Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.249 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 619-630 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## THE  EARLY DETECTION OF RESPIRATORY SYSTEM DISEASES BY USING THE CERTAINTY FACTOR METHOD
Siti Nuraisyah Suci Dewi Maharani Sianipar *1 , Jeperson Hutahaean* 2 , Muthia Dewi* 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 sitinuraisyahsuci@gmail.com, 2 jepersonhutahean@gmail.com , 3 tiadaisu@gmail.com
(Naskah masuk: 22 Maret 2022, Revisi: 29 Maret 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Respiration or commonly referred to as breathing is the process of inhaling free air containing O2 (oxygen) and expelling air containing CO2 (carbon dioxide) as the rest of the oxidation out of the body. In detecting diseases of the respiratory system, it takes the role of a doctor as an expert in the field of health to detect it. To consult a doctor, one must come to the hospital and undergo a series of procedures, so that it takes time to queue and is not  effective  if  the  patient  has  to  get  treatment  quickly.  To overcome  this  problem,  an  expert  system  is  needed that can be accessed easily, provides accurate, fast and accurate information on detection results and provides education on early treatment of disease detection results. The method used to detect respiratory system diseases is the certaity factor method. From the calculations that have been inputted by the patient, the results obtained are 93% confidence in Pneumonia. The application of an expert system with the Certaint Factor method in early detection of web-based respiratory system diseases based on the patient's symptom history provides convenience for patients and provides education about respiratory system diseases and how to treat them.
Keywords : Respiratory System, Expert System, Certainty Factor, PHP

## MENDETEKSI SEJAK DINI PENYAKIT SISTEM RESPIRASI DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Abstrak
Respirasi  atau  yang  biasa  disebut  dengan  pernapasan  adalah  proses  menghirup  udara  bebas  yang  mengandung O2(oksigen) dan mengeluarkan udara yang mengandung CO2 (karbondioksida) sebagai sisa oksidasi keluar dari tubuh. Dalam mendeteksi Penyakit sistem respirasi butuh peran seorang dokter sebagai pakar dibidang kesehatan untuk  mendeteksinya.Untuk  berkonsultasi  ke  dokter,  seseorang  harus  datang  ke  rumah  sakit  dan  menjalani rangkaian prosedur, sehingga hal tersebut menyita waktu untuk mengantri dan tidak efektif jika penderita harus cepat mendapatkan penanganan. Mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan sebuah sistem pakar yang dapat diakses  dengan  mudah,  memberikan  informasi  hasil  deteksi  yang  tepat,  cepat  dan  akurat  serta  memberikan edukasi  penanganan  dini  terhadap  hasil  deteksi  penyakit.  Metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  penyakit sistem respirasi yaitu metode certaity factor. Dari perhitungan yang telah di inputkan oleh pasien maka di dapat hasil keyakinan sebesar 93% pada penyakit Pneumonia. Penerapan sistem pakar dengan metode Certaint Factor dalam  mendeteksi  sejak  dini  penyakit  sistem  respirasi  berbasis web berdasarkan  riwayat  gejala  pasien memberikan  kemudahan  bagi  para  pasien  dan  memberikan  edukasi    seputar  penyakit  sistem  respirasi  dan bagaimana cara penanganannya .
Kata kunci : Sistem Respirasi, Sistem Pakar, Certainty Factor, PHP

## 1. PENDAHULUAN
Respirasi  atau  yang  biasa  disebut  dengan pernapasan  adalah  proses  menghirup  udara  bebas yang  mengandung  O2(oksigen)  dan  mengeluarkan udara  yang  mengandung  CO2(karbondioksida) sebagai  sisa  oksidasi  keluar  dari  tubuh  defenisi menurut  Utam  (2018).  Sistem  pernapasan  sangat penting  karena  disinilah  terjadi  proses  masuknya oksigen  kedalam  tubuh.  Permasalahan  yang  banyak
dialami oleh sebagian besar masyakarat di Indonesia adalah  masalah  kesehatan  yang  menyerang  sistem pernapasan,  yaitu  paru-paru[1].  Penyakit  paru  dapat dibagi  menjadi  beberapa  penyakit  infeksi  maupun noninfeksi.  Adapun  penyakit  infeksi  misalnya Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA), Pneumonia,  TB  Paru  dan  penyakit  paru  lainya, sedangkan  penyakit  non-infeksi  dapat  dibagi menjadi penyakit paru restriktif dan obstruktif [2].

