## Sistem Pakar Pendeteksian Dini Kanker Mulut Rahim Berbasis Web
Novita Mariana dan Irfan Ismail Sungkar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang Email: h4n4_473ng@yahoo.co.id; ipansungkar@gmail.com

## Abstrak
Salah satu cabang AI ( Artifical intelligence ) adalah apa yang sering dikenal dengan Expert System ,  dimana  sebuah  program  yang  difungsikan  untuk  menirukan  pakar  manusia  agar  bisa melakukan hal-hal yang dapat dikerjakan oleh seorang pakar. Kanker mulut rahim adalah kanker yang  terjadi  pada  uterus,  suatu  daerah  pada  organ  reproduksi  wanita  yang  merupakan  pintu masuk  ke  arah  rahim  yang  terletak  antara  rahim  ( uterus )  dengan  liang  senggama  ( vagina ). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  memanfaatkan  sistem  pakar  untuk  menangani masalah  diagnosis  penyakit  dalam  hal  ini  mendeteksi  secara  dini  penyakit  kanker  mulut  rahim dengan  mesin  inferensi forward  chaining .  Adapun  hasil  dari  sistem  informasi  ini  adalah memberikan informasi mengenai keterangan penyakit kanker mulut rahim dan solusi penanganan penyakit kanker tersebut sesuai dengan stadium.
Kata kunci: Artificial Intelligence, Expert System, Kanker Mulut Rahim, Forward Chaining

## PENDAHULUAN
Berdasarkan  data  Globocan, International Agency  for Research  on  Cancer (IARC)  tahun 2002,  Di  Indonesia,  hasil  pemeriksaan  patologi menyatakan  lima  kanker  terbanyak  adalah kanker  leher  rahim,  payudara,  kelenjar  getah bening, kulit dan nasofaring (Harianto, Rina, M, dan  Hery,  S  2005) . Kanker  mulut  rahim  adalah kanker  yang  terjadi  pada  uterus,  suatu  daerah pada  organ  reproduksi  wanita  yang  merupakan pintu  masuk  ke  arah  rahim  yang  terletak  antara rahim  ( uterus )  dengan  liang  senggama  ( vagina ) (Wijayanti,  E.,  2010).  Penyakit  ini  merupakan penyebab kematian utama kanker pada wanita di negara-negara  berkembang  termasuk  Indonesia, bahkan  tiap  tahunnya  sekitar  seperempat  juta wanita meninggal karena penyakit ini (Khasbiyah, 2004).
Metode berbasis komputer semakin sering digunakan untuk meningkatkan kualitas pelayanan  medis.  Kecerdasan  Buatan  adalah salah  satu  bidang  komputer  ilmu  pengetahuan
yang berfokus menciptakan mesin ahli yang bisa terlibat  di  dalam  perilaku  yang  menganggap manusia  cerdas  (Russell,  S.  and  P.  Norvig, 2002). Salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang  dapat  membantu  dalam  menangani masalah diagnosis penyakit adalah sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem yang mempekerjakan pengetahuan manusia ditangkap dalam  komputer  untuk  memecahkan  masalah yang  biasanya  membutuhkan  keahlian  manusia (Azaab  S.,  Abu  Naser  S.,  and  Sulisel  O.,2000). (Beverly G. Hope, Rosewary H. Wild, 1994).
Sistem yang diusulkan adalah sistem yang memanfaatkan  sistem  pakar  untuk  menangani masalah  diagnosis  penyakit  dalam  hal  ini mendeteksi  secara  dini  penyakit  kanker  mulut rahim.  Hal  ini  dibutuhkan  bagi  semua  wanita karena  umumnya  wanita  yang  datang  berobat karena  sudah  memasuki  stadium  lanjut,  hal  ini dikarenakan  beberapa  faktor  antara  lain, keterlambatan  diagnosis  pada  stadium  lanjut, keadaan  umum  yang  lemah,  status  sosial  yang rendah,  keterbatasan  sumber  daya,  keterbatasan
sarana dan prasarana dan derajat pendidikan ikut serta dalam menentukan prognosis dari penderita (Rasjidi, I., Sulistiyanto, H., 2008).
Tujuan dari penelitian ini adalah Menerapkan  sistem  pakar  dengan  mesin inferensi  runut  maju  ( forward  chaining )  untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat memberikan  informasi  kepada  masyarakat  pada umumnya  dan  dikhususkan  pada  para  wanita seputar kanker mulut rahim.

