## Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Berbasis Web Menggunakan
Forward Chaining dan Certainty Factor
Fitri Nuraeni 1 , Raden Erwin Gunadhi Rahayu 2 , Muhamad Rifki Renaldi 3
Jurnal Algoritma Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 fitri.nuraeni@itg.ac.id
2 erwingunadhi@itg.ac.id 3 1806077@itg.ac.id
Abstrak – Penderita gangguan kejiwaan di Indonesia setiap tahun mengalami peningkatan, hal ini disebabkan  karena  kurangnya  pengetahuan  masyarakat  terhadap  gejala  dan  jenis  gangguan kejiwaan itu sendiri, ditambah fasilitas kesehatan jiwa yang jumlahnya masih terbatas, dan jumlah dokter  spesialis  kejiwaan  yang  tergolong  sedikit  serta  biaya  pengobatan  yang  terbilang  tidak murah. Pada era teknologi saat ini, aplikasi komputer sudah diterapkan pada segala bidang tak terkecuali  pada  bidang  kesehatan,  maka  untuk  mendiagnosa  gangguan  kejiwaan  dapat  dibuat sebuah  aplikasi  komputer  yang  memiliki  kemampuan  mendiagnosa  seperti  seorang  dokter spesialis kejiwaan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sebuah aplikasi sistem pakar yang  menerapkan  metode inferensi  forward  chaining dan certainty  factor ,  dimana  aplikasi dikembangkan menggunakan metode expert system development life cycle (ESDLC). Hasil dari penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  website  dengan  basis  pengetahuan terdiri  dari  2  penyakit  yang  dapat  didiagnosis  yaitu Skizofrenia dan Bipolar ,  serta  22  gejala penyakit.  Aplikasi  ini  sudah  melalui  pengujian  dengan  akurasi  100%  pada  10  kasus  yang dibandingkan antara hasil diagnosa pakar dan hasil inferensi aplikasi sistem pakar.
Kata  Kunci  – Certainty Factor;  Expert System  Development  Life  Cycle ; Forward  Chaining ; Gangguan Kejiwaan; Sistem Pakar.

