## Sistem Pakar Pendeteksian Varicella Simplex Dengan Menggunakan Teorema Bayes
Puji Sari Ramadhan
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
Abstrak
Varicella Simplex ialah salah satu penyakit menular yang menyerang kulit, penyakit ini disebabkan oleh infeksi virus Varicella Zoster . Pada umumnya virus yang diifeksikan tersebut dapat menyerang manusia melalui sifat sistemik yang menimbulkan infeksi menyeluruh. Penyakit ini kebanyakaan diderita oleh masyarakat yang tinggal di dareah yang lembab dan yang tingkat kekebalan  tubuhnya  lemah.  Pada  saat  ini  kurangnya  informasi  dan  pengetahuan  tentang Varicella Simplex mengakibatkan sulitnya  mengetahui secara  dini penyakit tersebut sehingga dapat  menyebabkan terhambatnya penanganan dini  yang dapat mengakibatkan penularan penyakit  yang lebih besar. Berdasarkan fenomena  yang telah  dikemukakan,  maka  dibutuhkanlah sebuah teknologi yang mampu memberikana pengetahuan dan informasi yang benar tentang Varicella Simplex beserta gejala- gejala yang terjadi pada masyarakat yaitu dengan menerapkan teknologi Sistem Pakar yang merupakan bagian dari keilmuan Artificial Intelegence yang nantinya akan diimplementasikan ke dalam sebuah sistem berbasis komputer dengan menggunakan penerapan Teorema  Bayes ,  sehingga  nantinya  dapat  digunakan  dalam  melakukan  pendiagnosaan  ataupun  pendeteksian penyakit Varicella Simplex serta dapat dijadikan layanan konsultasi kesehatan  yang dapat membantu para pakar kesehatan sebagai bagian dari referensi diagnosa awal.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Teorema Bayes , Varicella Simplex .

