## SISTEM  PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA BAYI PASCAKELAHIRAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Rachmat Bayu Permadi
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang bayupermadi95@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit  pada  bayi  merupakan  penyakit  yang  terjadi  antara  saat  bayi  baru  lahir  sampai  1  tahun.  Dari sisi penyebabnya, penyakit bayi dibedakan menjadi faktor endogen dan eksogen. Penyakit bayi endogen adalah kejadian  yang  terjadi  pada  bulan  pertama  setelah  bayi  dilahirkan,  umumnya  disebabkan  oleh  faktor  bawaan. Sedangkan penyakit bayi eksogen adalah penyakit pada bayi yang terjadi antara usia 30 hari hingga kurang lebih 365  hari,  umumnya  disebabkan  oleh  faktor  yang  berkaitan  dengan  pengaruh  lingkungan.  Sebagian  besar masyarakat tidak mengetahui apa saja penyakit yang timbul dari gejala – gejala yang timbul pada penyakit bayi. Sistem  pakar  ini  juga  menggunakan  inference  engine  forward  chaining  sebagai  aturan  atau  rule  untuk mendapatkan  kesimpulan.    Dengan  adanya  data  –  data  tersebut  para  dokter  spesialis  anak  atau  bidan  dapat mengidentifikasi penyakit yang diderita pada bayi.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini  adalah  metode  certainty  factor  yang merupakan metode yang mendefiniskan ukuran kepastian terhadap sesuatu fakta aturan untuk menggambarkan tingkat    keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  dihaadapi,  dengan  menggunakan  certainty  factor  ini  dapat menggambarkan tingkat  keyakinan pakar. Dengan adanya  sistem pakar diharapkan dapat  membantu orang  tua atau masyarakat yang ingin mendeteksi penyakit yang di derita oleh bayinya.
Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui  sistem  program  maupun  perhitungan  manual menyatakan  bahwa  hasil  perhitungan  memiliki  hasil  yang  sama  dan  nilai  presentase  kecocokan  100%.  Hasil pengujian fungsional sistem dengan akses admin dan user berjalan sesuai fungsinya pada browser.
Kata kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Penyakit, Bayi, Endogen, Eksogen, Forward Chaining.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Bayi  pada  saat  pasca  kelahiran  memiliki  resiko tinggi  rentan  terkena  penyakit.  Masalah  kecil  atau besar dapat mengancam kehidupannya dan memerlukan  diagnosis  serta  pertolongan  segera. Terlambat dalam penanganan masalah dapat mengakibatkan  kematian.  Indonesia  pada  saat  ini masih menghadapi berbagai kendala dalam pembangunan  sumber  daya  manusia,  khususnya dalam  bidang  kesehatan.  Berdasarkan  data  statistik dari  estimasi  Survei  Demografi  Kesehatan  Indonesia menyatakan bahwa angka kematian bayi di indonesia pada tahun 2012 mencapai 160.681 anak (Depkes RI, 2014).  Di  samping  kurang  tepatnya  penanganan masalah pada diagnosis penyakit bayi pasca kelahiran ini  akhirnya  mendorong  penulis  merancang  sistem pakar  ini.  Sistem  pakar  ini  dibuat  sedemikian  rupa dengan  metode  untuk  dipelajari  oleh  petugas kesehatan seperti dokter, bidan atau perawat.
Oleh  karena  itu  dalam  penulisan  tugas  akhir  ini akan  dibuat  sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit bayi  pasca  kelahiran  berbasis  web.  Sistem  pakar ini nantinya akan mempermudah petugas kesehatan seperti  dokter,  bidan,  dan  perawat  untuk  diagnosis secara  cepat  kondisi  bayi,  serta  menemukan penanganan dari masalah bayi. Sistem pakar ini akan menjadi  efektif  dan  efisien,  apabila  pengguna  dapat
dengan  mudah  dan  cepat  mendapatkan  informasi dimana  pun  dan  kapan  pun.  Hal  tersebut  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  sistem pakar berbasis web.
Tujuan  utama  penulisan  ini  adalah  untuk membantu  orang  tua  atau  masyarakat  yang  ingin mengetahui  penyakit  pada  bayi  pasca  kelahiran, penyebab penyakit dan solusinya. Dalam perancangan  sistem  ini  digunakan  metode Certainty factor yang menggunakan  suatu  nilai  untuk mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap  suatu  data  serta infrence  engine  forward chaining untuk memberikan kesimpulan pada data.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  dapat diambil perumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  merancang  dan  membangun  sistem pakar  diagnosis  penyakit  pada  bayi  pasca kelahiran berbasis website ?
2. Bagaimana menerapkan metode certainty factor untuk mendiagnosis penyakit pada bayi ?

