## PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT AYAM KEDU BERBASIS WEB
Alan Yudha Aditama 1) , Nahar Mardiyantoro 2) , Hidayatus Sibyan 3) , Muslim Hidayat 4)
1,2,3,4) Universitas Sains Al-Qur’an Email : Alanpertama14@gmail.com 1) , mardziyant@gmail.com 2) , hsibyan@unsiq.ac.id 3) , muslim_h@unsiq.ac.id 4)

## ABSTRAK
Penelitian ini berisi rancangan untuk menerapkan metode certainy factor pada sebuah sistem pakar yang merupakan program cerdas komputer yang bisa meniru sitem kerja dan pengetahuan dari seorang ahli atau pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Ayam kedu merupakan salah satu suberdaya genetik hewan  lokal  asli  dari  kabupaten  Temanggung,  dan  telah  dibudidayakan  secara  turun  temurun  di  wilayah Temanggung Akan tetapi dalam upaya pemerintah bersama masyarakat khususnya peternak ayam kedu untuk menjaga dan  melestarikan ayam kedu ini tidak mempunyai kendala, penyakit merupakan masalah utama bagi para peternak ayam kedu ini karena banyak peternak ayam kedu kesulitan dalam mengidentifikasi penyakit yang  menyerang  ayam  kedu  dikarenakan  kurangnya  informasi  mengenai  penyakit  dan  gejala  ayam  kedu. Certainy factor merupakan suatu metode yang digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang selalu terjadi  ketidakpastian,  dengan  langsung mendefenisikan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan, untuk menggambarkan tingkat keyakinan dari seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.
Kata Kunci : Penerapan, Sistem pakar, Certainty factor, Ayam kedu, Berbasis web.

## ABSTRACT
This study contains a draft to apply the method certainy factor on expert system is a smart computer that is able to mimic the thought process and knowledge of an expert or experts in resolving a specific problem. Ayam kedu is one of the suberdaya animal genetic local native of county Waterford, and has been cultivated for generations in the region of Waterford but in the efforts of the government together with the community, especially peternak ayam kedu to maintain and preserve ayam kedu this has no constraint, the disease is a major problem for farmers chicken kedu this because a lot of peternak ayam kedu the difficulty in identifying the diseases that attack the chicken kedu due to the lack of information about the disease and the symptoms of chicken kedu. Certainy factor is a method used to solve a problem that always happens uncertainty, by directly defines the size of the certainty of a fact or a rule, to describe the level of confidence of an expert to the problem being faced.
Keywords: The application, expert System, Certainty factor, Ayam kedu, web-Based.

