## PENERAPAN SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN PISANG DENGAN METODE CASE BASE REASONING DAN CERTAINTY FACTOR
Renita Lende, Friden Elefri Neno, Lidia Lali Momo Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba Jalan Karya Kasih No5.Tambolaka renitalende66@gmail.com

## ABSTRAK
Pisang  merupakan  tanaman holtikultura yang  dapat  dibudidayakan  oleh  setiap  para  petani  yang  saat  ini menurun hasil panen karena terjadi hama penyakit pisang dimana penyakit ini menular dan infeksi, permasalahan yang dialami oleh para petani pisang adalah kesulitan  masyarkat dalam membasmi hama penyakit yang terjadi serta  kendala  dalam  petani  berkonsultasi  dengan  pakar  secara  langsung.  Berdasarkan  hasil  penelitian  untuk menjawab  permasalahan  tersebut  maka  perlu  dilakukan  penerapan  teknologi  dalam  sistem  pakar  berbasis  web untuk  mendiagnosa  penyakit  pisang  dengan  mengetahui  jejala,  penyebab,  pencegahan  dan  solusi  sebagai penyelesaian masalah dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini menggunakan 2(dua) metode, yaitu Case Base Reasoning dan Certainty Factor kedua metode ini menghasilkan nilai masing-masing, case base reasoning untuk menguji  nilai  kemiripan  atau  pendekatan  sedangkan certainty  factor untuk  menguji  nilai  ketidakpastian.  Hasil penelitian menerapkan sistem pakar berbasis website
Kata kunci : Sistem Pakar, Diagnosa, CBR, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  pisang  adalah  merupakan  tanaman holtikutura  yang  merupakan  buah-buahan  yang tersebear  diseluruh  dunia  yang  berasal  dari  asia tenggara yang  menjadi komoditi sangat penting  yang sudah  ada  sejak  lama  yang  dikembangkan  oleh  para petani [1] . Yang menjadi kendala saat ditanam sampai menghasilkan  hasil  adalah  terjadi  gangguan  penyakit yang  akan  berpengaruh  pada  kualitas  sehingga berkurangnya  hasil  penjualan  sehingga  resiko  terjadi pada  pendapatan  ekonomi  masyarakat.  Untuk mengatasi  hal  yang  terjadi  pada  penyakit  pisang dibutuhkan pakar atau ahli yang pengetahuan tentang penyakit tersebut untuk menjelaskan bagaiman terjadi penyakit  pisang  berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami  oleh  para  petani,  namu  sulit  untuk  petani melakukan  konsultasi  langsung  dengan  pakar  maka perlu dilakukan pembuatran sistem pakar.
Sistem  pakar  adalah  pengetahuan  pakar  yang akan diterapkan kedalam mesin inferense pengetahuan untuk  mengidentifikasikan  domain  dalam  pengabilan keputusan seperti pakar, dimana sistem yang dibangun sesuai  dengan  aturan  dan  fakta  dalam  penelusuran pengetahuan pakar dalam bidangnya [2]. Sistem pakar dalam bidang Kecerdasan Buatan (AI) [3] merupakan bagian  dari  sistem  pakar  yang  saat  ini  Perkebangan teknologi  yang  begitu  modern  dan  canggih  dalam bidang  informatika  yang  sangat  terasa  maju  dengan manfaat yang sangat membantu dalam setiap kegiatan salah  satu  diantaranya  perkembangan  generasi komputer pada Masyarakat umumnya.
Beberapa  penelitian  yang  menjadi  bahan  acuan dalam penelitian ini adalah: Penelitian yang dilakukan oleh  Dila  Adellia,  dkk,  Penelitian  dengan  judul Penerapan  Metode Certainty  Factor pada  Sistem Pakar  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit  pada  Tanaman Tomat, tujuan penelitian adalah  menghasilkan sistem
pakar  berbasis  website  dengan  nilai  akurasi  sebesar 90%[4]
Penelitian  yangdilakukan oleh  Favorisen R,dkk, penelitian dengan judul Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan  Penyakit  Tanaman  Kopi  Menggunkan  Metode Breadth  First  Search (BFS)  Berbasis  Web  tujuan penelitian  adalah  membangun  sistem  pakar  berbasis web  untuk  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  kopi dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  sistem  pakar berjalan  dengan  baik  dengan  presentase  75.56%, 73,78%, dan 83.39%.[5]
Sistem  pakar  yang  dibangun  perlu  dibutuhkan metode untuk mendiagnosa penyakit tanaman pisang, pada  penelitian  ini  digunakan  2  (dua)  metode,  yaitu metode Case  Base  Reasoning  dan  Certainty  Factor dimana  kedua  metode  ini  memiliki  fungsi  masing- masing,  yaitu Case  Base  Reasoning untuk  menguji nilai pendekatan atau  kemiripan pada setiap penyakit sedangkan Certainty  factor untuk  mencari  nilai ketidakpastian dalam  mendiagnosa penyakit tanaman pisang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  pemindahan  pengetahuan dari  pakar  ke  komputer  diaman  Pengetahuan  pakar mampu mngidentifikasikan masalah untuk menjelesaskan  permasalahan  yang  terjadi  secara  rule dan  fakta  berdasarkan  basis  pengetahuan  untuk membantu  user  dimana  sistem  akan  memberikan kesimpulan seperti pakar. [6]
Kecerdasan  buatan  adalah  suatu  pengetahuan yang  membuat  komputer  dapat  meniru  kecerdasan manusia sehingga komputer dapat  melakukan hal-hal yang dikerjakan manusia dimana membutuhkan suatu kecerdasan;  misalkan  melakukan  analisa  penalaran untuk  mengambil  suatu  kesimpulan  atau  keputusan
atau  penerjemahan  dari  satu  bahasa  ke  bahasa  lain. Kecerdasan buatan adalah merepresentasikan pengetahuan  dalam  basis  pengetahuan  (knowledge base)  sehingga  terbentuk  aturan-aturan  (rules) Kecerdasan  buatan  dibutuhkan  dalam  sebuah  sistem untuk  menambah  pengetahuan  sistem  tersebut berdasarkan  kecerdasan  seorang  ahli.  Kecerdasan buatan  (artificial  intelligence)  merupakan  kawasan penelitian,  aplikasi  dan  instruksi  yang  terkait  dengan pemrograman  komputer  untuk  melakukan  hal  yang dalam pandangan manusia adalah cerdas [7].
Sistem  pakar  merupakan  satu  dari  banyaknya cabang kecerdasan buatan yang mempelajari meyerupai  cara  berpikir  seorang  pakar  dalam menyelesaikan suatu permasalahan, membuat keputusan  maupun  mengambil  kesimpulan  sejumlah fakta.  Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer yang  dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa orang  pakar.  Sistem  pakar  merupakan  salah  satu perangkat  lunak  yang  sesuai  untuk  pemecahan permasalahan  ini  karena  sistem  pakar  dapat menyajikan  dan  menggunakan  data  yang  ada  pada basis pengetahuan (knowledge based) untuk menggantikan  sementara  kedudukan  seseorang  yang memiliki kemampuan dalam memprediksi [8]