## 1.3 Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dari  pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Sistem  yang  dibangun  adalah  sistem  yang digunakan  untuk  melakukan  diagnosis  penyakit secara umum pada bayi.
2. Sistem  pakar  ini  dibangun  menggunakn  metode certainty factor.
3. Sistem pakar ini dirancang dan dibangun dengan berbasis web.
4. Sistem  pakar  ini  berdasarkan  data  yang  telah didapat  dari  buku  kedokteran  anak  berjudul Pemeriksaan  Kesehatan  Bayi  yang  ditulis  oleh Davies dan Mc Donald
5. Sistem  pakar  ini  berdasarkan  data  yang  telah diberikan  oleh  bidan  yang  bernama  Serly Dwijayanti, Amd. Keb
6. Sistem pakar ini memiliki 32 data gejala dan 15 data penyakit .
7. Jenis penyakit pada sistem pakar ini diantaranya adalah  :  hipotermia,  diare,  sindrom  cri  du  chat, dispnea,  ikterus  neonatorum,  takipnea,  sianosis, retinoblastoma,  kolobma,  leukoria,  starbismus, katarak, hidrosefalus, eritoma toksis neonatorum dan infeksi hidung.
1.4  Tujuan Adapun tujuan yang ingin dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Merancang dan membangun sistem pakar  untuk mendiagnosis penyakit pada bayi pasca kelahiran berbasis website.
2. Menerapkan  metode certainty  factor untuk mendiagnosis penyakit pada bayi pasca kelahiran.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Deskripsi Bayi
Bayi  merupakan  makhluk  yang  baru  saja dilahirkan yang usianya sangat muda di kisaran usia 0 –  365  hari,  meskipun  tidak  ada  batasan  pasti  usia bayi.  Bayi  yang  baru  saja  dilahirkan  tidak  bisa berkomunikasi  dengan  lancar  dengan  lingkungan disekitarnya. Menangis adalah satu satunya cara bayi untuk  berkomunikasi  kepada  lingkungan  sekitar. Tidak ada satu tangisan bayi dengan nada yang sama dalam mengungkapkan keinginannya maupun perasaannya (Dhieny dkk, 2014).
Menurut  data  hasil  Survei  Demografi  dan Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  tahun  2012,  Angka Kematian  Neonatal  (AKN)  di  Indonesia  sebesar  19 kematian/1000  untuk  kelahiran  hidup  dan  Angka Kematian Bayi (AKB) dengan jumlah 32 kematian/1000 kelahiran hidup. (Depkes RI, 2013) Bayi pasca kelahiran memiliki dua periode yaitu neonatal  dan  post  neonatal.  Periode  neonatal  adalah periode dimana bayi berumus 0 – 27 hari atau kurang lebih  1  bulan.  Pada  masa  periode  neonatal,  bayi belum seutuhnya bisa beradaptasi dengan lingkungan sekitar.  Sehingga  bayi  bisa  rentan  terkena  penyakit yang  umumnya  bisa  saja  bawaan  dari  orang  tua. Periode  post  neonatal  adalah  periode  dimana  bayi
berusia  1  bulan  hingga  12  bulan.  Pada  periode  ini bayi  mulai  bisa  beradaptasi  dengan  lingkungan sekitar  sedikit  demi  sedikit.  Jika  bayi  terkena penyakit  pada  periode  post  neonatal  ini  umumnya karena terpengaruh fakor lingkungan.

