## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Osteochondroma dengan Metode Certainty Factor
Masyuni Hutasuhut * , Erika Fahmi Ginting, Dicky Nofriansyah
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* yunihutasuhut@gmail.com, 2 erikafg04@gmail.com, 3 dickynofriansyah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yunihutasuhut@gmail.com Submitted 07-10-2022; Accepted 25-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Osteochondroma  merupakan  tumor  tulang jinak  yang kebanyakan  berkembang  pada  anak-anak dan  remaja.  Osteochondroma  lebih mungkin berkembang pada periode lonjakan pertumbuhan antara usia 13 dan 15 tahun, namun perkembangan tumor terhenti saat pasien berhenti bertumbuh. Berdasarkan penelitian yang dilakukan untuk mendiagnosa penyakit Osteochondroma masih dilakukan langsung oleh dokter, tidak adanya sistem yang membantu mendiagnosa pasien yang memiliki gejala dari penyakit Osteochondroma. Akibat hal tersebut langkah untuk mendiagnosa penyakit Osteochondroma tidak bisa dilakukan jika dokter tidak ada. Dengan masalah tersebut maka di buatlah sistem pakar mendiagnosa penyakit Osteochondroma dengan tujuan untuk membantu poliklinik dalam mendiagnosa penyakit  Osteochondroma.  Sistem  pakar  merupakan  sebuah  sistem  aplikasi  yang  memiliki  kemampuan  layaknya  seperti  berpikir seorang pakar dalam menyelesaikan masalah terkait penyakit Osteochondroma sehingga dapat menghasilkan sebuah kesimpulan atau solusi.  Hasil dari penelitian ini mendapatkan suatu keluaran berupa penyakit yang dialami oleh pasien serta solusi penanganan pada penyakit yang dialami oleh pasien tersebut dengan menggunakan metode Certainty Factor, sehingga dapat membantu pihak poliklinik dalam menangani penyakit Osteochondroma.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Osteochondroma; Certainty Factor; Web

## Abstract
Osteochondroma is a benign bone tumor that mostly develops in children and adolescents. Osteochondromas are more likely to develop during the growth spurt period between the ages of 13 and 15 years, but tumor development stops when the patient stops growing. Based on research conducted to diagnose Osteochondroma disease is still carried out directly by doctors, there is no system that helps diagnose patients who have symptoms of Osteochondroma disease. As a result, steps to diagnose Osteochondroma cannot be done if a doctor  is  not  available.  With  these  problems,  an  expert  system  was  created  to  diagnose  Osteochondroma  disease  with  the  aim  of assisting the polyclinic in diagnosing Osteochondroma disease. An expert system is an application system that has the ability to think like an expert in solving problems related to Osteochondroma so that it can produce a conclusion or solution. The results of this study get an output in the form of diseases experienced by patients and solutions for handling diseases experienced by these patients using the Certainty Factor method, so that they can help the polyclinic in dealing with Osteochondroma disease.
Keywords : Expert System; Osteochondroma; Certainty Factor; Web

## 1. PENDAHULUAN
Tulang merupakan kerangka tubuh yang menyebabkan tubuh dapat berdiri tegak, tempat melekatnya otot-otot sehingga memungkinkan jalannya pembuluh darah, tempat sumsum tulang dan syaraf yang melindungi jaringan lunak, tulang juga merupakan organ yang dibutuhkan manusia untuk mengangkat dan membawa barang barang yang berat [1]. Pada tulang itu  sendiri  terdapat berbagai penyakit  salah  satunya Osteochondroma . Osteochondroma adalah  salah  satu  tumor  jinak pada tulang yang paling sering terjadi [2]. Tumor ini terdiri dari sekumpulan proliferasi tulang dengan kartilago hyalin sebagai  penutupnya  dan  tidak  ada  daerah  transisi  antara Osteochondroma dan  jaringan  tulang  normal  [3]. Osteochondroma biasanya  ditemukan  pada  metafisis  tulang  panjang  dan  tulang  pipih,  jarang  terjadi  di  daerah kraniomaksilofasial  [4]  [5].  Hal  ini  menjadi  permasalahan  ketika  tidak  di  atasi  dengan  baik  dan  benar  karena  dapat menyebabkan  terganggunya  fungsi  tulang  tersebut,  bahkan  dalam  kasus  yang  lebih  parah  dapat  menyebabkan kelumpuhan dan kematian secara mendadak.