## Abstract
Varicella Simplex is one of the infectious diseases that attacks the skin, this disease is caused by infection with the Varicella Zoster virus. In general, the detected virus can attack humans through systemic properties that cause overall infection. Most of this disease is suffered by people living in areas that are humid and whose immune systems are weak. At this time the lack of information and knowledge about Varicella Simplex resulted in the difficulty of knowing the disease early so that it could cause early treatment problems that could lead to greater transmission of the disease. Based on the phenomenon that has been stated, it requires a technology that is able to provide the right knowledge and information about Varicella Simplex along with the symptoms that occur in society, namely by applying Expert System technology which is part of the Artificial Intelligence science which will be implemented into a system computer-based using the Bayes Theorem application, so that later it can be used to diagnose  or detect Varicella Simplex disease and  can be used as a  health  consultation service that  can help health experts as part of the initial diagnosis reference .
Keywords : Expert System, Teorema Bayes, Varicella Simplex.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Varicella Simplex merupakan suatu penyakit menular yang menyerang bagian kulit. Diketahui bahwa kulit merupakan bagian paling penting bagi tubuh, hal ini dikarenakan kulit sebagai bagian paling awal pertahanan tubuh  yang  melindungi  berbagai  macam  gangguan  dari  luar.  Namun  kulit  dapat  terkena  infeksi,  hal  ini dikarenakan  banyaknya  faktor,  salah  satunya  adalah  faktor  lingkungan,  virus  dan  kekebalan  tubuh  seseorang. Penyakit Varicella Simplex merupakan kategori penyakit yang kondisi hidupnya singkat dan tergolong sebagai penyakit  yang  menyebar  melalui  sentuhan  fisik. Penyakit  ini disebabkan oleh virus Varicella Zoster , virus  ini awalnya masuk melalui sistem pernafasan yang kemudian bergerak ke limfe dan pada bagian inilah virus tersebut memperbanyak dirinya.
Namun pada saat ini sulitnya mendapatkan informasi dan keterbatasannya pengetahuan masyarakat tentang Varicella  Simplex sehingga  dapat  menyebabkan  terhambatnya  penanganan  dini  pada  masyarakat  yang teridentifikasi diserang penyakit Varicella Simplex dan akan mengakibatkan penularan penyakit yang lebih besar. Melihat kondisi yang terjadi maka dibutuhkanlah sebuah teknologi atau penerapan sistem yang dapat memberikan pengetahuan  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan Varicella  Simplex dan  gejala-gejala  yang  terjadi  ke  dalam komputer berdasarkan proses akuisisi pengetahuan pakar atau ahli yaitu dengan menerapkan Sistem Pakar.
Penerapan Sistem Pakar telah banyak digunakan dalam pengambilan kesimpulan, termasuk dalam dunia medis atau kesehatan. Dijelaskan pada penelitian[1] bahwa Sistem Pakar dapat digunakan dalam pendiagnosaan Dermatitis Imun. Selain itu dalam [2] Sistem Pakar digunakan untuk medeteksi penyakit kucing. Dalam penelitian lainnya [3] Sistem pakar diimplementasikan dalam mengidentifikasi kerusakan telepon genggam. Disamping itu terdapat juga[4] penggunaan Sistem Pakar dalam mendiagnosis penyakit gigi. Selanjutnya pada[5] implementasi Sistem Pakar digunakan dalam pengambilan diagnosa kanker rahim. Dalam penelitian lainnya[6] dikemukakan bahwa pendiagnosaan Polymyalgia juga menggunakan Sistem Pakar, selain itu juga dalam[7] Sistem Pakar dapat digunakan  dalam  pendeteksian  penyakit  Engkel.  Kemudian  pada[8]  disebutkan  Sistem  Pakar  telah  digunakan dalam  diagnosis  tumor  otak,  selain  itu  didalam[9]  digunakannya  Sistem  Pakar  untuk  pendiagnosaan  sistem pencernaan.
Pada  jurnal  lainnya[10]  dikemukakan  bahwa  implementasi  Sistem  Pakar  sudah  dapat  digunakan  dalam pendeteksian  tuberkolosis.  Disamping  itu  terdapat  juga  pada[11]  Sistem  Pakar  digunakan  dalam  menganalisis kanker payudara, selain itu didalam[12] digunakannya Sistem Pakar dalam mendiagnosis patah tulang. Dalam[13] dijelaskan bahwa diagnosis untuk penyakit balita juga dapat dilakukan oleh Sistem Pakar.
Tidak  hanya  dalam  dunia  medis,  terdapat  juga  penerapan  Sistem  Pakar  dalam  melakukan pengidentifikasikan  jambu  biji[14],  selain  itu  juga  terdapat  penelitian  yang  menyebutkan  bahwa  Sistem  Pakar dapat diimplementasikan dalam bidang pertanian[15]. Pada jurnal lainnya[16] Sistem Pakar dikemukakan dapat melakukan pendiagnosaan terhadap penyakit nenas. Selain itu Sistem Pakar mampu diterapkan dalam penelusuran bidang perangkat salah satunya adalah diagnosa  kerusakan notebook[17], selain itu juga dalam[18] Sistem Pakar digunakan  untuk  melakukan  pendeteksian  dalam  sistem  elektrik.  Pada[19]  Sistem  Pakar  digunakan  untuk melakukan  penelusuran  kerusakan  perangkat  CISCO.  Penggunaan  Sistem  Pakar  juga  dapat  digunakan  dalam pendiagnosaan tanaman, hal ini tercantum dalam[20] digunakan untuk mendiagnosis tanaman kakao, selain itu juga terdapat[21] digunakan untuk mendeteksi penyakit ayam.
Dalam  pembangunan  Sistem  Pakar  pendeteksian Varicella  Simplex ini,  nantinya  dapat  dipergunakan sebagai layanan konsultasi untuk melakukan pendeteksian Varicella Simplex sehingga dapat diketahui secara dini penyakit tersebut dan dapat dilakukan penanganan cepat terhadap masyarakat yang terdiagnosa penyakit Varicella Simplex .  Selain  itu  dengan  Sistem  Pakar  ini  diharapkan  dapat  menjadi  bagian  referensi  diagnosa  awal  yang nantinya dapat membantu petugas kesehatan dalam mengambil kesimpulan.

## 2. TEORITIS
Dalam  penelitian  ini  diperlukan  sumber-sumber  teoritis  yang  mendukung  untuk  penguatan  analisis  dan  dasar pengetahuan  yang  tentunya  berkaitan  dengan  keilmuan  Sistem  Pakar, Forward  Chaining ,  basis  pengetahuan Varicella Simplex serta penerapan dan cara kerja Teorema Bayes .