## 2.2. Diagnosa
Diagnosa  merupakan  proses  untuk  mencari kekurangan  yang  terjadi  pada  penyakit  dengan menentukan  gejala  -gejala  yang  dialami  oleh  pasien [9].
2.3. Case Base Reasoning (CBR) Case Base Reasoning adalah: similarity (Kemiripan)  untuk  mengatehaui  kesamaan  antara kasus yang lama dengan kasus yang baru dengan nilai kasus yang paling tinggi adalah kasus yang mirip [10]. Keterangan Rumus:
= ∑ 𝑓(𝑇𝐼, 𝑆𝐼 ∗ 𝑊𝑖(1)
𝑛 𝑖=1 Silimirity (T,S)
𝑆1𝑋𝑊1 + 𝑆2𝑋𝑊2 + ⋯ + 𝑆𝑛𝑋𝑊𝑛
𝑊1 + 𝑊2 + ⋯ + 𝑊𝑛
Keterangan Rumus: S = Similitary (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (beda) W= Weight (bobot yang diberikan)
2.4 Certainty Factor
Certainty  factor adalah  menentukan  nilai keyakinan pakar terhadap suatu fakta dan aturan yang mendefenisikan nilai keyakinan. Perhitungan certainty factor adalah menghitung nilai Certainty Factor User
dan Certainty  factor pakar  yang  mendapatkan  nilai kombinasi [5].
Rumus Perhitungan Manual CF:
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] − 𝑀𝐷 = [ℎ, 𝑒]
Keterangan Rumus:
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = Certainty  factor dari  hipoptesa  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E, Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  samapai dengan 1,Nilai-1 menunjukan
ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukan kepercayan mutlak
𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] =Ukuran kenaikan pepercayaan (measure of increased  belief )  terhadap  hipotesa  H  yang dipengaruhi oleh gejala E
𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] =ukuran kenaikan ketidakpercayaan ( measure  of  Increased  lisbelief )  terhadap hipotesa H yang dipengaruhi oleh gejala E3

