## Aplikasi Diagnosa Infeksi TORCH pada Kehamilan
Evaliata Br Sembiring [1] , Elia Roza [2]
Politeknik Negeri Batam Program Studi Teknik Informatika Jl. Ahmad Yani, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: [1] eva@polibatam.ac.id, [2] eliaroza1995@gmail.com

## Abstrak
Infeksi TORCH merupakan beberapa jenis infeksi yang umum dialami oleh wanita yang akan ataupun sedang hamil dan  infeksi  ini  biasanya  ditularkan  ke  calon  bayi  sehingga  menyebabkan  cacat.  Oleh  sebab  itu,  sangat  penting dilakukan  diagnosis  dini  agar  dapat  dilakukan  pencegahan  atau  pengobatan  lebih  awal.  Proses  diagnosis  dapat dilakukan langsung kepada dokter atau bidan, namun sering terjadi hambatan-hambatan seperti: keterbatasan waktu, keadaan fisik yang tidak memungkinkan untuk meninggalkan rumah, masalah keuangan, keterbatasan tenaga dokter atau bidan, dan lain-lain. Salah satu solusi yang memungkinkan untuk mengatasi hambatan tersebut adalah dengan memanfaatkan teknologi yang semakin hari berkembang. Teknologi tersebut adalah aplikasi yang berbasis android sehingga dapat digunakan masyarakat maupun pakar kehamilan (dokter atau bidan) secara online.
Aplikasi diagnosis yang dibangun merupakan sebuah sistem pakar dengan sistem penalaran yang diterapkan adalah metode forward  chaining dan  teknik  representasi  pengetahuan  menggunakan production  rule .  Analisis  dan perancangan aplikasi menggunakan pendekatan berbasis obyek melalui diagram UML dan memanfaatkan framework phonegap untuk dapat dijalankan pada perangkat mobile yang berbasis android.
Penelitian  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  diagnosis  infeksi  TORCH  berdasarkan gejala-gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna  melalui  teknik checklist .  Hasil  diagnosis  yang  ditampilkan  berupa  jenis infeksi  dan  persentase  potensi  terkena  infeksi  TORCH.  Hasil  verifikasi  pengetahuan  yang  dilakukan  disimpulkan bahwa  semua  hasil  diagnosis  cocok  dengan  basis  pengetahuan  yang  sudah  disusun  berdasarkan  hasil  akuisi pengetahuan.
Kata Kunci : TORCH, kehamilan, sistem pakar, forward chaining, android