## 2.2   Sistem Pakar
Sistem Pakar atau bisa di katakan expert system ini merupakan suatu sistem komputer yang dirancang untuk  mengambil  keputusan  seperti  keputusan  yang diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar. Dalam pembuatannya, sistem pakar
mengkombinasikan
kaidah-kaidah penarikan kesimpulan  ( inference  rules )  dengan  adanya  basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  seorang pakar  dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi  dari  kedua nya  itu  akan  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  penyelesaian  masalah  tertentu. Tujuan  adanya  sistem  pakar  adalah  bukan  untuk menggantikan kedudukan  seorang  ahli dalam bidangnya, tetapi hanya untuk memberikan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar. Seiring pertumbuhan populasi manusia di zaman modern ini, maka  sistem  pakar  ini  diharapkan  sangat  berguna membantu  dalam  hal  pengambilan keputusan (Latumakulita, 2012).
2.3   Certainty Factor
Certainty factor adalah metode untuk mendapatkan suatu kepastian dari suatu data. Derajat gabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan umumnya  dinyatakan  dalam  satu  harga  dari  suatu data. Seorang pakar seperti bidan dapat menganalisis informasi yang ada untuk memberikan kepastian atau ketidakpastian dari suatu data. Sebagai implementasinya  adalah  memanfaatkan  dari  suatu peralatan  seperti computer,  notebook, dan lainnya. Diagnosis  penyakit  umumnya  dilakukan  untuk membantu  pengguna  dalam  penanganan  dan  deteksi dini penyakit tersebut. Sehingga pelayanan kesehatan dapat lebih cepat dilakukan (Admaja dkk., 2012).
Certainty  Factor menggunakan  suatu  gejala nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang  pakar  seperti  bidan  terhadap  suatu  data. Dalam  mengekspresikan  derajat  kepastian, Certainty factor dapat  mengasumsikan  derajat  kepastian seorang pakar terhadap suatu data. Dalam mengekspresikan  derajat  keyakinan  digunakan  suatu nilai  yang  dinamakan Certainty  Factor (CF)  untuk mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang  ahli  atau pakar  terhadap  suatu  data.  Berikut  adalah  formulasi dasar dari Certainy Factor pada persamaan 2.1 :
CF[H.E] = MB[H,E] – MD[H,E]       (2.1)
Keterangan :
CF = Certainy Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MB = Measure of Belief (tingkat keyakinan), adalah ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. MD = Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E. E = Evidence (peristiwa atau fakta). H = Hipotesis (Dugaan).
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  CF  yang lebih dari 1 gejala menggunakan persamaan 2.2
CFcombine(CF1, CF2) = CF1 + CF2 * (1-CF1)
(2.2)

## 2.4   MySQL
Menurut  (Wardani,  2010)  MySQL  merupakan sebuah perangkat lunak sistem manajemen basis data SQL  atau  yang  biasanya  disebut  dengan  DBMS ( Database  Management  System). MySQL  adalah aplikasi  database  server  yang  gratis  tanpa  harus membeli  lisensinya  untuk  kepentingan  komersial. Selain  sebagai  database  server,  MySQL  juga  dapat mengakses  suatu  database  MySQL  yang  posisinya sebagai  server.  Jadi  MySQL  merupakan  database yang dapat digunakan sebagai client atau server.
MySQL  dapat  diintegrasikan  dengan  beberapa bahasa pemrograman seperti. Java, Python, Perl, PHP yang  merupakan  bahasa  pemrograman  yang  paling sering di temukan di kalangan programmer.

## 2.5 PHP
PHP  adalah  bahasa  pemrograman  yang  bekerja menggunakan  web  server  seperti  google  chrome, mozilla firefox, opera, internet explorer dan lain-lain. PHP itu sendiri memiliki kepanjangan Perl Hypertext Preprocessor yang memiliki definisi kode/skrip yang akan  di  eksekusi  pada server  side .  Sifat server  side berarti  pengerjaan  skrip  dilakukan  di  server,  lalu hasilnya  dikirimkan  ke  browser.  PHP  juga  bersifat open source yang dapat digunakan di berbagai sistem operasi  seperti  windows,  linux,  macintosh  dan  unix (Cahyanti & Purnama, 2012).
3. METODE PENELITIAN 3.1 Analisis Sistem Untuk  menghasilkan  sistem  pakar  untuk mendiagnosis penyakit pada bayi diperlukan pembuatan  basis  pengetahuan  dan  basis  aturan  yang lengkap  agar  proses  inferensi  berjalan  dengan  baik. Mekanisme  infrensi  pada  sistem  pakar  ini  adalah melakukan  penalaran  maju  ( forward  chaining ) dengan  menggunakan  aturan  berdasarkan  urutan  dan pola  tertentu  yang  dilengkapi  dengan  metode certainty factor . Selama proses diagnosis, mekanisme infrensi  menguji  gejala  sesuai  dengan  aturan  satu demi satu untuk memperoleh nilai kepercayaan.

