## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT MALARIA DI KABUPATEN MIMIKA BERBASIS WEB
Patris Ferdinan Orun, Yosep Agus Pranoto, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia callme.ferdinand13@gmail.com

## ABSTRAK
Pengembangan  website  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  malaria  menggunakan  metode  forward  chaining dan  certainty  factor  di  Kabupaten  Mimika  masih  sangat  sedikit.  Disamping  itu,  pengembangan  website diagnosis  penyakit  malaria  yang  dilakukan  oleh  beberapa  pengembang  di  Kabupaten  Mimika  masih  terlihat kurang  optimal  dibandingkan  dengan  pengembangan  diagnosis  menggunakan  sistem  pakar  di  daerah  lainnya. Berdasarkan  hal  tersebut  itu  diatas,  untuk  menjawab  permasalahan  yang  ada,  digagaslah  sebuah  website diagnosis  yang  dapat  membantu  masyarakat  untuk  memahami  dan  mengatasi  gejala  penyakit  malaria.  Dalam pembuatan  website  ini  digunakan  bahasa  pemrograman  php  dan  CodeIgniter,  serta  metode forward  chaining dan certainty  factor yang  digunakan  untuk  diagnosis  penyakit  malaria  agar  mendapatkan  hasil  yang  akurat dengan  ketepatan  nilai  bobot  dari  pakar  dan  akan  di  proses  di  dalam  basis  pengetahuan.  Berdasarkan  hasil perancangan  dan  implementasi  website  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Malaria  di  Kabupaten  Mimika menggunakan metode forward chaining dan certainty factor , diketahui hasil pengujian fungsional menggunakan blackbox  semua  fungsi  dan  halaman  berfungsi  dengan  baik.Dan  diketahui  berdasarkan  data  dari  pengujian pengguna  melalui  Google  Form  ,  dapat  disimpukan  sebanyak  10  orang  menjawab  sangat  setuju  dengan persentase  rata  rata  60%.Hasil  pengujian  fungional  diagnosis  penyakit  malaria    juga  dilakukan  dengan perhitungan secara manual dengan menggunakan metode certainty factor , dan didapatkan hasil perhitungan nilai diagnoisis  penyakit  malaria  tropika  yaitu  27%.Sedangkan  pada  pengujian  diagnosis  menggunakan  metode certainty  factor pada website didapatkan  hasil  perhitungan  nilai  diagnosis  pada  penyakit  malaria  tropika  yaitu 28,80%.Sehingga  perhitungan  diagnosis  jenis  penyakit  malaria  tropika  menghasilkan  selisih  nilai  diagnosis yaitu  1,8%.Berdasarkan  data  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa,  Pengujian  sistem  pakar  diagnosis  penyakit malaria  pada  sistem  dan  perhitungan  secara  manual  menggunakan  metode certainty  factor sudah  mendekati hasil yang hampir sama.
Kata  kunci  : Kabupaten  Mimika,  Diagnosis  Penyakit  Malaria,  Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty Factor, Sistem Pakar, Php,Codeigniter

