KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2188-2196 DOI 10.30865/klik.v4i4.1735 https://djournals.com/klik

## Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis Takayasu
M Mustaqim, A Gilang Ramadhan, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 mhmdmustaqim25@gmail.com, 2 ramdhang701@gmail.com, 3,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua metode, Certainty Factor (CF) dan Case-Based Reasoning (CBR), dalam mendeteksi penyakit Arteritis Takayasu. Arteritis Takayasu merupakan penyakit yang kompleks dengan gejala yang bervariasi,  sehingga  menimbulkan  kesulitan  dalam  diagnosis  yang  tepat.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  mengevaluasi  kinerja keduanya dalam konteks deteksi penyakit yang kompleks tersebut. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakpastian dalam menilai tingkat kepastian diagnosis berdasarkan gejala yang bervariasi antar pasien. Metode CF menggunakan prinsip faktor keyakinan untuk mengukur tingkat kepastian dalam diagnosis, sementara CBR menggunakan pengetahuan dari kasus-kasus sebelumnya untuk merancang diagnosis pada kasus baru. Penelitian ini menggunakan dataset yang mencakup informasi gejala dan riwayat pasien terkait Arteritis Takayasu. Proses eksperimental melibatkan implementasi kedua metode pada dataset tersebut, dengan hasil yang mencak up evaluasi tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas. Hasil penelitian menyoroti perbedaan dalam kinerja Certainty Factor dan Case- Based  Reasoning  dalam  mendeteksi Arteritis  Takayasu,  memberikan  wawasan yang  mendalam  terkait  keunggulan  dan kelemahan masing-masing metode. Pemahaman ini diharapkan dapat membantu pengembangan sistem deteksi yang lebih efisien dan akurat untuk mengatasi  kompleksitas  diagnosis  penyakit  Arteritis  Takayasu.  Hasil  persentase  dari  dua  pendekatan  yang  digunakan  dalam mendiagnosis penyakit Arteritis Takayasu telah disajikan. Metode Certainty Factor menunjukkan tingkat kepercayaan sebesar 94%, sedangkan  Metode  Case  Based  Reasoning  menunjukkan  tingkat  kesamaan  sebesar  54%.  Perbedaan  signifikan  ini  mencerminkan keunggulan  Metode  Certainty  Factor  dalam  memberikan  tingkat  kepercayaan  yang  lebih  tinggi  dalam  diagnosis  penyakit  ini, dibandingkan dengan pendekatan Case Based Reasoning.
Kata Kunci : Metode Certainty Factor; Cased Based Reasoning; Penyakit Arteritis
Abstract− This study aims to compare the effectiveness of two methods, Certainty Factor (CF) and Case-Based Reasoning (CBR), in detecting Takayasu's Arteritis. Takayasu's arteritis is a complex disease with varying symptoms, giving rise to difficulties  in correct diagnosis. The main aim of this study was to evaluate their performance in the context of such complex disease detection. The main problem faced is the uncertainty in assessing the level of certainty of diagnosis based on symptoms that vary between patients. The CF method uses the confidence factor principle to measure the level of certainty in a diagnosis, while CBR uses knowledge from previous cases to design a diagnosis for new cases. This study uses a dataset that includes information on symptoms and patient history related to Takayasu's Arteritis. The experimental process involves implementing both methods on the dataset, with results including evaluation of accuracy, sensitivity, and specificity levels. The research results highlight differences in the performance of Certainty  Factor and Case-Based  Reasoning  in  detecting Takayasu's Arteritis,  providing in-depth  insight into the advantages  and  disadvantages of  each method. It is hoped that this understanding can help develop a more efficient and accurate detection system to overcome the complexity of diagnosing Takayasu's Arteritis. The percentage results from the two approaches used in diagnosing Arteritis Takayasu disease have been presented. The Certainty Factor Method indicates a confidence level of 94%, while the Case Based Reasoning Method shows a similarity level of 54%. This significant difference reflects the superiority of the Certainty Factor Method in providing a higher level of confidence in diagnosing this disease compared to the Case Based Reasoning approach.
Keywords: Certainty Factor Method; Cased Based Reasoning; Arteritis

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Arteritis Takayasu adalah kondisi langka yang ditandai oleh peradangan pada dinding pembuluh darah besar, terutama aorta dan cabang-cabangnya[1]. Gejala kompleks melibatkan nyeri pada lengan atau kaki, tekanan darah tidak stabil,  dan  gangguan  aliran  darah.  Diagnosis  Arteritis  Takayasu  seringkali  sulit  dan  memerlukan  pemeriksaan menyeluruh.  Ketidakpastian  dalam  diagnosis  menciptakan  tantangan  signifikan  dalam  penanganan  dan  pengobatan penyakit  ini.  Pengelolaan  penyakit  ini  melibatkan  terapi  antiinflamasi  dan  pengawasan  ketat  terhadap  tekanan  darah. Pemahaman mendalam tentang kondisi ini dan kolaborasi antara dokter dapat membantu meningkatkan kualitas hidup bagi mereka yang terkena penyakit Arteritis Takayasu [2][3].
Permasalahan mendasar yang dihadapi  dalam mendeteksi  penyakit ini adalah variasi  gejala yang berbeda antar individu  serta  kompleksitas  presentasi  klinisnya.  Variasi  ini  menyebabkan  kesulitan  dalam  menilai  tingkat  keyakinan terhadap  diagnosis,  yang  pada  gilirannya  dapat  memperlambat  proses  penanganan  yang  seharusnya  cepat  dan  tepat. Dalam  konteks  ini,  Sistem  Pakar  menjadi  solusi  potensial  yang  muncul  untuk  meningkatkan  akurasi  diagnosis  dan mengurangi  ketidakpastian yang mungkin timbul. Sistem Pakar dapat  menggabungkan pengetahuan yang luas tentang penyakit  dan  kasus-kasus  sebelumnya  dengan  pemrosesan  data  yang  cepat  dan  analisis  yang  mendalam,  membantu praktisi medis dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan efisien dalam diagnosis dan penanganan penyakit ini.
