SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADI DENGAN METODE BAYESIAN BERBASIS CERTAINTY FACTOR
Dwi Puji Raharjo 1 , Andharini Dwi Cahyani 2 , Bain Khusnul Khotimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO BOX 2 Kamal Bangkalan-69162
E-mail: 1 dwi.puji.raharjo.26.03@gmail.com

## ABSTRAK
Banyak petani yang mendapatkan hasil panen kurang maksimal. Hal itu disebabkan oleh hama maupun  penyakit  tanaman  padi.  Hama  dan  penyakit memiliki  jenis  dan  gejala  yang  berbeda. Untuk  jenis hama  dan  penyakit  diantaranya:  penggerek  batang, hawar  daun  bakteri, dan  lain- lain.  sedangkan  gejala  dari hama maupun  penyakit  tanaman  padi antara  lain: adanya ngengat kupu-kupu, anakan berkurang, daun padi berwarna kuning, dan lain-lain. Untuk mempermudah mendiagnosa jenis hama dan penyakit tanaman padi, dibutuhkan adanya sistem pakar yang cara kerjanya hampir sama dengan seorang pakar dalam bidangnya. Gejala-gejala yang terdapat pada sistem  sering  mengandung  ketidakpastian  karena  fakta  yang  didapat  di  lapangan  tidak  sesuai dengan panduan seorang pakar. Untuk mengatasi masalah ketidakpastian tersebut, sistem pakar mengadopsi metode Certainty Factor untuk menganalisa berdasarkan gejala-gajala yang terdapat pada masalah yang terjadi. Dengan metode Certainty Factor pada sistem akan didapatkan tingkat kepastian terhadap suatu fakta yang akan menghasilkan sebuah diagnosa. Hasil dari sistem akan mampu melakukan diagnosa berdasarkan gejala-gejala yang ada meskipun terdapat gejala-gejala yang  mengandung  ketidakpastian.  Untuk  mengukur  derajat  kemunculan  suatu  hama  ataupun penyakit berdasarkan gejala-gejala digunakanlah Probabilitas Bayesian.
Kata kunci: Sistem Pakar, Hama dan Penyakit Tanaman Padi, Probabilitas Bayesian, Certainty Factor.

## ABSTRACT
There are many farmers who get harvests less than what they expected. It's all because of pest and  the  unhealthy  rice.  Pest  and  a  disease  of  rice  has different kind  of indications.  They  are borer, blight of leaf, bacteria, and many more. And for the indications of pest and a disease of rice are; the existence of butterfly, the decreasing tillers, the leaf that becomes yellow, and many more. To make it easer to detect the pest and the diseases of rice, we need a kind of expert system that can act like the real expert. The indications of pest and diseases of rice can not be detected accurately at times because the real fact doesn't really match with what the expert diagnoses. And to make a deal with that problem, the expert system adopts the method of Certainly Factor to  diagnose  the  indications  of  the  problem  that  occurs.  By  adopting  the  method  of  Certianly Factor  it  will  be  able  to  detect  the  accuracy  of  diagnosis.  The  expert  system  will  be  able  to conclude the indications even they contain non accurate facts. To calculate the accuracy of the diagnosis made by the expert system, we can use the method of Bayesian Probability.
Keyword: Expert System, Pests and Diseases of Rice, Bayesian Probability, Certainly Factor.

## PENDAHULUAN
Padi merupakan tanaman pangan yang menghasilkan beras sebagai makanan  pokok  sebagian  besar  rakyat Indonesia. Karena itu, hampir di seluruh wilayah Indonesia terdapat tanaman padi. Salah  satunya  di  kabupaten  Lamongan provinsi  Jawa  Timur,  tepatnya  di kecamatan  Laren.  Rata-rata  masyarakat di  daerah  tersebut  berprofesi  sebagai petani padi. Namun dalam perjalanannya,
tidak sedikit petani padi yang mendapatkan masalah sehingga mengakibatkan  hasil  panen  kurang maksimal.  Permasalahan  yang  sering didapatkan  oleh  para  petani  adalah serangan  hama  dan  penyakit  pada  saat padi ditanam.