## 1. PENDAHULUAN
Expert  system atau  lebih  dikenal  dengan  sistem pakar  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang untuk memodelkan  kemampuan menyelesaikan masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar.  Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar mencar i suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya  dapat  diperoleh  dengan  bantuan  para  ahli dibidangnya.  Sistem  pakar  ini  juga  akan  dapat membantu  aktivitas  para  pakar  sebagai  asisten  yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman  dan  mempunyai  pengetahuan  yang dibutuhkan  [1].Penyakit  malaria  adalah  penyakit menular  yang  disebabkan  oleh  parasit  plasmodium. Malaria  ditandai  dengan  beberapa  gejala  yaitu menggigil, demam,  nyeri dan berkeringat. Jenis-jenis penyakit malaria antara lain malaria tertiana , malaria kurtana , malaria tropica malaria ovale [2]. Kabupaten Mimika  merupakan  salah  satu  daerah  di  Provinsi Papua yang kasus malarianya tidak terkendali karena banyak tempat perkembangbiakan nyamuk
anospheles.  Papua  tercatat  memiliki  tingkat  malaria tertinggi  di  Indonesia.  Bahkan,  di  beberapa  kawasan Papua,  tingkat  prevalensi  malaria  melampaui  75%, yang  menunjukkan  intensitas  penularan  tinggi sepanjang  tahun.  Di  Papua,  sampai  saat  ini  penyakit malaria masih merupakan masalah kesehatan masyarakat.  Penyebab  masalah  ini  sebagian  besar adalah akibat pengaruh perilaku dan pola hidup serta lingkungan yang kurang sehat sehingga memungkinkan  untuk  berkembangbiaknya  nyamuk malaria  (anopheles)[3].  Pada  penelitian-penelitian dalam  kasus  malaria  sebelumnya  memiliki  beberapa kekurangan,  seperti  contoh  pada  penelitian  [2]  dan pada  penelitian  [4].Maka  dari  itu  pada  penelitian berikut  penulis  tidak  hanya  memanfaatkan  satu  jenis metode  yaitu forward chaining tetapi juga sekaligus membawa jenis metode lainnya yaitu certainty factor dimana  nanti  metode certainty  factor ini  digunakan untuk  memberikan  nilai  kepercayaan  terhadap penyakit  sesuai  dengan  gejala  yang  di  alami  ,  dan akan  di  bandingkan  terhadap  gejala  lain  untuk mendapatkan tujuan tersebut.Sehingga lebih memberikan  data  nilai  yang  akurat  sesuai  basis
pengetahuan  dari  pakar  dalam  diagnosis  terkait penyakit  malaria    yang  lebih  dapat  membantu  dalam penentuan  jenis  penyakit  malaria  yang  di  derita. Maka  dengan  analisis  yang  di  lakukan  di  buatlah sebuah  website  “Penerapan  Metode Forward Chaining Dan Certainty  Factor Pada  Sistem  Pakar Untuk  Diagnosis  Penyakit  Malaria  Di  Kabupaten Mimika Berbasis Web”. Diharapkan agar masyarakat mampu untuk mengatasi penyakit malaria ini dengan mendiagnosis  gejala  yang  di  alami  sehingga mendapatkan solusi yang cepat dan tepat.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  di  atas, rumusan  masalah  dari  penelitian  adalah  sebagai berikut:
1.  Bagaimana  membangun  suatu  sistem  pakar berbasis web untuk diagnosis penyakit malaria? 2.   Bagaimana menerapkan metode Forward Chaining dan Certainty  Factor dalam  dalam diagnosis penyakit malaria berbasis website ? Adapun  yang  menjadi  tujuan  skripsi  ini  adalah sebagai berikut:
1. Membangun  suatu  sistem  pakar  berbasis  web untuk diagnosis penyakit malaria.
2. Menerapkan  metode  Forward  Chaining  dan Certainty  Factor  pada  sebuah  Sistem  Pakar dengan objek penelitian gejala penyakit malaria. Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  yang  mudah  di  mengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Adapun batasan masalah ini meliputi:
1. Diagnosis penyakit malaria empat jenis penyakit malaria  yaitu  tropica  dan  tertiana  ovale  dan kurtana.
2. Basis  pengetahuan  yang  digunakan  bersumber dari  dokter  dan  pakar  dalam  bidang  penyakit malaria  atas  nama  dr.Indah  Setyotini  selaku Kepala  Seksi  Monitoring  Dan  Evaluasi  Bidang Pelayanan Medis
3. Metode  yang  digunakan  di  dalam  penelitian adalah  Forward Chaining dan Certainly Factor.
4. Program  Sistem  Pakar    yang  dirancang  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan Codeigniter 3.
5. Website  Sistem  Pakar  dirancang  dengan menggunakan bootstrap-5.1.3 sebagai interface.
6. Database yang digunakan PhpMyAdmin (mySQL).
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Berikut adalah beberapa penelitian sistem pakar yang berhubungan dengan skripsi ini antara lain:
Penelitan  yang  di  lakukan  oleh  [5].  Hasil  dari implementasi  penelitian  ini  adalah  diagnosa  awal kepada  pengguna  tentang  penyakit  TBC  dan  DBD juga  sebagai  alat  bantu  bagi  seorang  dokter  untuk dapat mengambil keputusan atau diagnosa yang tepat terhadap suatu gejala yang timbul sehingga diperoleh pengobatan yang tepat.
Penelitan  yang  di  lakukan  oleh  [2].  Hasil  dari penelitian adalah  menentukan kemungkinan penyakit malaria  yang  diderita  sesuai  dengan  inputan  gejala yang  dilakukan  menggunakan  metode  forward chaining.
Penelitan  yang  di  lakukan  oleh  [5].  Hasil implementasi  dari  penelitian  adalah  diagnosis perhitungan  nilai  penyakit  dari  metode  K-Nearest Neighbor  dan  Certainty  Factor  sehingga  dapat menyimpulkan hasil diagnosa penyakit DBD, Malaria atau Tifoid.
Penelitan  yang  di  lakukan  oleh  [6].  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  website  untuk  mendiagnosis penyakit malaria yang dari di olah dari gejala malaria yang di masukan ke dalam data.
Penelitan  yang  di  lakukan  oleh  [4].  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  membuat  sebuah  sistem  untuk medeteksi  3  jenis  demam  yaitu  Demam  Berdarah Dengue  (DBD),  Demam  Tifoid  (Tifus)  dan  Demam Malaria.Sistem  di  terapkan  pada  Puskesmas  Megang Sakti  untuk  mengembangkan  sistem  dalam  dunia medis tersebut dengan memanfaatkan sistem pakar.

## 2.2. Sistem Pakar
Expert  system atau  lebih  dikenal  dengan  sistem pakar  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang untuk memodelkan  kemampuan menyelesaikan masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar.  Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar mencar i suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya  dapat  diperoleh  dengan  bantuan  para  ahli dibidangnya.  Sistem  pakar  ini  juga  akan  dapat membantu  aktivitas  para  pakar  sebagai  asisten  yang berpengalaman dan mempunyai asisten yang berpengalaman  dan  mempunyai  pengetahuan  yang dibutuhkan [1].

## 2.3. Forward Chaining
Algoritma forward-chaining adalah satu dari dua metode utama reasoning (pemikiran) ketika menggunakan  inference  engine  (mesin  pengambil keputusan)  dan  bisa  secara  logis  dideskripsikan sebagai  aplikasi  pengulangan  dari  modus  ponens (satu  set  aturan  inferensi  dan  argumen  yang  valid). Lawan  dari  forward-chaining  adalah  backward- chaining.  Forward-chaining  mulai  bekerja  dengan data  yang  tersedia  dan  menggunakan  aturan-aturan inferensi  untuk  mendapatkan  data  yang  lain  sampai sasaran  atau  kesimpulan  didapatkan.  Mesin  inferensi yang menggunakan forward-chaining mencari aturan- aturan  inferensi  sampai  menemukan  satu  dari antecedent  (dalil  hipotesa  atau  klausa  IF  -  THEN) yang  benar.  Ketika  aturan  tersebut  ditemukan  maka mesin pengambil keputusan dapat membuat kesimpulan,  atau  konsekuensi  (klausa  THEN),  yang menghasilkan  informasi  tambahan  yang  baru  dari data yang disediakan. Mesin akan mengulang melalui proses  ini  sampai  sasaran  ditemukan.  Forward-
chaining adalah contoh konsep umum dari pemikiran yang  dikendalikan  oleh  data  (data-driven)  yaitu, pemikiran yang mana focus perhatiannya dimulai dari data yang diketahui. Forward-chaining bisa digunakan  didalam  agen  untuk menghasilkan kesimpulan  dari  persepsi-persepsi  yang  datang, seringkali tanpa query yang spesifik [7].

