## SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT LEPTOSPIROSIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN PENELUSURAN FORWARD CHAINING

## Polin Syahromi
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK BUDIDARMA MEDAN Jln. Ssisingamangaraja No. 338 Tel. 061-7875998 Sp Limun Medan www.stmik-budidarma.ac.id // E-Mail PolinsyahRomi@Gmail.Com

## ABSTRAK
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  kekomputer  yang dirancang  untuk  memodelkan  pengetahuan,  kemampuan  menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya  seorang pakar. Dengan sistem pakar ini orang awam  pun ampu menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari informasi  yang  berkualitas  yang  sebenarnya  hanya  dapat  diperoleh  dengan  bantuan  para  ahli  dibidangnya. Sistem  pakar  banyak  digunakan  untuk  nmendiagnosa  penyakit,  buykan  hanya  pada  manusia  dan  hewan  tapi juga pada tanaman. Sistem pakar dapat membantu mendiagnosa penyakit dengan perhitungan dan juga metode tertentu  sehingga dengan mudah didapat penyakit, penyebab dan juga solusi dari penyakit yang ingin diketahui gejalanya.  Salah  satu  penyebab  yang  dijuadikan  objek  aplikasi  sistem  pakar  adalah  penyakit  Leptospirosis (kencing  tikus).  Untuk  mendiagnopsa  penyakit  Leptospirosis  (kencing  tikus  )  maka  dibuat  sistem  pakar  yang mampu membuat keputusan berdasarkan data penyakit dan gejalanya yang terjadi pada penderita Leptospirosis (kencing tikus).
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit, Leptospirosis , Forward Chaining .

## 1.  PENDAHULUAN
Sistem  Pakar  adalah    program  AI  yang menggabungkan  basis  pengetahuan  dengan  sistem inferensi.  Program  merupakan  bagian software spesialisasi tingkat tinggi yang berusaha menduplikasikan  fungsi  seorang  pakar  dalam  suatu bidang  keahlian.  Sistem  Pakar  yang  baik  dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan  meniru  kerja  dari para  pakar/ahli.  Dengan pengembangan  Sistem  Pakar,  diharapkan  seorang pakar dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang  sebenarnya  hanya  dapat  diselesaikan  dengan bantuan  para  ahli.  Bagi  para  ahli,  Sistem  Pakar  juga akan  membantu  aktifitasnya  sebagai  asisten  yang sangat berpengalaman.
Kesehatan  merupakan  hal  yang  begitu penting  bagi  manusiaya.  Ironisnya  banyak  penyakit yang  pada  akhirnya  terlambat  didiagnosis  sehingga mencapai  ketahap  kronis.  Untuk  itu  diperlukan  suatu penyakit meskipun didasarkan pada data yang kurang lengkap.  Penyakit Leptospirosis merupakan  infeksi bakteri  yang  disebabkan  oleh strain  Leptospira . Penyakit  ini  paling  sering  ditularkan  dari  hewan  ke manusia  ketika  orang  dengan  luka  terbuka  di  kulit melakukan  kontak  dengan  air  atau  tanah  yang  telah terkontaminasi  air  kencing  hewan,  bakteri  juga  dapat memasuki tubuh melalui mata atau selaput lendir. 1.2. Perumusan  Masalah
Setelah  mempelajari  dan  mengamati  sistem yang dibangun maka ditemukan beberapa permasalahan  dalam  perancanaan  dan  pengembangan sistem yang akan dibangun yaitu :
1. Bagaimana mendiagnosa  penyakit Leptospirosis (Kencing Tikus) ?
2. Bagaimana menerapkan metode Certainty Factor dengan penelusuran Forward Chaining 3. Bagaimana merancang Sistem Pakar mendiagnosa penyakit Leptospirosis ? 1.3. Tujuan Penelitian Tujuan diadakannya penelitian,
perancangan, dan pembuatan sistem pakar komputerisasi  dalam  menunjang  penulisan  skripsi  ini adalah untuk :
1. Menjelaskan cara mendiagnosa penyakit Leptospirosis ( Kencing  Tikus ) dan  memberikan informasi mengenai Penyakit Leptospirosis beserta gejala-gejalanya.
