## Implementasi Metode Certainty Factor Berbasis Android Pada Sistem Pakar Diagnosa Kecanduan Smartphone
1 Aries Muarriful Aziz, 2 Yudo Bismo Utomo, 3 Dian Efytra Yuliana
1,3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Kadiri, Kota Kediri
2 Program Studi Teknik Komputer, Universitas Islam Kadiri, Kota Kediri
1 ariesmuarrifulaziz@gmail.com , 2 yudobismo@uniska-kediri.ac.id , 3 dianefytra@uniska-kediri.ac.id
Abstract - Storing human knowledge in certain fields into the system  to  analyze  a  problem  so  that  the  system  can  make intelligent  decisions  as  experts  do  and  solve  the  problem.  The tendency  of  excessive  and  inappropriate  use  of  smartphones  can lead  to  addiction,  the  impact  of  which  can  interfere  with  social interaction  with  the  surrounding  community  and  damage  eye health,  many  people  do  not  realize  that  there  are  changes  that occur when they are addicted to smartphones, so a system that is able  to  analyze  and  provide  solutions  is  needed  addiction  to smartphones.  This  study  designs  an  expert  system  that  will  be used  to  analyze  smartphone  addiction.  Users  of  this  application seem to be dealing directly with experts in the field of psychology. The  system  design  is  carried  out  by  creating  a  knowledge  base and  converting  it  into  various  rules  as  a  description  of knowledge. The system is designed by implementing the certainty factor method and using the Android Studio application to design the appearance as well as to build this expert system application. The  results  of  this  study  reveal  the  level  of  addiction  to smartphones and the solutions for each level. Application testing is  also  carried  out  to  determine  the  accuracy  of  the  system.  The results of this test can be concluded that the expert system is good enough even though it can only analyze 3 levels of addiction, and the accuracy of this expert system application is 86.67%.
Keywords  —  android,  certainty  factor,  expert  system, smartphone
Abstrak—  Menyimpan  pengetahuan  manusia  pada  bidang tertentu  kedalam  sistem  untuk  melakuakan  analisa  pada  suatu masalah sehingga sistem dapat memberi keputusan secara cerdas sebagaimana  pakar  melakukannya  dan  menyelesaikan  masalah tersebut. Kecenderungan pemakaian smartphone yang berlebihan dan tidak tepat dapat menyebabkan kecanduan yang dampaknya dapat menggangu interaksi sosial dengan masyarakat sekitar serta merusak kesehatan mata, banyak orang yang  tidak  menyadari  bahwa  adanya  perubahan  yang  dialami ketika mulai kecanduan terhadap smartphone, maka dibutuhkan sistem yang mampu menganalisa dan memberi solusi kecanduan terhadap  smartphone.  Penelitian  ini  mendesain  suatu  sistem pakar  yang  akan  digunakan  untuk  menganalisa  kecanduan terhadap  smartphone.  Pengguna  aplikasi  ini  seolah-olah berhadapan  langsung  dengan  pakar  dibidang  psikologi. Perancangan  sistem  dilaksanakan  dengan  membuat  knowledge base dan mengubah kedalam berbagai aturan sebagai gambaran pengetahuan.  Sistem  dirancang  dengan  mengimplementasikan metode  certainty  factor  dan  memakai  aplikasi  Android  Studio untuk merancang tampilan sekaligus untuk membangun aplikasi sistem  pakar  ini.  Hasil  dari  penelitian  ini  mengungkapkan tingkat  kecanduan  terhadap  smartphone  serta  solusi  dari  setiap
tingkatan  tersebut.  Pengujian  aplikasi  juga  dilakukan  untuk mengetahui  akurasi  dari  sistem.  Hasil  pengujian  ini  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  pakar  telah  cukup  baik meskipun  hanya  dapat  menganalisa  3  tingkat  kecanduan,  serta tingkat akurasi dari aplikasi sistem pakar ini sebesar 86,67%
Kata  Kunci  —  android,  certainty  factor,  sistem  pakar, smartphone