## 2.4. Certainty Factor
Metode  certainty  factor  digunakan  ketika menghadapi  suatu  masalah  yang  jawabannya  tidak pasti. Ketidakpastian ini bisa merupakan probabilitas. Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Shortlife  Buchanan pada tahun 1970-an. Beliau menggunakan metode ini saat  melakukan  diagnosis  dan  terapi  terhadap penyakit meningitis  dan  infeksi  darah.  Tim pengembang dari metode ini mencatat bahwa, dokter sering  kali  menganalisa  informasi  yang  ada  dengan ungkapan seperti “mungkin”, “hampir pasti”. Metode ini  mirip  dengan  fuzzy  logic,  karena  ketidakpastian direpresentasikan dengan derajat kepercayaan sedangkan perbedaannya adalah pada fuzzy logic saat perhitungan  untuk  rule  yang  premisnya  lebih  dari satu, fuzzy logic tidak memiliki nilai keyakinan untuk rule  tersebut  sehingga  perhitungannya  hanya  melihat nilai  terkecil  untuk  operator  AND  atau  nilai  terbesar untuk operator OR dari setiap premis  yang pada  rule tersebut  berbeda  dengan  certainty  factor  yaitu  setiap rule  memiiki  nilai  keyakinannya  sendiri  tidak  hanya premis-premisnya saja yang memiliki nilai keyakinan.  Certainty  factor  menunjukkan  ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e] (1)
Keterangan : CF[h,e] = Faktor kepastian MB[h,e]  =  Measure  of  belief,  ukuran  kepercayaan atau  tingkat  keyakinan  terhadap  hipotesis  (h),  jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1 MD[h,e] = Measure of disbelief, ukuran ketidakpercayaan  atau  tingkat  keyakinan  terhadap hipotesis (h), jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1.Dapat  diperhatikan  sesuai  rumus  persamaan  (1) diatas  untuk  mendapatkan  hasil  dari  CF[h,e]  atau Faktor kepastian maka MB[h,e] yang adalah Measure of  belief  atau  ukuran  kepercayaan  tingkat  keyakinan terhadap  hipoteses  yang  benilai  antara  0  dan  1 dikurangi  dengan  MD[h,e]  ukuran  ketidakpercayaan atau  tingkat  keyakinan  terhadap  hipotesis  (h)  yang bernilai antara 0 dan 1.
Adapun beberapa kombinasi certainty factor terhadap premis tertentu:

## 1.Certainty factor dengan satu premis.
CF[h,e]  =  CF[e]  *  CF[rule]  =  CF[user]  * CF[pakar]
(2)
Pada  rumus  persamaan  (2)  diatas  adalah menentukan nilai certainty factor dengan satu premis (gejala)  dimana  untuk  mencari  CF[h,e]  maka CF[e]user    atau  nilai  bobot  gejala  dari  user  dikali dengan CF[pakar] atau nilai bobot gejala dari pakar.
2.Certainty factor dengan lebih dari satu premis.
CF[A  ˄  B]  =  Min(CF[a],CF[b])  *  CF[rule]
(3)
CF[A  ˅  B]  =  Max(CF[a],CF[b])  *  CF[rule]
(4)
Pada  rumus  persamaan  (3)  dan  (4)  dapat diperhatikan untuk mendapatkan nilai certainty factor dengan  lebih  dari  satu  premis  (gejala)  ,  pada persamaan (3) CF[A ˄ B]  yang adalah gabungan dari gejala  A  dan  gejala  B  di  dapatkan  dengan  mencari nilai  minimal  dari  (CF[a],CF[b])  atau  nilai  bobot gejala A dan gejala B dikalikan dengan CF[rule] atau nilai bobot dari rule yang diberikan oleh pakar.Untuk persamaan  (4)  adalah  mencari  nilai  certainty  factor dari  2  gejala  yang  berbeda  dengan  cara  mengambil nilai  bobot  maximal  dari  gejala  A  dan  B Max(CF[a],CF[b])  dikalikan  dengan  nilai  bobot  rule uang diberikan oleh pakar CF[rule].

## 3.Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa.
CF gabungan [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) (5)
Pada  persamaan  (5)    adalah  rumus  persamaan untuk mencari nilai certainty factor gabungan setelah dari  rumus  persamaan  (2)  untuk  mencari  hasil  akhir dari  nilai  bobot  akhir  dari  metode  certainty  factor dapat  dilihat  sesuai  dengan  rumus  persamaan gabungan  CF  gabungan  [CF1,  CF2]  di  dapatkan dengan  cara  menambah  hasil  dari  perhitungan  nilai bobot  pertama  CF1  ditambahkan  dengan  nilai  bobot kedua  CF2  dan  dikalikan  dengan  1  lalu  dikurangi dengan  nilai  bobot  pertama  CF1  dimana  1  adalah nilai  tetap.Kelebihan  dari  metode  ini  adalah  cocok digunakan pada sistem pakar yang mengukur sesuatu yang  pasti  atau  tidak  pasti  seperti  mendiagnosis penyakit  dan  perhitungan  dari  metode  ini  hanya berlaku  untuk  sekali  hitung,  serta  hanya  dapat mengolah  dua  data  sehingga  keakuratannya  terjaga [8].

## 2.5. PHP (Hypertext Preprocessor)
PHP merupakan salah satu bahasa pemograman berbasis  web  dimana  sistem  yang  diterapkan  adalah pada  sisi  server  side.  PHP  dapat  disisipkan  diantara skrip-skrip  bahasa  HTML  dan  arena  bahasa  server side  lainnya,  dengan  itu  maka  PHP  akan  dieksekusi secara  langsung  pada  server.  Sedangkan  browser akan  mengeksekusi  halaman  web  tersebut  melalui server yang kemudian akan menerima tampilan “hasil
jadi” dalam bentuk HTML, sedangkan kode PHP itu sendiri tidak akan dapat terlihat [9].

## 2.6. MySQL
MySQL  adalah  salah  satu  jenis  database  server yang  sangat  terkenal.  Kepopulerannya  disebabkan Mysqlmenggunakan SQL sebagai bahasa dasar untuk mengakses  databasenya.  Mysql  termasuk  jenis RDBMS (Relational Database Management System). Pada  Mysql,  sebuah  database  mengandung  satu  atau sejumlah  tabel.  Tabel  terdiri  atas  sejumlah  baris  dan setiap  baris  mengandung  satu  atau  beberapa  kolom. Untuk  mengelola  database  Mysql  ada  beberapa  cara yaitu melalui prompt DOS (tool command line) [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sistem yang akan dikembangkan
Webiste  yang  akan  di  kembangkan  ini merupakan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  malaria di Kabupaten Mimika menggunakan metode gabungan yaitu forward chaining dan certainty factor dengan  pencarian  gejala  dan  di  persentasekan kedalam  metode certainty  factor sehingga  mendapat nilai kepastian dari jenis penyakit malaria.

