## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Brian Wahyu Anggriawan
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang brianyob01@gmail.com

## ABSTRAK
Diabetes  melitus adalah di  mana tubuh tidak bisa  menghasilkan hormon insulin sesuai kebutuhan tubuh atau  tidak  bisa  memanfaatkan  secara  optimal  insulin  yang  dihasilkan,menurut  (WHO)  Badan  kesehatan  dunia pada tahun 2016 Indonesia menempati urutan ke-4 terbesar di dunia setelah India, China, dan Amerika Serikat dalam jumlah penderita diabetes. Banyak orang awalnya tidak tahu bahwa mereka menderita Diabetes Mellitus karena  masyarakat  jarang  untuk  pergi  konsultasi  ke  dokter  dikarenakan  berbagai  macam  alasan  diantaranya mahalnya  untuk  periksa  ke  dokter,  ketersedian  dokter  ,  jarak  rumah  dengan  tempat  praktik  dokter  dan meluangkan waktu untuk pergi ke tempat praktik dokter. Oleh karena itu diperlukan suatu alat atau sistem yang memiliki  kemampuan  layaknya  seorang  dokter  dalam  mendiagnosis  penyakit.  Sistem  tersebut  adalah  sistem pakar  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  atau  seorang  pakar  ke  dalam  komputer  agar  dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh pakar.
Penelitian  ini  bertujuan  Bagaimana  membuat  sistem  pakar  sebagai  alat  bantu  mendiagnosis  penyakit Diabetes Melitus. Knowledge base dari system pakar ini didapat dari wawancara dengan dokter, observasi dan hasil penelitian. Sistem Pakar ini menggunakan metode Certainty Factor. Sesi konsultasi pada sistem ini berupa dialog  interaktif  antara  user  dengan  sistem  pakar  mengenai  penyakit  Diabetes.  User  memilih  dari  gejala  yang diajukan oleh system, dan sistem memberikan informasi mengenai diabetes, diagnosis diabetes, dan solusi bagi user.
Kata Kunci : Sistem pakar, Certainty Factor, Diabetes Melitus.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Diabetes  melitus  adalah  di  mana  tubuh  tidak  bisa menghasilkan  hormon  insulin  sesuai  kebutuhan tubuh atau tidak bisa memanfaatkan secara optimal insulin  yang  dihasilkan  (Fitriana  &  Rachmawati, 2015). Setiap tahun jumlah penderita diabetes terus meningkat,  menurut World  Health  Organization (WHO)  pada  tahun  2016  Indonesia  menempati urutan  ke  4  terbesar  dalam  jumlah  penderita diabetes  melitus  setelah  india  ,china  dan  amerika, Banyak  orang  awalnya  tidak  tahu  bahwa  mereka menderita  Diabetes  Mellitus  karena  masyarakat jarang untuk pergi konsultasi ke dokter dikarenakan berbagai  macam  alasan  diantaranya  mahalnya untuk  periksa  ke  dokter,  ketersedian  dokter  di Setiap  daerah,  jarak  rumah  dengan  tempat  praktik dokter  dan  meluangkan  waktu  untuk  pergi  ke tempat  praktik  dokter.  Oleh  karena  itu  diperlukan suatu  alat  atau  sistem  yang  memiliki  kemampuan layaknya  seorang  dokter  dalam  mendiagnosis penyakit diabetes. Sistem  Pakar  ( Expert  System )  adalah  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  terekam didalam  komputer  untuk  memecahkan  persoalan yang  membutuhkan  keahlian  seorang  pakar.  Ada banyak  bidang  dimana  sistem  pakar  dapat diterapkan,  salah  satunya  adalah  bidang  medis. Dalam bidang medis, sistem pakar dapat digunakan untuk  membantu  masyarakat  dalam  melakukan
diagnosis penyakit tanpa harus menemui dokter dan tanpa  mengeluarkan  biaya.  Dengan  Sistem  Pakar masyarakat  dapat  mendapatkan  informasi  tentang jenis penyakit, penyebab, dan solusi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  dipaparkan maka  penulis  melakukan  penelitian  dengan  judul sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit Diabetes  melitus,  Implementasi  sistem  pakar  ini dibuat dengan berbasis Web agar dapat diakses dan dimanfaatkan  masyarakat  secara  luas  dan  dalam penulisan  ini  penulis  menggunakan  metode Certainty Factor Karena metode tersebut menentukan  suatu  nilai  kepastian  dari  suatu  data. Derajat gabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan  umumnya dinyatakan dalam  satu nilai  dari  suatu  data  dari  Seorang  pakar  seperti dokter untuk memberikan kepastian dari suatu data. Dengan  adanya  website  ini  diharapkan  membantu masyarakat  untuk  mendiagnosis  penyakit  Diabetes sejak  dini  dan  segala  permasalahan  terhadap penyakit ini.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  dapat diambil perumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana merancang dan membangun sistem pakar diagnosis penyakit diabetes melitus berbasis web ?
2. Bagaimana merancang dan membangun sistem pakar yang dapat digunakan untuk diagnosis penyakit diabetes melitus ?

