## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 1 − 6 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2465

## Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus

## Ahlan Ismono
Sistem Informasi Industri Otomotif, Politeknik STMI Jakarta, Jakarta, Indonesia Email: ismonoahlan2015@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ismonoahlan2015@gmail.com Submitted: 02/11/2022 ; Accepted: 21/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Diabetes  Melitus  ini  merupakan  sebuah  penyakit  yang  terjadi  pada  metabolisme  pada  tingkat  kronis.  Diabetes Melitus selalu menjadi salah satu penyakit menakutkan bagi masyarakat, hal tersebut dikarenkan penyakit diabetes melitus merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan kematian dengan resiko angka kematian yang cukup tinggi. Diagnosa dini pada  penyakit  diabetes  militus  ataupun  pada  masyarakat  untuk  mengetahui  penyakit  diabetes  melitu  sangatlah  penting. Diagnosa dini yang dilakukan menimbulkan permasalahan dini terkhususnya bagi masyarakat. Hal tersebut dikarenakan untuk melakukan pemeriksaan penyakit diabetes melitus harus dilakukan uji laboratorium pada rumah sakit, melakukan pemeriksaan tubuh secara keseluruhan dan juga biaya yang cukup tinggi. Selain itu juga terdapat keterbatasan informasi oleh masyarakat terhadap tanda – tanda atau gejala – gejala yang memungkinkan seseorang terindikasi penyakit diabetes militus tersebut. Oleh sebab  itu  perlu  kiranya  dilakukan  penyelesaian  permasalahan  tersebut  untuk  membantu  dalam  proses  diagnosa  dini  oleh masyarakat.  Sistem  pakar  merupakan  sebuah  sistem  yang  sudah  bagian  dari  komputerisasi.  Sistem  pakar  yang  sudah terkomputerisasi dapat  mendiagnosa  penyakit  tertentu berdasarkan  dengan pengetahuan  yang  tersimpan pada sistem pakar. Metode certainty factor merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam proses penyelesaian pada sistem pakar. Pada metode certaint factor dapat menghasilkan keakuratan nilai berdasarkan nilai bobot gejala yang sudah dipilih oleh pasien. Hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya nilai akurasi yang didapatkan dari proses diagnosa penyakit diabetes melitus sebesar 94,78%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Diabetes Melitus; Metode Certainty Factor
Abstract− Diabetes Mellitus is a disease that occurs in metabolism at a chronic level. Diabetes Mellitus has always been a frightening disease for the community, this is because diabetes mellitus is a disease that causes death with a fairly high risk of death. Early diagnosis of diabetes mellitus or the community to find out diabetes mellitus is very important. Early diagnosis that is carried out causes early problems, especially for the community. This is because to carry out an examination of diabetes mellitus, laboratory tests must be carried out in hospitals, carry out an overall body examination and the costs are quite hi gh. In addition, there is also limited information by the public on the signs or symptoms that allow a person to be indicated for diabetes mellitus. Therefore, it is necessary to solve these problems to assist in the early diagnosis process by the community. An expert system is a system that is already part of computerization. Computerized expert systems can diagnose certain diseases based on the knowledge stored in the expert system. The certainty factor method is one method that can be used in the process of solving the expert system. The certain factor method can produce an accurate value based on the symptom weight value that has been selected by the patient. The results of the study found that the accuracy value obtained from the process of diagnosing diabetes mellitus was 94,78%.
Keywords : Expert System; Diagnosis; Diabetes Mellitus; Certainty Factor Method

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  atau  biasa  juga  disebut  dengan penyakit  kencing  manis  pada  masyarakat  Indonesia.  Diabetes Melitus ini merupakan sebuah penyakit yang terjadi pada metabolisme pada tingkat kronis dengan multi etiologi. Dimana penyakit diabetes melitus ini didasarkan dengan tingginya kadar gula darah yang terdapat pada tubuh dan terjadi ganggungan terhadap metabolisme karbohidrat, protein dan juga lipid yang diakibatkan oleh insufisiensi fungsi insulin[1].
