## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT GINJAL DENGAN METODE FORWARD CHAINING MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR
Ayu Puji Astuti
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang ayupujiast@gmail.com

## ABSTRAK
Angka  kematian  para  penderita  penyakit  ginjal  semakin  meningkat,  (WHO,  2013)  menyebutkan pertumbuhan  jumlah    penderita  gagal  ginjal  pada  tahun  2013  telah  meningkat  50%  dari  tahun  sebelumnya. Permasalahan  yang  terjadi  disebabkan  oleh  kurangnya  pengetahuan  warga  Indonesia  tentang  gejala  awal penyakit  ginjal.  Oleh  karena  itu  dalam  pembuatan  skripsi  ini  penulis  memilih  judul  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal  dengan  Metode  Forward  Chaining  Menggunakan  Certainty  Factor  guna membantu masyarakat agar dapat mengetahui tentang gejala awal penyakit ginjal.
Metode  Forward  Chaining  untuk  menarik  kesimpulan  dan  strategi  untuk  memprediksi  atau  mencari solusi dari suatu  masalah  yang dimulai dengan sekumpulan fakta  yang diketahui, kemudian  menurunkan fakta baru berdasarkan aturan dan Faktor kepastian (Certainty Factor) merupakan suatu metode untuk mengukur suatu keyakinan seseorang, memiliki input berupa kepastian dari pakar serta kepastian dari user.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dari  proses  pengujian  keakuratan  metode  dengan  hasil  rata-rata  error yang dihasilkan sebanyak 33.3% menyatakan bahwa pengguna sangat setuju dan 63.3% menyatakan setuju dan 3.4%.  Sedangkan  dari  proses  pengujian  fungsional  pada  internet  explorer,  mozila  firefox,  dan  google  chrome berjlaan  100%  sesuai  dengan  fungsinya.  Output  dari  sistem  ini  adalah  dapat  membantu  mendiagnosa  gejala penyakit ginjal.
Kata kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty Factor, MySQL, Diagnosa Penyakit Ginjal.