## I. PENDAHULUAN
Salah satu permasalahan kesehatan masyarakat di Indonesia adalah gangguan jiwa. Kasus gangguan kejiwaan di Indonesia mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Gangguan jiwa adalah suatu kondisi dimana orang yang  mempunyai  masalah  atau  gangguan  fisik,  mental,  sosial  pertumbuhan  dan  perkembangan  sehingga menghambat dalam proses kehidupan dan proses dalam berinteraksi dengan orang lain [1]. Gangguan kejiwaan yang mengalami peningkatan kasus di Indonesia adalah Skizofrenia, Bipolar, Autis, Depresi , dan gangguan perilaku makan [1]. Dengan meningkatnya kasus penderita gangguan jiwa di indonesia maka perlu adanya pencegahan  dan  pengobatan  atau  terapi  secara  tepat  sedini  mungkin,  namun  kurangnya  pengetahuan masyarakat dalam mengenali sebuah gangguan kejiwaan dan beserta gejalanya menjadi suatu masalah.
Namun,  dibeberapa  daerah  di  Indonesia  masih  memiliki  fasilitas  kesehatan  jiwa  dan  ketersediaan  dokter spesialis jiwa yang sangat terbatas. Selain itu, memperhatikan biaya pengobatan yang umumnya tidak murah hanya mampu dipenuhi oleh masyarakat dengan tingkat ekonomi menengah keatas. Karena itu dibutuhkannya suatu  sistem  yang  dapat  mendiagnosa  gangguan  kejiwaan  yang  mudah  diakses  dan  memiliki  kemampuan layaknya seorang dokter spesialis jiwa. Dengan kemajuan teknologi saat ini, sistem tersebut bukanlah hal yang
mustahil,  karena  sudah  ada  sistem  yang  dinamakan  sistem  pakar.  Sistem  pakar  merupakan  bagian  dari Kecerdasan Buatan atau biasa dikenal “ Artificial Intelligence ”, yang bisa mempunyai kemampuan berfikir, memilih dan mengambil keputusan layak nya seorang manusia yang memiliki keahlian atau pengetahuan pada suatu bidang tertentu [2][3].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  membahas  diagnosa  gangguan  kejiwaan  menggunakan  metode Forward Chaining yang berfokus pada diagnosa gangguan jiwa Biploar 1 dan Bipolar 2 [2]. Penelitian kedua dimana pada penelitian ini mengunakan metode Certainty Factor untuk Diagnosa penyakit kejiwaan yang meliputi Skizofrenia,  Bipolar,  Depresi dan  Gangguan  kecemasan  [4].  Penelitian  ketiga  dimana  pada  penilitian  ini membahas  tentang  4  tipe Skizofrenia diantaranya Paranoid,  Katatonik,  Heberfrenik,  dan  Residual yang  di diagnosis menggunakan sistem pakar yang memakai metodelogi Certainty Factor [5]. Penelitian ke empat membahas  peneletian  sisem  pakar  untuk  berfokus  mendiagnosa  gangguan  jiwa Skizofrenia dengan menggunakan dua metodelogi Forward Chaining dan Centainty Factor [6]. Penelitian ke lima membahas 33 gejala  gangguan  kejiwaan  dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining tetapi  tidak  ada pengimplementasian ke dalam suatu program aplikasi [7]. Penlitian ke enam membahas 4 penyakit gangguan kejiwaan  yaitu  gangguan  depresi,  gangguan  kecemasan, Skizofrenia dan Bipolar dengan  menggunakan Certainty Factor [13]. Penelitian ke tujuh dengan judul aplikasi sistem pakar untuk mediagnosis gangguan jiwa Schizophrenia membahas secara lengkap jenis penyakit skizofrenia namun tidak di tampilkan secara jelas total  gejala  yang  dipakai  [9].  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dibangun  sebuah  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  penyakit  kejiwaan  berbasis web dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor . Penggunaan kedua metode tersebut di karenakan fungsi metode Forward Chaining untuk penelusuran dari masalah yang yang di cocokan dengan pengetahuan sehingga bisa mendapatkan sebuah kesimpulan [13]. Certainty  Factor dipakai  juga  untuk  mengukur  persentasi  keakuratan  hasil  diagnosis  [10].  Penelitian  ini bertujuan membangun suatu aplikasi sistem pakar yang bisa mendiagnosa penyakit kejiwaan dengan basis pengetahuan dan kemampuan penalaran yang mendekati kecerdasan seorang pakar manusia dibidang tersebut.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A.   Tahapan Penelitian
Metode penelitian menggunakan Expert System Development Life Cycle , yang merupakan konsep dasar dalam perancangan dan pengembangan yang dipakai pada sistem pakar, bisa dilihat pada gambar 1, dimana tahapan yang dilakukan meliputi assessment, knowledge acquisition, design, test, documentation dan maintenance [4].
Tahapan pertama assesment , adalah proses untuk menentukan kelayakan atas permasalahan yang akan dipilih untuk di jadikan suatu sistem pakar, dipase ini juga dilakukan penentuan sumber daya yang akan digunakan, sumber pengetahuan, dan persyaratan untuk pengembangan sistem pakar yang akan dibuat. Tahapan kedua knowledge acquisition , adalah proses untuk mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk pengembangan sistem pakar, yang bisa didapat dari buku, jurnal, ataupun dari seseorang pakar secara langsung. Selanjutnya tahapan  ketiga design ,  adalah  proses  perancangan  sistem  pakar  yang  akan  dibuat  bisa  berupa  rancangan aplikasi, rancangan antarmuka, maupun teknik penyelesaian masalah untuk mempresentasikan pengetahuan yang sudah didapat ke dalam suatu sistem.
Tahapan keempat yaitu test , adalah tahapan yang dilakukan untuk menguji sistem pakar yang sudah dibuat apakah  sudah  sesuai  atau  bisa  dipakai  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  pada  pase  pertama, pengujian ini bisa beruapa pengujian fungsional sistem maupun pengujian hasil inferensi sistem [4].

## B.   Forward Chaining
Forward chaining merupakan suatu proses perunutan maju yang dimulai dari fakta yang diketahui sehingga dapat menghasikan suatu kesimpulan berdasarkan fakta yang ada, proses perunutan akan menggunakan suatu perumusan aturan yang disebut dengan aturan forward chaining [3][14].

## C.  Certainty Factor
Certainty factor merupakan suatu proses untuk mengukur sebarapa besar tingkat kepercayaan pakar terhadap suatu informasi, yang bisa dilakukan dengan proses perhitungan certainty factor dibawah ini: [3] CF[H, E] = CF[E] * CF[Rule] ...(1) CF[H, E] = CF[lama] + CF[baru] (1 - CF[lama])  *jika CF[H, E] > 1 ...(2)

## D.  Akurasi
Akurasi  merupakan  suatu  nilai  hasil  untuk  menetukan  tingkat  kemiripan  antara  dua  hal  yang  ingin dibandingkan untuk mengetahui sebarapa besar tingkat kemiripan antara keduanya[3].

