Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019

## Sistem Pakar Diagnosa Fobia Menggunakan Metode Certainty Factor

## Phobia Diagnosis Expert System Using Certainty Factor Method
Gita Prastianingrum 1 , Agus Sidiq Purnomo 2
1,2, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: 1 gita@gmail.com, 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Seseorang  yang  bereaksi  dengan    ketakutan  yang  amat  sangat  pada  suatu  stimulus  atau  situasi  yang menurut  kebanyakan  orang  lain  tidaklah  sangat  berbahaya,  disebut  orang  yang  mempunyai  fobia. Sebagai  orang  tua  kita  seharusnya  waspada  mengenai  gejala–gejala  fobia ini  sedari dini  dan  mampu mengupayakan  cara  penanganannya  secara  tepat.  Mengingat  hal  itu  maka  pada  penelitian  ini  akan dibuat  sebuah  aplikasi untuk  dapat  mengidentifikasi seseorang  mengidap  fobia atau tidak.  Observasi akan dilakukan melalui kusioner. Dengan setiap jawaban akan mempunyai nilai terhadap gejala-gejala fobia tersebut. Tahap pertama adalah pengambilan data. Dari 45 responden didapatkan data kuesioner yang  kemudian  diproses  dengan  statistik  melalui  sistem.  Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  ini adalah Certainty  Factor .  Aplikasi  ini  menggunakan  45  data.  Efektifitas  pengujian  mencapai  hasil dimana hasil uji pakar dengan hasil uji sistem adalah sama. Dengan hasil persentase 10% untuk pasien yang tidak mengidap fobia, 40% untuk tingkat resiko ringan, 47% untuk tingkat resiko sedang, dan 9 % untuk tingkat resiko berat.  Diharapkan penelitian ini dapat disempurnakan dan dikembangkan serta membantu  menjadikan  aplikasi  konsultasi  penanganan  fobia  ke  seluruh  masyarakat  secara  cuma- cuma.
Kata kunci : Certainty Factor, Fobia, Sistem Pakar.

## ABSTRACT
Someone who reacts with extreme fear in a stimulus or situation which according to most others is not very  dangerous,  is  called  a  person  who  has  a  phobia.  As  parents  we  should  be  vigilant  about  the symptoms  of  this  phobia  from  an  early  age  and  be  able  to  work  on  how  to  handle  it  appropriately. Given this, in this study an application will be made to be able to identify someone have a phobia or not.  Observation  will  be  done  through  questionnaire.  With  each  answer  will  have  value  for  the symptoms  of the phobia.  The  first  stage  is  data collection.  From  45  respondents,  questionnaire  data were obtained which were then processed with statistics through the system. The method used in this system  is  Certainty  Factor.  This  application  uses  45  data.  Test  effectiveness  reaches  results  where expert test results with system test results are the same. With a percentage of 10% for patients who do not  have  phobias,  40%  for  mild  risk  levels,  47%  for  moderate  risk  levels,  and  9%  for  severe  risk levels.  It  is  hoped  that  this  research  can  be  refined  and  developed  as  well  as  helping  to  make  the application for phobia handling consultation to the entire community free of charge.
Keywords : Certainty Factor, Expert Systems, Phobias.