## 1. PENDAHULUAN
Badan  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyebutkan pertumbuhan  jumlah    penderita  gagal  ginjal  pada tahun  2013  telah  meningkat  50%  dari  tahun sebelumnya.  Di  Amerika  Serikat,  kejadian  dan prevalensi gagal ginjal meningkat 50% di tahun 2014. Data menunjukkan bahwa setiap tahun 200.000 orang Amerika  menjalani  hemodialisis  karena  gangguan ginjal  kronis  artinya  1140  dalam  satu  juta  orang Amerika adalah pasien dialisis (Widyastuti,2014).
Permasalahan  yang  terjadi  disebabkan  oleh kurangnya  pengetahuan  warga  Indonesia  tentang gejala  awal  penyakit  ginjal.  Sehingga  dalam  bidang kesehatan  juga  membutuhkan  teknologi  komputer. Sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  ginjal  ini adalah suatu sistem yang terkomputerisasi. Sistem ini berbasis website ,  sehingga  nantinya  sistem  ini  dapat diakses lebih mudah.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  metode  yang digunakan  adalah  metode Certainty  Factor untuk menarik  kesimpulan.  Tujuan  pengembangan  sistem pakar sebenarnya  tidak  untuk  menggantikan  peran  para pakar, namun untuk mengimplementasikan pengetahuan  para  pakar  ke  dalam  bentuk  perangkat lunak  berbasis website ,  sehingga  dapat  digunakan oleh  banyak  orang  dan  tanpa  biaya  yang  besar. Pembuatan website ini menggunakan Adobe Dreamweaver  CS6,  notepad++ dan database MySQL .
Berdasarkam latar belakang diatas guna membantu  warga  Indonesia  untuk  mendiagnosa penyakit  ginjal  maka  dikembangkan  sistem  pakar yang  dapat  menentukan  tipe  jenis  penyakit  ginjal. Dalam  penelitian  ini  penulis  memilih  judul  “Sistem Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal  dengan Metode Forward  Chaining Menggunakan Certainty Factor ”.  Sistem  pakar  ini  berguna  sebagai  sarana berkonsultasi  pada  pakar  secara realtime ,  kapanpun dan dimanapun 1.1 Rumusan Masalah
Adapun  rumusan  masalah  yang  terdapat  pada pembuatan sistem pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal adalah:
1. Bagaimana  cara  membuat  sistem  pakar  untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal?
2. Bagaimana menerapkan metode Forward Chaining dan Certainty Factor yang di gunakan dalam pembuatan sistem pakar?
1.2 Batasan Masalah Adapun batasan masalah dari Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal ini adalah:
1. Menyimpan  dan  ubah  data  gejala,  relasi  dan penyakit hanya dapat dilakukan oleh admin.
2. Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal  ini berbasis website .
3. Dengan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor akan mendapatkan  hasil  berupa  kepastian  yang  akan sesuai  dengan  data  yang  diisi  oleh  pasien penyakit ginjal.
4. Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal  ini hanya sebagai alat pembuktian untuk keakuratan dari  hasil  diagnosa,  yang  menjadiahli  adalah dokter.
5. Data  gejala  penyakit  ginjal  dan  data  penyakit ginjal diambil dari buku “Stop Gagal Ginjal dan Gangguan  Ginjal  Lainnya”  dr.Sofi  Ariani,  dan jurnal  terdahulu  yaitu  “Sistem  Pakar  untuk mendiagnosa Penyakit Ginjal dengan kombinasi Metode Certainty Factor dan Forward Chaining ”  Firdaus,  Defit,  Nurcahyo,  2014,
“Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ginjal  dengan metode Dempster-Shafer ”  Sulistyohati,  A.,  & Hidayat, T. 2008.
1.3 Tujuan Tujuan  dari  pembuatan    sistem  pakar  untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal adalah:
1. Menerapkan  metode Forward  Chaining pada sistem  pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit Ginjal
2. Mengimplementasikan  sistem  pakar  untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal berbasis website dan  memudahkan  warga  Indonesia  untuk mengenali ciri-ciri penyakit ginjal.
2. TINJAUAN PUSTAKA
Pengembangan  sistem  pakar  sebenarnya  tidak untuk  menggantikan  peran  para  pakar,  namun  untuk mengimplementasikan  pengetahuan  para  pakar, Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal dengan  Metode Forward  Chaining Menggunakan Certainty  Factor ini  lebih  akurat  dikarenakan  semua informasi tentang gejala, serta saran penanganan yang diberikan  dan  diperoleh  langsung  dari  pakar. Keakuratan  yang  tinggi  dapat  memberikan  solusi yang tepat terhadap kesimpulan yang didapatkan.
Pembuatan    atau  program  tentang  sistem  pakar sudah  banyak  dibuat  namun  program  nya  berbeda- beda.  Adapun    sistem  pakar  yang  berkaitan  dengan penyakit  ginjal, Forward  Chaining dan Certainty Factor yang pernah dibuat adalah sebagai berikut: Sulistyohati,  A.,  &  Hidayat,  T.  2008.  Judul penelitian ini adalah  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit gInjal  dengan  Metode Dempster-Shafer .  Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  penalaran Forward  Chaining dengan Dempster-Shafer ,    ini berbasis website . Sistem yang dibuat mampu memilih gejala  menggunakan checkbox ,  proses  perhitungan kepastian  menggunakan  teori Dempster-Shafer , menghasilkan  output  berupa  gejala,  kemungkinan penyakit dan nilai kepercayaan.
Admaja,  R.  T.,  Entin  Martiana,  S.,  Kom,  M., Idris  Winarno,  S.  S.,  &  Pengajar,  S.  2012. Judul penelitian  ini  Rancang  Bangun Mobile untuk Mendiagnosa  Penyakit  Umum  dengan  Metode Certainty  Factor menggunakan  teknologi  android. Dalam penelitian ini  dibangun dengan menggunakan android  application ,    ini  berupa installer yang  dapat di install pada  perangkat  android.  Sistem  yang  dibuat mampu  memasukan  gejala  dengan checklist gejala yang  diderita. Output berupa  tanggal,  gejala  yang
diderita  dan  kemungkinan  penyakit.  Perhitungan menggunakan Certainty Factor MB,MD dan CF . Praharsiwi,  C.  D.  2014. Judul  penelitian  ini adalah Medical  Expert  System guna  Mendeteksi Penyakit  Pada  Mata  menggunakan  Metode Certainty Factor dan  menggunakan  bahasa  pemrograman  java android.  Sistem  yang  dibuat  mampi  memilih  gejala satu,  dan  kepastian  kondisi  dengan  memilih  yakin atau  tidak  yakin,  lalu  pilih  gejala  dua  dan  kepastian kondisi. Menghasilkan output berupa solusi dan nilai kepastian.
Firdaus,  Defit,  Nurcahyo,  2014.  Judul  penelitian ini  adalah  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosis  Penyakit Ginjal  dengan  kombinasi  Metode Certainty  Factor dan Forward  Chaining .  Dalam  penelitian  ini menggunakan VB.Net dengan Microsoft visual studio 6.0,  untuk database menggunakan Microsoft  office acces 2003.  Program    ini  menampilkan  informasi berbentuk visual dan  berbasis desktop .  Penalaran sistem  pakar  menggunakan Forward  Chaining dan Certainty  Factor .  Sistem  yang  dibuat  mengeluarkan pertanyaan  runut  maju  untuk user .  Pada  form diagnosis  setelah user menjawab  pertanyaan  akan muncul  hasil  diagnosis. Output berupa  saran  dan solusi.
Dalam tinjauan pustaka yang telah dilakukan dari peneliti  sebeulmnya  menggunakan  berbagai  metode untuk  sistem  pakar  diantaranya Dempster-Shafer dengan Forward Chaining berbasis website , Certainty  Factor menggunakan android  application berupa installer ,  dan Certainty  Factor berbasis Mobile android  dengan  bahasa  pemrograman java dan  kombinasi  antara  metode Certainty  Factor dan Forward Chaining berbasis desktop maka akan dibuat Sistem Pakar diagnosa penyakit ginjal dengan metode Forward Chaining menggunakan Certainty Factor .
3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Kebutuhan
Untuk  membuat  sebuah  sistem  akan  lebih  baik jika  dideskripsikan  fungsi-fungsi  yang  menjadi kebutuhan  dari  sistem  tersebut  untuk  memenuhi  apa yang diinginkan oleh pengguna ( user ). Fungsi-fungsi yang dibutuhkan oleh sistem akan dijelaska    berapa kebutuhan        akusisi      dan      representasi pengetahuan    serta karakteristik user atau pengguna.