## I. Pendahuluan
Smartphone merupakan  salah  satu  contoh  teknologi  yang populer  akhir-akhir  ini.  Dapat  kita  temui  hampir  setiap  orang menggunakan smartphone dimanapun berada mulai dari anak- anak  maupun  orang  dewasa.  Dalam  kehidupan  sehari-hari, banyak  orang  mengkaitkan  kegiatannya  dengan smartphone . Segala sesuatu yang diinginkan dapat terpenuhi hanya dengan menggunakan smartphone yang  ada  ditangan.  Mulai  dari berbelanja,  bermain  game,  mendengarkan  musik,  menonton video,  sampai  reservasi  tempat  yang  diinginkan.  Semua kemudahan  itu  tentu  memiliki  dampak  negatif  yang ditimbulkan,  misalnya  kecanduan  menggunakan smartphone . Kecenderungan dari penggunaan smartphone yang berlebihan dan  tidak  tepat  akan  menyebabkan  kecanduan  yang dampaknya  dapat  menggangu  interaksi  sosial  dengan masyarakat  sekitar  dan  merusak  kesehatan  mata.  Banyak orang  yang  tidak  menyadari  perubahan  yang  dialami  ketika mulai kecanduan terhadap smartphone . Meskipun nampak dari berubahnya  sikap,  orang  akan  mengalami  kendala  untuk mengetahui tingkat kecanduan dan  usaha apa  saja  yang dapat dilaksanakan untuk menangani hal tersebut. Jika berkonsultasi dengan  pakar  yaitu  psikolog  pun  itu  tidak  terlalu  mudah. Harus ada penjadwalan yang membutuhkan waktu yang cukup lama.  Kurangnya  informasi  tentang  kecanduan smartphone serta  penanganannya  merupakan  salah  satu  masalah  serius bagi  orang  pada  zaman  sekarang.  Diperlukan  suatu  sistem yang  mampu  membantu  dalam  melakukan  pengenalan  gejala atau  indikator  kecanduan smartphone dan  dapat  diakses dimanapun  dan  kapanpun  serta  cara-cara  penanganan  yang tepat  sesuai  dengan  tingkat  kecanduan,  agar  seseorang  dapat mengetahui  upaya  apa  saja  yang  bisa  dilakukan  agar  dapat mencegah kecanduan yang lebih parah.
Sistem pakar merupakan metode penyimpanan pengetahuan  pakar  pada  bidang  tertentu  pada  program komputer  sehingga  keputusan  dapat  diberikan  dalam melakukan  penalaran  secara  cerdas.  Penelitian  [1]  membuat sistem  pakar  dengan  menerapkan  metode Naïve  Bayes
Classifier untuk klasifikasi kecanduan gadget pada anak-anak sekolah  dasar.  Sistem  pakar  dengan  menerapkan  metode certainty factor (CF) telah diimplementasikan untuk diagnosa [2]–[5].  Dalam  implementasinya  sistem  pakar  memiliki beberapa metode, salah satunya yaitu metode CF. Metode CF telah  banyak  diterapkan  dalam  bidang  kesehatan  khususnya psikologi,  sebagai  contoh  melakukan  diagnosis  gangguan kepribadian  [6]–[8].  Penelitian  ini  merancang  aplikasi  sistem pakar  dalam  mendiagnosa  kecanduan smartphone berbasis android  dengan  menerapkan  metode  CF.  CF  pada  penelitian ini  menguraikan  kebiasaan  menggunakan smartphone pada seseorang sehingga dapat  menggetahui seberapa besar tingkat kecanduan  orang  tersebut  terhadap smartphone .  Dengan adanya  sistem  pakar  dengan  menerapkan  metode  CF diharapkan pengguna mampu mendiagnosa tingkat kecanduan smartphone dan penanganan yang berupa saran.

## II. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimental,  yang merupakan  metode  yang  berpangkal  dari  suatu  permasalahan yang  akan  dicari  solusinya  dan  dalam  tahapan  kerjanya berpedoman  pada  pada  metode  ilmiah  [9].  Tujuan  dari penggunaan  metode  eksperimental  adalah  akan  dilakukan pengujian terhadap variabel-variabel masukkan untuk melakukan  analisa  keluaran  yang  didapatkan.  Tahapan  dalam penelitian ini disajikan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Identifikasi  masalah  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah user pemula  belum  memiliki  pengetahuan  tentang tingkat  kecanduan  terhadap smartphone ,  sehingga  dalam penelitian  ini  merancang  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa tingkat kecanduan terhadap smartphone menggunakan  metode  CF  berbasis  android.  Android  sendiri
adalah  suatu  sistem  operasi  yang  dibuat  untuk smartphone yang  populer  dipakai  pada  zaman  sekarang  [10].  Langkah pertama dalam mendesain sistem pakar untuk diagnosa tingkat kecanduan  terhadap smartphone ini  adalah  melakukan identifikasi  masalah  yang  akan  dikaji,  dalam  hal  ini  adalah melakukan  identifikasi  masalah  yang  akan  dibuat  terlebih dahulu  [11].  Sedangkan  permasalahan  yang  dikaji  dalam membangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk  diagnosa  tingkat kecanduan  terhadap smartphone antara  lain  melihat  gejala- gejala  yang  nampak  pada user ,  sedangkan  dari  setiap  gejala- gejala  yang  muncul  mempunyai  sebuah  nilai  yang  akan disimpulkan  tingkat  kecanduan  yang  yang  di  alami user . Selain  itu  akan  disajikan  solusi  dari  tingkat  kecanduan tersebut.