Diabetes Melitus selalu menjadi salah satu penyakit menakutkan bagi masyarakat, hal tersebut dikarenkan penyakit  diabetes  melitus  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  menyebabkan  kematian  dengan  resiko  angka kematian  yang cukup tinggi. Tingginya angka kematian akibat penyakit diabtes melitus dikarenakan terjadinya komplikasi penyakit lainnya yang disebabkan oleh penyakit diabetes melitus[2].
Diagnosa dini pada penyakit diabetes militus ataupun pada masyarakat untuk mengetahui penyakit diabetes melitu sangatlah penting. Diagnosa secara dini bertujuan untuk mengetahui apakah seseorang menderita penyakit diabetes atau tidak. Jika seseorang terindikasi menderita penyakit diabetes secara dini maka dapat segera dilakukan penanganan  terhadap  penyakit  tersebut  agar  kiranya  penyakit  diabetes  melitus  tersebut  tidaklah  semakin  buruk dan juga menyebabkan kompikasi penyakit lainnya hingga kematian bagi penderita penyakit diabetes melitus[3], [4].
Diagnosa dini yang dilakukan menimbulkan permasalahan dini terkhususnya bagi masyarakat. Hal tersebut dikarenakan untuk melakukan pemeriksaan penyakit diabetes melitus harus dilakukan uji laboratorium pada rumah sakit,  melakukan  pemeriksaan  tubuh  secara  keseluruhan  dan  juga  biaya  yang  cukup  tinggi.  Hal  –  hal  tersebut menjadi sebuah permasalahan yang cukup penting terkhususnya bagi masyarakat menengah kebawah.
Selain itu juga terdapat keterbatasan informasi oleh masyarakat terhadap tanda – tanda atau gejala – gejala yang  memungkinkan  seseorang  terindikasi  penyakit  diabetes  militus  tersebut.  Keterbatasan  informasi  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 1 − 6 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2465
pengetahuan menyebabkan membutuhkan waktu yang lebih untuk proses konsultasi. Seharusnya pada pelayanan kesehatan  masyarakat  sudah  bisa  untuk  memberkan  informasi  secara  dini  terhadap  proses  diagnosa  terhadap penyakit diabetes melitus tersebut.
Oleh sebab itu perlu kiranya dilakukan penyelesaian permasalahan tersebut untuk membantu dalam proses diagnosa dini oleh masyarakat. Seiring dengan perkembangan teknologi yang begitu pesat sudah seharusnya proses diagnosa dilakukan dengan memanfaatkan peranan teknologi. Salah satu peran teknologi yang dapat digunakan yaitu komputer, komputer dapat membantu dalam proses diagnosa dengan penyelesaiannya menggunakan sistem pakar.
Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang sudah bagian dari komputerisasi. Sistem pakar yang sudah terkomputerisasi  dapat  mendiagnosa  penyakit  tertentu  berdasarkan  dengan  pengetahuan  yang  tersimpan  pada sistem pakar. Sistem pakar sendiri bukanlah menjadi pengganti dari perannya pakar, tetapi sistem pakar merupakan sebuah sistem yang mengadopsi dari pada kemampuan dan juga keahlian dari seorang pakar yang digambarkan serta ditransformasikan pada sistem yang terkomputerisasi[5], [6].
Pada sistem pakar sendiri proses penyelesaian permasalahan tidaklah dilakukan dengan sendirinya, tetapi perlu  kiranya  sebuah  proses  yang  dilakukan  untuk  membantu  dalam  penyelesaian  masalah  atau  biasa  disebut dengan  metode.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada proses diagnosa seperti Metode Naïve Bayes, Dempster Shafer, Inferensi Fuzzy, Case Based Reasoning, Bayesian Network  dan  beberapa  metode  lainnya[7]–[11].  Pada  penelitian  ini  sendiri  akan  dilakukan  proses  penyelesaian permasalahan dengan menggunakan metode certainty factor.