Sistem  Pakar  adalah  jenis  sistem  kecerdasan  buatan  yang  dirancang  untuk  meniru  kemampuan  pemecahan masalah dan pengambilan keputusan yang biasanya terkait dengan tingkat keahlian manusia di bidang tertentu [4][5][6]. Sistem ini menggunakan pengetahuan ahli, aturan, dan strategi untuk menginterpretasikan informasi, menganalisis situasi, dan  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  berdasarkan  konteks  spesifik.  Tujuannya  adalah  memberikan  dukungan keputusan  yang  cerdas  dan  efektif  dalam  domain  khusus,  seperti  bidang  medis,  teknik,  atau  keuangan,  dengan

## M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis
memanfaatkan pengetahuan yang terstruktur dan dipelajari  dari pengalaman sebelumnya. Dalam penelitian ini, Sistem Pakar  diimplementasikan  dengan  menggunakan  dua  metode,  yaitu  Certainty  Factor  (CF)  dan  Case-Based  Reasoning (CBR) [7].
Certainty Factor (CF) merupakan suatu pendekatan yang terdapat dalam kerangka Sistem Pakar yang digunakan untuk  mengevaluasi  tingkat  keyakinan  atau  kepastian  terkait  suatu  keputusan  atau  diagnosis.  Dalam  konteks  deteksi penyakit, Certainty Factor berfungsi untuk mengukur sejauh mana gejala atau tanda yang diamati mendukung diagnosis tertentu dengan memperhitungkan berbagai faktor yang relevan. Skala keyakinan ini sangat penting karena membantu meningkatkan akurasi  serta keandalan hasil yang diberikan oleh  Sistem Pakar dalam memutuskan diagnosis penyakit. Sementara itu, Case-Based Reasoning  (CBR) merupakan salah satu  metode yang digunakan dalam Sistem Pakar yang memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari kasus-kasus sebelumnya untuk merancang solusi atau keputusan pada kasus baru. Dalam konteks deteksi  penyakit, pendekatan ini melibatkan pembandingan gejala dan karakteristik pasien dengan kasus-kasus yang sudah ada dalam basis data, sehingga memungkinkan Sistem Pakar untuk memberikan diagnosis yang  lebih  tepat  berdasarkan  pengalaman  yang  terdokumentasi  sebelumnya.  Dengan  demikian,  CBR  secara  efektif mengintegrasikan  pengalaman  praktis  dengan  pemrosesan  informasi  untuk  menghasilkan rekomendasi  atau  keputusan yang lebih optimal dalam diagnosa penyakit[8][9][10].
Pada  penyelesaian  penelitian  ini,  penulis  banyak  mengambil  referensi  dari  penelitian-penelitian  terdahulu,  ada beberapa penelitian yang akan dipaparkan sebagai gambaran bagi penulis, penelitian tersebut merupakan Penelitian yang dilakukan oleh Jumarni  dan rekan-rekannya pada tahun 2023 dengan judul "Integrating Certainty Factor and Forward Chaining  Methods  in  an  Expert  System  for  Malaria  Diagnosis"  menyimpulkan  bahwa  metode  Forward  Chaining merupakan salah satu pendekatan dalam sistem pakar yang bertujuan mencari solusi melalui penelusuran masalah. Hasil pengujian akurasi kombinasi metode Certainty Factor dan Forward Chaining menggunakan sepuluh sampel data penyakit malaria menunjukkan bahwa dari delapan data sesuai dengan sistem dan dua data yang tidak sesuai, tingkat keberhasilan pengujian akurasi mencapai 85% berdasarkan data yang sesuai dengan keadaan riil [10]. Penelitian kedua yang dilakukan pada tahun 2023 oleh Erika Fahmi dan timnya membahas mengenai  "A Smart  System for Diagnosing  Typhoid  Fever Using Case-Based Reasoning Method." Dalam penelitian ini, disimpulkan bahwa metode Case Based Reasoning dapat efektif digunakan untuk mendiagnosa penyakit Demam Tifoid. Sistem yang telah dibangun mampu menangani masalah terkait  diagnosis  penyakit  Demam  Tifoid  dan  memberikan  output  berupa  tingkat  keparahan  pasien  yang  menderita penyakit ini, dengan membedakan antara Typhoid Fever Ringan dan Typhoid Fever Kronis. Metode ini dianggap sesuai karena  mampu  menggambarkan  tingkat  keparahan  dari  kedua  jenis  penyakit  Demam  Tifoid  berdasarkan  gejala  yang dialami oleh pasien  [11].  Selanjutnya penelitian ketiga pada tahun 2019 yang diteliti oleh patmawati Hasan Dkk yang membahas  tentang  Sistem  pakar  Diagnosa  penyakit  kolesterol  dan  asam  urat  menggunakan  metode  Certainty  Factor. Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  Sistem  Pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  Kolesterol  dan  Asam  urat,  yang menggunakan metode Certainty Factor, menunjukkan keunggulan yang berbeda dari penelitian sebelumnya. Sistem yang dibangun  bersifat  dinamis,  memungkinkan  pakar  untuk  menambahkan  atau  mengubah  data  dalam  basis  pengetahuan sesuai  kebutuhan.  Dari  perspektif  pengguna,  akses  ke  sistem  ini  menjadi  lebih  mudah  karena  mereka  dapat  langsung memasukkan gejala yang dirasakan dan mendapatkan hasil diagnosa penyakit Kolesterol atau Asam urat secara cepat [2]. Selanjutnya penelitian pada tahun 2021 yang diteliti oleh Antonius Adrian Rispradana Dkk. membahas tentang Sistem Pakar  Diagnosis  penyakit  Asam  Urat  Menggunakan  metode  Certainty  Factor (CF).  Penelitian  tersebut  menyimpulkan bahwa Dari hasil uji sistem didapatkan hasil terbaik sebesar 84% terhadap penyakit batu ginjal. Berdasarkan kesesuaian terhadap pengujian pakar dan sistem dapat dikatakan bahwa Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Asam Urat Menggunakan Metode Certainty Factor telah berhasil dirancang dan diterapkan sesuai dengan pakar[12].
