Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 1, No 2, November 2020, pp 73-78

## Sistem Pakar Diagnosa Mastoiditis Menggunakan Metode VCIRS dan Naive Bayes

## Arifin Khosim Siregar
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: regarkhan1994@gmail.com

## A RTICLE I NFO A B S T R A K
Article History Received : Nov 27, 2020 Accepted : Nov 30, 2020 Published  : Nov 30, 2020 Mastoiditis  merupakan  penyakit  berupa  infeksi  pada  bagian  belakang  telinga manusia biasa dikenal dengan istilah tulang mastoid yang pada umumnya dialami oleh  bayi  berusia  6  hingga  13  bulan.  Mastoiditis  dapat  menghancurkan  tulang belakang  telinga  manusia  dan  menyebabkan  gangguan  pendengaran  yang  dapat menyebabkan  kematian  jika  tidak  diobati  tepat  pada  waktunya.  Hal  tersebut menyebabkan orang tua harus terlebih dahulu membawa bayinya untuk melakukan konsultasi kepada dokter spesialis penyakit mastoiditis dengan tujuan mendapatkan informasi hasil diagnose penyakit dialami bayinya. Permasalahan yang sering terjadi ketika  orang  tua  melakukan  konsultasi  kepada  dokter  spesialis  adalah  kurang efesiennya waktu untuk melakukan konsultasi kepada dokter spesialis dikarenakan terbatasnya waktu dan antrian pasien yang banyak, sehingga dokter spesialis tidak selalu dapat melayani semua pasien yang datang untuk melakukan konsultasi.  Dalam mengatasi  permasalahan  terhadap  diagnose  mastoiditis  yang  dijelaskan  diatas penulis menilai diperlukan alat bantu diagnose berbasis teknologi informasi berupa sistem pakar (expert system) dengan upaya dapat memberikan informasi diagnose mastoiditis.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini,  merancang  sebuah    sistem  pakar diagnose mastoiditis dengan menerapkan metode variable centered intelligent rule system  (VCIRS)  dan  metode  naïve  bayes.  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan manfaat  positif  kepada  seorang  pakar  dan  juga  kepada  masyarakat  yang  pada umumnya belum mengenal secara spesifik penyakit mastoiditis yang biasa disebut dengan istilah mastoid.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Mastoiditis Diagnosa, Metode VCIRS, Naïve Bayes
C ORRESPONDENCE
Email: regarkhan1994@gmail.com

