Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT IBU MENYUSUI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN METODE CERTAINTY FACTOR
Abdul Rokhim 1) , Ryan Wahyu Ramadhan 2) 1,2) Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika, Jl. Bader No.9 Kalirejo, Bangil email: abd.rokhim@stmik-yadika.ac.id , ryanwahyu@mhs.stmik-yadika.ac.id
Abstract:  Breastfeeding  is  known  as  one  of  the  most  powerful  influences  on  a  child's  survival.  Breastfeeding provides  many  benefits,  including  functioning  as  a  natural  contraceptive  for  mothers,  maintaining  maternal health and saving family expenses. However, there are some common obstacles faced by breastfeeding mothers, one of which is the lack of prompt consultation services. Limited access of breastfeeding mothers to counseling with  health  workers  regarding  physical  difficulties  and  complaints  during  breastfeeding.  Therefore,  this  study aims to measure the level of risk using an expert system with the certainty factor method with web-based forward chaining  tracing.  This  method  is  expected  to  help  provide  solutions  and  make  it  easier  to  detect  diseases  in breastfeeding mothers.

## Keyword: Breasfeeding, Forward Chaining, Certainty Factor

## 1. Pendahuluan
Semakin  majunya  perkembangan  zaman dengan  syarat  pemanfaatan  teknologi  informasi seharusnya  dapat  menjadi  solusi  dalam  masalah layanan  publik.  Teknologi  infomasi  dapat  di manfaatkan  untuk  meningkatkan  layanan  publik menjadi lebih efektif dan efisien.
Pemberian  ASI  dikenal  sebagai  salah  satu yang memberikan pengaruh paling kuat terhadap kelangsungan  hidup  anak,  pertumbuhan  dan perkembangan.  ASI  merupakan  cairan  yang keluar  dari  payudara  ibu  untuk  bayi.  ASI mengandung  gizi  dan  cairan  yang  dibutuhkan bayi  selama  6  bulan  pertama  kehidupan  bayi. Pemberian  ASI  memberikan  banyak  manfaat, diantaranya  berfungsi  sebagai  kontrasepsi  alami bagi ibu, menjaga kesehatan ibu dan menghemat pengeluaran keluarga.
Tetapi  ada  beberapa  kendala  umum  yang terjadi dihadapi oleh ibu menyusui salah satunya yaitu  kurangnya  layanan  konsultasi  yang  cepat. Keterbatasan akses ibu menyusui untuk konseling  dengan  tenaga  kesehatan  mengenai kesulitan  dan  keluhan  fisik  selama  menyusui, masih  adanya  kesalahan  persepsi  dari  keluarga mengenai  kesulitan  menyusui  menyebabkan  ibu menyusui terutama ibu baru kadang memberikan perlakuan  yang  salah  terhadap  keluhannya.  Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem yang mampu membantu user ibu menyusui untuk mendiagnosa dan  mengetahui  gejala  fisik  penyakit  menyusui dari sisi ibu dan bayi.
Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengukur  tingkat  resiko  menggunakan  sistem pakar  dengan  metode  certainty  factor  dengan
penelusuran  forward  chaining  berbasis  web. Dengan  metode  ini  diharapkan  dapat  membantu memberikan  solusi  dan  mempermudah  untuk mendeteksi penyakit pada ibu menyusui ASI.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem yang digunakan oleh penulis adalah metode pengembangan Forward  Chaining dan Certainty Factor .
Forward  chaining  atau    sering  juga  disebut bottom  up  reasoning  adalah  cara  penarikan kesimpulan yang dimulai dengan data atau  fakta yang    ada    lalu  -premis    untuk  menuju    ke kesimpulan.  Pada    teknik    ini    data  digunakan sebagai      penentu  aturan  mana  yang  harus dijalankan kemudian aturan tersebut dijalankan.
Certainty  Factor  adalah  Faktor  kepastian menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian (fakta atau hipotesa) berdasar bukti atau penilaian pakar.  Certainty  factor  menggunakan  suatu  nilai untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar  terhadap  suatu  data.  Certainty  factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan derajat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu data (I. Aprison, N. Hidayat, dan B. D. Setiawan, 2018).
Teori  kepastian  memperkenalkan  konsep kepercayaan  dan  ketidakpercayaan  yang  dapat dikombinasikan  menurut  persamaan  berikut (Turban, et al., 2005) :
CF (P,E) = MB (P,E) – MD (P,E) Dimana :
CF : Faktor kepastian
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8
MB : Ukuran kepercayaan MD : Ukuran ketidakpercayaan P : Probabilitas E : Bukti atau kejadian
Ukuran  keyakinan  tentang  suatu  informasi pengetahuan berdasarkan kesimpulan yang diberikan  oleh  seorang  pakar  manusia,  sebagai contoh  “Ini  mungkin  benar”  atau  “Ini  sangat tidak  mungkin”.  Faktor  kepastian  dapat digunakan dalam beberapa cara :
1. Certainty Factor untuk kaidah dengan premis tunggal (single premis rules): CF (P,E) = CF (E) * CF (rule) Dimana : CF (E) : Ukuran kepercayaan terhadap suatu gejala CF (rule) : Ukuran kepercayaan terhadap
suatu aturan
2. Certainty Factor untuk kaidah dengan premis majemuk (multiple premis rules): CF (A AND B ) = Minimum (CF(A),CF(B))CF(rule) Dimana : CF (A AND B) : Nilai kepercayaan
terhadap gejala A dan gejala B CF (A) : Nilai keyakinan terhadap gejala A CF (B) : Nilai keyakinan
terhadap gejala B CF (rule) : Ukuran kepercayaan terhadap aturan
3. Certainty  Factor  untuk  kaidah  dengan kesimpulan  yang  serupa  (similarly  concluded rules) : CFKombinasi (CF1,CF2) = CF1=CF2*(1- CF1)
Dimana: CF1 : Nilai CF pertama CF2 : Nilai CF kedua CF (rule) :  Ukuran  kepercayaan  pakar terhadap aturan

