Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510

## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT OTITIS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR
Muhammad Jufri 1) , Deosa Putra Caniago 2)
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam, Batam email: jufri@uib.ac.id
2 Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Batam, Batam email: deosa@iteba.ac.id

## Abstract
The ear is the five senses and is the external organ that most often interacts with external objects, the most common disturbance in the ear organs is an infection in the ear called otitis, otitis is an inflammation that causes an infection in the ear. Otitis itself has many types such as external, media, internal and others. with research using an Expert System, utilizing the Forward Chaining and Certainty Factor methods, it is hoped that it can help patients to be able to consult the system, as appropriate to consult an ENT-KL specialist, with an accuracy of up to 94%.
Keywords: Detection, Expert System, Forward Chaining, Certainty Factor, infection in the ear called otitis

## Abstrak
Telinga merupakan panca indra dan merupakan  organ luar  yang paling sering berinteraksi dengan objek dari luar, gangguan yang paling sering terjadi pada organ telinga yaitu adanya infeksi  pada  telinga  yang  disebut  dengan  otitis,  otitis  merupakan  peradangan  yang menyebabkan  infeksi  pada  telinga.  otitis  sendiri  memiliki  banyak  jenis  seperti  eksterna, media,  interna  dan  lainnya.  dengan  adanya  penelitian  menggunakan  Sistem  Pakar, memanfaatkan metode Forward Chaining dan Certainty Factor diharapkan dapat membantu penderita untuk dapat berkonsultasi dengan sistem selayaknya berkonsultasi dengan dokter spesialis THT-KL, dengan akurasi hingga sebesar 94% . Keywords: Detection, Expert System, Forward Chaining, Certainty Factor, infection in the ear called otitis
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Kesalahan  yang  terjadi  ketika mendiagnosa penyakit dapat menyebabkan terlambatnya penanganan yang berdampak pada  kematian.  Pengembangan  sistem pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  ayam broiler menggunakan forward chaining dan certainty factor serta kombinasi nilai bobot. Hasil  pengujian  tingkat  akurasi  diagnosa penyakit ayam broiler sebesar 100%[1].
Penyebab  terjadinya  kanker  kulit karena  radiasi  sinar ultraviolet yang menyebabkan sel kulit rusak. Kanker kulit dapat  dicegah  jika  dideteksi  lebih  awal sebelum menyebar. Penelitian ini bertujuan untuk  merancang  system  pakar  diagnose kanker kulit menggunakan metode forward chaining dan certainty  factor .  Hasil diagnosa  penyakit  kanker  menggunakan sistem  pakar  ini  menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 100%[2].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510
Sistem  pakar  merupakan  sistem yang  sudah  banyak  digunakan  di  bidang Kesehatan  karena  sistem  ini  dipandang memiliki pengetahuan seorang pakar  yang diimplementasikan kedalam sistem.
Sehingga  hasil  diagnosa  yang  dihasilkan berupa penalaran cerdas. Penelitian diagnose penyakit gigi dan mulut menggunakan  metode certainty  factor menunjukkan  tingkat  akurasi  diagnosa sebesar 99%[3].
Ketidakpastian Informasi dari diagnosa  penyakit  dapat  menyebabkan kesalahan pada diagnosa. Untuk mencegah ketidakpastian  maka  digunakan  metode certainty factor . Certainty factor mencegah ketidakpastian berdasarkan rule. Penelitian ini  menggunakan  metode certainty  factor pada sistem pakar untuk diagnose penyakit kuda laut. Hasil pengujian data menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi menggunakan certainty factor [4].
Salah satu penyakit yang berbahaya bagi  anak-anak  adalah  penyakit  saluran pernafasan.  Kurangnya  dokter  spesialis menyebabkan  terlambatnya  penanganan terhadap infeksi saluran pernafasan.
Penelitian  ini  bertujuan  merancang  sistem pakar  deteksi  penyakit  saluran  pernafasan menggunakan certainty factor dan forward chaining .  Hasil  diagnosa  penyakit  infeksi saluran  pernafasan  dengan  tingkat  akurasi sebesar 90%[5].
Sistem  Pakar  diagnosa  penyakit rematik  menggunakan  metode forward chaining dan certainty  factor. Beberapa penyakit  rematik  yang  didiagnosa  yaitu Rheumatoid  Arthritis  , Gout  Arthritis ,  dan Osteoarthritis. Hasil  pengujian  tingkat akurasi  diagnosa  dari  sistem  pakar  ini adalah sebesar 80%[6].
Penyakit  Otitis  sering    diabaikan padahal  penyakit  ini  bisa  berbahaya menular  dan  mematikan.  Penelitian  ini merancang sistem pakar diagnose penyakit Otitis  menggunakan  metode forward chaining dan certainty  factor. Hasil pengujian dianosa penyakit Otitis menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar
100%[7].
Resiko  salahnya  memilih  alat kontrasepsi  dapat  berdampak  bagi  tubuh penggunanya. Butuhnya pengetahun tentang  kelebihan  dan  kekurangan  alat kontrasepsi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memilih  alat  kontrasepsi  menggunakan metode forward  chaining dan certainty factor .  Hasil  pengujian  sistem  pakar  ini menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar 75%[8].
Pemilihan  kamera  DSLR  ( Digital Single  Lens  Reflex )  dengan  kualitas  yang baik  sulit  dilakukan  oleh  para  konsumen. Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang sistem pakar yang dapat merekomendasikan pemilihan kamera DSLR kualitas baik  menggunakan metode forward  chaining dan certainty  factor . Hasil  pengujian  sistem  pakar  ini  dapat merekomendasikan pemilihan kamera DSLR yang relevan dengan nilai MOS 3,5 dan 4[9]. Struktur sistem pakar dapat dilihat seperti pada Gambar 1[10].