## 1.3 Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dari  pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Sistem hanya terbatas melakukan diagnosis dan penghitungan nilai keyakinan untuk penyakit Diabetes.
2. Peraturan atau rule di dalam website diagnosis penyakit Diabetes dibentuk dari sejumlah fakta dan pakar.
3. Sistem pakar ini dirancang dan dibangun dengan berbasis web.
4. Sistem  pakar  ini  berdasarkan  data  yang  telah didapat dari buku Diabetes dan data dari dokter.
1.4  Tujuan Adapun tujuan yang ingin dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah :
2. Merancang dan membangun website sistem pakar penyakit diabetes melitus menggunakan bahasa pemrograman PHP database MYSQL.
3. Merancang  dan  membangun  sistem  pakar  yang dapat  digunakan  untuk  diagnosis  penyakit diabetes melitus  menggunakan  metode Certainty Factor

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Diabetes Melitus
Diabetes  melitus  adalah  suatu  keadaan  dimana tubuh tidak bisa menghasilkan hormon insulin sesuai kebutuhan atau tubuh tidak bias memanfaatkan secara optimal  insulin  uang  dihasilkan.  Sehingga  terjadi kelonjakan  kadar  gula  dalam  darah  melebihi  normal .menurut  (WHO) World  Health  Organization Diabetes  Melitus  adalah  keadaan  hiperglikemia kronis  yang  disebabkan  oleh  factor  lingkungan  dan keturunansecara  bersamaan  dengan  karakteristik hiperglikemia  kronis  yang  tidak  dapat  di  sembuhkan tapi  dapat  di  control.  Sehingga  dari  pengertian menurut  WHO  tersebut  dapat  di  simpulkan  bahwa diabetes  melitus  adalah  gangguan  metabolisme kronik dimana secara absolut atau relative kekurangan  insulin  yang  dapat  menyembabkan gangguan metabolisme karbohidrat,protein dan lemak (Fitriana & Rachmawati, 2015) 2.2   Sistem Pakar Sistem pakar merupakan sistem yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  terekam dalam  komputer  untuk  memecahkan  persoalan  yang membutuhkan  keahlian  manusia,  selain  itu  sistem pakar  juga  bisa  berarti  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan  pakar untuk  mencapai  performa  keputusan  tingkat  tinggi dalam domain persoalan yang sempit. Tujuan adanya sistem  pakar  bukan  untuk  menggantikan  kedudukan
seorang  ahli  atau  seorang  pakar,  tetapi  hanya  untuk memasyarakatkan  pengetahuan  dan  pengalaman  dari para pakar. Seiring pertumbuhan populasi manusia di zaman modern ini, maka  sistem pakar ini diharapkan sangat  berguna  membantu  dalam  hal  pengambilan keputusan  (Candra & Rahim, 2014).

