## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132

## Implementasi Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Dini Corona Virus Desease (COVID-19)
Muhamad Fajar Suryana * , Fauziah, Ratih Titi Komala Sari
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1,* fjrsurya30@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id, 3 ratih@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: fjrsurya30@gmail.com
Abstrak− Manusia sedang dihadapkan bencana non alam yang mengancam seluruh populasi manusia di Bumi. Bencana non alam itu bernama Corona Virus Desease ( COVID-19 ), yaitu keluarga besar virus yang dapat menyerang manusia dan hewan yang saat ini menjadi pandemic global. Pada manusia biasanya menyebabkan penyakit infeksi saluran pernafasan, mulai dari flu biasa hingga penyakit serius seperti MERS dan SARS. COVID-19 sendiri merupakan coronavirus jenis baru yang ditemukan pada  manusia  dan  di  daerah  Wuhan,  Provinsi  Hubei,  China  pada  tahun  2019.  Untuk  membantu  para  tenaga  medis  dalam mendeteksi dini gejala-gejala yang dialami oleh pasien dan memudahkan pencatatan administrasi oleh pihak rumah sakit, maka salah satunya dibuat system  pakar  yang  dapat mendeteksi  dini COVID-19 ini  dengan metode  Certainty Factor (CF).  sistem pakar ini meniru gejala-gejala yang mirip yang dialami oleh pasien COVID-19 dan akan dikelompokan menjadi beberapa status pasien. Pasien yang mengalami gejala serius akan dikelompokan menjadi Pasien Dalam Pengawasan (PDP) dan pasien yang dianggap memiliki gejala lebih ringan akan dikelompokan kedalam status Orang Dalam Pengawasan (ODP) sedangkan yang mengalami gejala yang diluar dari gejala utama akan dikelompokan menjadi status Non Suspect (NON). Dari 152 data pasien yang diinput pada penelitian ini mendapatkan hasil 114 ODP dengan  rata-rata nilai CF 91,38% , 36 PDP deangan rata-rata nilai CF  98,25%  dan 2 NON dengan rata-rata nilai CF 40%. CF dengan percobaan perhitungan sistem yaitu data yang mewakili pasien mendapatkan nilai CF 0.998848 atau 99.88% menjadi PDP. Sistem pakar ini dapat digunakan  pengambilan keputusan yang  dapat  membantu  tenaga  medis  melakukan  tindakan  dan  pengadministrasian  dengan  lebih  baik  sebelum  dilakukan  tes secara menyeluruh di laboratorium untuk memastikan pasien positif atau negatif COVID-19 .
Kata Kunci: CF, COVID-19 , ODP, PDP, NON, Pasien
Abstract− Humans are facing a non-natural disaster that threatens the entire human population on Earth. Non-natural disaster is called Corona Virus Desease (COVID-19), which is a large family of viruses that can attack humans and animals that are currently a global pandemic. Humans usually cause respiratory infections, ranging from the common cold to serious illnesses such  as  MERS  and  SARS.  COVID-19  itself  is  a  new  type  of  coronavirus  found  in  humans  and  in  the  Wuhan  area,  Hubei Province,  China  in  2019.  To  assist  medical  staff  in  early  detecting  symptoms  experienced  by  patients  and  facilitate  the administration of  hospital records,  one  of them  was made  an  expert  system  that could  detect this  COVID-19  early  with the Certainty Factor (CF) method. This expert system mimics similar symptoms experienced by  COVID-19 patients and will be grouped  into  several  patient  statuses.  Patients  who  experience  serious  symptoms  will  be  grouped  into  Patients  Under Supervision  (PDP)  and  patients  who are considered  to  have milder symptoms  will  be grouped into  Insider  Oversight status (ODP) while those who experience symptoms that are outside of the main symptoms will be classified into Non Suspect (NON) status. From 152 patient data inputted in this study, 114 ODP results with an average CF value of 91.38%, 36 PDP with an average  CF  value  of  98.25%  and  2  NONs  with  an average  CF  value  of  40%.  CF  with  system calculation  experiments that represent patients get a CF value of 0.998848 or 99.88% to PDP. This expert system can be used to make decisions that can help  medical  personnel  perform  actions  and  administer  better  before  conducting  a  through  test  in  the  laboratory  to  ensure positive or negative patients COVID-19.
Keywords : CF, COVID-19, ODP, PDP, NON, Patient