## 1. PENDAHULUAN
Fobia adalah termasuk kedalam psikoneurosis ,  tetapi  berbeda  dengan  ganguan kecemasan merata, gangguan fobia mengandung  ketakutan  yang  cukup  spesifik. Seseorang  yang  bereaksi  dengan  ketakutan yang  amat  sangat  pada  suatu  stimulus  atau situasi  yang  menurut  kebanyakan  orang  lain tidaklah  sangat  berbahaya  disebut  orang  yang
mempunyai  fobia.  Orang  tersebut  menyadari bahwa  ketakutannya  itu  tidak  rasional  tetapi tetap  merasakan   kecemasan  (mulai  dari  serba salah  yang  amat  tinggi  sampai  panik)  yang hanya  dapat  diredakan  dengan  menghindari benda  atau  situasi  yang  menakutkan  itu (Yunita, 2018).
Sebagian  besar  kita  takut  pada  sesuatu seperti  :  ular,  tempat  yang  tinggi,  angin
Prastianingrum, Purnomo & Winahyu, Sistem Pakar Diagnosa Fobia Menggunakan Metode Certainty Factor
kencang,  dokter,  sakit,  luka,  dan  kematian merupakan  tujuah  rasa  takut  yang  paling umum  yang  dilaporkan  oleh  orang-orang dewasa dan tampaknya terdapat suatu rangkaian antara rasa takut yang umum dengan fobia  yang    membuat  perbedaan  diagnosis gangguan  fobia  dan  rasa  takut  umum  apabila rasa  takut  tersebut  tidak  sangat  menggangu kehidupan  individu  sehari-hari.Mengingat  hal itu  maka  pada  penelitian  ini  akan  dibuat sebuah  aplikasi  untuk  dapat  mengidentifikasi mengidap  fobia  atau  tidak.  Observasi  akan dilakukan  melalui  kusioner.  Dengan  setiap jawaban  akan  mempunyai  nilai  terhadap gejala-gejala  fobia  tersebut.  Tahap  pertama adalah  pengambilan  data.  Dari  45  responden didapatkan  data  kuesioner  yang  kemudian dengan  statistik  melalui  sistem.Aplikasi  ini akan memberikan informasi persentase kecenderungan fobia yang dimiliki seseorang.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  fobia mengacu  pada  penggunaan  pedoman  DSM-5. DSM-5  adalah Diagnostic  and  Statistical Manual  of  Mental  Disorders (DSM)  yang diterbitkan oleh American Psychiatric
Association (APA)  yang  menawarkan  bahasa yang  umum  dan  kriteria  standar  untuk klasifikasi gangguan mental. Buku ini digunakan,  atau  diandalkan,  oleh  dokter, peneliti,  lembaga  regulasi  obat  kejiwaan, perusahaan  asuransi  kesehatan,  perusahaan farmasi, sistem hukum, dan pembuat kebijakan bersama-sama dengan alternatif seperti Klasifikasi Statistik Internasional Penyakit dan Masalah  Kesehatan  Terkait  (ICD),  diproduksi oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO). DSM  sekarang  dalam  edisi  kelima,  DSM-5, yang  diterbitkan  pada  18  Mei  2013  (Maulana, 2018).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  mengenai  Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Anggrek Menggunakan
Metode Certainty  Factor ,  berdasarkan  hasil analisis, perancangan, dan implementasi, maka telah  berhasil  dibangun  sebuah  sistem  pakar yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman anggrek dan memberikan  cara  penanggulangannya.  Sistem ini  telah  dilengkapi  dengan  metode Certainty Factor untuk  mengukur  nilai  kepastian  dari suatu  hipotesa  terhadap  suatu  fakta.  Dengan adanya pembatasan hak akses yang diterapkan pada  sistem,  admin  bertugas  penting  untuk
mengolah  data,  seperti  menambah,  mengubah, dan  menghapus  data.  Sedangkan  pengguna hanya  dapat  melakukan  konsultasi  terhadap sistem dan pakar, serta melihat informasi yang tersedia  (Yuwono,  Wahyuningsih,  dan  Hafsah , 2014).
Dalam penelitian mengenai Pengembangan  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosis Penyakit Hepatitis Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor . Sistem  mampu  mengeluarkan  hasil  diagnosa yang sama dengan pakar dengan akurasi 95%. Uji  coba  telah  dilakukan  kepada  salah  satu pasien  yang  menderita  hepatitis  dan  memiliki hasil  yang  sama  dengan  diagnosa  pakar (Ramdhani, Isnanto, dan Perti, 2015).
Dalam  penelitian  mengenai  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Burung  Kenari Dengan  Metode Certainty  Factor Sistem pakar, penelitian ini didasarkan dari data yang diperoleh  dari  seorang  dokter  hewan.  Gejala- gejala dari penyakit burung lovebird diformulasikan  dalam  sistem  pakar  melalui metode Certainty  Factor .  Untuk  mendapatkan solusi  yang  tepat  dalam  menangani  penyakit burung  kenari  dengan  melakukan  konsultasi menggunakan sistem pakar yang telah dikembangkan  dan  memiliki  hasil  persentase sebesar  99%  (Rahmawati,  Puspitasari,  dan Pradibta, 2015).
Dalam  penelitiannya  Sistem  Pakar Diagnosis  Dini  Penyakit  Leukemia  Dengan Metode Certainty  Factor ,  Sistem  ini  bekerja dengan mengadaptasi pengetahuan dan “kreativitas”  dokter  dalam  mengobati  pasien serta  didukung  dengan  literatur-literatur  yang berkaitan  dengan  penyakit  leukimia,  baik  dari buku-buku  kedokteran  maupun  dari  internet. Setelah mengamati dan mencari informasi baik dari pakar (dokter) maupun pengguna (pasien), diketahui  bahwa  jenis  penyakit  leukimia memiliki  berbagai  macam  gejala  yang  sangat komplek  dan  beberapa  penyakit  memiliki gejala  yang  hampir  sama.  Pengambilan kesimpulan identifikasi dihitung menggunakan metode Certainty Factor dengan menggunakan data  gejala  dari  pengguna.  Sistem  pakar identifikasi  dini  penyakit  leukimia  mampu mendiagnosis gejala penyakit leukimia sebesar 78% (Ghozali dan Eviyanti, 2016).