Metode  certainty  factor  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  penyelesaian pada sistem pakar. Pada metode certaint factor dapat menghasilkan keakuratan nilai berdasarkan nilai bobot gejala yang sudah dipilih oleh pasien. Metode certainty factor juga dapat menyelesaikan permasalahan ketidakpastian terhadap kebenaran pada permasalahan diagnosa terhadap penyakit. Metode certainty factor dipergunakan karena metode tersebut dapat menggambarkan tingkat keyakinan dari hasil diagnosa seorang pakar[12], [13].
Beberapa penelitian terdahulu yang dilakukan pada tahun 2018 oleh  Supina Batubara, dkk mendapatkan hasil  penelitian  bahwa  metode  certainty  factor  dapat  mendiagnosa  penyakit  dalam  pada  manusia  ini  dapat memberikan  hasil  diagnosa,  penyebab,  pengobatan,  serta  pencegahan  terhadap  suatu  penyakit[14].  Penelitian lainnya dilakukan pada tahun yang sama oleh Khairina Eka Setyaputri, dkk dengan hasil penelitian bahwa metode certainty dapat mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan atau diinputkan oleh user. Penelitian ini telah berhasil dan tepat menerapkan metode certainty factor sebagai alat pengambilan keputusan pada sistem pakar penyakit THT[15].
Pada  tahun  2019  juga  dilakukan  penelitian  oleh  Indyah  Hartami  Santi  dan  Bina  Andari  dengan  hasil penelitian  yang  didapatkan  metode  certainty  factor  dapat  diterapkan  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit dengan  hasil  akhir  tingkat  akurasi  sebesar  95%[16].  Dan  ditahun  2020  juga  dilakukan  penelitian  oleh  Syahirul Alim, dkk dengan hasil akhir penelitian bahwasannya metode certainty factor dapat membantu dalam mendiagonsa penyakit  kakao  dan  berdasarkan  perhitungan  akurasi  yang  dilakukan  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 85,7%[17].
Berdasarkan  dengan  penjabaran  dan  penjelasan  diatas  maka  pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk melakukan proses diagnosa secara dini terhadap penyakit diabetes melitus. Proses diagnosa yang dilakukan dengan menggunakan peranan sistem pakar dan juga metode certainty factor untuk penyelesaian dalam mendapatkan hasil. Penelitian  yang  dilakukan  nantinya  dapat  memberikan  kemudahan  dan  menyelesaikan  permasalahan  bagi masyarakat untuk melakukan proses diagnosa penyakit diabetes melitus secara cepat dan akurat.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metodologi Peneitian
Metodologi penelitian merupakan proses atau alur yang dilakukan pada penelitian dimulai dari proses identifikasi masalah hingga proses penarikan kesimpulan. Adapun metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 1 − 6 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2465

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  bisa  meniru  keahlian  seorang  pakar.  Sistem  ini  bekerja  untuk menyimpan pengetahuan manusia ke komputer yang menggabungkan dasar pengetahuan ( knowledge base ) dengan sistem inference sebagai  pengganti  fungsi  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah.  Sistem  pakar merupakan  perkembangan  dunia  teknologi  mutakhir,  yang  membuat user mendapatkan  informasi  dan  panduan pada saat yang diperlukan, selain itu juga dapat menghemat biaya[18], [19].

