## SISTEM PAKAR DIAGNOSA DINI  DEFISIENSI VITAMIN DAN MINERAL
Ause Labellapansa 1 , Alex Timur Boyz 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau 1,2 Jl. Kaharudin Nasution no.113 Pekanbaru Email: ause.labella@eng.uir.ac.id 1 , alex.tbz00@gmail.com 2

## Abstrak
Mineral  dan  vitamin  berperan  penting  bagi  tubuh  manusia.  Vitamin  berguna  untuk proses  pertumbuhan,  pengaturan,  dan  perbaikan  fungsi  tubuh  sedangkan  mineral  berperan dalam  beberapa  tahap  reaksi  metabolisme  energi,  pertumbuhan,  dan  pemeliharaan  tubuh. Pentingnya  peran  vitamin  dan  mineral  mengakibatkan  perlunya  dijaga  kadar  vitamin  dan mineral  didalam  tubuh.  Banyak  yang  tidak  mengetahui  bahwa  gejala  yang  dirasakan  pada tubuh merupakan akibat dari defisiensi suatu vitamin atau mineral tertentu sehingga seringkali terlambat  untuk  diketahui  dan  mengakibatkan  perlunya  kunjungan  ke  dokter.  Defisiensi terhadap vitamin dan mineral dapat diketahui secara lebih dini dengan menggunakan bidang ilmu kecerdasan buatan melalui sistem pakar. Sistem pakar defisiensi vitamin dan mineral ini terdiri dari 11 vitamin dan 6 mineral. Dari akuisisi pengetahuan oleh seorang pakar, ditemukan 46  gejala  dan  menghasilkan  35  aturan  (rule)  yang  direpresentasikan  menggunakan  tabel keputusan.  Metode  penelusuran  defisiensi  menggunakan  forward  chaining  sedangkan  untuk menangani ketidakpastian yang muncul digunakan metode certainty factor dari aplikasi Mycin. Untuk  memudahkan  pengguna,  maka  sistem  dibuat  dengan  menggunakan  teknologi  mobile. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  kepada  pakar  dapat  dibuktikan  bahwa  sistem  pakar yang  dibangun  mampu  mendiagnosa  defisiensi  vitamin  dan  mineral  dengan  nilai  akurasi kebenaran sebesar 100%. Dengan diketahuinya defisiensi yang terjadi maka penanganan dan pencegahan dapat dilakukan secara lebih dini.
Kata Kunci: Certainty Factor, Forward chaining, Vitamin dan Mineral

## 1. PENDAHULUAN
Vitamin  dan  mineral  merupakan  nutrisi  atau  zat  yang  sangat  berperan  penting bagi tubuh dan merupakan salah satu indikator penentu kesehatan pada tubuh manusia. Vitamin adalah suatu zat senyawa kompleks  yang sangat dibutuhkan oleh tubuh yang sangat  berperan  penting  untuk  membantu  pengaturan atau  proses  kegiatan  pada tubuh manusia  sedangkan  mineral  merupakan mikronutrien yang  berfungsi  untuk  proses pertumbuhan, pengaturan, dan perbaikan fungsi tubuh [1].
Kekurangan atau defisiensi terhadap vitamin dan mineral dapat menjadi masalah bagi kesehatan manusia sehingga menimbulkan berbagai penyakit pada tubuh. Banyak yang tidak mengetahui bahwa gejala yang dirasakan pada tubuh merupakan akibat dari defisiensi  suatu  vitamin  atau  mineral  tertentu  sehingga  seringkali  terlambat  untuk diketahui dan mengakibatkan perlunya kunjungan ke dokter.
Terdapat  bidang  ilmu  kecerdasan  buatan  yang  mampu  membantu  untuk mengetahui  secara  dini  defisiensi  vitamin  dan  mineral  dan  dapat  pula  membantu  para profesional  kedokteran dalam  menentukan defisiensi vitamin dan mineral yaitu sistem pakar.  Sistem  pakar merupakan  suatu  program  komputer  yang  dirancang  untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar [2]. Dengan dibangunnya sistem pakar, selain calon pasien, dokter muda atau dokter yang baru lulus serta dokter magang dapat melihat kondisi pasien tersebut berdasarkan gejala yang dimiliki apakah sesuai dengan analisa dari dokter spesialis.