Kecerdasan  Buatan  adalah  salah  satu  bidang  dalam  ilmu komputer  yang  digunakan  untuk  menirukan  dan  menerapkan kemampuan  pemikiran  kesadaran  manusia  untuk  membantu memecahkan permasalahan. Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) merupakan suatu ilmu khusus yang memiliki tujuan  agar  komputer  mampu  berpikir  dan  bertindak menyerupai pemikiran manusia [12].
Sistem  pakar  adalah  program  AI  dengan  menggabungkan dasar  pengetahuan  ( knowledge  base )  dan  sistem  inferensi. Inferensi  merupakan  suatu  cara  mendapatkan  pengetahuan berdasarkan pengalaman yang terjadi [13].
CF  merupakan  metode  untuk  mengelola  ketidakpastian dalam  sistem  berbasis  aturan.  Untuk  mengakomodasi  hal  ini CF  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi  [14].  CF  memakai  nilai  untuk melakukan  asumsi  tingkat  keyakinan  dari  seorang  pakar terhadap  suatu  data  [15]  sebagaimana  disajikan  oleh Persamaan 1.
CF [ H,E ] = MB [ H,E ] – MD [ H,E ] ..................................  (1)
Dengan CF [ H,E ]  adalah certainty  factor hipotesa  yang dipengaruhi  oleh evidance E  yang  diketahui  secara  pasti, MB [ H,E ]  adalah measure  of  belief terhadap  hipotesa  H,  jika diberikan evidance E (antara 0 dan 1), sedangkan MD[H,E] = measure  of  disbelief terhadap evidance H ,  jika  diberikan evidance E (antara 0 dan 1).
Prinsip premis tunggal dari CF disajikan oleh Persamaan 2. CF [ H,E ] 1 = CF [ H ] * CF [ E ]..........................................  (2)
Sehingga  aturan  dengan  kesimpulan  yang  sejenis ( similarly  concluded  rules )  pada  CF  diperlihatkan  oleh Persamaan 3 dan 4. CF combine CF [ H,E ] 1,2 = CF [ H,E ] 1 + CF [ H,E ] 2 * [1 – CF [ H,E ] 1 ] ............................................................................   (3)
CF combine CF [ H,E ] old, 3 = CF [ H,E ] old + CF [ H,E ] 3 * [1 – CF [ H,E ] old ] ...........................................................................  (4)

## A. Pengumpulan Data
Data-data  gejala  yang  dipakai  pada  sistem  pakar  ini memiliki  jumlah  15  gejala.  Dari  data  gejala  kecanduan
tersebut ditentukan nilai CF-nya untuk  masing-masing gejala. Adapun  data-data  gejala  dengan  tingkan  kecanduan  tinggi diperlihatkan Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Data Gejala Dengan Tingkan Kecanduan Tinggi Kode
Gejala Gejala – Gejala Kecanduan Smartphone Nilai G1 Tidak melakukan pekerjaan yang sudah direncanakan karena menggunakan smartphone . 0,6 G2 Kesulitan berkonsentrasi dalam pekerjaan atau saat menyelesaikan tugas karena penggunaan smartphone . 0,7 G3 Tidak dapat mengendalikan keinginan untuk menggunakan Smartphone . 0,7 G4 Merasa tidak sabar dan gelisah ketika tidak memegang Smartphone . 0,6
G5 Terus menggunakan Smartphone meski ada konsekuensi negatif yang jelas terlihat. 0,7
Untuk  data-data  gejala  dengan  tingkan  kecanduan  sedang diperlihatkan Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Data Gejala Dengan Tingkan Kecanduan Sedang Kode
Gejala Gejala – Gejala Kecanduan Smartphone Nilai
G6 Menggunakan smartphone adalah aktifitas yang sangat menyenangkan untuk dilakukan. 0,6
G7 Merasa lelah dan kurang tidur karena penggunaan smartphone . 0,7 G8 Mengalami sakit kepala ringan atau kabur karena penggunaan smartphone . 0,6 G9 Jarang ngobrol dengan anggota keluarga karena menggunakan smartphone 0,7 G10 Muda merasa kesal ketika terganggu saat menggunakan smartphone . 0,6