## 1. PENDAHULUAN
Ayam  kedu  merupakan  salah  satu suberdaya genetik hewan lokal asli dari daerah kabupaten Temanggung, jawa engah dan telah dibudidayakan  secara  turun  temurun  di wilayah Temanggung khusunya di kecamatan kedu. Ayam kedu memiliki kelebihan dari sisi genetik,  diantaranya  adalah  pertumbuhannya yang  cepat  dan  jumlah  produksi  telur  yang lebih banyak dibandingkan dengan ayam lokal atau  ayam  buras  lainnya  (Alfauzi,  2020). Peraturan Menteri Pertanian (2006) menyatakan bahwa kemampuan produksi telur ayam  kedu  adalah  215  butir  per  tahun,  ayam Merawang  hanya  190  butir  per  tahun,  pada ayam  Sentul  berjumlah  150  butir  per  tahun, pada  ayam  Pelung  144  butir  per  tahun  dan ayam  kampung  bisa  sejumlah  112  butir  per tahun.  Selain  produksi  telurnya  yang  tinggi pada  salah  satu  jenis  ayam  kedu  yaitu  ayam kedu cemani memiliki keunikan yaitu seluruh tubuhnya  berwarna  hitam  mulai  dari  bagian jengger sampai kakinya (Kurnianto, 2016).
Keputusan  menteri  pertanian  Nomor 2487/Kpts/LB.430/8/2012  tentang  penetapan rumpun  ayan  kedu,  adanya  keputusan  dari menteri  pertanian  ini  menjadikan  ayam  kedu memiliki  legalitas  dari  aspek  hukum  menjadi pendorong bagi pemerintah kabupaten Temanggung  bersama  masyarakat  khususnya peternak ayam untuk terus menjaga, melestarikan  dan  mengembangkan,  sehingga akan  lebih  memberi  manfaat  khususnya  bagi masyarakat kabupaten Temanggung (Arinato, 2019).
Akan  tetapi  dalam  upaya  pemerintah bersama masyarakat khususnya peternak ayam kedu  untuk  menjaga  dan  melestarikan  ayam kedu  ini  tidak  mempunyai  kendala,  penyakit merupakan masalah utama bagi para peternak ayam  kedu  ini  karena  banyak  peternak  ayam kedu kesulitan dalam mengidentifikasi penyakit  yang  menyerang ayam kedu dikarenakan  kurangnya  informasi  mengenai penyakit,  gejala  ayam  kedu  serta  biaya  dan jarak  tempat  praktek  dokter  hewan  yang lumayan jauh menjadi alasan yang memberatkan  bagi  para  peternak  untuk melakukan  konsultasi  atau  pemeriksaan tentang  permasalahan  yang  sedang  dialami.
Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah tersebut  perlu  adanya  suatu  sistem  pakar diagnosa  penyakit  ayam  kedu  dimana  sistem ini  dapat  mendiagnosa  penyakit  pada  ayam kedu dengan meniru cara kerja pakar atau ahli.
Sistem  pakar  yang  merupakan  program cerdas  komputer  yang  bisa  meniru  cara  kerja dan pengetahuan dari seorang ahli atau pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. . Implementasi  dari  sistem  pakar  banyak digunakan  dalam  bidang  kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligence) ,  dikarenakan  sistem pakar sebagai cara penyimpanan dari pengetahuan  seorang  pakar  pada  bidang tertentu  dalam  program  komputer,  sehingga keputusan  dapat  diberikan  dalam  melakukan penalaran  secara  cerdas.  Dalam  sistem  pakar sering  terjadi  suatu  ketidakpastian,  karena tidak  semua  kejadian  dapat  bernilai  100% benar  atau  salah  (Rohman,  2008).  Sebagai contoh  pada  kasus  penentuan  penyakit  ayam kedu  dimana  satu  gejala  dapat  berada  di beberapa  penyakit,  inilah  yang  dimaksud dengan aturan yang tidak pasti, sehingga dari ketidakpastian  tersebut  diberikan  jembatan agar kedua faktor ketidakpastian tersebut tidak terlalu  jauh  dari  perkiraan  atau  kemungkinan yang terjadi.
Metode certainty  factor merupakan sebuah    metode  yang  bisa  diterapkan  atau digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang  mengandung  ketidakpastian,  dengan berdasar pada nilai keyakinan yang diberikan oleh user terhadap  suatu  fakta  dan  nilai keyakinan yang diberikan oleh pakar terhadap suatu kaidah tertentu (Orisa, 2014).
Berdasarkan  uraian  diatas  mendorong penulis  untuk  membangun  sebuah  sistem pakar  dengan  menerapkan  metode  certainty factor yang diharapkan  dapat  membantu para peternak  ayam  kedu  dalam  mendiagnosa penyakit  yang  menyerang  ayam  kedu.  Untuk itu penulis mengangkat judul “PENERAPAN METODE  CERTAINTY  FACTOR  PADA SISTEM
PAKAR DIAGNOSA
PENYAKIT  AYAM  KEDU  BERBASIS WEB” .