2. Menerapkan  metode Certainty  Factor dengan penelusuran Forward  Chainig untuk  diagnosa penyakit Leptospirosis
3. Merancang  Sistem  Pakar  untuk  diagnosa  penyakit Leptospirosis menggunakan  metode Certainty Factor dengan penelusuran Forward Chaining.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Definisi  Sistem pakar
Sistem  pakar  adalah  sebuah  perangkat  yang berfungsi  untuk  membantu  menyelesaikan  masalah layaknya      seorang      pakar.      Suyoto      (2004:181) menyatakan   ”Sistem   pakar   adalah   sistem   yang didesain   dan   diimplementasikan   dengan   bantuan bahasa      pemograman      tertentu      untuk      dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh para      ahli.”.      Sistem      pakar      saat      ini      banyak diaplikasikan  dalam  komputer  untuk  memudahkan
penggunaannya.  Martin  dan  Oxman  dalam  Kusrini (2006:11)  menyatakan  bahwa  ”Sistem  pakar  adalah sistem      berbasis      komputer      yang      menggunakan pengetahuan,   fakta   dan   teknik   penalaran   dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya    hanya  dapat dipecahkan   oleh   seorang   pakar   dalam   bidang tersebut”.
Suyoto (2004:183)  menjelaskan beberapan kelebihan dan kekurangan sistem pakar. Kelebihan sistem pakar diantaranya adalah:
a. Membantu   orang   awam   untuk menyelesaikan masalah   'tanpa'   bantuan para pakar.
b.   Meningkatkan kualitas dan produktivitas.
c. Mampu  beroperasi  dalam  lingkungan  yang berbahaya.
d.   Memiliki      kemampuan      untuk      mengakses pengetahuan   dan   keahlian   para   ahli   baik yang biasa maupun yang langka.
e. Sebagai      asisten      para      ahli      sehingga meringankan pekerjaan para ahli.
f. Memiliki reabilitas.
g.   Dapat   menghemat   waktu   dalam pengambilan keputusan.
Adapun    kelemahan      sistem      pakar  diantaranya adalah:
a. Tidak      ada      jaminan      bahwa      sistem    pakar memuat   100%   kepakaran   yang diperlukan. b.   Pengembangan   sistem   pakar   tergantung ada tidaknya pakar di bidangnya sehingga pengembangannya dapat terkendala.
c. Biaya untuk mendesain,
mengimplementasikan      dan  memeliharanya dapat      sangat      mahal  tergantung      seberapa lengkap   dan kemampuannya.
2.1.1. Ciri-Ciri Sistem Pakar
Beberapa ciri-ciri sistem pakar yaitu:
1. Terbatas pada domain keahlian  tertentu
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti
3. Dapat  menjelaskankan  alasan-alasan  dengan  cara- cara yang dapat dipahami
4. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu
5. Mudah dimodifilkasi
6. Basis  pengetahuan  dan  mekanisme  inferensi terpisah
7. Keluarannya bersifat anjuran
8. Sistem  dapat  mengaktifkan  kaiodah  secara  searah yang  sesuai,  dituntun  oleh  dialog  dengan pengguna.
(Jogiyanto, 2005;1)
2.1.2. Struktur  Sistem Pakar
Komponen    utama      pada      struktur      sistem  pakar menurut Huet all (1987) meliputi:
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base) Basis  pengetahuan   merupakan   inti   dari suatu sistem      pakar,      yaitu      berupa      representasi pengetahuan   dari   pakar.   Basis   pengetahuan tersusun      atas      fakta      dan      kaidah.      Fakta adalah  informasi      tentang      objek,      peristiwa, atau      situasi.  Kaidah      adalah      cara      untuk
membangkitkan   suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.
