## APLIKASI SISTEM PAKAR DALAM MENDETEKSI KERUSAKAN AC RUMAH BERBASIS ANDROID DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Yudo Bismo Utomo 1)*
1 Fakultas Teknik, Universitas Islam Kadiri Kediri email: yudobismo@uniska-kediri.ac.id

## Abstract
The  current  global  warming  season,  Air  Conditioning  or  AC,  is  a  tool  that  is  very  useful  for  the community, because AC can cool a room. With its ability to cool a room, this air conditioner is often used continuously by the public, which makes it quickly damaged. When this AC device is damaged, people are confused and restless in repairing it. Moreover, coupled with the current Covid-19 pandemic, people are increasingly afraid to use the services of an AC technician, for fear of contracting the corona virus.  This problem can be overcome by building a system where the system can help the community in diagnosing AC damage. The system is called an expert system to diagnose damage to home air conditioners using the Android-based  certainty  factor  method.  The  result  of  this  research  is  that  with  the  application  of  this expert  system,  it  can  help  the  community  in  diagnosing  AC  damage  and  the  level  of  accuracy  in diagnosing AC damage using the certainty factor method is 80%.
Keywords : Android Mobile, Certainty Factor Method, Air Conditioning, Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Pada  musim  pemanasan  global  saat  ini, salah  satu  piranti  yang  sangat  bermanfaat  bagi masyarakat,  yaitu Air  Conditioning. Hal  ini dikarenakan  AC  dapat  mendinginkan  suatu ruangan  [1],  [2].  Bentuk  dari  piranti  AC  yang sangat  sederhana  ini,  memudahakan  masyarakat dalam  memasangnya,  sehingga  piranti  AC banyak  dijumpai  di  perumahan,  rumah  sakit, sekolahan, perusahaan maupun di kampus.
Dengan kemampuaanya dalam mendinginkan  suatu  ruangan  tersebut,  membuat piranti  AC  ini  sering  digunakan  terus  menerus oleh masyarakat, yang membuatnya cepat rusak. Pada  saat  piranti  AC  ini  terjadi  kerusakaan, masyarakat bingung dan resah dalam memperbaikinya.  Apalagi  ditambah  pandemi Covid-19  saat  ini,  masyarakat    semakin  takut dalam menggunakan jasa teknisi AC, dikarenakan  takut  tertular  virus  corona  serta pengetahuan  masyarakat  yang  minim  dalam memperbaiki kerusakan piranti AC ini.
Untuk mengatasi masalah tersebut perlu dibangun  suatu  sistem,  dimana  sistem  tersebut dapat  membantu  masyarakat  dalam  mendeteksi
kerusakan  AC  rumah.  Sistem  yang  dimaksud bernama  sistem  pakar.  Salah  satu  percabangan ilmu dari Artificial Intelligence untuk memecahkan suatu studi kasus dengan menggunakan  pengetahuan atau knowledge dari para  pakar  yang  ahli  dibidangnya  merupakan pengertian dari sistem pakar [3], [4], [5].
Pembangunan sistem pakar sudah banyak  dilakukan  untuk  memecahkan  suatu studi  kasus,  diantaranya:  untuk  mendiagnosa hama  dan  penyakit  pada  tanaman  tembakau  [6], untuk  mendiagnosa  penyakit  THT  [7],  untuk mendiagnosa  penyakit  mata  katarak  [4], untuk mendiagnosa  penyakit  akibat  gigitan  nyamuk [8],  untuk  mendiagnosa  jerawat  [9], dan  lain- lain.
Dari  beberapa  contoh  pembangunan sistem  pakar  yang  telah  diuraikan  diatas, menunjukkan  bahwa  dengan  adanya  sistem pakar,  orang  biasa  yang  minim  pengalaman  dan pengetahuan-pun  dapat  menyelesaikan  masalah yang  sedang  dihadapi  berdasarkan  pengetahuan dari  para  pakar  yang  ahli  dibidangnya  [3],  [10], [11].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka peneliti merancang sebuah aplikasi sistem pakar
untuk mendeteksi kerusakan AC rumah berbasis android  dengan  mengimplementasikan  metode certainty factor . Metode ini mampu membuktikan ketidakpastian pemikiran dari para pakar,  dengan  cara  menggambarkan  tingkat keyakinan  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi [12], [13], [14].
