## SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT KAKI GAJAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Nelly Astuti Hasibuan 1 , Hery Sunandar 2 , Senanti Alas 3 , Suginam 4 1, 2, 4 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
3 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma 1, 2, 3, 4 Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan

## Abstract
Elephant  foot  disease  or  filariasis  is  a  contagious  disease  caused  by  filarial  worms that are transmitted through the type of mosquito. This disease is chronic and if not get  treatment  will  result  in  permanent  disability  in  the  form  of  leg  enlargement, genitals both women and men. Elephant foot disease is generally detected through blood  microcopy  examination.  Until  now  it  is  still  felt  because  microfilaria  only appear  in  the  blood  at  night  for  several  hours  (nocturnal  perioicity).  In  addition, various  methods  of  examination  are  also  performed  to  diagnose  elephantiasis diseases such as those known as membrane crawl, knott concentration method and deposition  technique.  This  study  identifies  elephantiasis  and  its  causes,  and  applies certainty  factor  methods  and  designs  expert  systems  to  diagnose  elephantiasis.  To diagnose  elephantiasis  by  using  certainty  factor  method.  Patients  will  be  given questions to obtain probable values  and then the values  obtained will be solved by certainty factor formulation, so that the diagnosis and percentage is likely to develop elephantiasis.
Keywords : Elephant Foot, Certainty Factor, and Expert System

## Abstrak
Penyakit kaki gajah atau filariasis adalah penyakit menular yang disebabakan oleh cacing  filarial  yang  ditularkan  melalui  jenis  nyamuk.  Penyakit  ini  bersifat  kronis dan  bila  tidak  mendapatkan  pengobatan  akan  mengakibatkan  cacat  menetap berupa pembesaran kaki, alat kelamin baik perempuan maupun laki-laki. Penyakit kaki gajah ini umumnya terdeteksi melalui pemeriksaan mikrokopis darah. Sampai saat  ini  hal  tersebut  masih  dirasakan  karena  microfilaria  hanya  muncul  didalam darah pada waktu malam hari selama beberapa jam (nocturnal perioicity) . Selain itu  berbagai  metode  pemeriksaan  juga  dilakukan  untuk  mendiagnosa  penyakit kaki gajah diantaranya ialah dengan yang dikenal sebagai penjaringan membrane, metode konsentrasi knott dan teknik pengendapan. Penelitian ini mengidentifikasi penyakit kaki gajah dan penyebabnya, serta menerapkan metode certainty factor dan  merancang  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  kaki  gajah.  Untuk mendiagnosa  penyakit  kaki  gajah  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor. Pasien  akan  diberikan  pertanyaan-pertanyaan  untuk  mendapatkan  nilai kemungkinan dan kemudian nilai yang didapat akan diselesaikan dengan rumusan
certainty factor, sehingga hasil diagnosa serta persentasi kemungkinan mengalami penyakit kaki gajah.
Kata Kunci: Kaki Gajah, Certainty Factor, dan Sistem Pakar
I. PENDAHULUAN Penyakit  kaki gajah ( filariasis ) adalah  penyakit yang  ditandai  dengan gejala seperti  pembengkakkan  bagian  badan  yang  terjadi  secara  perlahan-lahan menyebabkan  kaki  terlihat  seperti  gajah.  Penyakit  ini  disebabkan  karena  sejenis cacing  benang  putih  yang  ditularkan  melalui  nyamuk.  Gejala  dari  penyakit  kaki gajah ( filariasis ) ini adalah biasanya  terjadi pada masa anak-anak, dimana dalam waktu  yang  lebih  lama  sekitar  bertahun-tahun  kemudian  akan  terasa perkembangannya  yang  terjadi.  Penyakit  ini  bersifat  kronis  dan  bila  tidak mendapatkan pengobatan akan mengakibatan cacat menetap berupa pembesaran kaki, dan alat kelamin baik perempun maupun laki-laki.
Beberapa  gejalanya  ialah  demam  yang  terjadi  secara  berulang  sekitar  3-5 hari, demam ini kemudian akan hilang jika dibawa istirahat yang  cukup dan akan muncul  lagi  jika  melakukan  aktivitas  dengan  berlebihan.  Pembengkakan  yang terjadi pada kelenjar getah bening, didaerah sekitar lipatan paha, ketiak dan juga nampak berwarna seperti kemerahan. Radang saluran kelenjar getah bening yang rasanya  seperti  panas  dan  sakit  kemudian  akan  menjalar  dari  arah  pangkal  kaki atau juga pada pangkal lengan menuju ke arah ujung ( retrogade lumphangitis )[1]. Umumnya,  filariasis  akan  bersifat  mikrofilaremia  subklinis.  Kebanyakan penderita  ini  merupakan  masyarakat  perdesaan  hingga  sama  sekali  tidak terdeteksi oleh pranata kesehatan yang berada di lingkungan tersebut. Jika telah parah dan kronis dapat menimbulkan hidrokel, acute adenolymphangytis atau ADL ( activity  daily  living ).  Jika  ada  satu  atau  dua  orang  yang  skrotumnya    tiba-tiba sudah besar, kemungkinan sudah banyak sekali laki-laki yang terinfeksi parasit ini. Meski demikian, jika ingin mendeteksi secara dini, dalam fase subklinis penderita filariasis bancrofti akan mengalami hematuria.
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  mampu  menirukan  penalaran  seorang pakar komputer dapat menyelesaikan  masalah yang seperti biasa dilakukan oleh para  ahli.  Pengetahuan  yang  disimpan  di  dalam  sistem  pakar  umumnya  diambil dari  seorang  manusia  yang  pakar  dalam  masalah  tersebut[2][3].  Peran  penting seorang  pakar  dapat  digantikan  oleh  program  komputer  yang  pada  prinsipnya kerjanya untuk memberikan solusi  yang pasti seperti  yang biasa dilakukan  oleh pakar.  Sistem  pakar  biasanya  digunakan  untuk  konsultasi,  analisa,  diagnosa,  dan membantu mengambil keputusan[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu cabang Artificial Intellegence yang membuat penggunaan  secara  luas knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian  masalah tingkat  manusia  yang  pakar.  Seorang  pakar  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian  dalam  bidang  tertentu,  yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya[5][6].
Sistem  pakar  ini  juga  akan  dapat  membantu  aktivitas  para  pakar  sebagai asisten  yang  berpengalaman  dan  mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan kesimpulan  ( inference  rules) dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu[7].  Kombinasi  dari  kedua  hal tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