## 2.2 Perancangan Sistem
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai tahapan atau proses terkait apa saja proses-proses pada  sistem  pakar  yang  akan  dibangun  sehingga nantinya  akan  sangat  membantu  dalam  proses pengerjaan  kode  program.  Tahapan  tersebut digambarkan  dalam  bentuk  sebuah  diagram. Adapun diagram-diagram yang digunakan adalah sebagai berikut :

## A. Activity Diagram
Activity  diagram  adalah  workflow  (aliran kerja)  atau  aktivitas  dari  sebuah  sistem  atau proses  bisnis  atau  menu  yang  ada  pada  sistem. Berikut  adalah  usulan  Activity  Diagram  aplikasi sistem pakar ini digambarkan sebagai berikut :

## Gambar 2.1  Activity Diagram
Berdasarkan  gambar  2.1  Activity  Diagram  di atas dapat diuraikan sebagai berikut :
1. 1  (satu)  Initial  Node,  objek  yang  pilih  menu diagnosa.
2. 6  (Enam)  Action  State,  yang  mencerminkan suatu  eksekusi  dari  suatu  aksi  diantaranya adalah  masukan  pilih  menu  konsultasi,  input nama  user,  tampilkan  pertanyaan,  menjawab pertanyaan,  proses  hasil  diagnosa  dan  tampil hasil diagnosa.
3. 1 (satu) Activity Final Node, aktivitas yang diakhiri.

## B. Flowchart
Flowchart adalah representasi secara simbolik dari  suatu  algoritma  atau  prosedur  untuk menyelesaikan suatu masalah, dengan menggunakan flowchart akan  memudahkan pengguna  melakukan  pengecekan  bagian-bagian yang terlupakan dalam analisis masalah, disamping  itu flowchart juga  berguna  sebagai fasilitas  untuk  berkomunikasi  antara  pemrogram yang bekerja dalam tim suatu proyek.
Flowchart membantu  memahami  urutan- urutan logika yang rumit dan panjang. Flowchart membantu
mengkomunikasikan jalannya
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8
program  ke  orang  lain  (bukan  pemrogram)  akan lebih mudah.
Untuk  lebih  jelasnya Flowchart dapat  dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2.2 Flowchart
Berdasarkan  gambar  2.2  menunjukkan  detail mengenai  flowchart  sistem  pakar  diagnosa penyakit  pada  ibu  menyusui  adalah  sebagai berikut :
1. Start menandakan program dimulai.
2. Setelah program dimulai maka akan ditampilkan data gejala penyakit.
3. User memilih gejala yang dirasakan.
4. Gejala  yang  telah  diinputkan  user  akan dilakukan  proses  pembentukan  rule  base, dimana rule base berguna untuk mencocokkan data gejala dengandata penyakit.
5. Apabila  tidak  ditemukan  gejala  yang  sama dengan data penyakit atau hanya ditemukan 1 data  penyakit,  maka  proses  tidak  dapat dilanjutkan  ke      proses  perhitungan.Namun jika    ditemukan  gejala  yang  sama  lebih  dari satu,  maka  proses  akan    berlanjut  ke  proses perhitungan sistem.
6. Sistem  akan  melakukan  peritungan nilai CF secara  keseluruhan    dari    gejala    yang    ada apa rule base.
7. Dari  hasil  perhitungan nilai CF dari masing- masing  penyakit,    maka    akan    dipilih    nilai CF  yang  terbesar.  Dimana    nilai  maksimal tersebut  merupakan  hasil  dari  diagnosa penyakit menurut gejala yang diinputkan user.
8. Saat  hasil  akhir  dari perhitungan CF selesai maka program akan berhenti.

