## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574

## Perbandingan Keefektifan Metode Case-Based Reasoning dan Certainty Factor dalam Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Multiple Sclerosis
Hanifah Ekawati 1 , Ita Arfyanti 2,* , Tommy Bustomi 3
1 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
3 Prodi Teknik Informatika Multimedia, Politeknik Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1 hanifah@wicida.ac.id, 2,* ita@wicida.ac.id, 3 tbustomi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ita@wicida.ac.id
Abstrak −Penanganan  penyakit  neurologis  yang  kompleks  seperti  Multiple  Sclerosis  (MS)  memerlukan  pendekatan diagnostik  yang  akurat  dan  efisien.  Untuk  meningkatkan  ketepatan  diagnosis,  sebuah  penelitian  telah  mengadakan perbandingan antara dua pendekatan dalam kerangka sistem pakar, yaitu Metode Case-Based Reasoning (CBR) dan Metode Certainty  Factor  (CF).  Misi  utama  dari  studi  ini adalah  mengevaluasi  efisiensi kedua  metode  ini  dalam  mendukung proses diagnosa penyakit Multiple Sclerosis. Metode Case-Based Reasoning adalah pendekatan yang bergantung pada pengalaman masa  lalu  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  baru.  Dalam  sistem  pakar,  CBR  memanfaatkan  pengetahuan  dari  kasus sebelumnya  guna  mengenali  diagnosis  yang  sesuai  dengan  situasi  saat  ini.  Sementara  itu,  Metode  Certainty  Factor  adalah pendekatan yang mengukur tingkat keyakinan dalam suatu pernyataan dengan berdasarkan aturan dan faktor keyakinan yang terkait.  Penelitian  ini  memanfaatkan  kumpulan  data  yang  berisi  informasi  kasus-kasus  sebelumnya  yang  terkait  dengan diagnosa  Multiple  Sclerosis.  Dengan  menggunakan  kedua  metode  tersebut,  sistem  pakar  dibangun  untuk  memberikan rekomendasi diagnosa berdasarkan gejala dan data yang diinputkan. Efektivitas kedua pendekatan dievaluasi melalui akurasi diagnosis,  kecepatan  komputasi,  dan  tingkat  kepercayaan  terhadap  hasil  yang  dihasilkan.  Temuan  penelitian  menunjukkan bahwa  kedua  metode  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan  masing-masing.  Metode  CBR  cenderung  memberikan  hasil  yang akurat  karena  mengacu  pada  kasus-kasus  serupa  di  masa  lalu,  namun  dapat  menghadapi  kendala  dalam  kasus-kasus  yang unik atau jarang terjadi. Di sisi lain, Metode Certainty Factor memiliki kemampuan untuk mengatasi ketidakpastian dan dapat menghasilkan hasil dengan tingkat keyakinan yang terukur. Namun, ketergantungan pada aturan yang telah ditentukan dapat membatasi  adaptasi  pada  kasus-kasus  baru.  Dalam  kesimpulannya,  penelitian  ini  menggarisbawahi  bahwa  tidak  ada pendekatan tunggal yang sempurna dalam sistem pakar untuk diagnosa penyakit Multiple Sclerosis. Kedua metode, CBR dan Certainty  Factor,  memiliki  kontribusi  mereka  masing-masing  dalam  meningkatkan  akurasi  dan  keyakinan  dalam  proses diagnosa. Oleh karena itu, integrasi dari kedua metode ini dapat menjadi arah yang menjanjikan untuk pengembangan sistem pakar di masa depan.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Case Based Reasoning; Certainty Factor; Multiple Sclerosis
Abstract −The management of complex neurological diseases such as Multiple Sclerosis (MS) requires accurate and efficient diagnostic approaches. To enhance diagnostic precision, a study has conducted a comparison between two approaches within the framework of an expert system, namely the Case-Based Reasoning (CBR) Method and the Certainty Factor (CF) Method. The primary objective of this study is to evaluate the effectiveness of these two methods in supporting the diagnosis process of  Multiple  Sclerosis.  The  Case-Based  Reasoning  Method  is  an  approach  that  relies  on  past  experiences  to  address  new issues. Within an expert system, CBR utilizes knowledge from previous cases to identify diagnoses that align with the current situation. On the other  hand, the Certainty Factor Method is an approach that measures the  confidence  level  in a statement based  on  rules  and  associated  confidence  factors.  This  study  makes  use  of  a  dataset  containing  information  from  previous cases related to the diagnosis of Multiple Sclerosis. By employing both of these methods, an expert system is developed to provide  diagnostic  recommendations  based  on  inputted  symptoms  and  data.  The  effectiveness  of  both  approaches  is evaluated  through  diagnostic  accuracy,  computational  speed,  and  confidence  levels  in  the  generated  results.  Research findings indicate that both methods have their respective strengths and weaknesses. The CBR method tends to yield accurate results by referring to similar cases in the past, but it may encounter challenges in unique or rare cases. On the other hand, the Certainty  Factor  Method  has  the  ability  to  handle  uncertainty  and  can  produce  results  with  measurable  confidence  levels. However, dependence on predefined rules may limit adaptation to new cases. In conclusion, this study underscores that there is no singular perfect approach within expert systems for diagnosing Multiple Sclerosis. Both the CBR and Certainty Factor methods contribute in their own ways to improving accuracy and confidence in the diagnosis process. Therefore, integrating these two methods could be a promising direction for the development of expert systems in the future.
