## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 5, April 2022 Hal 172-177 https://djournals.com/klik
Copyright © 2022, Tengku Ridwansyah, This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Autoimun Menggunakan Metode Classical Probability

## Muhammad Yunus Lubis
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamanganraja No. 338,Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: yunuslubis098@gmail.com
Abstrak− Sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit Autoimun ini merupakan suatu sistem berbasis komputer yang digunakan sebagai alat  bantu  untuk  mendiagnosis  penyakit  Autoimun  yang  di  dasarkan  pada  basis  pengetahuan  yang  dinamis.  Penyakit  Autoimun merupakan  penyakit  yang  menyerang  sistem  kekebalan  tubuh  manusia  yang  umumnya  biasa  terjadi  pada  kaum  wanita.  Autoimun merupakan gangguan sistem kekebalan tubuh akibat gagalnya pertahanan kestabilan kondisi tubuh.Penyakit autoimun ini menyebabkan kerugian bagi organ tubuh manusia karena dapat merusak organ-organ sel yang masih sehat dalam tubuh seseorang. Dalam hal ini peran  komputer  sangat  diperlukan  untuk  menyediakan  informasi  dengan  cepat,  tepat,  dan  akurat.  Salah  satunya  adalah  dengan perkembangan  sistem  pakar  (Expert  System) yang  merupakan terobosan  baru  dalam dunia komputer.  Sistem Pakar  adalah  aplikasi komputer  yang  menyediakan  layanan  untuk  melakukan  konsultasi  dan  memperoleh  solusi  terhadap  suatu  masalah,  yang  bekerja menyerupai  layaknya  seorang  pakar.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Classical  Probability  yang  merupakan  salah  satu  metode untuk  membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang berbentuk  metric  yang  biasanya  digunakan  dalam  sistem pakar, penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi menggunakan metode Classical Probability dengan menggunakan aplikasi Dreamweaver sebagai alat bantu untuk mendiagnosa penyakit autoimun. Dengan pembuatan sistem pakar ini diharapkan akan dapat bermanfaat bagi masyarakat banyak dan dapat mengetahui dengan jelas tentang penyakit Autoimun dari gejala dan solusinya, yang ditampilkan dalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Penyakit; Autoimun; Classical Probability.
Abstract− The  expert  system  for  diagnosing  autoimmune  diseases  is  a  computer-based  system  that  is  used  as  a  tool  to  diagnose autoimmune diseases based on a dynamic knowledge base. Autoimmune disease is a disease that attacks the human immune system which is generally common in women. Autoimmune is a disorder of the immune system due to the failure of the defense of the body's stability. This autoimmune disease causes harm to human organs because it can damage the organs of cells that are still healthy in a person's body. In this case the role of the computer is needed to provide information quickly, precisely, and accurately. One of them is the development of an expert system (Expert System) which is a new breakthrough in the computer world. Expert System is a computer application that provides services for consulting and obtaining solutions to a problem, which works like an expert. This study uses the Classical Probability method which is one method to prove whether a fact is certain or uncertain in the form of a metric that is usually used  in  expert  systems,  this  study  aims  to  build  an  application  using  the  Classical  Probability  method  by  using  the  Dreamweaver application as a tool to diagnose autoimmune disease. By making this expert system, it is hoped that it will be useful for many people and can know clearly about Autoimmune disease from its symptoms and solutions, which are displayed in the form of a website using PHP programming with a MySQL database.
Keywords: Expert System; Disease; Autoimmune; Classical Probability

## 1. PENDAHULUAN
Autoimun  merupakan  gangguan  sistem  kekebalan  tubuh  akibat  gagalnya  pertahanan  kestabilan  imun  tubuh,  sehingga sistem imun yang seharusnya hanya menyerang organisme atau zat – zat asing yang membahayakan tubuh, tubuh yang sehat  dianggap  sebagai  benda  asing  yang  harus  dimusnahkan.  Penyakit  panyakit  autoimun  ini  menyebabkan kerugian bagi tubuh karena dapat merusak organ sel yang masih sehat dalam tubuh seseorang yang umumnya terjadi pada kaum wanita. Ada pun contoh penyakit autoimun yang paling sering ditemukan diantaranya Rheumatoid artritis, Diabetes tipe 1, Alopesia areata, Lupus eritematosus sistemik, Radang pembuluh darah, dan lain sebagainya.
