Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
Halaman 93

## DIAGNOSIS INFEKSI MENULAR SEKSUAL MENGGUNAKAN APLIKASI KECERDASAN BUATAN
1 Rudi Arif Candra, 2 Dirja Nur Ilham, 3 Hardisal
1,2 Dosen Teknik Komputer Politeknik Aceh Selatan
3 Dosen Teknik Informatika Politeknik Aceh Selatan
1 rudi_candra@poltas.ac.id , 2 dirja@poltas.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol2No2.pp93-102

## ABSTRAK
Pada  era  milenial  sekarang  ini  pergaulan  remaja  seringkali  tidak  terkontrol  tentang  bahaya  seks  bebas  dan minimnya  pengetahuan  berdampak  pada  penularan  penyakit  seksual  yang  dapat  menyebabkan  kematian. Umumnya  para  penderita  penyakit  infeksi  menular  seksual  (IMS)  merasa  malu  untuk  berkonsultasi  ke dokter. Maka dianggap perlu untuk mengembangkan suatu sistem aplikasi yang bisa mendiagnosis penyakit IMS yang bisa membantu setiap penderita penyakit IMS untuk mengetahui penyakit yang dideritanya tanpa harus merasa malu ke dokter dan juga bisa mendapatkan saran dan solusi untuk mengobatinya.
Sehingga aplikasi kecerdasan buatan yang akan dikembangkan ini bisa sangat membantu masyarakat untuk mengurangi  dampak  bahaya  dari  penyakit  infeksi  menular  seks  dengan  deteksi  dini  penyakit  sebelum menyebar dan menyebabkan kematian.
Kata Kunci: Infeksi Menular Seksual, Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Konsultasi  terhadap  seseorang  yang memiliki  expertise  dibidang  tertentu  dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan  merupakan pilihan  tepat  guna  mendapatkan  jawaban,  saran, solusi,  keputusan  atau  kesimpulan  terbaik. Jawaban  seorang  expert  atas  sebuah  konsultasi tentunya sangat dapat dipercaya atau dipertanggung  jawabkan  serta  dapat  berpengaruh terhadap  mutu  serta  kualitas  hasil  dari  suatu permasalahan,  ini  dikarenakan  seorang  expert selalu menguasai terhadap bidang yang ditekuninya
berdasakan
keilmuan dan pengalamannya.
Seperti kita ketahui bahwa pengidap infeksi menular  seksual  (IMS)  di  Indonesia  terus meningkat. Peningkatan jumlah penderita itu telah
meresahkan  masyarakat.  Salah  satu  penyakit seksual  yang  paling  banyak  menyebabkan kematian adalah AIDS dan HIV.
Kecerdasan  buatan  (Artificial  intelligence) didefinisikan  sebagai  cabang  ilmu  komputer  yang berhubungan  dengan  tingkah  laku  cerdas,  belajar dan  beradaptasi  pada  sebuah  mesin  sehingga komputer dapat melakukan suatu pekerjaan seperti dan sebaik yang dikerjakan oleh manusia. Dengan demikian  bidang  ilmu  komputer  merupakan  dasar untuk membangun mesin cerdas.
Kecerdasan  buatan  bukanlah  konsep  baru, namun telah diterima sebagai teknologi baru dalam ilmu  komputer  dan  telah  diterapkan  di  banyak bidang  seperti  pendidikan,  bisnis,  medis  dan manufaktur.  Di  bidang  medis,  kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligence)  telah  banyak  membantu pekerjaan dokter (tidak menggantikan mereka).
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
Pengembangan perangkat lunak memanfaatkan potensi kecerdasan manusia seperti penalaran, pengambilan keputusan, belajar (dengan  mengalami)  dan  banyak  lainnya  tidak dimaksudkan  untuk  menggantikan  spesialis  atau dokter,  namun  dikembangkan  untuk  membantu dokter  dan  spesialis  dalam  mendiagnosis  dan memprediksi  penyakit  yang  dialami  atau  diderita pasien.  Penggunaan  teknik  kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligence)  dalam  aplikasi  medis  bisa mengurangi  biaya,  waktu,  keahlian  manusia  dan kesalahan medis.
Berdasarkan  hal  di  atas,  tentu  dengan mengandalkan  kemajuan  di  bidang  teknologi  dan informasi,  pengembangan  sebuah  ”Program Aplikasi  untuk  Mendignosa  Infeksi  Menular Seksual  (IMS)”  menjadi  sangat  penting  guna memberikan  sosialisasi  kepada  masyarakat berkaitan  dengan  dunia  kesehatan,  memberikan bekal  pengetahuan  dan  pembelajaran,  serta memberikan pengetahuan akan pentingnya kesehatan bagi masyarakat awam.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penyusunan makalah ini adalah untuk membuat aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Bidang  Biomedis  khususnya  untuk  mendiagnosa Infeksi Menular Seksual (IMS) pada manusia yang berbasiskan WEB.

## METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Pada metode ini akan dilakukan pengumpulan  data  dan  informasi  dengan  cara sebagai berikut:

## Studi Literatur
Pembelajaran dari berbagai literatur tentang Kecerdasan  Buatan  (Artificial  Intelligencia), Infeksi  Menular  Seksual  (IMS),  konsep  dan  teori dasar  sistem  pakar  serta  pengembangan  program dengan PHP dan MySQL
Browsing
Pengamatan ke berbagai website di internet yang menyediakan informasi yang relevan dengan permasalahan  Aplikasi  Kecerdasan  buatan  dalam bidang  Biomedis  khususnya  untuk    mendiagnosa Infeksi Menular Seksual (IMS) pada manusia yang berbasiskan WEB.

## Analisa Data
Melalui  teknik  ini  dilakukan  kegiatan penghimpunan  data,  keterangan  dan  informasi dengan  penelaahan  secara  cermat  atas  berbagai dokumen,  arsip,  hasil  laporan,  buku-buku  ilmiah, dan  bahan-bahan  tertulis  lainnya  yang  relevan dengan Makalah ini.

## Perancangan dan Implementasi
Tahap ini merupakan tahap pembuatan dan pengembangan  aplikasi  sesuai  dengan  desain sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  Infeksi Menular  Seksual  (IMS).  Diagram  ini  merupakan diagram  yang  menunjukkan  urutan-urutan  dari prosedur-prosedur  yang  ada  didalam  perancangan sistem.  Adapun  diagram  aktivitas  sistem  adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Perancangan Sistem
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
Halaman 95
Gambar 2. Flowchat Sistem Perancangan Admin
Flowchart ini
digunakan untuk menerangkan  langkah-langkah  dari  proses  system perancangan  pada  Admin.  Pada  saat  program dimulai,  program  akan  menampilkan  menu  yang terdiri dari tombol-tombol active windows.

## Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD  digunakan  untuk  menunjukkan hubungan  antara  entity  dengan  database  dan objek–objek  (himpunan  entitas)  yang  dilibatkan dalam sebuah basis data dan hubungan yang terjadi diantara objek-objek tersebut.
Gambar 3. Entity Relationship Diagram (ERD)

## Use Case Diagram
Use Case Diagrams merupakan “pemodelan  untuk  kelakuan (behavior) sistem informasi  yang  akan  dibuat. Use  case
mendeskripsikan  suatu  interaksi  antara  satu  atau lebih  aktor  dengan  sistem  informasi  yang  akan dibuat.  Secara  kasar, use  case digunakan  untuk mengetahui  fungsi  apa  saja  yang  ada  di  dalam sebuah  sistem  informasi  dan  siapa  saja  yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu”. Rancangan use  case  diagram untuk  sistem informasi  penerimaan  siswa  baru  adalah  seperti gambar berikut ini:
Gambar 4. Use Case Diagram