## 1. PENDAHULUAN
Corona Virus Desease atau yang sering kita kenal dengan istilah COVID-19 merupakan penyakit menular yang disebabkan  oleh  oleh  jenis coronavirus yang  baru  ditemukan.  Ini  merupakan  virus  baru  dan  penyakit  yang sebelumnya  tidak  dikenal  sebelum  terjadi  wabah  di  Wuhan,  Tiongkok,  bulan  Desember  2019  [1].  Wabah  ini kemudian  menyebar  hampir  keseluruh  negara-negara  di  dunia  yang  mengakibatkan  timbulnya  kepanikan masyarakat yang khawatir dengan COVID-19 ini. Sebagai organisasi kesehatan dunia, World Health Organization (WHO) menyatakan COVID-19 ini sebagai kondisi pandemi, fokus yang harus ditekankan yaitu pada deteksi lebih cepat dan lebih awal untuk menghentikan jumlah infeksi dan untuk melaksanakan manajemen yang tepat dalam membatasi transmisi virus [2].
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  beresiko  tinggi  terpapar COVID-19 karena  banyaknya jumlah penduduk dan beragamnya budaya yang ada di masyarakat yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia [3]. Dengan kondisi tersebut, mengakibatkan sulitnya untuk melakukan deteksi awal atau deteksi sejak dini COVID- 19 agar dapat melakukan upaya pencegahan sebagaimana instruksi WHO. Upaya pencegahan ini dengan membuat sistem  pakar  yang  dapat  membantu  para  tenaga  medis  melakukan  deteksi  dini  infeksi COVID-19 dengan mengkalisifikasikan diagnosa kedalam tiga kategori yaitu Non Suspect, ODP dan PDP.  Diagnosa adalah proses pemilihan diantara berbagai alternatif yang betujuan untuk memenuhi sasaran. Sistem diagnosa memiliki 4 fase yaitu, intelligence , design , chice dan implementation [4].
Dalam merancang system pakar ini menggunakan suatu metode yang disebut dengan Certainty Factor (CF) yang merupakan suatu metode untuk dapat membuktikan apakah suatu fakta yang terjadi disebut pasti atau

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132
tidak pasti yang berbentuk matriks [5]. Sistem pakar ini dapat digunakan sebagai rujukan dini pendeteksi seseorang terinfeksi COVID-19 atau tidak dengan menunggu hasil laboratorium untuk memastikannya sehingga pasien bisa ditangani lebih cepat sesuai dengan protokol standar WHO.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan adalah  dengan cara wawancara pasien yang akan diperiksa dengan menanyakan gejala yang dialami. Setelah waancara dilakukan dan hasil wawancara diinput pada sistem, dilakukan perhitungan  CF yaitu suatu metode untuk dapat membuktikan apakah suatu fakta yang terjadi disebut pasti atau tidak pasti yang berbentuk matriks.