Sistem  pakar  yang  dibangun  menggunakan  metode  penelusuran  maju  ( forward chaining) dan untuk menangani masalah ketidakpastian yang muncul digunakan metode Certainty  Factor. Pengetahuan  disajikan  dalam  bentuk  pohon  keputusan.  Teknologi yang  digunakan  berbasis mobile dengan  perangkat  android  dan  aplikasi  dalam  bentuk Android Aplication. Adapun jenis kekurangan vitamin yang terdapat dalam sistem pakar ini  terdiri  dari  vitamin  A,  B  (B1,  B2,  B3,  B5,  B6,  B12),  C,  D,  E  dan  vitamin  K sedangkan jenis jenis mineralnya terdiri dari  mineral Makro  (Kalsium( Ca ), Fosfor( P ), Magnesium( Mg )) dan Mineral Mikro (Seng( Zn ), Besi( Fe) , Tembaga( Cu )).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan baik untuk melakukan deteksi dini defisiensi  vitamin  dan  mineral  maupun  penelitian  dari  kesamaan    metode  yang digunakan.  Dalam  penelitiannya,  Syatibi  [3]  membangun  sistem  pakar  diagnosa penyakit  kulit  sapi  berbasis  web  dengan  menggunakan  metode certainty factor. Langkah-langkah  dalam  penelitiannya  diantaranya  adalah  metode  pengumpulan  data baik data yang diperoleh dari studi pustaka maupun dari akusisi pengetahuan dari pakar melalui  wawancara,  kemudian  melakukan  representasi  pengetahuan  dari  data  yang sudah  didapat  untuk  dijadikan knowledge  base pada  sistem  pakar.  Metode ketidakpastian  yang  digunakan  adalah  metode certainty  factor yang  digunakan  untuk menghitung atau mengolah setiap gejala berdasarkan bobot yang telah didapatkan dari observasi. Dari hasil pengujian sistem, dikatakan bahwa pemanfaatan metode certainty factor pada  sistem  tersebut  telah  memberikan  hasil  yang  baik  sehingga  menghasilkan aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  mendiagnosa  penyakit kulit pada sapi berdasarkan gejala-gejala fisik yang dimiliki oleh sapi.
Penelitian Latumakulita [4] membangun sistem pakar mendiagnosa penyakit pada anak  dengan  menggunakan  metode  ketidakpastian certainty  factor. Adapun  langkah- langkah  dalam  penelitian  tersebut  adalah  metode  pengumpulan  data  baik  data  yang diperoleh  dari  studi  pustaka  maupun  dari  akusisi  pengetahuan  dari  pakar  melalui wawancara,  dimana  gejala-gejala  yang  dialami  pada  penyakit  anak  akan  diberikan tingkat kepercayaan oleh pakar kemudian dilakukan representasi pengetahuan dari data yang  sudah  didapat  untuk  dijadikan knowledge  base sistem  pakar  dan  diterapkan melalui program berbasis desktop.
Sari  [5]  mempertegas  dalam  jurnalnya  dengan  membangunn  sistem  pakar mendiagnosa penyakit demam berdarah menggunakan metode certainty factor . Dalam penelitiannya, dikatakan bahwa penerapan metode certainty factor dapat mempermudah dalam memberikan perhitungan penyelesaian terhadap gejala-gejala yang dialami oleh user  dan  seberapa  pasti  tingkat  kepastian  para user atau  pasien  menderita  penyakit demam berdarah. Sari [5] melakukan penelitian dengan mewawancarai pakar atau ahli dibidang kesehatan untuk mendapatkan data mengenai gejala penyakit demam berdarah kemudian  dari  gejala-gejala  tersebut  diberikan  pembobotan  dengan  metode  certainty factor bedasarkan tingkat kepercayaan pakar terhadap gejala-gejala yang menyebabkan terjadinya demam dan data yang sudah dikumpulkan digunakan sebagai knowledge base pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit demam berdarah.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dibagi  kedalam  beberapa  tahapan  yang  digunakan  untuk membangun  aplikasi  sistem  pakar,  dimulai  dari  tahapan  identifikasi  masalah  atau analisa,  akusisi  pengetahuan  dan  representasi  pengetahuan.  Pada  penelitian  ini  juga digunakan  metode certainty  factor untuk  menangani  masalah  ketidakpastian  terhadap hasil pada aplikasi sistem pakar.