## 2.3 Metode Certainty Factor
Metode certainty facotr merupakan metode yang diusukan oleh Shortliffe dan Buchanan ditahun 1975. Metode ini dipergunakan  untuk  menggambarkan  ketidakpastian  yang  difikirkan  oleh  pakar.  Pada  proses  analisis  yang dilakukan oleh seorang pakar berdasarkan dengan tingkan kemungkinan. Maka dari itu, metode certainty factor mampu untuk menjelaskan tingkat keyakinan seorang pakar dari permasalahan diagnosa yang dihadapi. Adapun penyelesain dari metode certainty facotr dapat diselesaikan dengan menggunakan persamaan berikut[20], [21]:
1. Metode ‘Net Belief’. Seperti yang ditunjukan persamaan (1)
CF( Rule ) = MB(H,E) – MD(H,E) (1)
2. Menggunakan hasil wawancara dengan pakar. Dengan mendapatkan informasi dari hasil  wawancara dengan pakar. Nilai CF(Rule) didapat dari intrepretasi ”term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai Tabel 1
Tabel 1. Nilai CF(Rule) Diubah Menjadi Nilai CF Uncertainty Term CF Definitely not (pasti tidak) -1.0 Almost certainty not (hampir pasti tidak)  -0.8 Probably not (kemungkinan tidak) -0.6 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknow (tidak tahu) -0.2 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (Kemungkinan besar) 0.6 Almost certainty (hampir pasti) 0.8 Definitely (pasti) 1.0
3. CF Gabungan
CF gabungan merupakan CF akhir dari sebuah calon konklusi. CF ini dipengaruhi oleh semua CF pararel dari aturan yang menghasilkan konklusi tersebut. Jika terdapat gejala-gejala yang berbeda menyebabkan penyakit yang sama, maka itu termasuk dalam persamaan certainty factor gabungan:
CF[H,E] 1 =CF[H]*CF[E]
(2)
Certainty factor untuk kaidah yang serupa ( Similiary concluded rules ) :
CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 *(1-CF[H,E] 1 (3)
CF combine CF[H,E] old3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old ) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Penyakit  diabetes  melitus  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  memiliki  angka  kematian  tertinggi  dikarenakan kompikasi  penyakit  yang  terjadi  bagi  seseorang  yang  menderita  penyakit  diabetes  melitus  tersebut.  Bagi masyarakat  perlu  kiranya  dilakukan  proses  diagnosa  secara  dini  agar  mengetahui  apakah  seseorang  menderita penyakit  diabetes  melitus  tersebut  atau  tidak.  Jika  seseorang  terindikasi  penyakit  tersebut  agar  kiranya  dengan cepat  untuk  dilakukan  tindakan  penanganan  sehingga  tidak  terjadi  kompikasi  penyakit  yang  menyebabkan kematian.
Proses  diagnosa  yang  terjadi  pada  masyarakat  menimbukan  permasalahan  tersendiri.  Dimana  diagnosa diperlukan dengan melakukan pengujian pada laboratorium serta membutuhkan biaya yang mahal. Selain itu juga, keterbatasannya  informasi  yang  didapatkan  oleh  masyarkat  dan  penyedia  pelayanan  kesehatan  menyebabkan proses diagnosa dan konsultasi menjadi sulit. Maka dari itu diperlukan sebuah sistem pakar yang dapat membantu menyelesaikan permasalahan dengan cepat dan akurat.
Sistem pakar sendiri merupakan sebuah sistem yang sudah terkomputerisasi  dengan proses penyelesaian berdasarkan  penalaran  yang  dilakukan  oleh  pakar.  Sistem  pakar  tidak  menggantikan  peran  dari  seorang  pakar, tetapi  sistem  pakar  mengadopsi  pengetahuan  dari  seorang  pakar  yang  diimplementasikan  pada  sistem  pakar

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 1 − 6 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2465
tersebut.  Metode  certainty  factor  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan ketidakpastian pada sistem pakar.