Berdasarkan paparan diatas, Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kedua metode tersebut, mendalaminya dari  perspektif  Sistem  Pakar,  guna  mengidentifikasi  metode  yang  paling  efektif  dalam  mendeteksi  penyakit  Arteritis Takayasu. Kontribusi  penelitian ini diharapkan dapat  memberikan landasan untuk  pengembangan  sistem deteksi  yang lebih canggih dan akurat, mempercepat proses diagnosis, dan meningkatkan kualitas perawatan bagi penderita penyakit Arteritis Takayasu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem pakar
Sistem pakar adalah sebuah bentuk sistem komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang pakar manusia dalam  suatu  bidang  pengetahuan  tertentu.  Tujuan  utama  dari  sistem  pakar  adalah  untuk  memberikan  solusi  atau rekomendasi dalam menyelesaikan masalah yang kompleks dengan menggunakan pengetahuan yang telah diintegrasikan ke  dalam  sistem  tersebut  [13][14][15].  Sistem  ini  berfokus  pada  penggunaan  pengetahuan  ahli  untuk  mengambil keputusan, menganalisis situasi, dan memberikan solusi yang tepat dalam konteks spesifik. Sebuah sistem pakar terdiri dari  dua  komponen  utama,  yaitu  basis  pengetahuan  (knowledge  base)  dan  mesin  inferensi.  Basis  pengetahuan  adalah bagian dari sistem yang menyimpan pengetahuan ahli dalam suatu domain tertentu[16][17]. Pengetahuan ini diorganisir dan  direpresentasikan  secara  struktur  untuk  memudahkan  proses  pengambilan  keputusan  [18].  Mesin  inferensi,  di  sisi lain,  bertanggung  jawab  untuk  menerapkan  pengetahuan  yang  terdapat  dalam  basis  pengetahuan  untuk  menghasilkan solusi atau keputusan. Keunggulan utama dari sistem pakar adalah kemampuannya untuk menangani masalah kompleks dan memberikan solusi dalam waktu yang relatif singkat [19][20]. Sistem pakar dapat digunakan dalam berbagai bidang,

## M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis
seperti  kedokteran,  keuangan,  manufaktur,  dan  lainnya.  Misalnya,  dalam  bidang  kedokteran,  sistem  pakar  dapat membantu  dalam  diagnosa  penyakit  dengan  menganalisis  gejala  dan  memberikan  rekomendasi  pengobatan. Pengembangan sistem pakar melibatkan langkah-langkah seperti identifikasi pengetahuan ahli, representasi pengetahuan dalam  bentuk  yang  dapat  dimengerti  oleh  mesin,  pengimplementasian  mesin  inferensi,  dan  pengujian  serta  evaluasi keseluruhan  sistem.  Meskipun  sistem  pakar  memiliki  kelebihan,  mereka  juga  memiliki  batasan,  seperti  keterbatasan dalam menangani situasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan ketergantungan pada keakuratan pengetahuan yang dimasukkan ke dalam sistem [21][22][23].

## 2.2 Penyakit Arteritis Takayasu
Arteritis  Takayasu  adalah  sebuah  penyakit  radang  pembuluh  darah  besar  yang  sering  kali  mempengaruhi  aorta  dan cabang-cabangnya.  Penyakit  ini  termasuk  dalam  kelompok  penyakit  autoimun,  di  mana  sistem  kekebalan  tubuh menyerang  pembuluh  darah,  menyebabkan  peradangan  dan  kerusakan  pada  dinding  arteri.  Arteritis  Takayasu  dapat menyebabkan penyempitan atau pembengkakan pada pembuluh darah, yang pada gilirannya dapat mengganggu aliran darah ke berbagai bagian tubuh. Penyakit ini lebih sering terjadi pada wanita muda, terutama mereka yang berusia antara 15 hingga 40 tahun, meskipun kasus pada pria dan kelompok usia yang lebih tua juga dapat terjadi. Meskipun penyebab pasti  Arteritis  Takayasu  belum  sepenuhnya  dipahami,  namun  diyakini  bahwa  faktor  autoimun  berperan  dalam perkembangan penyakit ini .