2.   Mesin Inferensi (Inference Engine) Mesin  inferensi  berperan  sebagai  otak  dari sistem      pakar.      Mesin      inferensi      berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi,  berdasarkan  pada  basis  pengetahuan yang  tersedia.  Di      dalam      mesin      inferensi terjadi      proses      untuk  memanipulasi  dan mengarahkan  kaidah,  model,  danfakta      yang disimpan      dalam      basis      pengetahuan  dalam rangka    mencapai      solusi      atau      kesimpulan. Dalam    prosesnya,    mesin      inferensi menggunakan  strategi  penalaran  dan  strategi pengendalian. Strategi   penalaran   terdiri   dari strategi  penalaran      pasti      (Exact      Reasoning) dan      strategi  penalaran      tak      pasti      (Inexact Reasoning

## a. Forward Chaining
Forward    Chaining    adalah    metode pelacakan  yang  diawali  dengan  informasi  atau  fakta dan  proses  mencocokkan  dengan  kaidah  berlanjut terus  hingga  menemukan  kesimpulan.  Gambar  1 merupakan      contoh    Forward      Chaining.  “Dalam forward   chaining,   kaidah   interpreter mencocokkan fakta   atau   statemen   dalam pangkalan data dalam situasi yang dinyatakan dalam bagian sebelah kiri atau kaidah IF. Bila fakta yang ada dalapangkalan data itu sudah  sesuai      dengan      kaidah      IF,      maka kaidahdistimulasi” (Suparman, 1991:119).
Gambar 1. Forward Chaining
Keterangan:
A, B … F = Kondisi atau gejala G = Hasil diagnosis Rule = Aturan

## 2.3. Basis Data (Data Base)
Basis      data      terdiri      atas      semua      fakta yang  diperlukan,    dimana    fakta-fakta    tersebut digunakan  untuk  memenuhi  kondisi  dari  kaidah- kaidah dalam sistem.  Basis  data  menyimpan  semua fakta,  baik fakta   awal   pada   saat   sistem   mulai beroperasi,  maupun  fakta-fakta  yang  diperoleh  pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan.    Basis  data      digunakan      untuk menyimpan   data   hasil observasi   dan   data   lain yang   dibutuhkan   selama pemrosesan.
2.4. Antarmuka Pemakai (User Interface)
Fasilitas   ini   digunakan   sebagai   perantara komunikasi      antara      pemakai.dengan      komputer. Antarmuka  yang  digunakan  biasanya  berupa  GUI yang  memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan sistem pakar.Berdasarkan   yang   dijelaskan   tentang
struktur  sistem pakar   tersebut  diatas,  maka sistem pakar dapat di ilustrasikan seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Interface Sistem Pakar

## 2.5. Leptospirosis
Penyakit Leptospirosis merupakan  infeksi bakteri  yang  disebabkan  oleh strain  Leptospira . Leptospirosis ringan  akan  sulit  untuk  didiagnosa, karena  gejalanya  mirip  dengan  flu  dan  infeksi  umum lainnya.  Prosedur  diagnostik  flu  biasanya  tidak  baik untuk  mengidentifikasi .  Bila  ada  kemungkinan Leptospirosis berat,  barulah  tes  diagnostik  yang ditargetkan baru dilakukan.
a. Diagnosa
Diagnosa Leptospirosis adalah  suatu  kegiatan penentuan penyakit Leptospirosis dengan pemeriksaan gejala-gejalanya  menggunakan  suatu  cara  atau  alat. Leptospirotis adalah penyakit  yang  tidak  memandang usia  berdasarkan  hasil  penelitian  virus leptospira disebabkan berasal dari makanan yang terkontaminasi dari kotoran tikus, anjing, kuda, babi dan sebagainya.
Ada dua jenis penyakit Leptospirosis yaitu :
1. Leptospirosis Ringan
Pasien  mengalami  nyeri  otot,  menggigil  dan mungkin sakit kepala. 90% dari kasus Leptospirosis tergolong jenis ini.