## 3.1  Identifikasi Masalah dan Pengetahuan
Pembuatan sistem pakar ini diawali dengan menentukan masalah, dalam hal ini adalah menentukan kekurangan atau defisiensi vitamin dan mineral pada tubuh. Hal ini sangat  penting  dilakukan  untuk  menentukan  pengetahuan  yang  selanjutnya  akan diperlukan  dalam  sistem.  Proses  identifikasi  pengetahuan  diawali  dari  akusisi pengetahuan dan dilanjutkan dengan representasi pengetahuan.

## 3.2  Akusisi Pengetahuan
Akusisi  pengetahuan  merupakan  suatu  proses  untuk  mengumpulkan  data-data pengetahuan  akan  suatu  masalah.  Pada  penelitian  ini  digunakan  dua  jenis  data  yang diperoleh  melalui  cara  yang  berbeda.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  primer yang diambil langsung melalui narasumber dalam hal ini pakar yaitu orang di jadikan obyek  penelitian  untuk  mendapat  informasi  maupun  data.  Pencarian  data  primer  pada penelitian  ini  nantinya  akan  dilakukan  dengan  cara  mewawancari  seorang  pakar  yang merupakan  salah  seorang  dokter  yang  saat  ini  bekerja  di  salah  satu  Rumah  Sakit  di Pekanbaru.  Dalam  penelitian  ini  juga  didapatkan  informasi  dari  buku-buku  kesehatan yang ada di perpustakaan, jurnal penelitian serta literatur-literatur lain yang mendukung penelitian ini.

## 3.3  Representasi Pengetahuan
Setelah proses pengumpulan data selesai dilakukan, maka dilakukan representasi data  kedalam  basis  pengetahuan  dan  basis  aturan  yang  kemudian  dikodekan, diorganisasikan  dan  digambarkan  dalam  bentuk  rancangan  lain  sehingga  menjadi bentuk  yang  sistematis.  Adapun  representasi  pengetahuan  yang  dilakukan  kedalam sistem  pakar  diagnosa  defisensi  vitamin  dan  mineral  ini  adalah  dengan  menggunakan tabel keputusan  dan kemudian dibentuk suatu kaidah produksi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1  merupakan  tabel  keputusan  defisiensi  vitamin  dan  mineral  yang  berisi hubungan  antar  gejala  dan  penyakit.  Dari  tabel  keputusan  inilah  dibuat  aturan  ( rule ) untuk sistem pakar ini. Jumlah penyakit terdiri dari 17 penyakit dan gejala sebanyak 46 gejala. Adapun Tabel 1 merupakan penjelasan dari ke 45 macam gejal defisiensi. Dari gejala yang dirasakan, maka dapat diketahui defisiensi yang dimiliki seseorang beserta dengan solusi untuk menangani masalah defisiensi tersebut.