Sedangkan  data-data  gejala  dengan  tingkan  kecanduan rendah diperlihatkan Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Data Gejala Dengan Tingkan Kecanduan Rendah Kode
Gejala Gejala – Gejala Kecanduan Smartphone Nilai G11 Membawa smartphone ke toilet, bahkan ketika terburu-buru. 0,6
G12 Lebih memprioritaskan bermain Smartphone dibandingkan minat terhadap kegiatan lainnya. 0,7 G13 Merasa senang saat menggunakan Smartphone 0,6 G14 Selalu memikirkan Smartphone bahkan ketika tidak menggunakannya. 0,5 G15 Menggunakan Smartphone melebihi 3 jam/hari. 0,7
Sedangkan  data-data  gejala  dengan  tingkan  kecanduan rendah diperlihatkan Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Data Tingkat Kecanduan Kode Tingkat Tingkat Kecanduan Persentase T1 Rendah 0 – 49% T2 Sedang 50 – 79% T3 Tinggi 80 – 100%
Data  solusi  yang  diolah  pada  metode  CF  ini  ada  3  solusi. Data-data solusi ini diperlihatkan Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Data Solusi Kode Tingkat Solusi S1 Buat atau terapkan Skala prioritas bagi karyawan  bekerja, pelajar/mahasiswa  belajar, anak-anak  batasi
S2 Optimalkan fungsi pengendalian diri terhadap penggunaan smartphone S3 Batasi penggunaan smartphone yang tidak produktif dan batasi akses penggunaan kuota/Wi-Fi
B. Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan suatu langkah untuk megakumulasi  dan  menyajikan  fakta-fakta  yang  ada, memperkirakan  permasalahan  dan  menerapkan  keduanya untuk dilakukan perbaikan sistem. Untuk menghasilkan sistem pakar  diagnosa  tingkat  kecanduan smartphone yang  baik dibutuhkan  pembuatan  dasar  pengetahuan  dan  dasar  aturan yang lengkap dan baik sehingga sistem bekerja sesuai dengan yang  direncanakan.  Dasar  pengetahuan  berwujud  gejala  yang berhubungan  dengan  kecanduan smartphone dan  tingkat kecanduan.  Dasar  aturan  didapatkan  dari  basis  pengetahuan setelah  itu  disusun  dalan  bentuk  aturan  ( rule ).  Aturan-aturan tersebut meliputi:
Rule 1:
Jika  tidak  melakukan  pekerjaan  yang  sudah  direncanakan karena menggunakan smartphone dan kesulitan berkonsentrasi dalam  pekerjaan  atau  saat  menyelesaikan  tugas  karena penggunaan smartphone dan  tidak  dapat  mengendalikan keinginan  untuk  menggunakan smartphone dan  merasa  tidak sabar  dan  gelisah  ketika  tidak  memegang smartphone dan terus  menggunakan smartphone meski  ada  konsekuensi negatif yang jelas terlihat maka tingkat kecanduan tinggi.
Rule 2:
Jika menggunakan smartphone merupakan hal yang sangat menyenangkan  untuk  dilakukan  dan  merasa  lelah  dan  kurang tidur  karena  penggunaan smartphone dan  mengalami  sakit kepala  ringan  atau  kabur  karena  penggunaan smartphone dan jarang ngobrol dengan anggota keluarga karena menggunakan smartphone dan  menjadi  kesal  ketika  terganggu  saat menggunakan smartphone maka tingkat kecanduan sedang.
Rule 3:
Jika  membawa smartphone ke  toilet,  bahkan  ketika  saya terburu-buru  dan  lebih  memprioritaskan  bermain smartphone dibandingkan  minat  terhadap  kegiatan  lainnya  dan  merasa senang saat menggunakan smartphone dan selalu memikirkan smartphone bahkan  ketika  tidak  menggunakannya  dan menggunakan smartphone melebihi  3  jam/hari  maka  tingkat kecanduan rendah.