## 2.3   Certainty Factor
Certainty  factor adalah  metode  untuk  mendapatkan suatu  kepastian  dari  suatu  data.  Derajat  gabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan umumnya dinyatakan dalam satu harga dari suatu data. Seorang pakar  seperti  bidan  dapat  menganalisis  informasi yang  ada  untuk  memberikan  kepastian  atau ketidakpastian dari suatu data. Sebagai implementasinya  adalah  memanfaatkan  dari  suatu peralatan  seperti computer,  notebook, dan lainnya. Diagnosis  penyakit  umumnya  dilakukan  untuk membantu  pengguna  dalam  penanganan  dan  deteksi dini penyakit tersebut. Sehingga pelayanan kesehatan dapat lebih cepat dilakukan (Candra & Rahim, 2014).
Certainty Factor menggunakan suatu gejala nilai untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang pakar  seperti  bidan  terhadap  suatu  data.  Dalam mengekspresikan  derajat  kepastian,  Certainty  factor dapat  mengasumsikan  derajat  kepastian  seorang pakar  terhadap  suatu  data.  Dalam  mengekspresikan derajat keyakinan digunakan suatu nilai yang disebut Certainy  Factor (CF)  untuk  mengasumsikan  derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Berikut adalah  formulasi  dasar  dari Certainy  Factor pada persamaan 2.1 :
CF[H.E] = MB[H,E] – MD[H,E]
Keterangan : CF = Certainy Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MB = Measure of Belief (tingkat keyakinan), adalah ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. MD = Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E. E = Evidence (peristiwa atau fakta).
H = Hipotesis (Dugaan).
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  CF  yang lebih dari 1 gejala menggunakan persamaan 2.2

## 2.4 Forward Chaining
Metode  Forward  Chaining  adalah  metode  pencarian atau teknik pelacakan ke depan yang dimulai dengan
CFcombine(CF1, CF2) = CF1 + CF2 * (1- CF1)
informasi  yang  ada  dan  penggabungan  rule  untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan. Pelacakan  maju  ini  sangat  baik  jika  bekerja  dengan permasalahan yang dimulai dengan rekaman informasi  awal  dan  ingin  dicapai  penyelesaian  akhir, karena  seluruh  proses  akan  dikerjakan  secara berurutan  maju.  Berikut  adalah  diagram  Forward Chaining  secara  umum  untuk  menghasilkan  sebuah goal.  Forward  chaining  merupakan  metode  inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya.  Jika  klausa  premis  sesuai  dengan  situasi (bernilai  TRUE),  maka  proses  akan  menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru  konklusi  diperoleh.  Jika  suatu  aplikasi menghasilkan tree  yang lebar dan tidak dalam,  maka gunakan forward chaining (Candra & Rahim, 2014).

## 2.5   MySQL
MySQL  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  sistem manajemen  basis  data  SQL  atau  yang  biasanya disebut  dengan  DBMS  ( Database  Management System). MySQL  adalah  aplikasi  database  server yang  gratis  tanpa  harus  membeli  lisensinya  untuk kepentingan  komersial.  Selain  sebagai  database server, MySQL juga dapat mengakses suatu database MySQL  yang  posisinya  sebagai  server.  Jadi  MySQL adalah sebuah database yang dapat digunakan sebagai client maupun server.
MySQL  dapat  diintegrasikan  dengan  beberapa bahasa pemrograman seperti. Java, Python, Perl, PHP yang  merupakan  bahasa  pemrograman  yang  paling sering  di  temukan  di  kalangan  programmer (Hidayahtullah & Kawistara, 2015).

## 3.6 PHP
PHP  adalah  bahasa  pemrograman  yang  bekerja menggunakan  web  server  seperti  google  chrome, mozilla firefox, opera, internet explorer dan lain-lain. PHP itu sendiri memiliki kepanjangan Perl Hypertext Preprocessor yang memiliki definisi kode/skrip yang akan  di  eksekusi  pada server  side .  Sifat server  side berarti  pengerjaan  skrip  dilakukan  di  server,  lalu hasilnya  dikirimkan  ke  browser.  PHP  juga  bersifat open source yang dapat digunakan di berbagai sistem operasi  seperti  windows,  linux,  macintosh  dan  unix (Hidayahtullah & Kawistara, 2015) 4. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Sistem
Untuk  menghasilkan  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  penyakit  Diabetes  melitus  diperlukan pembuatan  basis  pengetahuan  dan  basis  aturan  yang
lengkap  agar  proses  inferensi  berjalan  dengan  baik. Mekanisme  infrensi  pada  sistem  pakar  ini  adalah melakukan  penalaran  maju  (forward  chaining) dengan  menggunakan  aturan  berdasarkan  urutan  dan pola  tertentu.  Selama  proses  diagnosis,  mekanisme infrensi  menguji  gejala  sesuai  dengan  aturan  satu demi satu untuk memperoleh nilai kepercayaan.