Penerapan  metode certainty  factor pada penelitian ini  hasilnya berupa persentase  tingkat keakuratan  sistem  dan  solusi  yang  diberikan oleh sistem, supaya dapat membantu masyarakat dalam  mendeteksi  dan  menangani  kerusakan kecil yang terjadi pada piranti AC rumah mereka lebih  awal  sebelum  mereka  menggunakan  jasa teknisi AC rumah . Keuntungan menggunakan metode certainty  factor ini  sangat  istimewa  apabila diterapkan  ke  dalam  sistem  pakar.  Point  yang pertama  untuk  bisa  memberikan  jawaban  pada kasus  yang  tidak  pasti  kebenarannya  [15],  [16]. Dan point yang kedua, yaitu perhitungan metode certainty  factor ini  dalam  sekali  hitung.  Hal  ini dikarenakan  hanya  dapat  mengolah  dua  data saja,  sehingga  keakuratan  data  dapat  terjaga [17].  Dua  point  tersebut  itu  merupakan kelebihan dari metode certainty factor .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  di daerah  Gampengrejo  Kediri,  tepatnya  di  CV.
Bhakti Utama Jaya. Sedangkan untuk
narasumber  atau  pakar  yang  membantu  dalam penelitian  ini  antara  lain  adalah  Ikhsan Kurniawan,  Yanuar  Kristanto  dan  Panji  Adimas Sukma  dari  pegawai  teknisi  AC  di  CV.  Bhakti Utama Jaya.
Penelitian  ini  menggunakan  metode action  research ,  dimana  suatu  penelitian  yang mengkolaborasikan  antara  tim  peneliti  dengan pakar,  untuk  memecahkan  suatu  kasus  supaya dapat dengan segera diambil tindakan atau solusi [18], [8].
Langkah-langkah  dari  metode action research :
1. Langkah  pertama  dari  penelitian  adalah pengumpulan  data  sebanyak-banyaknya  dengan melakukan  wawancara  secara  langsung  dengan pakar  teknisi  AC  rumah,  dikarenakan  para  ahli
teknisi  AC  rumah  mengetahui  gejala  apa  saja yang menyebabkan AC rumah rusak serta solusi apa  saja  yang  diberikan  supaya  berguna  oleh user .
2. Langkah selanjutnya dilakukan analisa data, dimana  analisa  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode certainty  factor untuk mendeteksi  kerusakan  AC  rumah  dengan mencocokan data gejala dan komponen kerusakan  AC  rumah  dari  para  ahli  teknisi  AC rumah.
3. Langkah ketiga, dilakukan tahap perancangan sistem, dimana dalam penelitian ini menggunakan flowchart dan usecase diagram.
4. Langkah keempat, dilakukan tahap implementasi  sistem.  Pada  tahap  ini  dimana sistem yang sudah dirancang, kemudian dibuatkan  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  di android  SDK,  sehingga  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  kerusakan  AC  rumah  siap  untuk dioperasikan dan digunakan oleh user .
5. Langkah  terakhir  adalah  pengujian  sistem.
Pada  tahap  ini  akan  menentukan  tingkat  akurasi yang  dicapai  dengan  cara  membandingkan  hasil diagnosa yang dihasilkan dari sistem pakar yang dibangun,  dibandingkan  dengan  hasil  diagnosa yang diperoleh dari knowledge pakar, berdasarkan  gejala  kerusakan  AC  rumah  yang dialami oleh user .
Gambar  1  berikut  ini  merupakan gambaran  langkah-langkah  dari  metode action research .
Gambar 1. Langkah Penelitian Action Research

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Data
Ada  beberapa  data  penting  pada penelitian ini meliputi : 1) data gejala kerusakan AC,  2)  solusi  yang  diberikan  berdasarkan  jenis komponen  kerusakan  AC  rumah  dan  data terakhir  3)  nilai  CF  dari  masing-masing  gejala berdasarkan pakar.
