## Sistem Pakar Pemilihan Obat Secara Swamedikasi Menggunakan Teorema Bayes

## Expert System Drug Selection on Self-Medication Using Bayes Theorem
Raphael Yanarto Septiaji 1 , Ozzi Suria 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta, 55753, Indonesia Email: raphaelaji69@gmail.com 1 , ozzisuria@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Dalam kehidupan sehari-hari, sering kali kita mengalami gejala penyakit ringan seperti pusing, nyeri, demam,  batuk,  pilek,  diare,  maag,  dan  lain  lain.  Untuk  menangani  gejala  tersebut,  biasanya  kita membeli  obat  secara  mandiri  sebelum  memeriksakan  diri  ke  dokter.  Istilah  ini  dikenal  sebagai swamedikasi.
Pada  penelitian  ini  akan  dirancang  sebuah  sistem  pakar  untuk  pemilihan  obat  secara  swamedikasi menggunakan  teorema  bayes.  Sistem  ini  akan  memberikan  informasi  mengenai  obat-obatan  dalam kategori pengobatan mandiri atau swamedikasi.
Berdasarkan 20 data kasus yang telah divalidasi oleh pakar dan diujikan terhadap sistem, diperoleh tingkat kesesuaian sistem menggunakan teorema bayes pada pemilihan obat secara swamedikasi yang telah diuji adalah sebesar 90%. Hasil keluaran pada sistem hanya dapat menampilkan informasi 1 jenis obat saja.
Kata kunci : Sistem Pakar, Obat, Swamedikasi, Teorema Bayes

## ABSTRACT
In everyday life, we often experience symptoms of minor illness such as dizziness, pain, fever, cough, runny  nose,  diarrhea,  ulcer,  and  others.  To  deal  with  these  symptoms,  usually  we  buy  the  drug independently before going to the doctor. This term is known as self-medication.
In this study will be designed an expert system drug selection on self-medication using bayes theorem. This system will provide information about drugs in the category of self-medication.
Based on 20 case data that have been validated by experts and tested on the system, the system accuracy level using bayes theorem in self-medication drug selection which has been tested is 90%. The system will display information of 1 drug type only.

## Keywords: Expert Systems, Drug, Self Medication, Bayes Theorem

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan kemajuan teknologi dan perubahan  pola  hidup  masyarakat  yang cenderung  kurang  memperhatikan  kesehatan, maka  berkembangnya  penyakit  di  masyarakat tidak  dapat  dielakkan  lagi.  Berkembangnya penyakit  ini  mendorong  masyarakat  untuk mencari  alternatif  pengobatan  yang  efektif secara  terapi,  tetapi  juga  efisien  dalam  hal biaya.  Berkenaan  dengan  hal  tersebut, swamedikasi  menjadi  alternatif  yang  diambil oleh masyarakat.
Swamedikasi merupakan proses pengobatan  yang  dilakukan  sendiri  oleh seseorang mulai dari pengenalan keluhan atau gejalanya  sampai  pada  pemilihan  serta penggunaan  obat,  dan  obat  yang  dapat
digunakan  untuk  swamedikasi  adalah  obat- obatan  yang  dapat  dibeli  tanpa  menggunakan resep  dokter  termasuk  obat  herbal  atau tradisional
(Rikomah, 2016). Pada pelaksanaannya  swamedikasi  dapat  menjadi sumber  terjadinya  kesalahan  pengobatan ( medication  error )  karena  keterbatasan pengetahuan  masyarakat  akan  obat  dan penggunaannya. Melihat permasalahan tersebut, peneliti melakukan penelitian dengan judul  “Sistem  Pakar  Pemilihan  Obat  Secara Swamedikasi Menggunakan Teorema Bayes” .
Diharapkan dari penelitian ini dapat membantu masyarakat  dalam  melakukan  swamedikasi secara tepat, sehingga terhindar dari kesalahan pengobatan.
2. TINJAUAN PUSTAKA DAN TEORI

