Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.365 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1213-1222 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COVID-19 DIAGNOSIS EXPERT SYSTEM WITH CERTAINTY FACTOR METHOD
Novia Nur Arifah *1 , Jati Sasongko Wibowo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Indonesia Email: 1 noviaarifah29@gmail.com, 2 jatisw@edu.unisbank.ac.id
(Naskah masuk: 7 Juni 2022, Revisi: 15 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Covid-19 is a new type of virus that is currently a pandemic in almost all countries. The limitations of experts for diagnosis and recommending rapid action to patients who are diagnosed positively, as well as the limitations of the expert area in the environment wh
ere the Covid-19 outbreak occurred. This expert system aims as an early diagnosis system for Covid-19 so that patients can receive treatment immediately, and help stop the wider spread of the virus. Using predetermined parameters and there is also a system that can later make it easier for users to  find out  the diagnosis of  Covid-19 caused by the coronavirus. The method  used for this expert  system research is Certainty Factor (CF). This method aims to showed how much the confidence value is based on the clinical  parameters  given  by  MYCI.  The  advantage  of  the  Certainty  Factor  method  is  that  it  can be  measured something that is certain or uncertain. And to  maintain  accuracy, Certainty Factor can only process two data. The  Expert  System  uses  the  Certainty  Factor  (CF)  method  to  diagnose  Covid-19  disease,  starting  with  the collection of symptom data and giving confidence values by the expert on each symptom, then the symptom data input  stage  from  the  user  and  the  system  will  calculate  based  on  the  Certainty  Factor  rule,  multiplying  the weight  value  namely  user  CF  and  expert  CF,  combining  the  results  of  the  multiplication  of  each symptom,  so that a percentage of confidence is obtained as the final diagnosis result. After calculating the accuracy test of the 3 rule system with 99% positive Covid-19 results, 48% most likely Covid-19 and 29% negative Covid-19.
Keywords : c ertainty factor, covid-19, expert system