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  tinggi  dapat berdampak  pada  gaya  hidup  masyarakat,  seperti tingginya  gaya  hidup  seseorang  dengan  adanya smartphone .  Melalui  perangkat  pintar  ini,  pemiliknya dapat  melakukan  berbagai  jenis  kegiatan  seperti mengerjakan  tugas,  mencari  hiburan,  mencari  teman, berjualan  online,  promosi,  dan  lain  sebagainya.  Salah satu  dampak  positif  yang  sudah  banyak  dimanfaatkan adalah penerapan teknologi mobile dibidang kesehatan, seperti  konsultasi  dan  diagnosis  suatu  penyakit menggunakan  aplikasi  yang  dijalankan  menggunakan teknologi mobile yaitu  diagnosis  suatu  penyakit berdasarkan gejala demam [Sujadi dan Suhaeini, 2016]; dan diagnosa defisiensi vitamin dan mineral pada tubuh manusia  [Labellapansa  dan  Boyz,  2016].  Selain dijalankan  menggunakan mobile ,  ada  juga  yang dijalankan  pada  web  dan  desktop,  seperti:  diagnosis penyakit  ginjal  [Tarigan,  2014];  diagnosis  penyakit hepatitis [Ramdhani dkk, 2015]; dan diagnosis penyakit tulang  manusia  [Iriani,  2015].    Umumnya  aplikasi untuk  diagnosis  penyakit  ini  dikembangkan  dengan sistem  pakar  dengan  model  inferensi  menggunakan backward chaining.
Salah  satu  masalah  yang  sangat  membutuhkan perhatian  khusus  adalah  seputar  kehamilan,  seperti diagnosis  gangguan  Rahim  yang  dapat  dilakukan secara  online  (Supani  dkk,  2014).  Selain  untuk konsultasi  dan  diagnosis  suatu  penyakit,  penyediaan informasi  seputar  penyakit  atau  hal-hal  yang berhubungan dengan pencegahan dan penanggulangan penyakit tersebut juga sudah bisa diakses secara online, seperti  informasi  seputar  pemenuhan  gizi  pada  ibu hamil. Masalah lain tentang kehamilan terutama yang membahayakan  pada  ibu  hamil  yaitu  ketika  terkena infeksi  yang  disebut  dengan  infeksi  TORCH ( Toxoplasma,  Rubella,  Cmv, dan Herpes ).  Oleh  sebab itu,  perlu  dilakukan  deteksi  dini  agar  dapat  segera diberikan  pencegahan  atau  penanganan.  Informasi seputar  infeksi  TORCH    sudah  dapat  diakses  secara online  [Kurnia,  2014],  namun  penyediaan  informasi sebaiknya  dapat  dilengkapi  dengan  proses  diagnosis tentang terkenanya infeksi ini atau tidak pada seseorang yang  sedang  hamil  agar  dapat  ditangani  secara  cepat. Selain pentingnya proses diagnosis, kendala lain  yang sering  menghambat  proses  konsultasi  dengan  dokter atau bidan adalah biasanya dari sisi pasien dan bisa juga dari  sisi  tim  medis-nya,  misalnya  keterbatasan  waktu
Vol. 8, No. 2, October 2016, 119-124
p-ISSN: 2085-3858
untuk konsultasi, keadaan fisik yang tidak memungkinkan  untuk  meninggalkan  rumah,  masalah keuangan, dan keterbatasan tenaga medis (dokter) yang ada.  Salah  satu  solusi  yang  memungkinkan  untuk mengatasi  permasalahan  atau  hambatan-hambatan tersebut adalah dengan memanfaatkan teknologi mobile . Teknologi  tersebut  umumnya  dimanfaatkan  untuk menjalankan  aplikasi  yang  berbasis  Android  sehingga dapat digunakan masyarakat maupun pakar kehamilan (dokter atau bidan) secara online. Perkembangan smartphone yang  semakin  mudah  dan murah  untuk  dimiliki  oleh  masyarakat,  sangat memungkinkan untuk dapat melakukan konsultasi dan diagnosis suatu penyakit tanpa harus bertemu langsung dengan  dokter  atau  bidan.  Oleh  sebab  itu,  pada penelitian  ini  dikembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis android  untuk  melakukan  diagnosis  awal  tentang infeksi  TORCH.  Aplikasi  yang  dikembangkan menggunakan  pendekatan  sistem  pakar,  dengan menerapkan metode Forward Chaining untuk penelusuran  kesimpulannya  dan  teknik  representasi pengetahuan  yang  dibangun  menggunakan production rule. Analisis  dan  perancangan  sistem  menggunakan pendekatan object oriented.