## 2. METODE
Algoritma certainty  factor merupakan sebuah algoritma yang paling tepat dan akurat dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit  yang mengandung  ketidakpastian,  karena  sering sekali  dipakai  dalam  suatu  penelitian, contohnya pada aplikasi sistem pakar diagnosis  penyakit  ikan  nila  merah  dengan metode certainty factor (Gaol, 2020) .
Penerapan  metode certainty  factor pada sistem  pakar  diagosa  penyakit  ayam  kedu berbasis web ini yang nantinya gejala – gejala yang  sudah  memiliki  nilai  mb  dan  md  dari pakar  atau  ahli  nantinya  akan  dimasukan kedalam aplikasi sebagai nilai pakar yang nanti akan dikombinasikan dengan nilai kepercayaan  dari user sesuai  gejala  yang dipilih  (Batubara,  2018).  Pada  metode certainty  factor yang  diterapkan  pada  sesi konsultasi  penyakit  pada  sistempakar  ini  , pengguna  atau user konsultasi  diberikan beberapa  pilihan  jawaban  yang  mempunyai bobot seperti pada tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Tabel nilai user NO Keterangan Nilai User 1. Tidak Memilih 0 2. Tidak Tahu 0.2 3. Sedikit Yakin (Mungkin Ya) 0.4 4. Cukup  Yakin  (Kemungkinan Besar Ya) 0.6 5. Yakin (Hampir Pasti Ya) 0.8 6. Sangat Yakin (Pasti Ya) 1
Nilai 0 membuktikan pengguna konsultasi menginformasikan  kalau user atau  pengguna tidak  hadapi  indikasi  tersebut.  Terus  menjadi pengguna  konsultasi  percaya  kalau  indikasi tersebut  memanglah  dirasakan  terknak  ayam kedunya, hingga terus menjadi besar pula hasil prosentase kepercayaan yang diperoleh. Proses penghitungan  prosentase  keyakinan  diawali dengan  pemecahan  sesuatu  kaidah  yang memiliki premis majemuk, jadi kaidah- kaidah
yang  memiliki  premis  tunggal.  l.  Setelah  itu tiap-  tiap  ketentuan  baru  dihitung certainty factornya ,  sehingga  diperoleh  nilai certainty factor buat    tiap-  tiap  ketentuan,  setelah  itu nilai certainty factor tersebut dikombinasikan buat  memastikan  nilai  prosentase  keyakinan penyakit ayam kedu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Analisis Kebutuhan Data
Analisis  kebutuhan  data  adalah  analisis keseluruhan  data  yang  diperlukan  dalam penerapan  metode certainty  factor pada sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ayam  kedu berbasis  web  (Windarto,  2020).  Berikut  ini adalah  analisa  kebutuhan  data  dalam pembangunan sistem pakar ini .

## 3.2.Analisis Basis Pengetahuan
Anaslisis  basis  pengetahuan  berfungsi sebagai  acuan  untuk  membuat  keputusan dalam menentukan penyakit ayam kedu serta nilai kepercayaanya maka dibutuhkan analisis basis pengetahuan (Nugroho, 2017). Setelah didapat gejala penyakit sebagai e atau disebut evidence,  e atau  yang  disebut evidence adalah  fakta  atau  sebagai    gejala yang  mendukung  h  atau  hipotesa.  dan penyakit  sebagai  hipotesa,  hipotesa  adalah hasil yang dicari atau hasil yang didapat dari gejala – gejala, selanjutnya adalah pemberian nilai mb adalah ukuran kepercayaan terhadap hipotesa  dan  nilai  md  adalah  ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence, pemberian  nilai  ini  langsung  dari  seorang pakar atau ahli, nilai mb dan md didapat dari interpretasi “ term ” dari pakar, yang dirubah menjadi nilai CF tertentu. Yang berpedoman pada  Tabel  3.1  nilai evidence tingkat keyakinan pakar berikut.

## Tabel 2. Nilai evidence tingkat
keyakinan pakar Uncertain Term CF Unknown (Tidak Tahu) 0.2 Maybe (Mungkin) 0.4 Probably (Kemungkinan Besar) 0.6 Almost Certainly (Hampir Pasti) 0.8
Definitely (Pasti) 1

## 3.3.Unifield Modeling Language (UML)
a. Use case diagram
Gambar 1. use case diagram
b. Activity diagram login admin
Gambar 2. Activity diagram login admin
c. Sequence  Diagram  tambah  data gejala
Gambar 3. Activity diagram login admin
d. Class Diagram
Administrator -id_admin -nama -username -password -level +ubah() Gejala -id_gejala -kode_gejala -nama_gejala +tambah() +ubah() +hapus() Penyakit -id_penyakit -kode_penyakit -nama_penyakit -det_penyakit -srn_penyakit +tambah() +ubah() +hapus() Data_pengetahuan -id_pengetahuan -id_gejala -id_penyakit -mb -md +tambah() +ubah() +hapus() Kondisi -id -kondisi +lihat() Pengguna -id_pengguna -nama -alamat -jenis_kelamin -pekerjaan -umur +tambah()
+hapus()