## C. Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram  (DFD) merupakan notasi  yang  digunakan  data  komunikasi  dengan pemakai  sistem  untuk  memahami  sistem  secara logika  menggambarkan  arus  dari  sistem. Data Flow Diagram (DFD) ini menjelaskan mengenai aliran  data,  informasi  proses,  basis  data  dan sumber  tujuan  data  yang  akan  dilakukan  oleh sistem. Tingkatan atau level Data Flow Diagram (DFD) dimulai  dari  diagram  konteks,  yaitu menjelaskan  dan  menggambarkan  mengenai sistem secara umum yang terdapat dari beberapa eksternal  elemen  yang  memberikan input
kedalam sistem.
Gambar 2.3 Context Diagram
Gambar 2.4 DFD Level 1
D. Physical Data Model (PDM)
Physical  Data  Model  (PDM) merupakan model  yang  merepresentasikan  tabel  yang terstruktur,  termasuk  nama  kolom,  tipe  data kolom, primary key, foreign key dan relationships  yang  menghubungkan  satu  tabel
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8
dengan  tabel  lainnya.  Pada  PDM  ini,  dapat diketahui bahwa rancangan model sudah berupa rancangan  database  yang  dapat  digunakan dalam pembuatan aplikasi. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 2.5 Physical Data Model (PDM)

## 2.3 Akusisi Pengetahuan
Akuisisi  pengetahuan  merupakan  proses untuk  mengumpulkan  data-data  pengetahuan mengenai  masalah  dari  suatu  pakar.  Tahapan akuisisi pengetahuan dilakukan dengan wawancara  dari  pakar  yaitu  bidan.  Pengetahuan yang didapatkan dari pakar digunakan dikumpulkan  dan  digunakan  untuk  pembentukan basis pengetahuan

## A. Data Masalah Menyusui
Berikut  adalah  8  (delapan)  temuan  klinis permasalahan  yang  dihadapi  oleh  bayi  dan  ibu menyusui :
Tabe l2.1 Data Masalah Menyusui Kode Masalah Nana Masalah M01 Tongue Tie M02 Bingung Puting M03 Mastitis M04 Abses Payudara M05 Bendungan ASI M06 Sumbatan ASI M07 Milk Blister M08 Lip Tie

## B. Data Gejala
Untuk  gejala  atau  kondisi  yang  dialami oleh  bayi  dan  ibu  menyusui  ditemukan sebanyak 38 (tiga puluh  delapan) gejala atau kondisi :

