aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit malnutrisi.

## Gambar 6 Halaman Daftar Penyakit

## 5. 3.1.5 Halaman DaftarRumah Sakit
Halaman rumah sakit dapat digunakan user untuk melihat daftar rumah sakit sekitar yang tersedia.
Gambar 7 Halaman Daftar Rumah Sakit
180
6. 3.1.6 Halaman Riwayat Diagnosa
Halaman  riwayat  konsultasi  dapat  digunakan user untuk  melihat  riwayat  konsultasi yang pernah dilakukan user

## Gambar 8 Halaman Riwayat Diagnosa
7. 3.1.7 Halaman Menu About
Halaman about digunakan user dalam melihat informasi tentang pengembang aplikasi dan disclamer diagnosa penyakit.

## Gambar 9 Halaman Menu About

## 3.2 Pembahasan
Sebagai  contoh  kasus  diagnosa  penyakit,  pasien  atau user memilih  tujuh  gejala  yaitu kelelahan  (yakin),  sesak  napas  saat  beraktivitas  (cukup  yakin),  hilangnya  massa  otot  (sedikit yakin),  susah  menambah  tinggi  badan  (sedikit  yakin),  perubahan  mood  (yakin),  tubuh  lemah dan lesu (yakin), dan pusing (cukup yakin).
Tentukan cf gabungan dengan mengkalikan cf user dengan cf pakar. Proses perhitungan awal metode Certainty Factor dimulai dengan menentukan CF gabungan antara CF user dan CF pakar  atau  disebut  CF(H,E).  CF(H,E)  didapatkan  melalui  proses  perhitungan  CF(User)  * CF(Pakar). Hasil dari perhitungan cf gabungan dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4 Perhitungan CF Gabungan CFG001 = 0,8 * 0,8 = 0,64 CFG002 = 0,6 * 1 = 0,6 CFG007 = 0,4 * 1 = 0,4
181 CFG012 = 0,4 * 0,8 = 0,32 CFG013 = 0,8 * 0,6 = 0,48 CFG030 = 0,8 * 1 = 0,8 CFG032 = 0,6 * 0,8 = 0,48
Setelah  hasil  CF  gabungan  tiap  gejala  ditemukan,  tentukan  penyakit  apa  saja  yang  memiliki gejala seperti yang dipilih oleh user . Tabel penyakit dapat dilihat pada tabel 5 hingga 8
Tabel 5 Penyakit Kwashiorkor Kode Gejala CF (H,E) G001 Kelelahan 0,64 G007 Hilangnya massa otot 0,4 G012 Susah menambah tinggi badan 0,32 G013 Perubahan mood 0,48 Tabel 6 Penyakit Beri-Beri Kode Gejala CF (H,E) G002 Sesak napas saat beraktivitas 0,6 Tabel 7 Penyakit Skorbut Kode Gejala CF (H,E) G001 Kelelahan 0,64 Tabel 8 Penyakit Anemia Kode Gejala CF (H,E) G001 Kelelahan 0,64 G002 Sesak napas saat beraktivitas 0,6 G030 Tubuh lemah dan lesu 0,8 G032 Pusing 0,48
Jika  jumlah  gejala  dari  penyakit  hanya  terdapat  satu, perhitungan  hanya  perlu  CF(H,E)  *  100. Maka  dapat  disimpulkan  untuk  penyakit  beri-beri  memiliki  tingkat  keyakinan  60%  dan  untuk penyakit  skorbut  memiliki  tingkat  keyakinan  64%.  Untuk  penyakit  yang  memiliki  gejala  lebih dari  satu  harus  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut  lagi.  Berikut  adalah  proses  perhitungan penyakit kwashiorkor dan penyakit anemia
Perhitungan Manual Nilai Penyakit Kwashiorkor CF(A)  = CF1+(CF2*(1-CF1)) = 0,64+(0,4*(1-0,64)) = 0,64+(0,4*0,36) = 0,64+0,144
= 0,784 CF(B)  = CF3+(CF(A)*(1-CF3)) = 0,32+(0,784*(1-0.32)) = 0,85312 CF(C)  = CF4+(CF(B)*(1-CF3)) = 0,48+(0,85312*(1-0,48)) = 0,9236224 = 92,36 % Kwashiorkor Maka  CF  dari  gejala  yang  diinputkan  user  untuk  penyakit  Kwashiorkor  kemungkinannya sebesar 0.9236224 atau 92,36%
Perhitungan Manual Nilai Penyakit Anemia CF(A)  = CF1+(CF2*(1-CF1)) = 0,64+(0,6*(1-0,64)) = 0,64+(0,6*0,36) = 0,64+0,216 = 0,856 CF(B)  = CF3+(CF(A)*(1-CF3)) = 0,8+(0,856*(1-0.8)) = 0,9712 CF(C)  = CF4+(CF(B)*(1-CF3)) = 0,48+(0,9712*(1-0,48)) = 0,985024 = 98,50% Anemia Maka  CF  dari  gejala  yang  diinputkan  user  untuk  penyakit  Anemia  kemungkinannya  sebesar 0,985024 atau 98,50%
Kesimpulan hasil perhitungan dengan menerapkan metode Certainty Factor pada tiap penyakit, diperoleh  nilai  maximum  CF  atau  nilai  CF  yang  paling  besar  yaitu  penyakit  Anemia  (P005) dengan tingkat persentase 0,985024 atau 98,50%. Maka bisa disimpulkan bahwa hasil diagnosa penyakit malnutrisi berdasarkan gejala yang telah diinputkan user merupakan penyakit Anemia. Hasil diagnosa pada aplikasi dapat dilihat pada gambar
Gambar 10 Halaman Hasil Diagnosa Penyakit

