DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i2.442

## SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT FLU BURUNG PADA BEBEK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Arief Gilang Ramadhan; 1) Teguh Susyanto; 2) Iwan Ady Prabowo 3)
1,3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) agilangr19@gmail.com; 2) teguh@sinus.ac.id; 3) iwanadyp@gmail.com

## ABSTRACT
Ducks are widely farmed poultry animals, because of its large  population, the disease is also  caused  a  lot.  Avian  influenza  is  an  infectious  animal  disease  caused  by  a  virus  and  can infect humans. Avian influenza is also a cause of decreased quality of meat and eggs, can even cause  death  in  ducks.  Disease  in  ducks  is  difficult  to  know  because  people  have  no  prior experience.  Communities  and  breeders  find  it  difficult  to  take  appropriate  action  on  ducks affected by avian influenza so that they can be fatal. During 2012 - 2017 there were 1856 cases of bird flu in Indonesia. In October 2017 there were 3 cases of avian influenza. Where 900 ducks died. From the explanation above, an expert system is needed to diagnose avian influenza. This system can help ordinary people and farmers who do not have experience in dealing with avian influenza.  Disease  data  and  symptoms  of  avian  influenza  that  will  be  entered  into  this  expert system  can  be  obtained  from  interviews  with  experts  and  see  references  of  knowledge  about duck  symptoms.  So  that  this  expert  system  can  help  in  dealing  with  AI  disease.  In  testing  the validity,  the  calculation  of  the  system  manually  and  from  expert  diagnosis  is  the  same.  So  that this application is feasible to use for the community and breeders.
Keywords : duck, avian influenza, expert system, certainty factor

## I.  PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu cabang  dari  kecerdasan  buatan.  Beriringan antara  para  pakar  dan  aplikasi  kecerdasan buatan  akan  semakin  cepat  dan  efektif  dalam menyelesaikan suatu permasalahan .
Budidaya  ternak  unggas  merupakan  paling banyak  peminatnya  di  kalangan  peternak, salah  satunya  ternak  bebek.  Ternak  bebek memberikan  dua  hasil  berupa  daging  dan telur,  sehingga  populasinya  ternak  jenis unggas  ini  cukup  banyak.  Telah  banyak manfaat  didapat  dari  hasil  ternak  bebek  ini karena  di  sekitar  masyarakat  kita  banyak terbentang  lahan-lahan  persawahan  yang subur  yang  sangat  cocok  untuk  habitat pengembangbiakkan bebek. Disamping banyak  manfaat  yang  diperoleh,  ternak  bebek juga memiliki banyak resiko penyakit.
Beberapa  penyakit  Bebek  yang  sering terjadi  adalah colera , sinusitis , white  eye , tetelo,  flu  burung  ( avian  influenza )  dan  masih banyak  lagi.  Pada  penyakit  flu  burung merupakan salah satu penyakit yang disebabkan  oleh  virus  dan  bersifat  menular. Bebek  yang  terkena  penyakit  flu  burung  akan mempengaruhi  turunnya  kualitas  telur  dan daging,  bahkan  bisa  mengakibatkan  kematian pada bebek.
Untuk memberikan solusi dari permasalahan  tersebut  diusulkan  sebuah sistem untuk mendiagnosa penyakit flu burung pada  bebek  dengan  menerapkan  metode certainty  factor.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah terciptanya aplikasi diagnosa flu burung untuk  mendukung  upaya  penanganan  secara dini  terhadap  bahaya  penyakit  flu  burung bebek.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode Certainty Factor . Metode ini dapat memberikan hasil yang akurat dari perhitungan berdasarkan bobot gejala yang dipilih pengguna.  Disamping  itu  metode  ini  mampu memberikan  jawaban  pada  permasalahan yang tidak pasti kebenarannya seperti masalah  diagnosa  resiko  penyakit.  Secara teknis,  pada  metode  ini  seorang  pakar mendefinisikan keyakinannya dengan memberikan  bobot  keyakinan  sesuai  dengan pengetahuannya.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA 2.1  Sistem Pakar
Dalam  kecerdasan  buatan,  sistem  pakar merupakan sistem komputer yang mengemulasi kemampuan pengambilan keputusan  seorang  pakar  manusia[1].    Sistem pakar  dirancang  untuk  memecahkan  masalah
yang  kompleks  dengan  melakukan  penalaran melalui  kumpulan  pengetahuan,  yang  intinya direpresentasikan  dalam  aturan if-then dalam bentuk  kode  prosedural  konvensional.  Sistem pakar pertama diciptakan pada tahun 1970-an dan  kemudian  berkembang  pada  tahun  1980- an [2]. Sistem pakar adalah salah satu bentuk perangkat  lunak  kecerdasan  buatan  (AI) pertama yang dinyatakan berhasil dengan baik [3]. Sistem pakar dibagi menjadi dua subsistem: mesin inferensi dan basis pengetahuan.  Basis  pengetahuan  mewakili fakta  dan  aturan.  Mesin  inferensi  menerapkan aturan  pada  fakta  yang  diketahui  untuk menyimpulkan fakta baru. Mesin inferensi juga dapat  mencakup  kemampuan  penalaran  dan debugging [4].