Keywords: Expert System; Case Based Reasoning; Certainty Factor; Multiple Sclerosis

## 1. PENDAHULUAN
Multiple Sclerosis (MS) adalah penyakit autoimun  yang berdampak pada sistem saraf pusat (SSP), terutama di area  otak  dan  sumsum  tulang  belakang.  Penyakit  ini  muncul  akibat  peradangan  dan  kerusakan  pada  lapisan mielin yang melapisi sel-sel saraf, yang mengakibatkan terganggunya komunikasi antara otak dan bagian-bagian tubuh lainnya. MS adalah penyakit yang sangat kompleks dengan gejala yang bervariasi secara signifikan antara individu.  Gejala  umum  termasuk  kelemahan  otot,  masalah  koordinasi,  kesulitan  berbicara,  dan  gangguan penglihatan.  Karena  banyaknya  gejala  yang  mungkin  terjadi,  diagnosis  MS  dapat  menjadi  tantangan  yang nyata[1].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
Diagnosis  yang  tepat  dan  dini  dari  MS  sangat  penting  untuk  memberikan  perawatan  yang  sesuai  dan memperlambat  perkembangan  penyakit.  Namun,  diagnosis  MS  seringkali  sulit  dilakukan  karena  gejala  awal yang  mirip  dengan  penyakit  lain  atau  masalah  kesehatan  neurologis  lainnya.  Dokter  umumnya  menggunakan berbagai  tes,  termasuk  tes  darah,  pencitraan  saraf,  dan  evaluasi  gejala  pasien  untuk  mencapai  diagnosis  yang akurat.  Namun,  ini  bisa  memakan  waktu  dan  sumber  daya  medis  yang  signifikan.  Dalam  upaya  untuk meningkatkan  proses  diagnosa  dan  membantu  profesional  medis  dalam  mengidentifikasi  MS  dengan  lebih akurat, penggunaan sistem pakar dalam bidang kedokteran telah menjadi fokus penelitian yang semakin penting.
Sistem  pakar  merupakan  perangkat  komputer  yang  dibuat  untuk  meniru  kapabilitas  manusia  dalam menyelesaikan masalah serta membuat keputusan berdasarkan informasi dan data yang tersedia[2]. Sistem pakar merupakan salah satu jenis dari kecerdasan buatan yang diciptakan untuk menirukan kemampuan manusia dalam menyelesaikan  tantangan,  mengambil  keputusan,  dan  memberikan  saran  di  dalam  suatu  domain  pengetahuan tertentu. Sistem pakar mengandalkan pengetahuan yang diperoleh dari para ahli manusia pada bidang khusus dan menyimpannya dalam bentuk basis pengetahuan komputer. Tujuan utama dari sistem pakar adalah memberikan solusi  atau  jawaban  yang  cerdas  dan  berdasarkan  pengetahuan  untuk  masalah  yang  dihadapi  dalam  domain tertentu[3].
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan potensi besar dalam mengaplikasikan teknik-teknik kecerdasan buatan  seperti  Case-Based  Reasoning  (CBR)  dan  Certainty  Factor  (CF)  dalam  sistem  pakar  untuk  diagnosa penyakit.  CBR  adalah  pendekatan  yang  menggunakan  pengetahuan  dari  kasus-kasus  sebelumnya  untuk memecahkan  masalah  baru. Dalam konteks diagnosa MS, CBR dapat digunakan untuk  mengidentifikasi gejala dan pola yang serupa dengan kasus-kasus MS sebelumnya untuk membantu dalam diagnosis. Sementara itu, CF adalah  teknik  yang  mengukur  tingkat  keyakinan  dalam  suatu  pernyataan  berdasarkan  aturan  dan  faktor keyakinan  yang  terkait.  CF  dapat  membantu  mengatasi  ketidakpastian  yang  seringkali  terkait  dengan  diagnosa MS.  Meskipun  potensi  penggunaan  sistem  pakar  dalam  diagnosa  MS  sangat  menarik,  masih  ada  kebutuhan untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  keefektifan  berbagai  metode  dalam  sistem  pakar.  Terutama, perbandingan  antara  Metode  Case-Based  Reasoning  dan  Metode  Certainty  Factor  dalam  konteks  diagnosa  MS belum  secara  komprehensif  dieksplorasi.  Kebutuhan  akan  penelitian  semacam  ini  sangat  penting  mengingat implikasi  klinisnya  yang  signifikan.  Diagnosis  yang  lebih  akurat  dan  dini  dapat  membantu  pasien  dengan  MS mendapatkan  perawatan  yang  sesuai  lebih  cepat,  mengurangi  risiko  komplikasi,  dan  meningkatkan  kualitas hidup  mereka.  Selain  itu,  dengan  meningkatnya  tingkat  MS  di  berbagai  negara,  terutama  di  daerah  yang cenderung  memiliki  prevalensi  penyakit  yang  lebih  tinggi,  seperti  di  daerah  beriklim  dingin,  perlu  adanya  alat bantu yang lebih efisien dan terukur untuk mendiagnosis penyakit ini[4].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  akan  membandingkan  Metode  Case-Based  Reasoning  dan  Metode Certainty  Factor  dalam  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  Multiple  Sclerosis.  Melalui  pembandingan  ini, kami  berharap  dapat  menyediakan  wawasan  yang  lebih  baik  tentang  keefektifan  masing-masing  metode  dalam mendukung  diagnosa  MS.  Hasil  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  mengarah  pada  pengembangan  sistem pakar  yang  lebih  baik  dalam  bidang  diagnosa  penyakit  neurologis  yang  kompleks  seperti  MS  dan  mungkin memiliki dampak positif yang signifikan pada perawatan pasien yang terkena penyakit ini[5].