## IMPLEMENTASI SISTEM Analisis Sistem
Sebelum  melakukan  perancangan  sistem, sebaiknya melakukan analisis pada sistem berjalan untuk  mengetahui  permasalahan  yang  ada dilanjutkan  dengan  menyusun  rencana  solusi penyelesaian dari masalah yang dihadapi.
Basis  Pengetahuan  adalah  inti  dari  sistem pakar,  berisikan  representasi  pengetahuan  dari seorang  pakar  dan  pengetahuan  non  formal
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
bersumber  dari  buku  dan  artikel.  Basis pengetahuan  ini  tersusun  atas  fakta  yang  berupa informasi  tentang  objek  dan  kaidah  yang merupakan  informasi  tentang  bagaimana  cara membangkitkan fakta yang telah ada.
Berikut  ini  akan  diperlihatkan  basis pengetahuan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Infeksi  Menular  Seksual  untuk  disajikan  melalui gejala-gejala  yang  direpresentasikan  dengan kaidah  produk  dan  digambarkan  dalam  bentuk pohon biner.
Gambar 5. Pohon Biner Penyakit IMS
Pohon  Biner  ini  merupakan  rancangan proses  pengambilan  keputusan  pada  penyakit. Dalam  melakukan  penelusuran  penyakit  pada sistem,  user  akan  diberikan  gejala-gejala  yang sudah  tersusun  di  pohon  biner  tersebut.  Misalnya pertama kali gejala nomor 1 yang akan ditanyakan, jika  pengguna  menjawab  YA  (gejala  tersebut memang  sesuai  dengan  yang  dialami  oleh  user) maka  pertanyaan/gejala  berikutnya  yang  akan ditanyakan adalah gejala nomor 2.
Sebaliknya  jika  pengguna  menjawab TIDAK  (gejala  tersebut  tidak  terjadi  pada  user) maka  pertanyaan/gejala  berikutnya  yang  akan ditanyakan  adalah  gejala  nomor  lainya.  Begitu seterusnya  sampai  diperoleh  kesimpulan  penyakit P1  atau  P2  atau  P3  dan  seterusnya,  atau  sampai tidak  ada  gejala  lain  lagi  yang  dapat  ditanyakan oleh sistem.
Jika penelusuran tidak sampai mendapatkan kesimpulan,  sistem  akan  mencari  penyakit  yang
paling  mendekati  berdasarkan  gejala  yang  sudah ada.  Namun  jika  tidak  ada  satupun  gejala  yang sesuai  maka  sistem  akan  memberi  informasi bahwa  sistem  belum  bisa  memberi  kesimpulan penyakit apa yang diderita oleh user tersebut.
Pada  tahap  ini,  pohon  biner  yang  dibuat masing-masing menghasilkan aturan yang berbeda. Sehingga pembuatan pohon biner dilakukan untuk meresentasikan  pengetahuan  dengan  metode penalaran  berbasis  aturan.  Metode  tersebut  dapat ditulis  dalam  bentuk  IF-THEN,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data Penyakit IMS Kode Nama Penyakit Penyebab IMS01  Sifilis (Raja Singa) Bakteri Treponema Pallidum IMS02  Gonore (Kencing Nanah) Bakteri Neisseria Gonorrhoae IMS03  Herpes Simplex Virus Herpes Simplex (Hsv) IMS04  Trikomoniasis Parasit Trichomonas Vaginalis IMS05  Chlamydia Bakteri Chlamydia Trachomatis IMS06  Kutil Kelamin (Kandiloma akuminata/Jenger Ayam) Human Papiloma Virus. IMS07  Kutu Kelamin Serangga Pediculosis Pubis Phthirus Pubis IMS0 Chancroid atau Syankroid Bakteri Streptobacillus Ducrey (Haemophilus Ducreyi) IMS09  Bacterial Vaginosis (BV) Bakteri Vaginosis (BV) IMS10 Hepatitis B. Virus Hepatitis B" (VHB) IMS11  HIV/AIDS Human Immunodeficiency Virus
Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 Penyaki 1 Penyakit 2 Gejala4 Penyakit 3
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
Tabel 2. Data Gejala Penyakit IMS KODE NAMA GEJALA P01 Bengkak tapi tidak terasa sakit di area genital atau anus P02 Gatal di alat kelamin P03 Keluar cairan dari alat kelamin P04 Timbul luka tunggal, menonjol dan tidak nyeri pada penis, bibir vagina P05 Pembesaran kelenjar getah bening di seluruh tubuh P06 Bercak merah yang tidak gatal di tubuh terutama di telapak tangan dan kaki P07 Kutil di sekitar alat kelamin dan anus P08 Terasa sakit perih/nyeri ketika buang air kecil P09 Keluarkan cairan dari kemaluan berwarna putih kekuning-kuningan atau kehijau-hijaun P10 Keluar cairan dari alat kelamin, encer dan baunyabusuk. P11 Keluarnya cairan dari alat kelamin, encer dan berwarna kuning kecoklatan Keluarnya cairan dari alat kelamin berwarna putih atau abu-2 P12 Pendarahan setelah berhubungan seksual P13 Rasa terbakar di sekitar alat kelamin P14 Rasa gatal di sekitar alat kelamin P15 Timbul bintil-2 berkelompok seperti anggur yang sangat nyeri pada kemaluan atau anus atau sekitar mulut P16 Pembengkakan kelenjar getah bening di lipat paha P17 Pembengkakan kelenjar getah bening di lipat paha dan berwarna kemerahan P18 Sulit buang air kecil P19 Liang kemaluan agak bengkak, gatal, dan tidak nyaman. P20 Nyeri/panas saat buang air kecil P21 Rasa nyeri di rongga pinggul P22 Nyeri di perut bagian bawah P23 Kutil di sekitar