## Aplikasi Diagnosa Granulomatous Dermatis Menggunakan Certainty Factor
Puji Sari Ramadhan
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: pujisariramadhan@gmail.com

## Abstrak
Granulomatous  Dermatis  merupakan  penyakit  yang  berjenis  peradangan  pada  lapisan  dalam  kulit  yang  menyebabkan kerusakan  pada  saraf,  lapisan  kulit  dan  anggota  motorik  tubuh.  Penyakit  ini  bermula  pada  serangan  kuman  aerob  berjenis mycobacterium leprae  yang dapat menyebar  dan  menularkan infeksi  dengan penularan  melalui kontak  dan udara, selain itu penyakit  ini  diperkirakan  masuk  ke  Indonesia  pada  awal  abad  V.  Pada  saat  sekarang  ini  pendiagnosaan  dan  penanganan Granulomatous  Dermatis  mengalami  kesulitan,  hal  ini  didasari  dengan  keterbatasannya  informasi  dan  kurangnya pengetahuan  para  masyarakat  tentang  Granulomatous  Dermatis  sehingga  nantinya  akan  dapat  mengakibatkan  terlambatnya atau ketidaksiapan penanganan pada pasien dengan kasus Granulomatous Dermatis. Atas dasar kejadian tersebut maka sangat perlu  membangun  sebuah  sistem  dengan  mengakuisisi  konsep  keilmuan  kecerdasan  buatan  yang  mampu  menghasilkan sebuah Sistem Pakar  yang  nantinya dapat dipergunakan dalam  melakukan pendiagnosaan Granulomatous  Dermatis dengan menerapkan analisa Certainty Factor. Dengan adanya aplikasi diagnosa ini nantinya dapat membantu masyarakat dan tenaga ahli  medis  dalam  melakukan  pendiagnosaan  Granulomatous  Dermatis  sebagai  sarana  referensi  dalam  pengambilan kesimpulan diagnosa akhir.
Kata Kunci : Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Certainty Factor, Aplikasi Diagnosa, Granulomatous Dermatis.

## Abstract
Granulomatous dermatitis is a type of inflammatory disease in the inner layer of the skin that causes damage to the nerves, skin layers and motor members of the body. This disease originated in the attack of an aerobic type of mycobacterium leprae which can spread and transmit infection by contact and air, besides this disease is estimated to enter Indonesia in the early V century.  At  present  the  diagnosis  and  treatment  of  Granulomatous  Dermatis  is  experiencing  difficulties,  this  based  on  the limited information and lack of knowledge of the community about Granulomatous Dermatis so that later it will result in late or  unpreparedness  of  treatment  in  patients  with  Granulomatous  Dermatis  cases.  On  the  basis  of  these  events,  it  is  very necessary to build a system by acquiring scientific concepts of artificial intelligence that are capable of producing an Expert System  which  can  later  be  used  to  diagnose  Granulomatous  Dermatis  by  applying  the  Certainty  Factor  analysis.  With  the application of this diagnosis later  can help the community and medical experts in diagnosing Granulomatous Dermatis as a reference tool in concluding the final diagnosis.
Keywords: Artificial Intelligence, Expert Systems, Certainty Factor, Application of Diagnosis, Granulomatous Dermatis

## 1. PENDAHULUAN
Granulomatous  Dermatis  merupakan  penyakit  yang  berjenis  peradangan  pada  lapisan  dalam  kulit  yang menyebabkan  kerusakan  pada  saraf,  lapisan  kulit  dan  anggota  motorik  tubuh.  Penyakit  ini  bermula  pada serangan  kuman  aerob  berjenis  mycobacterium  leprae  yang  dapat  menyebar  dan  menularkan  infeksi  dengan penularan  melalui  kontak  dan  udara  dan  faktor  genetika.  Kuman  yang  mengindap  di  dalama  tubuh  memiliki jangka  waktu  inkubasi  2-5  tahun  dan  sumber  utama  penularan  penyakit  ini  adalah  antara  sesama  manusia. Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia  pada  tahun  1995  mengemukakan  perkiraan  bahwa  Indonesia  masuk  ke dalam  negara  urutan  ketiga  terbesar  atas  kasus  Granulomatous  Dermatis  dengan  capaian  kasus  kurang  lebih  3 juta jiwa cacat permanen.
Dengan melihat betapa besar potensi kemungkinan masyarakat terkena penyakit Granulomatous Dermatis serta belum meratanya sebaran informasi dan pengetahuan masyarakat terkait Granulomatous Dermatis sehingga akan menyebabkan terhambatnya penanganan pada masyarakat yang terdiagnosa penyakit tersebut, maka untuk itu  perlu  membangun  sebuah  aplikasi  diagnosa  yang  dapat  dipergunakan  dalam  melakukan  pendeteksian Granulomatous Dermatis  serta sebagai dapat dijadikan sebagai  layanan pengambilan kesimpulan diagnosa bagi para  ahli  medis  sebelum  melakukan  pemeriksaan  lebih  lanjut.  Aplikasi  diagnosa  yang  akan  dibangun  akan menggunakan  salah  satu  konsep  keilmuan  kecerdasan  buatan  yaitu  Sistem  Pakar  dengan  penerapan  metode Certainty Factor yang berfungsi untuk menghasilkan sebuah nilai kemungkinan atau probabilitas penyakit yang menyerang masyarakat dengan penelusuran gejala-gejala klinis yang dialami oleh masyarakat itu sendiri dengan terlebih  dahulu  menentukan  nilai-nilai  kepastian  pada  setiap  gejala  yang  diperoleh  dari  pengetahuan  ahli dibidang Granulomatous Dermatis.
Penerapan Sistem Pakar sendiri telah banyak dipergunakan dalam aktifitas sehari-hari untuk menemukan solusi  atas  permasalahan  yang  terjadi  ditengah-tengah  masyarakat  dengan  terlebih  dahulu  menanamkan pengetahuan para ahli ke dalam aplikasi atau sistem yang akan dipergunakan sebagai layanan kepakaran, hal ini terlihat dengan banyaknya penelitian yang berorientasi kepada konsep Sistem Pakar terutama dalam dunia medis diantaranya pada[1] digunakannya Sistem Pakar dalam mendiagnosa Rematik Polymiaglia, selain itu juga dalam [2]  Sistem  Pakar  dipergunakan  untuk  menentukan  jenis  pengobatan  terhadap  penyakit  pencernaan.  Pada  [3] Sistem  Pakar  diterapkan  menjadi  aplikasi  untuk mendeteksi  penyakit  pada  nanas,  kemudian  dalam  [4]  aplikasi
Sistem Pakar diapat diterapkan dalam pendiagnosaan Dermatitis Imun, disamping itu pada[4] penerapan Sistem Pakar dalam  melakukan diagnosa  jenis penyakit  gigi dan  mulut. Kemudian dalam  [5]  dipergunakannya Sistem Pakar  dalam  menelusuri  ciri-ciri  ikan  yang  terindentifikasi  zat  formalin  dan  selanjutnya  pada  [5]  disebutkan pengidentifikasian penyakit TB juga menerapkan teknologi Sistem Pakar dalam penelusuran kasus yang terjadi.
Dengan  adanya  aplikasi  diagnosa  ini  dapat  nantinya  digunakan  oleh  masyarakat  luas  untuk  mengetahui secara dini pendiagnosaan masyarakat yang kemungkinan menderita penyakit Granulomatous Dermatis sehingga dapat  mengurangi  angka  penderita  dan  mempercepat  penanganan  medis  secara  dini  serta  dilakukannya pencegahan terdapat penyakit ini untuk dihentikannya penularan terhadap penyakit Granulomatous Dermatis.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Pada penelitian sebelumnya[6] disebutkan bahwa Kecerdasan Buatan memiliki fungsi dalam membentuk sebuah aplikasi cerdas untuk dapat dijadikan sebagai solusi atau pemecahan permasalahan yang terjadi dengan terlebih dahulu  menanamkan  pengetahuan  kedalam  sistem  tersebut,  selain  itu  pada[7]  mengemukakan  bahwa  AI memiliki  prinsip  dan  konsep  yang  mampu  mentransformasikan  pengetahuan  yang  akan  diterapkan  ke  dalam mesin  yang  dirancang  berdasarkan algoritma dimasukkan.  AI  merupakan sebuah konsep  filosofis  yang  mampu mengarahkan  dan  mengatur  berbagai  hal  yang  berkaitan  dengan  aktifitas  hidup  manusia[8],  disamping  itu terdapat  pendapat  pada[9]  AI  adalah  bagian  dari  perkembangan  cara  berfikir  manusia  untuk  dapat  dijadikan sebagai pengambil keputusan yang terbaik.

## 2.2. Sistem Pakar
Pengenalan  konsep  Sistem  Pakar  dapat  diketemukan  pada[10]  yang  mengemukakan  bahwa  Sistem  Pakar memiliki  arti  sebuah  aplikasi  yang  terbentuk  berdasarkan  pengetahuan,  pelacakan  serta  penerapan  algoritma kerja  sistem  yang  saling  berhubungan  untuk  mencapai  tujuan  yang  dapat  digunakan  dalam  pemecahan permasalahan atau solusi dalam aktifitas yang sesuai dengan pengetahuan yang ditanamkan.
Kemudian  dalam[11]  dijelaskan  bahwa  Sistem  Pakar  memiliki  fungsi  untuk  dapat  mengadopsi  suatu pengetahuan  atau  informasi  kedalam  sistem  agar  dapat  menemukan  solusi  atas  permasalahan  yang  ada  dengan kualitas  setara  pakar,  selain  itu  dalam  [12]  menyebutkan  bahwa  Expert  System  memiliki  arti  sebuah  sistem pengetahuan  yang digunakan untuk membantu  menemukan  solusi atas permasalahan  yang ada pada kehidupan dunia  nyata,  sementara  itu  pada  penelitian  lainnya[13]  mengemukakan  bahwa  ES  mempunyai  istilah  sebagai suatu  sistem  berbasis  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  mencari  tujuan  yang  telah  ditanamkan  informasi dengan kualitas pakar. Sistem pakar dirancang seperti  manusia  yang ahli  untuk dapat membentuk pengetahuan dalam  pemecahan  permasalahan  yang  ada[14],  kemudian  Sistem  Pakar  akan  menggunakan  pengetahuan  pakar dalam mengeksekusi permasalahan yang ada untuk menemukan hasil dari pelacakan yang dilakukan[15]. Sebuah kepakaran memiliki perananan penting dalam pembentukan sistem ES, hal ini dikarenakan sistem ini bergantung pada kemampuan kepakaran dalam mentransformasikan pengetahuan ke dalam sistem yang dibentuk[16]. Sebuah  sistem  pakar  dapat  dikatakan  efektif  jika  sistem  tersebut  mengikuti  perkembangan  pengetahuan  yang mudah  dimodifikasi  dan  dapat  diterima  secara  menyeluruh[17],  kemampuan  Sistem  Pakar  yang  dapat  bekerja dengan  baik  didorong  dengan  penggunaan  inferensi  yang  mampu  melakukan  pelacakan  fakta-fakta  yang  ada berdasarkan  aturan  yang  telah  ditetapkan  serta  pengumpulan  pengetahuan  agar  dapat  merumuskan  hasil  atau kesimpulan suatu kasus[18].

## 2.3. Certainty Factor
Dalam  [19]  menyebutkan  bahwa  Certainty  Factor  dikemukakan  oleh  Shortliffe  beserta  Buchanan  yang dipublikasikan  di  tahun  1975  dalam  mengadopsi  suatu  hal  yang  memiliki  ketidakpastian  dalam  menemukan solusi atau tujuan. Certainty Factor ini dipergunakan ketika menemukan suatu kejadian atau permasalahan  yang belum pasti jawaban.
Tabel 1. Nilai Kepastian Uncertain Term CF Definitely Not -1.0 Almost Certainly Not -0.8 Probably Not -0.6 Maybe Not -0.4 Unknown -0.2 to 0.2 Maybe 0.4 Probably 0.6 Almost Certainly 0.8 Definitely 1.0
Berikut ini fungsi perhitungan Certainty Factor berjenis kombinasi 2 buah aturan dengan fakta evidence berbeda (G 1 dan G2), namun hipotesisnya sama :
(1)

## 2.4. Granulomatous Dermatis
Granulomatous  Dermatis  merupakan  penyakit  yang  berjenis  peradangan  pada  lapisan  dalam  kulit  yang menyebabkan  kerusakan  pada  saraf,  lapisan  kulit  dan  anggota  motorik  tubuh.  Penyakit  ini  bermula  pada serangan  kuman  aerob  berjenis  mycobacterium  leprae  yang  dapat  menyebar  dan  menularkan  infeksi  dengan penularan  melalui  kontak  dan  udara  dan  faktor  genetika.  Kuman  yang  mengindap  di  dalama  tubuh  memiliki jangka  waktu  inkubasi  2-5  tahun  dan  sumber  utama  penularan  penyakit  ini  adalah  antara  sesama  manusia. Penyakit  ini  memiliki  gejala-gejala  klinis  seperti  panas,  anoreksia,  nausea  disertai  vomitus,  cephalgia,  iritasi, orchitis, pleuritis, nephrosia, nepritis, hepatosplessnomegali, neuritis, bercak gatal, dan lepuh tidak nyeri[20].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  akan  menerapkan  metode  Reserch  and  Development  yang  memiliki  fungsi  untuk  menghasilkan suatu sistem  berbentuk  suatu  software aplikasi,  yang  akan  diimplementasikan  untuk  melakukan  pendiagnosaan Granulomatous  Dermatis  berdasarkan  fakta  yang  terjadi  pada  pasien  yang  kemungkinan  teridentifikasi Granulomatous Dermatis dengan Certainty Factor. Selain metode penelitian, terdapat kerangka kerja diantaranya pengumpulan knowladge base, pembentukan rule, melakukan proses perhitungan dengan Certainty Factor yang nanti  akan  diharapkan  untuk  dapat  menghasilkan  nilai  persentase  atau  probabilitas  Granulomatous  Dermatis yang kemungkinan diderita oleh pasien atau masyarakat.

## 3.1 Pengumpulan Knowladge Base
Dalam pembangunan Sistem Pakar untuk melakukan pendeteksian Granulomatous Dermatis melalui penelusuran gejala  klinis  yang  dialami  oleh  masyarakat  yang  kemungkinan  teridentifikasi  Granulomatous  Dermatis, dibutuhkan penurunan pengetahuan  serta informasi  yang  akan  diakuisisi kedalam  suatu aplikasi  yang  memiliki kemampuan  untuk  mencari  solusi  atas  diagnosa  yang  akan  dilakukan.  Berikut  ini  adalah  pengumpulan  basis pengetahuan tentang Granulomatous Dermatis beserta gejela yang terjadi.
Tabel 2 . Data Kepakaran No Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Bobot 1 G001 Panas 0,2 2 G002 Anoreksia 0,6 3 G003 Nausea 0,4 4 G004 Cephalgia 0,4 5 G005 Iritasi 0,2 6 G006 Orchitis 0,4 7 G007 Pleuritis 0,2 8 G008 Nephrosia 0,2 9 G009 Nepritis 0,4 10 G010 Hepatosplessnomegali 0,6 11 G011 Neuritis 0,4 12 G012 Bercak Gatal 0,2 13 G013 Lepuh Tidak Nyeri 0,4
Dari  data  gejala  yang  telah  dikemukakan,  maka  nantinya  akan  dibentuk  rule  atau  aturan  yang  berfungsi  untuk pedoman dalam melakukan pelacakan atau pencarian dalam melakukan pendeteksian Granulomatous Dermatis.

## 3.2 Pembentukan Rule
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembentukan  aturan  yang  berkaitan  pengetahuan  tentang  Granulomatous Dermatis hal ini dapat dilakukan setelah memperoleh informasi dari basis pengetahuan  yang terdiri dari gejala-
               + +  − +  − + = 0 ), 1 ( 0 , , min 1 0 ), 1 ( ) , ( 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 cf dan cf jika cf cf cf cf atau cf jika cf cf cf cf cf dan cf jika cf cf cf cf cf CF
gejala  serta  nilai  probabilitas  setiap  gejala.  Berdasarkan  hasil  dari  basis  pengetahuan  yang  diperoleh,  maka terbentukanlah sebuah rule,  mengingat  pada kasus  ini  hanya  terdapat satu  penyakit saja  maka dalam penelitian ini akan menghasilkan satu rule atau hipotesa juga.
Rule 1  :    IF  Panas=Yes,  AND  Anoreksia=Yes,  AND  Nausea=Yes,  AND  Cephalgia=Yes,  AND  Iritasi=Yes, AND Orchitis=Yes, AND Pleuritis=Yes, AND Nephrosia=Yes, AND Nepritis=Yes, AND Hepatosplessnomegali=Yes, AND Neuritis=Yes, AND Bercak gatal=Yes, AND Lepuh tidak nyeri =Yes  THEN Penyakit = Granulomatous Dermatis
Setelah  melakukan  proses  pembentukan  rule,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  proses perhitungan  dengan  menggunakan  Certainty  Factor  untuk  menghasilkan  nilai  probabilitas  atau  persentase terhadap gejala-gejala yang dialami oleh pasien.

## 3.3 Penerapan Certainty Factor
Dari  pembentukan  rule  yang  telah  dibuat  dan  penetapan  bobot  gejala  yang  telah  dilakukan  maka  selanjutnya pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  Certainty  Factor,  dengan  menggunakan contoh kasus sebagai berikut :
Tabel 3. Data Kasus No Gejala Dialami Diagnosa 1 Panas (G01), Anoreksia(G02), Nausea(G03) ???
Penyelesaian :
Langkah Ke-1 :  Menghitung nilai bobot G01 dengan G02
CF (Panas, Anoreksia) = 0.2+0.6 (1-0.2)  =  0.68 (CF Kombinasi) Langkah Ke-2 :  Menghitung nilai kombinasi (G01 dan G02) dengan G03 CF (Kombinasi, Nausea) = 0.68+0.4 (1-0.68) =  0.80 (Hasil CF)
Berdasarkan  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  Certainty  Factor  maka  hasil  perhitungan  untuk penyakit Granulomatous Dermatis adalah 0.80 atau 80 %.

## 4. IMPLEMENTASI
Pengimplementasian Sistem Pakar ini dengan  menerapkan dan  membangun suatu layanan diagnosa yang dapat dipergunakan untuk mengatur dan memformulasikan data dan informasi yang  berkaitan tentang Granulomatous Dermatis.Berikut  adalah  interface  halaman  dari  layanan  aplikasi  yang  telah  dibangun  dalam  melakukan pendeteksian Granulomatous Dermatis dengan menerapkan Certainty Factor. Pengujian sistem ini meliputi akses halaman  utama  kemudian  melakukan  pengisian  data  pasien  serta  yang  terakhir  adalah  melakukan  pemilihan gejala-gejala  yan  diderita  sehingga  nantinya  akan  memunculkan  nilai  kepastian  atau  persentase  kemungkinan dari penyakit Granulomatous Dermatis yang telah dihitung melalui penerapan analisis Certainty Factor.  Berikut ini langkah-langkah pengujian sistem yang telah dihasilkan :
1.  Masuk Halaman Utama
Dalam  melakukan konsultasi pada  layanan diagnosa, maka perlu terlebih dahulu  masuk ke  halaman utama, halaman  ini  berisi  banyak  menu  layanan  yang bisa digunakan oleh masyarakat tentunya  yang berkaitan dengan Granulomatous Dermatis. Berikut interface dari halaman utama :

## Gambar 1. Halaman Utama
2.  Mengentri Data Pasien
Layanan diagnosa akan dapat berfungsi atau aktif, jika data pasien telah terlebih dahulu sudah terisi dengan lengkap,  maka  tentunya  sebelum  melakukan  pendiagnosaan  pasien  atau  masyarakat  hendaknya  melakukan pengisian data-data pribadi yang berkaitan dengan pasien yang akan didiagnosa. Berikut tampilan data pasien :
Gambar 2. Data Pasien
Pada  form  data  pasien  terdapat  pengolahan  modifikasi  data,  diantaranya  adalah  penyimpanan  data  diri  pasien, kemudian  fasilitas  perubahan  data,  serta  layanan  penghapusan  data  diri  pasien  jika  sewaktu-waktu  terdapat perubahan pada identitas diri pasien atau masyarakat.
3.  Melakukan Pendiagnosaan
Pada halaman diagnosa ini berisikan tentang data gejala yang dibentuk berdasarkan basis pengetahuan yang ada,  selain  itu  terdapat  nomor  dan  nama  pasien  yang  akan  didiagnosa,  dalam  pendiagnosaan  Granulomatous Dermatis  juga  akan  memunculkan  nilai  kepakaran  atau  kepastian  dari  persentase  perhitungan  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  Certainty  Factor,  selain  itu  proses  pendiagnosaan  ini  dapat  dilakukan pencetakan  hasil  yang  berguna  sebagai  bahan  referensi  dalam  pengambilan  keputusan  diagnosa  tentang Granulomatous  Dermatis,  berikut  adalah  tampilan  dari  halaman  layanan  konsultasi  diagnosa  Granulomatous Dermatis :

## Gambar 3. Layanan Konsultasi Diagnosa
Penggunaan  layanan  konsultasi  diawali  dengan  memilih  nomor  serta  nama  pasien  yang  akan  dilakukan penidiagnosaan,  setelah  itu  mencentang  gejala-gejala  yang  diderita  pasien,  kemudian  gejala-gejala  yang  telah terpilih selanjutnya  akan diproses setelah  mengklik tombol diagnosa  pada tampilan  layar, nantinya sistem akan menampilkan  hasil  pendiagnosaan  Granulomatous  Dermatis  yang  menyesuaikan  dengan  gejala-gejala  yang dipilih dari basis pengetahuan dan rule yang dibentuk beserta nilai probabilitas atau kepastian yang diproses dan dihitung  dengan  menggunakan  konsep  dan  cara  kerja  metode  Certainty  Factor  sehingga  akan  menghasilkan solusi atas diagnosa yang dilakukan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan tentang pembangunan sistem layanan konsultasi diagnosa Granulomatous Dermatis  dengan  penggunaan  metode  analisis  Certainty  Factor,  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut
1.   Pembangunan Sistem Pakar untuk pendiagnosaan Granulomatous Dermatis ini memiliki tahapan yang harus dilalui,  meliputi  :    pengumpulan  data  pengetahuan  yang  berkaitan  dengan  data  gejala,  penyakit,  kepastian
penyakit  Granulomatous  Dermatis  yang  akan  diolah  menjadi  aturan  atau  rule  dan  dilakukan  perhitungan menggunakan  Certainty  Factor  dengan  cara  memindahkan  keilmuan  serta  pengetahuan  ke  dalam  sistem cerdas berbasis komputer.
2.  Sistem layanan diagnosa ini dibangun dengan menerapkan konsep Certainty Factor dalam proses perhitungan terhadap  Granulomatous  Dermatis  yang  pada  umumnya  menyerang  dan  menular  pada  masyarakat  telah sesuai  dengan  langkah-langkah  penerapan  Certainty  Factor,  sehingga  sistem  ini  dapat  dipergunkan  sebagai aplikasi pendiagnosaan Granulomatous Dermatis dan memiliki fungsi untuk dijadikan pengambilan diagnosa awal oleh para petugas medis