## Tabel 2.2 Data Gejala
G01 Sulit  menggerakkan  lidah  ke  atas  atau ke samping
G02 Tidak  bisa  menjulurkan  lidah  melewati gigi depat G03 Lidah  terlihat  berbentuk  seperti  hati atau huruf V G04 Cenderung melakukan gerakan mengunyah  dibanding  mengisap  saat menyusu G05 Berulang kali memasukkan dan mengeluarkan puting payudara, sehingga proses menyusu menjadi lebih lama G06 Berat  badan  sulit  naik akibat  tidak mendapat asupan ASI yang cukup G07 Bayi  tidak  membuka  bagian  bawah mulutnya dengan lebar G08 Bayi  menangis  saat  di  dekatkan  di payudara G09 Bayi  terlihat  sudah  melekat,  tapi  tidak mau menghisap. G10 Bayi  tidak  melekat  dengan  baik  dan tidak  mengisap  dengan  efektif  untuk mengosongkan payudara Ibu.
G11 Bayi  menolak  menyusu  pada  payudara sama sekali. G12 Si Kecil hanya mengisap ujung/sebagian puting Ibu G13 Bayi  terlihat  sudah  melekat,  tapi  tidak mau menghisap.
G14   Payudara memar kemerahan G15 Suhu  tubuh  lebih  dari  37,5  derajat
(Demam)
G16  Ukuran salah satu payudara lebih besar G17 Pembengkakan kelenjar getah bening di ketiak atau leher
G18  Terasa perih saat menyusui.
G19   Terdapat benjolan pada payudara m5
G20 Terjadi pembengkakan di sekitar benjolan
G21 Rasa  tidak  nyaman  setelah  menyusui atau memompa ASI
G22 ASI  yang  sangat  kental  atau  berlemak ketika diperah
G23   Ada Nampak bintik putih
G24   Keluar nanah dari puting.
G25 Payudara terasa sakit berkelanjutan sampai mengganggu aktivitas G26    Demam selama lebih dari 3 hari
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8
E- ISSN : 2721 – 057X

## G27  Payuda terasa nyeri saat di hisap
G28  Payudara bengkak G29 Payudara  terasa  penuh  meskipun  saat sudah di kosongkan G30 Teraba  gumpalan  kelenjar  asi  saat payudara di sentuh G31  Payudara teraba keras G32 Bayi menangis saat menyusui dan tidak puas G33  Hasil pompa asi menurun G34 Rasa  tidak  nyaman  setelah  menyusui atau memompa ASI G35 Kelelahan  karena  menyusui  terus- menerus  meski  si  Kecil  sepertinya  tak pernah kenyang G36 Terlihat tampak ada tali yang menghubungkan gusi ke bibir G37 Bayi  tidak  membuka  bagian  atas mulutnya dengan lebar
G38  Rewel saat menyusu

## C. Data  Hubungan  antara  temuan  klinis
dengan gejalai yang dialami ibu menyusui
Tabel 2.3 Data Hubungan Antara Masalah atau Penyakit Dengan Gejala Bayi dan Ibu Menyusui

## D. Penyajian Aturan
Penyajian  aturan  di  basis  pengetahuan menggunakan  pendekatan  rule-based  reasoning. Fakta-fakta  yang  dimasukan  ke  dalam  sistem akan  dicocokkan  dengan  aturan  di  basis pengetahuan, pelacakan aturan dengan menggunakan  penalaran  runut  maju  (forward chaining)  dan  perhitungan  nilai  kepastian certainty  factor.  Penentuan  Nilai  kepastian meliputi  memberikan  nilai  MB  dan  MD  pada setiap  gejala  di  basis  pengetahuan  seperti  yang tercantum pada Tabel 2.4

## Tabel 2.1 Tabel Nilai MB dan MD
Kode Masalah MB MD Kode Gejala G01 0,75 0,2 G02 0,78 0,1 G03 0,8 0,05 G04 0,6 0,2 G05 0,78 0.15 G06 0,8 0,1 G07 0,74 0,2 G08 0,7 0,2 G09 0,65 0,3 G10 0,88 0,05 G11 0,85 0,05 G12 0,65 0,2 G13 0,7 0,1 G14 0,73 0,2 G15 0,68 0,2 G16 0,7 0,18 G17 0,88 0,05 G18 0,75 0,15 G19 0,7 0,2 G20 0,7 0,25 G21 0,5 0,1 G22 0,8 0,05 G23 0,6 0,2 G24 0,78 0.15 G25 0,8 0,1 G26 0,65 0,3 G27 0,88 0,05 G28 0,85 0,05
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8
E- ISSN : 2721 – 057X
G29 0,65 0,2 G30 0,7 0,1 G31 0,73 0,2 G32 0,75 0,2 G33 0,78 0,1 G34 0,8 0,05 G35 0,73 0,2 G36 0,68 0,2 G37 0,7 0,18 G38 0,88 0,05

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk mengobservasi dan menganalisa sistem yang  telah  dirancang  maka  digunakan  metode seperti  yang  telah  dijelaskan.  Adapun  hasil  dan pembahasan adalah sebagai berikut :

## 3.1 Tampilan Antar Muka (User Interface)
Sistem  Pakar  ini    memiliki  hak  akses administrator  yang  bertujuan  untuk  mengelola data-data pada sistem. Sedangkan untuk masyarakat  umum  khususnya  ibu  menyusui hanya diperuntukkan mengisi biodata untuk tujan konsultasi tanpa harus login ke sistem.