## 2.2. Kaki Gajah atau Filariasis
Penyakit kaki gajah atau filariasis adalah penyakit menular yang disebabakan oleh  cacing filarial yang  ditularkan  melalui  jenis  nyamuk.  Penyakit  ini  bersifat kronis  dan  bila  tidak  mendapatkan  pengobatan  akan  mengakibatkan  cacat menetap berupa pembesaran kaki, alat kelamin baik perempuan maupun laki-laki [1].
Penyakit kaki gajah ini umumnya terdeteksi melalui pemeriksaan mikrokopis darah.  Sampai  saat  ini  hal  tersebut  masih  dirasakan  karn microfilaria hanya muncul  didalam  darah  pada  waktu  malam  hari  selama  beberapa  jam    ( nocturnal perioicity ).  Selain  itu  berbagai  metode  pemeriksaan  juga  dilakukan  untuk mendiagnosa  penyakit  kaki  gajah  diantaranya  ialah  dengan  yang  dikenal  sebagai penjaringan  membrane,  metode  konsentrasi  knott  dan  teknik  pengendapan. Metode  pemeriksaan yang lebih mendekati  kearah diagnosa  yang  dilakukan  oleh pihak  WHO  ( wordl  health  organization )  adalah  jalanpemeriksaan  system  “Tes kartu”, hai ini sangatlah sederhana dan peka untuk mendeteksi penyebar parasit (larva),  yaitu  dengan  cara  mengambil  sample  darah  dengan  system  tusukan  jari droplets diwaktu kapanpun, tidak harus dimalam hari.