## C. Perancangan Sistem
Dalam  mendesain  aplikasi,  dalam  hal  ini  rancangan antarmuka  perlu  dibuat  sketsa  desain  yang  dipakai  untuk menggambarkan  pembuatan  media.  Sketsa  tersebut  disusun melalui  diagram  alir.  Diagram  alir  merupakan  presentasi secara grafik dari langkah-langkah dan urutan-urutan prosedur dari  suatu  aplikasi.  Tahap  perancangan  dimulai  dengan menyusun  diagram  alir  aplikasi  agar  perancangan  program aplikasi  dapat  dilakukan  secara  sistematis.  Gambar  2  berikut ini  merupakan  diagram  alir  sistem  menjelaskan  secara  umum bagaimana proses aplikasi sistem pakar berjalan

## START
Pertanyaan Gejala
Jawaban pertanyaan Gejala
Gejala=Basis Pengetahuan? Gejala=Basis Pengetahuan Hasil Diagnosa END Ya Tidak
Gambar 2. Diagram Alir Sistem Pakar Kecanduan Smartphone Menggunakan Metode CF
Untuk  desain  sistem  pakar  kecanduan smartphone menggunakan  metode  CF  dalam  model Data  Flow  Diagram (DFD) level 0 diperlihatkan oleh gambar 3.
Gambar 3. Data Flow Diagram (DFD) level 0

## D. Antarmuka Sistem
Gambaran  dari  antarmuka  sistem  pakar  diagnosa kecanduan smartphone dengan mengimplementasikan metode CF  terdiri  dari  2  tampilan  halaman,  yaitu  tampilan  halaman input dan halaman output . Tampilan halaman input digunakan untuk  memasukkan  pertanyaan  dari  gejala-gejala  kecanduan smartphone . Untuk  tampilan halaman input diperlihatkan oleh Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Tampilan Halaman Input
Tampilan  halaman output digunakan  untuk  memberikan hasil  diagnosa  tingkat  kecanduan smartphone ,  persentase keyakinan  sistem  dan  solusi  dari  gejala-gejala  kecanduan smartphone yang  dimasukkan  pada  halaman input .  Untuk tampilan halaman output diperlihatkan oleh Gambar 5 berikut.
Gambar 4. Tampilan Halaman Output

## III. Hasil dan Pembahasan
Dari  penelitian  mengenai  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa kecanduan smartphone ini. Evaluasi sistem dilakuakan dengan
pengujian-pengujian  terhadap  aplikasi  tersebut  dan  mencari kekurangan-kekurangan  yang  ada  serta  melakukan  perbaikan. Tabel 6 menunjukkan hasil pengujian halaman input .
Tabel 6. Pengujian Halaman Input Kode Tingkat Aksi Diharapkan Pengamatan Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan radiobutton Input nilai keyakinan User Berhasil Menekan button Mendiagnosa dan menampilkan halaman output Berhasil
Dari  hasil  pengujian  pada  halaman input diperoleh  hasil bahwa tombol yang dibuat baik radiobutton dan tombol/ button proses berhasil bekerja semua.
Dalam  pengujian  halaman output digunakan  untuk mengetahui  hasil  dari  sistem  pakar  kecanduan smartphone
menggunakan  metode  CF.  Penguian  pada  halaman output antara  lain  hasil  diagnosa  tingkat  kecanduan smartphone , persentase  keyakinan  sistem  dan  solusi  sebagaimana  yang diperlihatkan oleh Tabel 7 berikut.
Tabel 6. Pengujian Halaman Output Kode Tingkat Aksi Diharapkan Pengamatan text ke textview ditampilkan Menampilkan hasil diagnosa tingkat kecanduan ke textview Berhasil text ke textview ditampilkan Menampilkan persentase hasil keyakinan ke textview Berhasil text ke textview ditampilkan Menampilkan solusi hasil diagnosa ke textview Berhasil Button ditekan Kembali ke halaman input Berhasil
Dari  pengujian  halaman output untuk  mengetahui  hasil dari  sistem  pakar  kecanduan smartphone menggunakan metode  CF  yang  meliputi  hasil  diagnosa  tingkat  kecanduan smartphone ,  persentase  keyakinan  sistem  dan  solusi didapatkan  hasil  bahwa  halaman output dapat  memberikan diagnosa dan solusi dengan tepat.
Dengan melakukan perbandingan antara sistem pakar yang telah dibuat menggunakan CF dengan seorang pakar diperoleh persentase keberhasilan sebesar 86,67% sehingga sistem yang dibuat  dapat  dikatakan  mampu  mendiagnosa  kecanduan smartphone .