Sistem pakar merupakan salah satu kecerdasan buatan manusia yang mempelajari bagaimana cara seorang pakar berpikir dalam menyelesaikan suatu permasalahan , membuat keputusan maupun mengambil kesimpulan sejumlah fakta [6]. Kajian utama dalam sistem pakar adalah bagaimana memasukan ilmu pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar ke dalam sistem, dan bagaimana membuat keputusan atau mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan itu, dengan menyimpan  informasi  dan  digabungkan  dengan  himpunan  aturan  penalaran  yang  memadai  [7].  Hasil  yang  kinerja kecerdasan tingkat tinggi yang serupa dengan pakar manusia.
Saat  ini  pada  umumnya  masyarakat  kesulitan  mendiagnosa  penyakit  tumor  tulang  dan  kesulitan  menggunakan basis pengetahuan kepakaran ahli maka dilakukanlah penelitian ini dengan mengembangkan konsep Arificial Intelegence. Sistem Pakar yang akan dirancang nantinya dapat digunakan dalam melakukan diagnosa terhadap penyakit tumor tulang berdasarkan gejala klinis yang dialami yang dengan menerapkan Certainty Factor . Dalam penerapan sistem ini untuk  mendiagnosa penyakit tumor tulang ( Osteochondroma) perlu dikembangkan konsep analisa diagnosa dengan mengoptimalkan penggunaan Certainty Factor . Dengan adanya sistem ini diharapkan mampu memberikan kemanfaatan bagi masyarakat luas terhadap pengembangan teknologi Sistem Pakar. Sistem diagnosa yang  dirancang  berbasis  web  yang  dapat  dijadikan  layanan  konsultasi  publik  .  Sistem  dapat  diakses  siapapun  dan
kapanpun  dalam  mendeteksi  penyakit  tulang  secara  dini  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  pengambilan  kesimpulan diagnosa awal.
Tujuan dari pembangunan Sistem Pakar untuk merancang sebuah sistem untuk mendiagnosis Tumor tulang dengan aplikasi berbasis web agar dapat digunakan dengan mudah oleh banyak pengguna paket data. Penelitian ini menerapkan sistem  yang  dapat  memberikan  pengetahuan  tambahan  kepada  masyarakat  khususnya  penderita  tumor  tulang,  serta pengetahuan terbaru tentang konsep optimalisasi sehingga nantinya dapat diketahui metode maupun teknik yang sesuai dan  dapat  diimplementasikan  terhadap  kasus-kasus  lainnya  yang  berkaitan  tentang  konsep  prediksi  dan  diagonosis terutama  dalam  penerapan  teknologi  Sistem  Pakar.  Penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  sistem  pakar  juga menegaskan  bahwa  penerapan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  diperlukan  data  jenis  penyakit,  gejala,  data konsultasi dan data basis aturan yang diperoleh dari seorang pakar untuk menentukan hasil diagnosa penyakit, dengan mengangkat tentang kasus Penyakit Tanaman Padi [8]. Penelitian lain menyebutkan bahwa penerapan metode certainty pada sistem pakar yang diusulkan dapat memberikan keahlian pakar pada sebuah sistem diagnosa penyakit jantung [7]. Pada  penelitian  terdahulu  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  saluran  pencernaan  pada  ayam  broiler  ini  dibuat  untuk membantu para peternak khususnya para pemilik dalam mendapatkan informasi tentang penyakit, dengan menggunakan metode certainty factor tingkat penyakit saluran pencernaan ayam broiler bisa terditeksi dari gejala-gejala yang ada dan dapat  diketahui  penyakit  tersebut  kondisinya  biasa  atau  parah  [9].  Metode  CF  dapat  diimplementasikan  dalam  sistem pakar  untuk  diagnosa  penyakit  THT  berdasarkan  gejala-gejala  yang  diinputkan.  Sistem  pakar  penyakit  THT  dapat digunakan dengan baik, dibuktikan dengan adanya uji pakar bahwa diagnosa dari sistem pakar penyakit THT memiliki hasil  yang  sama  [10].  