Akan  tetapi  tidak  mudah  bagi para  petani  untuk  mendiagnosa  jenis hama  maupun penyakit  yang  menyerang tanaman  padi.  Selama  ini,  para  petani yang ingin mengetahui masalaha tersebut harus  berkonsultasi  dengan  berkunjung ke  kantor  UPT  Dinas  Pertanian  dan Kehutanan  kecamatan  Laren  kabupaten Lamongan  atau  memanggil  pegawai dinas  pertanian  untuk  datang  dan mengamati  jenis  hama  maupun  penyakit yang  terdapat  pada  tanaman  padi  di sawah mereka.
Dewasa ini perkembangan teknologi  dalam  bidang  kecerdasan buatan (artificial  inteligence) sangatlah pesat . Dengan  salah  satu  terapannnya adalah  sistem  pakar (expert  system). Maka  dari  itu,  solusi  yang  tepat  untuk menangani  permasalahan  seperti  di  atas yakni  dengan  membuat  suatu  sistem pakar yang dimana sistem tersebut dapat menyelesaikan  permasalahan  dengan meniru cara yang dilakukan oleh seorang pakar  atau  ahli dalam mengatasi permasalahan pada bidangnya.
Sistem  pakar  yang  ditanamkan mengadopsi  metode Certainty  Factor untuk  menganalisa  terdapatnya  gejala- gejala  yang  mengandung  ketidakpasian karena fakta yang didapatkan tidak sesuai dengan  aturan  dari  pakar.  Pada  sistem
tersebut hasil diagnosa akan menampilkan nilai Certainty Factor yang menunjukan  tingkat  kebenaran  hasil diagnosa. Dimana nilai Certainty Factor terbaik  berdasarkan  nilai Certainty Factor tertinggi  untuk  menghasilkan tingkat kepercayaan semakin optimal [2]. Pada  sistem  tersebut  juga  digunakan Probabilitas  Bayesian untuk  mengukur bobot  kemunculan  suatu  hama  ataupun penyakit berdasarkan gejala-gejala. Tujuan dari penelitian ini untuk mempermudah  para  petani  padi  dalam menangani  hama  dan  penyakit  padi layaknya seorang pakar.

## METODE
a) Faktor Ketidakpastian (Uncertainty Factor) Dalam menghadapi suatu masalah sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Ketidakpastian ini bisa berupa probabilitas  atau  keboleh  jadian  yang tergantung  dari  hasil  suatu  kejadian. Hasil  yang  tidak  pasti  disebabkan  oleh dua  faktor  yaitu  aturan  yang  tidak  pasti dan  jawaban  pengguna  yang  tidak  pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Hal ini sangat mudah dilihat pada sistem  diagnosis,  dimana  pakar  tidak dapat  mendefinisikan  tentang  hubungan antara gejala dengan penyebabnya secara pasti,  dan  pasien  tidak  dapat  merasakan suatu  gejala  dengan  pasti  pula.  Pada akhirnya ditemukan banyak kemungkinan diagnosis [12]. Sistem  pakar  harus  mampu bekerja  dalam  ketidakpastian.  Sejumlah teori telah ditemukan untuk menyelesaikan  ketidakpastian,  termasuk diantaranya probabilitas klasik ( classical probability ), probabilitas Bayes ( Bayesian  probability ),  teori  Hartley berdasarkan  himpunan  klasik  ( Hartley theory  based  on classical  sets ),  teori Shannon  berdasarkan  pada  probabilitas ( Shannon  theory  based  on probability ), teori  Dempster-Shafer  ( Dempster  Shafer theory ), teori fuzzy Zadeh ( Zadeh í s fuzzy theory )  dan  faktor  kepastian  (C ertainty