## 2.2  Certainty Factor
Certainty factor menunjukkan ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan. Notasi  faktor  kepastian  ini  ditunjukan  pada persamaan (1) :
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]
(1)
Keterangan : CF[h,e] : Faktor kepastian MB[h,e] :  Ukuran  kepercayaan  terhadap hipotesis h MD[h,e] :  Ukuran  ketidakpercayaan  terhadap hipotesis h h : Hipotesis (dugaan) e : Evidence (peristiwa atau fakta)
Formula  dasar  digunakan  apabila  belum ada  nilai  CF  untuk  setiap  gejala  yang menyebabkan  penyakit.  Kombinasi certainty factor yang  digunakan  untuk  mengdiagnosa kerusakan adalah [5]:
1.  Certainty  Factor  untuk  kaidah  dengan premis/gejala  tunggal  (single  premis  rules), digunakan persamaan (2).
CFgejala=CF[user] * CF[pakar] (2) 2.  Apabila terdapat kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similiary concluded rules) atau lebih dari satu gejala, maka CF selanjutnya dihitung dengan persamaan:
CFcombine=CFold+CFgejala*(1-CFold)  (3) 3.  Sedangkan  untuk  menghitung  persentase terhadap kerusakan, digunakan persamaan: CFpersentase=CFcombine* 100% (4)

## 2.3  Flu Burung (Avian Influenza)
Flu  Burung  atau avian  influenza (AI) merupakan  penyakit  hewan  menular  yang disebabkan  oleh  virus  dan  bersifat zoonosis
(jenis  penyakit  yang  bisa  menulari  manusia). Patogenitas  virusnya  (kemampuan  parasit menimbulkan penyakit pada inangnya) bervariasi.  Biasanya  menimbulkan  gangguan saluran  pernapasan  ringan  hingga  wabah merugikan yang berkaitan dengan infeksi yang bersifat  akut  menyerang  organ  pencernaan ( viserotropik )  dan  menyebar  ke  dalam  tubuh unggas melalui aliran darah ( pansismetik ) [6]. 2.4  Penelitian Terdahulu
Beberapa    penelitian  sebelumnya  yang membahas tentang penerapan aplikasi kecerdasan  buatan  untuk  berbagai  kebutuhan sistem pakar dan sistem penunjang keputusan diantaranya yaitu:
Penelitian  mengenai  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  pada  Bebek  berbasis android  dengan  menggunakan certainty  factor [7].
Sistem  pakar  untuk  menggantikan  peranan dokter  untuk  mendiagnosa  penyakit  ayam yang  bertujuan  untuk  penangan  secara  dini dari  gejala  penyakit  yang  ditimbulkan  dari ayam [8].
Berdasarkan dari hasil perhitungan evaluasi terhadap  30  orang  maka  didapatkan  bahwa nilai  dari  total  perhitungan  adalah  3.79, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa Bovine  Ephemeral Fever  (BEF) membantu  dalam  mendeteksi penyakit tersebut [9].
Sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit tumor  otak  ini  telah  mampu  memberikan informasi kepada pengguna mengenai diagnosa  penyakit  yang  diderita  berdasarkan gejala- gejala yang diberikan [10].