Terdapat  beberapa  studi  terkait  yang  penulis  manfaatkan  dalam  penelitian  ini.  Sebagai  contoh,  ada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Dendi  Apriza  pada  tahun  2019,  yang  mengulas  tentang  klasifikasi Multiple Sclerosis Lesion Brain (MSLB)[1]. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma Flower Pollination  digunakan  untuk  mengoptimalkan  hasil  segmentasi  agar  dapat  digunakan  dalam  proses  klasifikasi penyakit. Selanjutnya, ada juga riset yang dilakukan oleh Lucky Alexandre Lembagangan dan rekan pada tahun 2020,  yang  membahas  mengenai  diagnosis  penyakit  saraf  melalui  penerapan  metode  Forward  Chaining  dan Certainty  Factor.  Dari  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  Certainty  Factor  menghasilkan  hasil yang signifikan jika dibandingkan dengan wawancara dengan ahli medis[6]. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh nelasari situmeang dan timnya pada tahun 2019 juga relevan. Mereka mengkaji tentang diagnosa penyakit Saraf Pusat Manusia dengan menggunakan metode Certainty Factor. Hasil studi ini menyimpulkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan informasi mengenai kemungkinan penyakit saraf yang diderita serta langkah pencegahan  yang  dapat  diambil.  Dengan  demikian,  pengguna  sistem  tidak  perlu  mengeluarkan  biaya  mahal hanya  untuk  konsultasi[7].  Selanjutnya,  pada  tahun  2023,  Abdul  Karim  dan  koleganya  meneliti  mengenai Mendiagnosa  Penyakit  Autoimun.  Hasil  penelitian  ini  menyoroti  penggunaan  algoritma  Bayes  Theorem  untuk mendeteksi  penyakit  autoimun.  Tantangan  utama  dalam  hal  ini  adalah  untuk  memberikan  diagnosis  kepada pasien  berdasarkan  keluhan  atau  gejala  yang  dialami  sehingga  dokter  dapat  mengidentifikasi  penyakit  yang mungkin terjadi[8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  jenis  kecerdasan  buatan  yang  diciptakan  untuk  meniru  kemampuan  seorang  pakar manusia  dalam  memecahkan  masalah  atau  memberikan  nasihat  dalam  suatu  bidang  tertentu.  Sistem  ini digunakan  untuk  mengambil  keputusan  atau  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  pengetahuan  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
pengalaman  yang  tersimpan  dalam  basis  pengetahuan  yang  telah  diprogramkan[9]-[10].  Sistem  pakar memerlukan  keahlian  dari  seorang  pakar  manusia,  yang  diambil  dan  dimasukkan  ke  dalam  basis  pengetahuan. Basis  pengetahuan  ini  mencakup  aturan,  fakta,  dan  hubungan  yang  digunakan  oleh  sistem  pakar  untuk mengambil keputusan atau memberikan nasihat. Sistem pakar dirancang untuk memproses data dan melakukan penalaran  berdasarkan  pengetahuan  yang  telah  diprogramkan.  Mereka  mampu  menganalisis  informasi  yang diberikan dan menghasilkan solusi atau rekomendasi berdasarkan pengetahuan mereka[11]-[12].

## 2.2 Penyakit Multiple Sclerosis
Multiple  Sclerosis  (MS)  merupakan  kondisi  autoimun  yang  berdampak  pada  sistem  saraf  pusat  (SSP),  yang mencakup  otak  dan  sumsum  tulang  belakang.  Dalam  situasi  normal,  sistem  kekebalan  tubuh  berfungsi  untuk melindungi  tubuh  dari  infeksi  dan  penyakit  dengan  mengenali  dan  melawan  patogen  seperti  bakteri  dan  virus. Namun, dalam MS, sistem kekebalan tubuh salah mengidentifikasi komponen tubuhnya sendiri sebagai ancaman dan  menyerang  mielin,  lapisan  pelindung  yang  melapisi  serat  saraf  dalam  SSP.  Akibat  serangan  ini,  mielin meradang dan rusak, dan ini mengganggu kemampuan saraf untuk menghantarkan sinyal dengan efisien. Kondisi ini  dapat  menyebabkan  berbagai  gejala  neurologis  yang  bervariasi  dari  satu  individu  ke  individu  lain  . Penanganan  MS  biasanya  melibatkan  pengobatan  untuk  mengurangi  peradangan  dan  mengendalikan  gejala, seperti  obat  antiinflamasi  atau  imunosupresif,  fisioterapi,  dan  terapi  rehabilitasi.  Terapi  juga  dapat disesuaikan dengan  mengikuti  jenis  dan  tingkat  keparahan  gejala  pada  setiap  individu.  Perawatan  jangka  panjang  dan manajemen gejala adalah bagian penting dalam mengelola MS [7].

