## IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK DETEKSI DINI COVID VARIAN OMICRON MENGGUNAKAN ANALISIS KORELASI PEARSON (r)
Noviyanti. P 1) , Fra Siskus Dian Arianto 2) Listra Firgia 3) Benedhikta Kikky Vuspitasari 4)
1,3 Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana email: noviyanti@shantibhuana.ac.id, listra.firgia@shantibhuana.ac.id
2 Teknik Sipil, Politeknik Negeri Pontianak email: ariantodian079@gmail.com
4 Entrepreneurship, Institut Shanti Bhuana email: kikky@shantibhuana.ac.id

## Abstract
Corona Virus Disease, which is often known as Covid-19, is a virus whose transmission is very fast and dangerous. Covid-19 then mutated into Covid Omicron. According to WHO, the  Covid Omicron variant has been detected in 57 countries (15 December 2021). The emergence of a new variant of Covid, namely Covid Omicron, is a new threat to the world because the spread of this variant of Covid is quite fast compared to other variants. The purpose of conducting this research is to test whether an Expert System using Pearson Correlation Analysis (r) can detect early Covid Omicron. Early detection of Covid Omicron is done by transferring knowledge related to Covid Omicron  into  a  computer,  then  calculating  the  correlation  ( 𝑟 )  between  patient  data  and information data from experts, then analyzing it by determining t_count, comparing t_count with t_table, and concluding the hypothesis from Pearson's correlation analysis ( ) that has been done. Based  on  the  research  that  has  been  done,  the  Covid-19  early  detection  system  using  Pearson correlation analysis (r) can provide a link between input variables (x) and output variables (y) with proof through experiments between manual analyzes and system analysis that can provide the same good output.
Keywords: covid-19, covid omicron, sistem pakar, analisis korelasi pearson (r).

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus  atau  yang  lebih  sering  di sebug  Covid-19  merupakan  penyakit  menular yang  disebabkan  oleh  virus  SARS-CoV-2. Kebanyakan  orang  yang  terinfeksi  virus  Covid- 19  pada  umumnya  akan  mengalami  penyakit pernapasan  ringan  hingga  sedang  dan  bisa sembuh  tanpa  memerlukan  perawatan  khusus. Namun,  beberapa  akan  mengalami  sakit  yang lebih  parah,  sehingga  memerlukan  perhatian medis.  Bagi  orang  yang  lebih  tua  dan  yang memiliki kondisi medis bawaan, seperti penyakit kardiovaskular,  diabetes,  penyakit  pernapasan kronis,  atau  kanker  lebih  rentan  karena  imun tubuh  menurun  dan  menyebabkan  berbagai penyakit dapat berkembang. Bagi sebagian orang yang sakit parah karena virus Covid-19 ini dapat menyebabkan kematian di usia berapa pun  [1].
Sejak kemunculannya pada akhir Desember 2019, SARS-CoV-2 berkembang pesat dan bermutasi terus menerus sehingga menimbulkan  berbagai  varian  dengan  derajat infektivitas  dan  letalitas  yang  bervariasi  [2]. Virus  yang  awalnya  bermula  dari  Cina  ini bermutasi mulai dari varian Alpha, Beta, Gamma, dan  Delta,  hingga  saat  ini  muncul  varian  baru, yaitu  Omicron  [3].  Menurut  [4]  dan  [5],  varian Omicron memberikan kekhawatiran kebal terhadap  antibodi  tubuh  manusia  dan  tingkat mutasi yang lebih cepat dan karena kemunculan varian Omicron ini menyebabkan meningkatnya pasien  covid-19  dan  banyak  pula  yang  sudah memperoleh  vaksinasi  tetapi  terinfeksi  covid dengan  varian  Omicron.  Selain  itu,  menurut  [6] terdapat  sekitar  46  mutasi  prevalensi  tinggi khusus untuk covid varian Omicron. Hal ini tentu
menjadi perhatian khusus agar dapat mendeteksi dini covid-19 dengan varian Omicron ini.
