JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 2, Juli 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i2.968

## Sistem Pakar Diagnosis Covid-19 Berbasis Mobile Application Android Dengan Metode Certainty Factor

## Covid-19 Diagnosis Based Android Mobile Application using Certainty Factor Method
Imanuel Sinuraya 1 , Agung Triayudi 2 , Ira Diana Sholihati 3
1,2 Universitas Nasional, Jl Sawo Manila Pejaten Pasar Minggu Jakarta 1250, Telp: (021) 7806700, Faks: (021) 780718, Universitas Nasional
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Email: 1 sinurayai68@gmail.com, 2 *agungtriayudi@civitas.unas.ac.id,
3 iradiana2803@gmail.com

## Abstrak
Sistem  Pakar  merupakan  bagian  dari  kategori  umum  dari  komputer  yang  dikenal sebagai  kecerdasan.  Dibuatnya  Sistem  Pakar  untuk  mengerjakan  domain  tertentu.  Untuk mempermudah menyimpulkan suatu permasalahan, akan tetapi membutuhkan data yang efisien ke  suatu  bagian  tertentu  pada  pengetahuan  dasar,  dan  tatacara  berpikir  manusia  untuk mengimplementasikan  ilmu  pengetahuan  pada  suatu  permasalahan  yang  diberikan.  Pada kecerdasan  buatan,  sistem  pakar  merupakan  sistem  komputer  yang  meniru  kemampuan pengambilan  keputusan  dari  manusia  yang  ahli  bidangnya.  Dorongan  utama  kecerdasan buatan adalah dalam pengembangan fungsi komputer yang terkait dengan kecerdasan manusia, seperti  penalaran,  pembelajaran,  dan  pemecahan  masalah,  untuk  membangun  sebuah  sistem berbasis  pengetahuan  dalam  bidang  kedokteran  spesifik  pada  domain  untuk  bertujuan mendiagnosa  Covid-19  yang  ditampilkan  dalam  perangkat  mobile,  informasi  yang  cepat  dan tepat dari seorang pakar sangat dibutuhkan, dapat dirumuskan suatu masalah berupa diagnosa Covid-19  melalui  penerapan  sistem  pakar  berupa  input  gejala.  Hal  inilah  yang  mendorong pembuatan  sistem  pakar  diagnosa  Covid-19  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor berbasis mobile application android.
Kata Kunci – Android Mobile Application, Covid-19, Metode Certainty Factor, Sistem Pakar.