Gejala  Arteritis  Takayasu  bervariasi  tergantung  pada  bagian  arteri  yang  terkena.  Beberapa  gejala  umumnya melibatkan kelelahan, demam, penurunan berat badan, nyeri otot atau sendi, dan gangguan aliran darah ke berbagai organ atau  anggota  tubuh.  Pada  tahap  awal,  gejalanya  mungkin  tidak  terlalu  jelas,  tetapi  seiring  berkembangnya  penyakit, komplikasi serius seperti aneurisma atau penyempitan arteri yang signifikan dapat terjadi. Diagnosis Arteritis Takayasu melibatkan  sejumlah  tes  dan  prosedur,  termasuk  pemeriksaan  fisik,  analisis  darah,  dan  pemeriksaan  gambaran  medis seperti  angiografi  atau  tomografi.  Pengobatan  Arteritis  Takayasu  biasanya  melibatkan  penggunaan obat  antiinflamasi, obat imunosupresif, dan dalam beberapa kasus, pembedahan untuk mengatasi komplikasi arteri yang signifikan. Karena Arteritis  Takayasu  dapat  berdampak  serius  pada  kesehatan  seseorang,  manajemen  penyakit  ini  melibatkan  kerjasama antara pasien, dokter spesialis, dan tim perawatan kesehatan. Pencegahan dan pengelolaan gejala menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas hidup pasien dengan Arteritis Takayasu [2].

## 2.3 Metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor adalah suatu pendekatan dalam sistem pakar untuk menangani ketidakpastian atau ketidakjelasan dalam pengambilan keputusan berbasis pengetahuan [23][24]. Metode ini diperkenalkan oleh Arthur Dempster pada tahun 1967 dan kemudian diadaptasi untuk aplikasi dalam sistem pakar oleh Glenn Shafer pada tahun 1976. Certainty Factor (CF) mengukur sejauh mana suatu aturan atau fakta dapat dipercayai dalam konteks suatu masalah. Proses utama dalam metode Certainty Factor melibatkan akumulasi nilai CF dari berbagai aturan produksi yang relevan untuk suatu situasi atau permasalahan. Nilai CF kemudian digunakan untuk mengukur tingkat kepercayaan atau ketidakpercayaan terhadap suatu  kesimpulan  atau  rekomendasi  tertentu  .  Metode  ini  membantu  mengatasi  ketidakpastian  dalam  sistem  pakar, memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  fleksibel  dan  adaptif  dalam  situasi  di  mana  informasi  tidak  selalu dapat diukur dengan tingkat kepastian mutlak [25]. Berikut rumus Certainty factor : a. Premis Tunggal
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻) ∗ 𝐶𝐹(𝐸) (1)
Keterangan : CF(H)  : Ukuran Kepercayaan Pengguna CF(E)  : Ukuran Kepercayaan Pakar b. Premis Kombinasi
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 1 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 1 ) + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 2 ) ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 1 ) (2)
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑
(3)

## 2.4 Case Based Reasoning
Case-Based  Reasoning  (CBR)  merupakan  pendekatan  dalam  kecerdasan  buatan  yang  memanfaatkan  pengalaman  dari kasus-kasus  terdahulu  untuk  memecahkan  masalah  yang  serupa  di  masa  depan.  Dalam  prosesnya,  CBR  melakukan pemulihan informasi dari basis pengetahuan untuk mengidentifikasi kasus yang relevan, kemudian menggunakan kembali solusi dari kasus tersebut dengan penyesuaian terhadap konteks masalah yang sedang dihadapi. Jika diperlukan, solusi dapat  direvisi untuk mencapai  penyelesaian yang lebih tepat. Dengan mengevaluasi  dan menyimpan solusi  baru, CBR secara progresif membangun pengetahuan yang dapat digunakan untuk situasi masa depan, menjadikannya efektif dalam menangani  masalah  kompleks  di  berbagai  bidang  seperti  diagnostik  medis,  sistem  dukungan  keputusan,  dan troubleshooting teknis. Ada terdapat beberapa teknik yang digunakan dalam implementasi Case Based Reasoning, yaitu:
a. Case Representation
Pendekatan untuk menyelesaikan suatu kasus adalah dengan memanggil kembali kasus sebelumnya yang serupa atau  cocok  dengan  kasus  baru  yang  dihadapi.  Representasi  kasus  dapat  diwujudkan  dalam  berbagai  bentuk,  termasuk

## M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis
representasi preposisional, representasi frame, representasi formlike, atau kombinasi dari ketiganya. Dalam konteks ini, pendekatan yang diambil adalah merepresentasikan kasus dalam bentuk frame. Prosesnya melibatkan penyimpanan data kasus  ke  dalam  database,  yang  kemudian  diindeks  secara  efisien  untuk  mempercepat  proses  retrieval  pada  tahap selanjutnya.  Dengan  cara  ini,  penanganan  kasus-kasus  baru  dapat  dilakukan  secara  efektif  dengan  merujuk  pada pengalaman dan solusi yang telah ada dalam basis pengetahuan.
b. Case Retrieval
Inti dari  Case-Based Reasoning  (CBR) adalah proses Retrieval, yang melibatkan penemuan kasus-kasus dalam basis kasus yang paling mirip dengan kasus yang sedang dihadapi saat ini. Pengambilan kasus yang efektif memerlukan penggunaan kriteria seleksi untuk menentukan cara pencarian basis kasus. Beberapa teknik retrieval yang paling banyak dikaji  melibatkan  k-nearest  neighbor,  pohon  keputusan,  dan  variasi  dari  kedua  metode  tersebut.  Teknik-teknik  ini menggunakan metrik kesamaan untuk mengevaluasi seberapa mirip antar kasus. Jika tingkat kesamaan antara kasus yang sudah ada dan kasus baru memenuhi nilai ambang tertentu, maka kasus tersebut akan digunakan kembali (reuse); namun, jika tidak memenuhi nilai tersebut, pakar perlu menyusun kesimpulan solusi untuk kasus baru tersebut.