Data pertama  adalah data tentang gejala kerusakan  AC  rumah  atau  data  CF[h].  Data tersebut  diperoleh  berdasarkan  hasil  dari wawancara  yang  sudah  dilakukan  oleh  tim peneliti kepada pakar, yaitu teknisi AC rumah.
Tabel 1. Data Gejala Kerusakan AC Rumah
Kode Gejala Kerusakan AC Komponen Kerusakan K01 K02 K03 K04 G01 Adanya induksi listrik pada body  - - - G02 Hembusan angin yang dihasilkan kurang  - -  G03 Putaran pada kipas sudah lemah  - - - G04 Respon penangkap sinyal remote lemah  - - - G05 Terjadi trip pada bagian outdoor  ketika AC dihidupkan - - -  - - G06 AC mati sendiri dan kabel terasa panas saat di pegang -  - - G07 Putaran blower dihasilkan kurang maksimal - -  - G08 Swing pada AC tidak mau menutup - -  - G09 Udara yang dihasilkan kurang segar - -   G10 Hembusan angin yang dihasilkan kurang maksimal  - - 
Data  kedua  adalah  data  tentang  solusi yang  diberikan  berdasarkan  jenis  komponen kerusakan AC rumah yang dialami.
Tabel 2. Data Solusi Dari Pakar Kode Solusi Jenis Komponen Kerusakan Solusi S01 Komponen Utama (K01) - Kompresor rusak : bongkar dan cek tosen klep dan apabila rusak parah ganti kompresor.
- Motor blower rusak : bila motor blower rusak
parah ganti kapasitor, ganti bearing dan ganti motor blower.
-  Modul inverter : cek IC power dan bersihkan serta solder ulang komponen. S02 Komponen Kelistrikan (K02) Adanya penambahan daya listrik dang anti ukuran kabel yang lebih besar. S03 Komponen Pendukung (K03) - Komponen rusak : ganti kapasitor. - Motor swing rusak : ganti motor swing.
- Filter indoor : bersihkan filternya. S04 Komponen Pendingin (K04) Cek kebocoran pipa Freon dan bila perlu ditambah freonnya. 3.2 . Perhitungan Metode Certainty Factor
Setelah  data  telah  didapatkan,  maka langkah selanjutnya untuk menyelesaikan permasalahan  dalam  mendeteksi  kerusakan  AC rumah,  yaitu  menggunakan  metode certainty factor .  Langkah  dari  perhitungan  metode certainty factor :
1. Pertama,  terdapat  kasus  AC  rumah  dari user telah  mengalami  gejala  kerusakan  yang meliputi  :  adanya  induksi  listrik  pada  body (G01)  dan    hembusan  angin  yang  dihasilkan kurang (G02).
2. Langkah  kedua,  menentukan  nilai certainty factor dari  pakar  terhadap  hipotesis  h, disesuaikan  dengan  kasus  gejala  kerusakan AC rumah yang dialami oleh user .
Tabel 3. Nilai CF Pakar No  Kode Gejala Nilai CF[h] 1 Gej_01 0,8 2 Gej_03 0,5
3. Ketiga,  memberikan  nilai certainty  factor dari user terhadap gejala e.
Tabel 4. Nilai CF User No Keterangan Nilai Bobot Pengguna 1 Tidak Tahu 0 2 Sedikit Yakin 0,3
3 Cukup Yakin 0,5 4 Yakin 0,7 5 Sangat yakin 1
4. Keempat,  menentukan  nilai  bobot  CF[e] disesuaikan dengan gejala yang dialami.
Tabel 5. Nilai Bobot CF[e] Kasus
No Kode Gejala Keterangan Nilai CF[e] 1 Gej_01 Cukup Yakin 0,5 2 Gej_03 Sangat Yakin 1
5. Kelima,  menghitung  nilai  CF  dengan mengalikan  CF[h]  dengan  CF[e]  yang  sudah diketahui sebelumnya.
CF[h,e] 1 = CF[h] 1 * CF[e] 1 = 0,8 * 0,5 = 0,4 CF[h,e] 2 = CF[h] 2 * CF[e] 2 = 0,5 * 1 = 0,5