2. L eptospirosis Berat
Dapat  mengancam  jiwa.  Ada  risiko  kegagalan organ dan pendarahan internal. Jenis Leptospirosis ini terjadi ketika bakteri menginfeksi ginjal, hati dan organ utama lainnya. Para  ahli  tidak  yakin  mengapa  beberapa  pasien terserang bentuk yang parah sementara yang lain tidak.  Pada  beberapa  kasus,  orang  yang  sudah sangat  sakit,  seperti  mereka  yang  menderita pneumonia,  anak-anak  balita,  dan  orang  lanjut usia lebih cenderung untuk menderita
Leptospirosis yang parah.
(Dwi Sunar Prasetyono, 2012 )

## 3.  ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1. Analisa Gejala Penyakit Leptospirosis
Dalam  kasus  ini  disusun    basis  pengetahuan yang  didasarkan  pada  informasi  yang  diperlukan  dan telah didapatkan melalui penelusuran , seperti melalui internet  dan    jurnal  yang  berkaitan  dengan  masalah jenis  penyakit Leptospirosis serta  konsultasi  dengan pakar.  Basis  pengetahuan  disusun  menggunakan kaidah  produksi  dan  mesi  inferensi  menggunakan
penalaran  berantai  kedepan  ( forward  chaining ). Selanjutnya  basis  pengetahuan  dimasukkan  kedalam komputer    sehingga  komputer  akan  berperan  sebagai ahli  yang    mampu  mengidentifikasi  gejala  dan penyakit Leptospirosis . Berikut ini pengetahuan dasar atau informasi penyakit Leptospirosis yaitu:
Tabel 1. Informasi Penyakit Leptospirosis
Berdasarkan informasi tersebut maka pada kasus ini disusun sebanyak 8 kaidah produksi atau rule base , kaidah-kaidah tersebut adalah sebagai berikut: Aturan I : IF Batuk Darah AND Nyeri otot punggung dan betis (berkepanjangan) AND Kulit dan mukosa menjadi kuning AND Demam Tinggi (berkepanjangan) THEN Penyakit Leptospirosis Ringan Aturan II :
IF Warna mata dn hidung hitam AND Radang mukosa mata AND Pembesaran limpah dan hati
AND Gagal ginjal THEN Penyakit Leptopsirosis Berat Berdasarkan  kaidah  tersebut  secara default sistem hanya mampu mengidentifikasi Penyakit
Leptospirosis Ringan, dan Leptospirosis Berat. 3.2. Analisa Dan Logika Metode Certainty Factor Adapun  analisa  terhadap  sistem  pakar  yang dibangun  merupakan  rule  based  expert system yang menerapkan  metode certainty  factor ,  dimana  metode ini digunakan untuk mengatasi kesulitan kepastian dan gejala-gejala  penyakit  didalam  proses  mediagnosa penyakit  yang  diderita.  Adapun  logika  metode certainty factor pada sesi konsultasi sistem, pengguna konsultasi diberi pilihan jawaban yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 2.   Pilihan Jawaban Dalam Metode CF Ucertanty Term CF Yakin 1 Iya 0.8 Mungkin 0.6 Tidak 0
Nilai  0  menunjukkan  bahwa  pengguna konsultasi  menginformasikan  bahwa Leptospirosis tidak  mengalami  gejala  seperti  yang  ditanyakan  oleh
sistem.  Semakin  pengguna  konsultasi  yakin  bahwa gejala  tersebut  memang  dialami Leptospirosis ,  maka semakin  tinggi  pula  hasil  prosentase  keyakinan  yang diperoleh.