## III. METODE PENELITIAN 3.1  Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data meliputi: a.  Wawancara
Wawancara dilakukan dengan ahlinya yaitu dengan  dokter  hewan  Dinas  Peternakan  dan Perikanan  Kabupaten  Sragen  dan  melihat referensi-referensi pengetahuan tentang gejala penyakit avian  influenza pada  Bebek  guna mendapatkan  data  gejala  dan  penyakit avian influenza pada Bebek. b.  Observasi
Pengamatan  secara  langsung  di  Dinas Peternakan  dan  Perikanan  Kabupaten  Sragen terhadap  dokumen-dokumen  yang  ada  serta cara  kerja  berdasarkan  sistem  yang  sedang berjalan.
c.  Studi Pustaka
Penelitian yang bertujuan untuk mengumpulkan  data-data  yang  mendukung serta  mempunyai  kaitan  dengan  laporan penelitian ini yang bersifat teoritis dengan cara membaca buku, jurnal, artikel dan lainnya.

## 3.2  Pengembangan Sistem
Pada tahapan pengembangan sistem menggunakan Software  Development  Life Cycle (SDLC) dengan jenis Waterfall. Tahapan dalam  pengembangan  sistem  ini  meliputi: analisis  sistem,  desain  sistem,  pengkodean, pengujian dan implementasi sistem.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini merupakan pembahasan secara  rinci  mengenai  hasil  dari  analisa, perancangan, dan implementasi sesuai dengan  tahapan  -  tahapan  yang  dilakukan dalam  pengembangan  sistem  pakar.  Pada tabel  1  diilustrasikan gejala-gejala  penyakit flu burung  pada  bebek,  sedangkan  tabel  2 mendefinisikan bobot tiap-tiap gejala.
Tabel 1. Gejala Penyakit No Gejala Penjelasan 1 Leher Terputar Leher Terputar merupakan gejala patognomonis/khusus pada AI 2 Kejang Syaraf Terganggu 3 Sulit Berdiri Syaraf Terganggu 4 Nafsu Makan Berkurang Karena Metabolisme Tubuh Terganggu 5 Mata Keputihan Mata Keputihan merupakan gejala patognomonis/ ciri khusus pada AI 6 Bulu Kusam Dikarenakan kekurangan asupan nutrisi 7 Produksi Telur Berkurang Menyerang Organ Reproduksi 8 Dehidrasi Karena Kesulitan Minum 9 Mati Mendadak Virus dalam Jumlah Besar 10 Lumpuh Syaraf Terganggu Tabel 2. Nilai Bobot Pakar Kode Gejala Bobot CF G01 Leher Terputar 0.8 G02 Kejang 0.6 G03 Sulit Berdiri 0.6 G04 Nafsu Makan Berkurang 0.4 G05 Mata Keputihan 0.6 G06 Bulu Kusam 0.2 G07 Produksi Telur Berkurang 0.4 G08 Dehidrasi 0.6 G09 Mati Mendadak 0.4 G10 Lumpuh 0.6 Adapun analisa penerapan metode certainty factor dengan mendefinisikan aturan- aturan ( rule ) untuk menentukan nilai kepastian dari  setiap  gejala.  Pada  tabel  3  bobot
keyakinan  dijelaskan  mengenai  user  untuk menentukan  keyakinan  yang  nanti  akan dimasukan  pada  setiap  gejala.  Pada  tabel  4 didefinisikan  setiap  kisaran  tingkat  persentase hasil perhitungan.