## 2 LANDASAN TEORI

## Infeksi TORCH
Infeksi  TORCH  merupakan  beberapa  infeksi  yang umum  dialami  ibu  hamil  dan  akan  ditularkan  kepada bayi-nya antara lain: Toksoplasma, Rubela, Cytomegalovirus dan Herpes  Simplex .  Berdasarkan beberapa sumber atau referensi tentang infeksi TORCH sudah  dikumpulkan,  seperti  gejala  masing-masing infeksi disajikan sebagai berikut:
a. Toksoplasma  (I1) ,  dengan  gejala  disajikan  pada tabel 1.
Tabel 1. Gejala Infeksi Taksoplasma Kode Gejala G1 Pembesaran kelenjar getah bening di leher ukuran < 3 cm dan tidak nyeri G6 Demam, keringat malam, dan pegal-pegal, batuk, sesak nyeri dada G7 Nyeri tenggorokan G8 Nyeri perut akibat pembesaran getah bening di sekitar usus G10 Bitnik-bintik merah pada kulit G11 Kejang  dan  mengalami  gangguan keseimbangan, gangguan saraf, nyeri hebat pada kepala
G12 Kelumpuhan sebelah anggota gerak G13 Nyeri mata, silau, mata merah gelap
pada sebagian lapang pandang
b. Rubela, dengan gejala disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Gejala Infeksi Rubela Kode Gejala G2 Demam serta keringat dingin G14 Sakit kepala terlalu sering disertai
hidung tersumbat, pembengkakan
kelenjar limfa pada telinga dan leher
G15 Tidak nafsu makan dan mual,
ruam-ruam merah pada seluruh badan
c. Cytomegalovirus  (CMV), dengan  gejala  disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Gejala Infeksi Cytomegalovirus Kode Gejala G3 Demam, letih lesu, gangguan penglihatan G4 Jumlah sel darah putih menurun
G9 Kejang-kejang dan muntaber
d. Herpes  Simplex ,  dengan  gejala  disajikan  pada tabel 4.
Tabel 4. Gejala Infeksi Herpes Simplex Kode Gejala G5 Muncul ruam merah disertai gelembung-gelembung air pada tubuh G16 Nyeri pada area vital G17 Gatal-gatal, keluar nanah serta kotoran dari kelamin G18 Kelenjar limpe pada paha membesar serta buang air kecil terasa sakit dan perih

## Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  perangkat  cerdas  yang menggunakan  pengetahuan  dan  prosedur  inferensi untuk  memecahkan  masalah  kompleks  sehingga diperlukan  seorang  pakar  untuk  memecahkannya [ Sujadi dan Suhaeini, 2016] . Dengan kata lain, sistem pakar berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  dengan  meniru  kerja  seorang  pakar dibidangnya.  Contohnya  adalah  aplikasi  komputer dapat melakukan diagnosis suatu penyakit berdasarkan  gejala-gejala yang  dialami  oleh pengguna,  seperti  halnya  dokter  mendiagnosis penyakit  seorang  pasien  berdasarkan  gejala  yang dialami pasien tersebut. Hal demikian dapat terwujud dengan  adanya  suatu  proses  atau  mekanisme  yang diolah  pada  komputer.  Dalam  Sujadi  dan  Suhaeni (2016),  dinyatakan  komponen-komponen  untuk membangun suatu sistem pakar antara lain:
1. Fasilitas akuisi pengetahuan
2. Sistem berbasis pengetahuan
3. Mesin inferensi
4. Fasilitas penjelasan dan justifikasi
5. Antarmuka pengguna

## Aplikasi Berbasis Android
Android  merupakan  salah  satu  sistem  operasi yang  digunakan  pada gadget .  Beberapa kebutuhan  perangkat  lunak  pendukung  dalam pengembangan  aplikasi  berbasis  android adalah:
1. SDK ( Software Development
Kit ), sebagai tools API ( Aplication Programing Interface ) untuk mengembangkan  aplikasi  pada  platform android
menggunakan
bahasa
pemograman java.
2. AVD ( Android  Virtual  Device )  sebagai emulator  untuk  menjalankan  aplikasi android.
3. PhoneGap sebagai framework untuk
membuat
cross-platfrom
native
applications menggunakan  teknologi web  mulai  dari    HTML,  CSS,  dan JavaScript. PhoneGap bekerja  dengan cara  merubah web  application  package menjadi native  application .  Aplikasi yang telah dibuat akan ditampilkan dalam bentuk web  view sehingga  pengguna dapat melakukan interaksi dengan aplikasi (Wargo, 2012).
4. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan adalah  HTML,  PHP,  Java,  JavaScript (Putra, 2014).