c. Case Revision
Revisi kasus merupakan aspek dari adaptasi sistem yang dilakukan oleh seorang pakar. Dalam proses ini, seorang pakar akan melakukan revisi  terhadap kasus berserta tingkat  kepercayaan terhadap hasil diagnosa yang memiliki nilai similarity  kurang  dari  0,8.  Setelah  dilakukan  revisi,  kasus  tersebut  akan  diintegrasikan  ke  dalam  basis  kasus  sebagai tambahan atau pembaruan (proses retain) untuk memperbarui dan meningkatkan pengetahuan sistem.
d. Case Adaptation
Adaptasi adalah proses transfer solusi dari kasus yang berhasil di-retrieve menjadi solusi untuk kasus yang baru. Beberapa pendekatan yang dapat  digunakan untuk adaptasi  kasus melibatkan Substitusi, Compensation, Modification, Elimination,  dan  Monitoring.  Penerapan  adaptasi  pada  solusi  kasus  baru  melibatkan  pengambilan  solusi  dari  kasus sebelumnya.  Jika  kasus  baru  dan  kasus  lama  sangat  serupa,  maka  tidak  diperlukan  modifikasi.  Namun,  jika  dianggap perlu  untuk  mengubah  solusi  pada  kasus  baru,  hal  ini  hanya  dapat  dilakukan  oleh  seorang  pakar.  Modifikasi  dapat melibatkan tindakan seperti menghilangkan (elimination), mengganti (substitution), atau mengubah solusi sesuai dengan kebutuhan yang spesifik.
Dalam tahap pengambilan kasus yang telah ada, dilakukan perhitungan untuk menentukan sejauh mana struktur kasus  baru  serupa  dengan  objek  dalam  kasus  yang  telah  diarsipkan  sebelumnya.  Untuk  mengenali  kemiripan  atau perbedaan  antara  kasus  dalam  basis  kasus  dan  kasus  baru,  diterapkan  fungsi  kesamaan.  Rumus  berikut  ini  digunakan untuk menghitung nilai kesamaan :
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  = 𝑆1∗𝑊1+𝑆2∗𝑊2+⋯+𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑊2+⋯+𝑊𝑛 (4)
Keterangan :
S = Nilai kemiripan (Similarity) yaitu 1 (sama dan 0 (berbeda) W = Weight (Bobot yang diberikan)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Dalam penyelesaian penelitian ini, beberapa tahapan yang telah dilakukan penulis, sebagai berikut: a. Identifikasi masalah
Dalam langkah pertama, penulis mengidentifikasi permasalahan yang akan dipecahkan ataupun yang akan diteliti.
b. Mengumpulkan Data
Penulis mengumpulkan data yang diperlukan untuk mendukung penyelesaian masalah
c. Studi Literatur
Penulis melakukan tinjauan literatur untuk memahami kerangka konseptual dan konteks masalah.
d. Perbandingan Metode
Penulis menggunakan metode Certainty Factor dan Case-Based Reasoning. Kedua metode tersebut akan dibandingkan kecocokan dan kinerja kedua metode tersebut.
e. Kesimpulan
Pada tahapan kesimpulan, penulis menyimpulkan seluruh hasil penelitian.
Lebih jelasnya tahapan tersebut dapat terlihat pada gambar 1 berikut.
M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis Takayasu
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan memperbandingkan hasil dari  dua pendekatan, yaitu metode Certainty Factor  dan Case-Based Reasoning,  dalam  proses  diagnosis  Arteritis  Takayasu.  Pengguna  dapat  mempertimbangkan  informasi  ini  ketika melakukan diagnosis Arteritis Takayasu dengan membandingkan persentase hasil dari kedua pendekatan tersebut. Bagian ini  akan  menguraikan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  masing-masing  metode  untuk  mendiagnosis  Arteritis Takayasu.
a. Gejala Penyakit Arteritis Takayasu
Arteritis  Takayasu  adalah  penyakit  peradangan  pada  dinding  arteri  besar,  terutama  arteri  aorta  dan  cabang- cabangnya. Gejala yang dialami oleh penderita arteritis Takayasu dapat bervariasi tergantung pada arteri  yang terkena dan  seberapa  parahnya  peradangan.  Tabel  1  merupakan  daftar  gejala  yang  berhubungan  dengan  penyakit  Arteritis Takayasu. Beberapa gejala umum yang dapat terjadi termasuk:
Tabel 1. Gejala Penyakit Arteritis Takayasu Kode Gejala Nilai Pakar AT01 Kelemahan atau kelelahan 0.4 AT02 Nyeri otot atau sendi 0.6 AT03 Pucat 0.4 AT04 Demam 0.6 AT05 Penurunan berat badan 0.4 AT06 Pusing atau Sakit kepala 0.6 AT07 Gangguan penglihatan 0.6 AT08 Tekanan darah tidak normal 0.8 AT09 Nyeri di dada atau gangguan jantung 0.8 AT10 Nyeri pada lengan atau kaki saat beraktivitas 0.8 AT11 Gangguan pada pembuluh darah 0.8 AT12 Keringat berlebihan pada malam hari 0.6
Tabel 1 menguraikan beberapa gejala penyakit Arteritis Takayasu beserta bobotnya. Setiap gejala memiliki kode yang  digunakan  untuk  mengidentifikasinya  dalam  proses  diagnosis.  Bobot  yang  tercantum  menunjukkan  tingkat kepentingan  atau  keparahan  dari  setiap  gejala  dalam  menandakan  kemungkinan  keberadaan  penyakit.  Semakin tinggi bobotnya, semakin signifikan gejala tersebut dalam mendukung diagnosis.