## KERANGKA TEORI

## 1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) merupakan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer yang  membuat  agar  mesin  (k omputer)  dapat melakukan  pekerjaan  seperti  yang  sebaik dilakukan manusia (Kusumadewi, S., 2003).

## 2. Sistem Pakar
Menurut  Giarratno  dan  Riley  (2005) Sistem  pakar  adalah  salah  satu  bidang  ilmu komputer  yang  mendayagunakan  komputer sehingga  dapat  berperilaku  cerdas  seperti manusia.  Sistem  pakar  sebagai  sebuah  program yang  difungsikan  untuk  menirukan  pakar manusia  harus  bisa  melakukan  hal-hal  yang dapat  dikerjakan  oleh  seorang  pakar.  Pakar adalah  orang  yang  memiliki  kemampuan  atau mengerti  dalam  menghadapi  suatu  masalah. Lewat pengalaman, seorang pakar mengembangkan kemampuan yang membuatnya dapat  memecahkan  permasalahan  dengan  hasil yang  baik  dan  efisien  (Hartati,  S.,  Iswanti,  S., 2008).

## 2.1. Konsep Dasar Sistem Pakar
Pengetahuan  dari  suatu  sistem  pakar mungkin dapat direpresentasikan dalam sejumlah  cara.  Salah  satu  metode  yang  paling umum  untuk  merepresentasikan  pengetahuan adalah dalam bentuk tipe aturan ( rule ) IF.. Then (Jika.. maka). (Muhammad, A., 2005)

## 2.2. Komponen Sistem Pakar
Untuk  membangun  sistem  diperlukan komponen-komponen  sebagai  berikut:  (Hartati, S., Iswanti, S., 2008)
a. Antar Muka Pengguna ( User Interface )
Sistem  pakar  menyediakan  komunikasi antara  sistem  dan  pemakainya  yang  disebut antar  muka.  Antar  muka  yang  efektif  dan ramah  pengguna  ( user-  friendly )  sangat penting  sekali  terutama  bagi  pemakai  yang tidak  ahli  dalam  bidang  yang  diterapkan pada sistem pakar.
b. Basis Pengetahuan ( Knowledge Base )
Basis  pengetahuan  merupakan  kumpulan pengetahuan  bidang  tertentu  pada  tingkatan pakar dalam format tertentu. Basis
pengetahuan bersifat dinamis, bisa berkembang dari waktu ke waktu.
c. Mekanisme Inferensi ( Inference Machine )
Berupa  perangkat  lunak  yang  melakukan tugas  inferensi  penalaran  sistem  pakar  dan bisa  dikatakan  sebagai  mesin  pemikir ( Thinking  Machine ),  yang  pada  prinsip  nya akan mencari solusi dari suatu permasalahan.  Ada  dua  metode  inferensi yang penting dalam system pakar, yaitu:
1) Runut Balik ( Backward Chaining )
Dalam runut balik penalaran dimulai dengan tujuan kemudian merunut balik ke jalur yang akan  mengarahkan  ke  tujuan  tersebut (Giarrattano,  J.,  Riley,  G.,  2005).  Runut balik  disebut  juga  sebagai Goal-driven reasoning ,  merupakan  cara  yang  efisien untuk memecahkan masalah yang dimodelkan  sebagai  masalah  pemilihan terstruktur.  Metode  ini  cocok  digunakan untuk memecahkan masalah diagnosis.
2) Runut Maju ( Forward Chaining)
Runut maju berarti menggunakan himpunan aturan  kondisi-aksi.  Dalam  metode  ini,  data digunakan  untuk  menentukan  aturan  mana yang  akan  dijalankan,  kemudian  aturan tersebut dijalankan.
d. Memori Kerja ( Working Memory )
Merupakan  bagian  yang  menyimpan  fakta- fakta  yang  diperoleh  saat  dilakukan  proses konsultasi.  Fakta-fakta  inilah  yang  akan diolah oleh mesin inferensi untuk menentukan  suatu  keputusan  pemecahan
masalah.  Konklusinya  dapat  berupa  hasil diagnosa, tindakan atau akibat.
Sistem  pakar juga  dapat  dilihat dari  sudut pandang  lingkungan  dalam  sistem.  Ada  dua lingkungan yaitu:
1. Lingkungan Konsultasi
Diperuntukkan  bagi  pengguna  non  pakar untuk  melakukan  konsultasi  dengan  sistem yang tujuannya adalah mendapatkan nasehat pakar.
2. Lingkungan Pengembangan
Diperuntukkan  bagi  pembangun  sistem pakar  untuk  membangun  komponen  dan memasukkan  pengetahuan  hasil  akuisisi pengetahuan ke dalam basis pengetahuan.