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Abstrak
Covid-19 adalah jenis virus baru yang saat ini sedang menjadi pandemi hampir di seluruh negara. Keterbatasan pakar untuk diagnosa dan merekomendasikan tindakan yang cepat kepada pasien yang terdiagnosa positif, serta keterbatasan  wilayah  pakar  pada  lingkungan  yang  terjadi  wabah Covid-19. Sistem  pakar  ini  bertujuan  sebagai sistem  diagnosa  awal Covid-19 sehingga  pasien  dapat  segera  mendapat  penanganan,  dan  membantu menghentikan  penyebaran  virus  yang  lebih  luas.    Menggunakan  parameter  yang  telah  ditentukan  dan  juga terdapat sistem yang nantinya dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengetahui diagnosis Covid- 1 9 yang diakibatkan oleh coronavirus . Metode yang digunakan untuk penelitian sistem pakar ini yaitu Certainty Factor  (CF) .  Metode  ini  bertujuan  untuk  menunjukan  berapa  besar  nilai  kepercayaan  berdasarkan  parameter klinik yang diberikan MYCI. Kelebihan dari metode Certainty Factor yaitu dapat mengukur suatu hal yang pasti maupun  tidak  pasti.  Serta  untuk  menjaga  keakuratannya Certainty  Factor hanya  dapat  mengolah  dua  data. Sistem  Pakar  menggunakan  metode Certainty  Factor  (CF) untuk  mendiagnosa  penyakit Covid-19 di  awali dengan  pengumpulan  data  gejala  dan  pemberian  nilai  keyakinan  oleh  pakar  pada  setiap  gejala,  selanjutnya tahapan input data  gejala  dari user dan  sistem  akan  menghitung  berdasarkan rule Certainty  Factor ,  perkalian nilai  bobot  yaitu CF user dan CF pakar,  mengkombinasikan hasil perkalian setiap gejala, hingga di  didapatkan presentase keyakinan sebagai  hasil akhir diagnosa. Setelah dilakukan perhitungan uji akurasi  sistem dari 3 rule dengan hasil 99% Positif Covid-19, 48% kemungkinan besar Covid-19 dan 29% negatif Covid-19.
Kata kunci : certainty factor, covid-19, sistem pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus adalah  jenis  virus  RNA  dengan partikel  ukuran  kecil,  pada  mulanya  virus  ini
menginfeksi  hewan  diantaranya  kelelawar  dan  unta. Pada  Desember  2019  ditemukan  kasus coronavirus pertama di  Wuhan, Provinsi  Hubei yang menyerang manusia. Awalnya penyakit ini dinamakan
sementara  yaitu  2019 novel coronavirus (2019- nCoV),  kemudian World  Health  Organization (WHO) mengumumkan nama baru yaitu Coronavirus Disease (Covid-19) pada Februari 2020 yang  di  sebabkan  oleh  virus Severe  Acute Respiratory Syndrom Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) [1]. Coronavirus sangat  sulit  terdeteksi  dikarenakan gejala  yang  timbul  mirip  dengan  jenis  penyakit  lain yang serupa [2]. WHO menyatakan bahwa Covid-19 sebagai  kondisi  pandemi,  fokus  yang  ditekankan ialah  deteksi  lebih  cepat,  dan  lebih  awal  untuk menghentikan  penyebaran  jumlah  orang  terinfeksi dan  sebagai  tindakan  yang  tepat  untuk  membasmi transmisi virus Covid-19 [3].
Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  yang dibuat untuk menemukan suatu jawaban, kesimpulan,  maupun  solusi  yang  menyerupai seorang  pakar  dalam  suartu  bidang  tertentu  [4]. Sistem  pakar  ini  digunakan  dalam  berbagai  bidang diantaranya  bidang  kesehatan,  pendidikan,  maupun industri. Pada bidang kesehatan sistem pakar banyak digunakan  untuk  mendiagnosa  suatu  penyakit tertentu [5].
Metode  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah Certainty Factor (CF) . Cara kerja metode ini yaitu  dengan  mendapatkan  ukuran  kepastian  suatu fakta  atau  aturan.  Penghitungan  metode  CF dilakukan  dengan  menghitung  nilai  perkalian  antara nilai  CF user dan  nilai  CF  pakar  yang  akan menghasilkan  nilai  CF  kombinasi.  Nilai  CF kombinasi  dengan hasil tertinggi  menjadi keputusan akhir  dalam  metode  CF  [6].  Beberapa  penelitian yang terdahulu yang menggunakan metode Certainty Factor (CF)  diantaranya  diagnosa  penyakit  THT yang  menghasilkan  akurasi  sistem  sebesar  94%  [7], diagnosa penyakit pada mata manusia menghasilkan akurasi  sistem  sebesar  78%  [8],  diagnosa  virus influenza dengan  akurasi  sistem  98%  [9],  diagnosa penyakit  mata  katarak  dengan  hasil  akurasi  sistem 95% [10].
Berdasarkan  beberapa  penilitain  yang  sukses menggunakan metode Certainty Factor diatas, maka metode Certainty  Factor sangat  tepat  untuk digunakan  sebagai  diagnosa  penyakit Covid-19 menggunakan parameter-parameter yang telah ditentukan  dan  juga  terdapat  sistem  yang  nantinya dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengetahui  diagnosis Covid-19 yang  diakibatkan oleh coronavirus . Keluaran yang dihasilkan nantinya berupa  hasil  diagnosa  berupa  presentase  keyakinan hasil  diagnosa.  Hasil  presentase  keyakinan  tersebut membantu memudahkan pendataan, dan mempercepat  penanganan  pasien  positif Covid-19 sehingga  mendapatkan  pertolongan  lebih  awal  dan dapat  membantu  memutus  mata  rantai  penyebaran virus.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam pembuatan sistem pakar ini adalah metode kualitatif, dengan teknik pengumpulan data yaitu :

## 2.1. Studi Literatur
Teknik  Studi Literatur yaitu teknik atau metode pengumpulan  data  dengan  cara  mendapatkan  data dari  jurnal,  buku,  internet  dan  sebagainya  yang berkaitan dengan permasalahan [11].

## 2.2. Pengamatan (observasi)
Observasi  merupakan  metode  yang  dilakukan dengan  cara  pengumpulan  data  melalui  tahap pengamatan  berdasarkan  hal  yang  terjadi  di lapangan  [11].  Pada  hal  ini  penuils  menggunakan data  observasi  dari  beberapa  rumah  sakit  maupun klinik rujukan Covid-19 di Kota Semarang