Tabel 2. Nilai Keterangan Keterangan Nilai Sangat Yakin 1.0 Yakin 0.8 Cukup Yakin 0.6 Kurang Yakin 0.4 Tidak 0.2
Tabel 2 adalah panduan penilaian tingkat kepercayaan dalam diagnosis medis, yang memberikan nilai keterangan dari "Sangat Yakin" (1.0) hingga "Tidak" (0.2). Nilai-nilai ini memungkinkan praktisi medis untuk jelas menyampaikan tingkat keyakinan mereka terhadap diagnosis kepada pasien atau kolega, memfasilitasi komunikasi yang efisien dalam perawatan kesehatan.
b. Data Gejala Pasien

## M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis
Dalam studi ini, terdapat informasi pengguna yang akan diuji untuk diagnosis penyakit Arteritis Takayasu. Tabel 2 berikut ini adalah data pengguna yang digunakan atau yang dirasakan oleh pasien.
Tabel 3. Data Gejala Yang Dirasakan Pasien Kode Gejala Nilai User AT01 Kelemahan atau kelelahan 0.8 AT02 Nyeri otot atau sendi 0.6 AT04 Demam 0.4 AT05 Penurunan berat badan 0.4 AT06 Pusing atau Sakit kepala 0.4 AT08 Tekanan darah tidak normal 0.8 AT12 Keringat berlebihan pada malam hari 0.4
Tabel 3 berisi data gejala yang dirasakan oleh pasien dalam proses diagnosis, termasuk kode gejala, deskripsi, dan nilai  yang  mengindikasikan  seberapa  kuat  gejala  dirasakan  oleh  pasien,  membantu  praktisi  medis  dalam  memahami tingkat keparahan dan relevansi gejala dalam diagnosis.

## 3.1 Penerapan Metode Certainty Factor
Langkah-langkah  dalam  penerapan  metode  certainty  factor  setlah  diketahui  nilai  pakar  dan  nilai  user  adalah  sebagai berikut:
AT01 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1 = 𝐶𝐹[𝐻]1 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]1 = 0.4 ∗ 0.8 = 0.32 AT02 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]2 = 𝐶𝐹[𝐻]2 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]2 = 0.6 ∗ 0.6 = 0.36 AT04 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]3 = 𝐶𝐹[𝐻]3 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]3 = 0.6 ∗ 0.4 = 0.24 AT05 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]4 = 𝐶𝐹[𝐻]4 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]4 = 0.4 ∗ 0.4 = 0.16 AT06 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]5 = 𝐶𝐹[𝐻]5 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]5 = 0.6 ∗ 0.4 = 0.24 AT08 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]6 = 𝐶𝐹[𝐻]6 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]6 = 0.8 ∗ 0.8 = 0.64 AT12 : 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]7 = 𝐶𝐹[𝐻]7 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]7 = 0.6 ∗ 0.4 = 0.24
Langkah terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF seperti berikut ini:
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1,2 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]2 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1) = 0.32 + 0.36 ∗ (1 − 0.32) = 0.32 + 0.36 ∗ 0.68 = 0.32 + 0.2448 = 0.5648𝑜𝑙𝑑1 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑1,3 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]3 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑1) = 0.5648 + 0.24 ∗ (1 − 0.5648) = 0.5648 + 0.24 ∗ 0.4352
= 0.5648 + 0.1044
= 0.6692𝑜𝑙𝑑2
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑2,4 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑2 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]4 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑2) = 0.6692 + 0.16 ∗ (1 − 0.6692)
= 0.6692 + 0.16 ∗ 0.3308
= 0.6692 + 0.0529
= 0.7222𝑜𝑙𝑑3
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑3,5 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑3 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]5 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑3)
= 0.7222 + 0.24 ∗ (1 − 0.7222) = 0.7222 + 0.24 ∗ 0.2778
M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis Takayasu
= 0.7222 + 0.0667
= 0.7888𝑜𝑙𝑑4
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑4,6 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑4 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]6 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑4) = 0.7888 + 0.64 ∗ (1 − 0.7888) = 0.7888 + 0.64 ∗ 0.2112 = 0.7888 + 0.1351 = 0.9240𝑜𝑙𝑑5
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑5,7 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑5 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]7 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑5)
= 0.9240 + 0.24 ∗ (1 − 0.9240) = 0.9240 + 0.24 ∗ 0.0760 = 0.9240 + 0.0182 = 0.9422𝑜𝑙𝑑6
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan menggunakan metode Certainty Factor dalam diagnosis penyakit Arteritis Takayasu, ditemukan bahwa tingkat kepercayaannya adalah 0.9422 atau setara dengan 94%.

## 3.2 Penerapan Case Based Reasoning
Teknik Case Based Reasoning dapat diterapkan setelah data yang sesuai terkumpul. Dalam langkah pengambilan, yang merupakan salah satu dari empat langkah dalam metode ini, melibatkan pencarian dan identifikasi masalah dalam basis data. Dengan memanfaatkan informasi yang tersimpan, tahap penggunaan kembali juga berguna dalam menemukan solusi yang serupa. Evaluasi ulang dilakukan pada tahap berikutnya. Proses penambahan pengetahuan baru ke dalam basis data diselesaikan selama tahap pemeliharaan.
a. Tahap Retrieve
Tahap Retrieve dalam teknik Case Based Reasoning adalah langkah di mana sistem mencari kasus atau contoh- contoh terdahulu yang mirip atau relevan dengan masalah yang sedang dihadapi. Dalam tahap ini, sistem menggunakan pengetahuan  yang  telah  tersimpan  dalam  basis  data  untuk  menemukan  kasus-kasus  yang  memiliki  kesamaan  atau kesamaan  dalam  konteks  masalah  yang  sedang  dihadapi.  Ini  melibatkan  pencarian  dan  pengambilan  informasi  yang relevan untuk digunakan dalam menyelesaikan masalah saat ini.