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi  Diagnosa Penyakit  Malnutrisi  dikembangkan  dan  dirancang  guna  mengetahui dan  menentukan  penyakit  malnutrisi,  sebagai  sarana  pengenalan  penyakit  malnutrisi  dan  dapat difungsikan  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  malnutrisi  dengan  menerapkan  metode Certainty  Factor berbasis android yang  memudahkan user untuk  mengakses  aplikasi  melalui
183
smartphone pengguna. Pengembangansistemdalamaplikasiinimenerapkanmetode waterfall , dandalam menganalisis kekurangan sistem menerapkan analisa PIECES serta metode Flowchart dan UML ( Unified Modeling Language ) beserta komponen yang dipakai yaitu usecase diagram, class diagram, activity diagram,  serta sequence diagram.  Sistem  dikembangkan  dengan menerapkan  bahasa  pemrograman Java ,  HTML,  dan  PHP.  Sistem  dikembangkanmengunakan softwareAndroid Studio, XAMPPserta penggunaan MySQL untuk database .

## 5. SARAN
Proses  pengembanganAplikasi  Diagnosa  Penyakit  Malnutrisi  Menggunakan  Metode Certainty Factor masih bisa ditingkatkan lebih baik lagi, dengan harapan :
1. Metode  sistem  pakar  yang  diterapkan  dapat  menerapkan  metode  selain Certainty Factor .
2. Menambahkan  data  penyakit  malnutrisi  yang  lain  supaya  aplikasi  dapat  memiliki  data penyakit yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Manshur, A. (2020). Malnutrisi, Intervensi dan Administrasi: Tinjauan Kebijakan Publik. Majalah Media Perencana , 1 (1), 97 – 116.
[2] Mulyadi, A., Naryoso, A., Yuliyanto, M., & Ulfa, N. S. (2022). STRATEGI KOMUNIKASI KEMENTERIAN KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA DALAM KAMPANYE NASIONAL PENURUNAN PREVALENSI STUTNING. Interaksi Online , 10 (2), 152 – 169.
[3] Sihotang, R. P., Erwansyah, K., & Setiawan, D. (2022). Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Kerusakan Mesin Sepeda Motor Yamaha X-MAX Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Cyber Tech , 1 (3).
[4] Cholifah, W. N., Yulianingsih, Y., & Sagita, S. M. (2018). Pengujian Black Box Testing pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android dengan Teknologi Phonegap. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 3 (2), 206. https://doi.org/10.30998/string.v3i2.3048
[5] Dewantoro, M. F. (2019). Evaluasi sistem informasi akuntansi persediaan barang dagang dengan menggunakan metode analisis PIECES: Studi pada Minimarket Abimart Kota Malang . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
[6] Rosaly, R., & Prasetyo, A. (2019). Pengertian Flowchart Beserta Fungsi dan Simbol-simbol Flowchart yang Paling Umum Digunakan .
[7] Kurniawan, T. B. (2020). Perancangan Sistem Aplikasi Pemesanan Makanan dan Minuman pada Cafetaria No Caffe di Tanjung Balai Karimun Menggunakan Bahasa Pemograman PHP Dan MySQL. JURNAL TIKAR , 1 (2), 192 – 206.
[8] Rachman, R., & Mukminin, A. (2018). Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa SD. Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 4 (2), 90 – 97.
[9] Darrnita, Y., & Muntahanah, M. (2018). Penerapan Algoritma Certainty Factor Tes Kesehatan Sebagai Syarat Kelayakan Mendapatkan Surat Izin Mengemudi (Sim). Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 7 (3), 176 – 186.
[10]  Hayadi, B. H. (2018). Sistem pakar . Deepublish.