## 3.2. Diagram Block Sistem
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Berdasarkan  Gambar  1  memperlihatkan  bahwa Penerapan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor diagnosis penyakit malaria ini diawali dengan user yang  akan  memberikan  informasi  terkait  gejala yang  di  rasakan    melalui interface  website dan  akan di  proses  melalui  mesin  inferensi  meggunakan metode  yang  sudah  di  terapkan  jika  gejala  yang  di masukan  sesuai dengan  hasil  analisa  maka user akan menerima  solusi  dan  penjelasan  terkait  penyakit malaria yang sesuai dengan gejala yang di masukan , dan  di  samping  itu  terdapat  juga  mesin development yang mengatur kerja dari mesin inferensi yang di atur oleh admin yang  mengambil  data  dari  seorang  pakar sesuai  penyakit  malaria  ini,  semua  di  proses  melalui database website diagnosis penyakit malaria sehingga mesin  inferensi  dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai metode yang di terapkan.
3.3. Implementasi
Pada tahap implementasi aktifitas yang dilakukan adalah mengkonversikan model pengetahuan  yang  telah  dibuat  ke  dalam  suatu website .  Arsitektur website dari  sistem  pakar  yang dibangun menyadur dari penelitian dimana terdiri dari enam  komponen  yaitu  antarmuka  pengguna,  fasilitas akusisi  pengetahuan,  basis  pengetahuan,  mesin inferensi,  dan  memori  kerja.  Pada  penelitian  ini metode forward  chaining digunakan  dalam  mesin inferensi.  Mesin  inferensi  bertugas  menarik  suatu kesimpulan jenis penyakit dengan menganalisis basis pengetahuan berdasarkan masukan gejala-gejala yang diberikan  oleh  pengguna.  Metode forward  chaining akan  melakukan  proses  penalaran  dimulai  dari keadaan  awal  (mengumpulkan  informasi  atau  fakta yang  ada)  untuk  kemudian  melakukan  pencocokkan dengan tujuan atau kesimpulan yang diharapkan. Untuk memberikan derajat kepastian suatu fakta atau aturan hasil dari penelusuran mesin inferensi menggunakan  metode certainty  factor .  Metode  ini memiliki  kelebihan  dapat  menghindari  inkonsitensi dalam  pengambilan  kesimpulan.  Penelitian  ini menggunakan  dua  jenis  sumber  nilai  CF,  yaitu  nilai yang  diberikan  oleh  pengguna  ( CFuser )  dan  pakar ( CFpakar ). Untuk nilai CFpakar dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Tabel CFPakar ID GEJALA NAMA GEJALA G01 Demam G02 Mengigil G03 Berkeringat G04 Sakit Kepala G05 Hilang Kesadaran/Pingsan G06 Anemia G07 Panas Irregular G08 Parasitemia G09 Spelnomigali G10 Muka Merah G11 Muntah G12 Diare G13 Pegal-Pegal G14 Kejang-Kejang G15 Dehindrasi G16 Sesak Nafas G17 Mual G18 Gagal Ginjal G19 Pendarahan G20 Kurang Nafsu Makan
sedangkan nilai CFuser mengacu pada Tabel 2.
Tabel 1. Nilai CFuser
Kondisi Nilai CF Tidak 0 Ya 1
Pada  penelitian  ini  perhitungan  nilai  CF  akhir suatu  hipotesis  menggunakan  konsep  kombinasi. Konsep  ini  digunakan  karena  mempertimbangkan
adanya dua buah aturan (bahkan lebih) dengan gejala- gejala berbeda tetapi memiliki hipotesis sama. Proses penghitungan nilai CF-nya melalui dua tahapan, yaitu secara  paralel  dan  kombinasi.  Tahap  pertama menghitung  nilai  CF  suatu  gejala  secara  paralel ( CFparalel ) dengan melakukan perkalian antara nilai CFuser dengan nilai CFpakar seperti pada persamaan (1).  Tahap  kedua  menggunakan  hasil  perhitungan CFparalel untuk  menentukan  nilai  CF  kombinasi ( CFkombinasi )  menggunakan  persamaan  (2).  Proses perhitungan  pada  tahap  kedua  ini  dilakukan  secara berulang-ulang  sesuai  dengan  banyaknya  masukan jumlah  gejala.  Syarat  utama  untuk  menggunakan persamaan  (1)  dan  (2)  adalah  nilai  CF  baik  dari pengguna maupun pakar harus lebih dari nol ( CFuser dan CFpakar > 0).
( 𝐻 | 𝐸 ) 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑙𝑒𝑙 =( 𝐸 ) 𝑢𝑠𝑒𝑟 × 𝐶𝐹 ( 𝐸 ) 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 (1) ( 𝐻 | 𝐶𝐹 1,2) 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 = 𝐶𝐹 1+ 𝐶𝐹 2(1− 𝐶𝐹 1) (2) dimana:
( 𝐻 | 𝐸 ) 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑙𝑒𝑙 =  nilai certainty  factor paralel hipotesis H jika diberikan gejala atau evidence E ( 𝐸 ) 𝑢𝑠𝑒𝑟 =  nilai certainty  factor dari  gejala  atau evidence E yang diberikan oleh pengguna ( 𝐸 ) 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 =  nilai certainty  factor dari  gejala  atau evidence E yang diberikan oleh pakar ( 𝐻 | 𝐶𝐹 1,2) 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 =  nilai certainty  factor kombinasi gejala atau evidence E pada hipotesis H.