## 2.3. Certainty Factor
Metode  yang  digunakan  untuk  penelitian sistem  pakar  ini  yaitu Certainty  Factor (CF). Metode  CF  pertama  kali  diperkenalakan  dalam pembuatan  MYCIN  oleh  Shortliffe  Buschanan. Metode  ini  bertujuan  untuk  menunjukan  berapa besar  nilai  kepercayaan  berdasarkan  parameter klinik  yang  diberikan  MYCIN  [12].  Seorang  pakar atau  yang  biasa  disebut  dokter  sering  kali menganalisis  informasi  yang  ada  dengan  ungkapan ”mungkin”,  ”kemungkinan  besar”  ,  dan  ”hampir pasti.”.  Untuk  mengakomodasi  tingkat  keyakinan pakar,  metode Certainty  Factor digunakan  dalam membantu menghadapi suatu masalah yang jawabannya  tidak  pasti,  ketidak  pastian  ini merupakan probabilitas [13]- [14].
Berikut  ini  adalah  rumus  yang  digunakan dalam metode CF :
      , * CF H E CF H CF E = (1)
Setelah  itu,  melakukan  kombinasi  antar  CF  dari masing-masing  gejala.  Dengan  rumus  segabai berikut :
        1,2 1 2 1 ( ) , , , *  1
, combine CF H E CF H E CF H E CF H E = + −
(2)
        3 3 , (1 ) , ,
* , combine old old old CF H E
CF H E CF H E
CF H E = + − (3)
Keterangan : - CF[H,E] : Certainty Factor dalam hipotesa H yang dipengaruhi fakta E
- H  :  Hipotesis  atau  konsklusi  yang  dihasilkan (antara 0 dan 1) - E : Evidence atau fakta dan peristiwa yang dialami user terhadap gejala Kelebihan  dari  metode Certainty  Factor yaitu dapat  mengukur  suatu  hal  yang  pasti  maupun  tidak pasti  [15].  Serta  untuk  menjaga  keakuratannya Certainty  Factor hanya  dapat  mengolah  dua  data [16].

## 2.4. Deskripsi Sistem
Sistem  Pakar  diagnosis  Penyakit Covid-19 menggunakan Certainty  Factor bebasis website ini bertujuan  untuk  membantu  mendeteksi  virus Covid- 19 lebih  awal  dengan  cara  pengguna  memasukkan gejala  yang  dialami  pada  sistem  yang  sudah  di rancang  khusus  oleh  pakar.  Sistem  pakar  ini menggunakan 2 hak akses yaitu hak ases user , dan hak  akses  admin, user atau  pengguna  dapat  uji  atau diagnosa sendiri melalui website dengan memasukkan gejala yang tengah dialami. Sedangkan hak  akses  pada  admin  diantaranya  dapat  melakukan input , edit dan hapus gejala.
Pada  penerapan  sistem  menggunakan  metode Certainty  Factor sebagai  metode  penelitian  yang melalui  tahapan-tahapan  yang  harus  dijalani,  yaitu pertama,  tahap  pengumpulan  data  yang  telah dikumpulkan  dari  beberapa  data  rumah  sakit maupun klinik rujukan Covid-19 di Kota Semarang dan  didapatkan  pula  nilai  hipotesis  dari  pakar  yang terpercaya.  Selanjutnya  yaitu  tahapan  perhitungan dengan  metode Certainty  Factor dan  didapatkan hasil untuk mendiagnosa pasien.
Pada  proses user diawali  dengan  melakukan login sistem  atau  bisa  mendaftar  jika  belum memiliki  akun,  setelah  itu  maka  akan  tampil halaman  awal  dan  terdapat  menu  input  gejala, riwayat, info penyakit, dan juga daftar RS rujukan.
Sedangkan  pada  proses  sistem  admin  diawali dengan login sistem,  pada  halaman  awal  dapat ditemukan menu daftar gejala yang dapat  ditambah, di edit, maupun dihapus.
Berikut  dibawah  ini  adalah  alur  kerja  sistem pada user dan admin.
Gambar 1. Flowchart User
Pada  proses  hak  akses user diawali  dengan melakukan login sistem,  jika  belum  terdaftar  maka bisa  melakukan  registrasi  terlebih  dahulu,  setelah berhasil  maka user dapat  menginputkan  gejala, setelah gejala  sudah terisi  maka data akan di  proses oleh  sistem  dan  menghasilkan  hasil  diagnosa  yang tampil pada sistem.