6. Keenam, menghitung nilai CF Kombinasi.
CF combine1 [CF 1 ,  CF 2 ]  =  CF 1 +  (CF 2 *  [1  -  CF 1 ])  = 0,4 + (0,5 * [1 – 0,4]) = 0,7 combine1
CF combine2 [CF combine1 , CF 2 ] = CF combine1 + (CF 2 * [1 – CF combine1 ]) = 0,7 + (0,5 * [1 – 0,7]) = 0,85 combine2
7. Ketujuh,  menghitung  persentase  nilai  CF kombinasi.
CF persentase = CF combine2 * 100% = 85 %
8. Tingkat  kepastian  komponen  utama  yang rusak adalah 85%.

## 3.3.  Rancangan Aplikasi Sistem Pakar
Rancangan  pembuatan  aplikasi  sistem pakar  dalam  penelitian  ini,  meliputi  pembuatan flowchart dan usecase diagram .
1. Flowchart Rancangan  sistem  dalam  penelitian  ini dimulai  dengan  membuat flowchart ,  supaya pembuatan  program  aplikasi  dapat  dilakukan secara  terurut.  Gmbar  2  berikut  ini  merupakan flowchart sistem  menjelaskan  secara  umum bagaimana proses aplikasi sistem pakar berjalan.
Pada  gambar  2  dijelaskan  bahwa  alur pertama  dari  penelitian  ini  meliputi  tampilan pertanyaan  gejala  kerusakan  yang  ditimbulkan dari  perangkat  AC,  setelah  itu  user  menjawab
pertanyaan  yang  ditampilkan,  kemudian  jika gejala  sama  dengan  basis  pengetahuan,  maka akan  tampil  hasil  diagnosa  jika  tidak  akan kembali ke tampilan pertanyaan gejala.
Gambar 2. Perancangan Flowchart
2. Usecase
Rancangan sistem selanjutnya dengan membuat usecase  diagram .  Tujuan  pembuatan usecase diagram ini adalah untuk menggambarkan  interaksi  yang  terjadi  antara actor ( user ) dengan sistem.
Gambar 3. Rancangan Usecase Diagram Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan AC Rumah
Dari gambar diatas, ada tiga aktor, yaitu user , admin  dan  pakar.  Untuk  aktor user dapat memilih  gejala  kerusakan  yang  terjadi  pada  AC rumah  mereka.  Selanjutnya, user mendapatkan informasi  kerusakan  yang  terjadi  berdasarkan gejala  yang  telah  dipilih.  Kemudian user juga dapat melihat  solusi penanganan  yang diberikan oleh sistem kepada user berdasarkan pengetahuan dari pakar.
Aktor  berikutnya  adalah  admin  dan  pakar. Kedua  aktor  ini  saling  berkaitan,  karena  admin dapat  meng-update  data  gejala  kerusakan  dan solusi  penanganan  yang  diperoleh  dari  para pakar teknisi AC rumah.

## 3.4.  Hasil Implementasi Sistem
Hasil implementasi sistem dalam
penelitian ini, berupa memberikan tampilan user interface aplikasi sistem pakar dalam mendeteksi kerusakan AC rumah. Tampilan user interface dari  aplikasi  sistem  pakar  yang  sudah dibuat,  terdiri  dari  halaman  beranda,  halaman hasil diagnosa dan halaman solusi.
1. Halaman Menu Utama Atau Home
Halaman  menu  utama  dari  aplikasi  sistem pakar mendeteksi kerusakan AC rumah dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 4. Halaman Menu Utama
2. Halaman Menu Hasil Diagnosa
Pada menu ini, menunjukkan bahwa pengguna dapat mendeteksi kerusakan perangkat  AC  rumah  dengan  cara  memilih dari beberapa pertanyaan yang telah disediakan oleh sistem. Setelah  dipilih gejala kerusakannya,  pengguna  dapat  mengetahui bagian  komponen  mana  yang  rusak  dengan cara  menekan  tombol  proses.  Tampilan  dari halaman  menu  hasil  diagnosa  pada  aplikasi sistem pakar penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 5. Halaman Menu Hasil Diagnosa
3. Halaman Solusi
Pada  halaman  solusi  ini,  pengguna  dapat mengetahui  solusi  yang  akan  diberikan  oleh sistem untuk memperbaiki kerusakan perangkat  AC  rumah.  Tampilan  halaman solusi sapat dilihat pada gambar 6 berikut ini:

## Gambar 6. Halaman Solusi

## 3.5.  Hasil Uji Coba Aplikasi Sistem Pakar
Skenario  hasil  uji  coba  aplikasi  sistem pakar  dalam  mendeteksi  kerusakan  AC  rumah yang  sudah  dibuat,  ditunjukkan  pada  Tabel berikut ini.