## 3.2   Analisa Sistem
Dalam  implementasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  ginjal  mempunya  struktur sistem yang dijelaskan, tujuan dari penjabaran analisa sistem  adalah  untuk  mengetahui  kebutuhan  yang harus dipenuhi seperti berikut:
1. Jika  pengguna  sistem  adalah  administrator maka  terdapat  fitur-fitur  yang  harus  dapat dipenuhi, berikut di antaranya:
a. Admin melihat feedback dari user
b. Admin melihat data tentang penyakit ginjal
c. Admin  dapat  menambahkan  data  gejala tentang penyakit ginjal
d. Admin  dapat  merubah  data  gejala  penyakit ginjal e. Admin dapat menghapus data gejala penyakit ginjal
f. Admin dapat logout dari sistem
2. Jika  memasuki  sistem  sebagai user maka terdapat  fitur  yang  harus  dapat  dipenuhi adalah: a. User dapat  memasukan  gejala  penyakit ginjal b. User dapat  melihat  hasil  diagnose  jenis penyakit ginjal
c. User dapat  membaca  solusi  yang  di  berikan sesuai dengan tipe yang telah di diagnosa
d. User dapat  memasukan  data  pribadi  seperti email dan nama
3.3 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  tahapan  setelah dilakukannya  analisa  kebutuhan.  Dalam  perancangan sistem memberikan Gambaran atau ilustrasi bagaimana sistem akan dibangun.