## Gambar 2. Flowchart Admin
Proses  sistem  admin  dimulai  dengan login sistem, pada halaman admin dapat  ditemukan daftar gejala  yang  dapat  di  input,  edit,  dan  juga  hapus. Admin dapat mengatur gejala sesuai kondisi terbaru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  dan  juga  pembahasan  dari Sistem  Pakar  untuk  diagnosa  penyakit Covid-19 dengan  menggunakan  Metode Certainty  Factor adalah sebagai berikut :

## 3.1. Perhitungan Certainty Factor
Pada  tahap  awal  yaitu  melakukan  pembobotan untuk  nilai  ketidakpastian  pada  tiap  -  tiap  pilihan, seperti yang terlihat pada table 3.1
Tabel 1. Nilai Ketidakpastian No Pilihan Bobot 1 Tidak 0 2 Ragu-ragu 0,2 3 Mungkin 0,4 4 Kemungkinan Besar 0,6 5 Hampir Pasti 0,8 6 Pasti 1
Tabel  nilai  ketidakpastian  digunakan  sebagai penentuan  bobot  nilai  dari  setiap  pilihan  saat user atau pengguna melakukan input pada sistem pakar. Melakukan  hipotesis  gejala Covid-19 pada tabel 2. Gejala dan hipotesis yang telah di input oleh pakar  atau  ahli  dengan  tingkat  kepercayaan  yang telah  ditentukan  sebelumnya  oleh  pakar  yang mempengaruhi  peluang  terjadinya  suatu  gejala penyakit Covid-19 . Penerapan metode CF menggunakan  aturan  berupa  variabel  gejala  dengan simbol G.
Tabel 2. Hipotesis Gejala Covid-19 No ID Gejala Gejala Hipotesa 1 G001 Demam (Suhu Diatas 38⁰C) 0,8 2 G002 Batuk 0,8 3 G003 Kelelahan 0,8 4 G004 Sesak Napas 0,8 5 G005 Sakit Kepala 0,6 6 G006 Menggigil 0,4 7 G007 Nyeri Otot 0,6 8 G008 Hidung Tersumbat 0,6 9 G009 Sakit Tenggorokan 0,6 10 G010 Mual 0,6 11 G011 Diare 0,6 12 G012 Hilang Rasa 0,8 13 G013 Hilang Bau 0,6
Tabel diatas menunjukkan daftar gejala dengan bobot atau hipotesis yang telah di dapat dari seorang pakar.
Nilai  hipotesis  0  dapat  diartikan  bahwa user menginformasikan  tidak  merasakan  gejala  yang ditanyakan  atau  ditampilkan  pada  sistem.  Semakin yakin  gejala  yang  dialami user maka  nilai  hipotesis akan mendekati angka 1 yang berarti pasti.
Setelah  proses  pembobotan  pada  setiap  gejala, maka didapatkan presentase nilai kepercayaan untuk mendeteksi awal Covid-19 .
Tabel 3. Presentase Nilai Kepercayaan No Presentasi Nilai Kepercayaan 1 0% - 40% Negatif 2 41% - 85% Kemungkinan Besar 3 86% - 100% Positif
Berdasarkan  tabel  3.  maka  akan  didapatkan aturan atau rule untuk sistem pakar diagnosa Covid- 19 sebagai berikut :
Rule 1  :  IF  Demam  Hampir  Pasti  AND  Batuk Hampir  Pasti  AND  Kelelahan  Tidak  AND  Sesak Napas  Kemungkinan  Besar  AND  Sakit  Kepala Kemungkinan  Besar  AND  Menggigil  Mungkin AND  Nyeri  Otot  Tidak  AND  Hidung  Tersumbat Mungkin  AND  Sakit  Tenggorokan  Mungkin  AND Mual  Tidak  AND  Diare  Tidak  AND  Hilang  Rasa Hampir Pasti AND Hilang Bau Kemungkinan Besar Rule 2  :  IF  Demam  Ragu-ragu  AND  Batuk Ragu-ragu  AND  Kelelahan  Tidak  AND  Sesak Napas  Tidak  AND  Sakit  Kepala  Ragu-ragu  AND Menggigil  Tidak  AND  Nyeri  Otot  Tidak  AND Hidung  Tersumbat  Tidak  AND  Sakit  Tenggorokan Tidak  AND  Mual  Ragu-ragu  AND  Diare  Tidak AND  Hilang  Rasa  Tidak  AND  Hilang  Bau  Ragu- ragu
Rule 3  :  IF  Demam  Tidak  AND  Batuk  Tidak AND  Kelelahan  Tidak  AND  Sesak  Napas  Tidak AND  Sakit  Kepala  Tidak  AND  Menggigil  Tidak AND  Nyeri  Otot  Tidak  AND  Hidung  Tersumbat Tidak  AND  Sakit  Tenggorokan  Tidak  AND  Mual Tidak  AND  Diare  Tidak  AND  Hilang  Rasa  Tidak AND Hilang Bau Tidak THEN
Selanjutnya yaitu tahap perhitungan berdasarkan  gejala  yang  di input oleh  pengguna dengan perkalian anatara 2 nilai bobot yaitu CF user dan CF pakar. Langkah kedua adalah mengkombinasikan  hasil  dari  perkalian  pada  tiap- tiap  gejala  yang  sudah  dikalikan  di  tahap  pertama. Pada  tahap  kombinasi  hanya  bisa  dilakukan  2  nilai CF.  Tahap  kombinasi  dapat  menampilkan  hasil diagnosa  yang  berasal  dari  sistem  berupa  nilai keyakinan dari masing-masing rule. Tahap selanjutnya  yaitu  menggubah  nilai  keyakinan menjadi nilai presentase untuk didapatkan presentase keyakinan sebagai hasil akhir diagnosa.
Rule 1 :
Tabel 4. Rule 1 No ID Gejala Gejala CF Pakar CF
User CF Pakar * CF User