Tabel 6. Hasil Skenario Uji Coba
Kas us Gejala Kerusaka n Yang Dialami Hasil Diagnosa Pakar Hasil Diagnosa Sistem Akura si 1 Adanya induksi listrik pada body dan Hembusan angin yang dihasilkan kurang. Komponen Utama Rusak Komponen Utama Rusak Tepat 2 Adanya induksi listrik pada body Komponen Utama Rusak Komponen Utama Rusak Tepat
dan Putaran pada kipas sudah lemah. 3 Adanya induksi listrik pada body dan Respon penangka p sinyal remote lemah. Komponen Utama Rusak Komponen Utama Rusak Tepat 4 Terjadi trip pada bagian outdoor ketika AC dihidupka n dan AC mati sendiri dan kabel terasa panas saat di pegang. Komponen Kelistrikan Rusak Komponen Kelistrikan Rusak Tepat 5 Putaran blower yang dihasilkan kurang maksimal dan Swing pada AC tidak mau menutup. Komponen Pendukung Rusak Komponen Pendukung Rusak Tepat 6 Putaran blower yang dihasilkan kurang maksimal dan Udara yang dihasilkan kurang segar. Komponen Pendukung Rusak Komponen Utama Rusak Tidak Tepat 7 Swing pada AC tidak mau menutup dan Udara yang dihasilkan kurang segar. Komponen Pendukung Rusak Komponen Kelistrikan Rusak Tidak Tepat 8 Hembusan angin yang dihasilkan Komponen Utama Rusak Komponen Utama Rusak Tepat
kurang dan Respon
penangka p sinyal remote lemah. 9 Putaran pada kipas sudah lemah dan Respon penangka p sinyal remote lemah. Komponen Utama Rusak Komponen Utama Rusak Tepat 10 Udara yang dihasilkan kurang segar dan Hembusan angin yang dihasilkan kurang maksimal. Komponen Pendingin Rusak Komponen Pendingin Rusak Tepat
Dari tabel diatas, terlihat dari 10 uji coba yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  nilai  yang tepat 8 dan yang tidak tepat 2. Sehingga, tingkat akurasi  aplikasi  sistem  pakar  yang  telah  dibuat untuk  diagnosa  kerusakan  pada  AC  rumah dengan  menerapkan  metode certainty  factor sebesar 80%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan penting, diantaranya: 1.  Aplikasi sistem pakar ini, dibuat menggunakan Andorid SDK untuk
menghasilkan  sistem  yang  dapat  mendeteksi kerusakan AC rumah.
2.  Aplikasi  sistem  pakar  yang  sudah  dibuat, mampu  memberikan  beberapa  informasi penting  kepada user ,  seperti  komponen  AC apa yang rusak berdasarkan gejala kerusakan yang  dialami  dan  yang  kedua  informasi solusi cara mengatasinya.
3.  Penerapan  metode certainty  factor mampu memberikan hasil perhitungan tingkat akurasi sebesar  80%  dalam  mendeteksi  kerusakan AC rumah.

## 5. REFERENSI
[1] Rahayu  Sri,  Hakim  Zainul,  and  Septiana Nurul,  “Sistem  Informasi  Administrasi Penjualan  dan  Jasa  Air  Conditioner (AC),” J.  Sisfotek  Glob. ,  vol.  Vol.  9,  no.
No. 2, pp. 79–84, 2019.
[2] S.  Indarwati,  S.  M.  B.  Respati,  and  D. Darmanto,  “Kebutuhan  Daya  Pada  Air Conditioner Saat Terjadi Perbedaan Suhu Dan  Kelembaban,” J.  Ilm.  Momentum , vol.  15,  no.  1,  pp.  91–95,  2019,  doi: 10.36499/jim.v15i1.2666.