## 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

## Deskripsi umum sistem
Aplikasi  menerima  data  masukan  dari  user  berupa gejala-gejala  infeksi  TORCH,  diproses  oleh  sistem untuk  menghasilkan  informasi  berupa  hasil  diagnosis apakah  terinfeksi  TORCH  disertai  dengan  prosentase. Selain  dapat  melakukan  diagnosis  infeksi  TORCH, aplikasi  juga  menyediakan  informasi  tentang  infeksi TORCH,  penyebab  infeksi,  gejala  dan  fitur  bantuan untuk  menggunakan  aplikasi.  Oleh  karena  itu,  dapat ditetapkan  2  fungsional  yang  dibutuhkan  dengan digambarkan  dalam  bentuk  diagram  use-case  seperti ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Use Case

## Diagram Activity
Diagram activity digambarkan  untuk  menjelaskan aktivitas  pengguna  terhadap  aplikasi  yang  dibangun. Terdapat dua diagram activity berdasarkan diagram use case seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
(a) Diagram activity penyediaan Informasi
(b) Diagram Activity Konsultasi

## Gambar 2. Diagram Activity
(a) Menjelaskan  aktifitas  user  untuk  mengetahui informasi  mengenai  infeksi  TORCH  antara  lain: daftar infeksi, gejala dan fitur bantuan penggunaan  aplikasi.  User  dapat  memilih  salah satu  menu  melalui  halaman  utama,  lalu  sistem menampilkan informasi berdasarkan pilihan user.
(b) Menjelaskan  aktifitas  user  untuk  melakukan konsultasi  yang  dimulai  dengan  menjawab sekumpulan  pertanyaan  yang  disediakan  sistem. Apabila semua pertanyaan  selesai dijawab,  maka sistem akan melakukan proses diagnosis berdasarkan jawaban user kemudian menampilkan hasil diagnosis-nya kepada user.

## Diagram Sequence
Diagram sequence digambarkan  untuk  menjelaskan proses aliran data pada saat user menggunakan aplikasi baik  pada  saat  melihat  informasi  seputar  infeksi TORCH  (yang  diwakili  untuk  daftar  gejala)  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  3  maupun  melakukan konsultasi seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Sequence Konsultasi Perancangan Sistem Pakar
1. Akuisi Pengetahuan Akuisi pengetahuan dilakukan untuk
mengumpulkan data-data pengetahuan suatu masalah.  Data  infeksi,  gejala,  rekomendasi pengobatan  dan  informasi  lainnya  diperoleh  dari berbagai sumber antara lain: (1) Jawetz, dkk (1990); (2)  Pratami  (2011);  (3)  Kurnia,  dkk  (2014),  (4 info-kes.com  (2013),  (5)  Wacana  Kedokteran, Prayitno,  dkk  (2006);  (6)  Bahasoean  (2015);  (7) Hadijanto (2001).
2. Representasi Pengetahuan
Basis  pengetahuan  pada  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi  suatu  infeksi  terdiri  dari  dua macam sumber pengetahuan yaitu fakta dan aturan. Fakta dan aturan disimpan di dalam basis data.
a. Fakta  pengetahuan  yang  disimpan  adalah penjelasan  mengenai  infeksi  TORCH  serta gejala-gejala-nya.  Pengetahuan  yang  disimpan yaitu  berdasarkan  pada  keterhubungan  antara infeksi (I 1-4 ) dan gejala (G 1-18 ). Jadi basis aturan yang  digunakan  melibatkan  hubungan  antara kategori  infeksi  dengan  gejala-gejala  yang menyebabkan  infeksi  tersebut  seperti  disajikan pada table 5.

## Tabel 5. Hubungan Gejala dan Infeksi
Kode Gejala Infeksi Kode Infeksi I1 I2 I3 I4 G1 * G2 * G3 * G4 * G5 * G6 * G7 * G8 * G9 * G10 * G11 * G12 * G13
*
G14 * * G15 * G16 * G17 * G18 * b. Pola  representasi  pengetahuan  yang digunakan menerapkan aturan produksi  ( production  rule )  dalam bentuk IF  [kondisi]  THEN  [aksi].
Aturan yang dihasilkan terdiri dari 4 aturan seperti disajikan pada table 6.
Tabel 6 Tabel Aturan No. Aturan Rule 1 IF  G1  AND  G6  AND  G7 AND  G8  AND  G10  AND G11  AND  G12  AND  G13 THEN I1. Rule 2 IF G2 AND G14 AND G15 THEN I2 Rule 3 IF G3 AND G4 AND G9 THEN I3 Rule 4 IF G5 AND G16 AND G17

## AND G18 THEN I4
c. Penentuan  kemungkinan  seseorang  terkena infeksi  dilihat  berdasarkan  persentase  setiap infeksi terhadap jumlah gejala yang dimiliki.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## Spesifikasi penggunaan aplikasi
Hasil  analisis  dan  perancangan  sudah  berhasil  di- implementasikan,  kemudian  aplikasi  dikemas  dalam format .apk untuk  di- install pada mobile .  Perangkat yang digunakan adalah smartphone android tipe zenfone 5 versi 4.4.2.