## A B S T R A C T
Mastoiditis  is  a  disease  in  the  form  of  infection  on  the  back  of  the  human  ear, commonly known as the mastoid bone, which generally affects babies aged 6 to 13 months. Mastoiditis can destroy the spine of the human ear and cause hearing loss which can lead to death if not treated in time. This causes parents to first bring their baby to consult a mastoiditis specialist with the aim of obtaining information on the diagnosis of the disease experienced by their baby. The problem that often occurs when parents consult a specialist is the inefficient time to consult a specialist due to limited time and a large queue of patients, so that specialist doctors cannot always serve all patients who come for consultation. In overcoming the problems with the diagnosis  of  mastoiditis  described  above,  the  authors  assess  that  a  diagnostic  aid based on information technology is needed in the form of an expert system with an effort  to  provide  mastoiditis  diagnosis  information.  Therefore  in  this  study, designing  an  expert  system  for  diagnosing  mastoiditis  by  applying  the  variable centered intelligent rule system (VCIRS) method and the naïve Bayes method. This research is expected to provide positive benefits to an expert and also to people who are  generally  not  familiar  with  the  specifics  of  mastoiditis  which  is  commonly referred to as mastoid.
Keywords: Expert System, Diagnostic Mastoiditis, VCIRS Method, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Mastoiditis merupakan waktunya penyakit berupa infeksi pada bagian belakang telinga manusia biasa dikenal dengan istilah  tulang  mastoid  yang  pada  umumnya  dialami  oleh  bayi  berusia  6  hingga  13  bulan. Mastoiditis dapat menghancurkan tulang belakang telinga manusia dan menyebabkan gangguan pendengaran yang dapat menyebabkan kematian jika tidak diobati tepat pada.
Pada umumnya orang tua banyak yang belum mengenal penyakit mastoiditis yang biasa disebut dengan istilah mastoid . Hal tersebut menyebabkan orang tua harus terlebih dahulu membawa bayinya untuk melakukan konsultasi kepada dokter spesialis penyakit mastoiditis dengan tujuan mendapatkan informasi hasil diagnose penyakit dialami bayinya.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  ketika  orang  tua  melakukan  konsultasi  kepada  dokter  spesialis  adalah kurang  efesiennya  waktu  untuk  melakukan  konsultasi  kepada  dokter  spesialis  dikarenakan  terbatasnya  waktu  dan antrian pasien yang banyak, sehingga dokter spesialis tidak selalu dapat melayani semua pasien yang datang untuk melakukan konsultasi.
Dalam  mengatasi  permasalahan  terhadap  diagnose mastoiditis yang  dijelaskan  diatas  penulis  menilai diperlukan alat bantu diagnose berbasis teknologi informasi berupa sistem pakar ( expert system ) dengan upaya dapat memberikan informasi diagnose mastoiditis . Sistem pakar ( expert system ) adalah sistem yang berusaha mengapdosi pengetahuan seorang ahli (pakar) ke komputer untuk membantu pengambilan suatu keputusan atau memecahkan suatu masalah  dibidang  yang  spesifik.  Sistem  pakar  ( expert  system )  dapat  bekerja  untuk  menggantikan  peran  penting seorang pakar memberikan solusi yang pasti sesuai keahlian pakar dalam mengatasi masalah yang dialami masyarakat pada umumnya[1].
Dalam  penggunaan  sistem  pakar  ( expert  system )  sebagai  media  penganti  seorang  ahli  (pakar)  dibutuhkan penerapan  suatu  metode  yang  dapat  meningkatkan  keakuratan  terhadap  proses  deteksi  gejala  penyakit  sebagai informasi  hasil  diagnosa  yang  diharapkan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dialami  masyarakat  pada  umumnya sesuai dengan keahlian pakar. Beberapa metode sistem pakar yang dapat diterapkan anata lain adalah Adaptive Neuro Fuzzy  Interference  System  (ANFIS), Certainty  Factor , Dempster-Shafer ,  Fuzzy  Mamdani,  Variable  Cenctered Intelligent Rule System (VCIRS), Naive Bayes[2], [3].
Penelitian  ini,  penulis  merancang  sistem  pakar  diagnose mastoiditis dengan  menerapkan  metode variable centered  intelligent  rule  system  (VCIRS) dan  metode naïve  bayes .  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  manfaat positif kepada seorang pakar dan juga kepada masyakat yang pada umumnya belum mengenal secara spesifik penyakit mastoiditis yang biasa disebut dengan istilah mastoid .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  (Expert  System)  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam.  Sistem  Pakar,  yang  mencoba memecahkan masalah yang biasanya hanya bias dipecahkan oleh seorang pakar, dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusan maupun hasil keputusan yang diperoleh. Sebuah sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu berbasis pengetahuan dan mesin inferensi[1], [4], [5].

## 2.2 Mastoiditis
Mastoiditis adalah infeksi bakteri pada tulang mastoid. Tanpa pengobatan yang akurat, dapat menyebabkan meningitis dan  abses  otak.  Biasanya  didahului  oleh  OMA  yang  tidak  mendapatkan  pengobatan  akurat.  Mastoiditis  dapat menyerang segala usia karena kemunculannya cenderung lebih kepada kesadaran secara individu  dalam kebiasaan atau  tidaknya  menjaga  kebersihan  telinga  dengan  teratur  dan  konsisten.  Timbulnya  penyakit  mastoiditis  dapat disebabkan oleh kebiasaan buruk tidak pernah membersihkan telinga atau membiarkan telinga dalam kondisi kotor, masuknya  bakteri  ke  dalam  telinga  ketika  berenang,  membersihkan  dengan  cara  tidak  baik,  menggunakan  obat pembersih telinga yang tidak sesuai dengan resep dokter, bekas pembedaha pada telinga bagian tengah, mendengar suara yang terlalu keras.