[3] Sianturi, “Analisa metode teorema bayes dalam  mendiagnosa  keguguran  pada  ibu hamil  berdasarkan  jenis  makanan,” Tek.
Inf.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  87–
92, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/ Tekinkom/article/view/78.
[4] W.  Purba,  S.  Aisyah,  and  S.  P.  Tamba, “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Mata  Katarak  Menggunakan Konsep Metode Runut Mundur,” JUSIKOM  PRIMA  (Junal  Sist.  Inf.  Ilmu Komput. Prima) , vol. 1, no. 1, 2017.
[5] A.  D.  Putri,  M.Kom,  “Sistem  Pakar Mendeteksi  Tindak  Pidana  Cybercrime
Menggunakan Metode Forward Chaining
Berbasis  Web  Di  Kota  Batam,” Edik Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 197–210, 2017, doi: 10.22202/ei.2017.v3i2.2244.
[6] M.  Arifin,  S.  Slamin,  and  W.  E.  Y. Retnani,  “Penerapan  Metode  Certainty Factor  Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman Tembakau,” Berk. Sainstek , vol. 5, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
[7] K.  E.  Setyaputri,  A.  Fadlil,  and  S. Sunardi,  “Analisis  Metode  Certainty Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  THT,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi:
10.15294/jte.v10i1.14031.
[8] Y.  Bismo  and  G.  Harsanto,  “Penerapan
Metode  Certainty  Factor  Dan  Naïve Bayes  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Akibat Gigitan Nyamuk,” Gener. J. , vol. 4,  no.  2,  pp.  49–60,  2020,  doi: 10.29407/gj.v4i2.14438.
[9] E.  D.  Pangestu  and  Y.  F.  Achmad, “Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosis Jerawat  Berbasis  Web  (Studi  Kasus: Navagreen  Citra  Raya),” Rekayasa ,  vol. 13,  no.  2,  pp.  103–111,  2020,  doi: 10.21107/rekayasa.v13i2.5860.
[10] N.  Y.  S.  Munti  and  F.  A.  Effindri, “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis  Web  Mobile,” J.  Media
Infotama , vol. 13, no. 2, pp. 67–72, 2017, doi: 10.37676/jmi.v13i2.454.
[11] S.  Hardianti,  A.  Tenriawaru,  and  N. Ransi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit
Menular Pada Anak Menggunakan Metode Forward Chaining dan Backward
Chaining,” Just  TI  (Jurnal  Sains  Terap. Teknol. Informasi) , vol. 13, no. 2, p. 111, 2021, doi: 10.46964/justti.v13i2.625.
[12] M.  Muqorobin,  P.  B.  Utomo,  M. Nafi’Uddin, and K. Kusrini,
“Implementasi  Metode  Certainty  Factor pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ayam  Berbasis  Android,” Creat.  Inf. Technol.  J. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  185,  2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i3.198.
[13] F.  Efendi,  Idris ;  Ratih,  Kumalasari, Niswatin; Intan, Nur, “Penerapan Metode
Certainty  Factor  Untuk  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Burung Puyuh Berbais Web,” Semin. Nas. Inov. Teknol. UN PGRI Kediri , 2020.
[14] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman, and  N.  Mahmuda,  “Penerapan  Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf  Tulang  Belakang,” J.  Ilm.  FIFO , vol.  10,  no.  2,  p.  18,  2019,  doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[15] D.  Maulina,  “Metode  Certainty  Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 2,  no.  1,  pp.  23–32,  2020,  doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.
[16] D.  Deslianti,  U.  M.  Bengkulu,  U.  M. Bengkulu, and C. Factor, “PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR
DALAM  Pendahuluan  Studi  Literatur,”
vol. 3, pp. 456–465, 2020.
[17] G.  R.  P.  Dirgantara,  Suprapto,  and  B. Rahayudi, “Implementasi Metode Certainty Factor pada Identifikasi
Kerusakan  Kendaraan  Bermotor  Roda Dua,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  2,  no.  6,  pp.  2046–2050, 2017.
[18] Prof. Sugiyono, Metode Penelitian
(Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan R&D) . Alfabeta Bandung, 2016.