MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015 | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2022

## Identifikasi Diagnosa Kategori Covid Varian Omicron dengan Flu Biasa dan Faringitis menggunakan Metode Certainty Factor
DEDDY PRIHADI 1 , BEI HARIRA IRAWAN 2 , MANASE SAHAT H SIMARANGKIR 3
1,2 Program Studi Bisnis Digital, Universitas Pancasakti Tegal
3 Program Studi Teknik Komputer, Politeknik META Industri Cikarang e-mail: deddyprihadi@upstegal.ac.id Received 14 April 2022 | Revised 26 Mei 2022 | Accepted 24 Juni 2022

## ABSTRAK
Angka kenaikan  pasien Covid-19 khususnya varian  omicron  mulai  menunjukkan kenaikan signifikan mulai awal tahun 2022 ini. Gejala varian omicron yang hampir mirip  dengan  influenza  dan  faringitis  menyebabkan  masyarakat  cukup  sulit membedakan apakah terkena Covid-19 varian omicron atau hanya influenza atau faringitis. Penelitian ini menggunakan metode sistem pakar Certainty Factor untuk memberikan  kepastian  dari  sebuah  ketidakpastian  akan  gejala  Covid-19  varian omicron ini. Dari hasil pengujian sampel dengan gejala demam, kelelahan, pegal- pegal, sakit kepala, sakit menelan dan pilek, diperoleh nilai persentase keyakinan penyakit Covid-19 yaitu 68,94%, penyakit influenza sebesar 56,32% dan penyakit faringitis sebesar 49,17%. Nilai persentase keyakinan terbesar dari masing-masing penyakit adalah 68,94% yaitu kemungkinan pasien menderita penyakit Covid-19 varian omicron.

## Kata kunci: omicron, influenza, faringitis, certainty factor, sistem pakar

## ABSTRACT
The increase in the number of Covid-19 patients, especially the omicron variant, began to show a significant increase starting in early 2022. The symptoms of the omicron  variant,  which are  almost  similar  to  influenza  and  pharyngitis, make  it quite difficult for people to distinguish whether they have the omicron variant of Covid-19  or  just  influenza  or  pharyngitis.  This  study  uses  the  Certainty  Factor expert  system  method  to  provide  certainty  from  an  uncertainty  about  the symptoms  of  this  omicron  variant  of  Covid-19.  From  the  results  obtained  from several  testing  samples  with  symptoms  of  fever,  fatigue,  aches,  headaches, swallowing and runny nose, the confidence value for Covid-19 disease is 68.94%, for  influenza  disease  is  56.32  %  and  for  pharyngitis  is  49.17%.  The  largest confidence value for each disease is 68.94%, which is the possibility of the patient suffering from the omicron variant of Covid-19 disease.

## Keywords: omicron, influenza, pharyngitis, certainty factor, expert system

## 1. PENDAHULUAN
Kenaikan  angka  penderita  penyakit  Covid-19  varian  omicron  mulai  kenaikan  signifikan semenjak Januari 2022 hingga Februari 2022. Berikut data angka kenaikan kasus sampai data terakhir  5  Februari  2022  menurut  data  dari Global  Initiative  on  Sharing  All  Influenza  Data (GISAID):