## 3.1.1 Penerapan Metode Certainty Factor
Sesuai dengan terminologi kepastian Certainty Factor pengguna konsultasi diberi pilihan jawaban dengan masing-masing bobot sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel Terminator Kepastian
No Keterangan Nilai Terminator 1 Sangat yakin 1.0 2 Yakin 0.8 3 Cukup yakin 0.6 4 Kurang yakin 0.4 5 Tidak tahu 0.2 6 Tidak 0
Setelah didapatkan tabel terminator kepastian seperti tabel 2, selanjutnya yaitu mengetahui gejala – gejala pada penyakit diabetes melitus dan juga nilai bobot dari setiap gejala penyakit tersebut. Adapun gejala penyakit dan nilai bobot dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 3. Gejala Penyakit dan Nilai Bobot
No  Kode Gejala  Gejala Penyakit Diabetes  Bobot Nilai 1 G01 Lemas 0,8 2 G02 Kesemutan 0,6 3 G03 Gangguan Penglihatan 0,2 4 G04 Bibir dan Kulit Kering 0,2 5 G05 Berat Badan Turun 1,0 6 G06 Sering Buang Air Kecil 0,8 7 G07 Gampang Haus 0,6 8 G08 Cepat Lapar 0,6
Untuk gejala pada penyakit diabtes melitus dan juga nilai bobot pada setiap gejala dapat dilihat pada tabel 3.  Kemudian  dilakukan  proses  penyelesaian  diagnosa  penyakit  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor. Langkah awal yang dilakukan yaitu mendapatkan nilai ketidakpastian dari diagnosa pasien. Adapun nilai jawaban pasien dapat dilihat berikut
Tabel 4. Hasil Diagnosa No  Kode Gejala  Bobot Nilai 1 G01 0,4 2 G02 0,8 3 G03 0,4 4 G04 0,2 5 G05 0,4 6 G06 0,4 7 G07 0,6 8 G08 0,6
Setelah  didapatkan  hasil  jawaban  pasien  pada  proses  diagnosa  seperti  tabel  4,  maka  dapat  diselesaikan proses  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor.  Proses  perhitungan  metode  certainty  factor  dapat diselesaikan dengan menggunakan proses berikut:
Hitung   CF [H,E] = CF [H] × CF [E]
CF[H,E]
= CF[H] * CF[E]
= 0.8 * 0.4 = 0.32 CF[H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF[H,E] 3 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0.2 * 0.4 = 0.08
CF[H,E] 4
= CF[H] 4 * CF[E] 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 1 − 6 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2465
= 0.2 * 0.2 = 0.04 CF[H,E] 5 = CF[H] 5 * CF[E] 5 = 1,0 * 0.4 = 0.4 CF[H,E] 6 = CF[H] 6 * CF[E] 6
= 0.8 * 0.4
= 0.32 CF[H,E] 7
= CF[H] 7 * CF[E] 7
= 0.6 * 0.6
= 0.36
CF[H,E] 8 = CF[H] 8* CF[E] 8 = 0.6 * 0.6 = 0.36
Setelah didapatkan nilai ketidak pastian seperti proses diatas, selanjutnya melakukan kombinasi dari setiap nilai  gejala  yang  terdapat  pada  proses  diagnosa.  Adapun  proses  perhitungan  nilai  kombinasi  metode  certainty factor dapat dilihat berikut:
CF combine CF[H,E] 1 , 2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1-CF[H,E] 1 ) = 0.32 + 0.48 * (1-0.32) = 0.32 + 0.48 * 0.68 = 0.32 + 0.3264 = 0.6464 old CF combine CF[H,E] old,3
= CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old ) = 0.6464 + 0.08 (1-0.6464) = 0.6464 + 0.08 * 0.3536 = 0.6464 + 0.0283 = 0.6747 old2 CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1-CF[H,E] old2 ) = 0.6747 + 0.04 * (1-0.6747) = 0.6747 + 0.04 * 0.3253 = 0.6747 + 0.0130 = 0.6877 old3 CF combine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1-CF[H,E] old3 ) = 0.6877 + 0.4 * (1-0.6877) = 0.6877 + 0.4 * 0.3123 = 0.6877 + 0.1249 = 0.8126 old4 CF combine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old4 + CF[H,E] 6 * (1-CF[H,E] old4 ) = 0.8126 + 0.32 * (1-0.8126) = 0.8126 + 0.32 * 0.1874 = 0.8126 + 0.06 = 0.8726 old5 CF combine CF[H,E] old5,7 = CF[H,E] old5 + CF[H,E] 7 * (1-CF[H,E] old5 ) = 0.8726 + 0.36 * (1-0.8726) = 0.8726 + 0.36 * 0.1274 = 0.8726 + 0.0459 = 0.9185 old6 CF combine CF[H,E] old6,8 = CF[H,E] old6 + CF[H,E] 8 * (1-CF[H,E] old6 ) = 0.9185 + 0.36 * (1-0.9185) = 0.9185 + 0.36 * 0.0815 = 0.9185 + 0.0294 = 0.9478 * 100 % = 94,78%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 1 − 6 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2465
Dari  proses  penyelesain  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor  maka  didapatkan  nilai  akurasi tingkat  kepercayaan  sebesar  94,78%.  Dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  bahwasannya  pasien  menderita  penyakit diabetes melitus dan sekiranya untuk dapat segera dilakukan penanganan dengan cepat dan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang dipaparkan, maka dapat disimpulkan bahwanya dengan sistem pakar  dapat  membantu  mempermudah  dalam  proses  diagnosa  penyakit  diabetes  melitus.  Dengan  menerapkan sistem pakar didapatkan hasil tingkat akurasi yang baik dalam pengambilan keputusan. Hasil penerapan metode certainty  factor  didapatkan  tingkat  kepercayaan  sebesar  94,78%.  Dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  bahwasannya pasien menderita penyakit diabetes melitus.