1 G001 Demam (Suhu Diatas 38⁰C) 0,8 0,8 0,64 2 G002 Batuk 0,8 0,8 0,64 3 G003 Kelelahan 0,8 0 0 4 G004 Sesak Napas 0,8 0,6 0,48 5 G005 Sakit Kepala 0,6 0,6 0,36 6 G006 Menggigil 0,4 0,4 0,16 7 G007 Nyeri Otot 0,6
0 0 8 G008 Hidung Tersumbat 0,6 0,4 0,24 9 G009 Sakit Tenggorokan 0,6 0,4 0,24 10 G010 Mual 0,6 0 0
11 G011 Diare 0,6 0 0 12 G012 Hilang Rasa 0,8 0,8 0,64 13 G013 Hilang Bau 0,6 0,6 0,36 Tahapan selanjutnya yaitu melakukan kombinasi CF dari masing-masing CF pada rule 1. Rule 1 : 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 1,2 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 2 ∗ (1 −  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 )
=  0,64  +  0,64  ∗  ( 1 –  0,64)   =   0,87 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗
(1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,87  +  0  ∗  ( 1 –  0,87)   =   0,87 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,87  +  0,48  ∗  ( 1 –  0,87)   =   0,93 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,93  +  0,36  ∗  ( 1 –  0,93)   =   0,95 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑6 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 6 ∗
(1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,95  +  0,16  ∗  ( 1 –  0,95)   =   0,95 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑7 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 7 ∗
(1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,96  +  0  ∗  ( 1 –  0,96)   =   0,96 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑8 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 8 ∗
(1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,96  +  0,24  ∗  ( 1 –  0,96)   =   0,97 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑9 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 9 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,97  +  0,24  ∗  ( 1 –  0,97)   =   0,98 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑10 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 10 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,98  +  0  ∗  ( 1 –  0,98)   =   0,98 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑11 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 11 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,98  +  0  ∗  ( 1 –  0,98)   =   0,98 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑12 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 12 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,98  +  0,64  ∗  ( 1 –  0,98)   =   0,99 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑13 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 13 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,99  +  0,36  ∗  ( 1 –  0,99)   =   0,99 𝑜𝑙𝑑
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  presentase nilai CF.
𝐶𝐹  =   𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ∗  100%
𝐶𝐹  =  0,99  ∗  100 %  =  99%
Maka  dapat  disimpulan  bahwa  deteksi Covid-19 dengan menggunakan motode Certainty Factor pada rule 1  menghasilkan  presentase  keyakinan  sebesar 99%.
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan pada rule 2 menggunakan metode yang sama pada rule 1. Rule 2 :
Tabel 5. Rule 2
No ID Gejala Gejala
CF Pakar CF User CF Pakar * CF User
1 G001 Demam (Suhu Diatas 38⁰C) 0,8 0.2 0.16 2 G002 Batuk 0,8 0.2 0.16 3 G003 Kelelahan 0,8 0 0 4 G004 Sesak Napas 0,8 0 0 5 G005 Sakit Kepala 0,6 0 0 6 G006 Menggigil 0,4 0.2 0.08 7 G007 Nyeri Otot 0,6 0 0 8 G008 Hidung Tersumbat 0,6 0 0 9 G009 Sakit Tenggorokan 0,6 0.2 0.12 10 G010 Mual 0,6 0 0 11 G011 Diare 0,6 0 0 12 G012 Hilang Rasa 0,8 0 0 13 G013 Hilang Bau 0,6 0,2 0,12
CF kombinasi pada rule 2 Rule 2 : 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 1,2 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 2 ∗ (1 −  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 )
=  0,16  +  0,16  ∗  ( 1 –  0,16)   = 0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗   ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗   ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗   ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑6 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 6 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0,08  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,34 𝑜𝑙𝑑