## Gambar 1 Arsitektur Sistem Pakar

## METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  ini  adalah  tahapan yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  untuk menyelesaikan  masalah.  Kerangka  kerja dapat dilihat seperti pada Gambar 2.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510
Gambar 2 Kerangka Kerja
Identifikasi  masalah  dari  penelitian ini  bertujuan  untuk  mengarahkan  agar penelitian  ini  tercapainya  tujuan  yang diharapkan.  Tujuan  dari  penelitian  ini merancang  sistem  pakar  diagnosa  penyakit Otitis menggunakan metode forward chaining dan certainty factor . Forward Chaining merupakan teknik  pencarian  fakta  dimana  fakta tersebut  telah  diketahui,  selanjutnya  fakta tersebut di cocokan pada bagian IF dari rule If-THEN.  Jika  ada  fakta  yang  yang  cocok dengan  bagian  IF,  maka  rule  tersebut dieksekusi. Selajutnya Ketika rule dieksekusi maka sebuah fakta baru (bagian THEN) akan disimpan ke dalam database[11].
Metode certainty factor merupakan metode yang bisa mengatasi
ketidakpastian.
Certainty factor
menunjukkan suatu nilai kepastian terhadap suatu fakta. Certainty factor memiliki nilai maximal adalah +1.0 ( Definitely ), sedangkan  nilai  minimum  adalah  -1.0 ( Definitely  not ).  Nilai  positif  adalah  nilai derajat keyakinan dan nilai negative adalah nilai  derajat  ketidakyakinan[12].  Metode Certainty  Factor dapat  dilakukan  seperti pada rumus 1[13].
CF ( Rule ) = MB(H,E) * MD(H,E) (1)
𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) = { 𝑀𝐴𝑋[𝑃(𝐻|𝐸), 𝑃(𝐻)] − 𝑃(𝐻) 𝑀𝐴𝑋[1,0] − 𝑃[𝐻] , 𝑃(𝐻) = 1 𝑀𝐷(𝐻, 𝐸) = { 𝑀𝐼𝑁[𝑃(𝐻|𝐸), 𝑃(𝐻)] − 𝑃(𝐻) 𝑀𝐼𝑁[1,0] − 𝑃[𝐻] , 𝑃(𝐻) = 0
Keterangan: CF ( Rule )   = Certainty factor.
MB(H,E)   = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis  H,  jika  diberikan evidence E (antar 0 dan 1).
MD(H,E)  =  ukuran  ketidak  percayaan terhadap evidence H,  jika  diberikan evidence E (antar 0 dan 1).
P(H) = probabilitas kebenaran hipotesis H. P(H|E)  =  probabilitas  bahwa  H  benar karena fakta E.
Pengumpulan  data  yang  berkaitan dengan  peyakit  anosmia  berupa  rekam medis di RSUD M Djamil dan melakukan wawancara  dengan  dokter  spesial  THT. Data sampel  yang digunakan  yaitu  7 Jenis penyakit  anosmia  yang  paling  sering diderita seperti pada Table 1.