## 2.3. Metode Certainty Factor
Faktor  kepastian  ( certainty  factor )  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan  Buchanan pada  1975  untuk  mengakomadasikan  ketidakpastian  pemikiran  ( inexact reasoning )  seorang  pakar.  Seorang  pakar,  (misalnya  dokter)  sering  kali menganalisis  informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  seperti  misalnya  :  mungkin, kemungkinan,  besar,  hampir  pasti.  Untuk  mengakomodasi  hal  ini  dengan menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap  masalah  yang  dihadapi.  Secara  umum, rule direpresentasikan  dalam bentuk sebagai berikut [8] :
.... (1) Dimana : E1. . .En :  fakta-fakta (evidence) yang ada H :  hipotesa atau konklusi yang dihasilkan CF :  tingkat  keyakinan  ( certainty  factor )  terjadinya  hipotesa  akibat adanya fakta-fakta
IF E1 [AND / OR] E2 [AND / OR] . . . En THEN H (CF=CFi)
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Definisi  menurut  David  McAllister, certainty factor adalah  suatu  metode  untuk membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang  berbentuk metric yang  biasanya  digunakan  dalam  sistem  pakar.  Metode  ini  sangat  cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti.
Metode certainty  factor ini  hanya  bisa  mengolah  2  bobot  dalam  sekali perhitungan.  Untuk  bobot  yang  lebih  dari  2  banyaknya,  untuk  melakukan perhitungan  tidak  terjadi  masalah  apabila  bobot  yang  dihitung  teracak,  artinya tidak  ada  aturan  untuk  mengkombinasikan  bobotnya,  karena  untuk  kombinasi seperti  apapun  hasilnya  akan  tetap  sama.  Misalnya,  untuk  mengetahui  apakah seorang  pasien  tersebut  menderita  penyakit  jantung  atau  tidak,  dilihat  dari  hasil perhitungan  bobot  setelah  semua  keluhan-keluhan  diinputkan  dan  semua  bobot dihitung  dengan  menggunakan  metode certainty  factor. Pasien  yang  divonis mengidap  penyakit  jantung  adalah  pasien  yang  memiliki  bobot  mendekati  +1 dengan  keluhan-keluhan  yang  dimiliki  mengarah  kepada  penyakit  jantung. Sedangkan  pasien  yang  mempunyai  bobot  mendekati  -1  adalah  pasien  yang dianggap tidak mengidap penyakit jantung, serta pasien yang memiliki bobot sama dengan  0  diagnosisnya  tidak  diketahui  atau unknown atau  bisa  disebut  dengan netral.
. . . ……(2)
Dimana : CF (H, E) : Certainty Factor dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala ( evidence )  E.  Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai  1.  Nilai  -1 menunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan  nilai  1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB (H, E):    ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD (H, E):    ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( measure of increased disbelief ) terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  E.Bentuk  dasar rumus certainty factor, adalah sebuah aturan JIKA E MAKA H seperti ditunjukkan oleh persamaan 2 berikut:
. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . .          . . . ………(3)
Dimana : CF (H, e)
: certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e.
CF (E, e) : certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e. CF (H, E)     : certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e) = 1. Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi:
. . . ……………… (4)
CF (H, E) = MB (H, E) – MD (H, E)
CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E)
CF (E, e) = CF (H, E)
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dalam  aplikasinya,  CF(H,E)  merupakan  nilai  kepastian  yang  diberikan  oleh pakar  terhadap  suatu  aturan,  sedangkan  CF(E,e)  merupakan  nilai  kerpercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya.
Sebagai contoh, berikut ini adalah sebuah aturan dengan CF yang diberikan oleh seorang pakar:
JIKA batuk DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin MAKA influensa, CF: 0,7
Diantara kondisi yang terjadi adalah terdapat beberapa antensenden (dalam rule yang berbeda) dengan satu konsekuen yang sama. Dalam kasus ini, kita harus mengagregasikan nilai CF keseluruhan dari setiap kondisi yang ada.
Berikut Formula yang digunakan : CFc (CF 1 ,CF 2 ) = CF 1 +CF 2 (1-CF 1 ) : jika CF 1 dan Cf 2 keduanya positif CFc (CF 1 ,CF 2 ) = CF 1 +CF 2 (1+CF 1 ) : jika CF 1 dan Cf 2 keduanya negatif CFc (CF 1 ,CF 2 ) = { CF 1 +CF 2 } / (1-min {|CF 1 |,|CF 2 |}) : jika salah satu negatif
Certainty factor untuk hasil akhir persentase : Persentase keyakinan = Cfcombine * 100 %