## 1218 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1213-1222
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑7 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 7 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,34  +  0  ∗  ( 1 –  0,34)   =   0,34 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑8 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 8 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,34  +  0  ∗  ( 1 –  0,34)   = 0,34 𝑜𝑙𝑑 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑9 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 9 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,34 +  0,12  ∗  ( 1 –  0,34)   =   0,42 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑10 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 10 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,42  +  0  ∗  ( 1 –  0,42)   =   0,42 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑11 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 11 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,42  +  0  ∗  ( 1 –  0,42)   =   0,42 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑12 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 12 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,42  +  0  ∗  ( 1 –  0,42)   =   0,42 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑13 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 13 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0,42  +  0,12  ∗  ( 1 –  0,42)   =   0,48 𝑜𝑙𝑑
Presentase nilai CF pada rule 2 𝐶𝐹  =   𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ∗  100%
𝐶𝐹  =  0,48  ∗  100 %  =  48%
Dengan  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulan bahwa  deteksi Covid-19 dengan  menggunakan motode Certainty  Factor pada rule 2  menghasilkan presentase keyakinan sebesar 48%.
Langkah selanjutnya yaitu perhitungan pada rule 3 Rule 3 :
Tabel 6. Rule 3 No ID Gejala Gejala CF Pakar CF
User CF Pakar
* CF User 1
G001 Demam (Suhu Diatas
38⁰C) 0,8 0.2 0.16 2
G002 Batuk 0,8 0.2 0.16 3 G003 Kelelahan 0,8 0 0 4 G004 Sesak Napas 0,8 0 0 5 G005 Sakit Kepala 0,6 0 0 6 G006 Menggigil 0,4
0 0 7 G007 Nyeri Otot 0,6
0 0
8 G008
Hidung Tersumbat 0,6 0 0
9 G009
Sakit Tenggorokan 0,6 0 0 10 G010 Mual 0,6 0 0 11 G011 Diare 0,6 0 0
12 G012 Hilang Rasa 0,8 0 0 13 G013 Hilang Bau 0,6 0 0
CF kombinasi pada rule 3 Rule 3 : 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 1,2 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 2 ∗ (1 −  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 )
=  0,16  +  0,16  ∗  ( 1 –  0,16)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   = 0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑6 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 6 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑7 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 7 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑8 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 8 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑9 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 9 ∗ (1  −   𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑10 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 10 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑11 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 11 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑12 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 12 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑13 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 13 ∗ (1  −    𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 )
=  0.29  +  0  ∗  ( 1 –  0.29)   =   0,29 𝑜𝑙𝑑
Presentase nilai CF pada rule 3
𝐶𝐹  =   𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ∗  100%
𝐶𝐹  =  0,29  ∗  100 %  =  29%
Dengan presentase yang didapatkan pada perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulan  bahwa deteksi Covid-19 dengan  menggunakan  motode Certainty  Factor pada rule 3  menghasilkan presentase keyakinan sebesar 29%.
Melalui  hasil  pembahasan  maka  didapati  bahwa pembobotan  gejala Covid-19 dapat  dilakukan dengan perhitungan menggunakan metode Certainty Factor . Maka dari itu pada tabel 7. didapatkan hasil perhitungan  diagnosis Covid-19 dengan  metode Certainty Factor sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Diagnosa Tiap Rule Rule Presentase Keyakinan Hasil Diagnosa 1 99% Positif 2 48% Kemungkinan Besar 3 29% Negatif
Pada tabel  hasil diagnosa tiap rule dapat  dinyatakan :
a. Rule 1,  sesudah user memasukkan  gejala
yang  dialami  pada  sistem  dan  diproses perhitungan menggunakan metode Certainty Factor , didapatkan hasil
presentase  keyakinan  sebesar  99%  dan menampilakan hasil diagnosa positif Covid- 19 .
b. Rule 2,  sesudah user memasukkan  gejala yang  dialami  pada  sistem  dan  diproses perhitungan menggunakan metode Certainty Factor , didapatkan hasil
presentase  keyakinan  sebesar  48%  dan menampilakan hasil diagnosa kemungkinan besar Covid-19 .
c. Rule 3,  sesudah user memasukkan  gejala yang  dialami  pada  sistem  dan  diproses perhitungan menggunakan metode Certainty Factor , didapatkan hasil
presentase  keyakinan  sebesar  29%  dan menampilakan hasil diagnosa negatif Covid-19 .