## Gambar 1. Perkembangan Kasus Omicron
(Sumber: GISAID, 5 Februari 2022)
Untuk itu perlu dirancang sebuah sistem yang dapat memberikan informasi mengenai penyakit Covid-19 varian omicron ini yaitu bersumber dari gejala-gejala yang diderita oleh penggunanya dengan  menggunakan  model  sistem  pakar  (Setyaputri,  dkk.,  2018).  Dasar  dari  sistem pakar disini adalah upaya melakukan transfer pengetahuan oleh entitas yang memiliki keahlian khusus  (dalam  hal  ini  dokter)  kedalam  sistem  komputer  untuk  menjadikan  pengetahuan tersebut menjadi sebuah keputusan atau kesimpulan (Maulina, 2020). Pemecahan masalah yang cukup sulit dapat diselesaikan dengan jalan memanfaatkan pengetahuan dan prosedur inferensi  menggunakan  sistem  yang  dikombinasikan  dengan  program  komputer  pintar (Setiabudi, dkk., 2017).
Pada  gejala-gejala  umum  Covid-19 varian  omicron  ini hampir mirip  dengan influenza biasa yang umumnya ditandai dengan ditandai suhu tubuh naik, batuk, nyeri di tenggorokan dan sakit saat menelan, kelelahan dan disertai demam. Hal ini didukung dengan beberapa kondisi antara  lain  tidak  bermasker  saat  keluar  rumah  dan  pernah  kontak  dengan  penderita sebelumnya (Etikasari, dkk., 2020). Gejala klinis yang banyak ditemui adalah demam serta batuk,  disamping gejala yang tidak spesifik lainnya seperti dispnea, sakit kepala, otot terasa nyeri, dan kelelahan (Syafrida, 2020).
Penelitian yang dilakukan oleh (Fahindra dan Amin, 2021) dalam mendeteksi awal Covid- 19  menggunakan  metode Certainty  Factor  menjelaskan  bahwa  hasil  yang  didapat menggunakan  3  aturan  diperoleh  hasil  bahwa  pada  aturan  1  didapat  hasil  persentase keyakinan 96% sehingga sistem mendiagnosa pada aturan ini positif Covid-19. Pada aturan 2 didapat hasil persentase keyakinan 36% sehingga sistem mendiagnosa pada rule ini Negatif covid-19, dan aturan 3 didapat hasil persentase keyakinan 85% sehingga sistem mendiagnosa pada  aturan  ini  besar  kemungkinan  terinfeksi  Covid-19.  Penelitian  (Taqwa,  2021)  dalam mengidentifikasi penyakit Covid-19 dengan metode Certainty Factor berbasis web diperoleh
Identifikasi diagnosa kategori covid varian omicron dengan flu biasa dan faringitis menggunakan metode certainty factor
13 rule menggunakan metode ini yang diimplementasikan pada kode pemrograman berbasis web untuk menghitung secara otomatis proses diagnosa penyakit Covid-19.
Penelitian  lain  oleh  (Hutabarat  dan  Elsera,  2021)  mengenai  sistem  pakar  untuk mendiagnosis Corona Virus metode Certainty Factor berbasis web menggunakan 14 rule yang dirancang  menggunakan  UML  menjadi  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web. Penggunaan aplikasi ini mampu membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit Covid- 19 sehingga segera mendapatkan penanganan lebih lanjut. Penelitian lainnya oleh Rajutidesli dengan  menggabungkan  metode Case  Based  Reasoing  dan  Certainty  Factor  pada perancangan  sistem  pakar  mendiagnosis  penyakit  flu  burung  ditemukan  kemiripan  dengan kasus  terdahulu  yang  dijangkiti  flu  burung  dengan  besaran  nilai  kemiripan  64,86%,  dan berdasarkan perhitungan CF dalam mendiagnosa virus flu burung memperoleh nilai keyakinan 99,52% terjangkit virus flu burung (Rajutidesli, 2020).
Penelitian yang dilakukan oleh (Fahindra dan Amin, 2021), hanya menggunakan 6 gejala dengan  3  rule  kepastian  untuk  mendeteksi  awal  Covid-19  sehingga  tidak  ada  pembanding untuk mendeteksi gejala penyakit lain. Penelitian (Taqwa, 2021) menggunakan 13 gejala namun  hanya  mengandalkan  1  rule  untuk  memastikan  gejala  awal  Covid-19,  sedang  pada penelitian  (Hutabarat  dan  Elsera,  2021)  menggunakan  14  gejala  namun  hanya mengandalkan 1 rule untuk memastikan gejala awal Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  kategori  covid-19  varian  omicron  dengan influenza  dan  faringitis menggunakan metode Certainty Factor menggunakan 20 gejala dengan 3 rule sehingga dapat meningkatkan nilai evidence yang merupakan nilai dari nyata gejala dari 3 kategori tersebut ( Purposed Method). Kelebihan yang dimiliki metode ini yaitu hanya dapat mengelola dua data saja dalam sekali hitung, sehingga terjaga keakuratan datanya (Anggriani dan Andreswari, 2018). Metode ini mampu membuktikan apakah suatu fakta yang terjadi disebut pasti atau tidak pasti yang berbentuk matriks (Wardoyo, 2018). Metode Certainty Factor merupakan sebuah probabilitas yang digunakan ketika menghadapi ketidakpastian jawaban suatu masalah (Army dan Yuhandri, 2018).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode Certainty Factor dipergunakan untuk mengakomodir ketidakpastian penalaran seorang ahli (Buchanan dan Shortliffe, 1984). Certainty Factor menyatakan kepercayaan dalam sebuah peristiwa (fakta atau hipotesa) berdasar pada bukti atau pertimbangan ahli (Pakpaha, dkk., 2019). Basis pengetahuan seorang pakar dapat digunakan untuk mengambil sebuah keputusan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu,  khususnya  berbasis  komputer (Kusrini, 2008). Metode Certainty Factor didasarkan dari setiap input gejala pengguna. Kelas yang dipilih dari proses klasifikasi adalah implementasi dari Certainty Factor untuk menemukan nilai  kepastian.  Dari  dua  gejala  masukan  ini  kemudian  prosesnya  masing-masing  diulangi menggunakan Persamaan (1) berikut:
CF [ H,E ] =CF [ H ] *CF [E] (1)
Basis  pengetahuan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dimanfaatkan  untuk  menentukan proses pencarian atau mendapatkan sebuah simpulan yang diperoleh dari hasil diagnosa. Hasil yang akan diperoleh setelah pengguna berinteraksi dengan sistem pakar yaitu dengan memilih gejala yang dinputkan pengguna. Berikut basis pengetahuan yang digunakan:
1. Data indikasi, yaitu seperti terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Indikasi Penyakit Kode Indikasi G1 Hidung tersumbat G2 Bersin bersin G3 Demam > 38 o C G4 Kelelahan G5 Sesak nafas G6 Nyeri tenggorokan G7 Pegal pegal G8 Kehilangan indra penciuman dan perasa (anosmia) G9 Sakit kepala dan pusing G10 Mual dan muntah G11 Diare G12 Nyeri otot G13 Pilek G14 Lemas G15 Menggigil G16 Penurunan nafsu makan G17 Konjungtivitis (mata merah) G18 Batuk G19 Sakit saat menelan G20 Suara serak