Pada  Penelitian  lainnya  menggunakan  Perangkat  lunak  sistem  pakar  ini  dapat  digunakan  untuk memberikan  keterangan  dan  solusi  tentang  penyakit  mata.  Perangkat  lunak  sistem  pakar  pada  penelitian  tedahulu didukung dengan adanya proses penambahan dan penyimpanan daftar data penyakit, gejala-gejala, dan solusi yang dapat dilakukan. Dengan adanya sistem pakar ini, diagnosa penyakit mata dapat dilakukan dengan cepat dan muda [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  yang  terdiri  dari  identifikasi  dan  analisis  masalah,  tahapan  studi literatur, survey lapangan pengumpulan data, mengolah data, perancangan basis data, perancangan sistem, atau aplikasi, penerapan  Metode Certainty Factor ,  evaluasi  pengujian  sistem.  Tahap  pertama  adalah melakukan  identifikasi  dengan observasi  permasalahan  yang  dan  dilanjut  dengan  kegiatan  membaca  serta  mencatat  dari  penelitian-penelitian sebelumnya. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Analisis Masalah
Permasalahan yang diidentifikasi merupakan menemukan solusi atas penyakit yang diderita manusia berdasarkan gejala- gejala  yang  timbul  pada  tulang,  solusi  yang  dimaksud  adalah  hasil  konsultasi  dari  pakar,  dalam  hal  ini  pertama mengumpulkan pengetahuan tentang penyakit, gejala-gejala dari penyakit hingga solusi. Sehingga memudahkan dalam mendiagnosa penyakit dan melakukan pencegahan serta membuat solusi layaknya seorang pakar.

## 2.3 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  adalah  suatu  pengetahuan  yang  membuat  komputer  dapat  meniru  kecerdasan  manusia  sehingga komputer  dapat  melakukan  hal-hal  yang  dikerjakan  manusia  dimana  membutuhkan  suatu  kecerdasan;  misalkan melakukan analisa penalaran untuk mengambil suatu kesimpulan atau keputusan atau penerjemahan dari satu bahasa ke bahasa  lain.  Kecerdasan  buatan  adalah  merepresentasikan  pengetahuan  dalam  basis  pengetahuan  ( knowledge  base ) sehingga  terbentuk  aturan-aturan  ( rules )  [12].  Kecerdasan  buatan  dibutuhkan  dalam  sebuah  sistem  untuk  menambah pengetahuan  sistem  tersebut  berdasarkan  kecerdasan  seorang  ahli  [13].  Kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas [14].

## 2.4 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  satu  dari  banyaknya  cabang  kecerdasan  buatan  yang  mempelajari  meyerupai  cara  berpikir seorang pakar dalam menyelesaikan suatu permasalahan, membuat keputusan maupun mengambil kesimpulan sejumlah fakta [15]. Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti  keputusan yang diambil oleh seorang atau beberapa orang pakar. Sistem pakar merupakan salah satu perangkat lunak yang sesuai untuk pemecahan permasalahan ini karena sistem pakar dapat menyajikan dan menggunakan data yang ada pada basis pengetahuan ( knowledge based ) untuk menggantikan sementara kedudukan seseorang yang memiliki kemampuan dalam memprediksi [16].

## 2.5 Certainty Factor
Certainty Fctor ialah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yag berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar [17] [18]. Besarnya Certainty Factor berkisar antara -1 sampai 1, -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak. Teori Certainty Factor (CF) diusulkan oleh Shortlife dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning ) seorang  pakar.  Seorang  pakar  sering  kali  menganalisis  informasi  ungkapan  dengan  ungkapan  seperti  “mungkin”, “kemungkinan besar”, “hampir pasti” [19].