## 2.3 Metode Case-Based Reasoning
Metode  Case-Based  Reasoning  (CBR)  merupakan  suatu  pendekatan  dalam  bidang  kecerdasan  buatan  yang diterapkan  untuk  memecahkan  permasalahan  dengan  mengacu  kepada  pengalaman  sebelumnya  atau  "kasus" yang  serupa[13]-[14].  CBR  melibatkan  pemanfaatan  pengetahuan  yang  berasal  dari  situasi-situasi  sebelumnya guna  membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  penyelesaian  masalah,  atau  penyediaan  solusi  dalam  situasi serupa  yang  timbul.  Salah  satu  keunggulan  utama  dari  metode  CBR  adalah  kemampuannya  dalam  mengatasi situasi  kompleks  dan  tak terstruktur  dengan  merujuk  pada  pengalaman  masa  lalu.  Namun,  CBR  juga  memiliki beberapa  tantangan,  termasuk  perluasan  basis  data  kasus  yang  berkualitas,  penanganan  perubahan  lingkungan, dan  skala  besar.  berikut  ini  terdapat  4  tahapan  pendekatan  Case-Based  Reasoning  untuk  proses  penyelesaian Masalah [15].
a. Retrieve
Menemukan  situasi  yang  sesuai  dari  sekumpulan  situasi  yang  bisa  dijadikan  pedoman  dalam  mengatasi permasalahan  saat  ini.  Langkah  ini  melibatkan  penelusuran  dalam  sekumpulan  situasi  tersebut,  yang  bisa dilakukan baik secara manual maupun dengan bantuan komputer b. Reuse
Memanfaatkann  situasi-situasi  yang  relevan  untuk  mendapatkan  penyelesaian  yang  cocok  dengan permasalahan saat ini. Proses  ini  melibatkan evaluasi kasus-kasus sebelumnya,  pemilihan solusi  yang tepat, dan penyesuaian solusi sesuai dengan kebutuhan saat ini.
c. Revise
Melakukan penilaian terhadap solusi yang telah dihasilkan dan melakukan perbaikan jika dibutuhkan. Proses ini  mencakup pengevaluasian solusi  yang telah disusun dan apabila diperlukan, melakukan  modifikasi guna memperbaikinya.
d. Retain
Menyimpan  masalah-masalah  baru  dan  solusi-solusi  yang  telah  ditemukan  ke  dalam  basis  kasus  untuk keperluan di  masa  yang akan datang. Tahapan  ini  mencakup proses penyimpanan situasi-situasi dan solusi- solusi baru yang berhasil dalam basis kasus agar dapat dimanfaatkan di masa depan.
CBR  digunakan  untuk  menggambarkan  fase-fase  sebelumnya.  Setelah  satu  siklus,  basis  kasus  dapat diperbarui dengan kasus-kasus dan solusi-solusi baru, sehingga tetap terkini dan memungkinkan hasil yang lebih akurat  sepanjang  fase  pengambilan  kasus.  Penting  untuk  memperhatikan  kualitas  dan  kuantitas  data  yang dikumpulkan  dalam  basis  kasus  karena  hal  ini  mempunyai  dampak  besar  terhadap  seberapa  baik  implementasi CBR berjalan.
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.  Guna  mengenali kemiripan  atau  perbedaan  antara  kasus  dalam  basis  kasus  dan  kasus  baru,  digunakan  fungsi  kesamaan.  Rumus berikut digunakan untuk menghitung nilai kesamaan :
Similarity  = S1∗W1+S2∗W2+⋯+Sn∗Wn W1+W2+⋯+Wn
(1)
Penjelasan :
S = Nilai kemiripan (Similarity) yaitu 1 (sama dan 0 (berbeda) W = Weight (Bobot yang diberikan)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574

## 2.4 Certainty Factor
Metode  Certainty  Factor  adalah  suatu  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keyakinan  atau kepercayaan  dalam  suatu  keputusan  atau  penilaian  berdasarkan  informasi  yang  ada  [16]-[17]-[18].  Metode  ini memungkinkan  penanganan  ketidakpastian  dengan  cara  menggambarkan  sejauh  mana  informasi  yang  ada mendukung  atau  menentang  suatu  keputusan  atau  hipotesis.  Certainty  Factor  biasanya  berkisar  antara  -1 (keyakinan total bahwa suatu keputusan adalah salah) hingga +1 (keyakinan total bahwa suatu keputusan adalah benar), dengan  nilai-nilai antara menunjukkan tingkat ketidakpastian  [19]-[20]-[21].  Berikut  ini terdapat  rumus dari Metode Certainty Factor : a. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E)
(2)
Keterangan : CF(E)  : Ukuran Kepercayaan Pakar CF(H)  : Ukuran Kepercayaan Pengguna
b. Premis Kombinasi
CF kombinasi CF(H, E) 1 = CF(H, E 1 ) + CF(H, E 2 ) ∗ (1 − CF(H, E 1 ) (3)
CF kombinasi CF(H, E) old3 = CF(H, E) old + CF(H, E) 3 ∗ (1 − CF(H, E) old (4)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merujuk pada langkah-langkah atau proses yang diikuti dalam melakukan sebuah penelitian secara sistematis dan terorganisir. Setiap tahapan memiliki tujuan dan  fungsi tertentu dalam  menghasilkan data yang valid dan mengambil kesimpulan yang akurat.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Keterangan : a. Menganalisis Masalah
Dalam  melakukan  penelitian,  penulis  perlu  merencanakan  sebuah  studi  yang  akan  mengangkat  isu  tersebut dengan  tujuan  untuk  membahasnya  secara  mendalam  dan  memberikan  kontribusi  dalam  mengatasi  situasi yang terkait.
b. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penulis menghimpun data atau bukti yang mendukung hipotesis atau tujuan penelitian, sekaligus melakukan validasi terhadap temuan atau hasil penelitian tersebut..
c. Studi Kepustakaan
Dalam penelitian ini, penulis melakukan tinjauan pustaka untuk memperoleh pemahaman tentang penelitian dan perkembangan sebelumnya di dalam domain khusus tersebut. Tujuan utamanya adalah membangun dasar pengetahuan  yang  kokoh,  mengidentifikasi  celah-celah  dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, dan  merumuskan  kerangka  teoretis  yang  akan  digunakan  sebagai  landasan  bagi  penelitian  yang  sedang dilaksanakan
d. Perbandingan Metode
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  perbandingan  keefektifan  Case-Based  Reasoning  dan  Metode Certainty Factor.
e. Kesimpulan
Penulis membuat ringkasan singkat dari temuan atau hasil yang telah diperoleh dari suatu penelitian, analisis, atau  proses  evaluasi.  Ini  merupakan  bagian  kunci  dalam  setiap  karya  tulis  atau  presentasi  karena mencerminkan inti dari apa yang telah dipelajari, ditemukan, atau disimpulkan dari seluruh proses tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  hasil  dari  dua  metodologi  yaitu  metode  Case-Based Reasoning  dan  Certainty  Factor  dalam  diagnosis  Multiple  Sclerosis.  Pengguna  dapat  mempertimbangkan
Menganalisis Masalah Pengumpulan Data
Studi Kepustakaan Perbandingan Metode Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
informasi  ini  saat  mendiagnosis  Multiple  Sclerosis  dengan  membandingkan  persentase  hasil  dari  setiap pendekatan. Bagian ini akan menjelaskan langkah-langkah setiap metode untuk mendiagnosis multiple sclerosis.

## 3.2 Gejala Penyakit Multiple Sclerosis
Pengetahuan  yang  tepat  diperlukan  untuk  prosedur  diagnosis  guna  membedakan  penyakit  dari  gejala  atau keluhan  yang  berhubungan  dengan  Multiple  Sclerosis.  Tabel  1  berisi  daftar  gejala  yang  berhubungan  dengan Multiple Sclerosis. Gejala-gejalanya tercantum di bawah ini.
Tabel 1. Gejala Penyakit Multiple Sclerosis Kode Gejala Gejala Bobot MS01 Gangguan penglihatan 0,4 MS02 Kebas di wajah dan anggota tubuh 0,6 MS03 Nyeri yang konstan, kekakuan, dan kram 0,2 MS04 Kelelahan tanpa alasan yang jelas 0,2 MS05 Mual dan pusing 0,4 MS06 Berjalan terpengaruh oleh masalah keseimbangan 0,6 MS07 Tidak bisa mengendalikan kencing 0,4 MS08 Masalah kognitif seperti hilangnya ingatan, kesulitan berbicara, sulit berkonsentrasi, dan sering lupa 0,4 MS09 Depresi yang tidak dapat dijelaskan penyebabnya 0,4 MS10 Perasaan yang tidak stabil 0,4 MS11 Gemetar yang tidak wajar 0,6 MS12 Gangguan pendengaran 0,6 MS13 Kejang 0,8 MS14 Gangguan pernapasan atau menelan 0,6 Tabel 2. Nilai Keterangan Keterangan Nilai CF Sangat  Yakin 1,0 Yakin 0,8 Cukup  Yakin 0,6 Kurang  Yakin 0,4 Tidak  Tahu 0,2 Tidak 0
Tabel 2 menyajikan skala penilaian dengan nilai-nilai yang mengindikasikan tingkat keyakinan terhadap suatu  pernyataan,  Tabel  ini  menggambarkan  sejauh  mana  tingkat  keyakinan  yang  dapat  diatribusikan  pada berbagai pernyataan dengan menggunakan skala nilai yang disediakan.

## 3.3 Data User
Dalam  studi  ini,  terdapat  informasi  pengguna  yang  akan  diuji  untuk  diagnosis  penyakit  Multiple  Sclerosis.  Di bawah ini adalah data pengguna yang digunakan.