## 2.3 Metode VCIRS
Variable-Centered  Intelligent  Rule  System  (VCIRS) merupakan  perkawinan  dari  SBA  dan  RDR.  Arsitektur  sistem diadaptasi dari SBA dan ia mengambil keuntungan-keuntungan Variable-Centered Intelligent Rule System yang ada dari  RDR.  Sistem  ini  mengorganisasi  RB  dalam  struktur  special  sehingga  pembangunan  pengetahuan,  inferensia pengetahuan yang berdaya guna dan peningkatan evolusional dari kinerja sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama.  Istilah  “ Intelligent ”  dalam Variable-Centered  Intelligent  Rule  System  (VCIRS) menekankan  pada  keadaan sistem  ini  yang  dapat  “belajar”  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  dari  pengguna  sistem  selama  pembangunan pengetahuan (melalui analisis nilai) dan penghalusan pengetahuan (dengan pembangkitan rule )[6]. ariable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) adalah sistem yang melakukan modifikasi  terhadap sistem yang sudah ada (yakni SBA dan RDR) sebagai berikut:
1. SBA Pembangunan pengetahuan (mudah) 2. RDR Inferensia (kemampuan inferensia ala SBA)
3. Kinerja sistem
Cakupan pengetahuan (ditingkatkan oleh pembangkitan rule)  Persamaan (1) menghitung VUR untuk variable ke-i, (2) menghasilkan NUR untuk node ke-j, sedangkan (3) mendefinisikan RUR untuk rule ke-k. VUR i = Credit ×Weight i
(1)
NUR j = ∑ 𝑉𝑈𝑅𝑖𝑗 𝑁 1 𝑁 VUR ij untuk variable ke-idalam node j (2)
RUR k = ∑ 𝑁𝑈𝑅𝑗𝑘 𝑁 1 𝑁 NUR jk untuk variable ke-j dalam rule k (3)
Dimana:
1. Credit i = kejadian dari variable I dalam Node Structure
(4)
Credit didapatkan dari node structure . Nilainya akan meningkat saat pengguna membuat node yang menyetujui nilai dari case lama. 2. Weight i = NS i × CD i (5)
Weight menghitung bobot ( weight ) dari variable ke node yang memilikinya.  Ada 2 faktor yang berkonstribusi ke bobot dari sebuah variabel. Pertama adalah jumlah node yang berbagi (sharing) sebuah variabel dan kedua adalah CD ( Closeness Degree ), yaitu derajat kedekatan sebuah variabel pada sebuah node . NS i = jumlah node yang berbagi (sharing) varabel i (6) CD i = 𝑉𝑂𝑖 𝑇𝑉 (7)
CD adalah singkatan dari Closeness Degree , yaitu derajat kedekatan sebuah variabel pada sebuah node . CD i dalam node j, menghitung derajat kedekatan dari variable I dalam node j. Makin dekat sebuah variable pada konklusi yang dipunya suatu node (catatan: node adalah rangkaian dari variable-variable ). CD dihitung dengan urutan variabel VO, dibagi dengan total variabel TV, yang dimiliki oleh sebuah node. VOi = urutan dari variable I dalam suatu node (8) TV = total variabel yang dimiliki oleh suatu node (9)