Langkah  awal  untuk  untuk  mencegah dan  memperlambat  penularan  Covid-19  dapat dilakukan  dengan  mencari  dan  memperoleh informasi tentang penyakit Covid-19 bisa melalui sumber  yang  terpercaya  dan  berbagai  media informasi  online,  salah  satunya  melalui  sebuah sistem, yaitu sistem pakar.
Sistem  pakar atau expert system merupakan sebuah perangkat lunak yang didesain khusus  untuk  mengatasi  permasalahan  manusia dan  untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia yang  memiliki  kemampuan  seperti  ahli  atau pakarnya.  Sistem  pakar  relevan  untuk  beberapa kasus, salah satunya adalah melakukan diagnosa [7]–[9],  [10]  dan  [11].    Komponen  dasar  yang harus  dimiliki  pada  sistem  pakar  adalah  basis pengetahuan dan mesin inferensi [12], [13].
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu yang  dapat  mendukung  penelitian  yang  akan dilakukan,  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh [14],  pada  penelitian  tersebut  melakukan pengelompokan terhadap pasien yang mengalami gejala  serius,  sehingga  masuk  dalam  kelompok pasien  dalam  pengawasan  (PDP)  dan  untuk pasien  dengan  gejala  yang  lebih  ringan  akan dikelompokkan  kedalam  status  orang  dalam pengawasan  (ODP),  kemudian  pasien  yang mengalami  gejala  yang  berbeda  dengan  gejala covid-19  dikelompokkan  menjadi  status  non suspect  (NON).  Berdasarkan  152  data  pasien yang  diuji  pada  penelitian  ini  didapat  114  ODP dengan  rata-rata  nilai  CF  91,38%,  kemudian terdapat  36  PDP  dengan  rata-rata  nilai  CF 98,25%, dan terdapat 2 pasien NON dengan rata- rata nilai CF 40%. Diperoleh kesimpulan bahwa sistem pakar pada penelitian ini dapat digunakan untuk diagnosa covid-19.
Penelitian  yang  dilakukan  [15],  pada penelitian dijelaskan bahwa sistem pakar mampu merepresentasikan pengetahuan pakar berdasarkan  pada  nilai  kepercayaan  (MB)  dan nilai  tidak  kepercayaan  (MD)  berupa  nilai  akhir CF.  Sistem  tersebut  juga  dapat  bekerja  dengan baik  layaknya  seorang  pakar  kesehatan  dalam mendiagnosa covid-19.
Penelitian  yang  dilakukan  [16],  pada penelitian  tersebut  diperoleh  representasi  sistem secara keseluruhan dapat membantu mendiagnosa awal pasien  covid-19. Pada sistem ini diagnosa yang dilakukan hanya terbatas pada diagnosa awal pasien covid-19 dengan memberikan solusi sementara. Penelitian yang dilakukan [17]
menjelaskan  metode  Naïve  Bayes  digunakan untuk  mengelompokkan  gejala  pasien  yang terinfeksi covid-19. Sedangkan metode Certainty Factor  digunakan  untuk  mendiagnosa  seseorang terinfeksi  covid-19  menggunakan  indicator perhitungan  nilai  CF,  sehingga  memberikan tingkat akurasi sistem sebesar 86%.
Penelitian yang dilakukan [18]
menjelaskan  bahwa  metode  Certainty  Factor diharapkan dapat meng-cover faktor ketidakpastian  menjadi  faktor  kepastian  dalam merepresentasikan  pengetahuan  pakar  kedalam suatu data. Hasil yang diperoleh pada penelitian tersebut  dapat  membantu  masyarakat  untuk melakukan  deteksi  dini  secara  mandiri  dan membantu paramedis untuk melakukan diagnosa awal  kepada  pasien.  Penelitian  yang  telah dilakukan juga dapat mempermudah semua pihak dalam menangani Covid-19. Berdasarkan penelitian  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan bahwa sistem pakar dapat melakukan deteksi dini pada pandemi Covid-19.