## 2.4.1 Menentukan Nilai CF
Teori Certainty  Factor (CF)  diusulkan  oleh  Shortlife  dan  Buchanan  pada  1975  untuk  mengakomadasi  ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning ) seorang pakar. Ada 2 cara mendapatkan nilai keyakinan CF dari sebuah data yaitu [20] [9]: a. Metode net belief yang di usulkan oleh E.H. Shortliffe dan B.G. Buchanan
MB(H|E) = { MAX [P ( H | E ),P(H)−P(H) MAX[1,0]−P (H) }  P(H) = 1 (1)
MD(H|E) = { MIN [P ( H | E ),P(H)−P(H) MIN[1,0]−P (H) }  P(H) = 0 (2) CF [H,E] = MB [H,E] – MD [H,E] (3) Keterangan: CF ( rule ) : Faktor kepastian MB(H,E) : Measure of belief (Ukuran kepercayaan) terhadap hipotesa H, jika diberi evidence E (antara 0 dan 1) MD(H,E) : Measure of disbelief (ukuran ketidakpercayaan) terhadap evidence H, jika diberi evidence E (antara 0 dan 1) P(H)   : Probabilitas kebenaran hipotesis H P(H|E)  : Probabilitas bahwa H benar karena fakta E
b. Dengan cara mewawancarai seorang pakar
Nilai CF untuk setiap gejala didapat dari interpretasi “ tern ” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai tabel berikut :
Tabel 1 . Nilai Interprestasi “ tern ” dari Pakar Uncertain Tern CF Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkin tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2 to 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0 2.4.2 Mengkombinasikan nilai Certanity Factor
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulanyang serupa ( similarly concluded rules ): CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1-CF[H,E]1] CFcombineCF[H,E]old,3=CF[H,E]old +CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma Metode
Algoritma  sistem  merupakan  sebuah  tahapan  yang  dilakukan  sebelum  melakukan  proses diagnosa pada  penyakit Osteochondroma dalam memilih back-end programmer dengan menggunakan metode Certainty Factor. .
3.1.1. Flowchart Metode Penyelesaian
Berikut ini merupakan flowchart dari metode Certainty Factor yaitu
Gambar 2 . Flowchart Metode Certainty Factor
a. Rule
IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 THEN IF G001 AND G003 AND G005 AND G006 THEN P002 IF G006 AND G007 AND G008, G009 AND G010 THEN P003 b. Menentukan Nilai MB, MD Serta Nilai CF dari setiap Gejala
Tabel 2. Nilai Certanty Factor dari setiap Gejala
No Penyakit Gejala Nilai CF 1 Osteochondroma Biasa Mati rasa (G001) 0,6 Merasa lemas (G002) 0,4 Penggumpalan darah (G003) 0,8 Sensasi menggelitik (G004) 0,2 2 Osteochondroma Sedang  Mati rasa (G001) 0,6 Penggumpalan darah (G003) 0,8 Pergerakan sendi terbatas (G005) 0,8 Melemahnya otot (G006) 0,6 3 Osteochondroma Kronis Melemahnya otot (G006) 0.8 Iritasi saraf (G007) 0,6 Mulai
Inisialisasi Penyakit, Inisialisasi Gejala,
Inisialisasi Rule dan Menentukan nilai bobot Gejala Cetak Hasil Hitung CF CF[H, E]1 = CF[H]1* CF[H]1 CF Combine CF [H, E] 1, 2 = CF[H, E] 1 +CF[H, E] 2 * (1-CF[H, E] 1 ) Selesai Input Data Pasien Input  Gejala Diagnosa Tidak Ya `
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Peradangan pada otot di sekitarnya (G008) 0,8 Nyeri di dekat lokasi berkembangnya tumor (G009) 0,6 Merasa ada tekanan pada daerah tumor (G010) 0,4

