## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5934

## Penerapan Algoritma Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Creutzfeldt-Jakob Disease
Alex Wenda 1,* , Saludin 2 , Sitti Nur Alam 3 , Edy Winarno 4 , Devin Mahendika 5
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Fakultas Teknik Informatika, Universitas Bina Insani, Bekasi, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
4 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank Semarang, Semarang, Indonesia
5 Fakultas Kedokteran, Universitas Andalas Padang, Padang, Indonesia Email: 1,* alexwenda@uin-suska.ac.id, 2 saludin@binainsani.ac.id , 3 azkadzar@gmail.com, 4 edywin@edu.unisbank.ac.id,
5 dmahendika@gmail.com Email Penulis Korespondensi: alexwenda@uin-suska.ac.id
Abstrak− Indonesia meripakan salah satu negara yang aktif dalam bidang peternakan, salah satunya peternakan sapi. Namun tidak banyak sapi diantaranya terkena penyakit sapi gila yang dimana penyakit ini dapat menular pada manusia dengan cara mengonsumsi  daging  sapi  itu  sendiri.  Penyakit  sapi  gina  ini  jika  sudah  tertular  pada  manusia  dinamakan  dengan  penyakit creutzfeld-jakob disease yang diamana menyakit ini dapat menyerang salah satu bagian tubuh masnusia yaitu jaringan saraf pada otak manusia sehingga dapat menghancurkan sel-sel otak manusia dan menimbulkan lubang-lubang kecil pada otak secara bertahap, parahnya penyakit ini dapat merenggut nyawa seseorang jika jika tidak dilakukan perawatan medis yang baik dan benar. Penyakit ini dapat menyebabkan kematian dalam kurun waktu satu tahun setelah gejala-gejalanya terindikasi sebagai creutzfeld-jakob disease. Untuk memudahkan seorang pakar dalam mendiagnosa suatu penyakit maka dapat digunakan suatu sistem  yaitu  sistem  pakar  dengan  algoritma  certainty  factor  menentukan  nilai  keyakinan  berdasarkan  persentase  dari  nilai Cfcombine akhir dari berbagai macam gejala yang ada, sehingga nilai persentase tingkat keyakinan yang dihasilkan sebesar 89%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Algoritma Certainty Factor; Penyakit Creutzfeld-Jakob Disease
Abstract− Indonesia is a country that is active in the livestock sector, one of which is cattle farming. However, not many cows are affected by mad cow disease where this disease can be transmitted to humans by consuming the beef itself. This Gina cow disease, if it has been infected with humans, is called Creutzfeld-Jakob disease, where this disease can attack any part of the human body, namely the nervous tissue in the human brain so that it can destroy human brain cells and cause small holes in the brain automatically. gradually, the severity of this disease can claim a person's life if proper medical treatment is not carried out. This disease can cause death within one year after the symptoms are indicated as creutzfeld-jakob disease. To make it easier for an expert to diagnose a disease, a system can be used, namely an expert system with a certainty factor algorithm that determines the confidence value based on the percentage of the final Cfcombine value of the various types of symptoms that exist, so that the percentage value of the resulting confidence level is 89%.
Keywords: Expert System; Certainty Factor Algorithm; Creutzfeld-Jakob Disease

## 1. PENDAHULUAN
Masyarak  indonesia  umumnya  gemar  mengolah  daging  sapi  menjadi  berbagai  jenis  masakan,  dikarenekan indonesia memiliki berbagai macam suku dan budaya yang dimana memiliki makanan khas nya masing- masing dan tidak sedikit pula masyarakat indonesia yang memiliki perternakan sapi yang biasanya perternakan ini terfokus pada sapi potong dan sapi perah. Namun terdapat beberapa sapi dari peternakan tidak memiliki perawatan yang baik sehingga beberapa sapi diantaranya rentan terhadap virus dan penyakit seperti sapi gila (mad cow) ataupun Bovine  Spongiform  Encephalopathy  (BSE),  penykit  sapi  tersebut  merupakan  penyakit  yang  dapat  ditularkan kepada  manusia  melalui  konsumsi  daging  sapi  yang  terinfeksi  ataupun  yang  terkontaminasi  dengan  penyakit tersebut. Maka seharusnya peternak sapi juga lebih meningkatkan mutu pemeliharaan agar lebih intensif terhadap sapi-sapi yan dimiliki apalagi sapi-sapi yang sudah mulai sakit atau terpapar virus agar segera diberikat perawatan sehingga tidak menular dengan sapi-sapi lainnya[1].