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A.   Assesment Phase
Penanganan pasien gangguan kejiwaan memerlukan pengobatan dan perawatan khusus karena tidak semua dokter bisa menangainnya diperlukan dokter khusus spesialis kejiwaan, selain itu keterbatasan jumlah dokter spesialis kejiwaan, dengan fasilitas penanganan kejiwaan yang tidak memadai dan juga biaya konsultasi yang terbilang cukup mahal menjadi suatu permasalahan dalam penanganan kasus kejiwaan yang harus ditangani secara tepat.
Oleh  karena  itu  sistem  pakar  bisa  menjadi  solusi,  dikarenakan  sistem  pakar  bisa  mempunyai  kemampuan menyerupai seorang pakar, pakar yang dimaksud disini adalah seorang dokter spesialis kejiwaan. Penelitian sistem  pakar  diagnosis  penyakit  kejiwaan  ini juga  mengambil  referensi  dari jurnal  penelitian  dengan  tema serupa dan domain pakar kejiwaan yaitu dr. Riza Putra, Sp.KJ., serta tempat penelitian dan penerapan aplikasi sistem pakar ini pada fasilitas kesehatan jiwa di Klinik Utama Jiwa Nur Ilahi yang beralamat di jalan Pertamina No.12, Cipadung Wetan, Kec. Panyileukan, Kota Bandung, Jawa Barat.
Perbedaan penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian rujukan adalah:
1. Penyakit kejiwaan yang akan dipakai dalam penelitian adalah Bipolar dan Skizofrenia.
2. Menggunakan dua metode inferensi yaitu forward chaining dan certainty factor .
3. Aplikasi akan dibangun menggunakan bahasa pemerograman web yaitu PHP.
Vol. 19; No. 2; 2022; Hal 620-629

## 4. Penelitian akan dilakukan di Klinik Jiwa Nur Ilahi Kabupaten Bandung.

## B.  Knowledge Acquisition
Proses akuisisi pengetahuan akan dikhusukan untuk penyakit kejiwaan Bipolar dan Skizofrenia yang didapat dari buku dan dari pakar secara langsung[12][13]. Pada tabel 1 dibawah ini merupakan penjelasan dari kedua penyakit kejiwaan berdasarkan pengetahuan dari domain pakar yang dipilih dalam penelitian ini.
Tabel 1: Data Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit Detail Saran P01 Bipolar Gangguan bipolar adalah  gangguan mental  yang  ditandai  dengan  perubahan yang drastis pada suasana hati[15].
Dokter biasanya meresepkan penstabil  mood  atau  obat-obatan anticonvulsant. Antidepresan juga dapat  diberikan  untuk  mengatasi pemicu episode bipolar. P02 Skizofrenia Skizofrenia adalah gangguan mental yang dapat memengaruhi tingkah laku, emosi, dan juga komunikasi[15]. Untuk  mengatasi  halusinasi  dan delusi  yang  dialami,  dokter biasanya  akan  meresepkan  obat antipsikotik dalam dosis rendah.
Sedangkan tabel 2 selanjutnya merupakan daftar gejala yang mengindikasikan pasien terdiagnosa  penyakit kejiwaan Bipolar dan Skizofrenia . 22 gejala ini bersumber dari domain pakar yang diakusisi menjadi basis pengetahuan pada aplikasi pakar yang dibangun.
Tabel 2: Data Gejala
Kode Gejala Nama Gejala Bobot G001 Grandiositas atau Harga diri meningkat atau berlebihan 0.6 G002 Kurang Tidur 0.6 G003 Lebih banyak bicara dari biasanya 0.6 G004 Loncatan gagasan atau pikiran merasa sedang berlomba 0.6 G005 Distraktibilititas 0.4 G006 Peningkatan aktivitas atau agitasi psikomotor 0.8 G007 Keterlibatan berlebihan dalam aktivitas yang berakibat merugikan 0.8 G008 Gangguan mood berat 0.8 G009 Gejala-gejala tidak disebabkan oleh efek fiologik seperti penggunaan obat, atau kondisi medik umum 0.4 G010 Delusi atau waham. 1.0 G011 Halusinasi. 0.6 G012 Pembicaraan kacau atau kekacauan alam pikir. 0.6 G013 Agresif,  mondar-mandir,  agresif,  tidak  dapat  diam,  gaduh,  bicara  dengan  semangat gelisah, dan gembira berlebihan. 0.4 G014 Merasa dirinya orang hebat 0.2 G015 Ketakutan dan merasakan adanya suatu ancaman. 0.8 G016 Menyimpan dendam atau rasa permusuhan. 0.8 G017 Tidak adanya ekpersi hati bisa dilihat dari wajah yang datar tanpa ekpresi. 1.0 G018 Mengisolasi diri, tidak mau bergaul dan sering melamun. 0.8 G019 Tidak merespon pembicaraan, pendiam, dan susah diajak bicara. 0.6 G020 Memiliki sifat pasif dan apatis, dan menarik diri dari pergaulan sosial. 0.8 G021 Kesulitan dalam berpikir abstrak. 0.4 G022 Memiliki pola pikir yang streotip. 0.8
Setelah memiliki basis pengetahuan diatas, selanjutnya dibangun bagian mesin inferensi pada aplikasi sistem pakar ini dengan menerapkan metode inferensi forward chaining dan certainty factor. Proses forward chaining ini  akan  melakukan  pencarian  maju  dari  gejala  yang  ada  sehingga  mendapatkan  hasil  diagnosa  penyakit kejiwaan yang diderita, proses pencarian bisa di lihat di gambar 2, dan aturan forward chaining bisa dilihat pada tabel 3.
Gambar 2: Pohon keputusan untuk mesin inferensi dengan metode forward chaining
Pohon keputusan diatas menggambarkan dari aturan produksi pada tabel 3 dibawah ini, dimana terdapat 2 aturan yang diformulasikan menggunakan bentuk IF-THEN . Aturan ( rule ) pertama merupakan aturan produksi yang  menghubungkan  gejala  pada  penyakit Bipolar .  Sedangkan  aturan  kedua  merupakan  aturan  produksi  untuk penyakit Skizofrenia .