Factor )  [12].  Dalam  penelitian  ini  yang digunakan  adalah gabungan  antara Probabilitas Bayesian dan faktor kepastian. b) Faktor Kepastian (Certainty Factor) Certainty  Theory ini  diusulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning )  seorang  pakar.  Teori  ini berkembang bersamaan dengan pembuatan  sistem  pakar  MYCIN.  Team pengembang  MYCIN  mencatat  bahwa tim ahli sering kali menganalisa informasi  yang  ada  dengan  ungkapan seperti misalnya: mungkin, kemungkinan besar, hampir
pasti. Untuk
mengakomodasi  hal  ini  tim  MYCIN menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.. Certainty  Factor didefinisakn  sebagai berikut : CF(H, E) = MB(H, E) − MD(H, E) .....(1) Dimana: CF(H,E) : Certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi  oleh  gejala (evidence) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan  mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan  kepercayaan mutlak. MB(H,E):  Ukuran kepercayaan (Measure Of Belief) terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E):  Ukuran  ketidakpercayaan
(Measure  Of  Disbelief)
terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi gejala E. Probabiltas Bayesian adalah salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian  dengan  menggunakan Formula  Bayes  yang  dinyatakan  sebagai berikut [12] :
P(H|E) = P( E | H )P(H)
P(E) ………(2)
Dimana :
P(H|E) : Probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E P(E|H) : Probabilitas  munculnya  evidence  E jika diketahui hipotesa H P(H)    : Probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun P(E)    : Probabilitas evidence E
Sampai  saat  ini  ada  dua  model yang sering digunakan untuk menghitung tingkat  keyakinan  (CF)  dari  sebuah  rule adalah sebagai berikut:
a. Menggunakan  Metode ‘Net  Belief’ Tingkat  keyakinan  (CF)  dalam metode net  belief dapat  dihitung dengan rumus sebagai berikut :
P(H) dan P(H|E) mempresentasikan  keyakinan  dan ketidakyakinan pakar. Untuk menghitung  nilai  P(H|E)  nantinya akan  menggunakan Probabilitas
Bayesian .
Jika ada kaidah lain termasuk dalam  hipotesis  yang  sama  tetapi berbeda  dalam  factor  kepastian, maka  perhitungan  factor  kepastian dari kaidah yang sama dihitung dari penggabungan  fungsi  untuk  factor kepastian yang didefinisakn sebagai berikut :
CF 1 +CF 2 (1-CF 1 ) keduanya>0
CF com (CF 1 ,CF 2 )  = CF 1 +CF 2 1−min⁡(CF 1, CF 2 ) salah satu<0
CF 1 +CF 2 (1-CF 1 )
keduanya<0 ...(5)
Dimana  CF Combine digunakan bergantung  pada  apakah  factor kepastian positif atau negative [2]. b. Dengan menggali dari hasil wawancara dengan pakar [13]. Nilai
CF(Rule)  didapat  dari  interpretasi term  dari  pakar  menjadi  nilai  CF
tertentu (lihat tabel 2.1)
Tabel 1 . Nilai CF (Rule) dari Pakar Uncertain Term (Ketidakpastian) CF Definitely not (Pasti tidak)
Almost certainty not (Hampir pasti tidak)
Probably not (Mungkin tidak) Maybe not (Barang kali tidak) Unkown (Tidak tahu) Maybe (Barang kali) Probably (Mungkin) Almost certainty (Hampir pasti) Definitely (Pasti)
-1.0 -0.8 -0.6
-0.4
-0.2 s/d 0.2
0.4 0.6 0.8 1.0 c) RANCANGAN SISTEM Flowchart Meode Certainty Factor merupakan  gambaran  dari  alur metode Certainty Factor yang dikerjakan secara keseluruhan maupun secara terpisah  dalam  suatu  proses  tertentu  dan menjelaskan  prosedur  –  prosedur  yang ada.