proses  penghitungan  prosentase  keyakinan diawali  dengan  pemecahan  sebuah  kaidah  yang memiliki  premis  majemuk,  menjadi  kaidah-kaidah yang  memiliki  premis  tunggal.  kemudian  masing- masing  aturan baru dihitung CF untuk masing-masing aturan,  kemudian  nilai  CF  tersebut  dikombinasikan. Sebagai  contoh,  proses  pemberian  bobot  pada  setiap premis (gejala) hingga perolehan prosentase keyakinan untuk penyakit Leptospirosis Berat Aturan II : IF Warna mata dan hidung hitam  AND Radang mukosa mata  AND Pembesaran limpah dan hati AND Radang ginjal  THEN Penyakit Leptopsirosis Berat Langkah pertama, pakar menentukan nilai bobot untuk masing-masing gejala yang telah di tentukan sebelumnya sebagai berikut : CFpakar (Warna mata dan hidung hitam)=0.4 CFpakar (Radang mukosa mata) =0.6 CFpakar  (Pembesaran limpah dan hati) =0.8
CFpakar  (Radang ginjal) =1
Kemudian  dilanjutkan  dengan  penentukan nilai  bobot  user.  Misalkan  user  memilih  jawaban sebagai berikut:
Warna mata dan hidung hitam =Tidak       = 0 Radang mukosa mata = Mungkin    = 0,6 Pembesaran limpah dan hati = Iya       = 0,8 Radang ginjal = Yakin    =1 Kaidah  aturan  II  yang  memiliki  4  premis  dipecah menjadi  kaidah  dengan  premis  tunggal,  sehingga menjadi :
IF  Warna mata dan hidung hitam THEN mungkin  Penyakit Leptospirosis Berat IF  Radang  mukosa  mata THEN  penyakit Leptospirosis Berat  IF Pembesaran limpah dan hati THEN Penyakit Leptospirosis Berat IF Radang ginjal   THEN Penyakit Leptospirosis Berat
Kaidah-kaidah  yang  baru  tersebut  kemudian dihitung  nilai  CFnya  dengan  mengalikan  CFuser dengan CFpakar menjadi :
CF 1.1 = 0, 4* 0 = 0 CF 1.2 = 0,6 * 0,4 = 0,24 CF 1.3 = 0,8 * 0,6 = 0,48 CF 1.4 = 1 * 0,8 = 0,8 Langkah yang terakhir adalah
mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing-masing kaidah :
Kombinasikan CF 1.1 dengan CF 1.2 dengan CF 1.3  : CFcombine (CF1,CF2, CF 1.3) = CF1 + CF2+ CF3 * (1-CF1), sehingga mejadi CFcombine  (CF1.1,CF1.2,  CF1.3)  =  CF1.1  + CF1.2+CF1.3 * (1-CF1.1) = 0 + 0,24 + 0,48 *(1 - 0) = 0 + 0,72  = 0,72 Cfold
Kombinasikan Cfold dengan CF 1.4 : CFCombine  (CFold,  CF1.4  )  =  CFold  +  CF1.4  *  (1- CFold) = 0,72 + 0,8 * (1-0,72) = 0,72 + 0,224  = 0,974 CFold
Prosentase keyakinan
= CFcombine * 100% = 0,974 * 100%  = 9,74 %
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan certainty factor yang dilakukan penyakit Leptospirosis memiliki tingkat keyakinan sistem 99,74 %.

## 4.  ALGORITMA
Langkah  –  langkah  pada  sistem  halaman diagnosa yaitu dengan mengklik combobox sesi tanya dari  halaman  pertanyaan  itu  sendiri,  kemudian  akan muncul  beberapa  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan penyakit Leptospirosis (kencing  tikus)  itu  sendiri, selanjutnya  pasien  memilih  apakah  “  Yakin”  atau “cukup  yakin”  atau  “  mungkin”  atau  “tidak”, kemudian  akan  muncul  nili  CF  yang  menjadi  nilai perhitungan  dari  diagnosa Leptospirosis (kencing tikus)  klik  proses  maka  program  akan  menghitung nilai CF apakah pasien menderita penyakit Leptospirosis .