## Tabel 1 Data Penyakit
NO Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Otitis Eksterna 2 P02 Otitis Media 3 P03 Otitis Interna 4 P04 Barotrauma 5 P05 Tinnitus 6 P06 Kolesteatoma 7 P07 Otosklerosis Pada Sistem Pakar penyakit Anosmia terdapat  7 jenis penyakit dengan kode P01-P07.
Penyakit Otitiss memiliki beberapa gejala  yang biasa menandai  jenis penyakit yang  terjangkit,  pada  penelitian  penyakit Otitis  menular  ini  didapati  37  gejala  yang menyertai 7 penyakit tersebut, seperti pada tabel 2
Tabel 2 Data Gejala No Kode Nama Gejala 1 G1 Gatal Pada telinga
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510
2 G2 Sakit, Terutama saat telinga disentuh atau ditarik 3 G3 Telinga tampak kemerahan dan bengkak 4 G4 Keluar cairan dari telinga 5 G5 Telinga terasa penuh atau tersumbat 6 G6 Demam 7 G7 Muncul benjolan di leher atau sekitar telinga karena pembengkakan kelenjar getah bening 8 G8 Sakit kepala 9 G9 Kehilangan selera makan 10 G10 Susah tidur di malam hari 11 G11 Kehilangan keseimbangan 12 G12 Keluar cairan dari telinga 13 G13 Telinga berbau 14 G14 Vertigo 15 G15 Telinga berdenging 16 G16 Sakit telinga akut 17 G17 Susah fokus pada mata 18 G18 Kehilangan pendengaran pada area frekuensi tinggi pada salahs atu telinga 19 G19 Telinga terasa tidak nyaman 20 G20 Telinga kemasukan benda asing 21 G21 Kebiasaan mengorek telinga terlalu dalam menggunakan benda tertentu, seperti cutton bud atau tusuk gigi 22 G22 Suara yang sangat keras, seperti ledakan 23 G23 Benturan atau cedera di bagian kepala atau telinga 24 G24 Barotrauma atau perubahan tekanan udara secara mendadak, misalnya saat didalam pesawat atau menyelam 25 G25 Gangguan pada sel saraf di dalam telinga 26 G26 Penuaan 27 G27 Kebiasaan mendengar suara dengan volume kencang, baik dalam jangka waktu sebentar atau lama 28 G28 Penyumbatan kotoran telinga 29 G29 Tulang telinga mengeras 30 G30 Nyeri 31 G31 Telinga berbau busuk 32 G32 Telinga terasa penuh atau tersumbat 33 G33 Melemahnya otot wajah dibagian sisi telinga yang terkena kolesteatoma 34 G34 Sulit mendengar suara yang rendah dan bisikan 35 G35 Cenderung berbicara dengan suara pelan, karena suara sendiri terdengar keas 36 G36 Cenderung lebih mudah mendengar saat suasana disekitar sedang bising 37 G37 Gangguan pendengaran yang semakin lama semakin memburuk
Tabel  2  menjelaskan  Gejala  yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 37 data dengan pengkodean dari G01-G37
Tabel 3 Rule untu menentukan Jenis Penyakit menggunakan Forward Chaining NO Mekanisme 1 IF G1 is true AND  G2 is true AND G3 is true AND  G4 is true AND G5 is true AND G6 is true AND G7 is true AND THEN P1
2 IF G8 is true AND G9 is true AND  G10 is true
AND G11 is true AND G12 is true AND G13 is true AND THEN  P2
3 IF G14 is true AND  G15 is true AND G16 is true AND G6 is true AND  G17 is true AND G18 is true AND G19 is true AND THEN  P3
4 IF G20 is true AND G21 is true AND G22 is true AND  G23 is true AND G24 is true AND
THEN  P4 5 IF G25 is true AND G26 is true AND G27 is true AND  G28 is true AND G29 is true AND THEN  P5
6 IF G30 is true AND G31 is true AND G12 is true AND G32 is true AND  G33 is true THEN
P6
7 IF G34 is true AND G35 is true AND G36 is true AND G37 is true AND  G17 is true THEN