Gambar 1 . Flowchart Metode Certainty
Factor Berikut  keterangan  tiap  proses dari gambar 1:
1. Menentukan  data  master  atau  fakta yang terdapat dilapangan.
2. Data  master  yang  telah  ditentukan kemudian  dihitung  bobot  kepastian munculnya  tiap  hama  dan  penyakit terhadap gejala
menggunakan
probabilitas Bayesian. Menggunakan rumus persamaan (2). 3. Menghitug ukuran kepercayaan dan ketidakpercayaan ( Measure Of Belief dan Measure  Of  Disbelief ) menggunakan  rumus  persamaan  (3) dan (4). 4. Setelah  dilakukan  penghitungan ukuran kepercayaan dan ketidakpercayaan, selanjutanya akan dihitung nilai kepastian atau Certainty Factor -nya. 5. Jika ada kaidah lain dalam hipotesis yang  sama  tetapi  berbeda  dalam faktor kepastian, maka nilai Certainty Factor atau nilai kepastiannya  akan  dihitung  ulang dengan CFcombination, rumus persamaan (5). 6. Jika  tidak  ada  lagi  kaidah  lain  pada hipotesis  yang  sama  maka  nilai kepastian  atau Certainty  Factor akan ditampilkan. Flowchart Sistem merupakan gambaran dari alur sistem yang dikerjakan  secara  keseluruhan  maupun secara  terpisah  dalam  suatu  proses tertentu  dan  menjelaskan  prosedur  –
prosedur yang ada dalam sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
Login Admin Login Member Halaman Utama Melihat Hama, Peny akit dan Gejala Melihat Inf ormasi Padi Melihat Budiday a Padi Melihat Forum User Register extend extend Hasil Diagnosa Halaman Utama Admin extend Manage Data Admin dan Member extend Manage Hama, Peny akit, dan Gejala extend Manage Inf ormasi Padi extend Manage Budiday a Padi extend Manage Forum extend Manage Hasil Konsultasi extend Halaman Utama Member extend include Melakukan Diagnosa extend Edit Prof il extend Forum extend Member Melihat Histori extend Admin Menghitung Nilai PB dan CF extend Berikut  keterangan  tiap  proses dari gambar 2:
1. Sistem  menampilkan  fakta  gejala klinis  yang  diambil  dari  buku masalah  lapang  yang  dicetak  oleh KOPKARLITAN Balai Besar Penelitian  Tanaman  Padi  Cetakan keempat Tahun 2008 yang digunakan  sebagai  panduan  oleh UPT Dinas Pertanian dan Kehutanan kecamatan Laren kabupaten Lamongan.  Kemudian  tiap  gejala dihitung nilia kepastian atau derajat kemunculannya  menggunakan  data verifikasi hasil konsultasi jenis hama dan penyakit padi oleh petani kepada pegawai  penyuluhan  lapang  UPT Dinas  Pertanian  dan  Kehutanan Kecamatan Laren Kabupaten Lamongan tahun 2014. 2. Setelah  user  men- ceklis t  atau  telah menginputkan  data  gejala,  gejala
akan  dicocokkan  dengan  aturan yang ada pada database sistem.
3. Jika cocok, sistem akan menyimpan aturan tersebut dan jika tidak sistem akan  mencocokkan  ulang  dengan aturan baru.
4. Setelah  gejala  tersebut  disimpan karena  cocok  dengan  aturan,  maka kemudian  sistem  akan  menghitung nilai  kepastiannya  atau Certainty Factor.
5. Sistem  akan  menampilkan  hasil perhitungan  nilai Certainty  Factor dimana nilai CF tertinggi merupakan hasil  dari  diagnose  akhir.  Sistem juga akan menampilkan solusi untuk menangani hasil diagnose tersebut.
Dalam  sistem  pakar  diagnosa hama dan penyakit padi ini terdapat tiga pengguna  yakni:  user  public,  user member, dan admin.