## Gambar 4. Class diagram

## 3.4.Rancanagan struktur basis data
Basis data adalah sekumpulan data yang disimpan secara sistematis didalam komputer dan dapat dimanipulasi dengan menggunakan  program  komputer  untuk mendapatkan  informasi  dari  basis  data tersebut.  Untuk  menentukan  isi  database dibutuhkan ERD ( Entity Relationship Diagram ) pengguna id_pengguna Administrator Gejala Kondisi Penyakit Data_pengetahuan nama alamat jns_kel pekerjaan umur nama_gejala kode_gejala id_gejala kondisi id id_pengetahuan id_gejala id_penyakit mb md id_penyakit kode_penyaki t det_penyakit srn_penyakit nama_penyakit memiliki memiliki memiliki password nama id_admin username level 1 1 M M M M

## Gambar 5. ERD (Entity Relationship Diagram)

## 3.5.Rancang tampilan
Rancangan  tampilan  bertujuan  untuk membantu dalam proses implenemtasi sistem yang akan dibuat.
Melihat halaman utama Melakukan diagnosa Mengelola data penyakit Mengelola data pengetahuan Mengelola data pengguna Mengelola data gejala Login Logout Admin Peternak ayam kedu Ubah Tambah Hapus <<extend>> <<extend>> <<extend>> Ubah Tambah Hapus <<extend>> <<extend>> <<extend>> Ubah Tambah Hapus <<extend>> <<extend>> <<extend>> Hapus <<extend>>

## Gambar 6. Rancang tampilan halaman utama
Pada  halaman  daftar  diagnosa  sebelum masuk ke data gejala pengguna harus mengisi form antara lain nama, alamat, jenis kelamin, pekerjaan,  umur.  Tombol  mulai  diagnosa untuk melanjutkan ke halaman diagnosa dan tombol  halaman  utama  untuk  kembali  ke menu dashboard.

## Gambar 7. Rancang tampilan halaman registrasi pengguna
Pada  halaman  diagnosa  menampilkan data  gejala  yaitu  nomor,  kode  gejala,  nama gejala dan juga select box yang berisi pilihan kondisi gejala.

## Gambar 8. Halaman diagnosa penyakit
3.6.Implementasi Pada halaman utama sikaradu
menampilkan  gambar  beberapa  jenis  ayam
kedu juga penjelasan tentang ayam kedu dan beberapa  jenis  penyakit  yang  menyerang ayam kedu.

## Gambar 9. Tampilan halaman utama
Pada  halaman  diagnosa  pengguna  atau user  yang  akan  berkonsultasi  harus  mengisi identitas seperti nama, alamat, jenis kelamin, pekerjaan  dan  umur  kemudian  pilih  mulai diagnosa  untuk  masuk  ke  pilihan  gejala penyakit.

## Gambar 10. Halaman registrasi pengguna
Setelah pengguna mengisi form data diri kemudian  akan  diarahkan  ke  halaman diagnosa  penyakit  yang  berisi  kode  gejala penyakit, nama gejala dan kondisi, lalu pilih gejala penyakit yang dialami pda ayam kedu dengan  cara  memilih  gejala  sesuai  dengan kondisinya.
Gambar 11. Halaman diagnosa penyakit
Pada halaman hasil diagnosa ini menampilkan hasil diagnosa atau kesimpulan dari  gejala  yang  telah  dipilih  sebelumnya, gejala  yang  sudah  dipilih  dan  kondisinya kemudian  dikirim  ke  halaman  hasil.php untuk kemudian ha laman hasil akan mencari nilai  cf  dari  pakar  dengan  cara  nilai  mb dikurangi nilai md sesuai gejala yang dipilih, kaidah  –  kaidah  tersebut  kemudian  dicari nilai  cf  nya  misalkan  kaidah  satu  gejala penyakit nafsu makan menurun terdapat pada penyakit gumboro dengan cara mengkaliakan antara  nilai  cf  dari  pakar  dan  nilai  cf  atau kondisi  yang  dipilih  user  atau  pengguna setelah  itu  akan  dikombinasikan  untuk menentukan nilai kepercayaannya setelah itu kemungkinan  penyakit  akan  diurutkan  dan akan  diambil  nilai  tertingginya  kemudiaan akan  ditampilkan  nama  gejala  dan  kondisi yang  sudah  dipilih  pada  tabel  hasil,  nama penyakit,  prosentase  penyakit  dari  nilai kepercayaan yang dibulatkan dan dikali 100, menampilkan  detail  penyakit,  dan  solusi penyakit berisi cara pecegahan dan pengoatan yang sudah didapat dari pakar atau ahli.