## 620 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 619-630
Menurut Departemen kesehatan beberapa kasus penyakit  yang  dikategorikan  serius  menyerang sistem  respirasi  diantaranya  penyakit  pada  sistem pernapasan atas (Ispa) dan sistem pernapasan bawah (Pneumonia). Berdasarkan Riskesdas(Riset Kesehatan  Dasar)  2018,  ISPA  dan  Pneumonia menduduki   peringkat  tertinggi  pada  kasus  penyakit menular  di  Indonesia.  Seiring  meningkatnya  Indeks Standar  Pencemaran  Udara(ISPU)  akibat kathula dan  polusi,  kasus  ISPA  dan  pneumonia  tahun  2019 meningkat  20%  di  beberapa  provinsi  di  indonesia. Kasus  lainnya  yaitu  virus  baru  yang  memicu penyakit  pneumonia  2019  n-Cov( Novel  Corona Virus )[3].
Pada dasarnya penyakit ringan yang menyerang  pernapasan  atas  tidak  berbahaya,  tetapi jika  tidak  ditangani  dengan  tepat  dapat  berubah menjadi  penyakit  yang  mengkhawatirkan.  Terlebih penyebab  penyakit  lain  sistem  respirasi  memiliki kemiripan  gejala  antara  satu  dan  yang  lainnya, bahkan beberapa penyakit seperti penyebab pneumonia  susah  untuk  dikenali  gejalanya.  Maka butuh  peran  seorang  dokter  sebagai  pakar  dibidang kesehatan untuk mendeteksinya.Untuk berkonsultasi ke  dokter,  seseorang  harus  datang  ke  rumah  sakit dan  menjalani  rangkaian  prosedur,  sehingga  hal tersebut  menyita  waktu  untuk  mengantri  dan  tidak efektif  jika  penderita  harus  cepat  mendapatkan penanganan.  Mengatasi  masalah  tersebut  maka dibutuhkan  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  diakses dengan  mudah,  memberikan  informasi  hasil  deteksi yang  tepat,  cepat  dan  akurat  serta  memberikan edukasi  penanganan  dini  terhadap  hasil  deteksi penyakit.  Aplikasi  ini  dibuat  sebagai  salah  satu bentuk usaha preventif kuratif dalam mengupayakan dampak kesehatan yang lebih baik.
Sistem  pakar  berasal  dari  istilah knowledge based expert system . Istilah ini mencul karena untuk memecahkan  masalah,  sistem  pakar  menggunakan pengetahuan  seorang  pakar  yang  dimasukkan  ke dalam  komputer.  Seseorang  yang  bukan  pakar menggunakan  sistem  pakar  untuk  meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, sedangkan seorang pakar  menggunakan  sistem  pakar  untuk knowledge assistant .  Turban  mendefinisikan  sistem  pakar adalah sebuah sistem yang mengggunakan pengetahuan  manusia  dimana  pengetahuan  tersebut dimasukkan  ke  dalam  sebuah  komputer  dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah- masalah  yang  biasanya  membutuhkan  kepakaran atau  keahlian  manusia[4].  Sistem  Pakar  ini menggunakan  sebuah  metode  untuk  menganalisis penyakit  respirasi  atau  pernapasan  yaitu  dengan metode Certainty Factor . Metode Certainty Factor merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan.Dalam menghadapi  suatu  masalah,  sering  ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh[5].
Beberapa  penelitian  tentang  sistem  pakar dengan  metode certainty  factor telah  banyak dilakukan.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Aji dkk(2018) dengan judul” Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF)”. Menghasilkan serta mampu mengenali  penyakit  selama  kehamilan  berlangsung berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan  ibu  hamil serta  tempat  rujukan  yang  harus  dituju  oleh  pasien. Hasil pengujian, diperoleh hasil 100% fungsionalitas sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ibu  hamil  berjalan sesuai  dengan  daftar  kebutuhan  sistem  dan  sistem mempunyai tingkat akurasi sebesar 100%[6].
Menurut  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Kumarahadi dkk (2020) dengan Judul “ Sistem Pakar Identifikasi  Jenis  Kulit  Wajah    Dengan  Metode Certainty Factor ”. Dari penelitian tersebut diperoleh hasil  sistem  pakar  identifikasi  jenis  kulit  wajah sudah  sesuai  dengan  pakar  kulit  sebesar  91%. Sehingga,  sistem  pakar  ini  dapat  membantu  user untuk  mengetahui  jenis  kulit  wajah  supaya  dapat melakukan perawatan yang sesuai[7].
Menurut  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Zuhriyah dkk (2019) dengan  judul  “  Pengaplikasian Certainty  Factor Pada  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Campak  Rubella  ”.  Adapula hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  berbasis  website dapat  memberikan  informasi  dan  mendiagnosa gejala  penyakit  campak  rubella  sesuai  dengan pertanyaan  yang  diajukan  oleh  sistem  pakar  dan gejala penyakit yang dirasakan oleh pasien[8].
Menurut Penelitian yang dilakukan oleh Kirana dkk dengan  judul”  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Gizi  Buruk  Pada  Balita  Dengan  Metode Certainty Factor ”.  Adapun  hasil  sistem  pakar  diagnosis penyakit gizi buruk pada balita dengan menggunakan  metode Certainty  Factor dapat digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  gizi  buruk pada  balita.  Dilihat  dari  pengujian  yang  telah dilakukan  menggunakan  sistem  pakar  dengan beberapa  gejala  dan  penyakit  didapat  nilai kesesuaian sebesar 80%[9].
Dari  penelitian  sebelumnya  maka  dapat disimpulkan bahwasanya penggunaan metode certainty  factor dalam  mendeteksi  sejak  dini penyakit  sitem  respirasi  dapat  memberikan  hasil diagnosa yang optimal.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode certainty factor dalam mendeteksi sejak dini penyakit  respirasi  pada  Klinik  Al-Rayyan  Tanjung Balai.  Keluaran  yang  dihasilkan  nantinya  berupa edukasi  mengenai  penyakit  sistem  respirasi  serta hasil  diagnosa  dan  cara  penangananya.  Sehingga lebih  efesien  dan  efektif  bagi  pasien  dalam berkonsultasi  dengan  cepat  dan  akurat  seputar penyakit sistem respirasi.
Siti Nuraisyah Suci Dewi Maharani Sianipar, dkk, Mendeteksi Sejak Dini Penyakit Sistem Respirasi … 621

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang akan  digunakan dalam penelitian ini yaitu metode penelitian kualitatif, dengan  teknik pengumpulan 3 data yaitu :

## 2.1   Wawancara (interview)
Teknik  wawancara  adalah  teknik  metode  yang dilakukan  dengan  cara  berinteraksi  secara  langsung dengan  narasumber[10].  Dalam  penelitian  ini narasumbernya yaitu dr. Diah Pangestu  pada Klinik Al-Rayyan Tanjung Balai.

## 2.2 Pengamatan (observasi)
Pengumpulan  data  dengan  metode  observasi yaitu dengan melakukan pengamatan langsung pada objek yang diteliti. Metode ini bertujuan untuk dapat mengetahui  langsung  bagaimana  alur  kerja  yang terjadi  pada  objek  yang  diteliti.  Setelah  melakukan pengamatan,  dilakukan  pencatatan  secara  sistematis dari  hasil  pengamatan  tersebut[11].  Peneliti  terjun langsung ke Klinik Al-Rayyan Tanjung Balai.