Tabel 3. Data User Kode Gejala  Gejala Pasien MS01 Ya MS02 Ya MS03 Tidak MS04 Ya MS05 Ya MS06 Ya MS07 Tidak MS08 Tidak MS09 Tidak MS10 Tidak MS11 Ya MS12 Ya MS13 Tidak MS14 Ya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
Tabel 3 memuat informasi mengenai gejala-gejala yang dirasakan user dalam konteks diagnosis penyakit Multiple Sclerosis (MS). Setiap pasien diidentifikasi dengan kode gejala tertentu, dan gejala  yang  dialami oleh masing-masing  pasien  dicatat  sebagai  "Ya"  atau  "Tidak".  Data  ini  membantu  dalam  pengkategorian  pasien berdasarkan  kehadiran  atau  ketidakhadiran  gejala  tertentu  yang  terkait  dengan  penyakit  MS.  Selain  itu, berdasarkan masukan pengguna, data diubah ke dalam bentuk numerik sesuai tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Inputan Pembobotan Data User Keterangan  Nilai Ya 1 Tidak 0

## 3.4 Penerapan Metode Case Based Reasoning
Teknik  Case  Based  Reasoning  dapat  digunakan  setelah  mengumpulkan  data  yang  tepat.  Tahap  pengambilan, salah  satu  dari  empat  langkah  metode,  mencakup  pencarian  dan  pencarian  masalah  dalam  database.  Dengan menggunakan  informasi  yang telah dicatat, tahap penggunaan kembali  juga  membantu dalam  menemukan nilai yang  setara.  Hasilnya  akan  dievaluasi  kembali  pada  fase  berikutnya.  Proses  penambahan  pengetahuan  baru  ke database selesai pada tahap pemeliharaan.
1. Tahap Retrieve
Pada  metode  Case-Based  Reasoning  (CBR),  langkah  "retrieve"  melibatkan  proses  pencarian  dan pengambilan kasus-kasus yang memiliki kesamaan atau relevansi dengan kasus yang sedang dihadapi. Dalam tahap  ini,  sistem  CBR  melakukan  pencarian  dalam  basis  data  kasus  yang  telah  tercatat  sebelumnya  untuk menemukan  kasus-kasus  yang  memiliki  ciri-ciri  atau  gejala  yang  mirip  dengan  kasus  yang  tengah  diatasi. Tabel  5  memberikan  ilustrasi  tentang  bagaimana  pencarian  masalah  pada  kasus  yang  baru  dihadapi dilakukan.
Tabel 5. Pencarian Kasus Baru Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru MS01 Gangguan penglihatan MS01 Gangguan penglihatan MS02 Kebas di wajah dan anggota tubuh MS02 Kebas di wajah dan anggota tubuh MS03 Nyeri yang konstan, kekakuan, dan kram MS04 Kelelahan tanpa alasan yang jelas MS04 Kelelahan tanpa alasan yang jelas MS05 Mual dan pusing MS05 Mual dan pusing MS06 Berjalan terpengaruh oleh masalah keseimbangan MS06 Berjalan terpengaruh oleh masalah keseimbangan MS11 Gemetar yang tidak wajar MS07 Tidak bisa mengendalikan kencing MS12 Gangguan pendengaran MS08 Masalah kognitif seperti hilangnya ingatan, kesulitan berbicara, sulit berkonsentrasi, dan sering lupa MS14 Gangguan pernapasan atau menelan MS09 Depresi yang tidak dapat dijelaskan penyebabnya MS10 Perasaan yang tidak stabil
MS11 Gemetar yang tidak wajar
MS12 Gangguan pendengaran MS13 Kejang
MS14 Gangguan pernapasan atau
menelan
Dalam  tabel  5  tertera  bahwa  kasus  yang  terjadi  sebelumnya  dan  situasi  saat  ini  memiliki  8  gejala  yang identik,  termasuk  gangguan  penglihatan,  sensasi  baal/kebas  dan  kesemutan  pada  ekstremitas  tubuh  dan wajah,  kelelahan  tanpa  alasan,  pusing  serta  sensasi  berputar,  masalah  keseimbangan  yang  mempengaruhi langkah  berjalan,  gemetar  yang  tidak  terkendali,  kesulitan  pendengaran,  dan  masalah  saat  bernapas  atau menelan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
2. Tahap Reuse
Pada  langkah  reuse,  dilakukan  perhitungan  kesamaan  untuk  memverifikasi  sejauh  mana  kedua  kasus,  baik yang  lama  maupun  yang  baru,  memiliki  kemiripan.  Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  bagaimana  proses identifikasi kesamaan dilakukan:

## 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 =
(1∗0,4)+(1∗0,6)+(0∗0,2)+(1∗0,2)+(1∗0,4)+(1∗0,6)+(0∗0,4)+(0∗0,4)+(0∗0,4)+(0∗0,4)+(1∗0,6)∗(1∗0,6)+(0∗0,8)+(1∗0,6)
0,4+0,6+0,2+0,2+0,4+0,6+0,4+0,4+0,4+0,4+0,6+0,6+0,8+0,6 = 0,4+0,6+0+0,2+0,4+0,6+0+0+0+0+0,6+0,6+0+0,6 0,4+0,6+0,2+0,2+0,4+0,6+0,4+0,4+0,4+0,4+0,6+0,6+0,8+0,6 = 4 6,6 = 0,61 = 61%

## 3. Tahap Revise
Proses  meninjau  temuan  prosedur  kesamaan  sedang  dalam  perjalanan.  Nilai  kesamaan  untuk  Multiple Sclerosis  adalah  61%.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  pasien  mungkin  menderita  penyakit  Multiple Sclerosis, dengan nilai kesamaan sebesar 61%.