## Tabel 3: Rule Forward Chaining
Rule IF THEN 1 G001, G002, G003, G004, G005, G006, G007, G008, G009 P01 2 G010, G011, G012, G013, G014, G015, G016, G017, G018, G019, G020, G021,  G022 P02
Selanjutnya,  karena  inferensi  aplikasi  sistem  pakar  ini  tidak  hanya  menggunakan forward chaining,  maka selanjutnya disusun kolaborasi metode tersebut dengan metode certainty factor . Proses certainty factor ini adalah untuk mengukur tingkat keyakinan pakar terhadap gejala yang dirasakan sehingga bisa menentukan persentase keyakinan akan penyakit yang kemungkinan diderita.
Tabel 4: Bobot jawaban pakar (CF Pakar)
Jawaban pakar Bobot Jarang Muncul 0.2 Hampir Muncul 0.4 Kemungkinan Besar Muncul  0.6 Kemungkinan Muncul 0.8 Pasti Muncul 1.0
Pada tabel 4. yang merupakan nilai certainty factor dari pakar yang akan dilakukan operasi perkalian dengan nilai certainty factor dari user untuk mendapatkan nilai certainty factor (CF[H, E] = CF[E] * CF[Rule]).

## Tabel 5: Bobot jawaban user (CF User)
Jawaban user Bobot Tidak Tahu 0.2 Mungkin Ya 0.4 Kemungkinan Besar Ya 0.6 Hampir pasti Ya 0.8 Pasti ya 1.0
Inferensi adalah suatu proses untuk menghasilkan informasi dari fakta- fakta yang diketahui dan diasumsikan [3], inferensi merupakan kombinasi dari semua pengetahuan yang sudah di akuisisi, untuk dijadikan acuan dalam mengambil suatu diagnosa sehingga dapat melakukan penalaran layaknya seorang pakar kejiwaan.
Contoh Kasus:
Gejala yang dirasakan adalah: G001 = Grandiositas atau Harga diri meningkat atau berlebihan (0.6) jawaban User Pasti Ya (1.0) G002 = Berkurangnya kebutuhan tidur (merasa segar dengan hanya tidur tiga jam) (0.6) jawaban User pasti Ya (1.0)
CF[H, E] 1 = CF[E] 1 * CF[Rule] 1 CF[H, E] 2 = CF[E] 2 * CF[Rule] 2 = 1.0 * 0.6 = 1.0 * 0.6 = 0.6 = 0.6
Hasil kombinasi dari dua gejala yang dirasakan adalah: CF[H, E] = CF[H, E] 1 + CF[H, E] 2 (1 - CF[H, E] 1 ) = 0.6  + 0.6 ( 1 – 0.6 ) = 0.84
Maka berdasarkan dua gejala yang dirasakan maka kemungkinan terdignosa bipolar sebesar 0.84 atau 84 %