## 3.4. Flowchart Sistem
Flowchart Metode Forward  Chaining Dan Certainty  Factor, Adapun  keseluruhan  tahapan  dari penelitian  digambarkan  dalam  sebuah flowchart Metode Forward  Chaining Dan Certainty  Factor pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor
Dapat  di  perhatikan  pada  Gambar  3.3  adalah alur tahapan keseluruhan pada sistem dimana dimana menggunakan  metode  gabungan  yaitu  forward chaining  dan  certainty  factor.Pertama  sistem  akan memberikan pilihan gejala dengan beberapa
pertayaan  yang  akan  di  input  oleh  user  ,  selanjutnya sistem  akan  membaca  input  gejala  tersebut  lalu  akan menyimpan  ke  dalam  rule  yang  sudah  di  sediakan oleh  sistem  pada  memori  kerja  ,  setelah  itu  sistem akan  membaca  rule  pertama  yang  sudah  di  atur  di dalam memori kerja dan jika gejala cocok maka akan langsung di masukan ke dalam memori kerja.Selanjutnya  jika  gejala  tidak  cocok  maka  akan di kembalikan ke sisa rule  yang ada dan di lanjutkan ke  periksa  rule  dari  pertama  hingga  akhir.Sementara jika  tidak  tersedia  rule  lagi  maka  akan  diteruskan  ke mesin  inferensi  yang  akan  menelusuri  rule  yang tersedia  ,  lalu  dilanjutkan  dengan  perhitungan  nilai certainty  factor  menggunakan  persamaan  pertama pada  rumus  certainty  factor  yang  digunakan  jika sudah  maka  sistem  akan  melanjutkan  perhitungan dengan  persamaan  certainty  factor  yang  kedua  lalu selesai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  proses  menerapkan rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  agar  bisa dijalankan pada kenyataannya. Implemetasi sistem ini dapat  mengetahui  sejauh  mana  keberhasilan  dari rancangan  yang  telah  dibuat.    Untuk  menunjang implementasi  penerapan  metode  forward  chaining dan  certainty  factor  pada  sistem  pakar  untuk diagnosis  penyakit  malaria  di  Kabupaten  Mimika berbasis website harus  didukung  dengan  perangkat keras dan lunak.

## 4.2. Tampilan Menu Beranda
Gambar 3. Halaman Beranda Website
Halaman  beranda  adalah  halaman  pertama  kali dimana  user  akan  melihat  isi  keseluruhan  menu  dari website  sistem  pakar  ini  sehingga  user  tau  apa kegunaan  website  sistem  pakar  diagnosis  penyakit malaria seperti pada Gambar 3.

## 4.3. Tampilan Menu Expert System
Gambar 4. Halaman Expert System
Halaman  Expert  System  adalah  halaman penjelasan  secara  singkat  tentang  apa  pengertian tentang sistem pakar seperti pada Gambar 4.

## 4.4. Tampilan Menu Konsultasi
Gambar 5. Halaman Konsultasi
Halaman Konsultasi adalah halaman yang berisi tampilan  untuk  mendiagnosis  penyakit  malaria dengan  di  tampilkannya  beberapa  pertanyaan  yang akan di jawab oleh user sehingga dapat menyimpulkan  hasil  kesimpulan  dari  diagnosis  yang di lakukan seperti Gambar 5.

## 4.5. Tampilan Menu Hasil Konsultasi
Gambar 6. Halaman Hasil Konsultasi
Halaman Hasil Konsultasi adalah halaman untuk melihat  hasil  analisa  dari pengguna  dengan menggunakan metode forward chaining dan certainty factor yang  sudah  di  perhitungkan  program berdasarkan  gejala  dan  diagnosis  penyakit  pengguna seperti pada Gambar 6.

## 4.6. Tampilan Menu Informasi Penyakit Malaria
Gambar 7. Halaman Informasi Penyakit Malaria
Halaman  Informasi  Penyakit  Malaria  berisi  tiga pilihan penjelasan dimana jika user ingin mengetahui informasi lebih lengkap mengenai nyamuk anopheles maka pilihan pertama akan membawa user mengunjungi situs dengan keterangan lengkap apa itu nyamuk anopheles dan sama juga dengan dua pilihan berikut  yaitu  malaria  dan  siklus  penularan  dan pencegahan penyakit malaria seperti Gambar 7.

## 4.7. Tampilan Menu Tentang
Gambar 8. Halaman Tentang
Halaman  Tentang  berisi  tentang  penjelasan tujuan  dari  dibuat  nya  website  ini  dan  sebagai informasi  kontak  developer  website  yaitu  penulis yang menyediakan akses untuk mengunjungi whatsapp  dan  Instagram  dari  penulis  seperti  Gambar 8.

## 4.8. Tampilan Menu Login Admin
Gambar 9. Halaman Login Admin
Halaman  Login  Admin  adalah  halaman  untuk masuk  ke  dalam  akses  website  dan  hanya  berlaku kepada administrator dari  website  sehingga  admin mampu untuk masuk dan melihat isi data dari website maupun merubahnya di dalam halaman admin seperti Gambar 9.

## 4.9. Tampilan Halaman Admin
Gambar 10. Halaman Admin
Halaman  Admin  adalah  halaman  utama  admin dan  memiliki  beberapa  menu  di  dalamnya  sebagai pegolahan  data  seperti  data  diagnosis,  data  gejala, data relasi, dan invoices pada Gambar 10.

## 4.10. Tampilan Menu Data Diagnosis
Gambar 11. Halaman Data Diagnosis
Halaman  Data  Diagnosis  adalah  halaman  yang berisi kode diagnosis dan nama diagnosis serta solusi dari  diagnosis  menurut  jenis  penyakit  dan  juga terdapat  tombol  aksi  untuk  pengolahan  data menambah  data,  merubah,  maupun  menghapusnya seperti Gambar 11.

## 4.11. Tampilan Menu Data Gejala
Gambar 12. Halaman Data Gejala
Halaman  Data  Gejala  adalah  halaman  data-data yang berisi kode gejala dan nama gejala penyakit dari malaria  dan  juga  tidak  lupa  tetap  dilengkapi  dengan tombol  aksi  untuk  pengolahan  data  menambah  data, merubah,  maupun  menghapusnya  seperti  pada Gambar 12.