## 3. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  mengedentifikasi  penyakit tanaman pisang berdasarkan gejala dan penyakit dapat dilihat pada gambar 1
Pengumpulan Data Analisa Data dengan Metode CBR dan  CF Perancangan Aplikasi Implementasi

## Pengujian Aplikasi

## Gambar 1. Kerangka Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Peneliti  memperoleh  data  dengan  melakukan obersevasi serta melakukan wawancara dengan pakar, mencari  sumber data tambahan dari  buku dan  jurnal- jurnal yang berepotasi terkait dengan judul penelitian. Dengan  data  yang  diperoleh  akan  diolah  untuk dijadikan  sebagai  basis  pengetahuan  serta  dapat memberikan solusi yang efisien.

## 3.2. Analisa  Data  dengan  Metode  Case  Base Reasoning (CBR) dan Certainty Factor (CF)
Manganisa  kasus  yang  lama  dengan  yang  baru untuk  mengetahui  nilai  kemiripan  serta  nilai ketidakpastian yang terjadi pada penyakit pisang

## 3.3. Perancangan Aplikasi
Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman Pisang  yang  telah  didesain  dengan  menggunakan pemodelan  perancangan  UML  ( Unified  Modelling Language )  yang  terdiri  dari Use Case  Diagram , Activity  diagram,  class  diagram  serta  sequence diagram.

## 3.4. Implementasi
Penerapan  sistem  yang  telah  didesain  kedalam bentuk aplikasi atau program yang dibuat dengan php dan MySQL.

## 3.5. Pengujian Aplikasi
Pengujian  aplikasi  adalah  untuk  menguji kesalahan-kesalahan  yang  terjadi  pada  sistem  yang dibangun apakah sudah sesuai dengan kebutuhan yang didesain  atau  direncanakan.  Pengujian  sistem  yang dilakukan  adalah  fungsionalitas,  yaitu  pengujian aplikasi dilakukan dengan metode black box testing.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Daftar Penyakit
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan  untuk  dibuat  dalam  sistem  pakar  diagnosa penyakit  tanaman  pisang,  maka  terdapat  7  penyakit yang terrdaftar dalam tabel 1.
Tabel 1. Daftar Penyakit Pisang Kode Penya kit Penyakit P1 Nematoda (Rotulenchus similis) P2 Ulat Penggulung Daun Pisang (Erionota thrax L .) P3 Hama Uret P4 Kumbang Penggerek Bonggol Pisang ( Cosmopolites sordidus ) P5 Hama Ulat Buah Pisang P6 Hama Ngengat ( Nicoleia octacema ) P7
Lalat Buah Pisang ( Dacus dorsilis )