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Artificial  Intelegence atau  kecerdasan  buatan  ialah  konsep  pengetahuan  dibidang  teknologi  informasi  dan komputer yang pertama kali digunakan oleh George Boole. Kecerdasaan buatan merupakan bagian dari computer science yang  dapat  digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks  dan  dapat  menghasilkan kesimpulan  yang  terbaik  dalam  kehidupan  manusia  sehari-hari[22].  Selain  itu  kecerdasan  buatan  memiliki beberapa bagian konsep pengetahuan diantaranya jaringan syaraf tiruan, robotika, sistem pakar dan lainnya.

## 2.2 Sistem Pakar
Merupakan sebuah program yang mampu menganalisis suatu permasalahan dan akan menghasilkan kesimpulan atau pemecahan masalah, hal tersebut dapat dilakukan dikarenakan adannya proses pemindahan pengetahuan ahli kedalam  aplikasi,  dalam  pendapat  lainya  dijelaskan  bahwa  Sistem  Pakar  merupakan  bagian  dari  kelompok kecerdasan  buatan  yang  terdiri  dari  elemen-elemen  yang  berhubungan  untuk  menghasilkan  kesimpulan[23]. Selain itu dalam penjelasan lainnya[24] bahwa Sistem Pakar ialah sebuah konsep pengetahuan yang diturunkan ke dalam aplikasi yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan masalah.

## 2.3 Forward Chaining
Merupakan bagian dari mesin penelusuran yang konsep kerjanya dengan melakukan penelusuran maju yang akan menelusuri rule-rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan. Selain itu dalam[4] dikemukakan bahwa runut maju memiliki istilah himpunan rule kondisi-aksi yang dipergunakan untuk menentukan bagian rule mana saja yang akan ditelusuri dan akan diulang sebanyak aturan-aturan yang ada sehingga nantinya dapat ditemukan suatu hasil.

## 2.4 Teorema Bayes
Dalam penelitian sebelumnya[25] disebutkan bahwa Teorema Bayes merupakan sebuah konsep aturan yang dapat menghasilkan  nilai  kemungkinan  serta  memberikan  informasi  tambahan  tentang  nilai  yang  telah  dihasilkan. Berikut ini merupakan fungsi persamaan dari Teorema Bayes yang terdapat pada[26] :
.............................(1)

## 2.4 Varicella Simplex
Suatu penyakit yang menular dan menyerang bagian kulit, penyakit ini disebabkan oleh  virus Varicella Zoster , virus ini awalnya masuk melalui sistem pernafasan yang kemudian bergerak ke limfe dan pada bagian inilah virus
) ( ) ( ) | ( S P M S P S M P i i  =
tersebut memperbanyak dirinya  dan  menyebar ke seluruh  bagian tubuh  melalui aliran peredaran darah. Dalam penelitian sebelumnya[27] dikemukakan bahwa penyakit ini penularannya melalui kontak fisik atau bersentuhan langsung dengan orang yang mengalami penyakit Varicella Simplex . Penyakit ini dapat dicegah melalui imunisasi dini untuk memberikan penguatan sistem kekebalan tubuh agar dapat terhidar dari virus Varicella Zoster.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  penerapan  metode  penelitian Reserch  and  Development yang  berfungsi  dalam menghasilkan suatu sistem baru berbentuk software aplikasi, yang nantinya diimplementasikan dalam melakukan pendeteksian Varicella  Simplex berdasarkan  gejala-gejala  klinis  yang  terjadi  pada  orang  yang  teridentifikasi Varicella  Simplex dengan Teorema  Bayes .  Selain  itu  penelitian  ini  mempunyai  kerangka  kerja  yaitu  Basis Pengetahuan,  pembentukan  aturan,  melakukan  proses  penelusuran  menggunakan  konsp Forward  Chaining , kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  dengan Teorema  Bayes yang  nanti  pada  akhirnya    diharapkan  akan menghasilkan nilai kemungkinan atau persentase Varicella Simplex yang kemungkinan diderita oleh masyarakat.