## 4.12. Tampilan Menu Data Relasi
Gambar 13. Halaman Data Relasi
Halaman Data Relasi adalah halaman relasi dari kode  diagnosis  malaria  dan  kode  diagnosis  gejala berdasarkan  mb  dan  md  dari  seorang  pakar  yang sudah  diberikan  nilai valid sehingga  jika  di  lakukan manualisasi dan perhitungan menggunakan pemograman  hasil  yang  di  dapat  pun  akan  sesuai dengan diagnosis seperti Gambar 13.

## 4.13. Hasil pengujian sistem User
Hasil pengujian sistem dengan menggunakan blackbox pada user ditunjukkan pada Tabel 3 sebagai berikut
Tabel 3. Pengujian Fungsional User Deskripsi Prosedur Pegujian Masukan Keluaran Yang Di Harapkan Hasil Yang Di Dapat Keterangan Menu Beranda Mengklik Menu Beranda - Halaman Beranda ditampilkan Halaman Beranda Tampil Berhasil Menu Expert System Mengklik Menu Expert System - Halaman Expert System ditampilkan Halaman Expert System Tampil Berhasil Menu Konsultasi Mengklik Menu Konsultasi - Halaman Konsultasi ditampilkan Halaman Konsultasi Tampil Berhasil Form Isi Data Diri Mengisi Form Data Diri Nama : Fery No.Hp : 082133164543 Jenis Kelamin : Laki-Laki Alamat : Jalan Enggano Data pengguna bertambah sesuai form yang di isi Data pengguna bertambah Berhasil Halaman pengisian gejala Mengisi gejala yang telah di siapkan Memilih gejala pada dropdown menu yang berisi Tidak, Tidak Yakin,Kurang Yakin,Cukup Yakin,Yakin,Sangat Yakin Jawaban data gejala disimpan Data gejala tersimpan Berhasil Tombol Back Mengklik tombol Back - Form isi data diri ditampikan Form isi data diri tampil Berhasil Tombol pencarian Mengisi text sesuai isi dropdown menu pencarian Text : Tidak Pilihan isi dropdown menu ditampilkan Pilihan isi dropdown menu tampil Berhasil Halaman Hasil Analisa Menampilkan hasil analisa - Hasil data pengguna dan data analisa pengguna ditampilkan Hasil data pengguna dan data analisa pengguna tampil Berhasil Menu Informasi Penyakit Malaria Mengklik Menu Informasi Penyakit Malaria - Halaman Informasi Penyakit Malaria Ditampilkan Halaman Informasi Penyakit Malaria Tampil Berhasil Tombol Baca Selengkapnya Pada Halaman Infromasi Penyakit Malaria Mengklik Tombol Baca Selengkapnya - Url terkait ditampilkan Url terkait tampil Berhasil Menu Tentang Mengklik Menu Tentan - Halaman Tentang Ditampilkan Halaman Tentang Tampil Berhasil Tombol Whatsapp Mengklik tombol whatsapp - url whatsapp ditampilkan url whatsapp tampil Berhasil Tombol Instagram Mengklik tombol Instagram - url Instagram di tampilkan url Instagram tampil Berhasil

## 4.14. Hasil pengujian sistem Admin
Hasil  pengujian  sistem  dengan  menggunakan blackbox pada admin ditunjukkan  pada  Tabel  4  sebagai berikut.
Tabel 4. Tabel Pengujian Fungsional Admin Deskripsi Prosedur Pegujian Masukan Keluaran Yang Di Harapkan Hasil Yang Di Dapat Keterangan Login Admin Memasukan Username Dan Password username : admin password : admin Masuk halaman admin Halaman admin Tampil Berhasil Menu Gejala Mengklik Menu Gejala - Halaman gejela ditampilkan Halaman gejala Tampil Berhasil Tambah Gejala Mengklik tombol tambah gejala Nama Gejala : Demam Data gejala bertambah sesuai form yang di isi Data gejala bertambah Berhasil Edit Gejala Mengklik tombol edit Nama Gejala : Demamm Data gejala disimpan Data gejala tersimpan Berhasil Hapus Gejala Mengklik tombol hapus - Data gejala dihapus Data gejala terhapus Berhasil Text box pencarian Menampilkan pencarian gejala Nama Gejala : Demam Hasil data pencarian gejala demam ditampilkan Hasil pencarian gejela demam tampil Berhasil Menu Diagnosa Mengklik menu Diagnosa - Halaman Diagnosa Ditampilkan Halaman Diagnosa Tampil Berhasil Tambah Diagnosa Mengklik tombol tambah diagnosa Nama Diagnosa : Malaria Tertiana Solusi : Pengobatan untuk jenis ini dilakukan dengan memberikan kombinasi obat klorokuin dan primakuin Data Diagnosa bertambah sesuai form yang di isi Data Diagnosa bertambah Berhasil Edit Diagnosa Mengklik tombol edit Nama  Diagnosa : Malaria Vivax Data Diagnosa di disimpan Data diagnosa tersimpan Berhasil Hapus Diagnosa Mengklik tombol hapus - Data Diagnosa dihapus Data Diagnosa terhapus Berhasil Text box pencarian Menampilkan pencarian Diagnosa Nama Diagnosa : Malaria Tertiana Hasil data pencarian diagnosa Malaria Tertiana ditampilkan Hasil pencarian Diagnosa Malaria Tertiana tampil Berhasil Menu Relasi Mengklik Menu Relasi - Halaman Relasi Ditampilkan Halaman Relasi Tampil Berhasil Tambah Relasi Mengklik tombol tambah Relasi Diagnosa : D001 Gejala : G01 Mb : 1 Md : 0.4 Data Relasi bertambah sesuai form yang di isi Data Relasi bertambah Berhasil Edit Relasi Mengklik tombol edit Diagnosa : D001 Gejala : G01 Mb : 1 Md : 0.6 Data Relasi di disimpan Data Relasi tersimpan Berhasil Hapus Relasi Mengklik tombol hapus - Data Relasi dihapus Data Relasi terhapus Berhasil Text box pencarian Menampilkan pencarian Relasi Gejala : G03 Hasil data pencarian Relasi G03 ditampilkan Hasil pencarian Relasi G03 tampil Berhasil Menu Aturan Mengklik Menu Aturan - Halaman Aturan Ditampilkan Halaman Aturan Tampil Berhasil Text box pencarian Menampilkan pencarian Aturan Text : Malaria Ovale Hasil data pencarian Malaria Ovale ditampilkan Hasil pencarian Malaria Ovale tampil Berhasil Menu Riwayat Mengklik Menu Riwayat - Halaman Riwayat Ditampilka Halaman Riwayat Tampil Berhasil Text box pencarian Menampilkan pencarian Riwayat Text : Fery Hasil data pencarian Riwayat Fery ditampilkan Hasil pencarian Riwayat Fery tampil Berhasil Tombol view Mengklik tombol view - Halaman Riwayat Diagnosa Fery Ditampilkan Halaman Riwayat Diagnosa Fery Ditampilkan Berhasil Tombol hapus Mengklik tombol hapus Data riwayat dihapus Data riwayat terhapus Berhasil Change password Mengklik text change password Old password : admin New Password : admin1 New Password Confirm : admin1
Data password baru disimpan Data password baru tersimpan Berhasil Tombol Back Mengklik tombol Back - Halaman sebelumnya ditampilkan Halaman sebelumnya tampil Berhasil Logout Mengklik tombol Logout - Halaman beranda pengguna ditampilkan Halaman beranda pengguna tampil Berhasil
4.15. Hasil pengujian pada dua jenis browser
Hasil  pengujian  dari  seluruh  fitur  pada website sistem pakar menggunakan blackbox sudah dilakukan dengan tingkat  keberhasilan 100% seluruh  fitur  yang ada  pada website sistem  pakar  diagnosis  penyakit malaria berfungsi dan dapat digunakan.
Hasil pengujian browser dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. pengujian browser No Pengujian Mozila Firefox Google Chrome 1 Halaman Home User   2 Halaman Expert System   3 Halaman Konsultasi   4 Halaman Informasi Penyakit Malaria   5 Halaman Tentang 6 Halaman Login Admin   7 Halaman Home Admin   8 Halaman Gejala   9 Halaman Diagnosis   10 Halaman Hasil Diagnosis   11 Halaman Relasi   12 Halaman Aturan   13 Halaman Riwayat   14 CRUD Data Gejala   15 CRUD Data Diagnosis   16 CRUD Data Relasi   17 Logout Admin   18 Halaman Change Password Admin  
Hasil  pengujian  pada  dua  jenis browser yaitu Mozilla Firefox dan Google Chrome sudah berfungsi dengan baik ,  mulai dari interface hingga  ke seleuuh fitur  yang  ada  pada website sistem  pakar  diagnosis penyakit malaria