## 4.2. Daftar Gejala
Berdasarkan tabel 2, yaitu daftar gejala penyakit tanaman pisang terdapat 25 gejalah yang dialami oleh para petani tanaman Pisang
Tabel 2. Daftar Gejala Penyakit tanaman pisang Kode Gejala Gejala G1 Lalat Buah Pisang ( Dacus dorsilis ) G2 Nematoda merusak atau makan bagian korteks akar sehingga terjadi lubang-lubang pada akar pohon pisang G3 Terjadi Porositas, kelembaban, dan aerasi tanah (berperan dalam keberlangsungan hidup nematoda) G4 sekitar tanaman pisang tanah mempunyai banyak pori dan mempunyai cukup udara (Pada umumnya nematoda berada di lapisan tanah antara 15-30 cm, namun dapat berkembang baik) Kode Gejala Gejala G5 Daun yang diserang ulat biasanya digulung, sehingga menyerupai tabung dan apabila dibuka akan ditemukan ulat di dalamnya. G6 daun dalam gulungan tersebut sudah habis, maka ulat akan pindah ke tempat lain dan membuat gulungan yang lebih besar. Apabila terjadi serangan berat, daun bisa habis dan tinggal pelepah daun yang penuh dengan gulungan daun. G7 Kupu-kupu mengisap madu bunga pisang dan melakukan kopulasi sambil berterbangan pada waktu sore dan pagi hari serta bertelur pada malam hari. Telur diletakkan berkelompok sebanyak ± 25 butir pada daun pisang yang masih utuh. G8 Ulat yang masih muda warnanya sedikit kehijauan, tubuhnya tidak dilapisi lilin. Sedangkan ulat yang lebih besar berwarna putih kekuningan dan tubuhnya dilapisi lilin. G9 Pupa berada di dalam gulungan daun, berwarna kehijauan dan dilapisi lilin. Panjang pupa lebih kurang 6 cm dan mempunyai belalai (probosis). Siklus hidup di berkisar antara      5 – 6 minggu. G10 Terdapat kumbang dewasa (legek) berwarna coklat,  dengan panjang 2,5 cm, punggung dlan kepala  berwarna  hitam,  pra  dewasa  berupa uret  atau  lundi  (kuuk  -  Sunda),  yang berkembang  di  dalam  tanah,  dengan kedalaman  3-10 cm.
G11 ada pupa kumbang ,ini  mulai  berpupa  pada akhir  bulan  Desember  dan  mulai  terbang dlan  menyebar  pada  awal  musim  hujan sekitar bulan September dan sejak penyebaran pertama
G12
larva kumbang menggerek dan membuat lorong-lorong pada bongol dan batang pisang dan menjadi pupa atau kepompong pada lorong-lorong yang dibuatnya G13 larva memakan ujung akan dan jaringan pengangkut dan menyebabkan sebagian bonggol pisang mengalami kerusakan (akibat : menurunkan kemampuan tanaman mengambil air dan hara dalam tanah) G14 daun pisang menjadi layu dan kering, daun kuning rata dan tanaman menjadi kerdil (jika serangan pada bibit pelepah akan mudah patah) G15
apabila bonggol pisang dibelah akan terdapat lorong-lorong yang dibuat oleh serangga, atau bonggol pisang dipenuhi gerekan yang kemudian menghitam atau membusuk G16 pertumbuhan buah abnormal G17 kulit buah pisang berkudis G18 Adanya ulat sedikitnya 70 ekor di tandan pisang G19 Larva hidup berkelompok, makan dan berkembang pada bunga dan buah pisang yang masih muda. G20 Serangannya menyebabkan perkembangan buah menjadi terlambat dan dapat menimbulkan terjadinya kudis pada kulit buah pisang G21 sering ditemukan pada sisir yang terakhir pada tandan pisang yang terserang
Kode Gejala Gejala G22 Hama lalat menyerang pada fase larva. Batang menjadi bisul. buah yang terserang kecil dan warnanya kuning G23 Serangan berat buah menjadi busuk G24 pada permukaan kulit buah ditandai dengan adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur) lalat betina saat meletakkan telurnya ke dalam buah G25 setelah (gejala penusukan buah) akibat gangguan larva yang menetas dari telur di dalam buah, maka noda-noda tersebut berkembang menjadi bercak coklat di sekitar titik tusukan telur oleh lalat pada buah pisang.

## 4.3. Data Rule dan Fakta dari hasil Pakar
Data Rule dan Fakta adalah hasil penelitian yang diperoleh  pengetahuan  dari  pakar  yang  muncul  pada setiap penyakit.
Tabel 3. Data Rule dan Fakta dari hasil Pakar Kode Penyakit Penyakit Kode Gejala 1 Nematoda (Rotulenchus similis) G1,G2,G3,G4 Kode Penyakit Penyakit Kode Gejala 2 Ulat Penggulung Daun Pisang (Erionota thrax L.) G5,G6,G7,G8,G9 3 Hama Uret G10,G11 4 Kumbang Penggerek Bonggol Pisang (Cosmopolites sordidus) G12,G13,G14,G15 5 Hama Ulat Buah Pisang G16,G17,G18 6 Hama Ngengat (Nicoleia octacema) G19,G20 7 Lalat Buah Pisang (Dacus dorsilis) G21,G22,G23,G24,G 25 4.4. Hasil Perhitungan Penyakit tanaman pisang dengan Metode Case Base Reasoning dan