## P7
Tabel  3  Menunjukan  hubungan bahwasanya  gejala  dengan  kode  G1,  G2,
G3, G4, G5 dan G6 adalah penyakit P1
Pembobotan nilai MB dan MD yang telah  disepakati  oleh  peneliti  dan  pakar dapat dilihat pada Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4 Bobot Nilai Kepastian Interprestasi Nilai Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2-0.2 Mungking 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510
Dalam  tahapan  ini  akan  digunakan suatu  algoritma Certainty  Factor untuk menemukan  nilai  keyakinan  dari  hasil penelusuruan rule yang  didapati  dari Forward  Chaining .  Dengan  nilai  MB  dan MD  didapati  dari  pakar  pada  rule  2  yaitu sebagai  berikut; IF G1 is  true  AND G2 is true AND G3 is true AND G4 is true AND G5 is true AND G6 is true AND THEN P1
Nilai MB Nilai MD
CF Mbcombine1 (CF MBG01,
CF MBG02 ) = CF MBG01 + CF MBG02 x (1
- CF MBG01 )
= 0.6 + 1 * (1 – 0.6) = 0.6 + 1 * 0.4 = 0.6 + 0.4
= 1
CF Mdcombine1 (CF MDG01, CF MDG02 ) = CF MDG01 + CF MDG02 x
(1 - CF MDG01 ) = 0.2 + (-0.2 * (1– 0.2)
= 0.2 + (-0.2 * 0.8 ) = 0.2 – 0.16 = 0.04 CF Mbcombin2 (CF Mbcombine1,
CF MBG03 ) = 1.0 + 0.6 * (1 – 1.0 )
= 1.0 + 0.6 * 0 = 1.0 + 0
= 1
CF MDcombin2 (CF Mbcombine1, CF MDG03 ) = 0.04 + 0.1 *(1 – 0.04)
= 0.04 + 0.1 * 0.96
= 0.04 + 0.96
= 1
CF Mbcombin3 (CF Mbcombine2,
CF MBG04 ) = 1.0 + 0.8 *(1 – 1.0 )
= 1.0 + 0.8 * 0 = 1.0 + 0 = 1 CF Mdcombin3 (CF Mbcombine2, CF MDG04 ) = 1.0 + 0.1*(1-1) = 0.136
CF Mbcombin4 (CF Mbcombine3,
CF MBG05 ) = 1.0 + 1.0 * (1 – 1.0 )
= 1.0 + 1.0 * 0 = 1.0 + 0 = 1 CF Mdcombin4 (CF Mbcombine3, CF MDG05 ) = 0.136 + -0.1 * (1 – 0.136)
= 0.0496
CF Mbcombin5 (CF Mbcombine4,
CF MBG06 ) = 1.0 + 1.0 * (1 – 1.0 )
= 1.0 + 1.0 * 0 = 1.0 + 0 = 1
CF Mdcombin5 (CF
Mbcombine3, CF MDG06 )
= 0.0496+ 0.2 * (1 – 0.496 )
= 0.23968