## Abstract
Expert  Systems  are  part  of  a  general  category  of  computers  known  as  intelligence. Created Expert System to work on a domain. To make it easier to conclude a problem, however, it requires efficient data to a certain part of basic knowledge, and human thinking procedures to implement  knowledge  on  a  given  problem.  In  artificial  intelligence,  an  expert  system  is  a computer  system  that  mimics  the  decision-making  ability  of  humans  who  are  experts  in  their fields.  The  main  thrust  of  artificial  intelligence  is  in  the  development  of  computer  functions related  to  human  intelligence,  such  as  reasoning,  learning,  and  problem  solving,  to  build  a knowledge-based  system  in  the  specific  field  of  medicine  in  the  domain  for  the  purpose  of diagnosing  Covid-19  displayed  on  mobile  devices,  information  that  is  quickly  and  precisely from  an  expert  is  needed,  can  be  formulated  a  problem  in  the  form  of  diagnosis  Covid-19 through the application of an expert system in the form of input symptoms. This is what drives
Sistem Pakar Diagnosis Covid-19 Berbasis Mobile Application Android ...
the creation of the Covid-19 diagnostic system using a certainty factor based on Android mobile application.
Keywords –Android Mobile Application, Covid-19, Certainty Factor Method, Expert System.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  hal  yang  penting  bagi  manusia,  namun  kebanyakan  masyarakat awam  kurang  begitu  memperhatikan  masalah  kesehatan.  Mereka  sering  menganggap  remeh penyakit  Covid-19,  dan  apabila  tidak  segera  ditangani  akan  menjadi  lebih  serius penanganannya. Suatu gejala penyakit yang timbul dapat menjadi indikasi suatu penyakit yang akan diderita atau sedang diderita.
Dalam  perkembangan  teknologi  modern  maka  dikembangkan  pula  sistem  suatu teknologi  yang  mampu  mengadaptasi  proses  dan  cara  berfikir  manusia  yaitu Artificial Intelligence atau  Kecerdasan  Buatan.  Sistem  Pakar  merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan yang menggabungkan pengetahuan dan penelusuran data yang mampu menyelesaikan masalah layaknya seorang pakar.
Informasi  yang  cepat  dan  tepat  dari  seorang  pakar  sangat  dibutuhkan.  Hal  inilah  yang mendorong pembuatan sistem pakar diagnosa Covid-19 dengan menggunakan metode certainty factor berbasis mobile  application android.  Dalam  perancangannya  program  ini  mengolah informasi dari gejala yang di input. Berupa keluhan atau gejala yang nampak dari dalam tubuh. Diagnosa tadi akan diproses dan menghasilkan diagnosa layaknya fungsi seorang pakar.
Pada penelitian terdahulu dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis  Web  Dengan  Forward  Dan  Backward  Chaining”  [1]  telah  membahas  sistem  pakar yang berkaitan dengan mendiagnosa penyakit tanaman padi berbasis web.
Memberikan  informasi  mengenai  hama  penyakit  tanaman  dan  dapat  mendiagnosa gejala–gejala  penyakit  tanaman,  khususnya  tanaman  padi,  sekaligus  memberikan  solusi penanggulangannya, yang nantinya dapat digunakan untuk mengurangi atau memperkecil resiko kerusakan  tanaman.  Implementasi  sistem  pakar  ini  dibuat  dengan  berbasis  Web  agar  dapat diakses dan dimanfaatkan masyarakat secara luas.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Memberikan informasi mengenai hama penyakit tanaman dan dapat mendiagnosa gejala–gejala penyakit tanaman, khususnya tanaman padi,  sekaligus  memberikan  solusi  penanggulangannya,  yang  nantinya  dapat  digunakan  untuk mengurangi  atau  memperkecil  resiko  kerusakan  tanaman  berbasis  web.  Penelitian  yang  lain tentang  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web  telah  dilakukan  oleh  David  [2]  dengan memanfaatkan  Penerapan  Fuzzy  Moora  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demam Berdarah  Dengue,  yang  dimaksudkan  untuk  membantu  tugas-tugas  para  dokter  serta melengkapi  kemampuan  para  dokter  tersebut  dalam  membuat  keputusan yang optimal  melalui pengolahan  komputer.  [3]  Penelitian  selanjutnya  adalah  Penerapan  Rule  Based  Forward Chaining  pada  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit,  yang  membahas  sistem  pakar dengan  teknik  forward  chaining  yang digabungkan  dengan  rule  based  yang  digunakan  sebagai simulasi diagnosa berdasarkan keluhan atau gejala yang timbul.
Hal  yang  berbeda  pada  penelitian  ini  dengan  tiga  penelitian  terdahulu  adalah digunakannya  metode  certainty  factor  berbasis  mobile  application  android,  dimana  pada perkembangan jaman saat  ini semua bisa diakses melalui smartphone, client cukup menginstal file apk di smartphone nya yang memudahkan client untuk mendiagnosa Covid-19 sejak dini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## CCS
Metode Penelitian ini berbentuk survey, pengumpulan data yang diambil peneliti yaitu menggunakan  pengumpulan  data  primer  berupa  wawancara  kepada  beberapa  pakar  dalam  hal ini  adalah  Dokter  Spesialis  Paru-Paru  serta  melakukan  sejumlah  pengamatan  langsung  atau observasi dan Data sekunder berupa dokumen yang berkaitan langsung dengan Covid-19.
Selanjutnya tahapan-tahapan sistematis yang digunakan dalam Metode Certainty Factor digunakan  untuk  perhitungan  nilai  kemungkinan MB,  MD, dan  CF,  sebagai  derajat  untuk menunjukkan  ukuran  kemungkinan  diagnosa  Covid-19.  Program  Shell  SispakCF  berupa installer apk , dapat diinstal pada smartphone android. Untuk pemodelan pada aplikasi kepakaran dengan metode Certainty Factor meliputi tahap pertama yaitu Foreground process, tahap kedua Visible process, tahap ketiga Server process, tahap keempat yaitu Background process dan tahap terakhir  yaitu  Empty  Process.  Dengan  menggunakan  Metode  Certainty  Factor berbasis  Mobile Application  Android  mempermudah  client  untuk  konsultasi  kesehatan  dimana  mudah  diakses oleh masyarakat dengan hasil akhir berupa diagnosa penyakit layaknya seorang pakar.
Instrumen  penelitian  dengan  teknik  wawancara  dengan  beberapa  pakar  yakni  dokter paru  dan  sebuah  alat  recorder  menggunakan  handphone  sebagai  alat  rekaman  untuk penyimpanan data pada wawancara dengan para pakar dari Dinas/Instansi bidang Kesehatan dan Dokter  spasialis  paru.  Metode  pengujian  menggunakan  User  Acceptance  Testing.  Hasil penelitian berupa sebab akibat dari indikasi ditemukannya gejala akan suatu indikasi Covid-19 yang  disusun  dalam  web  server.  Pembuatan  aplikasi  kepakaran  menggunakan  bahasa pemrograman java dengan tools SDK platform Android.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Metode Certainty Factor
Faktor kepastian (certainty factor) menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Didefinisikan sebagai persamaan berikut:
CF [H,E]= MB[H,E] – MD[H,E], Dimana :
• CF = Certainty Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.
• MB  = Measure  of  Belief (tingkat  keyakinan)  adalah  ukuran  kenaikan  dari  kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
• MD = Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan) adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E.
• E = Evidence (peristiwa atau fakta).
• H = Hipotesis (Dugaan).
Struktur sistem pakar terdiri dari dua pokok, yaitu:
a. Lingkungan Pengembang (development environment)
Lingkungan  pengembang  digunakan  sebagai  pembangunan  sistem  pakar  baik  dari  segi pembangunan komponen maupun basis pengetahuan.
b. Lingkungan Konsultasi (consulatition environment)
Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang bukan ahli untuk berkonsultasi.
Sistem Pakar Diagnosis Covid-19 Berbasis Mobile Application Android ...
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar
Komponen-komponen  sistem  pakar  terlihat  pada  Gambar  1  diatas  dan  berikut  penjelasan  nya, yaitu:
1. Subsistem Penambahan Pengetahuan.
Bagian ini digunakan untuk memasukkan pengetahuan, mengkonstruksi atau memperluas pengetahuan dalam basis pengetahuan. Pengetahuan itu bisa berasal dari buku, ahli, basis data, penelitian, dan gambar.
2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base) .
Berisi  pengetahuan  yang  dibutuhkan  untuk  memahami,  memformulasikan  dan menyelesaikan masalah.
3. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Program  yang  berisi  metodologi  yang  digunakan  untuk  melakukan  penalaran  terhadap informasi-informasi  basis  pengetahuan  dan blackboard, serta  digunakan  untuk memformulasikan konklusi.
Ada tiga elemen utama dalam motor inferensi, yaitu:
• Interpreter. Mengeksekusi  item-item  agenda  yang  terpilih  menggunakan  aturan- aturan dalam basis pengetahuan.
• Scheduler. Akan mengontrol agenda.
• Consistency enforce. Akan berusaha memelihara konsistenan dalam mempresentasikan solusi yang bersifat darurat.
4. Blackboard
Merupakan  area  dalam  memori  yang  digunakan  untuk  merekam  kejadian  yang  sedang berlangsung termasuk keputusan sementara. Ada tiga tipe keputusan yang dapat direkam, yaitu:
• Rencana. Bagaimana menghadapi masalah
• Agenda. Aksi-aksi yang potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi.

