## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Zika Dengan Menerapkan Metode Case Base Reasoning
Muhammad Syahrizal, Rika Irwanti, Muhammad Sayuthi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Simp Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
Penyakit zika ataupun demam zika adalah virus zika, virus zika disebarkan oleh nyamuk aedes yang terinfeksi, nyamuk ini menjadi terinfeksi setelah mengigit penderita yang memeiliki virus tersebut. penyakit zika lebih buruk apabila terkena pada wanita hamil, sebab wanita yang terinfeksi virus ini otomatis akan menularkannya kepada bayi didalam kandungannya, dan bisa  menyebabkan  kematian,  apabila  bayi  bertahan  akan  mengalami  yakni  bayi  aka  lahir  dengan  kepala  yang  lebih  kecil daripada semestinya. Untuk membantu permasalahan yang dihadapi oleh pakar atau tenaga medis dalam mendiagnosa penyakit zika pada pasien tersebut, dimana kegiatan tersebut dilihat dari gejala-gejala yang diderita oleh pasien. Dengan menggunakan Metode Case Based Reasoning diharapkan dapat membantu tenaga medis atau pakar dalam menghitung hasil diagnosa yang diderita pasien dan pakar dapat mengetahui apakah pasien tersebut pasti terkena penyakit zika atau sebaliknya.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit Zika, Metode Case Based Reasoning

## Abstract
Zika's disease  or zika fever is a zika  virus, the zika  virus is spread by infected  Aedes  mosquitoes, this  mosquito becomes infected after bites the sufferer who has the virus. Zika's disease worse when exposed to pregnant women, because women infected  with  this  virus  will  automatically  pass  it  to  the  baby  in  the  womb,  and  can  cause  death  if  the  baby  survives  will experience the baby aka birth with a smaller head than it should be. To help the problems faced by experts or medical personnel in diagnosing Zika's disease in these patients, where the activity is seen from the symptoms suffered by the patient. By using Case-Based Reasoning Method is expected to assist medical personnel or experts in calculating the diagnosis of the patient and the expert can know whether the patient must have zika disease or vice versa.
Keywords: Expert System, Zika Disease, Case-Based Reasoning Method

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bagian  dari  Kecerdasan  Buatan  yang  mengandung  pengetahuan  dan pengalaman  yang  dimasukkan  oleh  banyak  pakar  kedalam  suatu  area  tertentu,  sehingga  semua  orang  dapat menggunakannya  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  yang  berdifat  spesifik.  Sistem  Pakar  (SP) atau Expert System (ES) juga sebagai sistem informasi yang berisi dengan pengetahuan dari pakar sehingga dapat digunakan untuk  konsultasi.  Sistem  pakar  ini  dapat  berisi  dengan  pengetahuan    ( knowledge )  dari  satu  atau  lebih  pakar. Pengetahuan dari pakar di dalam sistem ini digunakan sebagai dasar oleh sistem pakar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi). Sistem pakar sangat berguna karena beberapa hal. Yang pertama adalah sistem pakar selalu tersedia di organisasi, sedang pakar belum tentu berada ditempat. Misalnya suatu keputusan harus diambil oleh manajer yang pakar dalam suatu bidang,  karena manajer ini pergi dan tidak berada di kantor, maka keputusan yang harus diambil tertunda [1].
Kedua,  sistem  pakar  dapat  menyimpan  dan  mengingat  pengetahuan  yang  sangat  tidak  terbatas  dan  tidak kenal lelah. Oleh sebab itu dimasa mendatang, pekerjaan dokter akan sangat terbantu sekali dengan sistem pakar yang  diisi  dengan  sejumlah  pengetahuan    (semua  jenis  obat  dan  efeknya)  yang  pakar  nya  sendiri  belum  tentu mengingatnya. Sistem  pakar  dapat  menambahkan  pengetahuan  kepada  tenaga  medis  sebagai  bahan  referensi untuk menentukan kemungkinan penyakit-penyakit yang biasa diderita seseorang beserta solusinya. Sedangkan bagi  masyarakat  umum  digunakan  sebagai  penuntun  untuk  melakukan  tindakan  yang  harus  diambil  jika mengetahui seberapa besar kemungkinan menderita sakit, contoh penyakit yang digunakan ialah penyakit ZIKA [1].