Tabel 1. Tabel keputusan Defisiensi Vitamin dan Mineral
Tabel 2. Daftar Nama Gejala Defisiensi Vitamin dan Mineral NO Id Gejala Nama Gejala NO Id Gejala Nama Gejala 1 G1 Pertumbuhan tubuh tidak sempurna 24 G24 Nyeri  pada  tulang  pinggul  dan tulang punggung 2 G2 Timbul jerawat 25 G25 Pembengkakan pada gusi 3 G3 Terdapat  bercak  bitot  (  bercak putih  seperti  busa  pada  lapisan kornea mata bagian luar) 26 G26 Luka lambat sembuh 4 G4 Mengalami buta senja 27 G27 Penurunan hasrat sesksual 5 G5 Mata terasa gatal dan terbakar 28 G28 Rambut rontok 6 G6 Nafsu makan berkurang 29 G29 Terjadi pendarahan pada hidung 7 G7 Pencernaan  sering  terganggu  / buang air belebihan 30 G30 Tubuh mudah memar 8 G8 Insomnia atau sulit tidur 31 G31 Pada  wanita  menstruasi  mengalir deras 9 G9 Irama detak jantung cepat 32 G32 Terjadi pendarahan pada gusi 10 G10 Kulit pada sekitar tangan bersisik 33 G33 Sariawan 11 G11 Mulut terasa kering 34 G34 Sesak nafas 12 G12 Terdapat  keretakan  pada  sudut mulut 35 G35 Keringat berlebihan 13 G13 Iritasi kulit/kulit memerah 36 G36 Sembelit atau susah buang air besat
14 G14 Daya  tahan  tubuh  berkurang ditandai dengan flu parah 37 G37 Otot terasa sangat lemah 15 G15 Sering muntah atau mual 38 G38 Tubuh terasa lesu dan cepat lelah 16 G16 Otot sering kram 39 G39 Fibromyalgia (bagian tubuh tertentu  sensitif  bila  disentuh biasanya pada leher dan panggul) 17 G17 Terasa sering pegal pada mulut 40 G40 Sakit kepala sebelah/ migrain 18 G18 Kulit  sensitif  bila  terkena  sinar matahari 41 G41 Konsentrasi berkurang 19 G19 Mengalami mengalami sakit kepala 42 G42 Kuku  tampak  tipis  dan  berbentuk cekung / kuku sendok 20 G20 Delaga (  kulit  pada  bagian  tumit pecah-pecah) 43 G43 Mengalami demam tinggi 21 G21 Lengan dan kaki terasa lemah 44 G44 Pertumbuhan lambat 22 G22 Anemia  yang  ditandai  dengan wajah pucat 45 G45 Demineralisasi tulang  (sakit  dan nyeri  yang  parah  pada  bagian pinggang) 23 G23 Rasa  terbakar  yang  terjadi  pada mulut dan tenggorokan 46 G46 Depigmentase (perubahan  warna rambut dan kulit) Tabel 3 Daftar Nama Penyakit Defisiensi Vitamin dan Mineral NO Id Penyakit Nama Penyakit 1 P1 Defisisiensi Vitamin A 2 P2 Defisisiensi Vitamin B1 3 P3 Defisisiensi Vitamin B2 4 P4 Defisisiensi Vitamin B3 5 P5 Defisisiensi Vitamin B5 6 P6 Defisisiensi Vitamin B6 7 P7 Defisisiensi Vitamin B12 8 P8 Defisisiensi Vitamin C 9 P9 Defisisiensi Vitamin D 10 P10 Defisisiensi Vitamin E 11 P11 Defisisiensi Vitamin K 12 P12 Kalsium 13 P13 Fosfor 14 P14 Magnesium 15 P15 Defisiensi Mineral Seng / Zink (Zn) 16 P16 Defisiensi Mineral Besi / Ferrum (Fe) 17 P17 Defisiensi Mineral Tembaga / Cupprum (Cu)

## 4.1  Penanganan Ketidakpastian
Pada penelitian ini di gunakan metode certainty factor (CF) untuk penanganan ketidakpastian  terhadap  sistem  pakar.  Nilai  CF  akan  berada  dalam  range  1  sampai dengan  -1  dimana  nilai  1  menyatakan  kepercayaan  mutlak  dan  nilai  -1  menyatakan ketidakpercayaan  mutlak.  Pada  MYCIN  juga  digunakan  konsep  threshold  dimana digunakan  level  threshold yaitu  0,2  yang  dinotasikan  dengan  δ  (delta).  Persamaan  (1) digunakan untuk menentukan premis CF suatu rule [6].