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  pada  pengumpulan  data,  analisis  sistem, implementasi  sistem,  sampai  tahap  evaluasi  sistem,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Dengan mengumpulkan data, analisa dan perancangan  sisten,  telah  berhasil  dibuat  aplikasi sistem  pakar  diagnosa  kecanduan smartphone yang mampu  membantu  pengguna  atau user mengetahui tingkat  kecanduan  terhadap smartphone berdasarkan gejala-gejala yang dialami
2. Dengan  mengimplementasikan  metode  CF  aplikasi sistem  pakar  dapat  membantu  pengguna  atau user untuk  mendeteksi  tingkat  kecanduan  terhadap smartphone dan memberi hasil perhitungan persentase kepercayaan sistem.
3. Dari perbandingan antara sistem yang telah dirancang dengan  diagnosa  seorang  pakar  didapat  persentase keberhasilan sebesar 86,67%.

## V. Daftar Pustaka
[1] M.  P.  Sasmita,  L.  Affandi,  dan  A.  N.  Pramudhita, “Sistem  Pakar  Klasifikasi  Kecanduan  Gadget Menggunakan  Teori  Arthurt  T.  Hovart  Dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Anak  Sekolah Dasar,”  in  Seminar  Informatika  Aplikatif  Polinema, 2020, hal. 102–106.
[2]
F.  EDWAR,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR
UNTUK MENDIAGNOSA TAHAPAN PENGGUNAAN NARKOBA DENGAN MENGUNAKAN METODE CERTAINTY
FACTOR,”  Universitas  Putra  Indonesia"  YPTK" Padang, 2019.
[3] F.  W.  B.  Marbun,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT HAMIL ANGGUR (MOLA
HIDATIDOSA)  DENGAN  METODE  CERTAINTY FACTOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 4, no. 4, 2017.
[4] Z.  A. Zega, B. Nadeak, dan T. Zebua, “Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa  Kerusakan  Mesin  Wet  And  Dry Vacum  Cleaner  Menggunakan  Metode  Certainty Factor (Studi Kasus: PT. ISS Indonesia),” JURIKOM
(Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  5,  no.  2,  hal.  193–207,
2018. [5] V.  M.  Fitri,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA

## PECANDU
NARKOBA BERBASIS DESKTOP (STUDI KASUS
BADAN  NARKOTIKA  NASIONAL  KABUPATEN KUANTAN  SINGINGI),”  J.  PERENCANAAN, SAINS  DAN  Teknol.,  vol.  4,  no.  1,  hal.  321–327, 2021.
[6] C.  Susanto,  “Aplikasi  sistem  pakar  untuk  gangguan mental pada  anak dengan  metode  certainty  factor,”  J. Pekommas, vol. 18, no. 1, hal. 27–36, 2015.
[7] T.  N.  Oktavia,  D.  H.  Satyareni,  dan  E.  N.  Jannah, “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Gangguan Kepribadian Histerik Menggunakan Metode Certainty Factor,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf., vol. 1, no. 1, hal. 15–23, 2015.
[8] F.  I.  Mevung,  A.  Suyatno,  dan  S.  Maharani, “Diagnosis Penyakit  Kejiwaan Menggunakan Metode Certainty Factor,”  Samarinda Fak. Ilmu Komput.  dan Teknol. Informasi, Univ. Mulawarman, 2017.
[9] Al-Farisi,  Strategi  Pembelajaran.  Jakarta:  Rajawali Pres, 2005.
[10] R.  N.  Sarbini,  D.  E.  Yuliana,  dan  D.  A.  WK, “RANCANG  BANGUN  SISTEM  INFORMASI AKADEMIK BERBASIS ANDROID,” J. Dedik., vol. 15, 2018.
[11] M.  M.  Arifin  dan  Y.  B.  Utomo,  “Expert  System  to Diagnose  Computer  Hardware  Damage  Using Artificial  Neural  Networks,”  JTECS  J.  Sist. Telekomun.  Elektron.  Sist.  Kontrol  Power  Sist.  dan Komput., vol. 1, no. 1, hal. 75–84, 2020.
[12] S.  Kusumadewi,  Artificial  Intelligence  (Teknik  Dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[13] H. T. Sihotang, E. Panggabean, dan H. Zebua, “Sistem Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,”  J.  Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, 2018.
[14] L.  A.  Latumakulita,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosa Penyakit Anak Menggunakan Certainty Factor (CF),” J. Ilm. Sains, vol. 12, no. 2, hal. 120–126, 2012.
[15] N.  A.  Sari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Demam  Berdarah  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” Pelita Inform. Budi Darma, vol. 4, hal. 100– 103, 2013.