Penyakit  Zika  ( Zika  disease )  ataupun  demam  Zika  (Z ika  fever )  adalah  virus  Zika,  virus  Zika  pertama ditemukan pada seekor monyet resus dihutan Zika, Uganda, pada tahun 1947. Virus Zika kemudian ditemukan kembali pada nyamuk Aedes Africanus di hutan yang sama pada tahun 1948. Dan terakhir ditemukan virus Zika pada tahun 2015 di Indonesia sendiri yaitu kota Jambi. Virus Zika disebarkan oleh nyamuk Aedes yang terinfeksi. Nyamuk tersebut menjadi terinfeksi setelah menggigit penderita yang telah memiliki virus tersebut. Nyamuk ini sering aktif pada siang hari dan hidup serta berkembang biak didalam maupun luar ruangan yang dekat dengan manusia.  Seseorang  yang  terdiagnosa  virus  zika  tidak  dapat  mengetahui  langsung  jika  pasien  terkena  virus tersebut, dan yang pasien alami hanya merupakan gejala-gejala dari virus zika. apabila pasien hanya berkonsultasi dengan  dokter  biasa  maka  penyakit  yang  pasien  derita tidak  dapat  diketahui,  dan  tenaga  medis  tersebut  hanya
dapat memberikan pertolongan seperti obat-obat biasa. Maka dari  itu pasien  harus  berkonsultasi dengan pakar atau dengan dokter khusus penyakit zika agar penyakit yang diderita pasien dapat terdiagnosa [2].
Untuk memecahkan masalah tersebut metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah ini ialah metode CBR( Case Based Reasoning ). CBR ( Case Based Reasoning ) adalah salah satu metode untuk membangun sistem pakar dengan berdasarkan solusi dari kasus yang baru dengan  solusi dari kasus – kasus sebelumnya. Konsep dari metode Case Based Reasoning ditemukan dari ide untuk menggunakan pengalaman yang terdokumentasi untuk menyelasaikan masalah yang baru [3].
CBR  ( Case  Based  Reasoning )  juga  untuk  menghasilkan  solusi  atau  masalah,  harus  melakukan  beberapa tahap  dimana  proses  CBR  harus  mencari  kemiripan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  tersimpan,  atau  ketika  ada perubahan terhadap solusi suatu kasus, menggunakan kembali masalah atau kasus untuk mencoba memecahkan masalah dan kasus tersebut, serta mempertahankan dan menyimpan solusi baru sebagai bagian masalah atau kasus baru. Keseluruhan proses CBR dijalankan tanpa intervensi manusia atau dengan kata lain secara otomatis [3].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  ( Expert  System )  adalah  salah  satu  cabang  dari  AI  yang  membuat  pengguna  secara  luas knowledge yang khusus untuk menyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar. Seoarng pakar adalah orang yang  mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu yaitu  pakar  yanng  mempunyai knowledge ataus  kemampuan khusus  yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam yang di miliki.

## 2.2 Virus Zika
Penyakit  zika  atau  virus  zika  adalah  sejenis  virus  yang  berasal  dari  keluarga Flaviviridae dari  genus Flavivirus .  Keluarga Flaviviridae merupakan  keluarga  virus  yang  menyebar  melalui  vector arthropoda ,  yang paling  utama  adalah  nyamuk.  Virus  zika  dapat  dikatakan  cukup  berbahaya  meskipun  belum  ada  kasus  yang menunjukan bahwa virus ini dapat berujung kematian, tetapi banyak kasus serius yang dialami oleh orang yang terinfeksi virus. Salah satu bahaya virus zika apabila terinfeksi adalah timbulnya penyakit zika atau demam zika. Bisa  dibilang,  ini  merupakan  jenis  penyakit  yang  umum  diderita  oleh    semua  orang  baik  anak-anak  maupun dewasa, yang terinfeksi virus zika [3].