Dalam  penelitian  mengenai  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan  Metode Certainty  Factor (CF), pengujian  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ibu hamil  menggunakan  metode Certainty  Factor
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019
dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu  pengujian validasi  dan  pengujian  akurasi.  Pengujian Validasi  berfungsi  untuk  mengetahui  apakah sistem yang telah dibangun sesuai dengan yang dibutuhkan. Pengujian validasi ini
menggunakan  metode  pengajuan black  box
karena  tidak  memfokuskan  terhadap  alur algoritma program melainkan lebih menekankan  dalam  menemukan  kesesuaian antara kinerja sistem dengan daftar kebutuhan. Pada  setiap  kebutuhan  dilakukan  proses pengujian  untuk  mengetahui  keesuaian  antara kebutuhan  dan  kinerja  sistem.  Delapan  kasus uji yang telah dilakukan dengan menggunakan pengujian black box menunjukkan bahwa nilai valid sistem pakar diagnosa penyakit ibu hamil sebesar 100% yang menandakan fungsionalitas sistem berjalan sesuai dengan daftar kebutuhan sistem.  Data  yang  diuji  berjumlah  13  sampel data  analisa  pakar.  Dan  dibandingkan  dengan metode  yang  sebelumnya  yang  menggunakan metode  forward  caining  yang  keakurasiannya sebesar  86,33%,  terbukti  bahwa  dengan menggunakan  metode Certainty  Factor lebih efektif  dalam  memecahkan  sebuah  masalah (Aji, Furqon, dan Widodo, 2017).
Dalam  penelitian  mengenai  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Burung Lovebird  Menggunakan  Metode Certainty Factor dengan  menerapkan  metode Certainty Factor ,  aplikasi  ini  mampu  memberikan informasi  mengenai  penyakit  pada  burung lovebird kepada  pengguna  melalui  gejala- gejala  yang  di-input-kan  oleh  pengguna  ke sistem,  juga  dapat  memberikan  informasi mengenai  solusi  penanganan  penyakit  yang diderita  burung lovebird (Triambudi,  Sanjaya, dan Nurlifa, 2018).
Dalam  penelitian  mengenai  Sistem Pakar  Pengembangan  Skala  Minat  Karir
Mahasiswa Dengan Inferensi Fuzzy Tsukamoto ,  Dalam  penelitian  ini,  peneliti bertujuan  membuat  sistem  pakar  yang  dapat memberikan gambaran tentang skala pengembangan  minat  karir  mahasiswa  dengan metode fuzzy  logic yang  mana  membutuhkan beberapa variabel yaitu realistic , investigative , artistic , social , enterprise dan conventional yang  mana  di  masing-masing  variabel  akan diambil  nilai z-score .  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  100 data  skala  minat  karir  mahasiswa,  dapat disimpulkan bahwa implementasi metode fuzzy Tsukamoto memperoleh  total  akurasi  sebesar
67% data yang sesuai dan 33% data yang tidak sesuai (S dan Purnomo, 2018).
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang ilmu AI ( Artificial Intelligent ) yang membuatpenggunaan  secara  luas knowledge yangkhusus untuk penyelesaian masalah tingkatmanusia  yang  pakar.  Seorang  pakar adalahorang yang mempunyai keahlian dalambidang  tertentu,  yaitu  pakar  yang mempunyai knowledge atau  kemampuan khusus  yangorang  lain  tidak  mengetahui  atau mampu  dalam  bidang  yang  dimilikinya (Arhami, 2005).
Certainty Factor (CF) merupakan sebuah  metode  yang  diusulkan  oleh  Shortliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran ( inexactreasoning )  seorang  pakar.  Seorang pakar  (contoh:  dokter)  sering  menganalisi informasi  dengan  ungkapan  “mungkin“, “kemungkinan besar“, “hampir pasti”. Sehingga  dengan  adanya  metode Certainty Factor ini  dapat  mengambarkan    tingkat keyakinan  seorang  pakar  terhadap  masalah yang sedang dihadapi (Kiswanto, 2014).
Untuk menghitung nilai Certainty Factor dapat dilihat pada Persamaan 1.
[    ]     [    ]      [    ] ................. (1)
Keterangan  : CF [H, E] : Certainty Factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e
yang diketahui dengan pasti MB [H,E] : Measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD :  Measure of Disbelief (Nilai Ketidakpercayaan) P :  Probability E :  Evidence ( Peristiwa / Fakta) Untuk  Menghitung  nilai  CF gejala dapat dilihat pada Persamaan 2.
..................... (2) Keterangan
:
: Nilai yang didapatkan dari hasil perkalian CF user & CF pakar : Nilai jawaban dari pasien yang telah ditentukan
: Nilai standar pakar
Prastianingrum, Purnomo & Winahyu, Sistem Pakar Diagnosa Fobia Menggunakan
Metode Certainty Factor
Untuk  menghitung  nilai  CF combine dapat dilihat pada Persamaan 3.
( ) .. (3)
Keterangan : : CF combine atau CF gabungan digunakan apabila gejala lebih dari 1 : CF old atau nilai CF lama
: Nilai CF berdasarkan gejala
Untuk  menghitung  CF persentase dapat dilihat pada Persamaan 4.
........... (4)
Keterangan :
: Nilai Cf dalam persen (%)
: Besaran nilai CF combine