## 3. Kanker Mulut Rahim (Cerviks Cancer)
Kanker  serviks  atau  kanker  leher  rahim merupakan salah satu kanker yang paling sering menyerang  wanita.  Kanker  serviks  adalah kanker yang tejadi pada organ reproduksi wanita dimana  penyebab  dari  penyakit  ini  adalah tumbuhnya  sel-sel  tidak  normal  pada  leher rahim.
Di  Indonesia  jumlah  wanita  penderita kanker serviks mencapai angka 32.500 jiwa atau 0.05%  dari  65.000.000.  hampir  99,7%  angka kejadian  kanker  serviks  disebabkan  oleh  infeksi HPV  terutama  HPV-16  dan  HPV-18.  Para wanita  yang  melakukan  pemeriksaan  diperoleh beberapa variasi genotype HPV dari kategori hr- HPV  maupun  Ir-HPV.Di  Indonesia  genotype yang  dominant  adalah  HPV-18  disusul  oleh genotype  HPV-16  dan  HPV-CP6108.  Penelitian membuktikan lebih dari 90% dari kanker serviks berasal dari sel epitel yang melapisi serviks dan 10%  sisanya  berasal  dari  sel  kelenjar  penghasil lender pada saluran servikal yang menuju uterus (Novel, S,S., Nuswantara, S., Safitri, R., 2010).

## METODE PENELITIAN
1. Bahan Penelitian
Bahan  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
a. Studi literatur
Bertujuan untuk mempelajari dan memahami teori dasar tentang
permasalahan  kanker  mulut  rahim,  sistem pakar,  pemrograman  dan  teknologi  yang digunakan.
b. Pengumpulan data dan studi lapangan
Mengumpulkan  data  d an  informasi  yang terkait  dengan  informasi  jenis,  gejala kanker mulut rahim, baik melalui konsultasi  dengan  yaitu  Dr.  Hj.  Cynthia Sukotjo,  S.POG  sebagai  Pakar  maupun sumber literatur lainnya.
2. Alat Penelitian
Alat dalam penelitian ini meliputi perangkat keras berupa komputer dan perangkat lunak berupa pemrograman dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP ( Hypertext  Preprocessor ),  menggunakan  web server  XAMPP  dan  menggunakan  MySQL sebagai database.

## Gambar 1. Jalannya Penelitian

## 3. Metode Pengembangan Sistem Pakar
Sekuensial  Linier  mengusulkan  sebuah pendekatan  kepada  perkembangan  perangkat lunak  yang  sistematik  dan  sekuensial  yang dimulai  pada  tingkat  dan  kemajuan  sistem  pada seluruh  analisis,  desain,kode,  pengujian,  dan pemeliharaan.  Sekuensial  linier  untuk  rekayasa perangkat lunak yang sering disebut juga dengan siklus  kehidupan  klasik  atau  model  air  terjun model  ( waterfall ).  Model  sekuensial  linier melingkupi  aktivitas-aktivitas  seperti  pada gambar 1 (Pressman, R, S., 2002)
Rekayasa sistem dan Analisis Analisis kebutuhan perangkat lunak Perancangan (Design) Pembuatan Coding Pengujian (Testing) Perawatan
(Maintenance)
Gambar 2. Metodologi Pengembangan Sistem Pakar