## CCS
• Solusi. Calon aksi yang akan dibangkitkan.
5. Antarmuka (Interface)
Digunakan untuk media komunikasi antar user dan program.
6. Sistem Penyaring Pengetahuan
Sistem  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  pakar  itu  sendiriuntuk  melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok digunakan dimasa mendatang.
Berdasarkan  survey  dan  pengumpulan  data  yang  diambil  oleh  penulis  didapatkan pengetahuan-pengetahuan  yang  akan  menjadi  dasar  rekayasa  pengetahuan.  Diantaranya pengetahuan yang didapatkan dari hasil survey sebagai berikut:
• Covid-19
Deskripsi :  Penyakit ini terjadi akibat infeksi virus yang menyerang saluran pernapasan. Masa inkubasi flu termasuk singkat. Anda akan mengalami gejala hanya dalam beberapa hari setelah pertama kali terinfeksi. Masa di mana flu paling menular adalah sehari sebelum gejala muncul dan sekitar enam hari berikutnya.
Gejala
: - Sakit Tenggorokan - Sesak Nafas - Pilek
- Batuk yang berkelanjutan
- Demam
- Menggigil
Obat
:  Beberapa  langkah  pengobatan  yang  bisa  dilakukan  adalah  istirahat  yang cukup,  banyak  minum,  serta  menjaga  tubuh  agar  tetap  hangat.  Anda  tidak dianjurkan  mengonsumsi  antibiotik  karena  obat  ini  berfungsi  untuk membunuh bakteri sedangkan flu disebabkan oleh virus.