Penyakit  creutzfeldt-jakob  disease  yang  dimana  penyakit  ini  meruapkan  penyakit  yang  diakibatkan  dari seekor sapi yang terinveksi virus sapi gila yang dapat menular pada manusia memalui daging yang dikonsumsi, penyakit ini dapat menyerang salah satu bagian tubuh masnusia yaitu jaringan saraf pada otak manusia sehingga dapat  menghancurkan  sel-sel  otak  manusia  dan  menimbulkan  lubang-lubang  kecil  pada  otak  secara  bertahap. Karena penyakit ini menyerang bagian otak sehingga pengidapnya kesulitan mengontrol gerakan tubuh, perubahan cara berjalan, bicara sampai demensia. Dengan sifatnya yang progresif penyakit ini jika dibiarkan tanpa tindakan medis yang tepat akan sangat fatal sehingga dapat mengakibatkan kematian dengan kurun waktu yang cukup lama yaitu satu tahun setelah gejala muncul[2].
Terdapat  beberapa  gejala  yang  diakibatkan  dari  penyakit  creutzfeld-jakob  disease  ini  yaitu  gerakan  otot yang  tidak  terkendali,  hilangnya  koordinasi  antara  anggota  tubuh,  menurunnya  daya  ingat  dan  kemampuan berfikir, mengalami gangguan tidur dan gerakan gemetar tidak terkendali. Beberapa gejala yang telah diuraikan didapatkan  melalui  pakar  pada  Rumah  Sakit  Siti  Hajar  untuk  memudahkan  diagnosa  penyakit  ini  maka  dapat digunakan sebuah sistem yang didalamnya memanfaat sebuah pengetahuan tertentu untuk mendapatkan hasil dari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5934
sebuah  analisa  berdasarkan  gejala  atau    tanda  yang  timbul[3].  Maka  dengan  sistem  pakar  dapat  menjawab permasalahan yang ada.
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  kecerdasan  AI  atau  Artificial  Intelligence  yang  biasa  disebut  dengan kecerdasan buatan penggabungan pengetahuan dengan sistem yang diamna inferensinya dapat menjadikan sebuah sistem  kyang  tertindak  layaknya  seorang  pakar[4].  Sistem  pakar  merupakan  sebuah  pengetahuna  pakar  yang digabungkan  kedalam  sistem  komputer,  yang  diharapkan  dpaat  menyerupai  manusia  sehingga  dapat  bertindak layaknya  seorang  pakar[5].  Harapannya  dengan  adanya  sistem  ini  dapat  memudahkan  seorang  pakar  dalam mengidentifikasi  sebuah  penyakit  tanpa  harus  menemui  seorang  dokter  secraa  langsung[6].  Adapun  algoritma yang digunakan dalam penelitian ini ialah certainty factor yang diamna ini merupakan salahsatu algoritma yang simple  dan  kompleks  dalam  tahapan-tahapannya[7].  Certainty  factor  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat membuktikan apakah sebuah fakta itu pasti dan benar atau tidak dengan bentuk matric yang biasanya digunakan pada sistem pakar, hal ini sangat cocok untuk mendiagnisis sesuatu hal yang belum pasti[8].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dapat  dijadikan  acuan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  penelitian  yang dilakukan  oleh  rizkah  dan  leonard  pada  tahun  2020  pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  aplikasi  untuk mendiagnosis  penyakit  diabetes  miletus  dengan  algoritma  certainty  factor,  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat mempermudah  dalam  mendiagnosa  penyakit  deabetes  miletus  sesuai  dengan  bobot  yang  diberikan  oleh  pakar. Maka khasil diagnosa yang didapat berdasarkan gejala-gejala yang ada maka pasien mengidap penyakit diabetes tipe 2 dengan persentase kemungkinan sebesar 100%[9]. Penelitian yang dilakukan oleh busthomi dkk pada tahun 2020 yang membahas mengenai penerapan algoritma certainty factor dalam mendiagnosa penyakit kolestrol pada usia  remaja,  berdasarkan  penerapan  algoritma  tersebut  pada  tiap-tiap  jenis  penyakit,  yaitu  penyakit  Kolesterol LDL, Kolesterol HDL, dan Disiplidemia nilai tertinggi pada CF penyakit 3 Disiplidemia dengan nilai 0.83632[10]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  andreas  dkk  pada  tahun  2021  tentang  diagnosa  penyakit  gastritis  dengan menerapkan algoritma certainty factor dari penelitian ini terdapat beberapa gejala yang dialami oleh pasien maka dapat  disimpulkan  bahwa  pasien  mengidap  penyakit  dyspepsia  dengan  persentase  kemungkinan  sebesar 91.6%[11]. Penelitian yang dilakukan oleh irhan dkk pada tahun 2022 mengenai diagnosa penyakit kucing dengan algoritma forward chaining dan certainty factor berbasis web, berdasarkan hasil pengujian aplikasi terdapat 250 data dengan kesimpulan yang diperoleh 27 kucing (10.8%) terdiagnosa awal terkena penyakit Toxoplasmosis. 