## 3.2   Analisis Metode 3.2.1 Struktur Menu
Dalam  pembuatan  antarmuka  terdapat  struktur menu  program,  web  sistem  pakar  ini  memiliki  4 menu  yaitu  menu  home,  informasi,  diagnosis  dan about  me.  Struktur  menu  seperti  ditunjukan  pada gambar 3.1.
Website Sistem Pakar Home Diabetes Melitus About Me
Login Informasi Penyakit Diagnosis Penyakit Makanan Pencegah Diabetes Halaman Admin (kelola data gejala)

## Gambar 3.1 Struktur Menu

## 3.2.2 Flowchart Certainty Factor
Pada tahap perhitungan  nilai metode certainty factor, akan menghitung  nilai  probabilitas  penyakit  sesuai  dengan gejala yang dipilih. Dapat dilihat pada gambar 3.2.
Gambar 3.2 Flowchart Certainty Factor

## 3.2.3 Flowchart Sistem
Pada  gambar  3.3  ditunjukan  flowchart  sistem  yang  telah dibangun.

## Gambar 3.3 Flowchart Sistem
Keterangan :
1. Start  :  Memulai  program,  yang  di  tampilan  awalnya mucul header dan beberapa button.
2. Pilih  menu  diagnosis  jika  user  ingin  mendeteksi penyakit dan tampilan akan menuju ke form diagnosis
3. Pilih  gejala  penyakit  yang  dialami  dalam  menu diagnosis.
4. Setelah  gejala  dipilih  maka  perhitungan  dimulai dengan menggunakan metode certainty factor
5. Hasil  diagnosis  akan  muncul  setelah  dilakukan perhitungan metode certainty factor.
6. Jika user ingin kembali mendeteksi penyakit maka klik button kembali dan tampilan awal program diaganosis akan kembali
7. Jika  tidak  ingin  mengulang  program,  maka  program selesa (End).

## 3.2.4 Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  ini  menggambarkan  proses apa saja yang akan berjalan pada sistem pakar ini. Fase ini diawali  dengan  pembentukan  diagram  konteks  yang menggambarkan  keseluruhan  dari  suatu  sistem.  Dapat dilihat pada gambar 3.4 berikut ini.
0
SISTEM PAKAR USER (Peternak) ADMIN (Pakar) Gejala yang dialami kambing Hasil diagnosa dan solusi Hasil diagnosa dan solusi Data Relasi Data Gejala Data Penyakit

## Gambar 3.4 DFD Level 0

## 3.3  Tabel gejala, tabel penyakit dan tabel aturan.
Adapun tabel gejala serta tabel penyakit Diabetes Melitus dapat  dilihat  pada  tabel  3.1  dan  tabel  3.2.  Untuk  tabel matriks  aturan  gejala  terhadap  penyakit  ini  menunjukkan bahwa  setiap penyakit  memiliki gejala dan  sebuah gejala terdapat pada beberapa penyakit.
Tabel 3.1 Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Banyak kencing di malam hari G02 Sering haus atau lapar G03 Berat badan turun drastic G04 Sering pusing G05 Luka sulit / lama sembuh G06 Penglihatan kabur G07 Keputihan G08 Sering kesemutan pada tangan dan kaki G09 Sering cepat lelah saat beraktivitas G10 Infeksi saluran kemih G11 Sering gatal-gatal atau alergi pada kulit G12 Sering mual-mual G13 Sering muntah G14 Sering nyeri perut G15 Hipertensi (tekanan darah tinggi lebih dari 120/80 mmHg) G16 Obesitas (kegemukan) G17 Katarak G18 Berkeringat dengan keringat lengket G19 Sering diare G20 Sering sesak nafas G21 Sering nyeri di ulu hati
Pada  tabel  penyakit  ini  terdapat  beberapa  jenis penyakit Diabetes Melitus seperti pada tabel 3.2 dibawah ini..
Tabel 3.2 Tabel penyakit Kode Penyakit Nama Jenis Penyakit P01 Diabetes Type I P02 Diabetes Type 2 P03 Neuropati Diabetes P04 Retinopati Diabetes P05 Nefropati Diabetes P06 Ketoasidosis Diabetes P07 Gestasional Diabetes

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1.1  Halanan Utama Sistem Pakar
Pada menu User terdapat beberapa menu antara lain  menu  home,    sub  menu  diabetes  melitus  yang berisi  menu  informasi  penyakit,  menu  diagnosa  dan menu 9 makanan pencegah diabetes , menu about me dan menu login.seperti pada gambar 4.1 berikut ini.