## Penentu Skala Tingkat Kepercayaan
Untuk menghitung tingkat kepercayaan diperlukan nilai Meansure of Believe (MB) dan Meansure  of  Disbelieve (MD)  dimana  nilai-nilai  tersebut  berada  diantara  0-1.  Nilai-nilai tersebut  kemudian  dikelompokkan  lagi  kedalam  5  index  skala  yang  masing-masing  index mencerminkan  tingkat  kepercayaan  tersebut  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1  berikut,  hal  ini untuk  mempermudah  dalam  menentukan  tingkat  kepercayaan  pada  saat  nilai  akhir  CF  telah didapat.
Tabel 1. Index Tingkat Kepercayaan Certain Term MD/MB Tidak tahu / tidak ada 0 - 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan Besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1
Sistem Pakar Diagnosis Covid-19 Berbasis Mobile Application Android ...
Nilai Kepercayaan dan Tidak Kepercayaan Covid-19
Untuk menghitung nilai Tingkat Kepercayaan (CF) dalam satu diagnosa diperlukan nilai MB  dan  MD  dari  gejala  kesetiap  penyakit  yang  ada.  Berikut  adalah  nilai  MB  dan  MD  gejala Covid-19.  Nilai  kepercayaan  dan  tidak  kepercayaan  suatu  gejala  dari  Covid-19  dapat  dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai MB dan MD dari Suatu Gejala Covid-19
Gejala MB MD Sesak Nafas 0.8 0.01 Sakit Tenggorokan 0.7 0.3 Batuk yang berkelanjutan 0.6 0.05 Demam 0.3 0.1 Pilek 0.4 0.1