## Certainty Factor
Menjelaskan  hasil  perhitungan  penyakit  dan gejala  tanaman  pisang  yang  dialami  oleh  para  petani tanaman  pisang  yang  dapat  membandingkan  hasil pakar dengan sistem
Tabel 4. Hasil Perhitungan Penyakit tanaman pisang dengan Metode Case Base Reasoning dan Certainty Factor Kd Penyakit Penyakit Nilai Case Base Reasoning(CBR ) Certainty Factor P1 Nematoda ( Rotulenchus similis ) 0,9 Similarity(X,P1=1 Persen=100 NP=-48 Total CF=-48 P2 Ulat Penggulung Daun Pisang ( Erionota thrax L.) 0,9 Similarity(X,P2)= 1 Persen=100 NP =-102 Total CF=-102 P3 Hama Uret 0,9 Similarity(X,P3)= 1 Persen=100 NP =-4 Total CF=-4 P4 Kumbang Penggerek Bonggol Pisang ( Cosmopolites sordidus ) 0,9 Similarity(X,P4)= 1 Persen=100 NP =-48 Total CF=-48 P5 Hama Ulat Buah Pisang 0,9 Similarity(X,P5)= 1 Persen=100 NP =-36 Total CF=-36 P6 Hama Ngengat ( Nicoleia octacema ) 0,9 Similarity(X,P6)= 1 Persen=100 NP =-4 Total CF=-4 P7 Lalat Buah Pisang ( Dacus dorsilis ) 0,9 Similarity(X,P7)= 1 Persen=100 NP =-80 Total CF=-80

## 4.5. Tampilan Hasil Interface
Tampilan  hasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit pisang yang telah didesain dengan metode Case Base Reasoning (CBR) dan Certainty Factor (CF)
a. Form Login Administrator Sistem  dapat  melakukan  login  dengan  admin memasukan data user name dan password jika benar akan  tampilan  menu  utama  administrator  dan  jika salah akan tampilkan pesan kesalahan. Form Form Login  Administrator  dapat  ditampilkan  pada gambar 2.
Gambar 2. Login Administrator
b. Form Daftar Penyakit
Form  Daftar  Penyakit  tanaman  pisang  admin dapat  melakukan  input  data  penyakit  pisang  dan daftar penyakit akan tersimpan kedalam database. Form daftar penyakit ditampilkan pada gambar 3
c. Form Daftar Gejala
Form  Daftar  Gejala  Penyakit  tanaman  pisang admin  dapat  melakukan  input  data  dan  data  gejala penyakit  akan  tersimpan  kedalam  database.  Form daftar gejala ditampilkan pada gambar 4
Gambar 4. Form Daftar Gejala
d. Form Diagnosa Penyakit tanaman Pisang
Sistem  dapat  diakses  oleh  pengguna  untuk melakukan konsultasi dari memilih gejala penyakit untuk  mendapatkan  hasil  konsultasi  seperti  paga gambar 5.
Gambar 6. Form Tampilan Gejala