Gambar 3. Use Case Diagram
Dapat dilihat pada gambar 3.2 di atas  bahwa  pada  sistem  pakar  diagnosa hama dan penyakit padi ini terdapat tiga user, yakni: user public/user, admin, dan user member/member. User public hanya dapa melihat informasi-informasi seperti informasi hama penyakit gejala,
informasi  padi,  informasi  budidaya  padi dan hanya dapat melihat forum tanpa bisa berkomentar.  Namun  setelah  login  baik menjadi member maupun admin, hak aksesnya  telah  berubah.  Jika login sebagai member pengguna  sudah  dapat melihat halaman utama member,
membuat  forum  ataupun  berkomentar pada  forum,  dapat  melakukan  diagnosa dan  melihat  hasil  serta riwayat  diagnosa yang telah dilakukan. Pengguna juga bisa merubah  profilnya  Dan  jika  pengguna login sebagai admin ,  maka  pengguna dapat  mengunjungi  halaman  utama admin.  Kemudian  pengguna  memiliki hak  akses  untuk  mengelola  data  pada sistem seperti: mengelola data admin dan member,  mengelola  data  hama  penyakit dan  gejala,  mengelola  informasi  padi, mengelola  budidaya  padi,  mengelola forum,  mengelola  hasil  konsultasi,  dan menghitung nilai PB dan CF. admin juga dapat menngubah profilnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Basis Pengetahuan Penelitian ini  menggunakan data
training  konsultasi  hama  dan  penyakit padi yang diperoleh  dari hasil konsultasi petani  ke  UPT  Dinas  Pertanian  dan Kehutanan  Kec.  Laren  Kab.  Lamongan selama  tahun  2014.  Data  training  terdiri dari total data konsultasi petani sebanyak 145.  Sedangkan  data  testing  diperoleh dari hasil konsultisai petani di awal tahun 2015 sebanyak 18 data. Untuk jenis hama dan  penyakit  beserta  gejala  didapatkan dari  buku  masalah  lapang  yang  dicetak oleh  KOPKARLITAN  Balai  Besar Penelitian Tanaman Padi Cetakan keempat  Tahun  2008  yang  digunakan sebagai  panduan  oleh  UPT  Dinas Pertanian  dan  Kehutanan  kecamatan
Laren  kabupaten  Lamongan.  dengan jumlah data hama sebanyak 17 data, data penyakit  sebanyak  13  data,  dan  gejala sebanyak 92 data.
b. Pengujian Sistem
Untuk  proses  pengujian  kita menentukan tabel-tabel yang akan tersimpan dalam database. Setelah diketahui,  maka  langkah  selanjutnya yaitu membuat interface agar memudahkan  untuk  mengelolah  data kedalam database, serta membuat interface  untuk  melakukan  konsultasi diagnosa hama dan penyakit padi.
Gambar 4. Form Kelola Gejala Pada gambar 4 merupakan Form Kelola Gejala digunakan untuk melakukan  penambahan,  pengubahan, dan  penghapusan  jenis-jenis  gejala  yang ada.
Gambar 5. Form Kelola Hama dan
Penyakit
Pada  gambar  5  merupakan  Form
Kelola  Hama  dan  Penyakit  digunakan untuk melakukan penambahan, pengubahan, dan penghapusan jenis-jenis
Hama dan Penyakit Padi.
Gambar 6. Form Kelola Konsultasi
Pada  gambar  6  merupakan  Form Kelola  konsultasi  digunakan  untuk melakukan  penambahan,  pengubahan, dan  penghapusan  jenis-jenis  Hama  dan Penyakit Padi.