## REFERENCES
[1]  M. El Agha, A. Jarghon, and S. S. A. Naser, “Polymyalgia Rheumatic Expert System,” no. August, 2017.
[2]  Ashari, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pecernaan Dengan Pengobatan Alami,” no. November, pp. 1–9, 2016.
[3]  D.  Gede  and  H.  Divayana,  “Application  of  Pineapple  Diseases  Expert  System  with  FC-FL  Method  at  Badung  Regency  Agriculture Department,” vol. 4, no. 8, pp. 293–298, 2014.
[4]  P.  S.  Ramadhan,  “SISTEM  PAKAR  PENDIAGNOSAAN  DERMATITIS  IMUN  MENGGUNAKAN  TEOREMA  BAYES,” InfoTekJar(Jurnanl Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 73, pp. 43–48, 2018.
[5]  F. M. Hadini, “Detection System Milkfish Formalin Android-Based Method Based on Image Eye Using Naive Bayes Classifier,” vol. 9, no. 1, pp. 2–5, 2017.
[6]  Mohamad Hadi, M. Misdram, and R. F. A, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Dengan Metode Forward Chaining,” JImp, vol. 2, no. no bagian volume, pp. 111–139, 2016.
[7]  A. K. Verawaty , Mesran, Suginam, “Jambu Biji Menggunakan Metode Bayes,” vol. 2, no. 1, pp. 78–81, 2017.
[8]  A. Al-Ajlan, “The Comparison between Forward and Backward Chaining,”  Int. J. Mach. Learn. Comput.,  vol. 5, no. 2, pp. 106–113, 2015.
[9]  S. Qwaider and S. S. A. Naser, “Expert System for Diagnosing Ankle Diseases,” no. August, 2017.
[10]  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Pendeteksian  Varicella  Simplex  Dengan  Menggunakan  Teorema  Bayes,”  vol.  5,  no.  5,  pp.  454–459, 2018.
[11]  S.  A.  Putri  and  E.  P.  Saputra,  “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Kanker  Reproduksi  Wanita  Dengan  Metode Certainty Factor,” vol. 2, no. 3, pp. 63–68, 2018.
[12]  F. Masya, H. Prastiawan, and S. Mubaroq, “Application Design to Diagnosis of Bone Fracture ( Traditional ) using Forward Chaining Methods,” Int. Res. J. Comput. Sci., vol. 3, no. 09, pp. 23–30, 2016.
[13]  Minarn,  I.  Warman, and  W.  Handayani,  “Case-Based  Reasoning  (Cbr)  Pada  Sistem  Pakar  Identifikasi  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman Singkong Dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan,” J. TEKNOIF, vol. 5, no. 1, pp. 41–47, 2017.
[14]  J. Divya and  K. Sreekumar, “A Survey  on Expert  System in  Agriculture,”  Int. J. Comput. Sci. Inf.  Technol.,  vol. 5, no. 6,  pp. 7861– 7864, 2014.
[15]  B. Sinaga, P. M. Hasugian, and A. M. Manurung, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakansmartphone,” vol. 3, no. 1, 2018.
[16]  A.  Suyatno  and  D.  M.  Khairina,  “PENDETEKSI  GANGGUAN  JARINGAN  LOKAL  MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY FACTOR,” vol. 13, no. 2, pp. 60–64, 2018.
[17]  S.  Nurajizah  and  M.  Saputra,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Dengan  Metode  Forward Chaining,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[18]  P.  S.  Ramadhan  and  Fatimah,  “Sistem  E-Healthcare  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Inflamasi  Dermatitis  Imun  Anak  Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 1, no. 1, pp. 251–256, 2018.
[19]  P.  S.  Ramadhan  and  U.  Fatimah,  “Analisis  Perbandingan  Metode  (  Certainty  Factor  ,  Dempster  Shafer  dan  Teorema  Bayes  )  untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” Saintikom, vol. 17, no. 2, pp. 151–157, 2018.
[20]  A. Maharani, Penyakit Kulit, 1st ed. Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2015.