Pada penelitian ini menggunakan analisis korelasi  pearson (𝑟) .  Analisis  korelasi  pearson (𝑟) merupakan  jenis  korelasi  yang  digunakan dengan  mengukur  hubungan  pada  hasil  suatu pengamatan  populasi  dengan  2  varian  yang mempunyai  distribusi  data  normal.  Analisis korelasi  pearson (𝑟) dapat  memberikan  suatu hubungan terhadap 𝑥 sebagai variabel bebas dan 𝑦 sebagai  variabel  terikat  [19],  sehingga  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  variabel 𝑥 berupa gejala-gejala dan untuk variabel 𝑦 adalah pasien terkena covid omicron atau tidak.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  masalah yang  ada,  kemudian  melakukan  studi  literatur
dengan  mencari  beberapa  referensi,  baik  buku maupun  jurnal,  kemudian  melakukan  analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, dan memperoleh kesimpulan.  Alur  penelitian  secara  umum  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian secara Umum Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  secara umum yang dalam penjabarannya dapat dijelaskan seperti berikut :
1. Identifikasi  masalah  merupakan  langkah awal yang dilakukan dalam suatu penelitian. Oleh  karena  keadaan  pandemi  yang  tidak kunjung surut maka penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi dini covid omicron.
2. Studi  Literatur,  mengumpulkan  materi  dan referensi  terkait  penting  dalam  proses melakukan  suatu  penelitian  karena  dapat menjadi  dasar  penelitian.  Studi  literatur dapat  dilakukan  dengan  mereview  dan mempelajari keterkaitannya penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian sebelumnya.
3. Pengumpulan  Data,  mengumpulkan  data data  apa  saja  yang  diperlukan  untuk mendukung  terlaksananya  penelitian  yang dilakukan dengan  melakukan  pengumpulan data.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengumpulkan  buku  atau  referensi  terkait virus Covid-19 dengan bantuan pakar, yaitu
dokter penyakit dalam atau dokter spesialis paru.
4. Analisis  Kebutuhan,  analisis  kebutuhan yang dibutuhkan dalam penelitian ini terdiri dari  perangkat  lunak,  perangkat  keras,  dan kebutuhan  akan  data  yang  dapat  diperoleh dari buku dan pakar atau ahli penyakit dalam (spesialis  paru).  Untuk  data  yang  perlu didiskusikan  dengan  pakar  adalah  berupa gejala-gejala  apa  saja  yang  mempengaruhi covid omicron.
5. Perancangan  Sistem,  konsep  dasar  sistem pakar  terdiri  dari  basis  pengetahuan  dan mesin  inferensi.  Basis  pengetahuan  berupa aturan yang diperoleh dari pakar dan mesin inferensi  sebagai  inti  atau  otaknya  untuk dapat  menghasilkan output menggunakan analisis  korelasi  pearson (𝑟) .  Gambaran diagram alir penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian Sistem Pakar Gambar 2 merupakan diagram alir penelitian berbasis  sistem  pakar.  Konsep  dasar  dari sistem  pakar  yang  tidak  dapat  dihilangkan pada  adalah  basis  pengetahuan  dan  mesin inferensi.  Basis  pengetahuan  dan  mesin inferensi merupakan komponen utama yang harus dimiliki sistem pakar. Mesin inferensi pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis korelasi  pearson (𝑟) .  Variabel  input  yang digunakan pada penelitian ini berupa gejala- gejala covid omicron, kemudian untuk dapat melakukan  analisis  korelasi  pearson (𝑟) langkah  awal  yg  dilakukan  adalah  dengan menghitung nilai korelasi variabel input (𝑥) terhadap  variabel output (𝑦) ,  selanjutnya menentukan 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dan membandingkan antara 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dan 𝑡 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 , sehingga
diperoleh korelasi antara variabel input (𝑥) dan variabel output (𝑦) . 6. Implementasi  sistem, bertujuan  untuk mengimplementasikan  rancangan  sistem yang telah dibuat.