Gambar 7 . Form Konsultasi
Pada  gambar  7  merupakan  form konsultasi yang berfungsi untuk melakukan konsultasi. Form ini interfacenya dibuat hampir sama dengan form kelola konsultasi. Namun untuk hak akses  dibuat  berbeda.  Untuk  form konsultasi  hanya  bisa  diakses  oleh  user member, sedangkan form kelola konsultasi hanya bisa diakses oleh admin.
c. Uji Akurasi Sistem Untuk menghitung tingkat akurasi  sistem,  dilakukan  menggunakan
5 skenario dengan membandingkan hasil diagnosa sistem dan diagnosa dinas. Pada skenario pertama, data  tahun 2014 hanya diambil 29 data untuk digunakan sebagai data  training.  Sedangkan  data  testing diambil  keselurahan  yakni  sebanyak  18 data. Dengan skenario tersebut dihasilkan tingkat keakurasian sebesar 50% dengan kecocokan 9 data konsultasi dan  ketidak cocokan 9 data konsutasi. Untuk skenario kedua menggunakan data training sebanyak 58 dan data testing sebanyak 18 dan  dihasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 72.22%  dengan  kecocokan  13  data  dan ketidakcocokan  5  data.  Untuk  skenario ketiga  diambil  87  data  training  dan  18 data  testing  serta  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 88.89% dengan kecocokan 16 data dan ketidakcocokan 2 data.  Skenario  keempat  menggunakan 116 data training dan 18 data testing yabg menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 77.78%  dengan  kecocokan  data  14  dan ketidakcocokan 2. Untuk skenario
terakhir  menggunakan  data  training sebanyak  145  dan  data  testing  sebanyak
18  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  88.89%  dengan  kecocokan  data 16  dan  ketidakcocokan  2  data.  Dari
kelima skenario tersebut didapatkan rata- rata keakurasian sebesar 75.56%.
Tabel 2. Uji Akurasi Sistem N o Data Traini ng Data Testi ng Coc ok Tida k Coc ok Akura si (%) 1 29 18 9 9 50.00 2 58 18 13 5 72.22 3 87 18 16 2 88.89 4 116 18 14 4 77.78 5 145 18 16 2 88.89 Rata-rata 75.56 Kelima skenario tersebut menjelaskan bahwa semakin sering suatu gejala  muncul  pada  beberapa  hama, penyakit dan waktu, maka nilai
Probabilitasnya akan  semakin  kecil.
Sedangkan  jika  suatu  gejala  hanya muncul pada satu hama maupun penyakit maka nilai Probabilitasnya adalah 1 atau pasti. Nilai Probabilitas sangat mempengaruhi  nilai Certainty  Factor . Semakin besar nilai Probabilitas, semakin besar pula nilai CF-nya.

## SIMPULAN
Dari  penelitian  ini  didapatkan beberapa kesimpulan, diantaranya: 1. Penggunaan Probabilitas  Bayesian untuk menghitung bobot
kemunculan  suatu  hama  ataupun penyakit  berdasarkan  gejala  pada sistem ini dapat diketahui bahwa bila suatu  gejala  hanya  muncul  pada sedikit  hama  ataupun  penyakit, maka  bobot  kemunculannya  akan semakin besar.
2. Bobot  kemunculan  suatu  hama, penyakit  maupun  gejala  yang  telah dihitung  menggunakan Probabilitas Bayesian sangat berpengaruh terhadap nilai Certainty Factor yang didapat.  Semakin  tinggi  bobot kemunculan  yang  didapat  maka akan  semakin  tinggi  pula  nilai  CF untuk hama dan penyakit berdasarkan gejalanya. 3. Penggunaan Probabilitas  Bayesian
dan  metode Certainty  Factor pada sistem ini memiliki tingkat keakurasian diagnosa terhadap jenis hama dan penyakit rata-rata 75.56%
berdasarkan  jumlah  data  training yang digunakan.
4. Dengan  menggunakan  sistem  ini, proses melakukan diagnosa terhadap gejala-gejala yang mengandung ketidakpastian  dapat  dengan  cepat ditangani. Sehinggan diagnosa terhadap serangan Hama dan Penyakit tanaman padi dapat diperoleh dengan akurat.

## SARAN
Untuk penelitian dan pengembangan lebih lanjut serta penyem- purnaan sistem ini disarankan pembuatan sistem selanjutnya memperhatikan beberapa hal seperti : 1. Disarankan  untuk  menggunakan metode lain sehingga dapat dibandingkan keakuratannya.