## A. Tampllan Awal Sistem
Ketika  sistem  pertama  kali  dijalankan  maka tampilan  awal  sistem  akan  terlihat  seperti Gambar 3.1 dibawah ini:
Gambar 3.1 Tampilan Awal Sistem

## B. Halaman Login Admin
Saat  pertama  kali  hendak  mengakses halaman utama, admin diharuskan untuk melakukan login terlebih dahulu. Untuk melakukan login , admin diharuskan  untuk mengisikan Username dan Password dengan benar.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.2 dibawah ini.
Gambar 3.2 Halaman Login Admin

## C. Halaman Penyakit & Solusi
Pada  halaman  ini  admin  menginputkan penyakit-penyakit  yang  sering  terjadi  bahkan sudah  umum  terjadi  pada  ibu  menyusui  beserta dengan  solusi-solusinya.  Untuk  lebih  jelasnya tampilan,  maka  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.3 dibawah ini.
Gambar 3.3 Halaman Penyakit & Solusi

## D. Halaman Gejala
Halaman  ini  berfungsi  bagi  admin  untuk menginputkan  gejala-gejala  yang  nantinya  akan menjadi  pertanyaan  bagi  pasien  ibu  menyusui pada  saat  konsultasi,  berserta  gambar.  Untuk lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.4 dibawah ini.
Gambar 3.4 Halaman Gejala

## E. Halaman Basic Pengetahuan
Pada  halaman  basic  pengetahuan  ini, admin  dapat  menentukan  bahwa  gejala  beserta penyakit  yang  cocok  beserta  nilai  MB  dan  MD
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8
yang nantinya nilai ini berfungsi untuk mengukur tingkat kepercayaan dan tingkat ketidak percayaan  pada  pasien  ibu  menyusui.  Lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.5  dibawah ini.

## Gambar 3.5 Halaman Basis Pengetahuan

## F. Halaman Aturan
Pada  halaman  ini  berfungsi  untuk menampilkan semacam pernyataan yang pernyataan  itu  didapat  dari  hasil  inputan  basis pengetahuan  yang  telah  ditentukan  oleh  admin. Aturan – aturan inilah yang nantinya membentuk sebuah pernyataan dan hasil diagnosa berdasarkan  dari  beberapa  gejala  yang  terdapat ataupun  yang  sudah  di  inputkan  oleh  admin kedalam  sistem.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Gambar 3.6 dibawah ini.\

## Gambar 3.6 Halaman Aturan

## G. Halaman Laporan Pasien
Halaman ini untuk menampilkan informasi-i setiap pasien yang telah berkonsultasi menggunakan  sistem  ini.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.7 dibawah ini.
Gambar 3.7 Halaman Laporan Pasien

## H. Halaman Ganti Password Admin
Halaman  ini  berfungsi  bagi  admin  untuk mengganti  password  lama  ke  password  baru, yang  mana  untuk  tujuan  keamanan  jika  diganti secara berkala. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.8 dibawah ini.
Gambar 3.8 Halaman Ganti Password

## I. Halaman Pengisian Biodata Pasien
Halaman  ini  merupakan  halaman  awal yang  diakses  bagi  masyakarat  khususnya  ibu menyusui sebelum memulai berkonsultasi menggunakan  sistem  ini.  Data  ini  nantinya berguna bagi admin dalam melihat perkembangan  atau  riwayat  gejala  yang  telah dialami  oleh  pasien  dengan  berbagai  macam gejala.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.9 dibawah ini.
Gambar 3.9 Halaman Pengisian Biodata Pasien

## J. Halaman Konsultasi Pasien
Halaman  merupakan  tampilan  bagi pasien  ibu  menyusui  berkonsultasi.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.10 dibawah ini :
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 1-8

## Gambar 3.10Halaman Konsultasi Pasien

## K. Halaman Hasil Konsultasi Pasien
Setelah
melakukan melakukan konsultasi,  pasien  ibu  menyusi  dapat  melihat hasilnya untuk mengetahui dari gejala-gejala tadi mereka  mengidap  penyakit  atau  masalah  seperti apa.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.11 dibawah ini.