## 2.4 Metode Naive Bayes
Naïve  Bayes dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam  keperluan  antara  lain  adalah  untuk  melakukan  klasifikasi dokumen, deteksi spam atau filtering spam , dan masalah klasifikasi lainnya. Naïve Bayes menyederhanakan teorema bayes dengan  asumsi  bahwa    fitur-fitur  yang  terdapat  didalamnya  saling  tidak  tergantung  satu  sama  lain  [7],  [8]. Persamaan dari teorema Bayes didasarkan pada formula umum sebagai berikut :
P(H|X)= P( X | H )x P(H) P(X) (10)
dimana :
X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H)   :Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X Untuk  menjelaskan  metode Naive  Bayes ,  perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis tersebut. Karena itu, metode Naive Bayes di atas disesuaikan sebagai berikut:
P(C|F1…Fn) = P(C)P(F1…Fn|C) P(F1…Fn) (11)
Di mana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fn merepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel karakteristik  tertentu  dalam  kelas  C  ( Posterior )  adalah  peluang  munculnya  kelas  C  (sebelum  masuknya  sampel tersebut, sering kali disebut prior ), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik karakteristik sampel pada kelas C (disebut juga likelihood ), dibagi dengan peluang kemunculan karakteristik-karakteristik sampel secara global (disebut juga evidence ). Karena itu, rumus di atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :
Posterior = Prior x Likelihood Evidence (12)
Persamaan  di  atas  merupakan  model  dari  teorema Naive  Bayes yang  selanjutnya  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
P(X i = x i |Y=y i )= 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 e - (xj−μij)2 2𝜎2𝜇 (13) Di mana :
P : Peluang X : Atributkei Xi : Nilai atributkei Y : Kelas yang dicari Yi : Sub kelas Y yang dicari μ : mean, menyatakan rata-rata dari seluruh atribut σ : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut
Untuk  menjelaskan  metode Naive  Bayes ,  perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis tersebut..

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Mastoiditis merupakan  penyakit  berupa  infeksi  pada  bagianbelakang  telinga  manusia  biasa  dikenal  dengan  istilah tulang  mastoid  yang  pada  umumnya  dialami  oleh  bayiberusia  6  bulan  hingga  13  bulan. Mastoiditis dapat menghancurkan tulang belakang telinga manusia dan menyebabkan gangguan pendengaran yang dapat menyebabkan kematian  jika  tidak  diobati  tepat  pada  waktunya.  Permsalahan  yang  sering  terjadi  ketika  orangtua  melakukan konsultasi  kepada  dokter  spesialis  adalah  kurang  efesiennya  waktu  untuk  melakukan  konsultasi  kepada  dokter spesialis di karenakan terbatasnya waktu dan antrianpasien yang banyak, sehingga dokter spesialis tidak selalu dapat melayani semua pasien yang datang untuk melakukan konsultasi.
Mengatasi permasalahan terhadap diagnosa mastoiditis yang dijelaskan diatas penulis melakukan perancangan sebuah  sistem  pakar  ( expert  system )  dengan  upaya  dapat  memberikan  informasi  diagnosa mastoiditis .  Pada  sistem pakar  ( expert  system )  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  penerapan  metode variable  centered intelligent rule system (VCIRS) dan naïve bayes.
Sistem  pakar  diagnosa  penyakit Mastoiditis pada  penelitian  ini  penulis  rancang  menggunakan  bahasa pemrograman visual  basic  net  2008 dan  menggunakan database  MySQL sebagai  media  penyimpanan  data  yang diinput ke dalam sistem pakar diagnosa penyakit Mastoiditis yang dirancang. Hasil perancangan sistem pakar diagnosa penyakit Mastoiditis pada penelitian ini yaitu berupa aplikasi  yang dapat memberikan informasi  diagnosa  penyakit mastoiditis dengan maksimal. Aplikasi sistem pakar yang dihasilkan melalui penelitian ini dapat dioperasikan oleh user pada personal komputer yang didukung oleh sistem operasi windows 7 secara offline .