## 4.16. Hasil Pengujian Pengguna
Hasil  Pengujian  Pengguna  dapat  dilihat  pada Tabel 6 Tabel 6. Pengujian Pengguna No Pernyataan Penilaian SKS  KS CS S SS 1 Website mudah di mengerti 1 - 1 3 5 2 Proses untuk mendapatkan hasil diagnosis cepat 1 - 2 2 5 3 Semua menu berfungsi dengan baik 1 - 1 3 5 4 Informasi penyakit malaria sudah lengkap 1 - - 3 6
5 Informasi ini bermanfaat bagi orang banyak 1 - - 3 6 Persentase website mudah dimengerti 10%  0%  10%  30%  50% Persentase proses untuk mendapatkan hasil diagnosis cepat 10%  0%  20%  20%  50% Persentase semua menu berfungsi dengan baik 10%  0%  10%  30%  50% Persentase informasi penyakit malaria sudah lengkap 10%  0% 0%  30%  60% Persentase informasi ini bermanfaat bagi orang banyak 10%  0% 0%  30%  60%
Dari  Tabel  6 dapat  disimpukan  sebanyak  5  kali responder menjawab  sangat  kurang  setuju  dengan persentase  rata  rata  10%  dan  4  kali responder rmenjawab  cukup  setuju  dengan  rata  rata  persentase 20% serta 16 kali responder menjawab setuju dengan persentase  rata  rata  30%  dan  27  kali responder menjawab  sangat  setuju  dengan  persentase  rata  rata 60%  dan  tidak  ada  yang  menjawab  kurang  setuju sehingga  dapat  dijumlahkan  banyak  pengguna  yang sangat setuju dengan pembuatan website sistem pakar diagnosis penyakit malaria berbasis website