## 2. Data penyakit, yaitu seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Nama Penyakit Kode Nama Penyakit P1 Covid-19 Omicron P2 Influenza P3 Faringitis

## 3. Data rule, yaitu seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Data Rule Rule Indikasi Rule 1 IF G3 (Demam 38 o C) AND G4 (Kelelahan) AND G5 (Sesak nafas) AND
G6 (Nyeri tenggorokan) AND G8 (Anosmia) AND G9 (Sakit kepala dan pusing) AND G10 (Mual dan muntah) AND G11 (Diare) AND G12 (Nyeri otot) AND G13 (Pilek) AND G14 (Lemas) AND G15 (Mengigil) AND G16 (Penurunan nafsu makan) AND G17 ( Konjungtivitis ) AND G18 (Batuk) THEN P1 (Covid-19)
Identifikasi diagnosa kategori covid varian omicron dengan flu biasa dan faringitis menggunakan metode certainty factor
Rule Indikasi Rule 2 IF  G1  (Hidung  tersumbat)  AND  G2  (Bersin-bersin)  AND  G6  (Nyeri tenggorokan)  AND  G7  (Pegal-pegal)  AND  G13  (Pilek)  AND  G14 (Lemas) AND G18 (Batuk) THEN P2 ( Influenza ) Rule 3 IF G1 (Hidung tersumbat) AND G2 (Bersin-bersin) AND G4 (Kelelahan) AND G6 (Nyeri tenggorokan) AND G9 (Sakit kepala dan pusing) AND G17 ( Konjungtivitis ) AND G18 (Batuk) AND G19 (Sakit saat menelan) AND G20 (Suara serak)
THEN P3 ( Faringitis )