## CF(Rule2)=MB(H, E)-MD(H, E)
(1)
= CF MBbcombin5 - CF MDcombin5
=  1 – 0.23968
=  0.76032
CF  diagnosis  dari  penyakit  Otitiis Eksterna. Berdasarkan hasil dari perhitungan  tersebut,  maka  CF  dari penyakit  telinga  (Otitit  Eksterna)    adalah 0.76032 atau 76.32 %

## IMPLEMENTASI DAN HASIL
Penerapan  rancangan  sistem  yang telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dengan database MySQL  sebagai  media  penyimpanan. Berdasarkan  perhitungan  manual  dan sistem  dapat  ditemukan  kesamaan  nilai kepastian  dari  setiap  penyakit  Otitis  yang dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5 Nilai CF yang tercapai NO Nama Penyakit Nilai CF 1 Otitis Eksterna 0.7527168 2 Otitis Media 0.940896 3 Otitis Interna 0.8211456 4 Barotrauma 0.76032 5 Thinitus 0.85536 6 Kolesteatoma 0.8554 7 Otosklerosis 0.78408

## IMPLEMENTASI DATABASE
Database yang dirancang terdiri dari lima  tabel,  yang  terdiri  dari  tabel  admin untuk  hak  akses  admin  sebagai  pengolah data input pada sistem, tabel diagnosa yang digunakan dalam penyimpanan data penyakit  anosmia  beserta  kode  penyakit, tabel gejala berisikan data dari setiap gejala penyakit  anosmia,  tabel  konsultasi  yang digunakan  untuk  menyimpan  riwayat konsultasi  pengguna  dan  tabel  relasi  yang merupakan tabel penghubung untuk pembentukan rule dan  pemberian  bobot setiap gejala.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510

## IMPLEMENTASI INTERFACE
Penerapan dari penilitan ini
menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan menggunakan web browser (mozilla  atau  google  chrome)  dala m penggunaanya.  Pengguna  dapat  memilih menu dari beberapa menu form yang terdiri dari;
Gambar 4. Menu Awal Aplikasi
Gambar 5. Menu Artikel
Gambar 6. Menu Mulai Konsultasi
Gambar 7. Menu Konsultasi
Gambar  8  merupakan  aktivitas konsultasi user terhadap  sistem  dengan memberikan  pertanyaan  berkaitan  dengan gejala dan user menjawab dengan mengklik button ‘Ya’ dan ‘Tidak’.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510