2. Sistem  ini  dapat  dikembangkan lebih lanjut untuk diagnosa penyakit tanaman  jagung,  kedelai,  cabe,  dan lain sebagainya.
3. Diharapkan  penelitian  selanjutnya memperhatikan  bobot  kemunculan gejala  dan  jenis  penyakit  agar memiliki  tingkat  keakurasian  yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Syam  Mahyuddin,  Suparyono,
Hermanto,  S  Wuryandari  Diah. 2008.  Masalah  Lapang  Hama,
Penyakit dan Hara Tanaman Padi. KOPKARLITAN Balai Besar Penelitian Tanaman Padi.
[2] Khotimah,  Bain  Khusnul.  2010. Sistem Pakar Troubleshooting Komputer dengan metode Certainty  Factor Menggunakan Probabilitas Bayesian (Strudi Kasus Laboratorium Jaringan
Komputer). Rekayasa, Volume  3, Nomor 1, April 2010. [3] Muhardi, Dedi. 2014. Sistem Pakar Menentukan Tingkat Depresi Mahasiswa Semester Akhir Menggunakan  Metode  Certainty Factor.  Pelita  Informatika  Budi Darma,  Volume:  IV,  Nomor  3, April 2014. [4] Daniel,  Gloria  Virginia.  2010. Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Dengan Gejala Demam Menggunakan Metode Certainty  Factor. 26- Jurnal  Informatika,  Volume  6 Nomor 1, April 2010.
[5] Rohajawati  Siti,  Supriyati  Rina. 2010.  Sistem  Pakar:  Diagnosis
Penyakit  Unggas  Dengan  Metode
Certainty  Factor. ComIT,  Vol  4
No. 1 Mei 2010, hlm 41 – 46. [6] Daeli,  Feresi.  2013.  Sistem  Pakar Menentukan IQ Anak yang Mengalami Reterdasi Mental Dengan  Metode  Certainty  Factor (Studi  Kasus:  Pendidikan  SLB/B Karya  Murni).  Pelita  Informatika Budi  Darma,  Volume  IV,  Nomor 3, Agustus 2013. [7] Anjas  Sari,  Nur.  2013.  Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam  Berdarah  Menggunakan Metode  Certainty  Factor.  Pelita Informatika  Budi  Darma,  Volume IV, Nomor 3, Agustus 2013. [8] Latumakulita, Luther. 2012. Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak Menggunakan Certainty Factor (CF). 122 Jurnal Ilmiah  Sains  Vol.  12  No.  2, Oktober 2012. [9] Yastita, Sri,. Dewi Lulu, Yohana,. Perdana  Sari,  Rika.  2012.  Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Manusia  Menggunakan  Metode Certainty  Factor Berbasis  Web. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (STNTIKI) 4 Pekanbaru, 3 Oktober 2012. [10] Mahardika, Gede. 2012. Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa  Hama  dan  Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Metode Certainty Factor Berbantuan  Metode  Kuantifikasi Pertanyaan (Studi Kasus: Laboratorium  Pengamatan  Hama dan Penyakit, di Desa Tangguwisia,  Kecamatan  Seririt). Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan  Teknik  Informatika
(KARMAPATI) Volume 1, Nomor 1, Mei 2012.
[11] Orisa,  Mira,.  Budi  Santosos, Purnomo,. Setyawati, Onny. 2010. Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Kambing Berbasis Web Menggunakan  Metode Certainty Factor. Jurnal EECCIS Vol 8, No.
2, Desember 2010.
[12] Yudi,.  Laila.  Aplikasi  Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama Jeruk dan Pengobatannya Menggunakan Metode Certainty Factor .
[13] Kusrini.  Penggunaan Certainty Factor dalam  Sistem  Pakar  untuk Melakukan Diagnosis dan Memberikan Terapi Penyakit Epilepsi dan Keluarganya.