## Gambar 12. Tampilan halaman hasil diagnosa penyakit

## 3.7.Simulasi Perhitungan Metode Certainty
Factor
a. user  atau  pengguna  memilih  gejala penyakit dan kondisinya pada halaman  diagnosa,  misalkan  meilih gejala sebagai berikut :
G2  Ayam  terlihat  mengantuk  /  mata menutup = Pasti ya (1.0) G3  Diare  putih  atau  coklat  kehijau- hijauan = Pasti ya (1.0) G4  Terdapat  gumpalan  seperti  pasta di daerah dubur = Pasti ya (1.0) G5  Sayap  menggantung  dan  terlihat kusam = Hampir pasti ya (0.8)
b. kemudian  sistem  akan  menentukan nilai CF pakar untuk masing – masing gejala  sesuai  dengan  gejala  yang dipilih pengguna :
1. G2  Ayam  terlihat  mengantuk  / mata menutup
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]
= 0.4 – 0.2
= 0.2
2. G3  Diare  putih  atau  coklat kehijau-hijauan
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] = 0.8 – 0.2
= 0.6
3. G4  Terdapat  gumpalan  seperti pasta di daerah dubur
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] = 0.8 – 0.2 = 0.6sd 4. G5  Sayap  menggantung  dan terlihat kusam CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] = 0.6 – 0.4 = 0.2 c. Kaidah  –  kaidah  tersebut  kemudian dihitung  nilai  CF  nya  dengan mengkalikan  antara  nilai  CF  dari pakar dan nilai CF dari pengguna atau user seperti berikut ini : 1. Kaidah  1  G2  Ayam  terlihat mengantuk / mata menutup
CF[H,E]1= CF[H,E]1 * CF[E,e]1 = 0.2 * 1.0 = 0.2 2. Kaidah  2  G3  Diare  putih  atau coklat kehijau-hijauan CF[H,E]2= CF[H,E]2 * CF[E,e]2
= 0.6 * 1.0 = 0.6
3. Sd  Kaidah  3  G4  Terdapat gumpalan  seperti  pasta  di  daerah dubur CF[H,E]3= CF[H,E]3 * CF[E,e]3 = 0.6 * 1.0 = 0.6
4. Kaidah 4 G5 Sayap menggantung dan terlihat kusam
CF[H,E]4= CF[H,E]4 * CF[E,e]4 = 0.2 * 0.8 = 0.16
d. Langkah selanjutnya adalah
mengkombinasikan  nilai  masing  – masing kaidah seperti sebagai berikut
:
1. CFcombineCF(H,E)1,2  =
CF(H,E)1  + CF(H,E)2*(1 - CF(H,E)1)
= 0.2 + 0.6 * (1 - 0.2)
= 0.2 + 0.6 * (0,8) = 0.6 + 0.48 = 0.68old 2. CFcombineCF(H,E)old,3 = CF(H,E)old    +  CF(H,E)3*(1  - CF(H,E)old) = 0.68 + 0.6 * (1 - 0.68) = 0.68 + 0.6 * (0, 32) = 0. 68 + 0.192 = 0.872old2 3. CFcombineCF(H,E)old2,4    = CF(H,E)old2    +  CF(H,E)4*(1  -
CF(H,E)old)
= 0.872 + 0.16 * (1 - 0. 872) = 0.872 + 0.16 * (0,128)
= 0.872 + 0.02048 = 0.89248old3
e. Kesimpulan Dengan    demikian    dapat
simpulkan bahwa perhitungan certainty  factor    pada  gejala  yang telah dipilih user atau pengguna, nilai gejala tertinggi terdapat pada penyakit  berak  kapur  (pullorum disease)  dengan  nilai  keyakinan 0.89248.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan hasil pengujian sistem maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Dari  tahapan  penelitian  yang  telah dilakukan  penulis  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  pakar  yang  dibuat  dengan menerapkan  metode  certainty  factor  ini dapat  digunakan  sebagai  alternatif  dalam perhitungan  dan  penentuan  jenis  penyait ayam  kedu  berdasarkan  gejala  yang dipilih  pengguna  atau  user,  serta  dapat
memberikan  informasi  bagi  masyarakat khususnya  peternak  ayam  kedu  tentang penyakit,  pencegahan  dan  pengobatan penyakit pada ayam kedu.
2. Hasil  pengujian  sistem  menggunakan metode  Black-Box  dan  hasil  pengujian akurasi  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa penerapan  metode    certainty  factor  pada sistem  sistem  pakar  secara  fungsional sudah  dapat  menghasilkan  output  yang diharapkan.