kemaluan P24 Adanya telur-2 kecil di sekitar rambut kemaluan P25 Bercak keabu-abuan di celana dalam P26 Luka lebih dari satu dengan diameter ± 2 cm cekung pinggirnya tidak teratur P27 Keluar nanah. P28 Kuning pd mata & kulit P29 Pembesaran hati P30 Cepat lesu, lemah, mual, kembung P31 Ruam di kulit P32 Gatal di alat kelamin P34 Kehilangan berat-badan yang cepat P35 Gatal-gatal di daerah alat kelamin. P36 Penurunan Kekebalan tubuh P37 Keluar darah sehabis berhubungan seks. Tabel 3. Data Gejala Penyakit Sifilis KODE NAMA GEJALA P01 Bengkak tapi tidak terasa sakit di area genital atau anus. P04 Timbul luka tunggal, menonjol dan tidak nyeri pada penis, bibir vagina P05 Pembesaran kelenjar getah bening di seluruh tubuh P06 Gejala berupa bercak merah yang tidak gatal di tubuh terutama di telapak tangan dan kaki P07 kutil di sekitar alat kelamin dan anus Tabel 4. Data Gejala Penyakit Gonore (Kencing
Nanah) KODE NAMA GEJALA P08 terasa sakit perih/nyeri ketika buang air kecil P09 keluarkan cairan dari kemaluan berwarna putih kekuning-kuningan atau kehijau-hijaun P13 demam P14 Pendarahan setelah berhubungan seksual
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)
Tabel 5. Data Gejala Penyakit Herpes Simplex KODE NAMA GEJALA P15 Rasa terbakar atau gatal di sekitar alat kelamin P17 Timbul bintil-2 berkelompik seperti anggur yang sangat nyeri pada kemaluan atau anus atau sekitar mulut 18 Pembengkakan kelenjar getah bening di selangkangan. P20 Sulit buang air kecil. Tabel 6. Data Gejala Penyakit Trikomoniasis KODE NAMA GEJALA P10 Keluar cairan dari alat kelamin, encer dan baunyabusuk P21 Liang kemaluan agak bengkak, gatal, dan tidak nyaman P22 Nyeri atau panas saat kencing. Tabel 7. Data Gejala Penyakit Chlamydia KODE NAMA GEJALA P11 Keluarnya cairan dari alat kelamin, encer dan berwarna kuning kecoklatan P14 Pendarahan setelah hubungan seksual. P22 Rasa nyeri saat kencing P23 Rasa nyeri di rongga pinggul P24 Nyeri di perut bagian bawah Tabel 8. Data Gejala Penyakit Kutil Kelamin (Kandiloma akuminata/Jenger Ayam) KODE NAMA GEJALA P25 Kutil di sekitar kemaluan Tabel 9. Data Gejala Penyakit Kutu Kelamin KODE NAMA GEJALA P16 Gatal disekitar alat kelamin P26 Adanya telur-2 kecil di sekitar rambut kemaluan
P27 Bercak keabu-abuan di celana dalam
Tabel 10. Data Gejala Penyakit Chancroid atau Syankroid KODE NAMA GEJALA P19 Pembengkakan kelenjar getah bening di lipat paha dan berwarna kemerahan P24 Nyeri di perut bagian bawah P28 Luka lebih dari satu dengan diameter ± 2 cm cekung pinggirnya tidak teratur P29 keluar nanah. Tabel 11. Data Gejala Penyakit Bacterial Vaginosis (BV) KODE NAMA GEJALA P12 Keluarnya cairan dari alat kelamin berwarna putih atau abu-2 P16 Rasa terbakar atau gatal di sekitar alat kelamin Tabel 12. Data Gejala Penyakit Hepatitis B. KODE NAMA GEJALA P30 Kuning pd mata & kulit P31 Pembesaran hati P32 Cepat lesu,lemah,mual,kembung
Tabel 13. Data Gejala Penyakit HIV/AIDS. KODE NAMA GEJALA P36 Pembengkakan kelenjar getah bening seluruh tubuh P32 Cepat lesu, lemah, mual, kembung P34 Ruam di kulit P35 Diare yang sering P37 Kehilangan berat-badan yang cepat P36 Penurunan Kekebalan tubuh
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)
Tabel 14. Pembentukan Rule Penyakit IMS ATURAN RULE Penyakit 1  IF Gejala = Bengkak tapi tidak terasa sakit di area genital atau anus AND Timbul luka tunggal, menonjol
dan tidak nyeri pada penis, bibir vagina AND Pembesaran kelenjar getah bening di seluruh tubuh AND Gejala berupa bercak merah
yang tidak gatal di tubuh terutama di telapak tangan dan kaki AND kutil di sekitar alat kelamin dan anus
THEN Penyakit =  Sifilis (Raja
Singa)
Penyakit 2  IF Gejala = Terasa sakit perih/nyeri ketika buang air kecil AND keluarkan cairan dari kemaluan berwarna putih kekuning- kuningan atau kehijau-hijaun AND demam AND Pendarahan setelah berhubungan seksual
THEN Penyakit = Gonore (Kencing
Nanah)
Penyakit 3  IF Gejala = Rasa terbakar atau gatal di sekitar alat kelamin
AND Timbul bintil-2 berkelompok seperti anggur yang sangat nyeri pada kemaluan atau anus atau sekitar mulut AND Pembengkakan kelenjar getah bening di selangkangan. AND Sulit buang air kecil THEN Penyakit = Herpes Simplex Penyakit 4  IF Gejala = Keluar cairan dari alat kelamin, encer dan baunya busuk AND Liang kemaluan agak bengkak, gatal, dan tidak nyaman AND Nyeri atau panas saat kencing THEN Penyakit = Trikomoniasis
Penyakit 5  IF Gejala = Keluarnya cairan dari alat kelamin, encer dan berwarna kuning kecoklatan AND Pendarahan setelah hubungan seksual. AND Rasa nyeri saat kencing AND Rasa nyeri di rongga pinggul AND Nyeri di perut bagian bawah THEN PENYAKIT = Chlamydia