## 2.3 Metode Case Based Reasoning
Case Based Reasoning terdiri  dari  4  siklus  dalam  pemecahan  masalah  adalah retrieve , reuse , revise dan retain . Penelitian ini hanya fokus pada dua siklus yaitu retrieve , merupakan proses untuk mencari kesamaan antara kasus  yang  baru  dengan  kasus-kasus  lama  dan reuse ,  proses  untuk  memilih  solusi  yang  tepat  bagi  pengguna. Tahap retrieve merupakan tahap yang sangat berpengaruh terhadap hasil solusi dari Case Based Reasoning karena pada tahap ini hasil kemiripan kasus ditentukan.
Gambar 1. Siklus Case Based Reasoning (CBR) Sumber: Adriana S.A, 2007, 18 [6].
Secara detail Case Based Reasoning terbagi dalam empat tahap, yaitu: 1. Retrieve Menemukan kembali kasus yang sama atau yang paling mirip dengan kasus baru 2. Reus Menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dari basis kasus untuk memecahkan masalah kasus baru 3. Revise Memperbaiki solusi yang diusulkan 4. Retain
Menyimpan pengalaman untuk memecahkan masalah yang akan datang kedalam basis kasus [2].
Cara kerja metode Case Based Reasoning Untuk dapat menghasilkan sebuah solusi, maka terdapat beberapa proses yang harus dilalui di  mana Case Based Reasoning akan  mencari kesamaan atau similarity yang paling mirip dan perhitungan Certainty Factor antara kasus lama dan baru untuk menentukan nilai kepastian dari kasus- kasus tersebut.
Kemiripan  ( similarity )  adalah  langkah  yang  digunakan  untuk  mengenali  kesamaan  atau  kemiripan  antara kasus – kasus yang tersimpan dalam basis kasus dengan kasus yang baru  [2]. Nilai similarity berkisar antara 0 sampai 1. Berikut ini merupakan rumus untuk mencari nilai kemiripan ( similarity ) yaitu :
Ti = nX1 + nX2 + nX3 (1)
N
Keterangan:
Ti
= Nilai kesamaan kasus nX1 + nX2 + nX3      = Banyaknya kesamaan sub objek X1,X2,X3…Xn N = banyak elemen pada basis kasus

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Metode CBR melakukan empat tahapan proses di dalam sistem penalaran basis kasus, pertama melakukan proses retrieve yaitu  penelusuran  kasus  yang  paling  mirip  dengan  kasus  baru  yang  akan  dievaluasi,  kemudian melakukan proses yang kedua reuse yaitu menggunakan kembali informasi atau pengetahuan yang telah tersimpan pada basis kasus untuk memecahkan masalah baru, ketiga melakukan proses revise yaitu memperbaiki solusi yang diusulkan, dan terakhir melakukan proses retain, yaitu menyimpan pengetahuan yang nantinya akan digunakan untuk memecahkan masalah kedalam basis kasus yang ada.
Case-Based  Reasoning (CBR)  merupakan  sistem  yang  bertujuan  untuk  menyelesaikan  suatu  kasus  baru dengan cara  mengadaptasi solusi-solusi  yang terdapat pada kasus-kasus sebelumnya  yang  mirip dengan kasus- kasus sebelumnya. Kemiripan ( Similarity ) merupakan langkah yang digunakan untuk mengenali kesamaan atau kemiripan  antara  kasus-kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus  dengan  kasus  yang  baru.  Kasus  dengan  nilai Similarity paling  besar  dianggap  sebagai  kasus  yang  paling  mirip.  Sedangkan  metode  CF  digunakan  untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian data.
Tahapan  analisis  terhadap  suatu  sistem  yang  harus  dilakukan  sebelum  tahapan  perancangan.  Tujuan diterapkannya analisis terhadap suatu sistem adalah untuk mengetahui alasan mengapa sistem tersebut diperlukan, sehingga fungsi yang terdapat di dalam sistem tersebut bekerja secara optimal. Salah satu unsur pokok yang harus dipertimbangkan dalam tahapan analisis sistem ini yaitu masalah perangkat lunak, karena perangkat lunak yang digunakan haruslah sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan.