## Gambar 1. Diagram Alur Penginputan Gejala
CF  menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seseorang  pakar  terhadap  suatu  nilai. Metode ini menggunakan perhitungan berdasarkan kemiripan yang dibagi dengan bobot yang telah ditentukan. Metode CF menunjukan suatu ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. CF merupakan parameter klinis yang  diberikan  MYCIN  yang  digunakan  untuk  menunjukan  besarnya  suatu  kepercayaan  [6].  Rumus  dasar  CF yaitu:
CF(h,e)= MB(h,e)-MD(h,e) (1) Keterangan: CF(h,e) =   Faktor kepastian dalam hipotesis h yang dipengaruhi oleh evidence e MB(h,e) = Measure of believe merupakan ukuran kepercayan dari hipotesa h yang dipengaruhi oleh evidence e
MD(h,e)
= Measure of disbelieve merupakan ukuran ketidak percayaan dari hipotesa h yang dipengaruhi oleh evidence e h =  Hipotesa atau kesimpulan yang dihasilkan bernilai antara 0 sampai 1 e
= Evidence atau fakta (gejala)
Perhitungan berikutnya adalah perhitungan kombinasi dua atau lebih aturan dengan fakta atau gejala yang berbeda tetapi dalam hipotesa yang sama :
Aturan 1
CF(h,e1) = CF1 = C(e1) x (CF aturan 1) (2) Aturan 2 CF(h,e2) = CF2 = C(e2) x (CF aturan 2) (3) CF kombinasi [CF1, CF2] = CF1 + CF2 (1- CF1) (4)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan yang meliputi penentuan basis pengetahuan, pemodelan aturan CF, proses perhitungan sistem, dan implementasi sistem. Basis pengetahuan dilakukan untuk menentukan hipotesa dan evidence  yang  terjadi pada masing-masing  status  pasien  yang  dikategorikan  kedalam  3  kategori  yang  meliputi Pasien Dalam Pengawasan (PDP), Orang Dalam Pemantauan (ODP) dan orang yang dianggap non suspect (NON). Pemodelan  aturan  CF  yaitu  proses  pemodelen  algoritma  yang  dihubungkan  dari  status  pasien  dan  gejala. Contohnya pemodelan aturn CF ini yaitu jika mengalami demam maka flu. Dalam rumus yang dibuat yaitu (if demam then flu ). Untuk proses perhitungan yang dilakukan yaitu proses perhitugan sistem dengan mengacu pada rumus CF dengan menentukan CF pakar dan CF user yang dipilih berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien yang diperiksa. perhitungan dibuat 2 model yaitu perhitungan sistem dan perhitungan manual. Perhitungan sistem pada penelitian ini dilakukan dengan menginput data pasisn sebanyak 152 pasien. Sedangkan proses perhitungan manual hanya dilakukan kepada  yang mewakili pasien. Fungsi dari peritungan manual yaitu untuk memastikan output perhitungan sistem telah berjalan dengan baik sesuai aturan dari rumus CF. Sedangkan tahap yang terakhir yaitu tahap implementasi yaitu tahap dimana implementasi dengan membuat aplikasi sistem untuk menghasilkan output atau hasil dari perhitungan CF. proses implementasi ini ditunjukan dengan desain antar muka dari aplikasi yang dibuat dimulai dari proses user atau admin login, menentukan status pasien, menentukan gejala, menentukan pengetahuan, mendiagnosa hingga hasil diagnosa yang dibuat dengan menu – menu yang dibuat didalam aplikasi.

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  ini  dengan  menentukan  gejala  penyakit  yang  dialami  oleh  pasien  positif COVID-19 secara umum ada beberapa yang mempunyai spesifikasi utama seperti pada tabel berikut :
Tabel 1. Nama gejala Kode Nama Gejala G01* Pergi ke luar negeri yang terdampak COVID-19 G02* Batuk kering G03* Berusia >50 tahun
G04* Kelelahan
G05* Demam dengan suhu lebih dari 38 derajat Celsius G06* Pernah kontak langsung dengan orang yang terinfeksi COVID-19 G07* Sesak nafas G08 Hidung tersumbat G09* Tenggorokan sakit G10 Bersin-bersin G11* Sinar X pada paru-paru G12*
Pernafasan cepat tak normal Keterangan * : Gejala utama  penderita COVID-19 Tabel 2. Status pasien Kode Hasil ODP Orang Dalam Pemantauan (ODP) PDP Pasien Dalam Pengawasan (PDP) NON Non Suspect
Nama gejala akan dihubungkan dengan relasi status pasien berdasarkan fakta yang telah terjadi dilapangan dengan memperhatikan aturan CF.