## Menyusun Kaidah Produksi
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  suatu  fakta  menggunakan  metode  CF    digunakan  perhitungan nilai  MB  dan  MD  dari  suatu gejala  yang dimiliki  suatu  penyakit  untuk  mendapatkan nilai  CF. Nilai kepercayaan didapat dari perhitungan nilai MB dan MD. Dari  keluhan yang diinput tadi, kemudian  akan  didapat  nilai  CF  yang  tertinggi.  Nilai  CF  tertinggi  inilah  yang  akan  dijadikan parameter  untuk  hasil  diagnosa  yang  dilakukan.  Berikut  bentuk  perhitungan  yang  dilakukan untuk mendapatkan nilai CF, yaitu:
Diagnosa beberapa gejala satu penyakit:
Jika  seorang  pasien  mempunyai  gejala  Sesak  Nafas,  Sakit  Tenggorokan,  dan  Batuk  yang berkelanjutan  pasien  tersebut  kemungkinan  terinfeksi  Covid-19.  Nilai  kepercayaan  untuk gejala  Sesak  Nafas  MB  =  0.8  dan  MD  =  0.01,  untuk gejala  Sakit  Tenggorokan  MB  =  0.7 dan MD = 0.03, dan untuk Batuk yang berkelanjutan MB = 0.6 dan MD = 0.05. Dari data tersebut maka perhitungan nilai CF adalah: CF [covid-19, Sesak Nafas] = 0.8-0.01 = 0.79 CF [covid-19, Sakit Tenggorokan] = 0.7-0.03 = 0.67 CF [covid-19, Batuk yang berkelanjutan] = 0.6-0.05 = 0.55
CF  [covid-19, Sesak Nafas ^ Sakit Tenggorokan] = 0.79 + 0.67 * (1 – 0.79) = 0.79 + 0.67 * 0.21 = 0.79 + 0.1407 = 0.9307
CF [covid-19, Sesak Nafas, Sakit Tenggorokan ^ Batuk yang berkelanjutan] = 0.9307 + 0.55 * (1 – 0.9307) = 0.9307 + 0.55 * 0.0693 = 0.9307 + 0.038115 = 0.968815
Dengan perhitungan tersebut, maka didapatkan nilai kepercayaan gejala Sesak Nafas, Sakit Tenggorokan dan Batuk yang berkelanjutan untuk Covid-19 adalah 0.968815.

## CCS
Gambar 2. Flowchart Perhitungan Nilai CF
Halaman Menu Utama Client
Halaman  utama  adalah  tampilan  awal.  Antarmuka  hasil  perancangan  halaman  utama dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 3. Antarmuka Menu Utama Client
Sistem Pakar Diagnosis Covid-19 Berbasis Mobile Application Android ...

## Halaman Menu Diagnosa Pada Client
Halaman  menu  diagnosa  merupakan menun yang menampilkan gejala-gejala  yang  ada pada sistem.
Gambar 4. Menu Diagnosa Covid-19 Pada Client
Pada halaman ini pengguna dapat melakukan proses diagnose untuk memastikan Covid- 19. Antarmuka perancangan halaman diagnosa dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
Halaman Hasil Diagnosa
Pada halaman ini pengguna akan mendapatkan hasil diagnosa serta dapat melihat detail dari Covid-19.
Gambar 5. Hasil Diagnosa Covid-19 Pada Client

## CCS
Pada menu utama terdapat lima menu. Fungsi dari masing-masing menu adalah sebagai berikut:
1. Panduan
Merupakan tampilan panduan menggunakan aplikasi diagnosa Covid-19 ini.
2. Identifikasi Covid-19
Merupakan tampilan jenis penyakit.
3. Kamus Istilah Gejala Merupakan tampilan data keseluruhan gejala-gejala.
4. Kamus Covid-19
Merupakan tampilan keseluruhan Covid-19.
5. Profile
Pada menu ini berisi mengenai profile aplikasi diagnosa Covid-19 ini.
Halaman Form Login Pada Web Server
Seluruh data dari akusis dan representasi pengetahuan disimpan dalam database server , untuk mengaksesnya dengan menggunakan web server sebagai media untuk penyimpanan data.
Form  login  merupakan  sebuah  halaman  yang  pengguna  masuk  kedalam  sistem  agar dapat  melakukan  proses-proses  yang  sesuai  dengan  tingkat  status  kepenggunaannya.  Pada aplikasi ini, memungkinan bagi admin untuk input, edit dan menghapus data pakar.
Gambar 6. Form Login Pada Web Server
Halaman Menu Penyakit Pada Web Server
Gambar 7. Halaman Menu Penyakit Pada Web Server
Sistem Pakar Diagnosis Covid-19 Berbasis Mobile Application Android ...
Halaman menu penyakit merupakan halaman yang menampilkan deskripsi, dan solusi atau pencegahan penyakit yang ada di dalam sistem pakar.
Halaman Menu Gejala Pada Web Server
Halaman menu gejala merupakan halaman yang menampilkan daftar jenis penyakit, nama-nama gejala, dan deskripsi dari gejala penyakit yang ada di dalam sistem pakar.
Gambar 8. Halaman Menu Gejala Pada Web Server
Halaman Menu Admin Pada Web Server
Halaman  admin  adalah  halaman  yang  digunakan  oleh  admin  untuk  melakukan manajemen pakar.