## C.  Design
Proses desain berisi pemodelan aplikasi sistem pakar menggunakan diagram UML dan pembangunan aplikasi menggunakan bahasa pemerograman PHP [15][3]. Pemodelan fungsi atau fitur aplikasi menggunakan use case diagram, dimulai dari kebutuhan sistem pakar dalam akuisisi pengetahuan maka dibuatkan fungsi diantarnya untuk  mengelola  penyakit,  mengelola  gejala,  mengelola  data  pengetahuan  yang  dikombinasikan  menjadi proses inferensi untuk menjalankan fungsi diagnosa. Juga fungsi pengguna yang di bagi dua yaitu user biasa yang memiliki  akses  terhadap  fitur  diagnose, dan juga  admin  yang  bisa mengakses  data-data  pengetahuan melalui fungsi login lebih jelas nya bisa lihar pada gambar 3.
Tampilan  aplikasi  sistem  pakar  yang  merupakan  implementasi  dari  bahasa  pemerograman web  php dan gabungan dari database mysql [5] yang bisa dilihat tampilannya pada gambar 4 dibawah ini.

## Gambar 4: Tampilan aplikasi

## D. Testing
Proses  pengujian  fungsional  aplikasi  sistem  pakar  menggunakan  metode black  box, metode beta  test dan pengujian hasil diagnosa aplikasi dilakukan dengan mencocokan dengan hasil diagnosa pakar menggunakan 10 sampel penghujian dan juga pengujian manual perhitungan certainty factor .
Beta test dilakukan dengan menggunakan kuesinair yang diisi secara online dan hasil nya ada 20 responden yang mengisi 5 pertanyaan dengan nilai 1 – 4 dengan deskripsi nilai tidak baik, kurang baik, baik dan sangat baik terkait pengalaman mereka dalam menggunakan aplikasi yang bisa dilihat pada gambar diagram di bawah ini.
Gambar 6: Diagram Pertanyaan 2
Gambar 7: Diagram Pertanyaan 3
Gambar 8: Diagram Pertanyaan 4

## Gambar 9: Diagram Pertanyaan 5
Hasilnya dari lima pertanyaan mayoritas responden menjawab dengan jawaban Baik dengan persentase 75% sampai 80%.
Berikut merupakan pengujian 10 sample diagnosa aplikasi sistem pakar yang di uji dengan hasil diagnosa seorang pakar bisa dilihat pada data tabel 6. Prosesnya adalah dari 10 hasil sampel uji yang didiagnosa oleh aplikasi akan dibandingkan hasilnya dari pakar kejiwaan yaitu dr. Riza Putra. Sp.KJ.