## Gambar 7. Hasil Diagnosa

## 4.6. Pengujian Sistem
Tujuan Pengujian sistem adalah mengetahui hasil dari  sistem  yang  dibangun  apakah  melakukan pemprosesan sesuai dengan yang diinginkan. a. Pengujian Login Admin
Tabel 5. Pengujian Sistem Data Yang di Masukan Yang diharapkan Pengamat an Kesimpul an User Name dan Password Tampilkan halaman berikutnya Sukses Diterima User Name dan Password Salah Menampilkan pesan kesalahan User name dan password Gagal User Name dan Password Diterima b. Pengujian Daftar Penyakit Tabel 6. Pengujian Daftar Penyakit Data Yang di Masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpul an Data Penyakit Menampilkan Form Data Penyakit Terdapat Beberapa field yang diinput Diterima Klik Simpan Data telah tersimpan secara otomatis. Data tersimpan dalam tabel Diterima Klik Reset Membatalkan data yang diinput Tombol reset dapat berfungsi dengan yang diharapkan Diterima Klik Edit Mengubah data yang ada di tabe Tombol “Edit” dapat berfungsi sesuai yang diharapkan Diterima
c. Pengujian Diagnosa Tujuan  Pengujian  sistem  adalah  mengetahui hasil  diagnosa  dari  sistem  yang  dibangun  apakah melakukan  pemprosesan  sesuai  dengan  metode Case Base Reasoning dan Certainty Factor
Tabel 7. Pengujian Hasil Diagnosa Data Yang dipilih Yang diharapkan Pengam atan Kesimpula n Gejala G1,G2, G3,G4 Menampilkan hasil sesuai dengan Rumus Metode CBR ( Case Base Reasoning ) Berhasil Diterima (Yusmawati d. , 2021)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  dalam kasus  penyakit  tanaman  pisang  maka  dapat  diambil berapa kesimpulan sebagai berikut: Penerapan sistem pakar  untuk  diagnosa  penyakit  tanaman  pisang  yang telah dibuat dengan metode Case Base Reasoning dan Certainty Factor dapat diimplememtasikan berdasarkan  pengetahuan  pakar  dengan  baik  yang dapat  membantu  masyarkat  dalam  mengambil kesimpulan  sebagai  referensi  dalam  mendiagnosa penyakit terhadap penyakit yang dialami. Sistem Pakar mendiagnosa penyakit tanaman pisang dengan metode Case  Base  Reasoning  dan  Certainty  Factor dapat menghasilkan  hasil  pakar  dengan  peresentase  100  % penyakit pada tanaman pisang.
Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode yang  berbeda  dan  untuk  sistem  yang  dibuat dikembangkan ke berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Budi, R. S. (2020). Uji Komposisi Zat Pengatur Tumbuh Terhadap Pertumbuhan Eksplan Pisang. Best  Journal,ol.3  No.1  ,ISSN  (Print)  :  2614  – 8064,ISSN (Online): 2654 – 4652 , 101-111.
[2] Dila  Adellia,  A.  C.  (2022).  Penerapan  Metode Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama  dan  Penyakit  pada  Tanaman  Tomat. JEPIN(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)SSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460- 0741,Vol. 8,No. 3,Desember , 451-458.
[3] Favorisen  R, d. (2020). Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Kopi Menggunkan Metode Breadth  First  Search (BFS)  Berbasis Web. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Telematika (Telekomunikasi, Multimedia
dan
Informatika),EXPLORE  :  ISSN:  2087-2062, Online ISSN: 2686-181X , 2-9.
[4] Hilman  Hadi,  U.  D.  (2021).  Penerapan  Metode Forward  Chaining  dan  Naïve  Bayes  Untuk
Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kakao. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA,Volume  5,  Nomor  3,  Juli  ,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.v5i3.3096 , Page 979-986.
[5] Iskandar, A. A. (2020). DIAGNOSA PENYAKIT PARASIT PADA KUCING MENGGUNAKAN  METODE
CERTAINTY FACTOR (  STUDI  KASUS  :  PUSKEWAN CIBADAK KABUPATEN SUKABUMI). urnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) Vol. 4 , No. 2,  Juli,P-ISSN:  2548-9704,E-ISSN:  2686-0880 , 126-134.
[6] Masyuni  Hutasuhut,  d.  (2022).  Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Osteochondroma dengan Metode Certainty  Factor . JURIKOM  (Jurnal Riset  Komputer),  Vol. 9 No. 5, Oktober 2022,e- ISSN  2715-7393  (Media  Online),  p-ISSN  2407-
389X (Media Cetak),DOI 10.30865/jurikom.v9i5.4959, , 1401-1406.
[7] Rio  Bayu  Sentosa,  Y.  M.  (2022).  Implementasi Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit Kepiting Menggunakan Metode Certainty Factor
Berbasis  Web. OURNAL  OF  COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS ENGINEERING  (CoSIE),VOL.  01,  NO.  1, JANUARI,e-ISSN  2827-8356,p-ISSN  xxxx-xxxx , 47-53.
[8] Sukmawati  Anggraeni  Putri,  E.  P.  (2018). Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Awal Kanker. MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA,  Vol  2,  No  3,ISSN  2614-5278 (media  cetak),ISSN  2548-8368  (media  online) , Hal 63-68.
[9] Yusmawati,  d.  (2021).  SISTEM  PAKAR DIAGNOSA  PENYAKIT  PADA  TANAMAN PADI  MENGGUNAKAN  METODE CASE BASED REASONING (CBR) BERBASIS WEBSITE. Jurnal Real Riset,ISSN : 2685-1024, eISSN  :  2774-7263,Volume  3,  Nomor  2,  Juni , 187-192.
[10] Joseph Ahn, e. (2022). Performance evaluation of normalization-based CBR models  for improving construction cost estimation.
Automation in Construction .