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  garis  besar  proses  jalannya penelitian  ini  dibagi  menjadi  empat  tahapan, yaitu  :  (1)  Akuisisi  Pengetahuan,  (2)
Representasi Pengetahuan, (3) Inferensi Pengetahuan dan (4) Pemindahan Pengetahuan. Flowchart jalannya  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Jalan Penelitian 3.1 Akuisisi Pengetahuan Akuisisi Pengetahuan merupakan
kegiatan  untuk  mencari  dan  mengumpulkan data untuk analisis kebutuhan perangkat lunak.

## 3.2 Representasi Pengetahuan

## 3.2.1 Perancangan Data Flow Diagram
Data  flow  diagram Level  0  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## 3.2.2 Perancangan Basis Pengetahuan
Dasar  pengetahuan  merupakan  inti  dari program  sistem  pakar  karena  merupakan presentasi  pengetahuan  yang  menyimpan dasar–dasar aturan dan data tentang fobia yang bersumber dari pakar. Berikut ini adalah proses indexing  yang  digunakan  dalam  aplikasi  ini dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Jenis Fobia Kode Jenis Fobia F1 Mengemudi, terbang, terowongan, jembatan atau  ruang tertutup Situational Phobia F2 Hewan atau serangga Animal Phobia F3 Ketinggian, badai , air Natural Phobia F4 Darah, jarum atau suntikan Medical  phobia F5 Tersedak atau muntah, cinta, kegagalan, sendiri, kebahagiaan Abstrak Phobia This test based on APA, DSM-5
Dari Tabel 2 akan didapatkan nilai yang akan menyimpulkan tingkat fobia yang dialami oleh  seorang  pasien.  Dengan  syarat  bahwa pasien  telah  mengalami  gejala–gejala  tersebut selama minimal 7 hari.