## Tabel 15. Pembentukan Rule Penyakit IMS
Lanjutan
Penyakit 6  IF Gejala = Kutil di sekitar kemaluan THEN Penyakit = Kutil Kelamin (Kandiloma akuminata/Jenger Ayam)
Penyakit 7  IF Gejala = Gatal disekitar alat kelamin AND Adanya telur-2 kecil di sekitar rambut kemaluan AND Bercak keabu-abuan di celana dalam THEN Penyakit = Kutu Kelamin Penyakit 8  IF Gejala = Pembengkakan kelenjar getah bening di lipat paha dan berwarna kemerahan AND Nyeri di perut bagian bawah AND Luka lebih dari satu dengan diameter ± 2 cm cekung pinggirnya tidak teratur AND keluar nanah THEN Penyakit = Chancroid atau Syankroid Penyakit 9 IF Gejala = Keluarnya cairan dari alat kelamin  berwarna putih atau abu-2
AND Rasa terbakar atau gatal di
sekitar alat kelamin THEN Penyakit = Bacterial Vaginosis (BV) Penyakit 10 IF Gejala = Kuning pd mata & kulit AND Pembesaran hati AND Cepat lesu, lemah, mual, kembung
THEN Penyakit = Hepatitis B
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)
Penyakit 11 IF Gejala = Pembengkakan kelenjar getah bening seluruh tubuh AND Cepat lesu, lemah, mual, kembung AND Ruam di kulit AND Diare yang sering
AND Kehilangan berat-badan yang cepat AND Penurunan Kekebalan tubuh THEN Penyakit = HIV/AIDS.