## 3.1 Basis Pengetahuan
Dalam  proses  pembangunan  Sistem  Pakar  yang  nantinya  dapat  digunakan  dalam  melakukan  pendeteksian Varicella Simplex berdasarkan gejala klinis yang diidap oleh masyarakat yang teridentifikasi Varicella Simplex , diperlukan penurunan pengetahuan dan informasi yang diakuisisi kedalam sebuah aplikasi yang tercantum dalam basis  pengetahuan.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  pegumpulan  basis  pengetahuan  tentang Varicella  Simplex dan gejela-gejala yang terjadi.
Tabel 1. Data Kepakaran No Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Bobot 1 G001 Demam Tinggi 0,4 2 G002 Flu 0,4 3 G003 Cepat merasa lelah 0,6 4 G004 Lesu 0,2 5 G005 Ruam disekujur tubuh 0,6 6 G006 Nyeri Sendi 0,2 7 G007 Sakit Kepala 0,2 8 G008 Pengelupasan kulit 0,4

## 3.2 Pembentukan Aturan
Setelah  memperoleh  data  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan Varicella  Simplex yang  meliputi  gejala-gejala beserta  nilai  kemungkinan  setiap  gejala,  maka  proses  selanjutnya  adalah  membentuk rule-rule yang  nantinya dapat dijadikan dasar dalam proses penelusuran. Berdasarkan basis pengetahuan yang ada, maka dapat diketahui rule  pada  kasus  ini  hanya  memiliki  satu  aturan  saja,  hal  ini  dikarenakan  kasus  ini  hanya  menghasilkan  satu hipotesa. Berikut merupakan hasil pembentukan atura yang dibentuk:
Rule 1  : IF Demam Tinggi =Yes AND Flu =Yes AND Cepat merasa lelah =Yes AND Lesu =Yes AND Ruam disekujur tubuh =Yes AND Nyeri Sendi=Yes AND Sakit Kepala =Yes AND Pengelupasan kulit =Yes THEN Penyakit = Varicella Simplex.

## 3.3 Penelusuran Forward Chaining
Berdasarkan  pembentukan  aturan  yang  telah  dilakukan,  maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  proses  penelusuran dalam  mengidentifikasi  masyarakat  yang  kemungkinan  menderita Varicella  Simplex berdasarkan  gejela-gejala yang  dialami  dan  diderita  oleh  masyarakat  tersebut.  Berikut  ini  contoh  kasus,  bahwa  terdapat  seseorang  yang mengalami gejala-gejala sebagai berikut :
Tabel 2. Data Kasus
No Gejala Dialami Diagnosa 1 Flu  (G02),  Cepat  merasa  Lelah(G03), Sakit Kepala(G07) ???

## Penyelesaian :
Langkah Ke-1 : Menghitung Total Nilai Bobot Gejala yang dialami :
Flu (G02) =   0.4 Cepat merasa lelah(G03)  =  0.6 Sakit kepala(G07) =  0.2
Total Bobot Gejala =   0.4 + 0.6 + 0.2 = 1,2
Langkah Ke-2 : Menghitung Nilai Probabilitas Gejala terhadap Penyakit : (P|H1) =  0.4 / 1.2   =  0.33 (P|H2) =  0.6 / 1.2  =  0.5 (P|H3) =  0.2 / 1.2   =  0.167
P(E|Hk) x P(Hk)  =   (0.4*0.33) + (0.6*0.5) + (0.2*0.167) = 0.467 Langkah Ke-3 : Menghitung Nilai Bayes Akhir P(H1|E) =  (0.4 * 0.33) / 0.467 =  0.29 P(H2|E) =  (0.6 * 0.5) / 0.467 =  0.64 P(H3|E) =  (0.2 * 0.167) / 0.467 =  0.07 ∑Bayes =  ((0.4 * 0.29) + (0.6 * 0.64) + (0.2 * 0.07))   =  0.51
Berdasarkan  proses  perhitungan  dan  penerapan  metode  yang  dilakukan,  maka  masyarakat  tersebut  memiliki kemungkinan terdiagnosis Varicella Simplex dengan nilai bayes 0,51 atau dengan persentase probabilitas 51%.

## 4. IMPLEMENTASI
Pada Sistem Pakar yang digunakan untuk pendeteksian Varicella Simplex dengan  menerapkan konsep Teorema Bayes terdapat  layanan-layanan  sistem  yang  diperuntukkan  masyarakat,  sehingga  nantinya  masyarakat  dapat mengakases  secara  mudah  dan  cepat  dalam  melakukan  pendeteksian  secara  dini.  Berikut  ini  langkah-langkah pengujian sistem yang telah dihasilkan :

## 1.  Akses Halaman Utama
Untuk mendapat layanan konsultasi pada sistem yang telah dibangun ini, maka terlebiih dahulu harus mengakses halaman utama, halaman ini memiliki berbagai macam menu diantaranya : menu data pasien, data diagnosa, data penyakit, serta laporan. Berikut ini tampilan dari halaman utama :