## 3.2.3 Perancangan Database
Relasi  tabel  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 2. Gejala dan Bobot Kode Gejala Fobia Bobot G1 Merasakan saat-saat teror, ketakutan atau ketakutan dalam situasi ini 0.4 G2 Merasa cemas, khawatir atau gugup 0.4 G3 Mempunyai pikiran bahwa akan disakiti, diikuti dengan rasa takut atau hal-hal buruk yang akan terjadi 0.1 G4 Merasakan hati berdebar, berkeringat, kesulitan bernapas, pingsan atau gemetar 0.4 G5 Merasakan  otot  yang  tegang,  terasa  seperti  di  ujung  tanduk  atau  gelisah,  kesulitan bersantai 0.4 G6 Mencoba menghindari atau tidak mendekati atau masuk dalam situasi seperti ini 0.3 G7 Menjauh atau berusaha pergi atau menghindar dari awal 0.3 G8 Menghabiskan  banyak  waktu  untuk  mempersiapkan  atau  menunda-nunda  jika harusmenghadapi 0.3 G9 Mengalihkan perhatian saya untuk menghindari untuk memikirkan 0.3 G10 Memerlukan  Bantuann  untuk  mengatasi  situasi  ini  (spt.  Alkohol  atau  obat-obatan, takhayul benda, orang lain) 0.1
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 0

## 3.3 Inferensi Pengetahuan
Dalam perancangan sistem pakar dengan menggunakan Certainty  Factor dimulai  dari perhitungan  nilai Certainty  Factor gejala kemudian  dilanjutkan  proses  perhitungan
CF combine dan terakhir adalah proses persentase CF combine untuk menentukan tingkat fobia.
3.4 Pemindahan Pengetahuan
Perancangan  jalannya  sistem  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Relasi Database
Gambar 4. Flowchart Sistem

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Pembahasan
Berikut  ini  contoh  pengujian  dengan perhitungan Certainty  Factor .  Dalam  hal  ini mengambil salah satu sampel data kasus dapat dilihat  pada  Tabel  3.  Langkah  perhitungan sebagai berikut.
1. Mencari nilai CF dengan menggunakan  Persamaan  2,  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai CF Gejala Bobot Pasien CF Pakar CF Gejala G1 0.3 0.4 0.12 G2 0.3 0.4 0.12 G3 0.3 0.1 0.03 G4 0.1 0.4 0.04 G5 0.3 0.4 0.12 G6 0.3 0.3 0.09 G7 0.3 0.3 0.09 G8 0.3 0.3 0.09 G9 0.3 0.3 0.09 G10 0.1 0.1 0.01 2. Mencari  nilai  CF Combine menggunakan
Persamaan 3. (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )

## Tabel 4. Contoh Pengujian
Nama Objek Fobia Email Tgl lahir
Jawaban Kuesioner Pasien
Hasil G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 Vina
Yani R. tertutup vina2life@g mail.com 05/02/ 1984 SR SR SR KK SR SR SR SR SR KK Bobot jawaban 0.3 0.3 0.3 0.1 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.1 2.6 Berat CF gejala 0.12 0.12 0.03 0.04 0.12 0.09 0.09 0.09 0.09 0.01 CF combine 0.22 0.24 0.27 0.36 0.42 0.47 0.52 0.56 0.56 0.56 57% Berat 3. Selanjutnya dicari persentase keyakinan dengan meggunakan Persamaan 4.
Berdasarkan  tabel  kategori  diagnosa fobia,  dengan  hasil  perhitungan  sebesar  57%, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  fobia adalah Berat.