## Hasil Perancangan Layar Utama
Berisi  informasi  singkat  mengenai  website Aplikasi  Kecerdasan  Buatan  dalam  Biomedis Diagnosis Infeksi Menular Seksual(IMS)
Gambar  6. Layar Utama

## Layar Jenis Penyakit
Layar ini berisi tentang jenis-jenis penyakit Infeksi Menular Seksual (IMS) pada manusia.
Gambar 7. Layar Jenis Penyakit

## Layar Konsultasi
Pada  layar  ini,  pengguna  dapat  melakukan konsultasi  dengan  memilih  gejala-gejala  yang sudah disediakan.
Gambar 8. Layar Konsultasi

## Layar Solusi
Pada  layar  ini  pengguna  sebagai  user mendapatkan  hasil  solusi  dari  gejala-gejala  yang sudah dipilih.
Gambar 9. Layar Solusi

## Layar Menu Login Admin dan User
Pada layar ini pengguna akan login dengan memasukkan  username  serta  password  yang  telah didapat ketika melakukan sign up di program.
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018)
Gambar 10. Layar Menu Login Admin dan User

## Layar Menu Admin
Pada  layar  terdapat  pilihan  menu  input penyakit, input gejala, input relasi, ubah penyakit, ubah  gejala,  serta  dapat  melihat  laporan  penyakit, laporan gejala dari penyakit yang diderita user, dan dapat melakukan logout.
Gambar 11. Layar Menu Admin

## Layar Input Penyakit
Pada layar ini pengguna dapat menambahkan  data  penyakit  sesuai  urutan penyakit yang telah tersedia sebelumnya.
Gambar 12. Layar Input Penyakit

## Layar Input Gejala
Pada layar ini pengguna dapat
menambahkan gejala penyakit sesuai urutan gejala yang telah tersedia sebelumnya.
Gambar 13. Layar Input Gejala

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa perancangan website Aplikasi
Kecerdasan  Buatan  dalam  Biomedis  Diagnosis Infeksi  Menular  Seksual  (IMS) berbasis  web hanya  digunakan  untuk  menampilkan  jenis-jenis penyakit  kulit  dan  cara  pengobatannya  dengan menggunakan  software  PHP,  MYSQL  dan Dreamweaver, dll.
Dengan  sistem  ini  maka  para  user  atau pasien  dapat  mengetahui  jenis  penyakit  yang diderita  sebelum  ke  dokter.  Keunggulan  program ini  dimana  peneliti  bisa  mengetahui  lebih  jelas tentang jenis-jenis penyakit IMS  yang terjadi pada masyarakat. Web untuk user dan web untuk admin dibuat terpisah, sehingga user tidak bisa mengubah isi di dalamnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Hartati, S. (2005). Media Konsultasi Penyakit Kelamin Pria dengan Penanganan Ketidakpastian Menggunakan Certainty Factor Bayesian . Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2005 (SNATI 2005) .
Vol. 2 No. 2 (Oktober 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)
Hartika, S.D. (2011). Sistem Pakar Pengenalan dan Solusi untuk Penyakit Menular Seksual pada Manusia Berbasis Web , Skripsi. Program Studi Teknik Informatika. STMIK GI MDP.
Kusrini. (2008). Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi Offset.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelegence (Tekni dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Nugroho, B. (2008). Membuat Aplikasi Sistem Pakar dengan PHP dan Editor Dreamweaver. Yogyakarta: Gava Media.
Rohman, F. F., & Fauzijah, A. (2008). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak. Media Informatika .
Saputro, B. C., Delima, R., & Purwadi, J. (n.d.). Sistem Diagnosa Penyakit Diabetes Militus Menggunakan Metode Ceertainty Factor.
Seksualitas.Net. (2014). Jenis Penyakit Menular Seksual PMS . Retrieved from Seksualitas: http://www.seksualitas.net/jenis-penyakit- menular-seksual-pms.htm