## Gambar 1. Halaman Utama

## 2.  Mengisi Data Pasien
Sebelum  melakukan  pendeteksian  atau  penelusuran  gejala-gejala  yang  diderita,  maka  harus  diawali  dengan mengisi data-data yang berkaitan dengan pasien yang meliputi nama, alamat, umur serta kode pasien yang telah otomatis muncul. Berikut ini tampilan dari halaman data pasien :

## 3.  Melakukan Pendeteksian
Pada proses ini dibutuhkan sebuah halaman layanan konsultasi yang nantinya dapat digunakan untuk melakukan pendereksian  terhadap  penyakit Varicella  Simplex berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami.  Pada  halaman  ini memiliki data-data ang berkaitan dengan layanan konsultasi meliputi nama beserta kode pasien, gejala-gejala yang dialami  dan  hasil  diagnosa  disertai  dengan  nilai  kemungkinan.  Berikut  ini  tampilan  dari  halaman  layanan konsultasi :

## Gambar 3. Halaman Layanan Konsultasi
Penggunaan layanan konsultasi ini dimulai dengan memilih no pasien dan nama pasien yang akan didiagnosa, kemudian memilih gejala-gejala yang dialami atau diderita oleh pasien, setelah gejala-gejala dipilih selanjutnya menekan tombol diagnosa, maka nantinya sistem akan menampilkan hasil diagnosa penyakit berdasarkan gejala- gejala yang ada beserta nilai dari perhitungan Teorema Bayes .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  dikemukakan  tentang  penerapan Teorema  Bayes dalam  melakukan pendeteksian Varicella Simplex yang dibentuk kedalam sebuah aplikasi atau sistem cerdas, maka dapat dihasilkan beberapa kesimpulan, berikut ini kesimpulan yang diperoleh :
1.   Sistem Pakar  yang dihasilkan pada kasus ini  merupakan hasil dari analisa pengetahuan dan keilmuan pakar yang memberikan informasi dan data tentang Varicella Simplex yang diakusisi ke dalam bentuk aturan-aturan yang  nantinya  dapat  ditelusuri  dan  diidentifikasi  seseorang  kemungkinan  menderita  penyakit Varicella Simplex yang diimplementasikan kedalam sistem terkomputerisasi atau aplikasi cerdas.
2.  Pembangunan Sistem Pakar didahului dengan mengumpulkan beberapa informasi dan pengetahuan ahli yang berkaitan tentang pendeteksian gejala-gejala klinis yang terdapat pada manifestasi penyakit Varicella Simplex yang selanjutnya dibentuk kedalam basis atau kumpulan pengetahuan, kemudian dilakukan proses penelusuran Forward  Chaining terhadap  aturan-aturan,  setelah  melakukan  penelusuran  maka  akan  dilakukan  proses perhitungan  dan  penerapan  dengan Teorema  bayes yang  memilki  tujuan  untuk  menghasilkan  tingkat kemungkinan atau probabilitas gejala-gejala yang teridentifikasi menderita penyakit Varicella Simplex . 3.  Sistem Pakar yang dirancang dengan menerapkan Teorema Bayes dalam proses pedeteksian Varicella Simplex yang  telah  dilakukan  sesuai  dengan  langkah-langkah  maupun  algoritma  metode Teorema  Bayes, sehingga sistem dapat diterapkan sebagai layanan konsultasi dan sebagai referensi petugas kesehatan dalam mengambil hasil diagnosa awal dalam melakukan pendeteksian terhadap Varicella Simplex .