## 3. HASIL  dan PEMBAHASAN
3.1. Analisa Diagnosa Penyakit Kaki Gajah ( Filariasis )
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta pengetahuan  yang  diperoleh  oleh  sistem  pakar . Sehingga  pada  akhirnya  analisa yang  didapat  harus  berupa  sebuah  sistem  yang  strukturnya  dapat  didefinisikan dengan  baik  dan  jelas . Sistem  yang  dibangun  untuk  menentukan  gejala  penyakit kaki  gajah  pada  masyarat  dengan  cara  manual,  yaitu  dengan  cara  melakukan konsultasi  antar  dokter  terhadap  pasiennya . Konsultasi  yang  dilakukan  dengan dokter  atau  pakar  adalah  untuk  memperoleh  gejala-gejala  yang  diderita  pasien, kemudian  dari  gejala  yang  telah  diperoleh  dihasilkan  diagnosa  berupa  suatu penyakit .
Tahapan  analisis  terhadap  suatu  sistem  dilakukan  sebelum  tahapan perancangan  dilakukan . Tujuan  diterapkannya  analisis  terhadap  suatu  sistem adalah  untuk  mengetahui  alasan  mengapa  sistem  tersebut  diperlukan,  sehingga fungsi yang terdapat didalam sistem  tersebut bekerja secara optimal. Salah  satu unsur pokok yang harus dipertimbangkan dalam tahapan analisis sistem ini yaitu masalah perangkat lunak, karena perangat lunak yang digunakan haruslah sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan.
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dalam mengekspresikan derajat kepastian, certainty factor untuk mengansumsikan derajat kepastian seorang pakar terhadap suatu data. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar sebagai berikut : CF[H,E] = MB[H,E] - MD[H,E] CF[H,E] = CF[H] * CF[E] Cfcombine CF[H,E] 1,2 + CF[H,E] 2 * [1-CF[H,E] 1 ] Cfcombine CF[H,E] old,3 =  CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * [1-CF[H,E] old ]
Contoh kasus : Kaidah produksi atau aturan rule yang berkaitan dengan kaki gajah adalah sebagai berikut :
Kaidah IF Demam berulang-ulang selama 3-5 hari AND Pembengkakan kelenjar getah bening AND Panas dan sakit radang saluran kelenjar getah bening AND Filarial abses AND Pembesaran tungkai AND Pembesaran lengan AND Pembesaran buah dada AND Pembesaran buah zakar THEN Filariasis atau Kaki gajah
Langkah  pertama,  pakar  menentukan  CF  untuk  masing-masing  gejala  sebagai berikut :
CFpakar (Demam berulang-ulang selama 3-5 hari) = 0.4 CFpakar (Pembengkakan kelenjar getah bening) = 0.6 CFpakar (Panas dan sakit radang saluran kelenjar getah bening) = 0.6 CFpakar (Filarial abses) = 0.6 CFpakar (Pembesaran tungkai) = 0.8 CFpakar (Pembesaran lengan) = 0.8 CFpakar (Pembesaran buah dada) = 0.8 CFpakar (Pembesaran buah zakar) = 0.8 Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut : Demam berulang-ulang selama 3-5 hari = 0.2 Pembengkakan kelenjar getah bening = 0.4 Panas dan sakit radang saluran kelenjar getah bening = 0.4 Filarial abses = 0.4 Pembesaran tungkai = 0.6 Pembesaran lengan = 0.6 Pembesaran buah dada = 0.6 Pembesaran buah zakar = 0.6
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kaidah  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  Cfpakarnya  dengan  mengalikan  Cf user dengan CF menjadi : CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 =0.4*0.2 =0.08 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 =0.6*0.4 =0.24 CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3 =0.6*0.4 =0.24 CF[H,E]4 = CF[H]4 * CF[E]4 =0.6*0.4 =0.24 CF[H,E]5 = CF[H]5 * CF[E]5 =0.8*0.6 =0.48 CF[H,E]6 = CF[H]6 * CF[E]6 =0.8*0.6 =0.48 CF[H,E]7 = CF[H]7 * CF[E]7 =0.8*0.6 =0.48 CF[H,E]8 = CF[H]8 * CF[E]8 =0.8*0.6 =0.48
Langkah  yang  terakhir  adalah  mengkombinasikan  nilai  CF  dari  kaidah.  Berikut adalah kombinasi CF[H,E] dengan CF[H,E] :
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 +  CF[H,E]2 * (1- CF[H,E]1) = 0.08 + 0.24 (1-0.08) = 0.08 + 0.24 (0.92) = 0.08 + 0.22 =0.3 old
CFcombine CF[H,E] old,3 = CF[H,E] old +  CF[H,E]3 * (1- CF[H,E] old) = 0.3 + 0.24 (1-0.3) =0.3 +  0.24 (0.7) =0.3 + 0.16 =0.46 old2
CFcombine CF[H,E]old2,4
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
= CF[H,E] old2 +  CF[H,E]4 * (1- CF[H,E] old2) = 0.46 + 0.24 (1-0.46) = 0.46 + 0.24 (0.54) =0.46 + 0.12 = 0.58 old3
CFcombine CF[H,E]old3,5 =CF[H,E] old3 +  CF[H,E]5 * (1- CF[H,E] old3) = 0.58 + 0.48 (1-0.58) = 0.58+ 0.48 (0.42) = 0.58 + 0.20 =0.78 old4 CFcombine CF[H,E]old4,6 = CF[H,E] old4 +  CF[H,E]6 * (1- CF[H,E] old4) = 0.78 + 0.48 (1-0.78) = 0.78+ 0.48 (0.22) = 0.78 + 0.10 =0.88 old5
CFcombine CF[H,E]old5,7 = CF[H,E] old5 +  CF[H,E]7 * (1- CF[H,E] old5) = 0.88 + 0.48 (1-0.88) = 0.88+ 0.48 (0.12) = 0.88 + 0.05 =0.93 old6
CFcombine CF[H,E]old6,8 = CF[H,E] old6 +  CF[H,E]8 * (1- CF[H,E] old6) = 0.93 + 0.48 (1-0.93) = 0.93+ 0.48 (0.07) = 0.93 + 0.03 =0.96 old7
CF[H,E]old4 * 100 = 0.96 * 100 = 96% Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan Certainty factor kaki gajah memiliki persentase tingat keyakinan 96%.