Dalam tahapan ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan yang diperoleh oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya analisa didapat harus berupa sebuah sistem terstuktur yang dapat didefenisikan dengan  baik  dan  jelas.  Sistem  yang  dibangun  untuk  mengetahui  gejala-gejala  penyakit  zika  yaitu  dengan  cara melakukan  konsultasi  kepada  seseorang  yang  ahli  atau  dokter.  Adapun  proses  analisa  yang  dilakukan  seorang dokter atau pakar adalah sebagai berikut:
1. Menentukan gejala dan nilai bobot.
Tabel 1 Menghitung Nilai Kemiripan Kasus terdahulu dan Kasus Baru
Kode Gejala Kasus Lama Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot A01 A01 0.5 1 A02 A02 0.2 1 A03 - 0.4 0 A04 A04 0.6 1 A05 - 0.1 0 A06 A06 0.7 1 A07 A07 0.8 1
Dalam menghitung nilai kemiripan kasus terdahulu dengan kasus baru di formulasikan dengan rumus (2.1) yaitu sebagai berikut:
=(1*0.5)+ (1*0.2) + (1*0.6) + (1*0.7) + (1*0.8)
0.5 +0.2+0.4+0.6+0.1+0.7+0.8
= 0.85 * 100 = 85%
Kemudian dilanjutkan dengan penentuan bobot user, misal user memilih jawaban (terlihat pada table 3.1), yaitu sebagai berikut:
CFuser A01 (Ya=1) CFuser A05 (Tidak=0) CFuser A03 (Ya=1)
CFuser A06 (Tidak=0) CFuser A04 (Ya=1)
CFuser A07 (Ya=1)
Kemudian menghitung nilai CF, dengan menggunakan rumus (2.2) yaitu sebagai berikut: CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 =1 * 0.5 =0.5 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 =1 * 0.2 =0.2 CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3 = 0 * 0.4 = 0 CF[H,E]4  = CF[H]4 * CF[E]4 = 1 * 0.6 = 0.6 CF[H,E]5 = CF[H]5 * CF[E]5 = 0 * 0 = 0 CF[H,E]6 = CF[H]6 * CF[E]6 = 1 * 0.7 = 0.7 CF[H,E]7 = CF[H]7 * CF[E]7 = 1 * 0.8 = 0.8
Langkah selanjutnya adalah mengkombinasikan nilai CF dari kaidah dengan menggunakan rumus (6) dan (7), yaitu sebagai berikut:
Cfcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1- CF[H,E]1) = 0.5+ 0.2 * (1 –0.5) = 0.5 + 0.2* 0.5 = 0.5 + 0.1 = 0.6 old
Cfcombine CF[H,E]old,= CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1- CF[H,E]0ld) = 0.6 + 0 * (1 – 0.6) = 0.6 + 0 * 0.4 = 0.6 + 0 = 0.6 old2
Cfcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2 + CF[H,E]4 * (1- CF[H,E]0ld2) = 0.6 + 0.6 * (1 – 0.6) = 0.6 + 0.6 * 0.4 = 0.6 + 0.24 = 0.84 old3
Cfcombine CF[H,E]old3,5 = CF[H,E]old3 + CF[H,E]5 * (1- CF[H,E]old3 ) = 0.84 + 0 * (1 – 0.84)
= 0.84 + 0 * 0.16 = 0.84 + 0 = 0.84 old4
Cfcombine CF[H,E]old6,7 = CF[H,E]old6 + CF[H,E]7 * (1- CF[H,E]old6 ) = 0.84 + 0.8 * (1 – 0.84) = 0.84 + 0.8 * 0.16 = 0.84 + 0.13 = 0.97 old5 CF[H,E]old5 * 100 = 0.97* 100 = 97%
2. Penyelesaian Metode Case Based Reasoning
a. Mengetahui Gejala-Gejala Penyakit Zika
Dari uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem pakar mendiagnosa penyakit zika. Dengan adanya program  perancangan  perangkat  lunak  ini  diharapakan  dapat  membantu  para  pengguna  agar  dapat mencegah  atau  penanganan  dini  terjadinya  penyakit  zika.  Dari  sumber-sumber  yang  dapat  dipercaya maka diperoleh beberapa  gejala-gejala yang terdapat pada penyakit zika, sebagai berikut:
Tabel 2. Gejala-Gejala Penyakit zika Kode Gejala Gejala Penyakit Nilai Pakar A01 Mata Kemerahan 0.5 A02 Sakit Kepala 0.2 A03 Muntah 0.4 A04 Ruam 0.6 A05 Sakit Perut 0.1 A06 Demam 0.7 A07 Nyeri sendi dan otot 0.8 Tabel 3. Jenis Kasus Penyakit Zika Kode Penyakit Kode Gejala Keterangan C001 A01, A02, A04,A06,A07 Pasien 1 C002 A01, A03, A04,A02 Pasien 2 C003 A02, A03, A04,A07 Pasien 3 C004 A04, A05, A06, A07 Pasien 4 Sumber:  Hasil konsultasi dengan Ibu Dra Eka Sari