## Hasil Implementasi
Ada  dua  fungsi  yang  diimplementasikan  berdasarkan hasil  analisis  dan  perancangan  yaitu  fungsi  1  untuk penyediaan  informasi  tentang  infeksi  TORCH  dan fungsi  ke  2  adalah  fungsi  untuk  diagnosis  infeksi TORCH
a. Fungsi  1  adalah  penyediaan  informasi  yaitu daftar infeksi, penyebab dan gejala infeksi serta bantuan penggunaan aplikasi dapat ditampilkan kepada pengguna  melalui  menu pilihan dalam bentuk hyperlink seperti  ditunjukkan  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Informasi tentang infeksi TORCH
b. Fungsi  2  adalah  proses  konsultasi  yang menghasilkan diagnosis kemungkinan terkena infeksi  TORCH  berdasarkan  gejala  yang dipilih  oleh  pengguna.    seperti  ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Konsultasi dan Hasil Diagnosa
Setelah  memilih  gejala-gejala  yang  disediakan  oleh sistem  dalam  bentuk checkbox ,  maka  sistem menampilkan  hasil  diagnosis  disertasi  persentase kemungkinan terkena infeksi.

## Hasil Pengujian
Pengujian dilakukan dengan metode black-box yaitu pengujian yang berfokus pada spesifikasi fungsional aplikasi.  Sebagai  data  masukan  adalah  gejala-gejala yang dipilih oleh pengguna, kemudian ditelusuri oleh sistem  menggunakan  metode forward  chaining , sehingga  menghasilkan  keluaran  berupa  hasil diagnosis  terkena  infeksi  TORCH  berdasarkan persentasi yang dihasilkan.
Fungsional yang diuji ada 2 yaitu:
1. Fungsi  paket  informasi,  berhasil  ditampilkan dan pengguna dapat dengan mudah melihatnya karena  menggunakan  sistem  klik  link  (bentuk menu pilihan hyperlink )
2. Fungsi  Konsultasi  yang  dihasilkan  bahwa proses konsultasi difasilitasi dengan penyediaan gejala-gejala infeksi TORCH dalam bentuk list dan  pengguna  hanya  mencentang  gejala  yang dirasakan.  Hasil  dari  proses  konsultasi  disebut dengan diagnosa. Setelah pengguna mencentak gejala-gejala  yang  dirasakan  maka  setelah ditelusuri  sistem  secara  forward  chaining diperoleh  hasil  diagnosa  terinfeksi  TORCH disertai  dengan  persentasenya.  Kemungkinan terkena  infeksi  ditentukan  berdasarkan  jumlah persentase  yang  paling  tinggi.  Seperti  pada gambar  6,  diperoleh  jumlah  persentase  yang paling  tinggi  adalah  infeksi Cytomegalovirus dengan persentase 66,67 %, sehingga disimpulkan  bahwa  kemungkinan  potensi terkena infeksi Cytomegalovirus .
3. Proses  verifikasi  pengetahuan  dilakukan  untuk menguji  kesesuaian  pengetahuan  yang  telah disusun  dengan  pengetahuan  yang  diperoleh dari proses akuisi pengetahuan. Basis pengetahuan  yang  ada  pada aplikasi  kemudian dicocokkan dengan rancangan strategi implementasi yang telah dilakukan dan hasilnya sesuai. 4. Aplikasi dapat dijalankan menggunakan perangkat smartphone , sehingga aplikasi disertakan  fitur scroll karena  layer handphone umumnya  terbatas  sedangkan  informasi  yang disampaikan detail yaitu penjelasan infeksi dan penanganannya berupa saran atau rekomendasi.