## 4.2. Saran
Pada  penelitian  dan  penulisan  laporan  ini tentu  masih  terdapat  banyak  kekurangan, sehingga  ada  beberapa  saran  yang  dapat berguna untuk pengembang aplikasi selanjutnya, diantaranya :
1. Proses pemberian bobot nilai mb dan md yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  pembobotan  yang  dilakukan  oleh satu  pakar  atau  ahli,  sehingga  untuk penelitian  yang  selanjutnya  disarankan untuk  pembobotan  nilai  mb  dan  mdnya dilakukan  beberapa  pakar  atau  ahli  dan diambil rata-rata agar diperoleh pembobotan  nilai  mb  dan  md  agar menghasilkan hasil yang lebih akurat.
2. Mengembangkan  tanpilan  program  yang lebih menarik dan disarankan menggunakan  metode  lainnya  untuk mengetahui  perbandingan  antara  metode yang satu dengan yang lainnya.
5. DAFTAR PUSTAKA
Alfauzi, R. A., & Hidayah, N. (2020, August). Fakta  dan  Budaya  Ayam  Kedu  sebagai Potensi  Lokal  dan  Sumber  Protein Hewani.  In Prosiding  Seminar  Nasional Fakultas  Pertanian  UNS (Vol.  4,  No.  1, pp. 395-403).
Kurnianto, E. (2006). PERAN PERGURUAN TINGGI  DALAM  PENGEMBANGAN PERBIBITAN
TERNAK
DI
INDONESIA  [Disajikan  pada  Seminar Nasional dalam Rangka Dies Natalis Ke- 49  Universitas  Diponegoro,  Semarang, Tanggal 11 Oktober 2006].
Arianto,  T.,  Wahyuni,  H.  I.,  &  Kurnianto,  E.
(2019).  Analisis  parameter  pertumbuhan ayam  kedu  jengger  merah  dan  jengger hitam generasi ke-dua di balai pembibitan dan  budidaya  ternak  non  ruminansia satker ayam maron kabupaten Temanggung. Jurnal Peternakan Indonesia (Indonesian Journal of Animal Science) , 21 (1), 10-17.
Rohman,  F.  F.,  &  Fauzijah,  A.  (2008). Rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar untuk menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak. Media
informatika , 6 (1).
Orisa,  M.,  Santoso,  P.  B.,  &  Setyawati,  O.
(2014).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit
Kambing  Berbasis  Web  Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Eeccis , 8 (2), 151-156.
Gaol,  N.  Y.  L.  (2020).  Sistem  Pakar
Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Buah
Citrus  (Lemon)  Mengggunakan  Metode Certainty  Factor. Jurnal  SAINTIKOM (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika Dan Komputer) , 19 (1), 1-7.
Batubara,  S.,  Wahyuni,  S.,  &  Hariyanto,  E. (2018,  September).  Penerapan  Metode Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Dalam.  In Seminar Nasional  Royal  (SENAR) (Vol.  1,  No.  1, pp. 81-86).
Windarto,  Y.  E.,  &  Marfuah,  M.  (2020). Implementasi  Naives  Bayes-Certainty
Factor untuk Diagnosa Penyakit Menular. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 9 (2), 208-214.
Nugroho,  S.,  Sunardi,  S.,  &  Murtana,  I.  N.
(2017).
PENGGALIAN PERTUNJUKAN  WAYANG  KULIT GAYA KERAKYATAN SEBAGAI UPAYA PELESTARIAN DAN PENGEMBANGAN WAYANG INDONESIA  LAPORAN  TAHUN  I PENELITIAN BERBASIS
KOMPETENSI.