## 2.3 Studi Literatur
Didalam  tahapan  ini,  penelitian  dilakukan dengan  cara  mempelajari  berbagai  literatur  melalui pengumpulan data melalui dokumen, referensi, buku dan sumber yang berasal dari internet yang memiliki kaitan dengan topik penelitian[12].

## 2.4  Metode Certainty Factor
Certainty  Factor merupakan  sebuah  metode yang  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  pada 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran  ( inexact  reasoning )  seorang  pakar. Seorang  pakar  (contoh:  dokter)  sering  menganalisi informasi dengan ungkapan “mungkin “, “kemungkinan  besar”,  “hampir  pasti”.  Sehingga untuk  hal  ini  tim  MYCIN menggunakan  metode Certainty  Factor ini  dapat  menggambarkan  tingkat keyakinan  seorang  pakar  terhadap  masalah  yang sedang dihadap i [13] . Rumus dasar CF [14]:
(ℎ, 𝑒 ) = 𝑀𝐵 (ℎ, 𝑒 )− 𝑀𝐷 (ℎ, 𝑒 )…………………(1) Keterangan: CF(h,e) = Certainty Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e. MB(h,e)= Measure  of  Belief (tingkat  keyakinan), merupakan  ukuran  kepercayaan  dari  hipotesis  h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e. MD(h,e)= Measure of Disbelief
(tingkat ketidakyakinan),
merupakan
ukuran
ketidakpercayaan  dari  hipotesis  h  dipengaruhi  oleh gejala e.
h = Hipotesa atau konklusi yang dihasilkan (antara 0 dan 1). e = Evidence atau peristiwa atau fakta (gejala) Perhitungan  selanjutnya  adalah  kombinasi  dua  atau lebih  rule  dengan evidence berbeda  tetapi  dalam hipotesis yang sama:
𝑅𝑢𝑙𝑒 1 (ℎ, 𝑒 1 ) = 𝐶𝐹 1 = C ( 𝑒 1) 𝑥𝐶𝐹 ( 𝑅𝑢𝑙𝑒 1)……(2) 𝑅𝑢𝑙𝑒 2 (ℎ, 𝑒 2 ) = 𝐶𝐹 2= 𝐶 ( 𝑒 2) 𝑥𝐶𝐹 ( 𝑅𝑢𝑙𝑒 2)……. (3)
𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎 [ 𝐶𝐹 1, 𝐶𝐹 2 ]= 𝐶𝐹 1+ 𝐶𝐹 2(1− 𝐶𝐹 1)…..(4) Dalam  pemberian ukuran  untuk  MB,  MD,  dan CF,  tim  MYCIN  memiliki  parameter  dalam melihatkan  ukuran  kepercayaan.  Berikut  tabel  1 untuk  aturan  nilai  kepercayaan  dan  tabel  2  untuk nilai  interpretasi  untuk  MB  dan  MD  yang  dibuat oleh MYCIN
Tabel 1 Aturan Nilai Kepercayaan Uncertain Term (Kepercayaan) CF Defenitely Not (tidak pasti) -1,0 to - 0,79 Almost Certainly not (hampir tidak pasti) -0,8 to - 0,59 Probably not ( kemungkinan tidak) -0,6 to - 0,39 Maybe not (mungkin tidak) 0,4 t o 0,59 Unknown( tidak tahu) -0,2 to 0,2 Maybe( mungkin) 0,4 to 0,59 Probably (kemungkinan besar) 0,6 t o 0,79 Almost Certainty (hampir pasti) 0,8 to 0,89 Definitely( pasti) 0,99 to 1,0 Tabel 2 Nilai Interpretasi untuk MB/MD Keterangan Nilai User Sangat yakin 1 Yakin 0.8 Cukup yakin 0.6 Sedikit yakin 0.4 Tidak tahu 0.2 Tidak 0

## 2.5 Perangkat Yang Digunakan
Berikut  beberapa  perangkat  lunak  yang  akan digunakan  dalam  membangun  sistem  pakar  adalah sebagai berikut:

## 2.5.1 PHP
PHP  adalah  kependekan  dari  PHP Hypertext Preprocessor ,  bahasa  interpreter  yang  mempunyai kemiripan  dengan  bahasa  C  dan  Perl  yang mempunyai  kesederhanaan  dalam  perintah,  yang digunakan  untuk  pembuatan  aplikasi  web.  PHP/F1 merupakan  nama  awal  dari  PHP  ( Personal  Home Page/Form  Interface) .  Dibuat  pertama  kali  oleh Rasmus  Lerdoff.  PHP  awalnya  merupakan  program CGI  yang  dikhususkan  untuk  menerima  input melalui  form  yang  ditampilkan  dalam  browser web[15] .

## 2.5.2 XAMPP
XAMPP merupakan  singkatan  dari  X  (empat sistem operasi apapun), Apache, MySQL, PHP, Perl. XAMPP adalah  tool  yang  menyediakan  paket perangkat lunak dalam satu buah paket. Dalam paket XAMPP sudah terdapat Apache (webserver), MySQL (database),  PHP  (server  side  scripting),  Perl,  FTP server,  PHPMyAdmin. Sebagai  informasi  kata XAMPP merupakan singkatan dari[16]:
X :  berarti  program  ini  dapat  dijalankan  diberbagai platform,  misalnya Windows,  Linux,  mac  OS,  dan Solaris.