## 3.1.2 Perhitungan Certainty Factor
Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan maka didapat seorang pasien yang menderita penyakit Osteochondroma . Gejal-gejala yang dirasakan pasien dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Konsultasi Pasien Kode Gejala Nama Gejala Jawaban Pasien G001 Mati rasa ✓ G002 Merasa lemas G003 Penggumpalan darah G004 Sensasi menggelitik G005 Pergerakan sendi terbatas ✓ G006 Melemahnya otot G007 Iritasi saraf ✓ G008 Peradangan pada otot di sekitarnya ✓ G009 Nyeri di dekat lokasi berkembangnya tumor ✓ G010 Merasa ada tekanan pada daerah tumor
Berdasarkan kasus diatas maka akan dilakukan metode perhitungan metode CF dalam mendiagnosa Osteochondroma berdasarkan tingkat bahayanya dengan rumus yaitu sebagai berikut : CF combine CF [H,E] = CF [H,E] 1 + CF[H,E] 2 * ( 1 – CF [H,E] 1 ) a. Menghitung nilai Osteochondroma Biasa CF [H,E]   = 0,6 + 0 * ( 1 – 0,6) = 0,6 + 0 = 0,6 b. Menghitung nilai Osteochondroma Sedang CF [H,E]   = 0,6 + 0,8 * ( 1 – 0,6) = 0,6 + 0,32 = 0,92 c. Menghitung nilai Osteochondroma Kronis CF [H,E]   = 0,6 + 0,8 * ( 1 – 0,6) = 0,6 + 0,32 = 0,92
CF [H,E]   = 0,92 + 0,6 * ( 1 – 0,92)
= 0,92 + 0,048 = 0,968
Dari hasil perhitungan diatas penyakit Osteochondroma Kronis memiliki nilai tertinggi. Maka dapat disimpulkan bahwa penyakit yang dialami oleh seorang pasien yaitu penyakit Osteochondroma Kronis dengan tingkat kepastian 0.968 atau 97 %.

## 4. KESIMPULAN
Dapat diilihat dari hasil tahapan proses yang telah dilakukan dalam penelitian ini maka  bisa disimpulkan berdasarkan rumusan masalah yang telah ditentukan sebelumnya bahwa penerapan metode Certainty Factor pada sistem pakar yang diusulkan dapat memberikan keahlian pakar pada sebuah sistem diagnosa penyakit Osteochondroma . Berdasarkan Basis pengetahuan diperoleh maka didapatkan hasil diagnosis berdasarkan gejala yang utarakan. Selain itu, analisis metode ini juga dapat memberikan solusi untuk mengobati atau mencegah penyakit berdasarkan kaidah yang diperoleh dari keahlian para ahli penyakit Osteochondroma . Oleh karena itu, kesimpulan utama yang dapat diambil dari penelitian ini adalah Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Osteochondroma dengan  metode Certainty  Factor ini  dapat  diterapkan  kedalam sebuah  sistem  pakar  berbasis  web  agar  dapat  membantu  masyarakat  umum  dalampencegahan  dini  dan  mengatasi Osteochondroma . Pada Analisis ini system dapat mendeteksi Osteochondroma kronis atau tidak.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kepada  pemerintah  melalui  LLDIKTI  Wilayah  I  yang  telah  memberikan  Hibah  pada  penelitian  ini  Kami  ucapkan terimakasih. Dan terima kasih kepada yayasan dan rekan di STMIK Triguna Dharma selaku homebase peneliti yang telah memberikan dukungan secara moril dan materi, terima kasih kepada rekan-rekan yang telah berkontribusi atas penelitian
ini. Terima kasih kepada Bapak Kamil Erwansyah, S.Kom., M.Kom dan Ibu Juniar Hutagalung S.Kom., M.Kom selaku TIM PRPM STMIK Triguna Dharma. Serta ucapan terima kasih kepada Bapak/Ibu yang mengelolah jurnal JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) dari kampus Budidarma yang telah meluangkan waktu untuk meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar Kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] D. W. Woods dan E. J. Teng, “Penerapan Metode Backward Chaining pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tulang Manusia,” Encycl. Psychother. , vol. 4, no. 1, hal. 149–153, 2012, doi: 10.1016/b0-12-343010-0/00020-9.
[2] I. Sihombing, S. Wangko, dan S. J. R. Kalangi, “Peran Estrogen Pada Remodeling Tulang,” J. Biomedik , vol. 4, no. 3, 2013, doi: 10.35790/jbm.4.3.2012.1210.