## 3.2. Tampilan Sistem Pakar
3.2.1. Tampilan Halaman Login
Pada  tampilan  halaman login terdapat  dua kolom input yaitu username dan password yang  telah  terdaftar  pada  sistem.  Tampilan halaman login dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman Login

## 3.2.2. Tampilan Halaman Register
T ampilan  halaman register digunakan sebagai  pengguna  yang  belum  memiliki  akses untuk  masuk  ke  sistem  pakar.  Terdapat beberapa kolom input yaitu nama depan, nama belakang, username , password ,  email,  tanggal lahir,  dan  alamat,  seperti  yang  terlihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Register

## 3.2.3. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  utama  terdapat beberapa menu di sebelah kiri berdasarkan hak akses.  Pada  bagian  atas  terdapat  menu  akun, untuk  edit  data  diri.  Tampilan  halaman  utama dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## 3.2.4. Tampilan Halaman Utama Admin
Pada  tampilan  halaman  utama  admin terdapat  beberapa  menu  di  sebelah  kiri  yaitu beranda  yang  menunjukkan  deskripsi  sistem, dan  terdapat  menu  data  gejala  seperti  terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Utama Admin

## 3.2.5. Tampilan Halaman Utama User
Pada tampilan halaman utama user terdapat beberapa  menu  di  sebelah  kiri  yaitu  beranda yang  menunjukkan  deskripsi  sistem,  dan
terdapat menu diagnosa untuk input gejala, dan info penyakit Covid-19 , seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Utama User

## 3.2.6. Tampilan Halaman Diagnosa
Pada  tampilan  halaman  diagnosa  terdapat beberapa pertanyaan mengenai gejala dan dapat diisi  sesuai  dengan  keadaan  yang  dialami  oleh pengguna,  bisa  dilihat  pada  gambar  7 menunjukkan  tampilan  halaman  diagnosa, selanjutnya  pada  gambar  8  menunjukkan halaman  hasil  diagnosa  yang  dipilih  ,  serta pada  gambar  9  ditunjukkan  presentase  hasil diagnosa beserta detail dan saran .
Gambar 7. Halaman Diagnosa Gambar 8. Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 9. Halaman Hasil Presentase Diagnosa

## 3.2.7. Tampilan Data Gejala
Pada hak akses admin memiliki akses untuk mamasukkan  data  gejala,  merubah  data  gejala, maupun  menghapus  data  sesuai  kondisi terbaru.  Seperti  terlihat  pada  gambar  10 dibawah ini
Gambar 10. Halaman Data Gejala

## 4. DISKUSI
Menurut  penelitian  yang  berjudul  Sistem  Pakar Diagnosa  Virus  Influenza  menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Web, membahas mengenai  sistem  pakar  untuk  diagnosa  virus influenza  yang  terbagi  dalam  4  jenis  yaitu  Flu Australia,  Flu  Spanyol,  Flu  Singapura,  Flu Hongkong menghasilkan nilai akurasi sistem dengan hasil 98% terdeteksi penyakit Flu Australia .
Menurut  penelitian  lainnya  dengan  judul
Penerapan Metode Certainty Factor Dalam
Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Mata  Manusia  yang membahas mengenai diagnose penyakit mata dengan akurasi  sistem  sebesar  78%  dengan  hasil  diagnosa glaucoma.
Penelitian lainnya dengan judul Analisis Metode Certainty  Factor pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  THT  yang  membahas  mengenai  penyakit THT  mendapatkan  akurasi  sistem  sebesar  94% dengan  pengujian  4 rule .  Untuk  lebih  jelasnya  bisa dillihat pada gambar 11 dibawah ini.
Gambar 11. Tabel Penelitian Terdahulu