## 4.17. Hasil pengujian metode forward chainig
Hasil  pengujian  metode forward  chainig dapat dilihat pada Tabel 7
Tabel 7. Pengujian forward chaining Gejala Diagnosis Pakar Diagnosis Sistem Hasil G01 , G03 , G04 , G20 D001 D001 SESUAI G01 , G05 , G06 , G07 , G14 , G15 , G16 G18 D002 D002 SESUAI G08 , G09 , G10 ,G17 D003 D003 SESUAI G08 , G11 , G12 , G13 , G14 , G16 , G19 D004 D004 SESUAI
Dapat  disimpulkan  pada  Tabel  7  bahwa pengujian  website  yang  di  lakukan  terhadap manualisasi dan sistem dengan membandingkan hasil dari  setiap  gejala  yang  di  pilih.  Jadi  sistem  pakar diagnosis penyakit malaria sudah sesuai
4.18. Hasil pengujian metode certainty factor Pada  pengujian  website  yang  dilakukan  dengan cara      membandingkan      hasil      yang      didapatkan oleh  website      yang      dibangun      dengan      hasil diagnosis  dari  manualisasi  perhitungan  yang  di lakukan.  Berikut  adalah  pengujian  sistem  pakar  dan dapat dilihat sebagai panduan dalam perhitungan nilai kepastian  dari  suatu  diagnosis  yang  akan  dilakukan pada  jenis  penyakit  malaria  tropika  dengan  beberapa premis yang  di input oleh user melalui rule yang sudah ditetapkan.
1. Mencari  nilai  CF1  dan  CF2  dengan  persamaan berikut :
CF1  = MB-MD R1  = 1-0.4 = 0.6 CF2 = MB-MD R2  = 1-0.6 = 0.4
2. Mencari  nilai  CFcombine  CF1  dan  CF2  dengan persaman berikut :
R1  dan  R2  ::  CFcombine  (CF1,CF2)  =  CF1  + CF2 = 0.6 + 0.4 (1+0.6) = 0.6 + 0.4 (1.6) = 0.6 + 0.64 = 1.24
3. Mencari  nilai  CF3  dan  CF4  dengan  persamaan berikut :
CF3 = MB-MD
R3  = 1-0.8 = 0.2 CF4 = MB-MD R4  = 1-0.4 = 0.6
4. Mencari  nilai  CFcombine  CF3  dan  CF4  dengan persaman berikut :
R3  dan  R4  ::  CFcombine  (CF3,CF4)=  CF3  + CF4
= 0.2 + 0.6 (1+0.2) = 0.2 + 0.6 (1.2) = 0.2 + 0.72 = 0.92 5. Mencari hasil gabungan CFcombine keseluruhan dengan persaman berikut :
Gabungan CFcombine (A) dan (B) CFc  (CF1,CF2)  =  {CF1  +  CF2}  /  (1- max){|CF1|,|CF2|}) = {1.24 + 0.92}/(1 - max{|1.24|,|0,92|})
= 2.16 /(1-{0.92})
= 2.16 /0.08 = 27
6. Hasil  persentase  CFcombine    keseluruhan dengan nilai sebagai berikut : Gabungan CFcombine (A) dan (B) Hasil Diagnosis CFhasil
27 * 100% = 27%
Gambar 14. Perhitungan Hasil Diagnosis CF
Hasil  perhitungan  metode certainty  factor penyakit  Malaria  Tropika  pada  sistem  terdiri  dari  4 gejala  yang  dipilih,  yaitu  “gp01  (Demam),  gp03 (Berkeringat),  gp04  (Sakit  Kepala),  gp20  (Kurang Nafsu  Makan),  adalah  27%  dengan  selisih  1.8  dari 28.80  %  seperti  ditunjukan  pada  Gambar  14,  sesuai dengan perhitungan certainty factor manual.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dari perancangan dan implementasi  dari  website  Penerapan  Metode Forward Chaining Dan Certainty  Factor Pada Sistem Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Malaria  Di Kabupaten  Mimika  Berbasis  Web  maka  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  yaitu:  Hasil  pengujian
fungsional  pada  browser  berjalan  lancar  dengan persentase  60%  sangat  setuju  dengan  arti  website berjalan  dengan  baik  pada  Mozilla  Firefox  dan Google  Chrome.  Hasil  pengujian  blackbox  berjalan dengan  baik  dengan  pengujian  semua  fitur  berjalan dengan  baik  pada  halaman  user  dan  halaman  admin. Hasil pengujian metode forward chaining menggunakan aturan pada basis pengetahuan berdasarkan  fakta  dari  beberapa  gejala  penyakit malaria  seperti  malaria  tropika,  tertian,  kurtana  dana ovale yang ditemukan sudah sesuai dengan pengujian pada website sistem pakar diagnosis penyakit malaria di  kabupaten  Mimika.  hasil  pengujian  metode certainty factor menggunakan kasus penyakit malaria dengan  jenis  penyakit  tropika  diperoleh  nilai persentase  27%  mendekati  dengan  pengujian  pada website  sistem  pakar  dengan  selisih  1.8%  dari 28.80%,  artinya  website  sistem  pakar  diagnosis penyakit  malaria  sudah  hampir  mendekati  hasil  yang sangat  baik  dalam  perhitungan  dengan  metode certainty factor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Muzakkir,  “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit malaria  pada  rsud  tani  dan  nelayan  kabupaten boalemo,” Teknosains , vol. 10, no. 1, pp. 45–58, 2016.
[2]  E.  L.  Febrianti  and  T.  Christi,  “Peneraan Forward Chaining Untuk Mendianogsa Penyakit Malaria  Dan  Pencegahanya  Berbasis  Web,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  93–100,  2017,  doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.32.
[3]  A.  Alim,  A.  Adam,  and  B.  Dimi,  “Prevalensi
Malaria Berdasarkan Karakteristik Sosio Demografi,” J.  Ilm.  Kesehat. ,  vol.  19,  no.  01, pp. 4–9, 2020, doi: 10.33221/jikes.v19i01.399.
[4]  A.  Kurniadi,  Sismarwiyanti,  “Implementasi Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Dengan  Gejala  Demam  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 1, no. 1, pp. 1– 7, 2019, doi: 10.52303/jb.v1i1.3.
[5]  E.  N.  dkk  Shofia,  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Demam :  DBD  ,  Malaria  dan  Tifoid Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  – Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 5, pp. 426–435, 2017, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/122.
[6]  B.  P.  SITORUS,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Malaria  Berbasis  Web,”  Pros.  Semin. Nas. Inov. Teknol., pp. 122–130, 2017.
[7]  I.  Akil,  “Analisa  Efektifitas  Metode  Forward Chaining  Dan,”  J.  Pilar  Nusa  Mandiri,  vol.  13, no. 1, pp. 35–42, 2017.
[8]  D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama  Anggrek  Coelogyne  Pandurata,”  Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 4, no. 2, p. 136,
2017, doi: 10.20527/klik.v4i2.89.
[9]  K.  S.  Haryana,  “Pengembangan  Perangkat Lunak  Dengan  Menggunakan  Php,”  J.  Comput. Bisnis, vol. 2, no. 1, pp. 14–21, 2008, [Online]. Available: http://jurnal.stmik-
mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/74.
[10] H. Maulana, “Analisis Dan Perancangan Sistem Replikasi Database Mysql Dengan
Menggunakan  Vmware  Pada  Sistem  Operasi
Open  Source,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform. dan  Teknol.  Jaringan),  vol.  1,  no.  1,  pp.  32–37, 2016, doi: 10.30743/infotekjar.v1i1.37.