79 kucing (31.6%) terdiagnosa terkena penyakit Flu Kucing. 68 kucing (27.2%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Panleukopenia, 46 kucing (18.4%) terdiagnosa terkena penyakit Cryptococcus dan 30 kucing (12%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Infectious Peritonitis[12]. Penelitian yang dilakukan oleh ryan dkk pada tahun 2023 yang membahas mengenai diagnosa penyakit depresi pada remaja dengan menerapkan algoritma certainty factor enyakit depresi pada remajamemiliki 3 penyakit dan 21 gejala.  Hasil pengujian nilai akurasi deteksi penyakit depresi pada remaja menggunakan algoritma certainty factorsebesar 76%. Nilai akurasi sebesar 76% didapat dari pembagian antara total data yang sesuai yaitu 23 dengan total semua data uji yaitu 30 data uji[13].
Bedasarkan permasalahan yang telah diuraikan diatas beserta penelitian yang berkaitan dengan algoritma certainty factor maka penelitian ini dibuat untuk membahas mengenai diagnosa penyakit creutzfeld-jakob disease dengan  menerapkan  algoritma  certainty  factor  yang  mana nanti  nya diharapkan  dapat  memberikan  hasil  sesuai dengan gejala-gejala serta nilai yang diberikan oleh seorang pakar dan user, maka hasil yang didapatkan  berupa nilai dari persentase kemungkinan terserang penyakit tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  suatu  penelitian  tidak  terlepas  dari  tahapan-tahapan  penelitian  yang  harus,  sehingga  pada  tahapan  ini membuat penelitian  menjadi  lebih  objektif dan  tepat,  sebuah  penelitian  yang dengan  tahapan yang  sesuai  akan memberikan  hasil  yang  tepat  pula  maka  hasil  yang  didapatkan  akan  lebih  akurat.  Setiap  penelitian  wajib mempunyai  algoritma  atau  tahapan  yang  sitematis  dan  logis  dimana  berisikan  penjelasan  dari  setiap  tahapan penelitian tersebut.
a. Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan merupakan sebuah tahapan yang dimana mewajibkan peneliti untuk menemukan informasi dengan memanfaatkan berbagai buku yang ada diperpustakaan ataupun artikel yang dapat menunjang kinerja penelitian yang berkaitan dengan topik yang sedang diteliti
b. Analisa Algoritma
Analisa  algoritma  salah  satu  tahapan  penelitian  dimana  peneliti  menganalisa  topik  yang  telah  ditetapkan sebelumnya serta melakukan analisa terhadap algoritma yang akan digunakan.
c. Penerapan Algoritma
Setelah melakukan analisa selanjutnya peneliti melakukan penerapan algoritma. Dimana data-data yang ada diolah dengan menerapkan algoritma yang ada. Salah satu algoritma yang diterapkan dalam penelitian ini ialah Algoritma Certainty Factor.
d. Pengujian Algoritma

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5934
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Setelah melakukan penerapan algoritma Certainty Factor, maka tahapan selanjutnya yang perlu dilakukan ialah melakukan  pengujian  terhadap  algoritma.  Pengujian  algoritma  merupakan  suatu  tahapan  yang  dimana melakukan pengujian terhadap hasil pada penerapan algoritma sebelumnya, jika hasil yang didapatkan pada pengujian tersebut sama dengan hasil penerapannya, maka pengujian dianggap berhasil.
e. Penarikan Kesimpulan
Yang paling akhir pada tahapan ini ialah melakukan penarikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan unruk dirangkum menjadi satu paragraf kesimpulan.