## Tabel 6: pengujian
Kasus ke- Gejala yang dirasakan Aplikasi Pakar 1. 1. Grandiositas atau Harga diri meningkat atau berlebihan 2. Loncatan gagasan atau pikiran merasa sedang berlomba 3. Peningkatan aktivitas atau agitasi psikomotor Bipolar Bipolar 2. 1. Gangguan mood berat 2. Kurang Tidur 3. Lebih banyak bicara dari biasanya Bipolar Bipolar 3. 1. Gangguan mood berat. 2. Kurang Tidur. 3. Lebih banyak bicara dari biasanya Bipolar Bipolar 4. 1. Kurang Tidur 2. Grandiositas atau Harga diri meningkat atau berlebihan Bipolar Bipolar 5. 1. Peningkatan aktivitas atau agitasi psikomotor 2. Distraktibilititas. Bipolar Bipolar 6. 1. Delusi atau waham. 2. Pembicaraan kacau atau kekacauan alam pikir. 3. Menyimpan dendam atau rasa permusuhan. Skizofrenia Skizofrenia 7. 1. Mengisolasi diri, tidak mau bergaul dan sering melamun. 2. Kesulitan dalam berpikir abstrak. 3. Tidak adanya ekpersi hati bisa dilihat dari wajah yang datar tanpa ekpresi. Skizofrenia Skizofrenia 8. 1. Merasa dirinya orang hebat. 2. Halusinasi. 3. Memiliki pola pikir yang streotip. 4. Kesulitan dalam berpikir abstrak. Skizofrenia Skizofrenia 9. 1. Mengisolasi diri, tidak mau bergaul dan sering melamun. 2. Tidak merespon pembicaraan, pendiam, dan susah diajak bicara. 3. Memiliki sifat pasif dan apatis, dan menarik diri dari pergaulan sosial. Skizofrenia Skizofrenia 10. 1. Ketakutan dan merasakan adanya suatu ancaman. 2. Mengisolasi diri, tidak mau bergaul dan sering melamun. Skizofrenia Skizofrenia
Hasil pengujian menunjukan dari 10 sampel data diagnosa aplikasi yang diuji oleh pakar menunjukan hasil 10 sampel tersebut sesuai dengan diagnosa pakar dengan persentase nilai: (10 / 10) * 100 = 100 %. Jadi hasil diagnosa dari aplikasi sistem pakar ini sudah bisa digunakan untuk mendiagnosa gangguan kejiwaan bipolar dan skizofrenia layaknya seorang pakar kejiwaan.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas menghasilkan aplikasi sistem pakar berbasis web yang di bangun menggunakan bahasa pemerograman PHP dengan sumber pengetahuan dari buku dan pakar secara langsung dan  aplikasi  ini  juga  bisa  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  kejiwaan  dengan  tingkat  akurasi  100% dengan menggunakan inferensi forward chaining dan certainty factor . Untuk pengembangan aplikasi yang serupa  dikemudian  hari,  disarankan  untuk  meningkatkan  fungsi  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit kejiwaan ini adalah dengan menambahkan data pengetahuan penyakit kejiwaan yang lainnya agar tidak hanya bisa mendiagnosa dua jenis penyakit kejiwaan saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan  RI,  “Situasi  Kesehatan  Jiwa  Di  Indonesia,” InfoDATIN . p. 12, 2019.
[2] F.  Nuraeni,  N.  Suciyono,  S.  R.  Dilla,  and  T.  Informatika,  “APLIKASI  SISTEM  PAKAR  UNTUK MENDIAGNOSA GANGGUAN KEJIWAAN BIPOLAR DISORDER MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING STMIK Tasikmalaya Jalan RE Martadinata No 272A Tasikmalaya,” 2018.
[3] Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Penggunan Dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan . Yogyakarta: ANDI, 2008.
[4] F.  Indah  Mevung, A.  Suyatno,  S.  Maharani,  and  J.  Barong Tongkok  Kampus  Gn  Kelua  Samarinda Kalimantan  Timur,  “DIAGNOSIS  PENYAKIT  KEJIWAAN  MENGGUNAKAN  METODE CERTAINTY FACTOR,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, 2017.
[5] R.  Annisa,  “Sistem  Pakar  Metode  Certainty  Factor  Untuk  Mendiagnosa  Tipe  Skizofrenia,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 40–46, 2018.
[6] Windarsyah,  Husnul  Khatimi,  and  Ryan  Maulana,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Jenis  Gangguan  Jiwa Skizofrenia Menggunakan Kombinasi Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 2, no. 2, pp. 51–58, 2017, doi: 10.20527/jtiulm.v2i2.20.
[7] F. P. Juniawan, “Penggunaan Metode Forward Chaining Dalam Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kejiwaan,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 8, no. 1, pp. 29–35, 2017.
[8] R. S. Putra and Y. Yuhandri, “Sistem Pakar dalam Menganalisis Gangguan Jiwa Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 227–232, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.70.
[9] L. Sudarmana et al. , “Aplikasi Sistem Pakar Untuk mendiagnosis Gangguan Jiwa Schizophrenia,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 2, pp. 40–44, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/download/650/639
[10]  J.  Durkin, Expert  Systems  DESIGN  AND  DEVELOPMENT .  New  York:  Macmillan,  Maxwell Macmillan Canada, Maxwell Macmillan International, 1994.
[11]  E. N. Sari, “Sistem Pakar Diagnosa Awal Gangguan Jiwa Degan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” 2017.
[12]  A. Samsara and Dinarti, Mengenal Gangguan Bipolar .
[13]  S. Mashudi, “Asuhan Keperawatan Skizofrenia,” no. Juni, pp. 1–23, 2021.
[14]  A. Samsara, “Mengenal Kesehatan Jiwa,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , pp. 10–27, 2018.
[15]  R. Arief, M., Pemerograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan MYSQL . Yogyakarta: Andi, 2011.
[14]  E. N. Sari, “Sistem Pakar Diagnosa Awal Gangguan Jiwa Degan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” 2017.
[15]  A. Samsara, “Mengenal Kesehatan Jiwa,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , pp. 10–27, 2018.