## 3.4 Blok Diagram User
Pada  blok  diagram  perancangan  sistem  pakar untuk  diagnosa  penyakit  ginjal  ditunujukan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram User
Pada  Gambar  blok  diagram  diatas  dijelaskan bagaimana  alur  dari  sistem  pakar  untuk  menetukan penyakit  ginjal  bekerja  yaitu user mengakses  data yang  telah  disimpan  pada  basis  pengetahuan  atau database dimana  tabel  pengetahuan  tersebut  berasal dari pakar.
3.5 Flowchart Metode Flowchart dibuat untuk menyederhanakan alur kerja dan memudahkan pehaman pengguna dari sistem yang akan dibuat. Flowchart Metode ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 2. Flowchart Metode 3.6 Flowchart User
Gambar 3. Flowchart User
3.7 Flowchart Admin Pada Flowchart admin  dijelaskan  alur  dari penggunaan  bagi admin untuk menambah, mengubah dan  menghapus  data  pada    sistem  pakar  diagnosa penyakit  ginjal. Flowchart Admin  di  tunjukan  pada Gambar 4.

## 3.8 Data Flow Diagram (DFD)
Perancangan dfd dalam  alur  data  pada penyimpanan  atau database di  jelaskan  seperti  pada Gambar 5.
SISTEM PAKAR USER PAKAR DATA GEJALA,KELUHAN &SARAN HASIL DIAGNOSA INPUT GEJALA,RELASI,PENYAKIT KELUHAN& SARAN Ga mbar 5. DFD Level 0 Pada gamabr 5 ini menjabarkan alur data pada sistem  pakar  dimana user memberikan  data  gejala dan  keluhan  dan  saran  dan  mendapatkan  hasil diagnosa  dari  gejala  yang  telah  di  inputkan.  Admin memiliki  aktifitas  memasukan  gejala,  relasi  dan pengetahuan  dan  mendapatkan  data  keluhan  dari user .
Untuk  lebih  rinci  DFD  akan  dipecah  lagi  menjadi level  1,  DFD  level  1  pada  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  ginjal  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
1 MANAJEMEN DATA 2 DIAGNOSA PAKAR USER TB_RELASI TB_GEJALA TB_PENYAKIT DATA RELASI,PENYAKIT,GEJALA STATUS UBAH,HAPUS,SIMPAN DATA DATA GEJALA,PENYAKIT,TB_RELASI GEJALA YANG DIALAMI PENYAKIT YANG DIDERITA,CARA PENGANAN Gambar 6 Data Flow Diagram level 1

## 3.10  ERD
Pada  bagian  ini  akan  dijabarkan  bentuk  dari relasi  setiap  entitas  pada  data  yang  terdapat  pada sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  ginjal seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. ERD 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Utama Program
Merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh user untuk  melihat  menu  pada  pertama  kalinya  menjalanan system  pakar  diagnosa  penyakit  ginjal.  Ditunjukan  pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Utama Program

## 4.2  Halaman Diagnosa
Merupakan  halaman  dimana  proses  metode dijalankan,  pada  halaman  diagnosa user dapat memilih  gejala  yang  tersedia  dengan  mencentang ceklis,  lalu  menekan  tombol  diagnosa  untuk memproses hasil dari gejala yang dipilih. Seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Diagnosa

## 4.3 Halaman Hasil Diagnosa
Pada  halaman  hasil  diagnosa  ini  terdapat  hasil kepastian  tingkat  kepercayaan  perhitungan  metode Certainty Factor berupa nama penyakit ginjal yang di derita,    presentase  penyakit,  dan  solusinya  seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Hasil Diagnosa

## 4.4 Halaman Solusi
Pada halaman solusi ini terdapat solusi penyakit ginjal dari pemilihan gejala penyakit ginjal sebelumnya. Seperti Gambar 11.

## Gambar 11. Halaman solusi
4.5 Halaman Login
Pada  halaman  login  terdapat user name  dan password  untuk  masuk  kedalam  halaman  admin. Seperti pada Gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Login

## 4.6 Halaman Admin
Pada  halaman  ini  terdapat  beberapa  pilihan menu  untuk  admin  melakukan  CRUD  dan  melihat atuan diagnosa. Seperti pada Gambar 13.