## 622
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 619-630
A : Apache ,  merupakan  aplikasi  web  server,  dan bertugas  untuk  menghasilkan  halaman  web  yang benar  kepada  user  berdasarkan  kode  PHP  yang dituliskan  oleh  pembuat  halaman  web.  Jika diperlukan  juga  berdasarkan  kode  PHP  yang dituliskan,  maka  dapat  saja  suatu  database  diakses terlebih  dahulu  (misalnya  dalam MySQL )  untuk mendukung halaman web yang dihasilkan. M : MySQL ,  merupakan  aplikasi  database  server. Pengembangnya disebut Structured Query Language (SQL). SQL  merupakan  bahasa  terstruktur  yang digunakan  untuk  mengolah  database  beserta  isinya. Pengguna  dapat  memanfaatkan MySQL untuk menambahkan, mengubah dan menghapus data yang berada dalam database.
P :  PHP,  bahasa pemrograman lainnya yang serupa dan lain sebagainya.
P:  Perl, bahasa pemrograman untuk semua tujuan, pertama kali dikembangkan oleh Larry Wall , mesin Unix . Perl dirilis pertama kali tanggal 18 Desember 1987.

## 2.5.3 My Structured Query Language(MySQL)
MySQL adalah  sebuah  perangkat  lunak  sistem manajemen  basis  data SQL atau  DBMS  yang multithread dan multiuser. MySQL adalah Relational Database  Managemen  Sistem  (RDBMS)  yang didistribusikan  secara  gratis  dibawah  lisensi  GPL ( General Public License) [16] .

## 2.5.4 Sublime Text
Sublime  Text adalah  aplikasi  editor    untuk kode    dan    teks    yang    dapat  berjalan  di  berbagai platform  operating  system  dengan  menggunakan teknologi  Phyton  API.  Terciptanya  aplikasi  ini terinspirasi    dari    aplikasi  Vim,  Aplikasi    ini sangatlah fleksibel dan powerful . Fungsionalitas dari aplikasi ini dapat dikembangkan dengan menggunakan sublime- packages [17] .

## 2.5.5 Chrome
Google  Chrome  adalah  sebuah  peramban  web sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google.    . Fungsinya  adalah  untuk  mengakses  berbagai web[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Minimnya pengetahuan pada masyarakat dalam mengidentifikasi  penyakit  sistem  respirasi  dan bagaimana  cara  penangananya,  serta  belum  adanya sistem  dalam  diagnosis  penyakit  pada  sistem respirasi  sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama  untuk  melakukan  identifikasi  penyakit  sistem respirasi.

## 3.2 Analisis Data
Dari  hasil  pengumpulan  data  penyakit,  gejala, relasi  penyakit  dan  gejala  dan  interpretasi  pakar ,tabel  3  berisi  Data  Penyakit  Respirasi,  tabel  4
mengenai  Gejala  Penyakit  Sistem  Respirasi,  tabel  5 mengenai  Data  Relasi  Penyakit  dan  Gejala,  tabel  6 berisi  Data  Basis  Pengetahuan  dan  7  berisi  Data Rule  yang  telah    didapatkan  dari  seorang  pakar.  . sebagai  Data  Penyakit  Respirasi  atau  Pernapasan disertai  dengan  variabel  P  untuk  setiap  kode penyakit dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3 Data Penyakit Respirasi
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Pneumonia P02 Sinusitis P03 Influenza P04 Faringritis P05 Asma P06 Bronhcitis P07 ISPA
Data  gejala  penyakit  pada  sistem  respirasi disertai dengan variable G untuk setiap kode gejala. Tabel data gejala pada sistem respirasi dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4 Gejala Penyakit Sistem Respirasi Kode Gejala Nama Gejala G01 Badan berkeringat G02 Badan panas G03 Batuk berdahak G04 Batuk berlendir G05 Bengkak disekitar leher G06 Bengkak disekitar mata G07 Berat badan turun G08 Bersin-bersin G09 Dada sesak (ampek) G10 Dahak berdarah G11 Demam G12 Denyut jantung cepat G13 Hidung gatal G14 Hidung tersumbat G15 Ingus bau dan kehijauan G16 Kelelahan kronis G17 Kulit membiru G18 Lemas G19 Malaise G20 Mata gatal G21 Mata merah berair G22 Menggigil G23 Napas bunyi (mengi) G24 Napas pendek G25 Nyeri bagian wajah G26 Nyeri dada G27 Pilek G28 Sakit kepala G29 Sakit tenggorokan G30 Sesak napas G31 Suara serak/menghilang G32 Sulit menelan G33 Tenggorokan gatal G34 Tidak nafsu makan G35 Badan letih lesuh ketika melakukan aktifitas G36 Sulit Tidur Nyenyak G37 Alergi udara dingin, debu dan makanan tertentu G38 Nyeri Otot
Data Relasi Penyakit dan Gejala pada penyakit sistem  respirasi  berfungsi  untuk  menghubungkan penyakit  pasien sesuai dengan gejala yang di derita pasien.  Tabel  data  Relasi  Penyakit  dan  Gejala  pada sistem  respirasi  dapat  dilihat  pada  tabel  5  sebagai berikut:
Tabel 5. Data Relasi Penyakit dan Gejala
Gejala P0 1 P0 2 P0 3 P0 4 P0 5 P0 6
P0 7 G01 G02 ✓ G03 ✓ ✓ G04 ✓ G05 ✓ G06
✓ G07 G08 ✓
G09 ✓ ✓ G10 G11 ✓ ✓ ✓
✓ ✓
G12 ✓
G13 ✓
G14 ✓ ✓ ✓ ✓ G15 ✓ G16 G17 G18 G19 ✓ G20
G21 ✓ G22 ✓
G23 ✓ G24 ✓ ✓
G25 ✓
G26 ✓ ✓ G27 ✓ G28 ✓ ✓ ✓ G29 ✓ ✓ G30 ✓ ✓ ✓ ✓
G31
G32 ✓
G33 G34 G35 G36
G37 G38 ✓
Data  Basis  Pengetahuan  terdapat  Diagnosa Penyakit,  Gejala  serta  nilai  MB,MD  dan  CF.  Tabel data Basis Pengetahuan  pada sistem respirasi dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:

## Tabel 6. Data Basis Pengetahuan
No Diagnosa Kode Gejala dan Gejala MB MD CF 1 Pneumonia (G03) Batuk berdahak 0,9 0,4 0,5 (G11) Demam 0,8 0,1 0,7 (G12) denyut jantung cepat 0,5 0,1 0,4 (G22) Menggigil 0,7 0,1    0,.6 (G24) Napas pendek 0,.4 0,1 0,3 (G26) Nyeri dada 0,6 0,1 0,5 (G30) Sesak napas 0,8 0,1 0,7 2 Sinusitis (G06) Bengkak disekitar mata 0,7 0,1 0,6 (G13) Hidung gatal 0,6 0,3 0,3 (G14) Hidung tersumbat 0,6 0,1 0,5 (G15) Ingus bau dan berwarna hijau 0,9 0,2 0,7 (G25) Nyeri dibagian wajah 0,8 0,1 0,7 (G28) Sakit kepala 0,4 0,1 0,3 3 Influenza (G02) Badan panas 0,9 0,2 0,7 (G11) Demam 0,9 0,2 0,7 (G14) Hidung tersumbat 0,6 0,1 0,5 (G21) Mata merah berair 0,8 0, 2 0,6 (G28) Sakit kepala 0,4 0,1 0,3 4 Faringritis (G05) Bengkak disekitar leher 0,8 0,1 0,7 (G11) Demam 0,5 0,2 0,3 (G29) Sakit tenggorokan 0,8 0,1 0,7 (G32) Sulit menelan 0,4 0,1 0,3 5 Asma (G09) Dada sesak 0,7 0,1 0,6 (G23) Napas bunyi (Mengi) 0,8 0,1 0,7 (G24) Napas pendek 0,8 0,1 0,7 (G26) Nyeri dada 0,7 0,1 0,6 (G30) Sesak napas 0,8 0,1 0,7 6 Bronchitis (G04) Batuk berlendir 0,9 0,4 0,5 (G09) Dada sesak 0,8 0,1 0,7 (G11) Demam 0,4 0,1 0,3 (G14) Hidung tersumbat 0,4 0,1 0,3 (G19) Malaise 0,7 0,4 0,3 (G30) Sesak napas 0,7 0,1 0,6 7 ISPA (G03)Batuk berdahak 0,9 0,4 0,5 (G08) Bersin 0,8 0,1 0,7 (G27) Pilek 0,8 0,1 0,7 (G14) Hidung tersumbat 0,6 0,1 0,5 (G29) Nyeri tenggorokan 0,8 0,1 0,7 (G30) Sesak Napas 0,6 0,1 0,5 (G11) Demam 0,8 0,1 0,7 (G28) Sakit Kepala 0,5 0,1 0,4 (G37) Nyeri Otot 0,8 0,1 0,7
Data  Rule  berisi  fungsi  IF  AND  THEN  dari gejala  penyakit  serta  penanganan  penyakit  .  Tabel data  rule  pada  sistem  respirasi  dapat  dilihat  pada tabel 7 sebagai berikut:

## 624 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)
, Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 619-630
Tabel 7. Data Rule Penyakit Aturan(Rule) Penanganan Pneumonia IF G03 AND G11 AND G12 AND G22 AND G24 AND G26 AND G30 THEN Pneumonia 1. Menjalani vaksinasi 2. Memperkuat daya tahan tubuh, misalnya dengan mencukupi asupan nutris 3. Menjaga kebersihan diri, 4. Tidak merokok 5. Tidak mengonsumsi minuman beralkohol 6. Menjaga jarak dengan orang yang sedang sakit batuk atau pilek Sinusitis IF G06 AND G13 AND G14 AND G15 AND G25 AND G25  AND G28 THEN Sinusitis 1. Bersihkan  saluran  hidung dengan  menggunakan  air garam untuk membilasnya.
2. Kompres area hidung
dengan  menggunakan  air hangat. 3. Hirup  uap  dari  air  panas dalam wadah mangkuk
besar. Hal ini dapat membuat saluran napas terasa lebih lega. 4. Topang kepala dengan beberapa bantal, ketika tidur atau berbaring. Hal ini dapat mengurangi tekanan di sekitar sinus dan mengurangi  gejala  hidung tersumbat. 5. Minum  obat  dekongestan tablet,  atau  pakai  semprotan dekongestan. Keduanya bermanfaat untuk mengurangi penyumbatan pada sinus. Namun, semprotan dekongestan sebaiknya  tidak  digunakan sebagai  perawatan  rutin, karena justru dapat menyebabkan  penyumbatan sinus memburuk. Influenza IF  G02  AND G11  AND  G14 AND G21 AND G28 THEN Influenza 1. istirahat yang cukup 2. banyak
minum
dan beristirahat
3. serta  menjaga  tubuh  agar tetap hangat.
4. mengonsumsi  obat  penurun demam. Obat penurun demam juga dapat mengurangi gejala nyeri dan
pegal dari flu.
Faringritis IF G05 AND G11 AND G29 AND G32 THEN Faringritis 1. Banyak  beristirahat  hingga kondisi terasa lebih baik . 2. Jangan terlalu banyak berbicara terutama bila suara sedang serak. 3. Minum air putih dalam jumlah  yang  cukup  agar tidak mengalami dehidrasi. 4. Gunakan pelembab udara (humidifier) jika
udara  dalam  ruangan  terasa kering.
5. Konsumsi  makanan  yang nyaman  di tenggorokan, seperti sup kaldu hangat. 6. Berkumur dengan air garam hangat untuk meredakannyeri tenggorokan. 7. Hindari  paparan  asap  rokok dan polusi
8. Pemberianobat-obatan. seperti: antibiotik,  paracetamol  atau ibuprofen. Asma IF G09 AND G23 AND G24 AND G26 AND G30 THEN Asma 1. Inhaler, Ini  adalah  obat yang  dihirup  ketika  asma kambuh.  Cara  kerja obat ini adalah  mengirimkan  obat asma  dalam inhaler itu dengan  menyemprotkannya sehingga  obat  masuk  ke dalam saluran pernapasan. 2. Spacer, mungkin belum diketahui oleh banyak orang.  Ini  adalah  wadah yang dibuat dari plastik atau dari  logam. Spacer ini dilengkapi  dengan  corong hisap pada bagian salah satu spacer tersebut. 3. Streroid Oral, Penderita asma  bisa  menggunakan obat ini berturut-turut selama dua minggu
lamanya.  Jika  selama  dua minggu  itu  asma  sudah mereda  atau  intensitasnya mulai  berkurang  penderita asma  bisa  menggunakan obat asma sebelumnya. Obat ini berfungsi  sebagai  pereda asma  yang  disebabkan  oleh alergi. 4. Omalizumab, Fungsi  obat ini  dalam  menyembuhkan dan  meredakan  penyakit asma. Bronchitis IF G04 AND G09 AND G11 AND G14 AND G19 AND G30 THEN Bronchitis 1. Istirahat yang cukup. 2. Banyak Minum Air Putih
3. Jangan Merokok 4. Selain  itu,  disarankan  juga untuk  menjauh  dari  hal-hal yang memicu bronkitis,
seperti  debu  dan  polusi udara.
5. Konsumsi Makanan Sehat
ISPA IF G03 AND G08 AND G27 AND G14 AND G29 AND G30 AND G11 AND G28 AND G37 THEN ISPA 1. Memperbanyak istirahat dan konsumsi  air  putih  untuk mengencerkan dahak, sehingga lebih mudah untuk dikeluarkan. 2. Mengonsumsi minuman lemon  hangat  atau  madu untuk membantu meredakan batuk. 3. Berkumur dengan air hangat yang  diberi          garam,  jika mengalami sakit tenggorokan. 4. Menghirup uap dari semangkuk  air  panas  yang telah dicampur dengan minyak  kayu  putih  atau mentol  untuk  meredakan hidung yang tersumbat. 5. Memposisikan  kepala  lebih tinggi  ketika  tidur  dengan menggunakan bantal tambahan, untuk melancarkan pernapasan. 6. Cuci  tangan secara  teratur, terutama setelah beraktivitas di tempat umum. 7. Hindari  menyentuh  wajah, terutama bagian mulut, hidung,  dan  mata,  untuk menghindari penularan virus dan bakteri. 8. Gunakan  sapu  tangan  atau tisu  untuk  menutup  mulut ketika bersin atau batuk. Hal ini dilakukan untuk mencegah penyebaran penyakit ke orang lain. 9. Perbanyak konsumsi makanan kaya vitamin, terutama vitamin  C,  untuk meningkatkan  daya  tahan tubuh. 10. Olahraga secara teratur.
11. Berhenti merokok. 12. Obat-obatan untuk meredakan  gejala,         antara lain: a. Ibuprofen atau parac etamol , untuk meredakan demam dan nyeri otot b. Diphenhydramine da n pseudoephedrine, u ntuk  mengatasi  pilek dan hidung tersumbat. c. Obat batuk dan Antibiotik, jika dokter menemukan bahwa ISPA disebabkan oleh bakteri.

## 3.3 Analisis Proses
Analisis  proses  merupakan  asumsi  simulasi gambaran  mengenai  proses  deteksi  menggunakan sebuah  studi  kasus  yang  menjelaskan  bagaimana proses  deteksi  berjalan  secara  manual  diluar sistem.Adapun tujuan permodelan ini untuk menguji metode yang dipakai dan membandingkan hasil pada pengujian  sistem  yang  nantinya  akan  dibuat  apakah hasil  manual  sesuai  dengan  pengujian  hasil  sistem.
Permodelan pengujian perhitungan manual diasumsikan dengan skenario studi kasus berikut .
Laki-laki berumur 48  tahun ini  adalah  seorang sopir betor(becak motor). Beberapa bulan terakhir ia batuk  berdahak  disertai  demam  dan  menggigil, kemudian  ada  rasa  sesak  napas  yang  pendek  dan terasa  denyut  jantung  yang  begitu  cepat.  Lalu  ia mencari  informasi  penyakit  dengan  kemungkinan gejala  yang  dirasakannya  berharap  dirinya  bisa meminimalisir  penyakitnya  tidak  berubah  menjadi lebih  parah  dengan  melakukan  penanganan  dini sebelum  ke  dokter  spesialis  dan  melakukan  sesuatu terhadap gejala yang dirasakannya dan ia mendapati ternyata  lebih  dari  satu  penyakit  dengan  kemiripan gejala seperti yang dirasakannya. Ia pun kebingungan  karena  tidak  paham  atau  mengerti dengan informasi yang diperoleh dan tidak tau harus melakukan apa terhadap gejala yang muncul.
Dari  studi  kasus  diasas  dapat  diambil  data untuk  menyimpulkan  asumsi  penyakit  yang  diderita dengan  melakukan  pencocokan  fakta  dan  aturan yang  terdapat  pada  tabel  basis  pengetahuan. Berdasarkan  gejala  yang  muncul  dan  pencocokan fakta dan aturan pada basis pengetahuan diidentifikasi pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil identifikasi gejala yang muncul berdasarkan basis
pengetahuan Kode gejala Gejala G03 Batuk berdahak dan keras G011 Demam G12 Denyut jantung cepat G22 Menggigil G26 Napas Pendek
Setelah melakukan identifikasi dan pencocokan fakta yang didasarkan pada basis pengetahuan maka ditemukan  kecocokan  antar  gejala  yang  muncul terhadap  beberapa  penyakit  yang  ada  di  basis pengetahuan.  Maka  dari  itu  untuk  menyimpulkan penyakit  yang  diderita  maka  digunakanlah  metode certainty  factor .  Dalam  penggunaan  metode  untuk mendeteksi penyakit sistem respirasi atau pernapasan  terdapat  beberapa  tahapan  dalam  proses perhitungannya  yang  dilakukan  dengan  nilai-nilai yang  telah  ada.  Tahapan  proses  pengujian  tersebut bertujuan  untuk  membuktikan  tingkat  keberhasilan perhitungan dengan yang dilakukan oleh sistem agar tidak  terjadi  kesalahan  saat  sistem  telah  dibangun dan  digunakan  oleh  pengguna.  Tahapan  tersebut secara  manual  dapat  dilihat  pada  tabel  9  sebagai berikut:
Tabel 9. Perhitungan metode Certainty Facator Kode gejala Gejala
MB MD CF CF
User
CF
Kombinasi G03 Batuk berdahak dan keras 0,9 0,4 0,5 0,6 0,3 G011 Demam 0,8 0,1 0,7 1 0,7
626 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 619-630
G12 Denyut jantung cepat 0,5 0,1 0,4 0,6 0,2 G22 Menggigil 0,7 0,1 0,6 0,6 0,36 G26 Napas Pendek 0,6 0,1 0,5 0,6 0,3
Dari Tabel diatas dapat disimpulkan sebagai berikut:
Langkah ke-1 Nilai CF= MB-MD (akan menghasilkan nillai CF) Langkah ke-2 Nilai CF *CF User(pengguna memilih nilai interpretasi sesuai keadaan)  = CF Kombinasi
Tahap  Selanjutnya  menghitung kombinasi nilai CF CF Combine [H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1 – CF[H,E]1) 0,3 + 0,7 * (1- 0,3) = 0,3 + 0,7 * 0,7 = 0,3+0,49= 0,79 CF Combine [H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1 - CF[H,E]old) 0,79+ 0,2 * (1- 0,79) = 0,79 + 0,2 * 0,21 = 0,79+0,042= 0,832 CF Combine [H,E]old,4 = CF[H,E]old + CF[H,E]4 * (1 - CF[H,E]old)
0, 832+ 0,36* (1- 0, 832) = 0, 832+ 0,36* 0,168
= 0, 8321+0,06048 = 0,89258
CF Combine [H,E]old,5 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1 - CF[H,E]old) 0,89258+0,3*(1-0,89258)=0,89258 +0,3*0,10742= 0, 89258  + 0,032226= 0,924806 = 0,93
Langkah  brikutnya  Setelah  diperoleh  hasil akhir,  maka  mengubah  nilai  hasil  akhir  keyakinan menjadi presentase keyakinan.
CF = CFold n x 100%
(1)
= 0,93 * 100% = 93% pneumonia Dari  perhitungan  yang  telah  di  inputkan  oleh pasien  maka  di  dapat  hasil  keyakinan  sebesar  93% pada penyakit Pneumonia.