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Sistem pakar digunakan untuk membatu penderita  hipertensi  dalam  memilih  obat antihipertensi  sesuai  dengan  kondisi  pasien penderita  hipertensi  dengan  meminimalkan resiko yang merugikan bagi pasien. Proses uji validitas  pada  penelitian  ini  dalam  bentuk matriks  konfusi  yang  bertujuan  untuk mengetahui  total  kinerja  sistem.  Aturan  dari sistem  pakar  100%  diujikan  dan  dicocokkan hasilnya  dengan  aturan  dari  pakar  sehingga menghasilkan  nilai  dengan  tingkat  akurasi sebesar  100%  (Nurhayati,  Kusumadewi,  & Miladiyah, 2016).
Sistem  pakar  dalam  bidang  kesehatan salah satunya untuk melakukan penentuan jenis obat  bagi  penderita  suatu  penyakit.  Dengan nilai  pengujian  berupa  nilai  persentase  dari hasil perhitungan berdasarkan rumus Certainty Factor  yang  menghasilkan  nilai  persentase akurasi sebesar 98% (Fahlefiana, 2013).
Dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis mobile  yang  mudah  didapatkan  pada  saat  ini. Kucing  sebagai  hewan  periharaan  yang digemarin  oleh  masyarakat  Indonesia  namun tidak  diimbangi  dengan  tersedianya  dokter hewan  yang  mencukupi.  Data  yang  diperoleh dari  studi  literature  dari  para  ahli  selanjutnya akan menentukan data penyakit dan data gejala penyakit. Dalam tahap ini, terdapat dua langkah yang  dilakukan  yaitu  proses  data  identifikasi penyakit dan proses data indentifikasi gejala – gejala  yang  menghasilkan  nilai  probabilitas sebesar 90% (Harijanto & Latif, 2016).
Aplikasi  sistem  pakar  selain  digunakan untuk  diagnosa  penyakit  pada  manusia,  dapat juga  digunakan  untuk  diagnosa  penyakit  pada tanaman,  dalam  penelitiannya  penerapan sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kelapa sawit  digunakan  untuk  membantu  para  petani kelapa  sawit,  dalam  diagnosa  penyakit  dan solusi  pengobatan  tanaman  kelapa  sawit. Karena  di  Indonesia  salah  satu  komoditas unggulan dalam bidang perkebunan. Hasil dari pengujian  sistem  ini  mencapai  keakuratan sebesar 92,25 % (Sidauruk & Pujianto, 2017).
Sistem  pakar  dalam  bidang  pertanian dapat  membantu  para  petani  dalam  mengatasi permasalahan pada tanaman mereka berdasarkan  gejala-  gejala  yang  terjadi  pada tanaman tersebut sehingga para petani tersebut dapat dengan cepat mencari solusi yang tepat. Tahapan pengumpulan data pada penilitian ini menggunakan  studi  literatur  dan  wawancara kepada  seorang  ahli  atau  pakar,  dan  logika metode  teorema  bayes  pada  sesi  konsultasi
sistem,  pengguna  konsultasi  diberi  pilihan jawaban yang masing- masing memiliki bobot. Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  nilai keakuratan  sebesar  60.85%  (Barus,  Mesran, Suginam, & Karim, 2017)

## 2.2 Landasan Teori
2.2.1 Obat
Obat adalah bahan atau panduan bahan- bahan yang siap digunakan untuk mempengaruhi  atau  menyelidiki  sistem fisiologi  atau  keadaan  patologi  dalam  rangka penetapan
diagnosis,
pencegahan, penyembuhan,
pemulihan, peningkatan kesehatan  dan  kontrasepsi  (Departemen Kesehatan RI, 2006). Obat jadi adalah obat yang sudah dalam bentuk  siap  pakai,  dibedakan  antara  obat generic  dan  obat  merek  dagang.  Obat  generic adalah  obat  jadi  terdaftar  yang  menggunakan nama  generic  yaitu  nama  obat  internasional atau nama lazim yang sering dipakai. Penulisan obat  generic  menunjukkan  1)  Nama  generik lebih  informatif  dari  pada  nama  dagang,  2) Memberi  kemudahan  pemilihan  produk,  3) Produk obat generik pada dasarnya lebih murah daripada produk nama dagang, 4. Resep/order dengan nama generik mempermudah substitusi produk yang sesuai.