Dari  tabel  diatas  maka  dipresentasikan  seperti rule dibawah  ini. Refresentasi ini  digunakan  untuk memperoleh pencarian dan menentukan kesimpulan diagnosa, berikut ini adalah pembahasannya: Kaidah:
Rule 1 :  If A01 AND A02 AND A03 AND A05 AND A07 AND A06 THEN C001 Rule 2 : If A01 AND A03 AND A04  AND A02 THEN C002 Rule 3 :  If A02 AND A03 AND A04 AND A07 THEN C001 Rule 4 : If A04 AND A06 AND A05 AND A07 THEN C002
Tabel 4. Input Gejala Kasus Baru Input Gejala Yang Di inputkan 1 C01, C02, C04, C06, C07 Tabel 5. Menentukan Kemiripan Kasus Baru dengan Kasus Lama Kode Gejala Gejala Penyakit Gejala Baru Pasien 1 Pasien 2 Pasien 3 Pasien 4 A01 Mata Kemerahan 1 1 1 0 0 A02 Sakit Kepala 1 1 1 1 0 A03 Muntah 0 1 1 1 0 A04 Ruam 1 1 1 1 A05 Sakit Perut 0 1 0 0 1 A06 Demam 1 1 0 0 1 A07 Mata Kemerahan 1 1 0 1 1
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun merupakan rule yang menerapkan metode CBR dan CF.  Di  dalam  logika  metode  CF  pada  sesi  penginputan  sistem,  pengguna  diberi  pilihan  untuk  memilih bobot keyakinan yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 6. Terdapat Kasus Baru Yang Mirip dengan Terdahulu
Keterangan Gejala Ana Nurhasanah  A01, A02, A03, A05,A06,A07 Kasus Baru A01, A02, A04, A06, A07
Pada sesi penginputan sistem, user diberi jawaban yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut: Pilihan jawaban “Ya” = 1 Pilihan jawaban “Tidak” = 0 Pilihan jawaban “Mungkin” = 0.5
b. Analisa Metode Case Based Reasoning (CBR)
Adapun analisa terhadap sistem pakar  yang dibangun  merupakan rule yang  menerapkan  metode CBR dan CF. Di dalam logika metode CF pada sesi penginputan sistem, pengguna diberi pilihan untuk memilih bobot keyakinan yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 7. Bobot Keyakinan No Keterangan Bobot Kepastian 1 Pasti 1 2 Hampir Pasti 0.8 3 Cukup Pasti 0.6 4 Kurang Pasti 0.4 5 Ragu 0.2 6 Tidak Pasti 0
Proses  pemberian  bobot  pada  setiap  gejala  ( premis )  hingga  memperoleh  persentase  keyakinan  untuk mengidentifikasi gejala penyakit zika.
Tabel 8. Persentase Kesimpulan Tingkat persentase Nilai Keyakinan 0%-30% Tidak Mungkin 31%-70% Kemungkinan 71%-100% Pasti
Implementasi sistem penalaran CBR dan metode CF dalam mendiagnosa penyakit zika. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa Pasien 1 pasti terkena penyakit zika yang terdapat kemiripan pada kasus terdahulu dengan nilai 85% dan perhitungan nilai CF mendiagnosa penyakit zika memiliki persentase tingkat keyakinan 97%, Pasien 1 dinyatakan pasti terkena penyakit zika. Maka solusi nya, karena pasien 1 pasti terkena penyakit zika maka akan di berikan pertolongan pertama kepada pasien 1 . yaitu vaksin rubella.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan-pembahasan sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Metode Case Based Reasoning dapat digunakan hanya sebagai mencari nilai kemiripan untuk mencari nilai kepastian bahwa pasien tersebut terdiagnosa atau tidak maka digunakan metode Certainly Factor . 2. Penggunaan  metode Case Based Reasoning  dan Certainly Factor maka perhitungan  nilai  CF  mendiagnosa penyakit zika memiliki persentase tingkat keyakinan 97%, pasien tersebut dinyatakan pasti terkena penyakit zika.