## 3.2   Perancangan 3.2.1 Struktur Menu
Dalam  pembuatan  antarmuka  terdapat  struktur menu  program,  web  sistem  pakar  ini  memiliki  4 menu  yaitu  menu  home,  informasi,  diagnosis  dan about  me.  Struktur  menu  seperti  ditunjukan  pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Struktur Menu

## 3.2.2 Flowchart Certainty Factor
Pada tahap perhitungan  nilai metode certainty factor, akan menghitung nilai probabilitas penyakit sesuai dengan gejala yang dipilih. Dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Flowchart Certainty Factor

## 3.2.3 Flowchart Sistem
Pada  gambar  3.3  ditunjukan  flowchart  sistem  yang  telah dibangun.
Gambar 3.3 Flowchart Sistem
Keterangan :
1. Start :  Memulai  program,  yang  di  tampilan  awalnya mucul header dan beberapa menu.
2. Pilih  menu  diagnosis  jika  user  ingin  mendeteksi penyakit dan tampilan akan menuju ke form diagnosis
3. Pilih  gejala  penyakit  yang  dialami  dalam  menu diagnosis.
4. Setelah  gejala  dipilih  maka  perhitungan  dimulai dengan menggunakan metode certainty factor
5. Hasil  diagnosis  akan  muncul  setelah  dilakukan perhitungan metode certainty factor .
6. Jika user ingin kembali mendeteksi penyakit maka klik button kembali dan tampilan awal program diaganosis akan kembali
7. Jika  tidak  ingin  mengulang  program,  maka  program selesa ( End ).

## 3.2.4 Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  ini  menggambarkan  proses apa saja yang akan berjalan pada sistem pakar ini. Fase ini diawali  dengan  pembentukan  diagram  konteks  yang menggambarkan  keseluruhan  dari  suatu  sistem.  Dapat dilihat pada Gambar 3.4

## Gambar 3.4 DFD 0 Sistem Pakar

## 3.3  Tabel gejala, tabel penyakit dan tabel aturan.
Adapun  tabel  gejala  penyakit  serta  tabel  penyakit  pada bayi  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.1  dan  Tabel  3.2.  Untuk tabel  matriks  aturan  gejala  terhadap  penyakit  ini menunjukkan  bahwa  setiap  penyakit  memiliki  gejala  dan sebuah gejala terdapat pada beberapa penyakit.
Tabel 3.1 Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G000001 Bayi terlihat lemas G000002 Suhu bayi terasa dingin G000003 Kulit bayi memerah G000004 Bayi sering buang air besar G000005 Tinja bayi berwarna hitam G000006 Bayi menangis G000007 Suara tangisan bayi menyerupai suara anak kucing G000008 Bayi sulit bernapas G000009 Bayi mengeluarkan keringat dingin G000010 Kelopak  mata bayi berwarna kuning G000011 Kulit tubuh bayi terlihat kuning G000012 Rongga mulut bayi berwarna kuning G000013 Frekuensi bernapas bayi cepat G000014 Mulut dan hidung bayi kebiruan G000015 Kulit pada bayi memar kebiruan G000016 Daerah wajah bayi memar kebiruan G000017 Paha pada bayi memar kebiruan G000018 Pupil mata bayi berwana putih G000019 Mata terlihat bengkak dan memerah G000020 Bola mata terlihat lebih besar dari normal G000021 Sepotong / sebagian kelopak mata bayi hilang G000022 Mata bayi terlihat bersilangan (juling) G000023 Gerakan mata bayi tidak terkoordinasi G000024 Gerakan mata bayi tidak searah G000025 Perubahan lensa mata bayi menjadi keruh G000026 Bayi tidak merespon gerak warna/cahaya G000027 Lingkar kepala bayi terlihat semakin membesar G000028 Urat urat pada kepala bayi terlihat jelas G000029 Ubun ubun bayi terlihat menggelembung G000030 Muncul ruam pada kulit bayi G000031 Bayi mengalami bersin bersin G000032 Bayi mengeluarkan cairan/lendir pada hidung
Pada  tabel  penyakit  ini  terdapat  beberapa  penyakit umum bayi pascakelahiran seperti pada Tabel 3.2
Tabel 3.2 Tabel penyakit Kode Penyakit Penyakit P000001 Hipotermia P000002 Diare P000003 Sindrom Cri Du Chat P000004 Dispnea P000005 Ikterus Neonatum P000006 Takipnea P000007 Sianosis P000008 Retinoblastoma P000009 Kolobma P000010 Leukoria P000011 Starbismus P000012 Katarak P000013 Hidrosefalus P000014 Eritoma toksik neonatorum P000015 Infeksi Hidung
Pada tabel aturan ini terdapat hubungan antara tabel gejala dan tabel penyakit seperti pada Tabel 3.3
Tabel 3.3 Tabel Aturan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Halanan Utama Sistem Pakar
Halaman utama ini merupakan tampilan awal ketika pengunjung  (user)  mengunjungi  web  sistem  pakar diagnosis  penyakit  bayi  ini  seperti  Home,  Informasi, Diagnosis, About Me seperti pada Gambar 4.1