## 2.2.2. Swamedikasi
Swamedikasi  berarti  mengobati  segala keluhan  pada  diri  sendiri  dengan  obat-obat sederhana yang dibeli bebas di apotik atau toko obat, atas inisiatif sendiri tanpa nasihat dokter (Tan & Rahardja, 2010). Sedangkan konsep modern swamedikasi adalah  upaya  pencegahan  terhadap  penyakit, dengan  tentunya  mengkonsumsi  vitamin  dan food suplement untuk meningkatkan daya tahan tubuh.
Kriteria  obat  yang  digunakan  dalam swamedikasi sesuai permenkes No.919/MENKES/PER/X/1993:  1)  Tidak dikontraindikasikan  untuk  penggunaan  pada wanita hamil, anak di bawah usia 2 tahun dan orang  tua  di  atas  65  tahun,  2)  Tidak memberikan risiko pada kelanjutan penyakit, 3) Penggunaannya  tidak  memerlukan  cara  atau alat  khusus  yang  harus  dilakukan  oleh  tenaga kesehatan, 4) Memiliki rasio khasiat keamanan yang  dapat  dipertanggungjawabkan  untuk pengobatan sendiri.

## 2.2.3 Sistem Pakar
Menurut  Turban  (1995),  konsep  dasar sistem pakar mengandung keahlian ( expertise ), pakar ( expert ), pengalihan keahlian
( transfering expertise ), inferensi ( inferencing ), aturan  ( rules )  dan  kemampuan  menjelaskan ( explanation  capability ).  Keahlian  ( expertise )
adalah suatu kelebihan
penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari  pelatihan,  membaca  atau  pengalaman. Pengetahuan tersebut memungkinkan para ahli untuk dapat mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan ahli.

## 2.2.4 Teorema Bayes
Teorema bayes merupakan kaidah yang memperbaiki  atau  merevisi  suatu  probabilitas dengan cara memanfaatkan informasi tambahan.  Dari  probabilitas  awal  yang  belum diperbaiki  yang  dirumuskan  berdasarkan informasi  yang  tersedia  saat  ini,  kemudian dibentuklah probabilitas berikutnya. Probabilitas bayes adalah salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian data dengan formula bayes (Rosnelly,  2012).  Yang  dinyatakan dalam Persamaan 1.
P(Hi|E) = )* E + Hi ,)(-.) ∑ )* E + Hk ,)(-1) 2 345 (1)
Dimana: P(Hi|E) = Probabilitas hipotesa Hi terjadi jika evidence E terjadi. P(E|Hi)  =  Probabilitas  munculnya  evidence  E jika diketahui hipotesa Hk benar. P(Hi) =  Probabilitas  hipotesa  Hk  ,  tanpa memandang evidence apapun. n = Jumlah hipotesa yang mungkin.

## 3. METODOLOGI
3.1 Alur Penelitian
Alur  penelitian  pada  penilitian  ini dijelaskan  dalam  bentuk  blok  diagram  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.2 Perancangan Basis Pengetahuan
3.2.1 Data Obat
Tabel data obat dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Obat
Kode Obat Nama Obat OB001 Gliseril Guaiakolat OB002 Difenhidramin HCI OB003 Dekstrometorfan HBr OB004 Alpara OB005 Paracetamol OB006 Antasida OB007 Pirantel Pamoat OB008 Mebendazol OB009 Piperazin OB010 Oralit OB011 Salicyl Talk OB012 Mikonazol 2% OB013 Perak Sulfadiazin OB014 Povidon Iodine