## Gambar 13. Halaman Admin

## 4.7 Halaman Penyakit
Pada  halaman  ini  admin  dapat  melihat  dan melakukan  CRUD  data  penyakit  ginjal  sperti  pada Gambar 14.

## Gambar 14. Halaman Penyakit

## 4.8 Tampil Gejala
Pada  halaman  ini  admin  dapat  melihat  dan melakukan  CRUD  data  gejala  penyakit  ginjal  seperti pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman Gejala Penyakit

## 4.9 Halaman Aturan Diagnosa
Pada halaman aturan diagnosa ini terdapat data relasi antara gejala dan penyakit ginjal kemudian nilai MD  dan  MB  dari  setiap  fejala  penyakit  seperti  yang ditunjukan apda Gambar 16.
Gambar 16. Halaman Aturan Diagnosa

## 4.10 Halaman DataAdmin
Pada  halaman  data  admin  terdapat  data  admin terdiri  dari  nama, user name  dan  password  admin seperti pada Gambar 17.
Gambar 17. Halaman Data Admin

## 4.11 PERBANDINGAN  DENGAN PERHITUNGAN MANUAL
Pengujian    ini  bertujuan  untuk  menguji  metode Certainty  Factor dalam  menentukan  tipe  penyakit  dari gejala  yang  di  pilih.  Misalakan  gejala  yang  dipilih adalah
Pengujian Analisa Perhitungan Sistem  %error Percobaan 1 0.6 0.7 0.6 – 0.7 / 0.7 * 100% = 0.4% Percobaan 2 0.05 0.3 0.05 – 0.3 /  0.3  * 100% = 0,9% Percobaan 3 0.4 0.5 0.4 – 0.5 / 0.5 * 100%= 0.6% Rata-rata 0.63%

## CASE 1
*Hasil Perhitungan Manual Proses 1 CF = MD –MB = 0.9 – 0.2 = 0.7 *Hasil Perhitungan Sistem 0.70 kanker kandung kemih tingkat kepastian hamper pasti

## CASE 2
1. Nanah diair kencing
2. demam
3. mual
*Hasil Perhitungan Manual Proses 1 = MB 1 + MB 2*(1-MB 1) = 0.8 + 0.5*(1-0.8) = 0.8 + 0.1 = 0.9 old1 Proses 2 MB old1 + MB 3*(1-MB1) = 0.9 +0.3*(1-0.9) =0.9 + 0.03 = 0.93 0ld2 Proses 3 = MD1 +MD 2*(1-MD1) = 0.2 + 0.5*(1-0.2) = 0.2 + 0.3= 0.6 old1 Proses 4 = MD old1 + MD 3*(1-MD 0ld1) = 0.6 + 0.7*(1- 0.6) = 0.6 + 0.28 = 0,88 0ld2 CF = Mb old2 – Md old2 = 0.93 – 0,88 = 0.05 . Berdasarkan perhtiungan manual, hasil perhitungan di peroleh nilai CF = 0.05 . *Hasil Perhitungan Sistem 0.30 Kanker Ginjal tingkat kepastian mungkin

## CASE 3
Percobaan 3 : Gejala yang dipilih: 1  Tekanan  darah  tinggi  atau  hipertensi  (mb=0.8 md=0.2) 2 Nyeri ketika kencing/disuria (mb=0.6 md=0.4) Proses 1 =MB1+MB2*(1-MB1) = 0.8 + 0.6 *(1-0.8) = 0.8 + 0.12 = 0.92 old Proses 2 = MD1+MD2*(1-MD1) = 0.2 + 0.4*(1-0.2) = 0.2 + 0.32 = 0.52 old CF = MB old –MD old = 0.92 – 0.52 = 0.4 Perhitungan Sistem 0.50 tingkat kepastian kemungkinan besar infeksi saluran kemih.
Hasil  pengujian  error  dilakukan  perbandingan manual  agar  mengetahui  hasil  sama  dan  nilai  error yang dihasilkan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Pengujian Error Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik perhitungan  manual,  maupun  sistem  memiliki  hasil
perhitungan rata-rata error yang 0.63% dan nilai error tertinggi sebesar 0.9%.