Sistem pakar adalah program yang berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi kualitas seorang pakar kepada masalah  –  masalah  dalam  bidang  yang  spesifik.  Tujuan  utama  dalam  pengembangan  sistem  pakar  adalah mendistribusikan pengetahuan dan pengalaman seorang pakar kedalam sistem komputer. Sistem pakar adalah program komputer untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan komputer dengan model penalaran manusia dan mencapai kesimpulan yang sama dengan yang dicapai oleh seseorang jika berhadapan dengan masalah.
Penderita  Autoimun  harus  melewati  pengobatan  sepanjang  hidupnya  karena  penyakit  ini  belum  dapat disembuhkan secara total dan hanya mengalami remisi atau kesembuhan sementara. Bila autoimun tidak diobati secara cepat  dan  tepat  akan  sangat  memungkinkan  penderita  mengalami  kerusakan  jaringan  dan  organ  yang  berat,  serta komlpikasi – komplikasi penyakit lain yang tergantung pada jenis penyakit autoimun yang diderita.
Berdasarkan data dari Indonesia Autoimmune Campaign (IAC) yang diresmikan oleh  kementrian Perlindungan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  Republik  Indonesia  (KPPPA  RI)  bersama  Marisza  Cardoba  Foundation  (MCF), ditahun 2014 di Indonesia terdappat 40 juta orang yang terkena penyakit autoimun dengan 100 jenis penyakit berbeda, dan 75 % diantaranya wanita dan anak, 59,5% kematian yang terjadi di Indonesia juga  disebabkan oleh penyakit autoimun [1] .
Menurut Winda Napitupulu pasien Autoimun Rheumatoid Arthritis (RA) dan anggota dari perkumpulan Autoimun Indonesia  (IMUNESIA),  mengungkapkan  bahwa  diindonesia  sendiri  sanga  sulit  untuk  menemukan  obat-obatan  serta tenaga ahli fisioterafhi untuk menanggapi autoimun. Sehingga kedepannya pemerintah diharapkan mulai memperhatikan
dan  menyiapkan  segala  sarana,  prasarana  serta  tenaga  ahli  yang  mampu  memudahkan  pasien  autoimun  dalam  Proses Pengobatan [2].
Deteksi  dini  dari  autoimun  serta  penanganan  yang  segera,  memberikan kesempatan  lebih  besar  pada  penderita untuk dapat hidup bersahabat bersama dengan penyakit autoimun. Seseorang yang terserang penyakit  autoimun harus mendapatkan  penangan  atau  pengobata  secara  rutin  dari  dokter  atau  ahli,  akan  tetapi  ketika  seorang  yang  terserang penyakit autoimun ingin berkonsultasi terhambat karena banyaknya pasien dengan sakit yang berbeda – beda yang harus ditangani.
Hal ini membuat para dokter kewalahan mana yang harus ditangani terlebih dahulu, dalam hal ini peran sistem pakar diharapkan mampu untuk membantu para dokter dalam melakukan penangan atau konsultasi dengan pasien tanpa memerlukan waktu dan biaya yang banyak, sehingga dengan sistem pakar ini, dokter akan lebih efisien dan efektif dalam menangani pasien karna dapat dilakukan secara digital tanpa harus bertatap muka secara langsung.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis  tertarik  untuk  membuat  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Autoimun Menggunakan  Metode  Classical  Probability”  dimana  sistem  pakar  ini,  diharapkan dapat  membantu  dokter  agar  lebih efektif dan efisien dalam menangani pasien yang berkonsultasi. Sistem pakar ini dibuat untuk pengolahan data konsultasi penyakit autoimun yang dapat dilakukan secara digital, sehingga waktu lebih efisien dan efektif dalam menangani pasien yang ingin berkonsultasi..