3. Penggunaan aplikasi Microsoft Visual Basic Net pakar lebih mudah untuk mendiagnosa pasien yang terkena penyakit zika.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET (Penerbit Andi), 2015.
[2] Faza Akmal and Sri Winiarti, "SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG DENGAN IMPLEMENTASI METODE CBR (CASE-BASED REASONING) BERBASIS WEB," Sarjana Teknik Informatika, vol. 2, no. 1, 2014.
[3] Nadia Putri, Buku Pintar Virus Zika, 1st ed. Yogyakarta, 2016.
[4] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2005.
[5] Husni Iskandar Pohan, Pengantar Perancangan Sistem. Jakarta: Penerbit Erlangga, 2015.
[6] Adriana  S  A,  Indarto  ,  and  Abdiansah  ,  Sistem  Penalaran  Komputer  Berbasis  Kasus  (  Case  Based  Reasoning-  CBR).  Yogyakarta: Penerbit Ardana Media, 2007.
[7] T Sutojo, Edy Mulyanto, and Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: CV. ANDI OFSET (Penerbit Andi), 2011.
[8] Jogiyanto H M, Pengenalan Komputer. Yogyakarta: ANDI, 2005.
[9] Prabowo Pudjo Widodo and Herlawati, Analisa Dan Perancanga. Bandung: Penerbit Informatika, 2011.
[10]  Rossa A S and Shalahuddin M, Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Penerbit Informatika, 2013.
[11]  Primanda Arif Aditya, Dasar-Dasar Pemrograman Database Desktop Dengan Visual Basic.NET 2008. Jakarta: Penerbit PT. Alex Media Komputindo, 2013.
[12]  I. Sumatorno, D. Arisandi, A. P. U. Siahaan, and M. Mesran, “Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 202–209, 2017.
[13]  N. A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F. T. Waruwu, and R. Rahim, “Expert systems with genetics probability,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 112–116, 2017.
[14]  M. Mesran et al. , “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.
[15]  Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[16]  R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  ASIDOSIS TUBULUS RENALIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR  DENGAN PENULUSURAN FORWARD CHAINING,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[17]  N.  A.  Hasibuan,  H.  Sunandar,  S.  Alas,  and  Suginam,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kaki  Gajah  Mengguanakan  Metode Certainty Factor,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 29–39, 2017.
[18]  Verawaty  Monica  Barus,  M.  Mesran,  S.  Suginam,  and  A.  Karim,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSIS  HAMA  PADA TANAMAN JAMBU BIJI MENGGUNAKAN METODE BAYES,” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[19]  H. Nurdiyanto and P. H. Kuncoro, “Expert System for Measuring the Sugar-Content in Sugarcane Using Forward Chaining Method,” in 4th Asian Academic Society International Conference (AASIC) , 2016, pp. 527–533.
[20]  M. Syahrizal, “SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN PADA MOBIL TOYOTA DENGAN BEST FIRST SEARCH BERBASIS WAP,” Maj. Ilm. INTI , vol. 1, no. 1, pp. 53–57, 2013.
[21]  A. A. H. S. Gulo and M. Syahrizal, “PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT HEMOFILIA PADA MANUSIA MENERAPKAN METODE CASE BASED REASONING,” J. Pelita Inform. , vol. 17, no. 1, pp. 24–29, 2018.
[22]  R. P.  Tanjung and M. Mesran, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI  KERUSAKAN MESIN  LAS INVERTER DENGAN METODE CERTAINTYFACTOR,” Maj. Ilm. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 62–64, 2017.
[23]  J. Simarmata, Rekayasan Perangkat Lunak . Bandung: Andi Offset, 2015. [24]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.