## 5. PENUTUP
Beberapa kesimpulan yang diperoleh setelah berhasil membangun  aplikasi  diagnosa  infeksi  TORCH  ini adalah:
1. Aplikasi  sudah  dapat  digunakan  sebagai alat  diagnosa  infeksi  TORCH  dengan memanfaatkan  perangkat smartphone.
Beberapa fitur untuk mendukung penggunaannya user-friendly adalah
teknik Checklist untuk  gejala,  menu berupa  hyperlink  dan  teknik scroll untuk melihat informasi secara keseluruhan .
2. Pengujian yang dilakukan secara
black-box sehingga  dipastikan  aplikasi sudah  menyediakan  informasi  berupa daftar  infeksi,  gejala,  dan  penanganan infeksi  berupa  rekomendasi,  sedangkan diagnosa  jenis  infeksi  dapat  dihasilkan mengikuti rule yang  sudah  ditetapkan berdasarkan  gejala-gejala  yang  sudah  ada di  basis  pengetahuan  dan  hasilnya  adalah semua hasil diagnosa sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bahasoean,  R,  2015  Pengertian  Toxoplasmosis, www.alodokter.com/toksoplasmosis.
[2] Hadijanto,  B.,  2001,  Toksoplasmosis dalam  Kehamilan.  Simposium  Kemajuan
Obstetri  III,  Semarang:  POGI  Cab.
Semarang .
[3] Iriani, S., 2015, Penerpaan Metode Backward
Chaining pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tukang Manusia, tersedia di: http://ijns.org/journal/index.php/ijns/article/view/1
319
[4] Jawetz F. Melnick J.L, Adelberg E.A, Famili Virus Paramyxo  dan  Virus  Rubella,  dalam  Review  of Medical  Microbiology,  18th  edition,  1990,  Lange Medical Publication, California
[5] Kurnia,  H.,  Susilawati,  Widiyanti,  R.,  Susanti, Neny Y., Ningsih,  Dewi A., 2014, Makalah Obgyn Terkini  “TORCH”,  Universitas  Padjadjaran, Yogyakarta
[6] Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu. Yogyakarta.
[7] Labellapansa  A.,  dan  Boyz  A.  T.,  2016,  Sistem Pakar  Diagnosa  Dini  Defisiensi  Vitamin  dan Mineral, Jurnal Informatika V.10, No.1,
Yogyakarta.
[8] Pratami,  D.,  (2011),  Infeksi  TORCH  pada kehamilan. Program Studi DIII
[9] Kebidanan  Fakultas  Ilmu  Kesehatan  ,Universitas Galuh. Ciamis.
[10] Prayitno,  S.,  dkk.(2006)  Cermin  dunia  kedokteran CDK 151 Infeksi Pada kehamilan.
[11] Putra,  A.,W,  2014,  Jurnal  NetBeans  IDE  – Perangkat Pengembangan Aplikasi Yang    Mudah Digunakan,
website: http://www.teknojurnal.com/netbeans-ide,  diakses pada tanggal 8 Oktober 2015
[12] Ramdhani  A.,  Isnanto  R.R.,  dan  Windasari  I.P., (2015)  Pengembangan  Sistem  Pakar  untuk Diagnosis  Penyakit  Hepatitis  Berbasis  Web menggunakan  Metode  Certainty  Factor,  Jurnal
Teknologi dan Sistem Komputer V.3, No.1.
[13] Sujadi  H.  dan  Suhaeni  E.,  2016,  Sistem
Pakar  Penyakit  dengan  Gejala  Demam menggunakan  Perangkat  Mobile  Berbasis Android, SENTIKA 2016, Yogyakarta.
[14] Supani,  A.,  Deviana,  H.,  Salma,  2014,
Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan  Rahim dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web, Politeknik Negri Sriwijaya,
Palembang.
[15] Tarigan, F.A., 2014, Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal dengan Metode Backward Chaining, Jurnal TIMES-V. 3 No.2
[16] Wargo, J. M., 2012, PhoneGap Essentials: Building Cross-Platform  Mobile Apps.  New  Jersey: Addison-Wesley