Tabel 4. Pencarian Kasus Baru Kode Gejala Kasus Lama Kode Gejala Kasus Baru AT01  Kelemahan atau kelelahan AT01  Kelemahan atau kelelahan AT02  Nyeri otot atau sendi AT02  Nyeri otot atau sendi AT03  Pucat AT04  Demam AT04  Demam AT05  Penurunan berat badan AT05  Penurunan berat badan AT06  Pusing atau Sakit kepala AT06  Pusing atau Sakit kepala AT08  Tekanan darah tidak normal AT07  Gangguan penglihatan AT12  Keringat berlebihan pada malam hari AT08  Tekanan darah tidak normal AT09  Nyeri di dada atau gangguan jantung
AT10  Nyeri pada lengan atau kaki saat beraktivitas
AT11  Gangguan pada pembuluh darah
AT12  Keringat berlebihan pada malam hari
Dalam tabel  4 tertera bahwa kasus yang terjadi sebelumnya dan situasi  saat  ini  memiliki 7 gejala yang identik, termasuk AT01 (kelemahan atau kelelahan), AT02 (nyeri otot atau sendi), AT04 (demam), AT05 (penurunan berat badan, AT06 (pusing atau sakit kepala), AT08 (tekanan darah tidak normal), serta AT12 (keringat berlebihan pada malam hari).
b. Tahap Reuse
Dalam  tahap  reuse,  dilakukan  penilaian  kesesuaian  untuk  menentukan  sejauh  mana  kedua  kasus,  baik  yang sebelumnya maupun yang saat ini, serupa satu sama lain. Berikut adalah penjelasan tentang bagaimana proses identifikasi kesesuaian dilakukan:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = (1∗0.4)+(1∗0.6)+(0∗0.4)+(1∗0.6)+(1∗0.4)+(1∗0.6)+(0∗0.6)+(1∗0.8)+(0∗0.8)+(0∗0.8)+(0∗0.8)+(1∗0.6)
0.4+0.6+0.4+0.6+0.4+0.6+0.6+0.8+0.8+0.8+0.8+0.6
= 0.4+0.6+0+0.6+0.4+0.6+0+0.8+0+0+0+0.6 0.4+0.6+0.4+0.6+0.4+0.6+0.6+0.8+0.8+0.8+0.8+0.6
= 4 7.4 = 0.5404 = 54%
c. Tahap Revise

## M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis
Saat ini, proses evaluasi mengenai kesamaan sedang dalam tahap pelaksanaan. Kesamaan nilai yang terukur untuk penyakit  Arteritis  Takayasu  mencapai  54%.  Informasi  ini  mengindikasikan  kemungkinan  bahwa  pasien  mungkin menderita penyakit Arteritis Takayasu, dengan tingkat kesamaan yang terukur sebesar 54%.
d. Tahap Retain
Kasus-kasus baru dan solusinya yang terbukti berhasil disimpan dalam basis data kasus untuk referensi di masa mendatang.  Pada  langkah  ini,  kasus-kasus  baru  serta  solusi  yang  terbukti  efektif  dicatat  dalam  basis  data  kasus  guna keperluan mendatang.

## 3.3 Analisis Hasil Persentase
Tabel 5 di bawah ini menyajikan perbandingan hasil persentase dalam mendiagnosis penyakit Arteritis Takayasu dengan menggunakan dua pendekatan yang telah dijelaskan sebelumnya.
Tabel 5. Hasil Persentase Nama Penyakit Metode Certainty Factor  Metode Case Based Reasoning Arteritis Takayasu 94% 54%
Tabel 5 menampilkan hasil persentase dari dua pendekatan yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit Arteritis Takayasu.  Metode  Certainty  Factor  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  sebesar  94%,  sedangkan  Metode  Case  Based Reasoning menunjukkan tingkat kesamaan sebesar 54%. Ini mengindikasikan bahwa Metode Certainty Factor cenderung memberikan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi dalam diagnosis penyakit ini dibandingkan dengan Metode Case Based Reasoning.  Dengan  demikian,  hasil  tabel  ini  memberikan  informasi  penting  bagi  praktisi  medis  dalam mempertimbangkan efektivitas kedua metode dalam diagnosis Arteritis Takayasu.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  perbandingan  antara  metode  Certainty Factor  (CF)  dan  Case  Based  Reasoning  (CBR)  dalam  mendiagnosis penyakit  Arteritis  Takayasu  telah  dilakukan.  Hasil  dari  tabel  menunjukkan  bahwa  Metode  Certainty  Factor  memiliki tingkat  kepercayaan  sebesar  94%,  sedangkan  Metode  Case  Based  Reasoning  hanya  mencapai  54%.  Perbedaan  ini menunjukkan  keunggulan  Metode  Certainty  Factor  dalam  mendiagnosis  penyakit  ini.  Namun,  penting  untuk mempertimbangkan bahwa hasil ini dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, termasuk sensitivitas masing-masing metode terhadap  variasi  gejala  dan  kemampuan  mereka  untuk  menangani  kompleksitas  penyakit.  Metode  Certainty  Factor mungkin lebih efektif dalam menangani ketidakpastian dan memanfaatkan informasi tambahan tentang relasi antar-gejala, sementara  Case  Based  Reasoning  lebih  bergantung  pada  kemiripan  dengan  kasus  sebelumnya.  Meskipun  Metode Certainty  Factor  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  yang  lebih  tinggi,  perlu  diingat  bahwa  kedua  metode  memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing. Metode Certainty Factor mungkin membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar, sementara Case Based Reasoning lebih mudah diimplementasikan tetapi mungkin kurang sensitif terhadap konteks informasi yang relevan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan wawasan penting bagi praktisi medis dalam memilih  metode yang sesuai  untuk  mendiagnosis Arteritis Takayasu. Namun, penelitian lebih lanjut masih  diperlukan untuk memahami secara menyeluruh kinerja dan kecocokan masing-masing metode dalam berbagai situasi klinis. Dengan demikian, penelitian ini memberikan landasan yang kuat untuk penelitian lanjutan tentang penerapan teknologi AI dalam diagnosis penyakit vaskular seperti Arteritis Takayasu.