## Gambar 3.11 Hasil Konsultasi Pasien
3.2 Pembahasan
Berdasarkan dari sistem pakar yang dibangun  dapat  membantu  dan  mempermudah ibu menyusui untuk mendiagnosa dan mengetahui  gejala  fisik  penyakit  menyusui  dari sisi ibu dan bayi.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Ibu  Menyusui  Menggunakan
Metode Forward Chainning dan Metode Certainty Factor, dapat disimpulkan bahwa :
a. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu
Menyusui  Menggunakan  Metode  Forward Chaining  dan  Metode  Certainty  Factor  dapat berjalan dengan baik
b. Memudahkan  bagi  ibu  menyusui  untuk berkonsultasi  dengan  mudah  atas  gejala  – gejala yang dialami selama menyusui.
c. Semua  fungsi  menu  dan  fitur  pada  sistem  ini berhasil diimplementasikan dan bekerja dengan baik.
5. Saran
Sehubungan  dengan  penelitian  diatas,  penulis ingin mencoba memberikan saran atas pengembangan  sistem  ini  kepada  peneliti selanjutnya sebagai berikut :
a. Dapat dikembangkan menjadi aplikasi mobile yang  diupload  di  Playstore  sehingga  ibu
menyusui  yang  mempunyai  masalah  serupa dapat dimudahkan dengan adanya sistem yang telah dibangun ini.
b. Dapat  dikembangkan  juga  menjadi  aplikasi Mobile  dengan  tampilan  UI  yang  lebih menarik.

## Daftar Pustaka
[1] Isroni  Astuti,  “ Determinan  Pemberian  ASI Eksklusif Pada Ibu Menyusui” (2013)
[2] Y.  K.  Dewi  dan  G.  Sastra,  “ Gangguan
Fonologis  Penderita  Ankyloglossia  Penutur Bahasa  Melayu  Riau ,”  J.  Puitika,  vol.  11,
no. 1, hlm. 11–25, 2015
[3] M.  Nisak  dan  E.  T.  Susanti,  “ Breast  Care
Untuk  Mengatasi  Menyusui  Inefektif  Post Partum ,” J. Keperawatan Karya Bhakti, vol.
5, no. 1, hlm. 1–6, Jan 2019.
[4] A.  R.  A.  Rita,  “ Analisis  Determinan  Yang
Berhubungan  Dengan  Masalah  Dalam Menyusui  Di  Wilayah  Puskesmas  Bukoposo Kecamatan Way Serdang Kabupaten Mesuji ,”  Jurnal  Kesehat.  “Akbid  Wira Buana,” vol. 5, no. 3, hlm. 1–16, Apr 2019
[5] Rukiyah,  Yulianti.  “ Asuhan  Kebidanan Patologi. Jakarta: Trans Info Media ” 2012 [6] Yusrah  Taqiyah,  Sunarti  Sunarti,  Nur
Fadilah Rais” Pengaruh Perawatan Payudara terhadap bendungan asi pada ibu post  partum  di  RSIA  Khadijah  Makassar ”
Vol 4, No 1 (2019)
[7] Hersatoto Listiyono,” Merancang dan Membuat  Sistem  Pakar:  Jurnal  Teknologi Informasi “DINAMIK  Volume  XIII,  No.2, 115-124 , 2008
[8] B.  H.  Hayadi,  “ Sistem  Pakar;  Penyelesaian kasus Menentukan Minat Baca, Kecenderungan, dan Karakter Siswa dengan Metode Forward Chaining, 1 ed.
Yogyakarta ”: Deepublish, 2018
[9] S.  Kusumadewi,  “ Artificial  Intellegence (Teknik  dan  Aplikasinya).  Yogyakarta ”: Graha Ilmu, 2003
[10] Kusrini, “ Sistem Pakar Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta ”: Andi, 2006.
[11] I. Aprison, N. Hidayat, dan B. D. Setiawan, “ Sistem  Diagnosis  Penyakit  Pada  Tanaman Melon  Menggunakan  Metode  Forward Chaining  –  Certainty  Factor, ”  J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput.,  vol.  2,  no. 11, hlm. 5792– 5798, Nov 2018