## Gambar 4.1 Halaman Utama

## 4.2 Halaman Informasi
Halaman  informasi  merupakan  informasi  seputar penyakit pada bayi seperti pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Halaman Utama

## 4.3 Halaman Diagnosis
Pada  halaman  diagnosis  ini  user  bisa  langsung memilih  gejala  yang  dialami  oleh  bayi.  Seperti  yang ditunjukan pada gambar 4.3 berikut
Gambar 4.3 Halaman Diagnosis

## 4.4  Halaman Hasil
Pada  halaman  hasil  ini  user  bisa  melihat penyakit yang ditemukan serta solusi dan juga tingkat kepastian  dari  diagnosis  penyakit.  Seperti  yang ditunjukan pada Gambar 4.4
Gambar 4.4 Halaman Hasil Diagnosis

## 4.5 Halaman Login
Pada  halaman  login  ini,  admin  memasukan email  dan  password  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 4.5

## 4.6   Halaman Home Admin
Pada  halaman  home  admin  ini,  admin  dapat mengubah data, menghapus data dan menambah data. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 4.6

## Gambar 4.6 Halaman Utama Admin

## Pengujian Fungsional
Hasil  dari  pengujian  fungsional,  ditunjukan  pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Tabel Pengujian Fungsional Akses Fungsi Keterangan Admin Dapat melakukan login untuk mengakses  halaman admin. √ Dapat menampilkan data gejala √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data gejala. √ Dapat menampilkan data penyakit √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data penyakit. √ Dapat menampilkan data aturan. √ Dapat melakukan edit dan hapus data aturan. √ Dapat melakukan logout untuk keluar dari  halaman admin. √ User Dapat melihat halaman beranda √ Dapat melihat halaman informasi √ Dapat melakukan diagnosis dengan cara pilih gejala iya atau tidak dari sebuah pertanyaan √