7. Kesimpulan  merupakan  tahap  akhir  dari penelitian  ini.  Kesimpulan  menjelaskan hasil  yang  diperoleh  dan  tentunya  dapat memberikan hasil yang sesuai dengan tujuan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel input pada penelitian ini terdiri dari  12  variabel  yang  terdiri  dari  gejala-gejala covid  omicron,  sedangkan  untuk output yang diharapkan  adalah  apabila  ada  pengguna  yang memilih gejala dengan 2 pilihan, yaitu antara ya atau  tidak  dapat  diperoleh  korelasi  hubungan antara variabel input (𝑥) dengan variabel output (𝑦) yang dapat menunjukkan pengguna tersebut menderita covid omicron atau tidak.
Pada  tiap  variabel  input  memiliki  bobot yang telah ditentukan dengan melakukan diskusi bersama  pakar  penyakit  dalam  (dokter  spesialis paru).  Berikut  ini  merupakan  analisis  secara manual  untuk  dapat  melihat  keterkaitan  antara variabel  input (𝑥) dengan  variabel output (𝑦) menggunakan analisis korelasi pearson (𝑟) .

## 3.1. Analisa Perhitungan Manual
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah pengguna  memberikan  respon  dengan  jawaban ya  atau  tidak  terhadap  12  gejala  berikut,  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Respon pengguna terhadap Variabel
Input No Nama Gejala Keterangan 1. Pernah kontak langsung dengan orang yang terinfeksi COVID- 19 Ya 2. Demam dengan suhu lebih dari 38 derajat Celsius Ya 3. Batuk kering atau batuk tidak berdahak Ya 4. Kesulitan Bernafas atau Sesak nafas Ya 5. Tenggorokan sakit Ya 6. Pernafasan cepat tak normal 7. Batuk yang berkelanjutan Ya 8. Merasa sangat lelah Ya 9. Tidak nafsu makan Ya 10. Kehilangan Indra Penciuman dan Rasa Ya 11. Rasa Tidak Nyaman dan Nyeri pada beberapa bagian tubuh Ya 12. Mual atau Muntah Ya
Tabel 1 merupakan variabel input (𝑥) yang telah diberikan  oleh  pengguna.  Langkah  selanjutnya adalah  menghitung  korelasi  dengan  penjabaran sebagai berikut :
a. Menentukan korelasi dengan menggunakan persamaan (1) berikut.
𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 −𝑦̅) √∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 −𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Sehingga diperoleh hitungan seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Perhitungan untuk Menentukan Korelasi Tabel 2 merupakan perhitungan yang diperlukan  untuk  dapat  memperoleh  nilai korelasi.  Nilai  korelasi  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut:
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 = 𝟏1.7 12 = 0.975
𝑦̅ = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 = 𝟏1.7 12 = 0.975 𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 = 𝟎. 𝟎𝟖𝟐𝟓 √( 𝟎. 𝟎𝟖𝟐𝟓 )( 𝟎. 𝟎𝟖𝟐𝟓 ) = 𝟎. 𝟎𝟖𝟐𝟓
𝟎. 𝟎𝟖𝟐𝟓 = 1

## b. Menentukan 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔
Setelah  memperoleh  nilai  korelasi, langkah selanjutnya adalah menentukan nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dengan menggunakan persamaan (2) berikut.
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑟(√𝑛−2) √1−𝑟 2 (2)
Tedapat  2  kondisi  ketika  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 sama dengan 1, sehingga apabila 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 menghasilkan  nilai  sama  dengan  1  maka persamaan (3) yang digunakan.
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑟(√𝑛−2) √1−𝑟 2 +0.001 (3)
Sehingga diperoleh nilai berdasarkan persamaan (3)
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑟(√𝑛−2) √1−𝑟 2 +0.001 = 1(√12−2) √1−1 2 +0.001 = 100
c. Membandingkan  antara 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dan 𝑡 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 Setelah  memperoleh  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 , langkah selanjutnya adalah membandingkan 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dengan 𝑡 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 . Untuk dapat mengetahui nilai pada 𝑡 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 , perlu melakukan  pengujian  hipotesis  dengan menggunakan  model  regresi.  Nilai  derajat bebas  ditentukan  dengan  menggunakan persamaan (4).