## 3.1 Analisa Basis Pengetahuan
Beberapa struktur basis pengetahuan pada sistem pakar ini yaitu basis pengetahuan penyakit dan basis pengetahuan gejala dari penyakit Mastoiditis . 1. Penyakit Mastoiditis
a. Mastoiditis Akut
b. Mastoiditis Kronis
2. Basis pengetahuan Gejala Mastoiditis dan Nilai Pakar
Tabel 1. Basis Pengetahuan Gejala Gejala Mastoiditis dan Nilai Pakar
No  Kode  Gejala
1 GM1 • Telinga bernanah 2 GM2 • Telinga terasa nyeri atau tidak nyaman 3 GM3 • Tiba-tiba demam tinggi
4 GM4 • Sakit kepala
5 GM5 • Kemampuan pendengaran menurun atau kehilangan pendengaran
6 GM6 • Terjadi pembengkakan dan kemerahan pada telinga
Tampilan hasil diagnosis beserta nilai analisis VUR, RUR dan NUR jika kita rancang rule untuk sistem ini maka akan dinyatakan dalam bentuk if-then seperti dibawah ini : 1. Mastoiditis Akut
If Telinga bernanah Ya If Telinga terasa nyeri atau tidak nyaman Ya If Tiba-tiba demam tinggi Ya Then Mastoiditis Akut Ya 2. Mastoiditis Kronis If Sakit kepala Ya If Kemampuan pendengaran menurun atau kehilangan pendengaran Ya If Terjadi pembengkakan dan kemerahan pada telinga Ya Then Mastoiditis Kronis Ya
Tabel 2. Data Dari Rule Mastoiditis VariabelID (Gejala) Num Of Node ID Node Yang Menggunakan Urutan Gejala Pada Node Telinga bernanah 1 Mastoiditis #1 1 Telinga terasa nyeri atau tidak nyaman 1 Mastoiditis #1 2 Tiba-tiba demam tinggi 1 Mastoiditis #1 3 Sakit kepala 1 Mastoiditis #1 4 Kemampuan  pendengaran  menurun  atau  kehilangan pendengaran 1 Mastoiditis #1 5 Terjadi pembengkakan dan kemerahan pada telinga 1 Mastoiditis #1 6

## 3.2 Penerapan Metode VCIRS
Pada penerapan metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Naive Bayes dilakukan tahap-tahap perhitungan untuk menyelesaikan permasalahan dalam proses mendiagnosa penyakit Mastoiditis . Berikut ini proses menghitung  nilai  VUR  ( Variabel  Usage  Rate dari  6  gejala Mastoiditis )  menggunakan  metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) : VUR dari variabel Telinga bernanah
VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 1 6 ) = 0,166667
VUR dari variabel Telinga terasa nyeri atau tidak nyaman VUR = 1× (1× 2 6 ) = 0,333333
VUR dari variabel Tiba-tiba demam tinggi VUR = 1× (1× 3 6 ) = 0,5
VUR dari variabel Sakit kepala VUR = 1× (1× 4 6 ) = 0,666667
VUR dari variabel Kemampuan pendengaran menurun atau kehilangan pendengaran VUR = 1× (1× 5 6 ) = 0,833333
VUR dari variabel Terjadi pembengkakan dan kemerahan pada telinga VUR = 1× (1× 6 6 ) = 1 NUR ( Node Usage Rate ) dari Penyakit Mastoiditis
NUR j = ∑ 𝑉𝑈𝑅 𝑖𝑗 𝑁 1 𝑁
NUR j = 0,166667+ 0,333333+0,5 + 0,666667+ 0,833333+1 6
= 3,5 6 = 0,583333
Berdasarkan perhitungan menggunakan metode VCIRS di atas dapat disimpulkan bahwa pasien mengalami penyakit Mastoiditis sebesar 58%