## Gambar 9 Halaman Menu Admin Pada Web Server
Pada bagian menu atas halaman admin terdapat enam menu. Fungsi masing-masing menu adalah sebagai berikut:
1. Menu Jenis Merupakan tampilan data jenis penyakit.

## CCS
2. Menu Penyakit
Merupakan tampilan data penyakit.
3. Menu Gejala Merupakan tampilan data gejala-gejala penyakit.
4. Menu Relasi
Merupakan tampilan relasi antara gejala dengan data penyakit.
5. Menu Password
Merupakan tampilan merubah password admin.
6. Menu Logout
Merupakan tampilan keluar dari halaman admin.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan analisis dan pengujian terhadap Sistem Diagnosa Covid-19 ini, dapat diambil  beberapa  kesimpulan  yaitu,  Sistem  ini  dapat  menganalisis  jenis  Covid-19  berdasarkan keluhan  atau  gejala  yang  di  input  oleh  client.  Sistem  ini  juga  mampu  menyimpan  representasi pengetahuan  pakar  berdasarkan  nilai  kepercayaan  (MB)  dan  nilai  tidak  kepercayaan  (MD) berupa  nilai  akhir  CF,  dan dapat  bekerja  layaknya  seorang  pakar  dalam  mengdiagnosa  Covid- 19. Dengan aplikasi ini client dapat melakukan diagnosa dini terhapat gejala-gejala suatu Covid- 19 yang dirasakan.

## 5. SARAN
Sistem  Pakar  Diagnosis  Covid-19  Berbasis  Mobile  Application  Android  ini  masih memiliki  banyak  kekurangan.  Sebagai  pengembangan  sistem  kedepannya  agar    mendapatkan hasil diagnosa yang lebih baik, data Covid-19 sebaiknya dapat lengkapi. Semakin lengkap data representasi pengetahuan yang ada, maka semakin akurat pula proses diagnosa yang didapat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Iswanti,  S.,    Hartati,  S.  (2016).  Sistem  Pakar  dan  pengembangannya. Yogyakarta: Graha Ilmu .
[2] Yudkowsky, E. (2008). Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk. Global catastrophic risks , 1 (303), 184.
[3] Sihotang,  H.  T.  (2017).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kolesterol  Pada  Remaja Dengan Metode Certainty Factor (Cf) Berbasis Web. Jurnal Mantik Penusa , 15 (1).
[4] Kusumadewi,  S.  (2003).  Artificial  intelligence  (teknik  dan  aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu , 278 .
[5] David,  (2017).  Penerapan  Fuzzy  Moora  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demam Berdarah Dengue. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 5 (1), 3-6.
[6] Honggowibowo,  A.  S.  (2009).  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  padi  berbasis web dengan forward dan backward chaining. Telkomnika , 7 (3), 187.
[7] David,  (2018).  Penerapan  Rule  Based  Forward  Chaining  pada  Sistem  Pakar  untuk Diagnosa Penyakit Kulit. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018 .