𝑑𝑏 = 𝑛 − 𝑘 (4)
Dengan 𝑛 = banyaknya observasi, 𝑘 = banyaknya variabel (bebas dan terikat)
Sehingga nilai derajat bebasnya berdasarkan persamaan (4) adalah,
𝑑𝑏 = 12 − 1
Dengan  menggunakan  tabel  titik  persentase distribusi  t  (df  =  1  –  40)  derajat  kesalahan sebesar  5%,  sehingga  diperoleh  nilai 𝑡 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 = 2.20099 .  Tabel  titik  persentase distribusi  t  (df  =  1  –  40)  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. tabel titik persentase distribusi t (df = 1 – 40)
d. Menyimpulkan  hipotesis  dengan  menerima 𝐻 0 atau 𝐻 1 dengan, 𝐻 0 = tidak ada hubungan antara 𝑥 dan 𝑦 𝐻 1 = terdapat hubungan antara 𝑥 dan 𝑦 Dengan  syarat,  apabila 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥ 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 maka tolak 𝐻 0 dan apabila 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 terima 𝐻 0 . Dalam  kasus  ini,  variabel  input  terdiri  dari  12 variabel (gejala-gejala) dan pengguna memberikan  respon  Ya  pada  semua  variabel diperoleh
(𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 100) > (𝑡 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 = 2.20099)
Sehingga dapat disimpulkan bahwa tolak 𝐻 0 dan terima 𝐻 1 ,  terdapat  hubungan  antara 𝑥 dan 𝑦 dengan  kata  lain  bahwa  pengguna  tersebut terdiagnosa mengalami covid omicron.

## 3.2. Analisa Perhitungan Sistem
Berdasarkan  analisa  manual  yang  telah dilakukan  diatas,  selanjutnya  melakukan  analisa
sistem  apakah  hasil  yang  diperoleh  akan  sama dengan analisa secara manual dengan menggunakan variabel input yang sama. Gambar 4  merupakan  tampilan  awal  dari  Sistem  Pakar Deteksi  Dini  Covid  Omicron  Berbasis  Web Menggunakan Analisis Korelasi Pearson (𝑟) .
Sedangkan  gambar  5  merupakan  inputan dari  pengguna yang  memberikan  respon  dengan jawaban Ya untuk semua variabel input (gejala- gejala) dan hasil akhir yang diperoleh berdasarkan  inputan  yang  diberikan  pengguna dengan kesimpulan bahwa pengguna mengalami covid  omicron  dan  untuk  penanganannya pengguna diharapkan untuk menerapkan protokol kesehatan  dan  segera  memeriksakan  diri  ke rumah sakit terdekat untuk swab atau antigen.
Gambar 4. Tampilan Awal Sistem
Gambar 5. Hasil Analisa Sistem Berdasarkan  Gambar  5  dapat  disimpulkan bahwa  analisa  perhitungan  manual  dan  analisa perhitungan sistem memberikan hasil yang sama,
yaitu sama-sama mendiagnosa pengguna mengalami atau terinfeksi covid omicron.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa analisis korelasi pearson (𝑟) dengan  variabel  input  yang digunakan  berupa  gejala-gejala  covid  varian omicron  dan  variabel output berupa  pasien terdeteksi  covid  omicron  atau  tidak  dapat memberikan keterkaitan hubungan antara variabel input (𝑥) dan variabel output (𝑦) dengan metode  yang  digunakan,  yaitu  menentukan t_hitung, membandingkan antara t_hitung dengan  t_tabel,  dan  menyimpulkan  hipotesis. Hasil  penelitian  dibuktikan  dengan  melakukan analisis  perhitungan  manual  dan  analisis perhitungan sistem.