𝑅𝐼 𝑘 (𝑐𝑓) =
{
𝑚𝑖𝑛{𝑃𝑖(𝑐𝑓)}, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 (𝑐𝑓) ≥  𝛿 𝑚𝑎𝑥{𝑃𝑖(𝑐𝑓)}, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 (𝑐𝑓) ≤ −𝛿 0,  𝑗𝑖𝑘𝑎 | 𝑃 𝑖 (𝑐𝑓)|   <  𝛿 𝑓𝑜𝑟 𝑎𝑛𝑦 𝑖 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑃𝑖(𝑐𝑓) 𝑏𝑒𝑟𝑙𝑎𝑤𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎 (1)
Dengan:
𝑅𝐼 𝑘 (𝑐𝑓) = CF komposit premis aturan k 𝑃𝑖(𝑐𝑓) = CF Premis klausa i 𝛿 = Level threshold CF
Selanjutnya Ignizio [6]  menghitung CF output rule dengan menggunakan persamaan (2)
𝑐𝑓 𝑘 =   𝑅𝐼 𝑘 (𝑐𝑓) . [ 𝑅 𝑘 (𝑐𝑓)] (2) dimana 𝑐𝑓 𝑘 = CF output aturan k 𝑅 𝑘 (𝑐𝑓) = CF aturan k 𝑅𝐼 𝑘 (𝑐𝑓) = CF komposit premis aturan k
Jika diperoleh lebih dari 1 kesimpulan untuk satu penyakit maka dilakukan perhitungan CF gabungan dengan menggunakan persamaan (3)
𝐶 (𝑐𝑓)
= { 𝑐𝑓 1 +   𝑐𝑓 2 – (𝑐𝑓 1 . 𝑐𝑓 2 ),  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐𝑓 1 dan 𝑐𝑓 2 ≥  0 𝑐𝑓 1 +   𝑐𝑓 2 1 − min (|𝑐𝑓 1 |, |𝑐𝑓 2 | ,  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑐𝑓 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑐𝑓 2 < 0 𝑐𝑓 1 +   𝑐𝑓 2 +   𝑐𝑓 1 . 𝑐𝑓 2 ,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐𝑓 1 dan 𝑐𝑓 2 <  0 (3)
dimana 𝐶 (𝑐𝑓) = Kesimpulan CF C 𝑐𝑓 1 = CF aturan 1 𝑐𝑓 2 = CF aturan 2
Pada sistem pakar ini, nilai factor kepastian diperoleh dari CF pengguna dan CF pakar.  Nilai  CF  pengguna  diperoleh  saat  melakukan  diagnosa  terhadap  suatu  gejala sedangkan nilai CF pakar diberikan terhadap suatu penyakit dalam sebuah rule (aturan) dengan menggunakan operator AND pada setiap aturan yang dibuat.
Diberikan contoh perhitungan menggunakan CF yang jawabannya diperoleh dari pilihan  check  box  yang  di  tampilkan  oleh  sistem  kepada  pengguna,  pengguna memberikan checklist atau mencentang check box pada gejala G4 (Buta Senja) dengan nilai Cf user atau tingkat keyakinan pengguna yaitu 1 (pasti) , gejala G5 (mata gatal dan terbakar)  dengan  nilai  Cf  user  atau  tingkat  keyakinan  pengguna  yaitu  1  (pasti), G1 (Mulut  Terasa  Kering)  dan G2 (Timbul  Jerawat)  dengan  nilai  Cf  user  atau  tingkat keyakinan  pengguna  yaitu  0.8.  Tabel  4  merupakan  contoh  gejala  beserta  tingkat kepercayaan user terhadap gejala yang dialami  :
Tabel 4 Tabel Gejala dan Nilai CF User
Berdasarkan jawaban user tersebut, diperoleh kaidah-kaidah yang terpenuhi yaitu:
Kaidah 1
IF G4  [ Cf User = 1] AND G5 [ Cf User = 1]
AND G1 [ Cf User = 0.8] THEN Defisiensi Vitamin A
( Cf  Pakar  = 0.8)
Kaidah 3 IF G4  [ Cf User = 1]
AND G5 [ Cf User = 1] AND G3 [ Cf User = 0.8] THEN Defisiensi Vitamin A ( Cf  Pakar  = 1 )
Adapun seluruh nilai CF aturan yang muncul diselesaikan dengan menggunakan persamaan (2) yaitu :
Untuk Aturan 1 CF Komposit Premis Rule 1 (1;1;0,8) =    Min (1;1;0,8) = 0.8 CF (R1) =   CF komposit Premis R1 * Cf ( Pakar) =    0.8 * 0.8 =  0,64 Untuk Aturan 3 CF Komposit Premis Rule 3 (1;1;0.8) = Min (1;1;0.8) = 0.8 CF (R3) =   CF komposit Premis R2 * Cf ( Pakar) =    0.8 * 1 =  0,8
Kesimpulan  penyakit  Defisiensi  vitamin  A  memiliki  lebih  dari  1  aturan  yaitu aturan  1 dan aturan  3 dengan  nilai  CF  lebih  besar  dari  nol  ,  maka  dilakukan perhitungan  untuk  menemukan  CF  kesimpulan  dengan  menggunakan  persamaan  (3) yaitu : Conclusion (Cf)  = 0,64 +( 0,8 – ( 0,64 * 0,8)) = 0,928.