## 3.2 Aturan CF
Penerapan metode CF memerlukan aturan berupa variabel gejala dengan symbol G dan nilai bobot yang diberikan oleh pakar. Pakar memberikan bobot untuk tiap gejala 0-1. Nilai bobot pada diagnosa ditunjukan pada tabel rule. Pada tabel ini  digambarkan algoritma hubungan antara hipotesa atau status pasien dengan evidence atau gejala yang dialami oleh pasien seperti pada tabel berikut :
Tabel 3. Rule
No. Rule 1 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G09 AND G11 AND G12 THEN PDP 2 IF G01 AND G02 AND G04 AND G05 THEN ODP 3 IF G08 AND G10 THEN NON

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132
Pembobotan yang dilakukan pada sistem ini dengan langsung menginputkan nilai CF pakar antara 0 – 1 dengan menghitung  antara  MB  dan  MD  secara  manual.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  pada  kasus  yang  terjadi  di tiongkok mendapatkan hasil yaitu 1 dari 3 orang terinfeksi di negera tiongkok mempunyai gejala seperti yang ada pada  tabel  nama  gejala,  maka  CF  pakar  yang  diisi  bisa  berdasarkan  penelitian  tersebut  atau  berdadsarkan pengamatan pakar. Sedangkan pada CF user memiliki aturan jika memilih gejala tersebut maka nilai CF secara default  yaitu memiliki  bobot 1.  Berikut  adalah  pembobotan  yang diberikan  untuk  yang termasuk  kriteria  PDP, ODP dan non suspect :
Tabel 4. Basis pengetahuan pakar Kode Status Nama Status Pasien Kode Gejala Nama Gejala Bobot / CF Pakar Non Non Suspect G08 Hidung tersumbat 0.4 Non Non Suspect G10 Bersin-bersin 0.4 Odp Orang Dalam Pemantauan G01 Pergi ke luar negeri yang terdampak COVID-19 0.7 Odp Orang Dalam Pemantauan G02 Batuk kering 0.6 Odp Orang Dalam Pemantauan G05 Demam > 38 Derajat Celcius 0.6 Odp Orang Dalam Pemantauan G06 Pernah kontak dengan pasien positif COVID-19 0.7 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G01 Pergi ke negeri yang terdampak COVID-19 0.7 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G02 Batuk kering 0.6 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G03 Usia>50 thn 0.6 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G04 Kelelahan 0.6 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G05 Demam > 38 Derajat Celcius 0.6 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G06 Pernah kontak dengan pasien positif COVID-19 0.7 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G07 Sesak nafas 0.8 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G09 Tenggorokan sakit 0.6 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G11 Sinar X pada paru-paru 0.8 Pdp Pasien Dalam Pengawasan G12 Pernafasan cepat tak normal 0.6
Setelah dilakukan pembobotan pada masing-masing nama status dan nama gejala yang dialami, maka user dapat langsung melakukan diagnosa pada pasien dengan menggunakan aplikasi yang telah dibuat seperti berikut :
Gambar 3. Proses diagnosa pasien
Pada  proses  diagnosa user memilih  gejala  berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien  yang  diderita  atau  dialami sehingga ketika user klik diagnosa sistem akam mulai menghitung CF dan akan meranking nilai perhitungan yang paling besar hingga yang paling kecil. Status pasien dengan nilai CF yang paling besar akan dipilih menjadi hasil paling utama yang asuk database. Perhitungan dimulai dengan menentukan nilai aturan atau rule (1 dan 2).
Tabel 5. Perhitungan gejala dipilih Iterasi Nama Gejala CF Pakar CF User CF Pakar * CF User 1  Pergi keluar negeri yang terdampak COVID 0.7 1 0.7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132
Iterasi Nama Gejala CF Pakar CF User CF Pakar * CF User 2  Batuk kering 0.6 1 0.6 3  Demam > 38 derajat celcius 0.6 1 0.6 4  Pernah kontak dengan pasien positif COVID-19 0.7 1 0.7 5  Sesak nafas 0.8 1 0.8