## 3.2.2 Data Gejala
Tabel  data  gejala  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala Bobot G001 Pengeluaran  udara  dari saluran  pernapasan  secara kuat, yang mungkin disertai dengan pengeluaran dahak. 0.8 G002 Tenggorokan sakit dan gatal  0.6 G003 Pengeluaran  udara  dari saluran  pernapasan  secara kuat. 0.9 G004 Alergi  yang  disebabkan oleh  debu,  serbuk  bunga, cuaca  dingin  dan  bulu hewan. 0.9 G005 Demam,  sakit  kepala,  dan nyeri otot 0.2 G006 Mata berair 0.1 G007 Batuk,  bersin  dan  hidung berair 0.8 G008 Sakit tenggorokan 0.1 G009 Kepala,  leher,  dan  tubuh terasa panas, sedang tangan dan kaki dingin 0.8 G010 Mungkin merasa kedinginan  dan  menggigil bila suhu meningkat dengan cepat. 0.9 G011 Nyeri serta rasa panas pada ulu hati dan dada. 0.8 G012 Mual, kadang disertai muntah dan perut kembung. 0.6 G013 Mengeluarkan  cacing  pada saat  buang  air  besar  atau muntah. 0.8 G014 Badan  kurus  dan  perut buncit. 0.6
Kode Gejala Nama Gejala Bobot G015 Kehilangan  nafsu  makan, lemas, pusing nyeri kepala, gelisah dan sukar tidur. 0.5 G016 Gatal-gatal  disekitar  dubur terutama malam hari. 0.5 G017 Gangguan lambung, kejang perut diselingi diare, kehilangan berat badan, dan demam.
0.6
G018 Gangguan  saluran  cerna (mual,  muntah,  diare,  dan nyeri ulu hati). 0.7 G019 Pusing nyeri kepala, lemah, dan lelah. 0.4 G020 Frekuensi  buang  air  besar, melebihi normal. 0.9 G021 Kotoran encer atau cair. 0.8 G022 Sakit atau kejang perut. 0.7 G023 Demam dan muntah. 0.5 G024 Bintil-bintil kemerahan pada  kulit,  terutama  pada daerah-daerah lipatan tubuh. 0.9 G025 Kulit  berwarna  kemerahan pada saat lembab. 0.7 G026 Gatal. 0.8 G027 Lesi berbentuk bulat dengan pinggir meninggi dan bersisik, bagian tengah agak cekung  dan  sering  bebas dari peradangan.
0.9
G028 Sangat  gatal,  terutama  saat berkeringat. 0.8 G029 Peradangan  kulit,  biasanya akibat garukan. 0.7 G030 Kulit  berwarna  kemerahan, melepuh dan terkelupas. 0.9 G031 Bengkak pada kulit. 0.8 G032 Muncul rasa sakit dan panas pada kulit. 0.7 G033 Sobekan  pada  kulit  yang mungkin  membuat  cedera jaringan kulit di bawahnya. 0.8 G034 Pendarahan  yang  sedikit sampai  sedang  yang  akan berhenti sendiri. 0.9 G035 Sakit atau nyeri 0.7 G036 Luka  atau  koreng,  yang disebabkan garukan. 0.6

## 3.2.3 Data Penyakit
Tabel  data  penyakit  dapat  dilihat  pada
Tabel 3.
Tabel 3. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Batuk berdahak P002 Batuk alergi P003 Batuk kering
Kode Penyakit Nama Penyakit P004 Flu P005 Demam P006 Maag P007 Cacing Kremi P008 Cacing Gelang P009 Cacing Tambang P010 Diare P011 Biang keringat P012 Kadas / kurap P013 Luka bakar ringan

## 3.2.4 Data Aturan Pakar
Tabel  data  aturan  pakar  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Aturan Pakar Kode Obat  Kode Gejala Bobot OB001 G001 0.8 G002 0.6 OB002 G001 0.8 G002 0.6 G004 0.9 OB003 G003 0.9 G002 0.6 OB004 G005 0.2 G006 0.1 G007 0.8 G008 0.1 OB005 G009 0.8 G010 0.9 OB006 G011 0.8 G012 0.9 OB007 G013 0.8 G014 0.6 G015 0.5 G016 0.5 OB008 G013 0.8 G014 0.6 G015 0.5 G017 0.6 OB009 G013 0.8 G014 0.6 G015 0.5 G018 0.5 OB010 G020 0.9 G021 0.8 G022 0.7 G023 0.5 OB011 G024 0.9 G025 0.7 G026 0.8 OB012 G027 0.9 G028 0.8 G029 0.7 OB013 G030 0.9 G031 0.8 G032 0.7 OB014 G033 0.8 G034 0.9
Kode Obat  Kode Gejala Bobot G035 0.7 G036 0.6

## 3.2.5 Data Aturan Bayes
Tabel  data  aturan  bayes  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5. Tabel Aturan Bayes
No Nilai Bayes Keterangan 1 0.0 - 0.2 Tidak Ada 2 0.3 – 0.4 Mungkin 3 0.5 – 0.6 Kemungkinan
No Nilai Bayes Keterangan 4 0.7 – 0.8 Hampir Pasti 5 0.9 – 1 Pasti

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Analisis  sistem  dilakukan  dengan menyeleksi  gejala  pasien  menggunakan  data pemeriksaan pasien yang diperoleh dari klinik Pratama Aisyiah.