## Pengujian Metode
Berdasarkan  pengujian  pada  perangkat  lunak didapatkan hasil penyakit Hipotermia dengan nilai CF 0,748 dan tingkat kepastian hampir pasti.
Kemudian  setelah  pengujian  dengan  simulasi program,  maka  perlu  diuji  dengan  perhitungan manual,  Pada  pengujian  ini  dicoba  untuk  melakukan perhitungan  secara  manual  untuk  dibandingkan dengan  hasil  pada  pengujian  sistem  sebelumnya. Gejala yang dipilih sebelumnya adalah “ bayi terlihat lemas  MB1=  0.8  MD1=  0.4”  ,“Suhu  bayi  terasa
dingin  MB2=  0.8  MD2=  0.4“    dan  “Kulit  bayi memerah  MB3  =  0.75  MD3=  0.45)”  berikut perhitungan dari pengijian metode :
1. Bayi terlihat lemas R1 = MB1 – MD1 R1 = 0.8 – 0.4
R1 = 0.4
2. Suhu bayi terasa dingi R2 = MB2 – MD2 R2 = 0.8 – 0.4
R2 = 0.4
3. Bayi terlihat memerah R3 = MB3 – MD3
R3 = 0.75 – 0.45 R3 = 0.3
R1 = 0,4 ; R2 = 0,4 ; R3 = 0,3 Berikut adalah proses perhitungannya. CF(R1,R2) = CF(R1) + [CF(R2)]x[1-CF(R1)] = 0,4 + 0,4 x [1 – 0,4] = 0,4 + 0,4 x 0,6 = 0,64 CF(R1,R2,R3)  =  CF(R1,R2)  +[CF(R3)]x[1- CF(R1,R2)] = 0,64+ 0,3 x [1 – 0,64] = 0,64 + 0,3 x 0,36 = 0,748
Dari  hasil  pengujian  metode  manual  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian  metode  sama dengan  pengujian  dari  perhitungan  sistem  yaitu  nilai CF 0,748.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1   Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penilis  paparkan setelah melakukan perancangan sistem pakar menggunakan  metode  certainty  factor  ini  antara  lain adalah :
1. Hasil  Pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui simulasi  program  dan  perhitungan  manual,  hasil perhitungan  memiliki  hasil  persamaan  sebesar 100%.
2. Sistem  pakar  diterapkan  menggunakan  metode certainty  factor dan  berjalan  dengan  baik  untuk mendiagnosis penyakit pada bayi.
3. Sistem pakar ini menggunakan rule forward chaining sehingga dapat memberikan kesimpulan data.

## 5.2   Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini,  penulis  memberikan  saran yaitu:
1. Gejala  penyakit  bayi  yang  dibahas  dalam sistem  pakar  ini  hanya  32  gejala,  diharapkan untuk selanjutnya dapat dikembangkan dengan adanya  penambahan  jumlah  gejala  dan penyakit yang dibahas.
2. Penambahan  metode  lain  seperti dempter shafer sebagai  perbandingan  hasil  keakuratan diagnosis.
3. Penambahan inference  engine lain  seperti backward chaining untuk perbandingan terhadap inference engine forward chaining .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Admaja,  R.T.,  Entin  Martiana,  S.,  Kom,  M., Idris  Winarno,  S.S.  and  Pengajar,  S.,  2012. Rancang  Bangun  Aplikasi  Mobile  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Umum  dengan  Metode Certainty Factor Menggunakan Teknologi Android. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya .
[2] Cahyanti,  A.N.  and  Purnama,  B.E.,  2012. Pembangunan  Sistem  Informasi  Manajemen Puskesmas Pakis Baru Nawangan. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , 4 (4).
[3] Danny, U., 2012. Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit  Bayi  Baru  Lahir  Berbasis  Web. Universitas Budi Luhur.
[4] Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia. 2014. Jadilah  Kartini  Indonesia  Yang  Tidak Mati Muda. http://www.depkes.go.id/article/print/201 404300001/jadilah-kartini-indonesia-yang- tidak-mati-muda-pencanangan-kampanye- peduli-kesehatan-ibu-2014.html  diakses  pada tanggal 04 Januari 2017 pukul 09.50 WIB.
[5] Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia. 2013. Profil Kesehatan Indonesia 2012 . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI .
[6] Dhieni, N., Fridani, L., Muis, A. and Yarmi, G., 2014. Metode pengembangan bahasa.
[7] Latumakulita, L.A., 2012. Sistem Pakar Pendiagnosa  Penyakit  Anak  Menggunakan Certainty  Factor  (CF). Jurnal  Ilmiah  Sains , 12 (2), pp.120-126.
[8] Wardani,  K.T.,  2012.  Pembangunan  Sistem Informasi  Akademik  Lembaga  Bimbingan Belajar  Spectrum. Speed-Sentra  Penelitian Engineering dan Edukasi , 4 (2).