## REFERENCES
[1] S. N. Esatoglu and G. Hatemi, “Takayasu arteritis,” Curr. Opin. Rheumatol. , vol. 34, no. 1, pp. 18–24, 2022.
[2] P. Hasan, E. W. Sholeha, Y. N. Tetik, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol Dan Asam Urat Menggunakan Metode Certainty Factor,” Sisfotenika , vol. 9, no. 1, p. 47, 2019, doi: 10.30700/jst.v9i1.448.
[3] D. Danda, “Current diagnosis and management of Takayasu arteritis,” Int. Heart J. , vol. 64, no. 4, pp. 519–534, 2023.
[4] N. Hidayat, R. Saragih, and H. Khair, “Diagnosa Penyakit Turunan (Heraditas) Imbisil Pada Manusia Dengan Metode Dempster Shafer,” J. Ilm. Multidisiplin , vol. 1, no. 10, pp. 3780–3788, 2022.
[5] N. Veldasari, A. Fadli, A. W. Wardhana, and M. S. Aliim, “Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes dalam Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental,” J. Pendidik. dan Teknol. Indones. , vol. 2, no. 7, pp. 329– 339, 2022, doi: 10.52436/1.jpti.191.
[6] Warna, “Implementasi Algoritma Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disertai Demam,” vol. IV, pp. 129–137, 2023.
[7] A.  U.  Bani  and  F.  Nugroho,  “Sistem  Pakar  Dalam  Diagnosa  Penyakit  Tuberkulosis  Otak  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1170–1174, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2507.
[8] M. A. Maulana, A. Jamaludin, A. Solehudin, and A. Voutama, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website,” INFOTECH J. , vol. 9, no. 2, pp. 431–441, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i2.6389.
[9] T.  Hidayat,  H.  N.  Nasution,  S.  W.  R.  Nasution,  and  R.  Fauzi,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Lupus  Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Educ. Dev. , vol. 7, no. 3, p. 114, 2019, doi: 10.37081/ed.v7i3.1201.
[10]  M.  N.  Sutoyo  and  Y.  P.  Pasrun,  “Kombinasi  Metode  Certainty  Factor  Dan  Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  diagnosis Penyakit Malaria Berbasis Web,” vol. 1, no. 1, 2023.
[11]  R. R. Girsang and H. Fahmi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak Dengan Metode Certainty Factor Berbasis
M. Mustaqim, Perbandingan Metode Certainty Factor dan Case Based Reasoning Dalam Mendeteksi Penyakit Arteritis Takayasu
Web,” MATICS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. (Journal Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2019.
[12]  A. A. Rispradana, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT ASAM URAT MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) BERBASIS WEBSITE.” UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA, 2021.
[13]  N.  Budiana  Informatika,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Kerapu  Macan,” Teknologipintar.org , vol. 3, no. 5, pp. 2023–2024, 2023.
[14]  Y. Fernando, R. Napianto, and R. I. Borman, “Implementasi Algoritma Dempster-Shafer Theory Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch Inf. Syst. Res. J. , vol. 2, no. 02, pp. 46–54, 2022.
[15]  M.  Hutasuhut,  E.  F.  Ginting,  and  D.  Nofriansyah,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Osteochondroma  dengan  Metode Certainty Factor,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, pp. 1401–1406, 2022.
[16]  A. Wenda, K. Kraugusteeliana, A. A. Suryanto, S. N. Alam, and K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru- Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2023.
[17]  A.  Aristoteles,  L.  Suarni,  D.  Sakethi,  R.  Andrian,  D. Miswar,  and  R. N.  Azhari,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  PAKAR PROSES PEMBELAJARAN KEPERAWATAN BERBASIS WEB,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, pp. 1–9, 2023.
[18]  H. Marfalino, T. Novita, and D. Djesmedi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Pada Manusia Dengan Metode Cased Based Reasoning,” J. Sains Inform. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 83–88, 2022.
[19]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[20]  Mohamad  Hadi,  M.  Misdram,  and  R.  F.  A,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ayam  Dengan  Metode  Forward Chaining,” JImp , vol. 2, no. ISSN : 2503-1945, pp. 111–139, 2016, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[21]  M. F. Azmi, P. Purwadi, and G. Syahputra, “Sistem Pakar Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Cyber Tech , vol. 1, no. 3, 2022.
[22]  T.  Puspitasari,  B.  Susilo,  and  F.  F.  Coastera,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa  Anak Tunagrahita Berbasis Web,” Rekursif J. Inform. , vol. 4, no. 1, 2016.
[23]  A. A. S. Nyoman Irvianti Windaputri, Sri Widowati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” J. Teknol. Terap. Sains , vol. 1, no. 3, pp. 107–119, 2020.
[24]  M. Aldjawad, S. Andryana, and A. Andrianingsih, “Penerapan Metode Perbandingan Dempster-Shafer dengan Certainty Factor pada Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Alzheimer pada Lansia Berbasis Web,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan Komunikasi) , vol. 5, no. 2, p. 144, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.206.
[25]  I. H. Santi and B. Andari, “Sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah dengan metode certainty factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.