## 4.1 Validasi Hasil
Validasi antara hasil sistem dengan data rekam medis dapat dilihat pada Tabe
Tabel 6. Validasi Hasil No No RM Nama Hasil dari Sistem Hasil RM Validasi Nilai Obat 1 12585  Ponijo 0.99 Paracetamol Paracetamol Sesuai 2 10331  Teguh R. 0.99 Paracetamol Paracetamol Sesuai 3 6555 Surajiman 0.55 Antasida Antasida Sesuai 4 12062  Faisal R. 0.91 Alpara Alpara Sesuai 5 12589  Asep SN 0.81 Povidone Iodine Amoxilin Tidak Sesuai 6 6100 Syifa NA 0.99 Paracetamol Paracetamol Sesuai 7 13436  Bambang P. 0.63 Gliserid Guaiakolat Gliserid Guaiakolat Sesuai 8 6022 Nonna A. 0.99 Norit Lacto B Tidak Sesuai 9 12831  Irfan F. 0.97 Alpara Alpara Sesuai 10 13051  M. Alfian 0.83 Piramel Pamoat Piramel Pamoat Sesuai 11 11963  Shinva D. 0.99 Paracetamol Paracetamol Sesuai 12 10618  Daffa A. 0.91 Alpara Alpara Sesuai 13 13408  Jakiman 0.63 Diphenhydramin HCI  Diphenhydramin HCI  Sesuai 14 7103 Maulina 0.58 Miconazole Miconazole Sesuai 15 11547  Ny. Isna 0.91 Alpara Alpara Sesuai 16 13556  Moeti E. 0.97 Alpara Alpara Sesuai 17 12715  Agung P. 0.99 Paracetamol Paracetamol Sesuai 18 11693  M. Iqbal 0.99 Paracetamol Paracetamol Sesuai 19 8315 Asyifa SB 0.55 Antasida Antasida Sesuai 20 13467  Siti A. 0.97 Alpara Alpara Sesuai

## 4.2 Pembahasan
Pembahasan  mengambil  salah  satu sampel data kasus, sepeti berikut: Nama = Ponijo, Kode Gejala 1 = G009, Gejala = Kepala, leher, dan tubuh terasa panas, sedang tangan dan kaki dingin, Kode Gejala 2 = G010, Gejala  =  Mungking  merasa  kedinginan  bila suhu meningkat. Keterangan:
1. Bobot gejala ke-1 dengan kode gejala G009 = 0.8
2. Bobot gejala ke-2 dengan kode gejala G010 = 0.6

## 4.3 Proses Inferensi
Proses  inferensi  merupakan  proses perhitungan  data  yang  terdapat  pada  Tabel  6, proses  iferensi  dalam  penelitian  ini  berupa flowchart , dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Proses Inferensi
Langkah proses inferensi seperti berikut:
1. Mencari Nilai Semesta.
Untuk mencari nilai semesta dinyatakan dalam Persamaan 2.
∑ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) = ; <=> 𝐻𝑖 > + 𝐻𝑖 @ + ⋯ + 𝐻𝑖 ; (2)
Diketahui bobot yaitu: Bobot gejala ke-1 = 0.8 Bobot gejala ke-2 = 0.9 Nilai semesta = 0.8 + 0.9 =1.7
2. Menghitung Nilai Semesta
Untuk  menghitung  nilai  semesta  dinyatakan dalam Persamaan 3.
𝑃(𝐻𝑖) = BC ∑ D(E|BC) 2 34F (3) P(Hi > ) = 0.8 1.7 = 0.47
P(Hi @ ) = 0.9 1.7 = 0.53
3. Menghitung Probabilitas H Tanpa Memandang Evidence Apapun
Dinyatakan dalam Persamaan 4.
∑ 𝑃(𝐸) = 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ; <=> (4)
P(Hi > ) ∗ P(E|Hi > ) = 0.47 ∗ 0.8 = 0.38
P(Hi @ ) ∗ P(E|Hi @ ) = 0.53 ∗ 0.9 = 0.48
Nilai total = 0.38 + 0.48 = 0.86
4. Menghitung Nilai P(Hi|E)
Untuk  menghitung  nilai  P(Hi|E)  dinyatakan dalam Persamaan 5.
𝑃(𝐻𝑖|𝐸) = D* 𝐸 + 𝐻𝑖 ,∗D(BC) ∑ D(E) 2 34F (5) P(Hi > |E) = 0.8 ∗ 0.47 0.86 = 0.44 P(Hi @ |E) = 0.9 ∗ 0.53 0.86 = 0.55