## 1. Rekayasa Sistem dan Analisis
a. Rekayasa  dan  analisis  sistem  menyangkut pengumpulan kebutuhan pada tingkat sistem dengan  sejumlah  kecil  analisis  serta  desain tingkat  puncak.  Tahapan  ini  terdiri  dari Basis  Pengetahuan,  yang  terdiri  dari  Aturan Nama  Penyakit/  Stadium  Ca  Cervix  dan Aturan Gejala Penyakit Ca Cervix
b. Tabel  Keputusan,  suatu  tabel  yang  berisi hubungan antara gejala dan
penyakit/stadium
c. Teknik  Penelusuran Depth  First  Search , teknik  penelusuran  data  pada  node-node secara  vertical  dan  sudah  terdefinisikan. Proses  pencarian  akan  dilakukan  pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian  ke  node-node  yang  selevel. Pencarian  dimulai  dari  node  akar  ke  level yang lebih tinggi
d. Kaidah,  suatu  aturan  yang  digunakan sistem  untuk  menemukan  suatu  konklusi.
Gejala  yang  dimasukkan  user  merupakan kondisi (IF) dan penyakit adalah merupakan  konklusi  (THEN).  Sebagai contoh Kaidah 1
IF Keputihan berbau
AND keputihan berwarna kuning
AND keputihan berwarna hijau
AND perdarahan dari jalan lahir
AND perdarahan setelah berhubungan
AND histopatologi karsinoma insitu
(karsinoma intraepitel)
THEN  nama  penyakit Ca  Cervix  stadium 0