## 4.12 PENGUJIAN TAMPILAN MENU WEBSITE
Pada tahap pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan  3 browser yaitu  Google  Chrome, Mozilla  Firefox  dan  Internet  Explorer.  pengujian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  fungsional  aplikasi berbasis web. hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 2.
Akses Fungsi IE  MF  GC Admin Dapat melakukan login untuk
mengakses halaman admin. Dapat menampilkan data gejala Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data gejala Dapat menampilkan data penyakit Dapat melakukan tambah, ubah dan hapus data penyakit Dapat menampilkan data aturan/relasi Dapat melakukan tambah, ubah dan hapus data relasi Dapat melakukan logout untuk keluar dari halaman admin
User Dapat melihat halaman beranda Dapat melihat halaman informasi
Dapat melakukan diagnosis dengan cara pilih dengan Checklist gejala – gejala yang di pilih Dapat melakukan klik pada button diagnosa Dapat melakukan klik pada tombol diagnose

## KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Berikut  adalah  kesimpulan  dari  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal adalah :
1. Hasil Pengujian keakuratan metode baik melalui simulasi program dan perhitungan manual, hasil perhitungan  memiliki  hasil  rata-rata error yang dihasilkan  0.63%  dan  nilai  error  tertinggi sebesar 0.9%
2. Hasil pengujian  fungsional sistem dengan akses sebagai admin dan user semua  fungsi  berhasil diujikan  dengan  baik  pada browser  Internet Explorer 11.0.9600.18538 , Mozila  Firefox 47.0.2, Google Chrome 55.0.2883.87.
3. Pada  pengujian  kepuasan  prosentase  sebanyak 33.3%  menyatakan  bahwa  pengguna  sangat setuju  dan  63.3%  menyatakan  setuju  dan  3.4% menyatakan  bahwa  pengguna  tidak  setuju dengan    sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ginjal ini  dapat  membantu  mendiagnosa  penyakit ginjal
4. Hasil  pengujian  sistem  pakar  yang  dilakukan dengan perbandingan data dari sistem dan pakar menghasilkan 80% sesuai.

## 5.2   Saran
Adapun saran sebagai acuan terhadap penelitian atau pengembangan selanjutnya, diantaranya :
1. Pada  pembuatan    sistem  pakar  mendiagnosa penyakit  ginjal  ini  menggunakan  metode Certainty Factor dan Forward Chaining . Dapat menambahkan metode Dempster-Shafer .
2. Gejala  penyakit  ginjal  yang  dibahas  dalam sistem  pakar  ini  hanya  30  gejala,  diharapkan untuk  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan adanya penambahan jumlah gejala dan penyakit yang dibahas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Admaja ,  R.  T.,  Entin  Martiana,  S.,  Kom,  M., Idris  Winarno,  S.  S.,  &  Pengajar,  S.  2012. Rancang  Bangun Mobile untuk  Mendiagnosa
Penyakit  Umum  dengan  Metode Certainty Factor Menggunakan Teknologi Android. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya , 1- 6
[2] Firdaus,  Defit,  Nurcahyo,  2014. Sistem  Pakar untuk  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  dengan kombinasi  Metode  Certainty  Factor  dan Forward Chaining, 1-23
[3] Praharsiwi,  C.  D.  2014. Medical  Expert  System Guna  Mendeteksi  Penyakit  Mata  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Mobile Android . Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer ,1-4
[4] Sulistyohati,  A.,  &  Hidayat,  T.  2008. sistem pakar  diagnosa  penyakit  ginjal  dengan metode Dempster-Shafer . In Seminar Nasional Teknologi Informasi . No ISSN: 1907-5021, 1-6
[5] Widyastuti,  R.  2014.  Korelasi  Lama  Menjalani Hemodialisis dengan Indeks Massa Tubuh Pasien  Gagal  Ginjal  Kronik  di  RSUD  Arifin Achamad  provinsi  Riau.  Jurnal  Gizi  Volume  1 No.2. Poltekkes Kemenkes Riau: Riau