## REFERENCES
[1] R. N. Putri and L. Goeirmanto, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus,” J. Apl. dan Inov. IPTEKS SOLIDITAS , vol. 3, no. 2, pp. 106–112, 2020.
[2] Y. B. Widodo, S. A. Anggraeini, and T. Sutabri, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Berbasis Web Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  112–123,  2021,  doi: 10.37012/jtik.v7i1.507.
[3] F. Dwiramadhan, M. I. Wahyuddin, and D. Hidayatullah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 3, pp. 429–437, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[4] A. Buchori, S. Khotijah, and A. S. Ramdan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Java,” Semnas Ristek (Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 127–138, 2022, doi: 10.30998/semnasristek.v6i1.5645.
[5] R. Hariyanto and K. Sa’diyah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty  Factor,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.
[6] S. R. Ginting, N. S. W., & Anita, “Kedelai Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. KomTekInfo , vol. 5, no. 1, pp. 36–41, 2018.
[7] N. Laylatul Husna and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Mata dengan Metode Bayesian Network,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 139–148, 2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.287.
[8] H.  Sulistiani,  I.  Darwanto,  and  I.  Ahmad,  “Penerapan Metode  Case  Based  Reasoning dan,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[9] S. Bacin, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” vol. 1, no. 3, pp. 188–194, 2021.
[10]  K.  R.  A.  B.  Sembiring,  H.  Hafizah,  and  R.  Gunawan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosis  Penyakit  Lumpuh  Bebek Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. CyberTech , vol. 1, no. 3, pp. 165–174, 2021.
[11]  M. A. Puspa, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Naive Bayes Pada Rsud Aloe Saboe Kota Gorontalo,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 166–174, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.304.166-174.
[12]  N.  Y.  Lumban  Gaol,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Buah  Citrus  (Lemon)  Mengggunakan  Metode Certainty  Factor,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  1–7,  2020,  doi: 10.53513/jis.v19i1.219.
[13]  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.
[14]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem PakarDiagnosa Penyakit Dalam,” Semin. Nas. R. , vol. 1, no. 1, pp. 81–86, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/senar/article/view/144/90.
[15]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[16]  I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[17]  S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[18]  H. Daely and D. P. Utomo, “Sistem Pakar Diagnosa Hepatomegali Menerapkan Metode Fuzzy Logic Sugeno,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, 2020.
[19]  F. Dan, D. Shafer, I. Nainggolan, and D. P. Utomo, “Sistem Pakar Mengidentifikasi Kerusakan Transmisi Matic Pada Mobil  Honda  Crv  Dengan  Menggunakan  Kombinasi  Metode  Certainty,”  vol.  5,  pp.  94–102,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3654.
[20]  A. Adji Sukarno, Bayu; Fauzan Rozi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Certainty Factor,” J.  Inf.  Syst.  Artif.  Intell. ,  vol.  1,  pp.  16–24,  2021,  [Online].  Available:  http://jisai.mercubuana- yogya.ac.id/index.php/jisai/article/view/39/8.
[21]  F. Ramadhana, A. A. Nababan, and G. Mata, “Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Jar. (SISFOTEKJAR , vol. 2, no. 2, pp. 36–40, 2021.