## Gambar 8. Menu Hasil Konsultasi
Gambar 9.  Laporan Hasil Konsultasi
Gambar  9  merupakan  hasil  dari konsultasi user terhadap  sistem  dengan gejala yang terpilih G1, G2, G3, G4 dan G5 hasil  penyakit  Otitis  Eksterna  dengan tingkat keyakinan sebesar 76.03%
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan uji  coba  aplikasi  Sistem  Pakar  untuk mendeteksi  Penyakit  radang  telinga  atau Otitis  kepada  15  orang user ,  hasil  yang diperoleh  dari  pengujian  tersebut  dan dibandingkan dengan pendapat dari dokter spesialis THT-KL, maka diperoleh keakuratan  dari  sistem  sebesar  100%  dari data RSUD M Djamil.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  uraian  penelitian  yang  telah dilaukan diatas  maka didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Perancangan Aplikasi Sistem Pakar
mendeteksi Penyakit Otitis dapat
menentukan  jenis  dari  penyakit  radang telinga  atau  Otitis  sesuai  dengan  gejala yang  dirasakan  oleh  pengguna  sistem dengan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor sehingga  membantu masyarakat  luas  dalam  mendeteksi  jenis penyakit dan menentukan langkah pertama dalam pengobatan penyakit tersebut menggunakan  aplikasi  berupa  website Sistem Pakar Penyakit Otitis . 2. Dengan digunakannya metode
Forward  Chaining dan Certainty  Factor sebagai alat bantu , Sistem mampu
menentukan  jenis  penyakit  radang  telinga atau Otitis sesuai dengan kepakaran dokter spesialis  dan  memberikan  nilai  kepastian dari  pengguna  sistem  yang  menderita penyakit terdiagnosis dalam nilai persentase  keyakinan.  Dengan  tingkat akurasi pengujian sistem sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Anggrawan, S. Satuang, and M. N. Abdillah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor,” MATRIK  J.
Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1,
pp. 97–108, Sep. 2020.
[2] R. N. Pranata, A. B. Osmond, and C. Setianingsih, “Potential Level Detection of Skin Cancer with Expert System Using Forward Chaining and Certainty Factor Method,” in 2018 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS) , 2018, pp. 207–
213.
[3] S. A. Pasaribu, P. Sihombing, and S. Suherman, “Expert System for Diagnosing Dental and Mouth
Diseases with a Website-Based Certainty Factor (CF) Method,” in 2020 3rd International Conference on Mechanical, Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT) , 2020, pp.
218–221.
[4] R. I. Borman, R. Napianto, P.
Nurlandari, and Z. Abidin, “IMPLEMENTASI CERTAINTY FACTOR DALAM MENGATASI KETIDAKPASTIAN PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KUDA LAUT,”
JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist.
Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, Dec. 2020.
[5] I. Wahyuni and C. Kusumawati, “Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 4 No. 2 Juli 2022 Hal. 333-340 DOI : https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510
Pernapasan pada Anak
Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor Rainfall Prediction Using Tsukamoto FIS & Genetic Algorithm View project Waste Management of TPAS Talangagung View project,” in
Seminar Nasional Inovasi
Teknologi , 2017, pp. 427–434.
[6] Hairani, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “An Expert System for Diagnosis of Rheumatic Disease
Types Using Forward Chaining Inference and Certainty Factor Method,” in 2019 International Conference on Sustainable Information Engineering and
Technology (SIET) , 2019, pp. 104–
109.
[7] D. P. Caniago and Sumijan, “Akurasi dalam Mendeteksi Penyakit Kulit Menular
menggunakan Gabungan Metode Forward Chaining dengan Certainty Factor,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 48–55, Jun. 2020.
[8] D. A. Prambudi, C. Edi Widodo, and A. Puji Widodo, “Expert
System Application of Forward
Chaining and Certainty Factors
Method for The Decision of Contraception Tools,” E3S Web Conf. , vol. 31, no. 10009, p. 6, Feb.
2018.
[9] T. E. Putri, R. Novaldianto, I. Werdiningsih, and B. Nuqoba,
“Expert system for digital single
lens reflex (DSLR) camera
recommendation using forward chaining and certainty factor,” in
AIP Conference Proceedings , 2021, vol. 2329, no. February, p. 050006.
[10]  M. B. Garcia, J. B. Mangaba, and C. C. Tanchoco, “Virtual Dietitian: A Nutrition Knowledge-Based System
Using Forward Chaining Algorithm,” in 2021 International Conference on Innovation and Intelligence for Informatics,
Computing, and Technologies (3ICT) , 2021, no. November, pp. 309–314.
[11]  N. Aprilia, F. Fauziah, and R. T. Komala Sari, “Aplikasi Monitoring dan Screening Covid-19
Menggunakan Metode Certainty
Factor dan Forward Chaining,”
STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 5, no. 3, pp. 291– 298, Apr. 2021.
[12]  I. P. Sari, A. Priyanto, and R. Ananda, “Sistem Pakar Berbasis Android Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode
Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining,” J.
Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 393–400, Jul. 2020.
[13]  H. Fonda, Yulanda, M. Ikhsanudin, Muhardi, and Y. Irawan, “Application of Certainty Factor
Method to Identify Pests in Crystal Jamboo Plants,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no. 1, p. 012053, 2021.