4. Tahap Retain
Menyimpan kasus-kasus baru dan  solusi  yang telah ditemukan ke dalam  basis data kasus untuk nanti. Pada tahap  ini,  kasus-kasus  baru  dan  solusi  yang  terbukti  efektif  disimpan  dalam  basis  data  kasus  untuk penggunaan di masa mendatang.

## 3.5 Penerapan Metode Certainty Factor
Langkah-langkah  dalam  penerapan  metode  certainty  factor  melibatkan  identifikasi  adanya  8  gejala  yang dirasakan pasien dengan penyakit Multiple Sclerosis dalam hasil pencocokan.
Tabel 6. Data Gejala dan Nilai User Kode Gejala  Nilai User MS01 0,6 MS02 0,4 MS04 0,8 MS05 0,4 MS06 0,4 MS11 0,4 MS12 0,4 MS14 0,4
Setelah  diketahui  nilai  gejala  yang  dirasakan  user,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  pakar dengan mengalikan nilai user.
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1 = 𝐶𝐹[𝐻]1 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]1 = 0,4 ∗ 0,6 = 0,24 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]2 = 𝐶𝐹[𝐻]2 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]2 = 0,6 ∗ 0,4 = 0,24 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]3 = 𝐶𝐹[𝐻]3 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]3 = 0,2 ∗ 0,8 = 0,16 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]4 = 𝐶𝐹[𝐻]4 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]4 = 0,4 ∗ 0,4 = 0,16 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]5 = 𝐶𝐹[𝐻]5 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]5 = 0,6 ∗ 0,4 = 0,24 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]6 = 𝐶𝐹[𝐻]6 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]6 = 0,6 ∗ 0,4 = 0,24 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]7 = 𝐶𝐹[𝐻]7 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]7 = 0,6 ∗ 0,4 = 0,24 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]8 = 𝐶𝐹[𝐻]8 ∗ 𝐶𝐹[𝐸]8 = 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)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
= 0,24 + 0,24 ∗ (1 − 0,24) = 0,24 + 0,24 ∗ 0,76 = 0,24 + 0,18 = 0,42𝑜𝑙𝑑1 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑1,3 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]3 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑1) = 0,42 + 0,16 ∗ (1 − 0,42) = 0,42 + 0,16 ∗ 0,58 = 0,42 + 0,09 = 0,51𝑜𝑙𝑑2
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑2,4 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑2 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]4 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑2)
= 0,51 + 0,16 ∗ (1 − 0,51) = 0,51 + 0,16 ∗ 0,49 = 0,51 + 0,08 = 0,59𝑜𝑙𝑑3
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑3,5 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑3 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]5 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑3)
= 0,59 + 0,24 ∗ (1 − 0,59) = 0,59 + 0,24 ∗ 0,41 = 0,59 + 0,10
= 0,69𝑜𝑙𝑑4
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑4,6 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]𝑜𝑙𝑑4 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]6 ∗ (1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]old4)
= 0,69 + 0,24 ∗ (1 − 0,69) = 0,69 + 0,24 ∗ 0,31 = 0,69 + 0,07
= 0,76old5
CFcombine CF[H, E]old5,7 = CF[H, E]old5 + CF[H, E]7 ∗ (1 − CF[H, E]old5)
= 0,76 + 0,24 ∗ (1 − 0,76) = 0,76 + 0,24 ∗ 0,24 = 0,76 + 0,06
= 0,82old6
CFcombine CF[H, E]old6,8 = CF[H, E]old6 + CF[H, E]8 ∗ (1 − CF[H, E]old6)
= 0,82 + 0,24 ∗ (1 − 0,82) = 0,82 + 0,24 ∗ 0,18 = 0,82 + 0,04 = 0,86old7
Hasilnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  penghitungan  faktor  kepastian  multiple  sclerosis  memiliki  tingkat kepercayaan 86%.

## 3.6 Analisis Hasil Persentase
Tabel  7  berikut  menampilkan  hasil  persentase  diagnosis  penyakit  Multiple  Sclerosis  sesuai  dengan  dua pendekatan yang telah disebutkan sebelumnya.