Gambar 3. Form Diagnosa Kumpulan perintah
halaman diagnosa berdasarkan  rumus Certainty  Factor adalah  sebagai berikut:
CF [H,E] = MB [H,E] – MD [H,E]
Input
: ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief )    terhadap  hipotesis  (H) yang dipengaruhi oleh gejala (E)
Proses  : CF (H,E) = CF (E) * CF ( rule ) = CF ( user ) * CF (pakar) CFcombine  (CF1,CF2,  CF3,  CF4)  =  CF1  +  CF2  + CF3 + CF4*  (1-CF1) Output : CF ( user )
CFCombine  (CFold,  CF1.4 )  =  CFold  +  CF1.4  *  (1- CFold)
Proses   : If  (Menjawab  pertanyaan  dari form diagnosa  = “Yakin” or “ya” or “Mungkin” )then {Muncul  nilai  CF  sesuai  gejala  yang  telah  dihitung sebelumnya}
Else if   (Menjawab  pertanyaan  dari  form  diagnosa  = “tidak”) then {secara  otomatis  sistem  akan  diberikan  nilai  “0”  or diagnosa  tidak  memiliki  gejala  penyakit  atau  tidak diderita pasien.
End if
Algoritma metode cf:
If Nilai cf = “1” then
Jawaban “yakin”  or
Else if  Nilai cf  = “0,8” then
Jawaban “ Iya” or Else if Nilai cf =”0,6” then
Jawaban “mungkin” or Else if  Nilai cf =”0”  then Jawaban “tidak”
End if 5.   KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan
Setelah  melakukan  pembahasan  dari  skripsi ini,  maka  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Cara mendiagnosa penyakit Leptospirosis (kencing  tikus)  ini    adalah  dengan  cara menggunakan  metode Certainty  factor dengan penelusuran forward  chaining dengan  cara mengalikan CF user dengan CF pakar.
2. Perancangan  metode certainty factor adalah dengan  cara  mengalikan  CF user dengan  CF pakar lalu dilakukannya pengkombinasian.
3. Hasil  rancangan  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit Leptospirosis (kencing  tikus)  terdapat beberapa form yaitu form login , form menu, form Diagnosa, form data pakar, dan form data pasien. 5.2. Saran Berikut adalah saran-saran untuk pengembangan lebih  lanjut terhadap aplikasi  sistem  pakar  yang telah dibangun.
1. Sistem  ini  diharapkan  dapat  diaplikasikan kedalam  sistem online agar  dikenal  luas  oleh pengguna melalui jaringan internet .
2. Adanya  pengembangan  dalam  sistem  untuk mendiagnosis  penyakit  yang  disebabkan  oleh Virus
3. Perlunya  penambahan  data  untuk  jenis  penyakit hidung  lainnya  yang  memiliki  gejala  penyakit yang hampir sama dengan Leptospirosis (kencing  tikus)  sehingga  sistem  ini  semakin berkembanga luas.
4. Sistem  ini  diharapkan  dapat  memberikan informasi  yang  akurat  dengan  melakukan percobaan-percobaan menggunakan banyak kombinasi data penyakit sehingga dapat menjadi perbandingan dalm penentuan jenis penyakit.
5. Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat maka diperlukannya  poenelitian  lapangan  yang  mana peneliti  dapat  melihat  langsung  pasien  yang menderita

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kasiman  Peranginangin.  2006.  Aplikasi  Web Dengan PHP dan MySQL.  Yogyakarta. Penerbit C.V Andi Offset.
2. Sri  Kusuma  Dewi.  2006.  Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM).  Yogyakarta. Penerbit Graha Ilmu.
3. Adhi  Kusnadi.  2013.  Perancangan  Aplikasi Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Pada Manusia.
library.umn.ac.id/jurnal/.../cf1a586dead0f479bc5 fb4add0331450.pdf.  Waktu  Akses  23  April 2014, 14:20 WIB.
4. Anugrah  Susdaryanto.  2013.  Penerapan  Logika Fuzzy  Pada  Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis Penyakit Neurologi Pada Manusia Berbasis Web. eprints.mdp.ac.id/.../JURNAL%202007250062% 20MALIK%20%26%20.  Waktu  Akses  23  April 2014, 18:05 WIB.
5. Esthi Dyah Rikhiana. 2013. Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam Pada Manusia Menggunakan Metode Dempster Shafer.
jogjapress.com/index.php/JSTIF/article/downloa d/1691/1003.  Waktu  Akses  10  Mei  2014,  22:10 WIB.