## 2. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Pada  tahap  ini  mengidentifikasi  data  dan proses yang dibutuhkan untuk sistem baru, serta menentukan  kebutuhan fungsional yaitu analisis terhadap  data  yang  meliputi  data  dan  informasi tentang  jenis  penyakit,  gejala-gejala  serta tindakan  apa  yang  harus  dilakukan  sehingga sistem dapat memberikan informasi kepada user. Pada  tahap  ini  menggunakan  mesin  inferensi yaitu metode Forward chaining (Runut Maju).
a. SRS (Software Requirement Specification)
Pada  proses  pembuatan  sebuah  sistem untuk Mendeteksi Kanker Mulut Rahim diperlukan  berbagai  informasi  yang  berkenaan dengan rumusan masalah, ide pokok pemecahan masalah  dan  model  sistem  untuk  mendeteksi kanker mulut rahim.
Oleh karena itu sistem  mendeteksi kanker mulut  rahim  yang  dibuat  diharapkan  memiliki kemampuan:
1) Sistem mampu melakukan penyimpanan dan penambahan data dokumen teks.
2) Sistem mampu melakukan pencarian dokumen yang disimpan dalam database.
3) Sistem  mampu  mendeteksi  penyakit  yang terdapat  dalam  halaman  yang  dicari  dengan memasukkan  gejala-gejala  yang  dimiliki user.
4) Sistem mampu menampilkan hasil pencarian yang dilakukannya dan user dapat melakukan  validasi  dengan  hasil  lab  yang dimiliki user
5) Sistem  mampu  menampilkan  penyakit  atau stadium  berdasarkan  gejala  yang  diinputkan oleh user
b. Perancangan Mesin Inferensi
Mesin  inferensi  yang  digunakan  dalam proses  ini  adalah Forward  chaining (runut maju). Runut maju digunakan untuk menentukan calon  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien
berdasarkan  gejala  yang  dimasukkan  oleh  user. Dalam  mesin  inferensi  juga  terdapat  memori kerja  yang  berfungsi  menyimpan  fakta-fakta yang  terjadi  selama  proses  konsultasi  yang dilakukan  oleh  pasien.  Setelah  semua  gejala dimasukkan  oleh  user  akan  diketahui  daftar penyakit yang menjadi calon konklusi.
c. Analisa Sistem
Proses-proses  yang  ada  dalam  sistem pakar  dianalisa  dengan  menggunakan  Diagram UML. Proses yang dikembangkan dalam  sistem pakar  ini  adalah  proses  pembentukan  kaidah, proses penelusuran.
admin login sistem pakar Kelola Data Gejala <<extend>> Kelola Data Penyakit <<extend>> Kelola Data Kaidah <<extend>> user registrasi pengguna konsultasi penyakit <<include>> <<include>>
Gambar 3. usecase diagram sistem pakar deteksi kanker mulut rahim
3. Perancangan (Design)
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  tahapan, yaitu:
a. Desain data ( data design )
Dalam  tahap  ini  menentukan  spesifikasi  detil dari komponen-komponen sistem informasi:
a) User  adalah  Pakar/  admin,  Pengguna (Pasien atau bukan Pasien)
b) Hardware, Perangkat keras yang digunakan untuk  mengolah  data  sebagai  berikut: Processor  Dual  Core ,  Memory  RAM  1 GB, Monitor.
c) Software,  yang  digunakan  untuk  DMBS adalah MySQL ,  web  server  menggunakan
XAMPP  dan  untuk  bahasa  pemrograman menggunakan PHP
d) Data,  yang  digunakan  adalah  data  gejala, data penyakit, data kaidah, data pasien dan data diagnosa.
b. Desain Arsitektur ( Architecture Design )
Dalam  tahap  ini  sasaran  utamanya  adalah mengembangkan  struktur  program  dan  struktur data algoritma yang terdapat pada gambar 4.
Gambar 4. flowchar forward chaining c. Desain Antar Muka ( Interface Design )
Dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP yang akan menampilkan pilihan kebutuhan untuk user. Pada desain antar muka, akan dibuat menu  untuk  pakar/  admin  dan  menu  untuk pasien.  Untuk  pakar/  admin  perlu  dilakukan login  dan  pasien  perlu  melakukan  registrasi terlebih dahulu sebelum pasien berkonsultasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  pakar  untuk  mendeteksi gejala  kanker  mulut  rahim  menu  utama  antar muka  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  antar muka untuk pakar/ admin dan antar muka untuk pasien . Menu  utama  antar  muka  terdiri  dari Home,  Menu  Pasien  dan  Menu  Masuk  Pakar. Sebelum  masuk  ke  Menu  Pakar  yang  berfungsi untuk  mengelola  Basis  Pengetahuan,  pakar memilih  Menu  Masuk  Pakar  lalu  harus melakukan  login  terlebih  dahulu  dengan memasukkan username dan password.
Sedangkan  menu  antar  muka  untuk  pasien adalah Register Pasien dan Konsultasi. Sebelum pasien melakukan konsultasi, maka pasien harus memilih  menu  Register  Pasien.  Setelah  pasien melakukan registrasi maka pasien dapat melakukan proses konsultasi dan akan mendapatkan  hasil  berupa tampilan  hasil  proses pelacakan  yang  dilakukan  sistem,  dapat  dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 Tampilan Halaman Utama
1. Menu Pakar merupakan menu yang digunakan untuk data gejala, data penyakit, data kaidah dan data konsultasi. Menu pakar ini berfungsi untuk memasukkan, mengedit, menambah dan menghapus  data  gejala,  data  penyakit  dan  data kaidah.  Sebelum  pakar  melakukan  pemilihan menu,  pakar  diwajibkan  melakukan  login terlebih dahulu seperti pada gambar 6
Gambar 9. Login Admin/ pakar
a. Input Data Gejala
Data  yang  dimasukkan  adalah  Gejala  yang berhubungan  dengan  penyakit  tertentu  yang mungkin  terjadi  seperti  yang  terlihat  pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Data gejala
b. Input Data Penyakit
Data yang dimasukkan pada menu ini adalah ID_Penyakit,  Nama_Penyakit,  Keterangan  dan Solusi, seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Data Penyakit c. Input Data Kaidah
Data  yang  dimasukkan  pada  menu  ini adalah Nama_Penyakit dan gejala yang berhubungan  dengan  penyakit  tertentu,  seperti yang terlihat pada gambar 12
Gambar 12.Halaman Kaidah
d. Proses Konsultasi
Sebelum  pasien  melakukan  proses konsultasi,  pasien  diminta  memasukkan  Kode Pasien  sesuai  dengan  kode  yang  didapat  saat registrasi. Data masukan untuk proses konsultasi adalah  gejala,  Pengguna  memilih  jawaban dengan  memberi  centang  (checkbox)  jika  dari gejala yang sudah diinputkan akan menghasilkan konklusi  maka  pasien  akan  memperoleh  hasil diagnosa  yang  berisi  penyakit/stadium  kanker dan solusi. Sebelum pasien melakukan konsultasi, pasien diharapkan memasukkan kode pasien terlebih dahulu, seperti pada gambar 13
.