## 4. Skala tingkat kepastian, yaitu seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Tingkat Kepastian Kondisi Ketidakpastian Bobot Tidak 0 Ragu-ragu 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan Besar 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1
5. Basis pengetahuan pakar, yaitu gejala-gejala yang sering dikeluhkan atas penyakit Covid- 19 varian omicron yang diisi berdasarkan penelitian dan pendapat seorang pakar. Berikut adalah nilai bobot CF pakar dari setiap gejala yaitu:
Tabel 5. Basis Pengetahuan Pakar Kode Nama Penyakit Kode Indikasi Bobot P1 Covid-19 G3 Demam > 38 o C 0,6 P1 Covid-19 G4 Kelelahan 0,6 P1 Covid-19 G5 Sesak nafas 0,8 P1 Covid-19 G6 Nyeri tenggorokan 0,6 P1 Covid-19 G8 Anosmia 0,8 P1 Covid-19 G9 Sakit kepala dan pusing 0,6 P1 Covid-19 G10 Mual dan muntah 0,4 P1 Covid-19 G11 Diare 0,4 P1 Covid-19 G12 Nyeri otot 0,4 P1 Covid-19 G13 Pilek 0,4 P1 Covid-19 G14 Lemas 0,4 P1 Covid-19 G15 Menggigil 0,4 P1 Covid-19 G16 Penurunan nafsu makan 0,4 P1 Covid-19 G17 Konjungtivitis 0,4 P1 Covid-19 G18 Batuk 0,6 P2 Influenza G1 Hidung tersumbat 0,4 P2 Influenza G2 Bersin-bersin 0,4 P2 Influenza G6 Nyeri tenggorokan 0,6 P2 Influenza G7 Pegal-pegal 0,6 P2 Influenza G13 Pilek 0,4
Kode Nama Penyakit Kode Indikasi Bobot P2 Influenza G14 Lemas 0,4 P2 Influenza G18 Batuk 0,6 P3 Faringitis G1 Hidung tersumbat 0,4 P3 Faringitis G2 Bersin-bersin 0,4 P3 Faringitis G4 Kelelahan 0,6 P3 Faringitis G6 Nyeri tenggorokan 0,6 P3 Faringitis G9 Sakit kepala dan pusing 0,6 P3 Faringitis G17 Konjungtivitis 0,4 P3 Faringitis G18 Batuk 0,6 P3 Faringitis G19 Sakit saat menelan 0,6 P3 Faringitis G20 Suara serak 0,6

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan diagnose, user memilih gejala berdasarkan gejala yang dialami pasien dengan memilih gejala yang ada di menu diagnosa, sehingga ketika user mengklik diagnosa sistem akan  menghitung  nilai  persentase  keyakinan  dari  masing-masing  penyakit  menggunakan metode Certainty Factor. Hasil perhitungan diimplementasikan pada sistem berbasis web yang dapat mendiagnosa jenis penyakit kategori Covid-19 varian omicron, influenza atau faringitis. Berikut desain Use Case diagram untuk sistem pakar ini:
Gambar 2. Use Case Diagram uc Use Case Model Diagnosa Kategori Covid-19 Omicron dengan Influenza dan Faringitis User Memasukkan Gej ala Hasil Diagnosa
Gambar 3. Dashboard Diagnosa
Gambar 4. Menu Diagnosa