Berdasarkan penjelasan diatas, maka gambar tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan sebuah kecerdasan AI atau Artificial Intelligence yang biasa disebut dengan kecerdasan buatan  penggabungan  pengetahuan  dengan  sistem  yang  diamna  inferensinya  dapat  menjadikan  sebuah  sistem kyang  tertindak  layaknya  seorang  pakar[14].  Sistem  pakar  merupakan  sebuah  pengetahuna  pakar  yang digabungkan  kedalam  sistem  komputer,  yang  diharapkan  dpaat  menyerupai  manusia  sehingga  dapat  bertindak layaknya seorang pakar[15].

## 2.3 Penyakit Creutzfeldt-Jakob Disease
Penyakit creutzfeld-jakob disease atau sapi gila yang dimana penyakit ini meruapkan penyakit yang diakibatkan dari  seekor  sapi  yang  terinveksi  virus  sapi  gila  yang  dapat  menular  pada  manusia  memalui  daging  yang dikonsumsi, penyakit ini dapat menyerang salah satu bagian tubuh masnusia yaitu jaringan saraf pada otak manusia sehingga  dapat  menghancurkan  sel-sel  otak  manusia  dan  menimbulkan  lubang-lubang  kecil  pada  otak  secara bertahap[16]. Karena penyakit ini menyerang bagian otak sehingga pengidapnya kesulitan mengontrol gerakan tubuh, perubahan cara berjalan, bicara sampai demensia[17].

## 2.4 Algoritma Certainty Factor
Algoritma  certainty  factor  merupakan  salah  satu  dari  banyak  algoritma  sistem  pakar  yang  ada,  algoritma  ini diperkenalkan  oleh  Buchanan  dan  Shortliffe  pada  tahun  1975  yang  mana  pada  saat  itu  algoritma  ini  Certainty factor  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat  membuktikan  apakah  sebuah  fakta  itu  pasti  dan  benar  atau  tidak dengan bentuk matric yang biasanya digunakan pada sistem pakar[18], hal ini sangat cocok untuk mendiagnisis sesuatu hal yang belum pasti[19]. Adapun sebuah aturan  rule yang direpresentasikan sebagai berikut[20]:
IF E1 [AND / OR] E2 [AND / OR] . . . En (1) THEN H (CF=Cfi) (2) Keterangan: E1. . .En = nilai evidence H
= hipotesa yang dihasilkan
CF = tingkat keyakinan berdasarkan fakta-fakta
Berikut ini merupakan bentuk dasar dari rumus certainty factor:
CF(H,e) = CF(E,e)*CF(H,E) (3) Keterangan: CF(H,e) = hipotesis certainty factor oleh evidence e
Studi Kepustakaan Analisa Algoritma

## Penerapan Algoritma CF
Pengujian Hasil Penarikan Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5934
CF(E,e)
= certainty factor E oleh evidence e
CF(H,E) = certainty factor hipotesis dengan evidence yang diketahui pasti
Jika semua nilai evidence telah diketahui pasti maka menggunakan persamaan berikut:
CF(E,e) = CF(H,E) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data Penyakit Creutzfeldt-Jakob Disease
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  dari  suatu  pakar  mengenai  penyakit  creutzfeld- jakob disease, sehingga pada tahap akhir analisa yang didapat haruslah berupa sistem yang terstruktur yang dapat didefenisikan  secara  jelas  dan  baik.  Berdasarkan  gejala  yang  telah  dibahas  sebelumnya  maka  dapat  diperoleh sebuah rule gejala penyakit ini sebagai berikut:
If Gerakan otot yang tidak terkendali And Hilangnya koordinasi antara anggota tubuh And Menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir And Mengalami gangguan tidur And Gerakan gemetar tidak terkendali Then Creutzfeld-jakob disease atau Sapi gila Maka pada tahap analisa selanjutnya ialah, pakar menentukan nilai probabilitas pada masing-masing gejala yang ada pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data nilai pakar terhadap gejala Kode Gejala Keterangan Nilai Pakar G1 Gerakan otot yang tidak terkendali 0.8 G2 Hilangnya koordinasi antara anggota tubuh 0.6 G3 Menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir 0.7 G4 Mengalami gangguan tidur 0.7 G5 Gerakan Gemetar tidak terkendali 0.7