## Gambar 13.Halaman Hasil Konsultasi

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang sudah  dilakukan,  penerapan  model forward chaining untuk mendeteksi kanker mulut rahim, dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dihasilkan  suatu  sistem  pendeteksi  kanker mulut  rahim  dengan  menggunakan  mesin inferensi forward chaining .
2. Implementasi  sistem  pendeteksi  kanker mulut rahim melakukan penarikan
kesimpulan  berdasarkan  pada  fakta  yang ada  dengan  metode forward  chaining , penelusuran dimulai dari data berupa gejala yang kemudian akan diperoleh hasil berupa kesimpulan  yang  berisi  penyakit  dan stadium serta solusi.
3. Sistem informasi ini memberikan informasi mengenai  keterangan  penyakit  dan  solusi penanganan penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
Andi.,  (2003).  Pengembangan  Sistem  Pakar menggunakan  Visual  Basic.  Penerbit Andi, Yogyakarta.
Anonim.,  (2010).  Cara  Mencegah  kanker
Serviks, 2010. Website: http://serbgratis.blogspot.com/2010/03/ceg ah-kanker-serviks-sekarang-juga.html diakses pada tanggal 15 juni 2011. Anonim., (2010). Mengenali gejala-gejala kanker Serviks, 2010. Website: http://obgynmag.blogspot.com/2011/01/pe meriksaan-iva-test-inspeksi-visual.html diakses pada tanggal 15 juni 2011.
Anonim.,  (2010).  Sejauh  Manakah  Komunikasi Penyuluhan  Kanker  Serviks  oleh  PKBI Sumatera  Utara  Berpengaruh  Terhadap Tingkat  Partisipasi  Wanita  di  Kelurahan Belawan II. Sumatera Utara. Anonim.,  (2011).  Kanker  rahim,  tanda,  gejala, dan penyebabnya. Website: http://penyakitkanker.blogdetik.com/kank er-serviks/  diakses  pada  tanggal  15  Juni 2011.
Anonymous.,  (2008).  Management  Of  Cervical
Cancer,  a  National  Clinical  Guideline, Scottish
Intercollegiate Guidelines Network (SIGN), First Publish on January 2008,  ISBN  978  1905813  24  7.  Website: www.sign.ac.uk  diakses  pada  tanggal  15 juli 2011
Anonymous., (2009). Cervical Cytology Screening, Acog Practice Bulletin Number 109,  Desember  2009.  The  American College Of Obstetricians And
Gynecologists, Amerika.
Anonymous.,  (2010).  Cervical  Cancer  Website: www.firstvisitivy.org diakses pada tanggal 15 juli 2011
Azaab S., Abu Naser S., and Sulisel O., (2000).
A  proposed  expert  system  for  selecting exploratory  factor  analysis  procedures,
Journal of the college of education, 4(2):9- 26.
Beverly  G.  Hope,  Rosewary  H.  Wild,  (1994).
AnExpert  Support  System  for  Service Quality Improvement», Proceedings of the Twenty-Seventh Annual Hawaii International Conference on System Science.
Budiarso,  Z.,  (2010).  Sistem  Pakar  Untuk Pembelajaran  Praktikum  Troubleshooting Televisi.  Tesis.  Universitas  Gajah  Mada, Yogyakarta.
Giarrattano,  J.,  Riley,  G.,  ( 2005).  Expert Systems  P rinciples  and  programming, fourth edition, PWS Publishing Company, Boston.
Harianto,  Rina,  M,  dan  Hery,  S  (2005).  Risiko penggunaan  pil  kontrasepsi  kombinasi terhadap  kejadiankanker  payudara  pada reseptor  KB  Jakarta:  Majalah  Ilmu Kefarmasian.