## 5. REFERENSI
[1] WHO, “Coronavirus disease (COVID- 19),” 2022.
[2] R. Khandia et al. , “Emergence of SARS- CoV-2 Omicron (B.1.1.529) variant,
salient features, high global health concerns and strategies to counter it amid ongoing COVID-19 pandemic,” Environ.
Res. , vol. 209, no. January, 2022, doi: 10.1016/j.envres.2022.112816.
[3] M. Dhawan, Priyanka, and O. P. Choudhary, “Emergence of Omicron sub-variant BA.2: Is it a matter of concern amid the COVID-19 pandemic?,” Int. J. Surg. , vol. 99, no.
February, 2022, doi: 10.1016/j.ijsu.2022.106581.
[4] T. Behl et al. , “There is nothing exempt from the peril of mutation – The Omicron spike,” Biomed. Pharmacother. , vol. 148, no. February, p. 112756, 2022, doi: 10.1016/j.biopha.2022.112756.
[5] F. Rahimi, A. Talebi, and B. Abadi, “Since January 2020 Elsevier has created a COVID-19 resource centre with free information in English and Mandarin on the novel coronavirus COVID- 19 . The COVID-19 resource centre is hosted on Elsevier Connect , the company ’ s public news and information ,” no. January, 2020.
[6] S. R. Kannan, A. N. Spratt, K. Sharma, H. S. Chand, S. N. Byrareddy, and K. Singh, “Omicron SARS-CoV-2 variant:
Unique features and their impact on pre- existing antibodies,” J. Autoimmun. , vol. 126, no. December 2021, p. 102779, 2022, doi: 10.1016/j.jaut.2021.102779.
[7] D. Kiray and F. A. Sianturi, “Diagnose Expert System Computer Malfunction Certainty Factor Method,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 2, no. 1, pp. 63–71, Jan. 2020, doi: 10.47709/cnapc.v2i1.358.
[8] E. Bu’ulolo and F. A. Sianturi, “Diagnose Expert System Dental Disease In Humans Method Using Dempster Shafer,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 227–230, 2020, doi:
10.47709/cnapc.v2i2.426.
[9] R. A. Lubis and F. A. Sianturi, “Hepatitis Disease Diagnosis Expert System Using Certainty Factor,” Mantik , vol. 3, no. 3,
pp. 54–61, 2019.
[10] R. Rosnelly, “Sistem Pakar: Konsep dan Teori,” Cv Andi Offset , p. 122, 2012.
[11] D. V. S. T.Sutojo,Edy Mulyanto, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Yogyakarta : Andi Offset, 2011, 2011.
[12] B. H. Hayadi, Sistem Pakar . Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[13] W. Purba, S. Aisyah, and S. P. Tamba, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit Mata Katarak Menggunakan Konsep Metode Runut Mundur,”
JUSIKOM PRIMA (Junal Sist. Inf. Ilmu Komput. Prima) , vol. 1, no. 1, 2017.
[14] M. F. Suryana, F. Fauziah, and R. T. K. Sari, “Implementasi Sistem Pakar
Menggunakan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Dini Corona Virus Desease (COVID-19),” J. Media Inform.
Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 559, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2132.
[15] I. Sinuraya, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Covid-19 Diagnosis Based
Android Mobile Application using Certainty Factor Method,” Sisfotenika , vol. 10, no. 2, p. 203, 2020, doi:
10.30700/jst.v10i2.968.
[16] S. N. Yanti and E. Budiyati, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Virus Covid-19 pada Manusia Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 451, 2021, doi:
10.32493/informatika.v5i4.4944.
[17] R. Al Dzahabi Yunas, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Implementasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Virus Covid-19 dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 338, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i3.221.
[18] A. R. Fahindra, I. Husni, and A. Amin, “Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan Metode Certainty Factor,”
vol. 15, no. 1, pp. 92–103, 2019.
[19] R. A. Purnomo, Analisis Statistik Ekonomi dan Bisnis Dengan SPSS . 2016.