Tabel 7. Hasil Persentase Nama Penyakit Case-Based Reasoning  Certainty Factor Multiple Sclerosis 61% 86%
Persentase hasil dari penerapan metode Pemikiran Berbasis Kasus dan Faktor Keyakinan dapat ditemukan dalam tabel, dan dapat disarikan bahwa pemanfaatan metode Pemikiran Berbasis Kasus menghasilkan persentase sekitar 61%, sementara melalui pendekatan Faktor Keyakinan diperoleh persentase sekitar 0,86 atau sekitar 86% dalam mendiagnosis Multiple Sclerosis.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Pemikiran  Berbasis  Kasus  dan  pendekatan  Faktor Keyakinan  telah  diaplikasikan  untuk  mendiagnosis  penyakit  Multiple  Sclerosis.  Hasil  persentase  dari  kedua metode  ini  terdokumentasi  dalam  tabel  yang  tersedia.  Berdasarkan  analisis  tabel  tersebut,  ditemukan  bahwa metode  Pemikiran  Berbasis  Kasus  menghasilkan  nilai  persentase  sekitar  61%  dalam  diagnosis,  sementara pendekatan Faktor Keyakinan memberikan hasil persentase sekitar 86%. Perlu diperhatikan bahwa  penggunaan metode  Pemikiran  Berbasis  Kasus  memberikan  nilai  persentase  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan pendekatan Faktor Keyakinan. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan Faktor Keyakinan cenderung lebih kuat dalam mendiagnosis kasus Multiple Sclerosis dibandingkan dengan metode Pemikiran Berbasis Kasus. Namun,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6574
penentuan metode terbaik harus dipertimbangkan dengan matang berdasarkan kebutuhan klinis dan konteks yang relevan untuk memastikan akurasi diagnosis yang lebih tinggi.

## REFERENCES
[1] D.  APRIZA  and  S.  Samsuryadi,  “Perbandingan  Metode  Euclidean  Distance  Dengan  Coefficient  Correlation  Pada Klasifikasi Penyakit Multiple Sclerosis Lesion …,” 2019, [Online]. Available:
https://repository.unsri.ac.id/23207/%0Ahttps://repository.unsri.ac.id/23207/52/RAMA_55201_09121402019_0004027 101_01_front_ref.pdf.
[2] Warna, “Implementasi Algoritma Certainty  Factor  untuk Mendiagnosa Penyakit  yang Disertai  Demam,”  vol.  IV, pp. 129–137, 2023.
[3] E.  Oktarina  et  al.,  “PENERAPAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  DALAM  MENDIAGNOSIS  Pengaruh  dan peran teknologi informasi pada saat ini benar-benar dibutuhkan di segala aspek kehidupan dan bidang , salah satunya merupakan aplikasi perangkat lunak yang menggunakan basis pengetahuan ( k,” vol. 7, no. 2, pp. 129–136, 2022.
[4] J. Coding et al., “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit Tropis Berbasis Web,” J. Coding, vol. 06, no. 03, pp. 97–106, 2018.
[5] M. R. Fadhillah, I. Ishak, and P. S. Ramadhan, “Implementasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Penyakit Gastritis Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,”  J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[6] 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.
[7] N.  Situmeang  and  S.  Sulindawaty,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Saraf  Pusat  Manusia  Dengan  Metode Certainty  Factor,”  REMIK  (Riset  dan  E-Jurnal  Manaj.  Inform.  Komputer),  vol.  4,  no.  1,  p.  28,  2019,  doi: 10.33395/remik.v4i1.10224.
[8] G.  W.  Nyipto  Wibowo,  S.  Widiastuti,  M.  Muratno,  E.  Lolang,  and  S.  Soraya,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 254–263, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3035.
[9] Sulindawaty  and  M.  Lestari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Stroke  Transient  Ischaemic  Attack(TIA)  Dengan Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,”  J.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Jar.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  25–30,  2021,  [Online]. Available: http://e-jurnal.pustakatimur.org/index.php/sisfotekjar/article/view/28.
[10]  A.  Wijayanti, F.  N.  Arifah,  D.  E. Putri, M. D. Satriyanto, and S. Sallu, “Sistem Pakar Dalam  Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis dengan mengimplementasikan Metode Case Based Reasoning,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 3, 2023.
[11]  R.  Rachman,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Refraksi  Mata  Dengan  Metode  Teorema  Bayes  Berbasis  Web,”  J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[12]  Y.  S.  R.  Nur,  A.  Burhanuddin,  D.  Aldo,  and  W.  L.  Army,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Bawang  Merah  dengan Metode Case Based Reasoning,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, pp. 1356–1366, 2022.
[13]  I. Nugraha and M. Siddik, “Penerapan Metode Case Based Reasoning (CBR) Dalam Sistem Pakar Untuk Menentukan Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf., vol. 2, no. 2, pp. 91–96, 2021.
[14]  A.  H.  Nasyuha,  Y.  Syahra,  M.  I.  Perangin-Angin,  D.  R.  Habibie,  and  A.  A.  Subagyo,  “Sistem  Pakar  Dalam Mendiagnosis  Penyakit  Leishmaniasis  Menerapkan  Metode  Case-Based  Reasoning  (CBR),”  J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 747–755, 2023.
[15]  A. J. Sitorus, J. E. Hutagalung, and A. Dermawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Web,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, pp. 2214–2221, 2022.
[16]  I. L. K. Panjaitan, E. Panggabean, and Sulindawaty, “Analisis Perbandingan Metode Dempster Shafer dengan Metode Certainty  Factor  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Stroke,”  J.  Inform.  Pelita  Nusant.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  69–74,  2018, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/293.
[17]  L. F. Putri, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,”  J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 2, p. 107, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1956.
[18]  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.
[19]  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.
[20]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[21]  R.  R.  Girsang  and  H.  Fahmi,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Katarak  Dengan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web,” MATICS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. (Journal Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 11, no. 1, pp. 27– 31, 2019.