## 4.2 Validasi Hasil
Berdasarkan    45  data  yang  telah  diuji terhadap  pasien,  didapati  bahwa  data  telah sesuai  dengan  hasil  yang  dibuat  oleh  pakar seperti terlihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Persentase Validasi Hasil Uji Sistem Validasi sistem  Jumlah  Persentase
Sesuai 45 100 % Tidak Sesuai 0 0 % Total Persentase 100 %

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan 45 data yang telah diujikan terhadap pakar dan sistem didapatkan 4 pasien yang  tidak  terkena  fobia,  untuk  pasien  yang terkena  fobia  ringan  adalah  16  pasien,  pasien dengan  fobia  sedang  adalah  21  pasien,  pasien dengan fobia berat adalah 4 pasien. Sedangkan untuk  kesesuaian  pengujian  antara  hasil  dan validasi  pakar  (psikolog)  dan  sistem  diperoleh persentase keberhasilan sebesar 100%.
Saran  untuk  penelitian  lanjutan  adalah diperlukan  adanya  pengembangan  terhadap sistem pakar ini berdasarkan dari pengembangan  penelitian  pada  DSM-V  revisi selanjutnya,  serta  perlu  ditambahkan  saran- saran  penanganan  dan  pengobatan  terhadap masing-masing diagnosis.

## DAFTAR PUSTAKA
Aji, A. H., Furqon, M. T., dan Widodo, A. W.
(2017,  Agustus  31).  Sistem  Pakar
Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan  Metode  Certainty  Factor
(CF). Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  ISSN  :
2548-964X,  ol.  2,  No.  5 ,  2127-2134. Dipetik 2018, dari http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/1556
Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi.
Ghozali,  M.  F.,  dan  Eviyanti,  A.  (2016,  11).
Sistem  Pakar  Diagnosis  Dini  Penyakit Leukemia  Dengan  Metode  Certainty Factor. Kinetik Universitas Muhamadiyah  Sidoarjo,  ISSN  :  2503- 2267,  Vol.1,  No.3,  Vol  1 ,  135-146. Diambil kembali dari http://kinetik.umm.ac.id/index.php/kinet ik/article/view/122/17 Kiswanto,  B.  H.  (2014,  Oktober  28). Metode Certainty Factor (CF). Dipetik Desember  12,  2018,  dari  Yuk  Belajar Online: http://yuk-belajar- online.blogspot.com/2014/10/metode- certainty-factor-cf.html
Maulana,  I.  A.  (2018, Juni  2). Diagnostic  and Statistical  Manual  of  Mental  Disorders . Dipetik  Desember  15,  2018,  dari wikipedia.org: https://id.wikipedia.org/wiki/Diagnostic _and_Statistical_Manual_of_Mental_Di sorders
Rahmawati,  A.,  Puspitasari,  D.,  dan  Pradibta, H.  (2015).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Pada  Burung  Kenari  Dengan
Metode Certainty Factor. Jurnal
Informatika  Polinema,  Vol.1  ,  No.  2,
ISSN : 2407-070X , 53.
Ramdhani,  A.,  Isnanto,  R.  R.,  dan  Perti,  I.
(2015).  Pengembangan  Sistem  Pakar untuk  Diagnosis  Penyakit  Hepatitis Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Certainty  Factor. Jurnal  Teknologi  dan Sistem  Komputer,  ISSN  :  2338-0403, Vol. 3, No 1 , 58-64.
S,  T.  A.,  dan  Purnomo,  A.  S.  (2018).  Sistem Pakar Pengembangan Skala Minat Karir
Prastianingrum, Purnomo & Winahyu, Sistem Pakar Diagnosa Fobia Menggunakan
Metode Certainty Factor Mahasiswa  Dengan  Inferensi  Fuzzy Tsukamoto. Seminar Nasional Multimedia  &  Artificial  Intelligence (hal. 156-162). Yogyakarta: FTI
Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
Triambudi, M. H., Sanjaya, K. T., dan Nurlifa,
A.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit Pada Burung Lovebird. Prosiding  Seminar  Nasional  Hasil Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat III, ISSN : 2580-3921 , 377- 380. Yunita, R. (2018). Makalah Phobia.
Scribd.com. Diambil kembali dari https://id.scribd.com/document/3846466 23/Makalah-Phobia
Yuwono, B., Wahyuningsih, W. P., dan Hafsah .  (2014).  Sistem  Pakar  Berbasis  Web Untuk Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Anggrek Menggunakan Metode Certainty Factor. Seminar Nasional  Informatika  2014  (semnasIF
2014), ISSN : 1979-2328 , 209.