## 3.4 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  adalah  suatu  gambaran proses  dari  sebuah  sistem  yang  dibentuk  untuk memberi gambaran yang jelas kepada pengguna/ user agar  mudah  dipahami. Use  case diagram  digunakan untuk  menggambarkan  siapa  saja  yang  melakukan prosedur  dalam  sistem  serta  proses  yang  terlibat dalam  sistem  tersebut.  Berikut  gambar use  case diagram.  Berikut Use  case diagram  pneyakit  sistem respirasi
Gambar 1. Use Case diagram Sistem Pakar Penykit Respirasi
4. BAB LAIN
4.1 Tampilan Halaman Utama
Halaman  utama  berisi  tentang  menu Beranda , diagnosa, riwayat, keterangan, dan tentang , menu ini dilihat  oleh user dan  admin.  Berikut  ini  adalah gambar halaman utama:
Siti Nuraisyah Suci Dewi Maharani Sianipar, dkk, Mendeteksi Sejak Dini Penyakit Sistem Respirasi … 627
4.2   Halaman login admin Halaman login admin  merupakan  halaman yang  harus  diisi  oleh username dan password . Berikut adalah tampilan halaman login
Gambar 3 Login a dmin
4.3   Halaman  Input Penyakit
Halaman Input penyakit merupakan halaman untuk menampilkan penyakit menambahkan penyakit, menghapus, dan mengeditnya. Berikut ini adalah tampilan halaman penyakit pada :

## Gambar 4 Halaman Input  Diagnosa Penyakit
4.4   Halaman  Input Gejala
Halaman  Input  gejala  menampilkan  gejala- gejala  yang  ada  pada  diagnosa,  halaman  ini merupakan  halaman  untuk  menambah,  mengedit, dan  menghapus  gejala.  Berikut  ini  adalah  halaman gejala:

## 4.5   Halaman Input  Pengetahuan
Halaman  Input  Pengetahuan  berisi  tentang relasi  penyakit  dan  gejala.  Berikut  ini  merupakan gambar halaman Pengetahuan:

## Gambar 6 Halaman Input Pengetahuan
4.6   Halaman Riwayat Halaman  Riwayat  berisi  tentang  riwayat  dari users  yang  telah  melakukan  konsultasi.  Berikut  ini merupakan gambar halaman riwayat :

## Gambar 7 Halaman Riwayat
4.7   Halaman Ubah password Halaman  Ubah password merupakan  halaman untuk mengubah password admin. Berikut ini adalah gambar halaman untuk mengubah password admin:
Gambar 8 Halaman Ubah password 4.8   Halaman Diagnosa Halaman Diagnosa merupakan halaman dimana ( user ) pengguna dapat berkonsultasi tentang gejala  yang  dialami  durian,  berikut  ini  adalah halaman Diagnosa :

## Gambar 9 Halaman Diagnosa
4.9   Halaman Tentang Halaman  tentang  merupakan  halaman  yang menampilkan  tentang  Sistem  pakar  dengan  metode Certainty factor. Berikut ini adalah gambar halaman tentang:

## Gambar 10 Halaman Tentang

## 4.10  Halaman Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosa  merupakan  halaman yang  menampilkan  hasil  diagnosa  dari  konsultasi user ke program. Berikut ini adalah gambar halaman hasil diagnosa:

## Gambar 11 Halaman Hasil Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  dan pengujian  yang  telah  dilakukan  selama  membuat sistem pakar  mendeteksi sejak dini penyakit sistem respirasi  berdasarkan  gejala  pasien  di  Klinik  Al- Rayyan Tanjung Balai, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu
1. Penerapan  sistem  pakar  dengan  metode Certaint Factor dalam  mendeteksi  sejak  dini  penyakit sistem  respirasi  berbasis web berdasarkan riwayat  gejala  pasien    memberikan  kemudahan bagi  para  pasien  dan  memberikan  edukasi seputar  penyakit  sistem  respirasi  dan  bagaimana cara penanganannya.
2. Sistem  pakar  mendeteksi    sejak  dini  penyakit sistem respirasi  memberikan hasil yang optimal dalam memproses data saat melakukan konsultasi  dalam  mendiagnosa  penyakit  sistem respirasi  yang  mana  didasarkan  pada  hasil pengujian  yang  layak  dengan  persetujuan  pakar dengan presentasi 90% dengan tingkat kesesuaian berdasarkan hasil validasi
perhitungan  secara  manual  dan  perhitungan secara sistem .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Iqbal,  F.  A.  Setyaningsih,  and  S.  Bahri,
“Implementasi  Metode  Certainty  Factor Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Paru-Paru Berbasis Android,” J. Komput. dan Apl. , vol. 07, no. 03, pp. 155–164, 2019.
[2] S.  Ramadani  Mr,  N.  Nurfitriani,  and  H. Maulanza,  “Gambaran  Gangguan  Respirasi Di  Kabupaten  Aceh  Tenggara  Tahun  2015-
2019,” J. Heal. Sains , vol. 2, no. 2, pp. 250– 258, 2021, doi: 10.46799/jhs.v2i2.118.
[3] H. Judul, “RESPIRASI DENGAN METODE
CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID,” 2020.
[4] A.  M.  M.  Bosker  Sinaga,  P.M  Hasugian, “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Kerusakan Smartphone  Android  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,” J.  Inform.  Pelita  Nusant. ,
vol. 3, no. 1, pp. 56–62, 2018.
[5] O. Sihombing et al. ,  “PENERAPAN
METODE  CERTAINTY  FACTOR  PADA APLIKASI  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA
PENYAKIT  PARU  BERBASIS  WEB,”  no. April, 2018.
[6] A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (  CF ),” vol. 2, no. 5, pp. 2127–2134, 2018.
[7] Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, and  T.  Prabowo,  “Sistem  Pakar  Identifikasi Jenis  Kulit  Wajah  Dengan  Metode  Certainty Factor,” vol. 8, no. 1, pp. 21–27, 2020.
[8] S. Zuhriyah and P. Wahyuningsih,
“PENGAPLIKASIAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR,” vol. 11, no. 28, pp. 159–166, 2019.
Siti Nuraisyah Suci Dewi Maharani Sianipar, dkk, Mendeteksi Sejak Dini Penyakit Sistem Respirasi … 629
[9] C.  Kirana et  al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Gizi  Buruk  Pada  Balita  Dengan Metode  Certainty  Factor,” e-Jurnal  JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 82,  no.  2,  pp.  141–154,  2019,  doi: 10.36774/jusiti.v8i2.615.
[10] F.  Satria,  N.  Chasanah,  and  D.  Iskandar,
“Aplikasi Forum Diskusi Himpunan Mahasiswa  Teknik  Universitas  Jenderal Soedirman  Menggunakan  Laravel,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi:
10.20884/1.jutif.2020.1.1.5.
[11] M.  Arifin,  S.  Slamin,  and  W.  E.  Y.  Retnani, “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Untuk Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit Pada  Tanaman  Tembakau,” Berk.  Sainstek , vol. 5, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
[12] D.  Kusbianto,  R.  Ardiansyah,  and  D.  A.
Hamadi, “Implementasi Sistem Pakar
Forward  Chaining  Untuk    Identifikasi  Dan Tindakan  Perawatan  Jerawat  Wajah,” J. Inform.  Polinema ,  vol.  4,  no.  1,  p.  71,  2017, doi: 10.33795/jip.v4i1.147.
[13] M. Muqorobin, P. B. Utomo, M. Nafi’Uddin, and  K.  Kusrini,  “Implementasi  Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit  Ayam  Berbasis  Android,” Creat.
Inf.  Technol.  J. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  185,  2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i3.198.
[14] K.  E.  Setyaputri,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Analisis  Metode  Certainty  Factor  pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[15] S.  Informasi,  P.  Kesehatan,  B.  Web,  D. Puskesmas, P. Andrianto, and A.
Nursikuwagus,  “Prosiding  Seminar  Nasional Komputer  dan  Informatika  (SENASKI),”
Pros.  Semin.  Nas.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.
2017, pp. 978–602, 2018.
[16] F. A. Prabowo, “Sistem Informasi Pengolahan Sertifikat Berbasis Web Di Divisi
Training  SEAMOLEC,” J.  Masy.  Inform. Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 82–91, 2018.
[17] G.  Farell,  H.  K.  Saputra,  and  I.  Novid, “Rancang
Bangun Sistem Informasi Pengarsipan  Surat  Menyurat  (Studi  Kasus Fakultas  Teknik  Unp),” J.  Teknol.  Inf.  dan Pendidik. , vol. 11, no. 2, pp. 56–62, 2018.
[18] C.  Maulana,  S.  Informasi,  S.  Tinggi,  M.
Informatika,  D.  Komputer,  and  R.  Kisaran,
“EXPERT SYSTEM DIAGNOSE DISEASES  IN  GOATS  USING  THE APPLICATION OF CERTAINTY FACTOR AT THE ASAHAN DISTRICK LIVESTOCK SERVICE DENGAN PENERAPAN  CERTAINTY  FACTOR  DI DINAS PETERNAKAN KAB,” vol. 3, no. 1,
2022.