## Gambar 4.1 Halaman Utama

## 5.1.2 Halaman Informasi
Halaman  informasi  merupakan  informasi  seputar penyakit  diabetes  melitus  seperti  pada  gambar  4.2 berikut
Gambar 4.2 Halaman Utama

## 4.1.3 Halaman Diagnosis
Pada  halaman  diagnosis  ini  user  bisa  langsung memilih  gejala  yang  dialami  .  Seperti  yang ditunjukan pada gambar 4.3 berikut
Gambar 4.3 Halaman Diagnosis

## 4.1.4 Halaman Hasil
Pada  halaman  hasil  ini  user  bisa  melihat  penyakit yang  ditemukan  serta  solusi  dari  diagnosis  penyakit. Seperti yang ditunjukan pada gambar 4.4 berikut
Gambar 4.4 Halaman Hasil Diagnosis

## 4.1.5 Halaman Makanan Pencegah Diabetes
Pada  halaman  Makanan  Pencegah  Diabetes  berisis tentang  informasi  makanan  apa  saja  yang  dapet mencegah  penyakit  diabetes  melitus.  Seperti  yang ditunjukan pada gambar 4.5 berikut.
Gambar 4.5 Halaman Makanan Pencegah Diabetes

## 4.1.6 Halaman Login
Pada halaman login ini, admin memasukan username dan  password  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Seperti yang ditunjukan pada gambar 4.5 berikut.
Gambar 4.6 Halaman Login admin

## 4.1.7 Halaman Home Admin
Pada  halaman  home  admin  ini,  admin  dapat mengubah data, menghapus data dan menambah data. Seperti yang ditunjukan pada gambar 4.6 berikut.

## Gambar 4.7 Halaman Utama Admin

## 4.2 PENGUJIAN SISTEM
4.2.1 Pengujian fungsional Hasil  dari  pengujian  fungsional,  ditunjukan  pada tabel 4.1 berikut:
Tabel 4.1 Tabel Pengujian Fungsional
Keterangan.   √   = Berfungsi X  = Tidak Berfungsi

## 4.2.2 Pengujian Metode
Berdasarkan pengujian pada perangkat lunak didapatkan  hasil  penyakit  Sedebagian  Diabetes  Type 1  dengan  nilai  CF  0,8362  dan  tingkat  kepastian hampir  pasti.  Kemudian  setelah  pengujian  dengan
simulasi program, maka perlu diuji dengan perhitungan manual, Pada pengujian ini dicoba untuk melakukan perhitungan secara manual untuk dibandingkan dengan hasil pada pengujian sistem :
1. Banyak kencing di malam hari R1 = 0.4 2. Sering haus dan lapar R2 = 0.4 3. Berat badan turun drastis R3 = 0.3
4. Sering pusing
R4= 0,35
R1 = 0,4 ; R2 = 0,4 ; R3 = 0,3 R4=0,35 Berikut adalah proses perhitungannya. CF(R1,R2) = CF(R1) + [CF(R2)]x[1-CF(R1)]
= 0,4 + 0,4 x [1 – 0,4] = 0,4 + 0,4 x 0,6 = 0,64 CF(R1,R2,R3) =
CF(R1,R2) +[CF(R3)]x[1- CF(R1,R2)]
= 0,64+ 0,3 x [1 – 0,64] = 0,64 + 0,3 x 0,36 = 0,748 CF(R1,R2,R3,R4)  =  CF(R1,R2,R3)  +[CF(R4)]x[1- CF(R1,R2,R3)] = 0,748 + 0,35 x [1-0,748] = 0,748 + 0,35 x 0,252 = 0,8362

## 4.2.3 Pengujian Browser
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  dilakukan  dengan menggunakan  3 browser yaitu Google  Chrome, Mozilla Firefox 50.0.2 dan Opera 20.0. pengujian ini dilakukan  untuk  mengetahui  fungsional  aplikasi berbasis web. hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Tabel Pengujian Browser
Akses Fungsi GC MF O Admin Dapat melakukan login untuk mengakses √  √ √ halaman admin. Dapat menampilkan data gejala √  √ √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data gejala. √  √ √
Dapat menampilkan data penyakit √  √ √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus √  √ √ data penyakit. Dapat menampilkan data aturan/relasi √  √ √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus √  √ √ data relasi. Dapat menampilkan data istilah √  √ √ Dapat melakukan logout untuk keluar dari √  √ √ halaman admin. User Dapat melihat halaman beranda √  √ √ Dapat melihat halaman informasi √  √ √ Dapat melakukan diagnosis dengan cara pilih gejala iya atau tidak dari sebuah pertanyaan √  √ √ Dapat melakukan Klik Pada button diagnosis √  √ √ Dapat melakukan klik pada tombol diagnosa √  √ √ Keterangan : GC : Internet Explore
MF : Mozila Firefox
O : Opera
Keterangan.   √   = Berfungsi X  = Tidak Berfungsi