## 3.3 Penerapan Metode Naive Bayes
Proses  analisa  klasifikasi  Naive  Bayes,  misalkan  pasien  mengalami  gejala    Telinga  bernanah  (G1),  Telinga  terasa nyeri atau tidak nyaman (G2), dan Sakit kepala (G4) pada bagian tubuh pasien, maka perhitungannya adalah sebagai berikut :
1. Mastoiditis Akut a. Menentukan Naive Bayes Classifier (nc) pada penyakit Mastoiditis Akut N = 1 P = 1/2 = 0,5 M = 6 G1.nc = 1 G2.nc = 1 G4.nc = 0 b. Menghitung probabilitas pada penyakit Mastoiditis Akut
P(G1| Mastoiditis Akut ) = 1+6 x 0,5 1+6 = 0,571429
P(G2| Mastoiditis Akut ) = 1+6 x 0,5 1+6 = 0,571429
P(G4| Mastoiditis Akut ) = 0+6 x 0,5 1+6 = 0,428571 c. Menghitung P ( A|B ) x P (B ) pada penyakit Mastoiditis Akut
(P) x P(G1| Mastoiditis Akut ) x P(G2| Mastoiditis Akut ) x P(G4| Mastoiditis Akut ) = 0,5 x 0,571429 x 0,571429 x 0,428571 = 0,069971
2. Mastoiditis Kronis
a. Menentukan Naive Bayes Classifier (nc) pada penyakit Mastoiditis Kronis N = 1 P = 1/2 = 0,5 M = 6 G1.nc = 0 G2.nc = 0 G4.nc = 1 b. Menghitung probabilitas pada penyakit Mastoiditis Kronis
P(G1| Mastoiditis Kronis ) = 0+6 x 0,5 1+6 = 0,428571 P(G2| Mastoiditis Kronis ) = 0+6 x 0,5 1+6 = 0,428571
P(G4| Mastoiditis Kronis ) = 1+6 x 0,5 1+6 = 0,571429
c. Menghitung P ( A|B ) x P (B ) pada penyakit Mastoiditis Kronis
(P) x P(G1| Mastoiditis Kronis ) x P(G2| Mastoiditis Kronis ) x P(G4| Mastoiditis Kronis ) = 0,5 x 0,428571 x 0,428571 x 0,571429 = 0,052478
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  pasien  mengalami penyakit Mastoiditis dengan persentase terbesar sebesar 0,7% (tergolong ke dalam penyakit Mastoiditis Akut).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  menguraikan  kesimpulan  bahwa  diagnosa  penyakit Mastoiditis dilakukan berdasarkan data gejala yang diperoleh dari penelitianterhadap pakar (dokter) spesialis penyakit Mastoiditis.  Penerapan  metode  VCIRS  dan  Nasive  Bayes  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Mastoiditis menghasilkan diagnosa sesuai dengan ilmu pakar (dokter) spesialis penyakit Mastoiditis.

## REFERENCES
[1] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta, 2005.
[2] R. Miranda, N. A. Hasibuan, P. Pristiwanto, and M. Mesran,  “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT JAMUR AKAR  PUTIH  (RIQIDOPORUS  LIGNOSUS)  PADA  TANAMAN  KARET  (HAVEA  BRASILIENSIS)  DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[3] M. Mesran et al. , “Expert system for disease risk based on lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, 2018.
[4] K.  Kirman,  A.  Saputra,  and  J.  Sukmana,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Lambung  Dan  Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 58–66, 2019.
[5] M.  Syahril,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Pristiwanto,  “PENERAPAN  METODE  DEMPSTER  SHAFER  DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT BELL’S PALSY,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[6] R.  Efendi  and  I.  R.  Widiasari,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan  Metode  VCIRS,” Metod. VCIRS , vol. 2, no. 2, pp. 291–297, 2013.
[7] D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.
[8] T.  Arifin,  “Metode  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Data  Sel  Nukleus  Dan  Sel  Radang  Berdasarkan  Analisa  Tekstur,” Informatika , vol. II, no. 2, pp. 425–433, 2015.