CF  kesimpulan  yaitu  pasien  terdiagnosa  penyakit  Defisiensi  vitamin  A  dengan tingkat  keyakinan 0,928 atau 92,8%. Sistem  kemudian  akan  memberikan  penjelasan mulai  dari  gejala  yang  dimiliki,  hasil  defisiensi,  tingkat  keyakinan  serta  solusi  sesuai dengan defisiensi vitamin yang dimiliki.

## 4.2    Pengujian Sistem berbasis Rule/Aturan Diagnosa Dengan Pakar
Pengujian  sistem  pakar  dilakukan  dengan  menggunakan black  box dan  dengan melalui pengujian oleh pakar secara langsung. Berdasarkan hasil pengujian dari pakar, diperoleh kesimpulan bahwa baik hasil diagnosa dari pakar maupun hasil diagnosa dari sistem memberikan kesimpulan yang sama.

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan pada penelitian ini yaitu:
1. Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dibuat  sistem  dengan  menggunakan  metode perhitungan certainty factor (CF) untuk mengatasi faktor ketidakpastian yang dapat membantu diagnosa defisiensi vitamin dan mineral pada tubuh manusia.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  perhitungan certainty  factor (CF)  secara manual  dan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem  didapatkan  hasil    yang
Kode Gejala Nilai Cf User G4 1 G5 1 G3 0.8 G1 0.8
sama  dalam menentukan tingkat kepercayaan akhir (CF conclusion ) terhadap suatu diagnosa.
3. Hasil pengujian validasi dan fungsionalitas yang dimiliki oleh sistem menunjukan bahwa  sistem  memiliki  fungsionalitas  sebesar  100%  dan  dari  berdasarkan pengujian  yang  dilakukan  oleh  pakar  kepada  sistem  diperoleh  hasil  bahwa  baik hasil  diagnosa  dari  pakar  maupun  hasil  diagnosa  dari  sistem  memberikan kesimpulan hasil diagnosa yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Almatsier,  Sunita, Prinsip  Dasar  Ilmu  Gizi ,  Gramedia  Pustaka  utama,  Jakarta, 2011
[2] Sutojo, Edi Mulyanto., Kecerdasan Buatan , Andi Offset, Yogyakarta, 2011.
[3] Syatibi, Ahmad,  Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Kulit Sapi Berbasis Web Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor, Thesis ,  Universitas  Diponegoro, Semarang, 2012.
[4] Latumakulita, Luther A., Jurnal Ilmiah Sains, Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak Menggunakan Certainty Factor (CF), Vol 12 : 122-126,2012.
[5] Sari, Nur Anjas, Jurnal Pelita Informatika Budi Darma, Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor, Vol 3 : 100- 103, 2013.
[6] Ignizio,  P.  J., Intorduction  to  Expert  Systems:  The  Develpoment  and Implementation of Rule-Based Expert Systems , Mc Graw-Hill, Inc.,  United States of America, 1991