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Didalam penyusunan penelitian ini, penulis menggabungkan data yang di perlukan untuk penelitian ini. Adapun langkah- langkah yang penulis lakukan dalam penyusunan penelitian ini yaitu :
1. Penelitian Perpustakaan (Library Research)
Sebagai  bahan  untuk  acuan  didalam  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  diangkat  dalam penelitian  ini,  Maka  penulis  melakukan  studi  terhadap  buku  dalam  mencari  teori  –  teori  yang  berkaitan  dengan masalah penelitian yang akan penulis susun.
2. Studi Literatur
Mencari referensi teori yang relefan dengan kasus atau permasalahan yang ditemukan.
3. Wawancara
Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  Cara  bertatap  muka  langsung  atau menanyakan langsung dengan orang - orang yang terlibat didalam objek yang sedang diamati. Dalam hal ini penulis melakukan wawancara langsung dengan seorang pakar.
4. Observasi
Observasi yaitu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara pengamatan secara langsung terhadap suatu kegiatan yang sedang dilakukan. Hal yang penulis lakukan selama observasi adalah mencatat hal- hal yang dianggap perlu untuk bahan penelitian.
5. Dokumentasi
Dokumentasi adalah mencari hal-hal atau variabel yang berupa catatan, transkrip, surat kabar, buku, agenda dan sebagainya yang digunakan sebagai bahan untuk menyelesaikan penelitian ini..

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar atau expert System bisa disebut juga dengan knowledge Based System yaitu suatu aplikasi computer yang diajukan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  atau  pemecah  persoalan  dalam  bidang  yang  spesifik[3].  Dalam penyusannya, sistem pakar mengombinasikan kaidah – kaidah penarikan atau inference rules dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengembilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

## 2.3 Classical Probability
Probabilitas merupakan besarnya kemungkinan yang akan terjadi pada suatu kejadian atau peristiwa teori probabilitas ini digunakan  dalam  sebuah  keadaan  yang  memiliki  nilai  kemungkinan  sehingga  dapat  menentukan  frekuensi  relatif (proporsi) [7]. Probabilitas selalu dinyatakan dengan angka yang berkisaran antara 0 sampai 1 atasu sama  dengan nilai persentasenya 0 sampai 100%. Berikut persamaan dari teori probabilitas:
𝑃(𝐸|𝐻) = Ʃ𝑃(𝐻|𝐸𝑖) Ʃ𝑃(𝐻)
(1)
Keterangan: P (E|H) = Probabilitas Evidence terhadap Hipotesa P (H|E) = Probabilitas Hipotesa mengandung Evidence P (H) = Probabilitas Hipotesa
Ada beberapa peristiwa yang terjadi dalam probabilitas, antara lain adalah:
1. Bila A dan B peristiwa yang saling lepas ( mutually exclusive ), maka:
𝑃 ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ) + 𝑃 ( 𝐵 ) (2)
2. Bila A dan B peristiwa sembarang, maka:
𝑃 ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ) + 𝑃 ( 𝐵 ) − 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) (3)
3. Bila A dan B independent, maka
𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ) ∗ 𝑃 ( 𝐵 )
(4)
4. Bila A dan B dependent, maka:
𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) = ( 𝐴 ) ∗ ( 𝐵 | 𝐴 ); ( 𝐴 ) ≠ 0 𝑃 ( 𝐵 ) ≠ 0 (5)
Probabilitas  terjadinya  suatu  peristiwa  A  bila  diketahui  bahwa  peristiwa  B  telah  terjadi,  disebut  probabilitas bersyarat yaitu:
(6)
Bentuk probabilitas untuk evidence tunggal E dan hipotesa tunggal H
𝑃 ( 𝐻 | 𝐸 ) = 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻 ) ∗ 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐸 ) (7)
Keterangan:
P (H|E): probalitas hipotesis H terjadi jika evidence E terjadi P (H|E): probalitas munculnya evidence E, jika potesis H terjadi P (H): probalitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun P (E): probalitas evidence E tanpa memandang apapun.