## REFERENCES
[1] P. S. Ramadhan, U. Fatimah, and S. Pane, “Sistem E-Healthcare Untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun Anak Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” pp. 251–256, 2018.
[2] S.  Nurajizah  and  M.  Saputra,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Dengan  Metode  Forward Chaining,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[3] B. Sinaga, P. M. Hasugian, and A. M. Manurung, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakansmartphone,” vol. 3, no. 1, 2018.
[4] Tuslaela and D. Permadi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Gigi Dan Mulut  Berbasis Web dengan Metode Forward Chaining,” J. PROSISKO , vol. 5, no. 1, pp. 17–26, 2018.
[5] S. A. Putri and E. P. Saputra, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker Reproduksi Wanita Dengan Metode Certainty Factor,” vol. 2, no. 3, pp. 63–68, 2018.
[6] M. El Agha, A. Jarghon, and S. S. A. Naser, “Polymyalgia Rheumatic Expert System,” no. August, 2017.
[7] S. Qwaider and S. S. A. Naser, “Expert System for Diagnosing Ankle Diseases,” no. August, 2017.
[8] Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 0–4, 2017.
[9] Ashari, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pecernaan Dengan Pengobatan Alami,” no. November, pp. 1–9, 2016.
[10]  M. S. Hossain, F. Ahmed, Fatema-Tuj-Johora, and K. Andersson, “A Belief Rule Based Expert System to Assess Tuberculosis under Uncertainty,” J. Med. Syst. , vol. 41, no. 3, 2017.
[11]  A. Joshi and M. Ashish, “Analysis Of  K-Nearest Neighbor  Technique For Breast Cancer Disease Classification,” Int. J. Recent Sci. Res. , vol. 8, no. 8, pp. 1005–19008, 2017.
[12]  F. Masya, H. Prastiawan, and S. Mubaroq, “Application Design to Diagnosis of Bone Fracture ( Traditional ) using Forward Chaining Methods,” Int. Res. J. Comput. Sci. , vol. 3, no. 09, pp. 23–30, 2016.
[13]  B. F. Yanto, I. Werdiningsih, and E. Purwanti, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, pp. 61–67, 2017.
[14]  S. Pakar, U. Mendiagnosis, and H. Pada, “Jambu Biji Menggunakan Metode Bayes,” vol. 2, no. 1, pp. 78–81, 2017.
[15]  J. Divya and K. Sreekumar, “A Survey on Expert System in Agriculture,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 5, no. 6, pp. 7861– 7864, 2014.
[16]  D. Gede and  H. Divayana, “Application  of Pineapple Diseases Expert  System with  FC-FL Method at  Badung Regency Agriculture Department,” vol. 4, no. 8, pp. 293–298, 2014.
[17]  A. Jamal and Sukadi, “Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Notebook Pada Widodo Computer Ngadirojo kabupaten Pacitan,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi – , vol. 7, no. 3, pp. 52–58, 2015.
[18]  T. Wang, G. Zhang, J. Zhao, Z. He, Z. Wang, and M. J. Jiménez-Pérez, “Fault Diagnosis of Electric Power Systems Based on Fuzzy Reasoning Spiking Neural P Systems,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 30, no. 3, pp. 1182–1194, 2015.
[19]  A. Widjaja and A. B. Susilo, “EXPERT SYSTEM TO IDENTIFY DAMAGE CISCO AS5300 DEVICE WITH THE METHOD OF FORWARD CHAINING-BASED CLIENT-,” vol. 9, pp. 787–805, 2017.
[20]  J. Sistemasi et al. , “Siti, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Kakao Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus Dinas Perkebunan Indragiri Hilir) 1,” vol. 4, pp. 1–8, 2015.
[21]  Mohamad Hadi, M. Misdram, and R. F. A, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Dengan Metode Forward Chaining,” JImp , vol. 2, no. no bagian volume, pp. 111–139, 2016.
[22]  A. Al-Ajlan, “The Comparison between Forward and Backward Chaining,” Int. J. Mach. Learn. Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 106–113, 2015.
[23]  P. S. Ramadhan, U. Fatimah, and S. Pane, “Analisis Perbandingan Metode ( Certainty Factor , Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” Saintikom , vol. 17, no. 2, pp. 151–157, 2018.
[24]  Minarn, I. Warman, and W. Handayani, “Case-Based Reasoning (Cbr) Pada Sistem Pakar Identifikasi Hama Dan Penyakit Tanaman Singkong Dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan,” J. TEKNOIF , vol. 5, no. 1, pp. 41–47, 2017.
[25]  F. M. Hadini, “Detection System Milkfish Formalin Android-Based Method Based on Image Eye Using Naive Bayes Classifier,” vol. 9, no. 1, pp. 2–5, 2017.
[26]  P.  S.  Ramadhan,  “SISTEM  PAKAR  PENDIAGNOSAAN  DERMATITIS  IMUN  MENGGUNAKAN  TEOREMA  BAYES,” InfoTekJar(Jurnanl Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 73, pp. 43–48, 2018.
[27]  A. Maharani, Penyakit Kulit , 1st ed. Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2015.