[3] E. A. Hakim RF, Fakhrurazi, “OSTEOCHONDROMA IN MANDIBULAR SIMPHYSIS : A CASE REPORT,” J. Syiah Kuala Dent. Soc. , vol. 1, no. 2, hal. 1–5, 2018.
[4] M. D. Murphey, J. J. Choi, M. J. Kransdorf, D. J. Flemming, dan F. H. Gannon, “Imaging of osteochondroma: variants and complications with radiologic-pathologic correlation,” Radiographics , vol. 20, no. 5, hal. 1407–1434, 2000, [Daring]. Tersedia pada: papers3://publication/uuid/A0B1FFF6-A3A1-4C2B-81E1-CE5818573FA5.
[5] M. Idulhaq, P. Utomo, B. Sakti Jiwandono, M. Qathar, R. Tulandi, dan A. Mudigdo, “Osteokondroma Raksasa Pada Rami Pubis: Laporan Kasus,” Jambi Med. J. , vol. 8, no. 2, hal. 211–216, 2020.
[6] M. Simamora, A. F. Boy, dan M. Hutasuhut, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Frambusia Pada Anak-Anak,” J. CyberTech , vol. x, no. x, hal. 1–9, 2019.
[7] M. Hutasuhut, T. Tugiono, dan A. H. Nasyuha, “Analisis Aritmia (Gangguan Irama Jantung) Menerapkan Metode Certainty Factor,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, hal. 1386, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3289.
[8] A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Hawar Daun Bakteri ( Kresek ) Dan Penyakit Blas Tanaman Padi,” vol. 9, no. 4, hal. 777–783, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4350.
[9] J. Rahmah dan R. A. Saputra, “Penerapan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Ayam Broiler,” J. Inform. , vol. 4, no. 1,
hal. 94–102, 2017, [Daring]. Tersedia pada:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1754.
[10]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, dan S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, hal. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[11]  E.  Ongko,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  pada  Mata,” J.  Time ,  vol.  II,  no.  2,  hal.  10–17,  2013,  doi: 10.1007/s13398-014-0173-7.2.
[12]  E. R. Ritonga dan M. D. Irawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 1, hal. 39– 47, 2017, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/7179.
[13]  T. Harihayati dan L. Kurnia, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Umum Yang Sering Diderita Balita Berbasis Web Di Dinas Kesehatan Kota Bandung,” 2012.
[14]  D.  H.  Pane  dan  M.  G.  Suryanata,  “Sistem  Cerdas  Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Betta  Fish  (Ikan  Cupang) Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  187,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3414.
[15]  A. F. Saiful Rahman, P. Indriani, dan M. waruni Kasrani, “Sistem pakar mendiagnosa penyakit kolesterol berbasis database dan web,” J. Tek. Elektro Uniba (JTE UNIBA) , vol. 4, no. 1, hal. 29–35, 2019, doi: 10.36277/jteuniba.v4i1.52.
[16]  M. P. N. Saputri, R. R. Isnanto, dan I. P. Windasari, “Android Application of Expert System for Gastroenteritis Detection,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 3, hal. 110–114, 2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.3.2017.110-114.
[17]  N. Y. L. G. Gaol, Lusiyanti, dan A. H. Nasyuha, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Diagnosa Hermatologi-Onkologi,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 6, no. 3, hal. 1435–1443, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4190.
[18]  K. D. P. Novianti, K. Y. D. Jendra, dan M. S. Wibawa, “Diagnosis Penyakit Paru Pada Perokok Pasif Menggunakan Metode Certainty Factor,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 1, hal. 25, 2021, doi: 10.23887/insert.v2i1.35122.
[19]  L.  A.  Latumakulita,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Penyakit  Anak  Menggunakan  Certainty  Factor  (  Cf  )  Expert  System  For Diagnosing Child Disease,” J. Ilm. Sains , vol. 12, no. 2, hal. 120–126, 2012.
[20]  V. W. Sari, M. Zunaidi, dan A. H. Nasyuha, “Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Diagnosa Penyakit Batu Karang,” vol. 6, hal. 1686–1692, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4140.