## 5. Menghitung Nilai Bayes
Untuk  menghitung  nilai  bayes  dinyatakan dalam Persamaan 6.
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑃(𝐻𝑖 > |𝐸) + ; <=> 𝑃(𝐻𝑖 @ |𝐸) + ⋯ + 𝑃(𝐻𝑖 ; |𝐸) (6)
Proses mencari nilai bayes yaitu: Nilai bayes = 0.44 + 0.55 = 0.99
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  yang mengacu  pada  sampel  data  pada  Tabel  6  di dapatkan  obat  untuk  terapi  atas  gejala  yang dialami  yaitu  obat  “Paracetamol”,  selanjutnya dicocokan  dengan  data  aturan bayes bahwa nilai  0.9  –  1  adalah  “Pasti”.  Maka  obat  yang dianjurkan untuk terapi atas gejala yang dialami pasien atas nama Ponijo yaitu “Paracetamol”.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, dengan  mengambil  20  data  rekam  medis  dari klinik  Pratama  Aisyiyah,  Sewugalur  Kulon Progo  yang  telah  divalidasi  oleh  Arif  Yusuf Wicaksana,  M.Sc.,  Apt.,  dan  telah  diuji menggunakan  sistem,  kesimpulan  yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Tingkat kesesuaian sistem menggunakan metode  teorema bayes pada  pemilihan obat secara swamedikasi yang telah diuji adalah sebesar 90%.
2. Hasil keluaran pada sistem hanya dapat menampilkan informasi 1 jenis obat saja.
5.2 Saran
Dalam  penelitian  ini  penulis  menyadari masih  banyak  kekurangan,  untuk  itu  sangat diperlukan  adanya  pengembangan  terhadap
sistem pakar pemilihan obat secara swamedikasi  menggunakan  metode  teorema bayes, saran–saran yang dapat diberikan untuk pengembangan lebih lanjut mengenai penelitan ini antara lain:
1. Perancangan aplikasi sistem pakar dapat menganalisa  tentang  obat-obatan  lain untuk  proses  penentuan  terapi  obat, misalnya  menggunakan  obat-obatan herbal alami.
2. Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan menjadi aplikasi berbasis mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi. Barus, V. M., Mesran, Suginam, & Karim, A.
(2017). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis  Hama  Pada  Tanaman Jambu  Biji  Menggunakan  Metode
Bayes. Jurnal INFOTEK , 78-81. CMPMedica Asia Pte Ltd. (2009/2010). MIMS Petunjuk Konsultasi. Jakarta: PT Bhuana Ilmu Populer (Kelompok Gramedia). Departemen  Kesehatan  RI.  (2006). Pedoman Penggunaan  Obat  Bebas  Dan  Bebas
Terbatas. Jakarta: Departemen Kesehatan RI.
Fahlefiana,  N.  (2013).  Perancangan  Aplikasi Sistem  Pakar  Dalam  Penentuan  Jenis Obat  Kimiawi  Sintesis  Untuk  Penyakit Pencernaan  Dengan  Metode  Certainty Factor. Pelita Informatika Budi Darma , 93-96. Harijanto,  B.,  &  Latif,  R.  A.  (2016).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing
Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis  Android. Jurnal  Informatika
Polinema , 176-180.
Nurhayati,  Kusumadewi,  S.,  &  Miladiyah,  I.
(2016).  Sistem  Pakar  Pemilihan  Obat Antihipertensi  Dan  Interaksi  Obat  Atau Makanan. Jurnal  Ilmiah  Rekam  Medis dan Informatika Kesehatan , 64-70. Rikomah,  S.  E.  (2016). Farmasi  Klinik.
Yogyakarta: Deepublish. Rosnelly, R. (2012). Sistem Pakar Konsep Dan Teori. Yogyakarta: Andi. Sidauruk,  A.,  &  Pujianto,  A.  (2017).  Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kelapa  Sawit  Menggunakan  Teorema Bayes. Jurnal Ilmiah DASI , 51-56. Tan, H. T., & Rahardja, K. (2010). Obat-Obat Sederhana  Untuk  Gangguan  Sehari- hari. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Turban,  E.  (1995). Decision  Support  And Expert  Systems  :  Management  Support Systems. New Jersey: Prentice Hall.