Selanjutnya nilai jawaban user, dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data nilai user terhadap gejala Kode Gejala Keterangan Nilai User G1 Gerakan otot yang tidak terkendali 0.6 G2 Hilangnya koordinasi antara anggota tubuh 0.4 G3 Menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir 0.5 G4 Mengalami gangguan tidur 0.6 G5 Gerakan Gemetar tidak terkendali 0.4

## 3.2 Penerapan Algoritma Certainty Factor
Berdasarkan  data  pakar  terhadap  gejala  dan  data  nilai  user  terhadap  gejala  yang  telah  dihasilkan,  maka  dapat dihitung Cfpakarnya dengan cara mengkalikan Cfuser denagn CF seperti pada langkah-langkah dibawah ini: CF[HE]1  = CF[H]1*CF[E]1 = 0.8*0.6 = 0.48 CF[HE]2  = CF[H]2*CF[E]2 = 0.6*0.4 = 0.24 CF[HE]3  = CF[H]3*CF[E]3 = 0.7*0.5 = 0.35 CF[HE]4  = CF[H]4*CF[E]4 = 0.7*0.6 = 0.42 CF[HE]5  = CF[H]5*CF[E]5 = 0.7*0.4 = 0.28 Langkah  yang  terakhir  ialah  mengkombinasikan  nilai  CF  dari  setiap  gejala  (Cfpakar*Cfuser),  seperti berikut ini:
Cfcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5934
= 0.48 + 0.24 (1-0.24) = 0.48 + 0.24 (0.76) = 0.48 + 0.18 = 0.66 old Cfcombine CF[H,E]old,3  = CF[H,E] old + CF[H,E]3 * (1-CF[H,E]old) = 0.66 + 0.35 (1-0.66) = 0.66 + 0.35 (0.34) = 0.66 + 0.11 = 0.77 old1 Cfcombine CF[H,E]old1,4  = CF[H,E] old1 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old1) = 0.77 + 0.42 (1-0.77) = 0.77 + 0.42 (0.23) = 0.77 + 0.09 = 0.86 old2 Cfcombine CF[H,E]old2,5  = CF[H,E] old1 + CF[H,E]5 * (1-CF[H,E]old2) = 0.86 + 0.28 (1-0.86) = 0.86 + 0.28 (0.14) = 0.86 + 0.03 = 0.89 old3
Maka setelah semua nilai Cfcombine didapat, lalu menentukan nilai persentase tingkat keyakinan. Dapat dilihat dibawah ini: CF[H,E]old2 * 100%   = 0.89 * 100% = 89%
Berdasarkan  penerapan  algoritma  certainty  factor  pada  penyakit  creutzfeld-jakob  disease  memiliki persentase tingkat keyakinan sebesar 89%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  permasalahan  penerapan  algoritma  certainty  factor  pada  penyakit  creutzfeld-jakob  disease, algoritma  certainty  factor  merupakan  salah  satu  dari  beberapa  algoritma  sistem  pakar  yang  diamana  pada tahapannya melakukan perkalian antara nilai dari seorang pakar dengan nilai yang dihasilkan dari jawaban seorang user(paien),  dan  menghasilkan  persentase  kemungkinan  terserang  penyakit  tersebut.  Sementara  penyakit creutzfeld-jakob disease merupakan penyakit yang berawal dari konsumsi dading sapi yang mana sapi tersebut semasa hidupnya mengidap atau terjangkit penyakit atau visrus sapi gila sehingga saat seseorang mengonsumsinya pun  tertular  dari  daging  tersebut.  Sehingga  sebaiknya  seorang  peternak  lebih  intensif  lagi  dalam  proses pemeliharaan  sapi  agar  tidak  ada  sapi  yang  terinfeksi  penyakit  sapi  gila  tersebut.  Dari  penyakit  tesebut menimbulkan gejala-gejala yang didapat dari seorang pakar beserta nilai user dan pakar sehingga dalam penelitian ini  menghasilkan  rule  dari  gejala  tersebut.  Algoritma  certainty  factor  dapat  menentukan  nilai  keyakinan berdasarkan persentase dari nilai Cfcombine akhir dari berbagai macam gejala yang ada, sehingga nilai persentase tingkat keyakinan yang dihasilkan sebesar 89%.