## 5. KESIMPULAN
Sistem  Pakar  dengan  metode Certainty  Factor untuk  membantu  diagnosa  penyakit Covid-19 di awali  dengan  pengumpulan  data  gejala  dan pemberian  nilai  keyakinan  oleh  pakar  pada  setiap gejala,  selanjutnya  tahapan input data  gejala  dari user dan  sistem  akan  menghitung  berdasarkan rule Certainty Factor , perkalian nilai bobot yaitu CF user dan  CF  pakar,  mengkombinasikan  hasil  perkalian setiap  gejala,  hingga  di  didapatkan  presentase
Novia Nur Arifah, dkk, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Covid-19 … 1221
keyakinan  sebagai  hasil  akhir  diagnosa.  Setelah dilakukan perhitungan uji dari 3 rule , yaitu rule 1, 2, dan  3  dengan  hasil  diagnosa  99%  Positif Covid-19 pada rule 1  ,  48%  kemungkinan  besar Covid-19 pada rule 2,  dan rule 3  menghasilkan  29%  negatif Covid-19 .  Berdasarkan  hasil  tersebut  metode certainty  factor dapat  digunakan  sebagai  diagnosa penyakit covid-19.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Susilo et al. , “Coronavirus Disease 2019: Tinjauan  Literatur  Terkini,” J.  Penyakit Dalam  Indones. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  45,  2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[2] A.  R.  Fahindra  and  I.  H.  Al  Amin,  “Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Tekno Kompak , vol.  15,  no.  1,  p.  92,  2021,  doi: 10.33365/jtk.v15i1.914.
[3] M.  F.  Suryana,  R.  Titi,  and  K.  Sari,
“Implementasi  Sistem  Pakar  Menggunakan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa  Dini  Corona  Virus  Desease  ( COVID-19  ),” Jurnal  Media  Informatika Budidarma ,  vol.  4,  pp.  559–566,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2132.
[4] R.  Al,  D.  Yunas,  A.  Triayudi,  and  I.  D. Sholihati, “Implementasi Sistem Pakar untuk
Mendeteksi Virus Covid-19 dengan Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan Certainty Factor,” Jurnal JTIK , vol. 5, no. 3,
2021.
[5]
N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar
Untuk Diagnosis Penyakit Anemia
Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–24,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[6] B.  Fatkhurrozi  and  A.  A.  Kurniawan, “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit Sars  ,  Mers  ,  Dan  Covid-19  Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” Semin.  Nas.  Ris. Teknol. Terap. , pp. 1–6, 2020.
[7] K.  E.  Setyaputri  and  A.  Fadlil,  “Analisis Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  THT,” Jurnal  Teknik Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018.
[8] D.  Deslianti,  “Penerapan  Metode  Certainty Factor  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Pada Mata  Manusia,” JUKOMIKA ,  vol.  3,  no.  4, pp. 2655–755, 2020.
[9] W.  Shohifah,  M.  G.  Rohman,  and  M.  R. Zamroni,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Virus Influenza  Menggunakan  Metode  Certainty Factor Berbasis Web,” JOUTICA , vol. 5, no.
2, pp. 2–5, 2020.
[10] H.  Fahmi,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Mata  KatarakDengan  Metode
Certainty Factor Berbasis Web,” Matics , vol.
11, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.18860/mat.v11i1.7673.
[11] C.  Maulana,  S.  Informasi,  S.  Tinggi,  M. Informatika,  D.  Komputer,  and  R.  Kisaran, “Expert System Diagnose Diseases in Goats Using the Application of Certainty Factor At the  Asahan  Districk  Livestock  Service Dengan  Penerapan  Certainty  Factor  Di Dinas  Peternakan  Kab,” JOUTICA ,  vol.  3, no. 1, 2022.
[12] N.  Aprilia,  R.  Titi,  and  K.  Sari,  “Aplikasi Monitoring Dan Screening Covid-19 Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi
Teknologi) , vol. 5, no. 3, pp. 291–298, 2021.
[13] N.  Aprilia,  R.  Titi,  and  K.  Sari,  “Aplikasi Monitoring Dan Screening Covid-19
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,”
STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi Teknologi) , vol. 5, no. 3, pp. 291–298, 2021.
[14] M. Elsera, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Corona Virus ( Covid-19 ) Dengan Metode  Certainty  Factor  Dan  Forward Chaining,” Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol. 1, no. 2, pp. 17–23, 2021.
[15] D.  Andriansyah  and  L.  Nulhakim,  “Expert System  For  Diagnose  Covid19  Using Certainty  Factor  Method,” JITE  (Journal  of Informatics and Telecommunication Engineering), vol. 5, no. July, 2021.
[16] A.  Supiandi  and  D.  B.  Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir  Dengan  Metode  Certainty  Factor
Berbasis  Mobile,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,
pp. 102–111, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2872.