## 3.2. Implementasi
Implementasi  merupakan  langkah  yang  digunakan  untuk  mengoperasikan sistem yang dibangun.

## 3.2.1. Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama digunakan untuk memilih menu dan sub menu dalam sistem.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 1. Tampilan menu utama

## 3.2.2. Tampilan Form Data User
Pada tampilan form user untuk memasukan biodata seorang penderita atau pasien.
Gambar 2 . Tampilan Data User

## 3.2.3. Tampilan Form Data Gejala
Pada tampilan form gejala untuk memasukan jenis-jenis gejala penyakit kaki gajah ( filariasis ) .
Gambar 3 . Tampilan Data Gejala
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2.4. Tampilan Form Diagnosa
Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan  diagnosa  berdasarkan  gejala  yang dirasakan oleh user . Sistem pakar akan menampilkan beberapa pertanyaan berupa dari gejala-gejala penyakit kaki gajah ( filariasis) yang dapat dipilih User.
Gambar 4 . Tampilan Form Diagnosa

## 3.2.5. Tampilan Form Hasil Diagnosa
Pada form hasil diagnosa user dapat melihat informasi hasil penyakit sesuai dengan hasil diagnosa berdasarkan gejala-gejala yang diderita user .
Gambar 5 . Tampilan Form Hasil Diagnosa

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  pada  bab  sebelumnya  yang  merupakan  hasil  analisa, dapat diambil  kesimpulan diantaranya :
1. Sistem  pakar  ini  untuk  menentukan  penyakit  kaki  gajah  berdasarkan  gejala- gejala yang ada dalam rule .
2. Penerapan metode certainty factor dalam sistem pakar  untuk mendiagnosa dan mengetahui tingkat kepastian penyakit kaki gajah.
3. Aplikaasi  yang  dirancang  dapat  membantu  masyarakat  melakukan  diagnosa sebelum konsultasi langsung kepada pakar.
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Padila, Asuhan Keperawatan Penyakit Dalam . Yogyakarta: Nuha Medica, 2013.
[2]  Verawaty Monica Barus, M. Mesran, S. Suginam, and A. Karim, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS HAMA PADA TANAMAN JAMBU BIJI MENGGUNAKAN METODE BAYES,” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[3]  R. R. Fanny, N.  A. Hasibuan, and E. Buulolo, “PERANCANGAN SISTEM  PAKAR DIAGNOSA  PENYAKIT    ASIDOSIS  TUBULUS  RENALIS  MENGGUNAKAN METODE  CERTAINTY    FACTOR    DENGAN  PENULUSURAN  FORWARD CHAINING,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[4]  R.  Miranda,  N.  A.  Hasibuan,  P.  Pristiwanto,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PAKAR MENDIAGNOSA  PENYAKIT  JAMUR  AKAR  PUTIH  (RIQIDOPORUS  LIGNOSUS) PADA  TANAMAN  KARET  (HAVEA  BRASILIENSIS)  DENGAN  METODE CERTAINTY FACTOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[5]  M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta, 2005.
[6]  N.  Merlina  and  R.  Hidayat, Perancangan  Sistem  Pakar .  Bogor:  Analisa Indonesia, 2013.
[7]  D. A and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta, 2006.
[8]  T. Sutojo and E. Mulyanto, Kecerdasan Buatan . Andi, 2010.
[9]  Mesran, Visual Basic . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2009.
[10]  A.  Nugroho, Rekayasa  Perangkat  Lunak  Menggunkan  UML  dan  Java . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.