## REFERENCES
[1] T. A. Majiid, W. R. Maya, and H. Hafizah, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA VARIANT CREUTZFELDT- JAKOB DISEASE (PENYAKIT SAPI GILA) MENGGUNAKAN METODE BAYES,” J. Cyber Tech, vol. 4, no. 3, 2021.
[2] N. Anestya, G. N. Saputra, A. Alam, and P. Yollamanda, “Manifestasi Neurooftalmologi pada Penyakit Parkinson dan Gangguan Gerak Lainnya,” Cermin Dunia Kedokt., vol. 49, no. 3, pp. 129–133, 2022.
[3] R.  Manik,  A.  Azanuddin,  and  Z.  Panjaitan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mad  Cow  Disease  (Sapi  Gila) Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Cyber Tech, vol. 2, no. 9, 2019.
[4] H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
[5] A.  L.  Kalua,  H.  Veronika,  and  D.  T.  Salaki,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Malaria  dengan  Certainty  Factor  dan Forward Chaining,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 22–34, 2023.
[6] M. R. Handoko and N. Neneng, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[7] A. Wenda, K. Kraugusteeliana, A. A. Suryanto, S. N. Alam, and K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2023.
[8] S. N. Arif, I. Zulkarnain, H. Winata, J. Hutagalung, and P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Cholelithiasis Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 6, no. 1, pp. 227–234, 2023.
[9] R. N. Putri and L. Goeirmanto, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus Dengan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web,” vol. 3, pp. 106–112, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5934
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
[10]  S. Komputer, M. Busthomi, N. Nafi, and N. Q. Nawafilah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol pada Remaja dengan Metode Certainty Factor,” vol. 15, no. 1, pp. 23–29, 2020.
[11]  A. N. Putra, R. Ishak, and J. Maulana, “Penerapan Algoritma Certainty Factor Dan Pemodelan Uml Dalam Merancang Aplikasi Diagnosis Penyakit Gastritis,” vol. VII, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[12]  I. R. Mahreza, N. D. Natashia, F. Teknologi, S. Informasi, and U. Nasional, “Penerapan Metode Forward Chaining dan Algoritma Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Berbasis Web,” vol. 6, pp. 627–634, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3535.
[13]  R. Hasbie, “Algoritma Certainty Factor Untuk Diagnosa Penyakit Depresi Pada Remaja,” vol. IV, pp. 66–72, 2023.
[14]  D. Puspita, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rabies Pada Manusia,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 70–77, 2023.
[15]  C.  R.  P.  Amalia,  “Perancangan  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Tingkat  Stress  Belajar  pada  Siswa  SMA  dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” Des. J., vol. 1, no. 1, pp. 38–54, 2023.
[16]  N. Syafrina and M. Furqon, “Sosialisasi Program Restrukturisasi Kredit Terhadap Nasabah Pembiayaan Kredit Macet Pada Masa Pandemi Covid-19,” Prestise J. Pengabdi. Kpd. Masy. Bid. Ekon. dan Bisnis, vol. 1, no. 2, 2021.
[17]  H. Umar and S. Evani, “Ekspor Daging Sapi Kanada Pasca Kebijakan Country Of Origin Labelling (COOL) Amerika Serikat Tahun 2009-2015,” Popul. J. Sos. dan Hum., vol. 5, no. 1, pp. 16–30, 2021.
[18]  J. Kalyzta and M. Syafrullah, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Komputer Dengan Algoritma Certainty Factor Pada Lab ICT Budi Luhur,” SKANIKA, vol. 6, no. 1, pp. 12–21, 2023.
[19]  D.  Wahiddin  and  D.  Kusumaningrum,  “Implementasi  Algoritma  Certainty  Factor  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  yang Disertai Demam,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 129–137, 2023.
[20]  F. Ramadhan, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tropis dengan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 138–147, 2023.