Hartati, S., Iswanti, S., (2008). Sistem Pakar dan
Pengembangannya.
Graha Ilmu, Yogyakarta.
Kele, A., (2011). Expert Sistem Based on Neuro Fuzzy Rules for Diagnosis Breast Cancer, Expert  System  With  Applications  38, 5719-5726.
Khasbiyah.  (2004).  Faktor  Risiko  Kanker Serviks  Uteri.  (Karya  Tulis  Ilmiah Semarang Fakultas Kesehatan Masyarakat UNDIP
Kusuma.,  R.,  (2009).  Derajat  Differensiasi Histopatologik  pada  Kejadian  Rekurensi Kanker  Serviks.  Universitas  Diponegoro, Semarang.
Kusumadewi,  S.,  (2003).  Teknik  dan  Aplikasi
Kecerdasan Buatan. Graha Ilmu, Yogyakarta. Marle,  J,  L.,  (2004) . A  Situational  Analysis  Of Cervical Cancer in Latin American & The Carribean, 29 P. Washington DC, America.
Muhammad,  A.,  (2005). Konsep  Dasar  Sistem
Pakar . Andi Offset, Yogyakarta.
Munoz, N., (2003). Epidemiologic Classification Of Human Papillomavirus Types
Associated  with  Cervical Cancer, Original Article.  Website:  www.nejm.org  diakses tanggal 19 mei 2011.
Novel,  S,S.,  Nuswantara,  S.,  Safitri,  R.,  (2010).
Kanker  Seviks  dan  Infeksi  Human Pappilomavirus
(HPV) . Javamedia
Network, Jakarta.
Nuranna,  L.,  (2008).  Kanker  Rahim  Penyebab Kematian  Utama  Wanita,  2008.  Website: http://artikel02.fip.um.ac.id/2012/01 diakses pada tanggal 12 Februari 2012.
P. Santosh Kumar Patra, dkk. (2010). An Expert System for Diagnosis of Human Diseases.
International Journal of Computer Applications  (0975  –  8887)  Volume  1  – No. 13
Petignat,  P.,  Roy,  M.,  (2007).  Diagnosis  and Management  of  Cervical  Cancer.  BMJ 2007, 335:765-768.
Pressman,  R,  S., (2002) . Rekayasa  Perangkat Lunak  Pendekatan  Praktisi . Andi  Offset, Yogyakarta.
Rakhman,  F.,  (2010).  Ciri-ciri  Gejala  Kanker Serviks  Pada  Wanita,  2010.  Website: http://www.ngeramal.com/2010/05/ciri- ciri-gejala-kanker-serviks-pada.html, diakses pada tanggal 14 Januari 2012.
Rasjidi,  I.,  Sulistiyanto,  H.,  (2007). Vaksin Human  Papilloma  Virus  dan  Eradikasi Kanker  Mulut  Rahim ,  CV,  Sagung  Seto,
Jakarta.
Russell,  S.  and  P.  Norvig,  (2002).  Artificial
Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, Second Edition
Taufik,  B.,  (2011).  Ciri-ciri  Kanker  Serviks,
2011.
Website:http://www.blogbintang.com/ciri- ciri-kanker-serviks,  diakses  pada  tanggal 14 Januari 2012.
Tulus,  W.,  (2012).  Gejala,  Penyebab  dan
Pencegahan  Kanker  Serviks  (Kanker Leher Rahim),2012. Website: http://www.wayantulus.com/tag/ciri-
ciri-kanker-serviks, diakses pada
tanggal 5 Februari 2012.
Turban,  E.,  (2002).  Decision  Support  System and  Intelligent  System,  Prentice  Hall,
New Jersey.
Wijayanti,  E.,  (2010).  Penerapan  Certainty Factor  Untuk  Mendiagnosa  Infeksi  HPV Cara Penangannya Berbasis Web. Skripsi.
UNIKOM (Indonesia Computer University), Bandung.
Yugianus,  P.,  (2010).  Pengembangan  Aplikasi
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit  Stroke  dan  Pengobatannya menggunakan  Metode  Certainty  Factor . Skripsi. Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung.