## PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA PROSES DIAGNOSA PENYAKIT AKTINOMIKOSIS
Musli Yanto 1) , Dhio Saputra 2) , Dodi Guswandi 3)
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jln. Lubuk Begalung Padang email: 1 musli_yanto@upiyptk.ac.id , 2 dhiosaputra@upiyptk.ac.id , 3 guswandidodi@upiyptk.ac.id

## Abstract
Actinomycosis is a disease caused by a chronic bacterial infection that attacks the face and neck of humans. At first, this disease can be felt like a normal itching sensation, but in a long enough time, the itching will spread widely until it becomes inflamed and causes pus. The problem in this paper will discuss the aplications of the Certainty Factor (CF) method for the diagnosis of Actinomycosis in  the  expert  system  to  be  built.  Expert  systems  can  be  implemented  with  the  aim  of  providing knowledge based Actinomycosis disease to public in order to avoid danger from an early age. The application  of  the  CF  method  will  also  provide  value  from  the  results  of  diagnostic  process produced  by  the  expert  system.  The  performance  of  the  CF  method  will  perform  mathematical calculations  based  on  the  established  rules  and  the  input  value  obtained  from  the  CF  table  to produce an output in the form of a certain percentage value. The purpose achieved in the discussion carried out is to provide information about disease through an expert system to the public. So that the  benefits  obtained  are  existence  of  an  alternative  solution  in  the  process  determining Actinomycosis disease.
Keywords : Actinomycosis Disease, Diagnosis, Expert System, Certainty Factor

## Abstrak
Aktinomikosis  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  disebabkan  oleh  infeksi  bakteri  kronis  yang banyak  menyerang  pada  bagian  wajah  dan  leher  manusia.  Pada  awalnya  penyakit  ini  dapat dirasakan  seperti  adanya  rasa  gatal  biasa  saja  namun  dalam  yang  waktu  cukup  lama,  rasa  gatal tersebut  akan  menyebar  luas  hingga  akhirnya  meradang  dan  menimbulkan  nanah.  Permasalahan dalam penelitian ini akan membahas tentang penerapan metode Certainty Factor (CF) untuk proses diagnosis  penyakit  Aktinomiosis  pada  sistem  pakar  yang  akan  dibangun.  Sistem  pakar  dapat  di implementasikan  dengan  tujuan  untuk  memberikan  pengetahuan  dasar  seputar  penyakit Aktinomikosis  kepada  masyarakat  agar  dapat  terhindar  dari  bahaya  sejak  dini.  Penerapan  metode CF  juga  akan  memberikan  nilai  kepastian  dari  hasil  proses  diagnosa  yang  dihasilkan  oleh  sistem pakar. Kinerja metode CF akan  melakukan perhitungan secara matematis berdasarkan aturan yang terbentuk dan nilai masukan yang didapat dari tabel CF untuk menghasilkan keluaran dengan bentuk nilai  persentase  kepastian.  Tujuan  yang  dicapai  dalam  pembahasan  yang  dilakukan  adalah  untuk memberikan  informasi  secara  awal  berdasarkan  hasil  diagnosisi  seputar  penyakit  melalui  sistem pakar  kepada  masyarakat.  Sehingga  manfaat  yang  didapat adalah  adanya  sebuah  solusi  alternative dalam proses penentuan penyakit Aktinomikosis.
Kata Kunci: Penyakit Aktinomokosis, Diagnosis, Sistem Pakar, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Aktinomikosis merupakan sebuah  penyakit  yang  gejalanya  ditimbulkan oleh  bakteri  yang  menempel  pada  bagian tubuh  manusia  seperti  leher  dan  wajah sehingga menyebabkan infeksi kronis. Berdasarkan Riwayat yang telah ada, penyakit  ini  memiliki  tingkat  penularan  yang cukup  tinggi  sebesar  1.300.000  selama pertahun  (Aini  et  al.,  2017).  Penyakit  ini
tergolong  salah  satu  penyakit  yang  dapat menularkan  lewat  bakteri  (Li  et  al.,  2018). Gejala yang dapat terlihat di awal seperti rasa gatal, kulit memerah dibagian tertentu hingga adanya rasa kaku. Maka dengan hal ini maka diperlukannya  sebuah  sistem  yang  dapat menyajikan  informasi  seputar  gejala  dan solusi  penanganan  penyakit  aktinomikosis tersebut.
Salah  satu  sistem  yang  sudah  banyak dikembangkan dan digunakan dalam
penyampaian  informasi  yakni  sistem  pakar. Pada  dasarnya  sistem  pakar  merupakan  salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mengembangkan  kecerdasan  buatan  atau disebut  Artificial  Intelligence  (AI)  yang menyajikan  basis  pengetahuan  dalam  bentuk pembelaran mesin (Ritonga & Irawan, 2017). Dalam  penejelasan  lainnya mengatakan bahwa  sistem  pakar  merupakan  salah  satu konsep pembelajaran dalam AI yang mengembangkan  sebuah  aplikasi  dengan menanamkan pengetahuan dari seorang pakar (Maharani  et  al.,  2021).  Hal  senada  juga disampaikan  oleh  (Agustina  et  al.,  2016), yang menjelaskan bahwa sistem pakar adalah sebuah sistem yang dibangun dengan menggunakan  pengetahuan  seorang  pakar dalam pemecahan terhadap masalah.
Perkembangan  sistem  pakar  saat  sekarang ini  cukup  berkembang  secara  pesat.  Hal  ini ditandai  semakin  banyaknya  kerja  seorang pakar dapat digantikan dengan adanya sebuah sistem  yang  membantu  dalam  pemecahan masalah.  Adapun  bentuk  sistem  pakar  yang dapat  dilihat  dalam  proses  pendiagnosaan salah  satu  penyakit  dapat  dijadikan  sebuah alternative  dalam  penyampaian  informasi. Penelitian yang sudah dilakukan oleh (Muktar et al., 2020), menjelaskan bahwa sistem pakar yang  dirancang  dapat  melakukan  proses diagnose  penyakit  THT  dengan  memeriksa gejala  yang  dirasakan  kemudian  pada  hasil akhir  yang  didapat  akan  memberikan  solusi dalam  menangani  penyakit  tersebut.  Dalam penelitian lainnya juga melakukan pembahasan  dalam  pembangunan  sistem pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  ISPA (Ramadhani  et  al.,  2020).  Selain  digunakan dalam  dunia  kesehatan,  sistem  pakar  juga dapat diimplementasikan dalam deteksi kerusakan  pada  mobil  guna  memberikan informasi  yang  juga  banyak  dibutuhkan (Sofyan et al., 2015). Dalam penelitian lainnya juga menjelaskan
bahwa proses pediagnosaan penyakit Systemic  Lupus  Erythematosus  juga  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma Genetika  (GA)(Putri  &  Setiawan,  2021). Seiring  berkembangnya  sistem  pakar,  maka teknik  ataupun  metode  yang  digunakan  juga ikut  berkembang.  Salah  satunya  adalah metode  Certainty  Factor  (CF).  metode  ini merupakan salah satu metode yang
dikembangkan  untuk  memberikan  kepastian dari  proses  diagnose  (Mevung  et  al.,  2017), (Wiyandra  &  Yenila,  2019).  Pada  penjelasan lainnya juga menjelaskan bahwa CF merupakan salah satu metode yang digunakan untuk membuktikan sebuah fakta dengan nilai kepastian  didalam  sistem  pakar  (Arifsyah  & Sindar,  2019).  Secara  ringkasnya  CF  adalah sebuah teknik yang digunakan dalam memastikan  hasil  diagnose  dari  sistem  pakar berdasarkan nilai kepercayaan yang dihasilkan  (Guntur,  Mohammad  Santony, 2018).
Pada  penelitian  sebelumnya  menjelaskan bahwa  metode  CF  dapat  diterapkan  dalam mendiagnosa dengan memberikan hasil tingkat  akurasi  dari  kerusakan  (Dian  et  al., 2020). Dalam kasus lainnya juga menjelaskan bahwa  CF  dapat  mendiagnosis  penyakit hepatitis  dengan  knowledge  base  system berdasarkan  fakta  dari  gejala  yang  diderita oleh  pasien  (Saputri  et  al.,  2020).  Kemudian dalam  kasus  yang  hampir  sama,  juga menyatakan bahwa CF dapat digunakan untuk penyakit  hipertiroid  dengan  menghasilkan hasil diagnose yang memiliki tingkat kepercayaan (Saputri et al., 2020).
Dengan pemaparan tersebut, maka dari itu penelitian ini akan membahas proses diagnosa pada penyakit aktinomikosis dengan mengoptimalkan  kinerja  metode  CF.  dalam perancangannya  sistem  pakar  ini  akan memberikan tingkat kepercayaan berdasarkan keluaran sistem pakar. Nilai keluaran tersebut dihasilkan  dari  knowledge  base  berdasarkan gejala  penyakit.  Tujuan  yang  dicapai  dalam penelitian  ini  adalah  untuk  memaksimalkan proses  diagnose  pada  sistem  pakar  penyakit Aktinomikosis  dengan  menggunakan  CF.
Tidak  hanya  itu  dalam  tujuan  lainnya  juga dapat  memberikan  sebuah  sistem  yang mampu dijadikan alternative dalam memberikan  informasi  seputar  penyakit Aktinomikosis dan cara penangulangannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  penelitian yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif. Metode  ini  merupakan  sebuah  metode penelitan  yang  melakukan  pendekatan  dalam pemecahan masalah dengan melakukan proses  perhitungan  matematis  berdasarkan data  yang  didapat.  Seperti  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya  bahwa  pembahasan
penelitian  ini  akan  membahas  tentang optimalisasi  metode  CF  dalam  sistem  pakar yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit Aktinomikosis  akan  digambarkan  dalam bentuk keranka kerja penelitian. Kerangka ini kerja  ini  bertujuan  untuk  mengatur  aktifitas yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  dan juga  menjadi  aliran  proses  dari  setiap kagiatan.  Dalam  hal  ini  kerangka  penelitian dapat dilihat pada Gambar.1 dibawah ini :

## Gambar. 1 Kerangka Kerja Penelitian
Pada  Gambar.1  diatas  dapat  menjelaskan bahwa  kegiatan  dalam  penelitian  ini  dapat dilakukan dengan beberapa kegiatan diantaranya :
1. Penelitian Pendahuluan
Kegiatan  ini  bertujuan  untuk  menentukan arah  penelitian  yang  dapat  dilihat  dari permasalahan yang akan dibahas.
2. Analisis Data
Setelah  penelitian  pendahuluan,  kegiatan
dilanjutkan  pada  proses  analisis  data.  Proses ini  meliputi  analisa  data  gejala  dan  jenis penyakit dari Aktinomikosis serta menemukan bagaimana solusi dan pencegahannya.
3. Study Literatur
Setelah  proses  analisa  data  dilakukan, kegiatan masih berlanjut pada kegiatan  untuk menemukan beberapa referensi yang dibutuhkan  dalam  penyelesaian  masalah. Adapaun  referensi  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang dapat  mengadopsi  pengatahuan  pakar  dalam menyelesaikan  sebuah  masalah  (Hasbiyanor, 2017).  Dalam  pernyataan  yang  lain  juga menjelaskan  bahwa  defenisi  sistem  pakar adalah sebuah sistem yang mampu diterjemahkan  dengan  komputerisasi  dalam bentuk fakta dan data dengan cara menanamkan  pengetahuan  manusia  guna memecahakan sebuah masalah (Hidayat et al., 2019). B. Metode Certainty Factor Certainty Faktor merupakan sebuah metode  yang  dapat  melakukan  identifikasi dengan  memberikan  keluaran  hasil  dalam bentuk  persentasi  kepastian  (Arifin  et  al., 2017),  (Purwasih  &  Wahyuni,  2019).  Dalam defenisi  lainnya  menjelaskan  bahwa  CF adalah  sebuah  teori  yang  memberikan kepastian  untuk  menjelaskan  hasil  penalaran terhadap  sebuah  pernyataan  (Putra  et  al., 2018).  Dalam  pembahasannya,  metode  CF dapat dilihat pada persamaan dibawah ini :
CF (h,e) = MB (h,e) – MD (h,e) (1)
Keterangan :
CF (h,e) : Nilai Hipotesis Certainty Factor
MB(h,e)  : Ukuran  Nilai  Kepercayan (measure of increased belief)
MD  (h,e)  : Ukuran  Nilai  Kepercayan (measure of increased)
Adapun  tabel  CF  yang  akan  digunakan dalam  memberikan  kepastian  diagnosa  dapat dilihat  pada  Tabel.1  dibawah  ini  (Aji  et  al., 2018) :
Tabel.1 Nilai CF Uncertain Term CF Pasti tidak 0 Hampir pasti tidak 0,2 Kemungkinan besar tidak 0,3 Mungkin tidak 0,4 Tidak tahu 0,5
Mungkin 0.6 Kemungkinan besar 0.7 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0 4. Pembentukan Knowladge Based System
Setelah  referensi  didapat,  maka  kegiatan masih  berlanjut  dalam  kegiatan  pebentukan Knowladge  Based  System  (KBS).  Kegiatan ini  bertujuan  untuk  membentuk  aturan  dalam pada sebuah sistem pakar.

## 5. Analisis CF
Setelah Knowladge Based System didapat, maka kegiatan akan dilanjutkan untuk analisis menggunakan  CF.  Analisis  ini  akan  dapat memberikan  hasil  dengan  menampilkan  nilai kepercayaan  kepada  user  pada  saat  proses diagnosa.
6. Perancangan Sistem Pakar perancangan sistem pakar pada tahapan ini akan  melakukan  perancangan  sebuah  sistem untuk mengadopsi proses diagnose yang telah diterapkan  sebelumnya.  Sistem  pakar  yang dirancang  ini  menggunakan  pemograman berbasis Web.
7. Implementasi Tahap  ini  merupakan  proses  akhir  untuk menguci  hasil  keluaran  sistem  apakah  sudah sama dengan hasil analisis CF. jika hasil yang diberikan sudah tepat, maka aplikasi ini dapat diterapkan  dalam  kasus  diagnosa  penyakit Aktinomikosis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  penelitian  yang  akan dilakukan  ini,  proses  akan  dimulai  dengan analisa  data  yang  dibutuhkan  pada  sebuah sistem  pakar.  Adapun  data  yang  digunakan pada  sebuah  proses  diagnosa  penyakit Aktinomikosis  berupa  data  gejala  dan  data jenis dari penyakit berasal dari seorang pakar yakni  drg.  Apni  Suharti  yang  bertugas  di RSUD  Solok.  Adapun  data  yang  digunakan dapat  dilihat  pada  Tabel.2  data  gejala  dan Tabel.3 data jenis penyakit dibawah ini :

## Tabel.2 Data Gejala Penyakit Aktinomikosis
Kode Gejala Gejala G01 Demam G02 pembengkakan  kronis  di  sekitar rahang bawah G03 Munculnya  lesi  yang  terasa  keras
pada wajah
G04 Terbentuk saluran nanah pada gusi G05 Pembusukan Pada Gusi G06 Sariawan Jangka Lama G07 Bibir Bersisik Kasar G08 Ngilu disekitar tulang rahang G09 kulit  d  bawah  rahang  memerah atau membiru G10 Rahang Terasa kaku
G11 infeksi mengeluarkan cairan nanah berwarna  kuning  seperti  sulfur diwajah G12 Kelelahan G13 Mata sering terasa berat G14 Terdapat  benjolan  ketika  ditekan terasa nyeri Tabel.3 Data Jenis Penyakit Aktinomikosis No  Kode Nama 1 P01 Aktinomikosis Mulut. 2 P02 Aktinomikosis Rahang.
3 P03 Aktinomikosis Wajah.
Setelah  data  gejala  dan  jenis  penyakit dapat  dilihat  pada  tabel  diatas,  maka  proses akan dilanjutkan untuk membentuk knowledge  based  system  (KBS)  atau  disebut dengan  rule  sistem  pakar  dengan  metode  CF dalam  mendiagnosa  penyakit  Aksinomikosis. Adapun  rule  yang  terbentuk  dapat  dilihat pada Tabel.4 dibawah ini :

## Tabel.4 Rule CF Sistem Pakar Penyakit
Aktinomikosis Kode Aturan (Rule) R1 IF G001 AND G004 AND G005 AND G007 THEN P01 (CF=0,67) R2 IF G001 AND G005 AND G007 THEN P01 (CF=0,60) R3 IF G001 AND G008 G014 THEN P02 (CF=0,45) R4 IF G008 AND G009 AND G010 AND G014 THEN P02 (CF=0.70) R5 IF G001 AND G003 AND G012 AND G013 THEN P03 (CF=0.60) R6 IF G001 AND G011 AND G012 AND G013  THEN P03 (CF=0,50)
Setelah  terbentuk  aturan  rule  sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit Aktinomikosis, maka proses selanjutnya yang adalah  proses  analisis  CF.  Proses  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa yang  memiliki  tingkat  kepercayaan.  Proses tersebut  diwali  untuk  mendapatkan  jawaban berdasarkan proses konsultasi yang dilakukan oleh  user  kemudian  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  persamaan  CF  yang
sudah dijelaskan sebelumnya. Adapun jawaban  user  dilihat  pada  Tebel.5  dibawah ini:
Tabel.5 Jawaban User Saat Konsultasi Kode Jawaban Nilai G01 YA 0,8 G02 TIDAK 0 G03 TIDAK 0 G04 TIDAK 0 G05 TIDAK 0 G06 TIDAK 0 G07 TIDAK 0 G08 TIDAK 0 G09 TIDAK 0 G10 TIDAK 0 G11 YA 0,7 G12 YA 0,8 G13 YA 1,0 G14 TIDAK 0
Setelah  jawaban  user  didapat,  maka proses akan  masuk  pada tahapan  perhitungan dengan  menggunakan  CF  yang  dapat  dilihat dibawah ini :
[R1] IF  G001  (CF=0,8)  AND  G004 (CF=0)  AND  G005  (CF=0)  AND  G007 (CF=0) THEN P01 (CF=0,67)
CF1 (G01, G04, G05, G07, ᴒ P01) = Min [0,8; 0; 0; 0] * 0,67
= 0 * 0,67
= 0
Fakta Baru: P01 CF = 0
[R2] IF  G001  (CF=0,8)  AND  G005 (CF=0)  AND  G007  (CF=0)  THEN  P01 (CF=0,60)
CF1 (G01, G05, G07, ᴒ P01)
= Min [0,8;; 0; 0] * 0,60
= 0 * 0,60
= 0 Fakta Baru : P01 CF = 0
[R3] IF  G001  (CF=0,8)  AND  G008 (CF=0) AND G014 (CF=0) THEN P012(CF=0,45) CF3 (G01, G08, G14, ᴒ P02) = Min[0,8; 0; 0] * 0,45 = 0 * 0,45
= 0 Fakta Baru : P02 CF = 0
[R4] IF  G008  (CF=0,8)  AND  G009 (CF=0)  AND  G010  AND  G014(CF=0) THEN P02(CF=0,70)
CF4 (G01, G10, G08, G14,ᴒ P02)
= Min[0,8; 0; 0; 0] * 0,70
= 0 * 0,70 = 0 Fakta Baru : P02 CF = 0 [R5] IF  G001  (CF=0,8)  AND  G003 (CF=0)  AND  G012  (CF=0,8)  AND  G013 (CF=1) THEN P03 (CF=0,60)
CF5 (G01, G03, G012, G013,ᴒ P01) = Min[0,8; 0; 0,8; 1] * 0,6
= 0 * 0,60 = 0
Fakta Baru : P03 CF = 0
[R5] IF  G001  (CF=0,8)  AND  G003
(CF=0)  AND  G012  (CF=0,8)  ANDG013
(CF=1) THEN P03 (CF=0,67)
CF5 (G01, G11, G012, G013,ᴒ P03)
= Min[0,8; 0,7; 0,8; 1] * 0,67
= 0 * 0,67 = 0,42 Fakta Baru : P3 CF = 0,42
Dari  perhitungan  diatas  terlihat  adanya kesamaan hasil hipotesis yaitu R1 dengan R2 merupakan  hipotesis  P01,  R3  dengan  R4 merupakan  hipotesis  P02  dan  R5  dengan  R6 merupakan hipotesis P03, sehingga dilakukan penggabungan  terhadap  rule-rule  tesebut seperti berikut ini:
HIPOTESIS P01
= 0 + (0* [1-0]) = 0 (0*0) =
HIPOTESIS P02
= 0 + (0* [1-0]) = 0 + (0*01) =
HIPOTESIS P03
= 0 + ( 0,42* [1-0]) = 0 + (0,42*1) =
Berdasarkan hasil analisis CF, didapat bahwa hasil  diagnosa  menyatakan  bahwa  penyakit yang  diderita  user  adalah  Aktinomokosis Wajah  dengan  nilai  keyakinan  sebesar  42%. Setelah  proses  analisis  CF  dilakukan,  maka pembahasan  penelitian  akan  dilanjutkan  pada impelementasi  sistem  pakar  yang  telah dirancang  dalam  proses  diagnose  penyakit Aktinomikosis.  Adapaun  hasil  impementasi sistem  pakar  dapat  dililhat  pada  Gambar.2 dan Gambar.3 dibawah ini :

## Gambar 2. Proses Diagnosa Sistem Pakar CF Penyakit Aktinomikosis
Pada  Gambar.2  diatas,  dapat  dilihat proses  diagnosa  dimulai  dari  user  melakukan interaksi  dengan  sistem  dengan  memilih jawaban berdasarkan tabel CF dari pertanyaan atas gejala dari penyakit.
Gambar 3. Hasil Diagnosis Sistem Pakar CF
Pada  Gambar.3  dapat  dilihat  bahwa  user akan dapat melihat hasil diagnosis yang diberikan
sistem  sudah  memberikan  tingkat  kepercayaan dari metode CF yang sudah diterapkan.

## 4. SIMPULAN
Pada  pembahasan  penelitian  ini,  maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan penerapan metode Certainty Factor (CF) yang diterapkan  pada  sebuah  sistem  pakar  dapat melakukan proses diagnosa penyakit Aktinomokosis dengan hasil yang
memberikan  tingkat  kepastian.  Berdasarkan sample  diagnosa  yang  disajikan,  terlihat bahwa pasien terdiagnosa penyakit Aktinomikosis
Wajah dengan tingkat kepastian sebesar 42 %
Dalam  proses  analisis  CF  dapat  dilihat bahwa  Knowladge  Based  System  dapat berkerja  maksimum  untuk  menghasilkan keluaran  diagnosa  dari  sistem  pakar.  Hasil yang  diberikan  dari  pembahasan  juga  dapat mencapai tujuan yang diinginkan yakni dapat memaksimalkan  proses  diagnosa  penyakit Aktinomikosis  dari  kerja  sistem  pakar  yang dibangun  sehingga  dengan  hal  ini  sistem pakar  mampu  dijadikan  sebuah  alternative untuk  penyampaian  sebuah  informasi  seputar penyakit Aktinomikosis.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih ditujukan kepada Ibu
Dr.  Hj.  Zerni  Melmusi,  S.E,  M.M,  AK,  CA, Selaku  Ketua  Yayasan  Perguruan  Tinggi Komputer YPTK Padang yang telah memberikan dukungan penuh dalam melakukan  penelitan  ini.  Kemudian  Ucapan Terimakasih  kami  ucapkan  kepada  Rektor Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang Bapak  Prof.  Dr.  Sarjon  Defit,  S.Kom,  M.Sc yang telah memberikan arahan guna terselesaikannya penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  D.,  Mustafidah,  H.,  &  Purbowati, M.  R.  (2016).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Kulit  Akibat  Infeksi  Jamur  ( Expert  System  to  Diagnose  of  Skin Disease  Due  to  Fungal  Infections  ).
Juita Issn: 2086-9398 , IV (2), 67–77.
Aini,  R.  I.  N.,  Ratunanda, S.  S.,  Wijana,  W., Permana, A. D., & Mahdiani, S. (2017). Aktinomikosis  di  tonsil  lingualis  dan supraglotis  sebagai  manifestasi  klinis pertama pada pasien imunokompromais. Oto  Rhino  Laryngologica  Indonesiana ,
47 (1), 81.
https://doi.org/10.32637/orli.v47i1.199 Aji, A. H., Furqon, M. T., & Widodo, A. W.
(2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan  Ilmu  Komputer , 3 (5),  2127–2134.
http://j-ptiik.ub.ac.id/ index.php/j- ptiik/article/view/1556
Arifin,  M.,  Slamin,  S.,  &  Retnani,  W.  E.  Y.
(2017).  Penerapan  Metode  Certainty Factor  Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman Tembakau. BERKALA SAINSTEK , 5 (1), 21. https://doi.org/10.19184/bst.v5i1.5370 Arifsyah,  A.,  &  Sindar,  A.  (2019).  Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pohon  Karet
Dengan Metode Certainty Factor. Jurnal Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi Informasi (JNKTI) , 2 (2), 175. https://doi.org/ 10.32672/jnkti.v2i2.1568
Dian,  R.,  Sumijan,  &  Yunus,  Y.  (2020).
Sistem Pakar dalam Identifikasi Kerusakan  Gigi  pada  Anak  dengan Menggunakan Metode Forward Chaining  dan  Certainty  Factor. Jurnal Sistim  Informasi  Dan  Teknologi , 2 (3),
65–70.
Guntur,  Mohammad  Santony,  J.  Y.  (2018).
Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes dalam. Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi , 2 (1), 354–360.
Hasbiyanor,  A.  B.  (2017).  Sistem  Pakar
Diagnosa Keluhan Selama Masa Kehamilan Menggunakan Metode Certainty  Factor  Berbasis  Web. Jutisi ,
6 (1), 1311–1448.
http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/ jutisi/article/view/229/215
Hidayat, T., Nasution, H. N., Nasution, S. W.
R.,  &  Fauzi,  R.  (2019).  Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Lupus Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Education And Development , 7 (3), 114. https://doi.org/10.37081/ed.v7i3.1201
Li, J., Li, Y., Zhou, Y., Wang, C., Wu, B., & Wan,  J.  (2018).  Actinomyces  and Alimentary Tract Diseases: A Review of Its  Biological  Functions  and  Pathology. In BioMed Research International (Vol. 2018).
https://doi.org/10.1155/2018/3820215
Maharani,  A.,  Nilma,  N.,  &  Irawan,  A.
(2021). SISTEM PAKAR GANGGUAN DEPRESI PADA ANAK. NUANSA INFORMATIKA , 15 (1), 1. https://doi.org/10.25134/nuansa.v15i1.3 418 Mevung,  F.  I.,  Suyatno,  A.,  Maharani,  S., Komputer, I.,  Ilmu, F., Informasi, T., & Mulawarman,  U.  (2017).  Diagnosis Penyakit Kejiwaan Menggunakan Metode  Certainty  Factor. Prosiding Seminar  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi
Informasi , 2 (1), 374–380.
Muktar,  M.,  Rahmayau,  M.,  &  Sudrajat,  B.
(2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tht  Berbasis  Web. Jurnal  Inovasi Informatika  Universitas  Pradita , 8 (2),
45–54.
Purwasih,  R.,  &  Wahyuni,  S.  (2019).  sistem pakar  Sistem  Pakar  Penyakit  Kuda Dengan Metoda Certainty Factor. JOISIE (Journal Of Information Systems And  Informatics  Engineering) , 3 (2),  64. https://doi.org/ 10.35145/joisie.v3i2.479
Putra, A. N., Hidayat, N., & Suprapto. (2018).
Sistem  Deteksi  Kerusakan  Mesin  Pada Sepeda  Motor  Menggunakan  Naive Bayes  -  Certainty  Factor. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (12), 7432–7438. Putri, R. N., & Setiawan, D. (2021). Prediksi Penyakit Systemic Lupus Erythematosus
Menggunakan Algoritma Genetika. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi , 12 (1),  19– 31.
Ramadhani,  T.  F.,  Fitri,  I.,  &  Handayani,  E. T.  E.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  ISPA  Berbasis  Web  Dengan Metode  Forward  Chaining. JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) , 5 (2), 81.
https://doi.org/10.31328/
jointecs.v5i2.1243 Ritonga,  E.  R.,  &  Irawan,  M.  D.  (2017).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru-
Paru. Journal Of Computer
Engineering,  System  And  Science , 2 (1), 39–47. https://doi.org/ https://doi.org/10.24114/cess.v2i1.7179 Saputri, A. E., Sevani, N., Saputra, F., & Sali, R.  K.  (2020).  Using  Certainty  Factor Method  to  Handle  Uncertain  Condition in Hepatitis Diagnosis. ComTech:
Computer, Mathematics and Engineering  Applications , 11 (1),  1–10.
https://doi.org/10.21512/
comtech.v11i1.5903
Sofyan,  A.  A.,  Hakim,  Z.,  Dzulhaq,  M.  I.,  &
Mursofi, A. (2015). Perancangan Aplikasi  Sistem  Pakar  Deteksi  Dini Kerusakan Mobil Toyota Avanza.
Jurnal Sisfotek Global , 5 (1), 4–9. Wiyandra,  Y.,  &  Yenila,  F.  (2019).  Sistem Pakar Deteksi Apendisicitis. KomtekInfo , 5 (3), 81–91. https://doi.org/
10.29165/komtekinfo. v5i3.185