Tabel 3. Bobot Keyakinan
No Keterangan Bobot Keyakinan 1 Pasti Tidak -1.0 2 Hampir Pasti Tidak -0.8 3 Kemungkinan Besar Tidak -0.6 4 Mungkin Tidak -0.4 5 Tidak Tahu -0.2---0.2 6 Mungkin Ya 0.4 7 Kemungkinan Besar Ya 0.6 8 Hampir Pasti 0.8 9 Pasti 1.0 Tabel 4. Presentase Kesimpulan Tingkat Presentase Nilai Kemungkinan Yang Harus Dilakukan 0-50 % Kemungkinan Kecil Selalu Lakukan Vaksinasi 51- 79 % Kemungkinan Pisahkan Itik yang terkena penyakit 80- 99 % Kemungkinan Besar Laporkan ke Dinas Peternakan guna Uji Lab lebih lanjut 100 % Sangat Yakin Laporkan ke Dinas Peternakan guna Uji Lab dan dilakukan Pemusnahan
Dalam studi kasus pengguna memilih jawaban seperti ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Pertanyaan dan Jawaban Pengguna
Pertanyaan Jawaban Bobot Apakah Bebek mengalami leher terputar? Hampir Pasti Ya 0.8 Apakah Bebek mengalami kejang-kejang? Tidak tahu -0.2 Apakah Bebek mengalami sulit berdiri? Hampir Pasti Ya 0.8 Apakah Bebek nafsu makannya berkurang? Mungkin Ya 0.4 Apakah Bebek matanya Keputihan? Kemungkinan Besar Ya 0.6 Apakah Bebek bulunya Kusam? Mungkin Ya 0.4 Apakah Produksi telur bebek berkurang? Pasti Tidak -1.0 Apakah Bebek mengalami dehidrasi? Kemungkinan Besar Ya 0.6 Apakah Bebek mengalami mati mendadak? Mungkin Ya 0.4 Apakah Bebek mengalami kelumpuhan? Tidak Tahu -0.2
Kaidah  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  CF dengan  mengalikan  Cf  bobot  keyakinan  yaitu seperti  rumus  persamaan  2  dengan  CF menjadi:
CF[H,E] 1 = CF[H] 1 * CF[E] 1 =0.8 * 0.8
=0.64
CF[H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2 =0.6 * (-0.2)
=-0.12 CF[H,E]3 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF[H,E] 4 = CF[H] 4 * CF[E] 4 = 0.4* 0.4 = 0.16 CF[H,E] 5 = CF[H] 5 * CF[E] 5 = 0.6 * 0.6 = 0.4836 CF[H,E] 6 = CF[H] 6 * CF[E] 6 = 0.2 * 0.4 = 0.08 CF[H,E] 7 = CF[H] 7 * CF[E] 7 = 0.4 * (-1) = -0.4 CF[H,E] 8 = CF[H] 8 * CF[E] 8 = 0.6 * 0.6 = 0.36
CF[H,E] 9 = CF[H] 9 * CF[E] 9
= 0.4 * 0.4 = 0.16 CF[H,E] 10 = CF[H] 10w2 * CF[E] 10 = 0.6 * -0.2 = -0.12 Langkah  terakhir  adalah  mengkombinasikan nilai CF dari kaidah. Berikut adalah kombinasikan  CF[E]  dengan  CF[H,E]  seperti persamaan rumus 3 :
CFcombine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1- CF[H,E] 1) = 0.64 + (-0.12)* (1-0.64) = 0.64 + -0.0432 =0.5368 old CFcombine CF[H,E]  old,3 = CF[H,E]  old  + CF[H,E] 3 * (1- CF[H,E] old ) =0.5368+ 0.48 * (1 – 0.5368) =0.5368+ 0.1935
= 0.7903. old 2 CFcombine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old + CF[H,E] 4 * (1- CF[H,E] old2 ) = 0.7903+ 0.16 * (1 – 0.7903)
= 0.7903+ 0.0335 = 0.8239 old 3
CFcombine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old + CF[H,E] 5 * (1- CF[H,E] old3 ) = 0.8239 + 0.36 * (1 – 0.8239) = 0.8239  + 0.0634
= 0.8873 old 4
CFcombine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old + CF[H,E] 6 * (1- CF[H,E] old4 ) = 0.8873 + 0.08 * (1 – 0.8873) = 0.8873 + 0.0090 = 0.8963 old 5 CFcombine CF[H,E] old5,7 = CF[H,E] old + CF[H,E] 7 * (1- CF[H,E] old5 ) = 0.8963 + (-0.4) * (1 – 0.8963) = 0.8963 + (-0.0415) = 0.8548 old 6
CFcombine CF[H,E] old6,8 = CF[H,E] old + CF[H,E] 8 * (1- CF[H,E] old6 ) = 0.8548 + 0.36 * (1 – 0.8963) = 0.8548 + 0523 = 0.9071 old 7 CFcombine CF[H,E] old7,9 = CF[H,E] old + CF[H,E] 9 * (1- CF[H,E] old7 ) = 0.9071 + 0.16* (1 – 0.9071) = 0.9071 + 0149
= 0.9220  old 8
CFcombine  CF[H,E]  old8,10  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 10 * (1- CF[H,E] old8 ) = 0.9220  + (-0.12) * (1 – 0.9220) = 0.9220 + (-0.0094) = 0.9126  old 9 Untuk  menentukan  hasil  akhir  maka  dipakai rumus persamaan 4:
CF[H,E] old 9 * 100 = 0.9126 * 100 = 91.26 % Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa perhitungan certainty  factor diagnosa  penyakit avian influenza pada Bebek memiliki persentase  tingkat  keyakinan  91.26  %.  Yang berarti  peternak  harus  melaporkan  ke  Dinas Peternakan guna Pengujian Lab lebih lanjut.
Pada  Tabel  6  -  8  diberikan  hasil  pengujian blackbox pada aplikasi.
Tabel 6. Black-box Testing Menu  Mulai Diagnosa Input Output Status Daftar Gejala Memberikan pilihan daftar gejala penyakit Sesuai Tombol Diagnosa Menuju  ke  menu  lihat hasil, memproses data Sesuai Tabel 7. Black-box Testing Menu Pakar Input Output Status Tombol Beranda Menuju ke menu beranda Sesuai Tombol Admin Menuju ke menu Admin Sesuai Tombol Gejala Menuju ke menu Gejala Sesuai Tombol Pengetahuan Menuju ke menu Pengetahuan Sesuai Tombol Ubah Password Menuju ke menu Ubah Password Sesuai Tombol Logout Menuju ke menu Logout Sesuai Tabel 8. Black-box Testing Menu Pengetahuan Input Output Status Daftar Pengetahuan Memberikan daftar pengetahuan Sesuai Tombol Tambah Pengetahuan Menuju ke menu tambah pengetahuan, memproses data Sesuai Tombol Edit Pengetahuan Menuju  ke  menu  edit pengetahuan, memproses data Sesuai Tombol Hapus Pengetahuan Menuju ke menu hapus  pengetahuan, menghapus data Sesuai Tombol Cari Menuju ke menu Sesuai
Input Output Status pencarian pengetahuan, memproses data
Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan baik. Tidak ditemukan kesalahan  dalam  kategori  berupa  fungsi – fungsi yang tidak benar atau hilang, kesalahan interface,  kesalahan  dalam  struktur  data  atau akses basis data eksternal, kesalahan inisialisasi  dan  kesalahan  terminasi,  validitas fungsional,  kesensitifan  sistem  terhadap  nilai input tertentu serta batasan dari data.
Pada  Tabel  9  akan  dijelaskan  mengenai pengujian  validitas  yang  membandingkan antara  perhitungan  excel,  aplikasi  dan  hasil pengujian  lab  dari  pakar  berdasarkan  kasus yang sudah pernah ada.
Pada  pengujian  validitas  ini  mengambil sampel  10  Bebek.  Dimana  5  Bebek  sudah terdiagnosa  positif  mengidap  penyakit  AI,  dan 5 bebek lainya negative terkena flu burung.

## Tabel 9. Hasil pengujian validitas aplikasi
Gejala Uji G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9  G10 Sistem (%)
Pakar
U1 c c e e b f a b f a 96.73 Positif U2 e d c b e c e c f c 80.60 Positif U3 e d b a f d c b a e 91.67 Positif U4 b e b d c d i c d e 91.26 Positif U5 a c d e c g c c d c 98.03 Positif U6 d f f a h f c f g f 0 Negatif U7 f d e i i e d f d b 0 Negatif U8 e f d a i i d i d b 26.07 Negatif U9 i d d f a h e i d d 38.27 Negatif U10 g d c e g h e f c b 35.09 Negatif
Keterangan: a = Pasti Ya b = Hampir Pasti Ya c = Kemungkinan Besar Ya d = Mungkin Ya e = Tidak Tahu f = Mungkin Tidak
g = Kemungkinan Besar Tidak
h = Hampir Pasti Tidak i  = Pasti Tidak
Berdasarkan  pengujian  validitas  dari  Tabel 9  yang  menggunakan  10  sampel  dan  juga  3 pengujian  yaitu  perhitungan  manual,  aplikasi dan  diagnosa  dari  pakar  berdasarkan  uji  lab. Maka  sistem  aplikasi  diagnosa  penyakit avian influenza pada Bebek layak digunakan, karena berdasarkan  pengujian  hasil  yang  ditampilkan aplikasi dengan pengujian lainya yaitu sama.
Dengan demikian, aplikasi diagnose aplikasi  diagnosa  penyakit avian  influenza pada  Bebek  siap  dimanfaat  untuk  masyarakat awam  maupun  peternak  sebagai  rujukan konsultasi  penyakit  Bebek  terutama avian influenza.
Setelah  menjalani  proses  perancangan maka  menjalani  proses  implementasi  agar dapat  diketahui  penelitian  tersebut  telah berjalan sesuai dengan harapan atau memerlukan  penelitian  yang  berkelanjutan sesuai Gambar 1-3.
Gambar 1. Tampilan Halaman  Awal
Gambar 2. Tampilan Melakukan Diagnosa
Gambar 3. Tampilan Hasil Diagnosa

## V. PENUTUP 5.1.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  maka  diambil  simpulan  sebagai berikut:
1.  Aplikasi  diagnosa  penyakit avian  influenza pada  Bebek  telah  dapat  dibangun  dengan memanfaatkan  metode Certainty  Factor sebagai  mesin  inferensi  dalam  menghitung kemungkinan  Bebek  menderita  penyakit avian  influenza dan menyajikan  solusi kepada  pengguna  dari  penyakit  yang diderita  berdasarkan  gejala-gejala  yang diberikan.
2.  Pengujian dengan melakukan perbandingan antara diagnosa secara manual dan menggunakan  sistem  menunjukkan  output yang sama.

## 5.2. Saran
Adapun saran yang dapat kemukakan untuk pengembangan  di  masa  yang  akan  datang terhadap sistem pakar diagnosa penyakit avian influenza pada  bebek  menggunakan  metode certainty  factor beserta  rekomendasinya  ini adalah sebagai berikut:
1.  Penyakit –  penyakit  didalam  sistem  dapat diperluas  lagi  sehingga  bisa  menentukan banyak  penyakit  dan  sistem  dikembangkan dengan rekomendasi yang lebih kompleks.
2.  Pengembangan  seperti  ini  akan  lebih  baik bila menggunakan metode – metode sistem pakar lainnya agar dapat dilakukan perbandingan  metode  di  masa  yang  akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Jackson, Introduction  To  Expert
Systems  (3rd  Edition) .  Addison-Wesley,
1998.
[2]  C. Leondes, Expert systems: the
technology  of  knowledge  management and  decision  making  for  the  21st  century . 2002.
[3]  S.  Russell  and  P.  Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach . Simon & Schuster, 1995.
[4] N. S. N and A. O. Chuks, “Expert System: A Catalyst In Educational Development In Nigeria,”  in Proceedings  of  the  1st International  Technology,  Education  and
Environment Conference (c) African Society  for  Scientific  Research  (ASSR) ,
1988, no. c, pp. 519 –524.
[5]  Turban  E, Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems
Edisi Bahasa
Indonesia Jilid 1 . Yogyakarta: Andi, 2005.
[6]  R.  Fadilah,  Iswandari,  and  A.  Polana, Mencegah dan Mengendalikan Flu Burung Pada Itik dan Ayam . AgroMedia Pustaka.
[7] M.  G.  Setiawan,  “Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa Penyakit pada bebek Berbasis Android,” Universitas Muhammadiyah Srakarta, 2016.
[8] D.  Nugraheni,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Virus  Ayam  Dengan  Metode Certainty Factor,” STMIK Sinar Nusantara, 2017.
[9]  Y.  R.  Utomo,  B.  Widada,  and  S.  H. Fitriasih,  “Diagnosa  Penyakit  BOVINE EPHEMERAL  FEVER  (  BEF  )  pada Ternak  Sapi  Potong  Dengan  Metode Certainty  Factor  di  Kabupaten  Gunung Kidul,” Teknol.  Inf.  dan  Komun.  Sinar Nusant. , vol. 4, no. 2, 2016.
[10] Y.  L.  Nst,  Mesran,  Suginam,  and  Fadlina, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan
Metode  Certainty  Factor  (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 82 –86, 2017.