## 3.3 Perhitungan Sistem
Proses pengitungan sistem menggunakan rumus perhitungan (3) yaitu persamaan CF kombinasi karena terdapat lebih dari 1 gejala yang diinputkan oleh user . Setelah kita mendapatka hasil dari perhitungan CF pakar dan CF user sebelumnya, maka selanjutnya perhitungan dengan menghasilkan CF yang akan digunakan untuk menghitung CF kombinasinya.
Tabel 6. Hasil perhitungan manual pasien gunawan sistem ranking 1
Kemungkinan 1 menjadi PDP Iterasi CF1 +(CF2*(1-CF1) 1 0.7 + (0.6 * (1-0.7)) = 0.88 2 0.88 + (0.6 * (1-0.88)) = 0.952 3 0.952 + (0.6 * (1-0.952)) = 0.9808 4 0.9808 + (0.7 * (1-0.9808)) = 0.99424 5 0.99424 + (0.8 * (1-0.99424)) = 0.998848 Hasil 0.998848 * 100 = 99.88% Tabel 7. Hasil perhitungan manual pasien gunawan sistem ranking 2 Kemungkinan 2 menjadi ODP Iterasi CF1 +(CF2*(1-CF1) 1 0.7 + (0.6 * (1-0.7)) = 0.88 2 0.88 + (0.6 * (1-0.88)) = 0.952 3 0.952 + (0.7 * (1-0.952)) = 0.9856 Hasil 0.9856 * 100 = 98.56%
Dari hasil perhitungan tersebut dapat dilihat skor paling tinggi yang didapat adalah kemungkinan pertama pasien menjadi  status  PDP    dan  akan  diberikan  solusi  oleh user sebelum  benar-benar  dinyatakan  positif COVID-19 dengan menjalani tes laboratorium untuk memastikan. Kemungkinan kedua yaitu pasien menjadi ODP. Perhitungan pada penelitian ini dilakukan pada 152 pasien tetapi yang dilakukan penghitungan manual adalah data yang mewakili pasien. Dari perhitungan 152 pasien yang diinput menghasilkan output pada sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil perhitungan 152 pasien Kode Status Nama Status Rata-rata CF %  Total Non Non Suspect 40.00 2 Odp Orang Dalam Pemantauan 91.38 114 Pdp Pasien Dalam Pengawasan 98.25 36 Grand Total 152

## 3.4 Implementasi Desain Antar Muka
Menu login  digunakan  untuk masuk  kedalam  sistem  menggunakan autentifikasi user dan  password  yang  telah terdaftar pada database user .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132
Gambar 5. Antar muka menu utama
Menu utama pada admin dapat mengakses seluruh menu yang ada pada aplikasi. Tetapi pada menu utama dengan hak akses user , menu user tidak dapat diakses.
Gambar 6. Antar muka status pasien
Menu  status  pasien  digunakan  untuk  menambahkan,  mengubah  atau  menghapus  data  status  pasien  yang didalamnya terdapat solusi pada masing-masing status diagnosa.
Menu gejala digunakan untuk menambah, mengubah atau menghapus data gejala.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132
Gambar 8. Antar muka pengetahuan
Menu pengetahuan digunakan untuk menentukan bobot dan relasi antara status diagnosa pasien dan gejala.
Gambar 9. Antar muka diagnosa
Menu  diagnosa  digunakan  untuk  mendiagnosa  pasien  dan  yang  memunculkan  tabel  gejala  yang  dialami  oleh pasien.  Setelah  data  gejala  dipilih  dan  data  pasien  telah  dilengkapi,  proses  diagnose  akan  dimulain  dengan perhitungan CF. hasil diagnosa akan dimunculkan dengan mengurutkan nilai CF dari yang terbesar hingga yang terkecil.