Bentuk probabilitas untuk evidence tunggal E dan hipotesis ganda Hl, H2. HN adalah:
𝑃 ( 𝐻𝑖 |E) = 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻𝑖 ) ∗ 𝑝 ( 𝐻𝑖 ) ∑ 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻𝑘 ) ∗𝑃 ( 𝐻𝑘 ) 𝑁 𝐾
(8)
Keterangan:
F (Hi|E): probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E. P (E|Hi): probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesis Hi benar. P (Hi): probabilitas hipotesis Hl, tanpa memandang evidence apapun. N: jumlah hipotesis yang mungkin.

## 2.4 Autoimun
Autoimun adalah penyakit yang menyerang tubuh kita sendiri karena adanya anti bodi yang hiperaktif. Manifestasinya beraneka ragam. Penyakit autoimun lebih sering ditemukan pada wanita dibanding pria. Faktor psikis berperan dalam timbulnya  penyakit  autoimun  dan  sebaliknya  penyakit  autoimun  sendiri  menimbulkan  stress  [8].  Penyakit  autoimun multiple adalah keadaan bila sedikitnya ditemukan tiga jenis penyakit autoimun pada satu penderita. Autoimun tetap ada pada  penderitanya  tetapi  dapat  terkontrol.  Prinsipnya  penyakit  autoimun  apapun  perlu  dikontrol  untuk  meningkatkan kualitas hidup yang lebih baik.
Ketika tubuh terkena penyakit autoimun tentunya diperlukan pengobatan untuk mengatasi kondisi tersebut.Lama dan  jenis  pengobatan  tentunya  berbeda-beda  walau  pun  pada  penyakit  autoimun  yang  tergantung  penyakit  dan keterlibatan organ tubuh. Respon obat pun dapat berbeda antara satu orang dengan yang lainnya. Namun perlu kita ingat kondisi autoimun adalah kondisi kronis yang artinya penyakit ini membutuhkan pengobatan jangka panjang, bahkan pada saat sudah mencapai remisi atau kondisi imun yang stabil masih dapat “kambuh”.
Tujuan  pengobatan  autoimun  adalah  menghilangkan  sel-sel  imun  yang  fungsinya  tidak  benar  dengan  tidak mempertahankan sel-sel yang berfungsi dengan baik. Sebagian besar obat untuk autoimun masih bersifat menekan sistem imun secara umum. Namun penelitian terus berkembang untuk mencari pengobatan yang lebih spesifik bagi sel imun yang fungsinya tidak benar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Autoimun  merupakan  gangguan  sistem  kekebalan  tubuh  akibat  gagalnya  pertahanan  kestabilan  imun  tubuh,  sehingga sistem imun yang seharusnya hanya menyerang organisme atau zat – zat asing yang membahayakan tubuh, tubuh yang sehat dianggap sebagai benda asing yang harus dimusnahkan. Penyakit autoimun ini menyebabkan kerugian bagi tubuh karena dapat merusak organ sel yang masih sehat dalam tubuh seseorang yang umumnya terjadi pada kaum wanita.