## Gambar 6. Menu Riwayat
Berikut contoh kasus pasien mengalami gejala demam, kelelahan, pegal-pegal, sakit kepala, sakit menelan dan pilek.
Tabel 6. Perhitungan Gejala User Kode Nama Gejala MB User   MD Pakar  CF [H, E] G3 Demam 0,6 0,6 0,36 G4 Kelelahan 0,4 0,6 0,24 G7 Pegal-Pegal 0,8 0,6 0,48 G9 Sakit kepala 0,4 0,6 0,24 G19 Sakit menelan 0,2 0,6 0,12 G13 Pilek 0,4 0,4 0,16
Perhitungan manual pasien berdasarkan gejala:
1. Penyakit Covid-19 omicron
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit Covid-19 omicron didapat 3 gejala yang sama yaitu: If G3 (Demam) dengan CF = 0,36 And G4 (Kelelahan) dengan CF = 0,24 And G9 (Sakit Kepala) dengan CF = 0,24 And G13 (Pilek) dengan CF = 0,16 Then P1 (Covid-19 Omicron) Maka perhitungan manualnya:
 CF Kombinasi [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1)
= 0,36 + 0,24 * (1 – 0,36)
= 0,36 + 0,24 * (0,64) = 0,36 + 0,1536
= 0,5136
 CF Kombinasi [CF Old , CF3] = CF3 + CF old * (1 – CF3) = 0,24 + 0,5136 * (1 – 0,24) = 0,24 + 0,5136 * (0,76) = 0,24 + 0,3903 = 0,6303  CF Kombinasi [CF Old , CF4] = CF4 + CF old * (1 – CF4) = 0,16 + 0, 6303 * (1 – 0,16) = 0,16 + 0, 6303 * (0,84)
Identifikasi diagnosa kategori covid varian omicron dengan flu biasa dan faringitis menggunakan metode certainty factor
= 0,16 + 0,5294 = 0,6894 Besarnya  kepercayaan  pakar  terhadap  kemungkinan  P1  (Covid-19  varian  omicron) berdasarkan gejala diatas adalah 0,6894 atau persentase keyakinannya adalah 68,94%.

## 2. Penyakit Influenza
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit Influenza didapat 2 gejala yang sama yaitu: If  G7  (Pegal-Pegal)  dengan  CF  =  0,48  And  G13  (Pilek)  dengan  CF  =  0,16  Then  P2 (Influenza)
Maka perhitungan manualnya:
 CF Kombinasi [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1)
= 0,48 + 0,16 * (1 – 0,48)
= 0,48 + 0,16 * (0,52) = 0,48 + 0,0832 = 0,5632 Besarnya  kepercayaan  pakar  terhadap  kemungkinan  P2  ( Influenza)  berdasarkan  gejala diatas adalah 0,5632 atau persentase keyakinannya adalah 56,32%.

## 3. Penyakit Faringitis
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit Faringis didapat 3 gejala yang sama yaitu: If G4 (Kelelahan) dengan CF = 0,24 And G9 (Sakit Kepala) dengan CF = 0,24 And G19 (Sakit Menelan) dengan CF = 0,12 Then P3 (Faringitis) Maka perhitungan manualnya:
 CF Kombinasi [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1)
= 0,24 + 0,24 * (1 – 0,24)
= 0,24 + 0,24 * (0,76) = 0,24 + 0,1824
= 0,4224
 CF Kombinasi [CF Old , CF3] = CF3 + CF old * (1 – CF3) = 0,12 + 0,4224* (1 – 0,12) = 0,12 + 0,4224 * (0,88) = 0,12 + 0,3717 = 0,4917 Besarnya kepercayaan pakar terhadap kemungkinan P3 ( Faringitis) berdasarkan gejala diatas adalah 0,4917 atau persentase keyakinannya adalah 49,17%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  pengujian  sampel  CF  dari  gejala  demam,  kelelahan,  pegal-pegal, sakit kepala, sakit menelan dan pilek, diperoleh nilai persentase keyakinan penyakit Covid-19 varian omicron yaitu 0,6894 atau 68,94%, penyakit influenza sebesar 0,5632 atau 56,32% dan  penyakit faringitis  sebesar  0,4917  atau  49,17%.  Maka  dapat  disimpulkan  besarnya kepercayaan pakar dengan nilai persentase keyakinan terbesar dari masing-masing penyakit adalah 68,94% yaitu kemungkinan pasien dengan gejala diatas menderita penyakit Covid-19 varian omicron. Data hasil perhitungan ini akan dikombinasikan dengan script pemrograman PHP untuk dijadikan sebuah aplikasi sistem pakar berbasis web agar memudahkan siapa saja menggunakan ini sebagai bahan diagnosa gejala awal penyakit Covid-19 varian omicron.