## 4. KESIMPULAN
Berikut ini kesimpulan yang dapat diambil dari Perancangan Aplikasi dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa :
1. Menghasilkan aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa dini COVID-19 dengan mengelompokan status pasien seperti  :  PDP,  ODP dam  Non Suspect yang  akan  diperdalam  dengan hasil  uji  lab  untuk memastikan  pasien dinyatakan positif atau negatif terinfeksi COVID-19 .
2. Dari perhitungan nilai CF 152 pasien yang diinput pada penelitian ini menghasilkan 114 ODP, 36 PDP dan 2 NON dengan masing-masing memiliki rata-rata nilai CF 98,25%, 91,38%  dan 40%. dan sudah sesuai hasil yang didapatkan berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2132
3. Sistem aplikasi pakar ini dapat dipergunakan untuk membantu pengambilan keputusan dan pengadministrasi data pasien sebagai bentuk penanganan dan pencegahan terhadap penularan COVID-19.
4. Sistem ini dapat membantu mendiagnosa dini sebagai alternative pengganti seorang pakar dan memberikan informasi yang sama layaknya seorang pakar.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  diucapkan  kepada  Allah  SWT.  dan  kepada  pihak  yang  telah  membantu  penelitian  ini  sehingga penelitian bisa dilakukan dengan lancar terutama pihak tenaga medis yang sedang berjuang membantu untuk dapat menjadi garda terdepan penanggulangan COVID-19 .

## REFERENCES
[1] World  Health  Organization.(2020,  April  17) Q&A  on  coronaviruses  (COVID-19) [online].Available: https://www.who.int/news-room/q-a-detail/q-a-coronaviruses
[2] Agus Rizal Ardy Hariandi Hamdi, “ A Concern for COVID-19 Pandemic”, Social Resposibility of Medical Journal, vol. 2, no. 1, Maret 2020.
[3] Lisbet Sihombing, “Penyebaran COVID-19 dan Respon Internasional”, Pusat Penelitian Badan Keahlian DPR RI, Vol. XII, No. 5/I/Puslit/Maret/2020, Maret 2020.
[4] Yulianti Paula Bria and Engelbertus Agung S. Takung, “Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tuberculosis dan Demam Berdarah Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor”, SENTIKA , 2015.
[5] Elizabeth  Paskahlia  Gunawan  and  Retantyo  Wardoyo,  “An  Expert  System  Using  Certainty  Factor  For  Determining Insomnia Acupoint”, Indonesian Journal of Computing and Cybernetics System, vol. 2, no. 12, Juli 2018.
[6] Y  Findawati  dan  A  I  Afrina,  “Expert  System  Diagnosa  Disease  Dermatitis  Using  Web  Based  Certainty  Factor”, International Conference on Engineering and Applied Technology, no.10.1088/1757-899X/403/1/012068, 2018.
[7] CDC COVID-19 Response Team, “Severe Outcomes Among Patients with Coronavirus Disease 2019 ( COVID-19 )”, Centers for Diseases Control and Prevention, Vol. 69, Maret 2020.
[8] Merlina, Nita M.Kom., dan Rahmat Hidayat S.Kom., Perancangan Sistem Pakar. Ghalia Indonesia, 2012.
[9] Miles, Rob, C# Programming Yellow Book. Cheese Edition, 2016.
[10] Paul Weiss and David R Murdoch, “ COVID-19 : Towards Controlling of a Pandemic”, The Lancet, Vol. 395, Maret 2020 P1015-P1018.
[11] Shaila Rahman and Tamanna Bahar, “ COVID-19 :The New Threat”, Int J Infect, Januari 2020.
[12] Yuliana, “Corona Virus Diseases ( COVID-19 ”, Wellness and Health Magazine, Vol. 2, No. 1, Februari 2020.