Analisa kebutuhan sistem sangat dibutuhkan dalam mendukung kinerja sistem. Apakah sistem yang dibuat sudah sesuai dengan yang dibutuhkan atau belum, dengan adanya sistem baru yang telah dibuat diharapkaan dapat membantu dan  mempermudah  pasien  yang  ingin  berobat  atau  berkonsultasi.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan metode Clasiccal Probability. Clasiccal  Probability merupakan  besarnya  kemungkinan  yang  terjadi  pada  suatu  kejadian  atau  peristiwa  yang digunakan pada sebuah keadaan yang memilliki nilai kemungkinan sehingga dapat menentukan frekuensi relative . Proses
penganalisaan data yang dilakukan pada penelitian berupa gejala-gejala yang digunakan sebagai acuan untuk melakukan proses penganalisaan terhadap data untuk mendiagnosa penyakit yang diderita oleh pasien.
Berikut ini adalah kode penyakit dan jenis penyakit Autoimun yang paling sering terjadi yaitu:
Tabel 1. Kode Penyakit Dan Jenis Penyakit Kode Penyakit Jenis Penyakit Autoimun01 Rheumatoid artritis Autoimun02 Diabetes tipe 1 Autoimun03 Alopesia areata Autoimun04 Lupus eritematosus sistemik
Autoimun05
Radang pembuluh darah
Sedangkan dibawah ini adalah kode gejala yang terdapat pada penyakit Autoimun, yaitu:
Tabel 2. Kode Gejala Dan Gejala Kode Gejala G01 Nyeri sendi G02 Pembengkakan sendi G03 Kekakuan pada sendi G04 Kehilangan fungsi sendi G05 Nyeri pada tumit dan tulang kering G06 Sering buang air kecil G07 Mudah haus G08 Tubuh cepat lelah G09 Mudah lapar  namun berat badan semakin menurun G10 Kerontokan rambut yang berlebihan G11 Kebotakan yang meluas G12 Kerusakan pada kuku G13 Munculnya ruam pada bagian tubuh G14 Sakit kepala G15 Sering merasa kelelahan G16 Sesak napas G17 Pucat pada jari tangan atau kaki G18 Pegal-pegal G19 Berkeringat dimalam hari G20 Gangguan sistem saraf G21 Demam
Selanjutnya akan dicari nilai probabilitas masing - masing sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Probabilitas masing – masing gejala Kode Gejala Rheumatoid artritis Diabetes tipe 1 Alopesia areata Lupus eritematosus sistemik Radang pembuluh darah G01 Nyeri sendi 0,40 0,00 0,00 0,30 0,00 G02 Pembengkakan sendi 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 G03 Kekakuan pada sendi 0,31 0,00 0,00 0,50 0,00 G04 Kehilangan fungsi  sendi 0,33 0,00 0,00 0,00 0,00 G05 Nyeri  pada  tumit  dan  tulang kering 0,50 0,00 0,00 0,00 0,00 G06 Sering buang air kecil 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 G07 Mudah haus 0,00 0,50 0,00 0,00 0,00 G08 Tubuh cepat lelah 0,00 0,50 0,00 0,35 0,40 G09 Mudah  lapar    namun  berat badan semakin menurun 0,00 0,47 0,00 0,33 0,25 G10 Kerontokan rambut yang berlebihan 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 G11 Kebotakan yang meluas 0,00 0,00 0,53 0,00 0,00 G12 Kerusakan pada kuku 0,00 0,00 0,45 0,00 0,00 G13 Munculnya  ruam  pada  bagian tubuh 0,00 0,00 0,00 0,25 0,18 G14 Sakit kepala 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 G15 Sering merasa kelelahan 0,00 0,21 0,00 0,34 0,18 G16 Sesak napas 0,00 0,00 0,00 0,07 0,00
G17 Pucat pada jari tangan atau kaki 0,00 0,00 0,00 0,40 0,00 G18 Pegal-pegal 0,00 0,00 0,00 0,00 0,25 G19 Berkeringat berlebihan dimalam hari 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 G20 Gangguan sistem saraf 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 G21 Demam 0,00 0,00 0,45 0,35 0,50 Total bobot penyakit 1,85 2,50 1,98 2,85 2,85
Setelah nilai probabilitas masing-masing gejala sudah didapatkan maka akan dilakukan perhitungan menggunakan metode Classical probability dengan contoh kasus sebagai berikut:
Tabel 4. Contoh kasus yang diderita No Kode Diagnosa Gejala yang dialami Diagnosa 1 D023 Sering buang air kecil (G06), tubuh mudah lelah (G08), berat badan menurun (G09). ???? Penyelesaian:
Langkah ke-1 menghitung total nilai gejala yang dialami: 1. Jenis penyakit Diabetes Tipe 1 : Sering buang air kecil (G06)  = 1, 00 Berat badan menurun (G09)  = 0, 47
Tubuh mudah lelah (G08) = 0, 50 Total bobot =1, 97 2. Jenis penyakit Lupus eritematosus sistemik Tubuh mudah lelah (G08) = 0, 35 Berat badan menurun (G09)  = 0, 33 Total bobot
= 0, 68
3. Jenis penyakit Radang pembuluh darah Tubuh mudah lelah (G08) = 0, 40 Berat badan meurun (G09) = 0, 25 Total bobot = 0, 65
Langkah ke-2 menghitung Probabilitas masing penyakit 1. Jenis penyakit Diabetes Tipe 1
𝐷𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠 = 1,97 1,85 = 1,06
2. Jenis penyakit Lupus eritematosus sistemik
𝐿𝑢𝑝𝑢𝑠 = 0,68 2,85 = 0,23

## 3. Jenis penyakit Radang Pembuluh Darah
𝑅𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 = 0,65 2,85 = 0,22
Langkah ke-3 mencari nilai Probabilitas yang paling tinggi 𝑀𝑎𝑥(𝐷𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠, 𝐿𝑢𝑝𝑢𝑠, 𝑅𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔) = (1,06; 0,68; 0,65) = 1,06
Dari  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  maka  pasien  kemungkinan  menderita  penyakit Diabetes  Tipe  1 dengan nilai bayes yaitu 1, 06.

## 4. KESIMPULAN
Adapun hasil penelitian ini  tentang sistem pakar diagnosa penyakit autoimun menggunakan metode Classical Probability dimana  dalam  mendiagnosa  penyebab  Autoimun  sistem  pakar  ini  diberikan  pengetahuan  berupa  gejala-gejala  yang digunakan  sebagai  masukan  terhadap  konsultasi  user  dan  dari  gejala  yang  dipilih  akan  diolah  dengan  menggunakan metode Classical Probability sehingga dapat memberikan pengetahuan mengenai gejala serta solusi penanganan terhadap penyakit  Autoimun,  sehingga  masyarakat  dapat  mengetahui  tentang  penyakit  tersebut.  Serta  dari  hasil  pengujian  dari sampel data user yang digunakan pasien kemungkinan menderita penyakit Diabetes Tipe 1 dengan nilai bayes yaitu 1,06.

## REFERENCES
[1]   M. Cardoba, Autoimmune the true story, Jakarta: Gramedia pustaka utama, 2017.
[2]   k. A. Indonesia, "Autoimun Indonesia," Komunitas Autoimun Indonesia, 2017. [Online]. Available: http://www.autoimunindonesia.org/?m=1. [Accessed 06 04 2020].
[3]   S. M. B. Herawan Hayadi, Sistem Pakar, Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2018.
[4]   S. R. Wicaksono, Rekayasa Perangkat Lunak, Seribu Bintang, 2017, pp. 29-30.
[5]   F. H. U. d. Asnawati, Rekayasa Perangkat Lunak, Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2015.
[6]   D. d. R. E. Y. Yuhendra M.T, "Rekayasa Perangkat Lunak," Jurnal Momentum, vol. 17 No.2, p. 70, 2015.
[7]   M. D. U. F. S. Puji Sari Ramadhan, Mengenal Metode Sistem Pakar, Sidoarjo: Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[8]   M. C. Foundation, Autoimun The True Story, Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2017, p. 11..