## DAFTAR RUJUKAN
Army, W. L., Yuhandri, S. (2018). Sistem pakar diagnosis penyakit menular dengan metode forward chaining dan certainty factor. Jurnal Sains Dan Informatika, 2(2), 171–181.
B. Etikasari, T. D. Puspitasari, A. A. Kurniasari,  and L. P. (2020). Sistem informasi deteksi dini Covid-19. J. Tek. Elektro Dan Komput, 9(2), 101–108.
Buchanan,  B.  G.,  &  Shortliffe,  E.  H.  (1984). Rule-Based  Expert  Systems:The  MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison Wesley.
Fahindra, A. R., & Amin, I. H. Al. (2021). Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan MetodeCertainty Factor. Jurnal TEKNO KOMPAK, 15(1), 92–103.
Hutabarat,  I.,  & Elsera, M.  (2021).  Aplikasi Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit    Corona  Virus
(Covid-19) Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Web. Buletin Utama Teknik, 16(2), 84–88. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/but/article/view/3765
K. Anggriani, D. Andreswari,  and S. R. S. (2018). Aplikasi Diagnosa Sementara Penyakit Anak Bawah  Lima  Tahun  (Balita)  Kawasan  Pesisir  Kota  Bengkulu  Menggunakan  Metode Certainty Factor (Transient Diagnosis App to Detect Diseases in Children Under Five Years of Age in Bengkulu Coastal Area Using Certainty. J. IPTEKKOM J. Ilmu Pengetah. Teknol. Inf, 20(1), 61.
Kusrini.  (2008). Aplikasi  Sistem  Pakar,  Menentukan  Faktor  Kepastian  Pengguna  Dengan Metode Certainty Factor. Andi.
Maulina, D. (2020). Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak. Journal  of  Information  System  Management  (JOISM),  2(1),  23–32. https://doi.org/10.24076/joism.2020v2i1.171
Pakpahan, A., Sagala, J. R., Yesputra, R., Lubis, A., Saputra, H., Husain, & Sihotang, H. T.
(2019). Implementation of Certainty Factor Method for Diagnoses of Photocopy Machine Damage. Journal of Physics: Conference Series, 1255(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1255/1/012059
Rajutidesli.  (2020).  Penerapan  Metode  Case  Based  Reasoing  Dan  Certainty  Factor  Dalam
Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Flu  Burung  Berbasis  Web. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 4(1), 345–350.
Setiabudi, W. U., Sugiharti, E., & Arini, F. Y. (2017). Expert System Diagnosis Dental Disease Using  Certainty  Factor  Method. Science  Journal  Informatics,  4(1),  43–50. https://doi.org/https://doi.org/10.15294/sji.v4i1.8463
Setyaputri, K. E., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2018). Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT. Jurnal  Teknik  Elektro,  10(1),  30–35.
Identifikasi diagnosa kategori covid varian omicron dengan flu biasa dan faringitis menggunakan metode certainty factor
https://doi.org/10.15294/jte.v10i1.14031
Syafrida, S. (2020). Bersama Melawan Virus Covid 19 di Indonesia. SALAM J. Sos. Dan Budaya Syar-I, 7(6). https://doi.org/doi: 10.15408/sjsbs.v7i6.15325
Taqwa,  M.  A.  L.  (2021).  Identifikasi  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Covid-19  Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Edutic.
Wardoyo, E. P. G. and R. (2018). An Expert System Using Certainty Factor For Determining
Insomnia Acupoint. Indonesian Journal of Computing and Cybernetics System, 2(12).