## 5.      KESIMPULAN DAN SARAN 5.1   Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan setelah  melakukan  perancangan  sistem  pakar  ini  antara lain adalah :
1. Hasil  Pengujian  keakuratan  metode  baik melalui  simulasi  program  dan  perhitungan manual,  hasil  perhitungan  memiliki  hasil persamaan sebesar 100%.
2. Hasil  pengujian  fungsional  sistem  dengan akses  sebagai admin dan user semua  fungsi berhasil  diujikan  dengan  baik  pada browser Internet Explorer, Mozila Firefox, Opera 20.0.
3. Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  dengan prosentase  sebanyak  44%  menyatakan  bahwa pengguna  sangat  setuju  dan  56%  menyatakan setuju dan 0% menyatakan bahwa tidak setuju sistem  pakar  diabetes  ini  dapat  membantu mendiagnosis penyakit diabetes.

## 5.2   Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini,  penulis  memberikan  saran yaitu:
1. Desain interface dapat  diperbaiki  lagi  supaya menarik dan userfriendly.
2. Penambahan  halaman  cetak  laporan  hasil diagnosis  dan  solusi  dari  konsultasi  yang sudah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mujilahwati , S. (2014). DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN HIAS MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY
FACTOR  BERBASIS  WEB. Jurnal  Teknika, Vol. 6, No. 2, September .
[2] Pratama, A. N., & Sukadi . (2012). Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosis  Hama  Dan  Penyakit Tanaman Padi. Journal Speed, Vol. 4, No. 1 .
[3] Sari  ,  N.  A.  (2013).  SISTEM  PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH  MENGGUNAKAN  METODE CERTAINTY  FACTOR. Pelita  Informatika Budi darma,Vol. 4, No. 3, Agustus .
[4] Wijayanti,  P.,  &  Fadlil  ,  A.  (2014).  SISTEM PAKAR  MENDIAGNOSA  JENIS  PENYAKIT
STROKE MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol. 2, No. 1, Februari .
[5] Wuryandari,  A.,  &  Trisnawati,  D.  (2013). APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN
METODE DHEMSTER  SHAFER. Magistra,  No.  85, September .
[6] Candra,  R.  m.,  &  Rahim,  W.  (2014).  Sistem pakar  diagnosa  bibit  unggul  sapi  dan  kambing dengan  metode  certainty  factor. Jurnal  Ilmiah
Komputer  Dan  Informatika,  Vol.  3,  No.  1, Maret .
[7] Fitriana,  R.,  &  Rachmawati,  S.  (2015). Cara Ampuh Tumpas Diabetes. Yogyakarta: MEDIKA.
[8] Hidayahtullah,  P.,  &  Kawistara,  J.  K.  (2015). Pemrograman WEB. Bandung: INFORMATIKA.
[9] Honggowibowo,  A.  S.  (2009).  Sistem  pakar diagnosa  penyakit  tanaman  padi  berbasis  web dengan  fordward  chaining. TELKOMNIKA  , Vol. 7, No. 3 Desember , 187-194.
[10] Sarwindah,  &  Marini.  (2016).  Aplikasi  Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Gangguan Pernafasan
pada Anak Menggunakan Metode CF (Certainty Factor). Jurnal  Komputer  Terapan,  Vol.  2,  No. 2, November , 159-168.
[11] Utomo,  T.  P.,  &  Suroso,  E.  (2004).  Aplikasi sistem  pakar  pada  pengendalian  mutu  karet RSS. Komputer  dan  sistem  intelijen. Jakarta: KOMMIT2004.
[12] Wulandari,  F.,  &  Yuliandri  ,  I.  (2014).
DIAGNOSA GANGGUAN GIZI
MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY FACTOR. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 11, No. 2, Juni , 305 – 313.