## SISTEM E-PEDIATRIC UNTUK PENDIAGNOSAAN EFLORSEN DERMATIS MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES
Puji Sari Ramadhan 1) dan Tugiono 2)
1,2 Sistem Informasi, STMIK TRIGUNA DHARMA
1,2, Jl. AH Nasution No.73 B, Medan, 20142 E-mail : pujisariramadhan@gmail.com 1) , tugiono@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Pembahasan  dalam  penelitian  ini  mencakup  penggunaan  Sistem  Pakar  dalam  menghasilkan  pengetahuan  dan  informasi tentang Eflorsen  Dermatis dengan  menggunakan  konsep  penelusuran  dengan  teknik  runut  maju  atau Forward  Chaining sekaligus  melakukan  penerapan  dan  perhitungan  dengan Teorema  Bayes ,  nantinya  konsep Teorema  Bayes akan dimasukkan  dan  diterapkan  ke  dalam  suatu  sistem  yang  berbentuk  aplikasi  layanan  diagnosa  untuk  dapat  dimanfaatkan oleh  masyarakat  luas  dalam  mengidentifikasi  sekaligus  mendiagnosa Eflorsen  Dermatis berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami oleh masyarakat. Seperti diketahui bahwa penyakit Eflorsen Dermatis dapat menyerang siapa saja, hal ini didasari dengan ditemukannyasistem imunitas kulit yang tidak mampu menahan serang dari luar kulit sehingga dapat menyebabkan peradangan pada kulit. Hasil dari pembahasan dalam penelitian yang dilakukan ini nantinya akan membentuk suatu sistem cerdas dalam  melakukan pendiagnosaan terhadap Eflorsen Dermatis . Dengan adanya aplikasi layanan  ini dapat dijadikan sebagai solusi dari pencegahan dan penanganan dini terhadap penyakit Eflorsen Dermatis .
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Forward Chaining, Teorema Bayes, Eflorsen Dermatis

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  individu  mahluk  hidup  dilengkapi  dengan lapisan  pelindung  yaitu  berupa  kulit  yang  bertujuan untuk  mencegah  dan  menangkal  serangan  luar  yang mengganggu bagian dalam tubuh. Namun setiap manusia memiliki  kemampuan  perlindungan  kulit  yang  berbeda- beda,  hal  inilah  yang  menjadi  faktor  utama  terjadinya penyakit  atau  alergi  pada  kulit  yang  disebabkan ketidakmampuan  imunitas  kulit  dalam  melindungi  dan menghalangi  bakteri,  virus  dan  kuman  yang  menyerang tubuh.  Salah  satu  penyakit  kulit  yang  sering  menyerang manusia  terutama  anak-anak  adalah Eflorsen  Dermatis . Penyakit  ini  diidentifikasi  berasal  dari  serangan  luar lapisan kulit yang menyebabkan perubahan struktruk dan kelaian  pada  kulit,  jika  penyakit  ini  tidak  langsung ditangani  maka  akan  terjadi  peradangan  kulit  traumatik sampai rusaknya lapisan pada kulit.
Melihat besarnya kemungkinan penyakit ini menyebar  dan  menjangkit  masyarakat,  maka  perlu dilakukan  langkah  antisipasi  dan  penanggulangan terhadap Eflorsen Dermatis , salah satunya adalah dengan membangun  sebuah  sistem  yang  memiliki  kemampuan dalam mengakusisi sekaligus mendistribusikan pengetahuan  ahli  untuk  dapat  diolah  menjadi  informasi dalam  menghasilkan  kesimpulan  pendiagnosaan  atau prediksi.  Dengan  terbentuknya  sistem  ini  diharapkan dapat membantu masyarakat dalam melakukan pendiagnosaan  dan  memberikan  informasi  terkait Eflorsen Dermatis sehingga dapat dilakukan penanganan dan  pengobatan  secara  dini  dalam  upaya  mengantisipasi
penyebaran dan terjangkitnya Eflorsen Dermatis ditengah masyarakat.
Sistem diagnosis yang akan dibentuk akan menggunakan  analisis  Sistem  Pakar  yang  dapat  bekerja dalam  melakukan  pendiaagnosaan  terhadap Eflorsen Dermatis dengan  menggunakan  penerapan  konsep Teorema Bayes . Dengan penggunaan Teorema Bayes ini yang nantinya akan dimasukkan dan diterapkan kedalam sistem, diharapkan dapat menghasilkan nilai pendiagnosaan  penyakit  berdasarkan  gejala-gejala  yang dirasakan atau dialami oleh masyarakat serta mendapatkan  informasi  tentang  hasil  diagnosa  dengan nilai persentase penyakit yang diderita.
Seperti yang telah diketahui bahwa penerapan Sistem Pakar  telah  banyak  dipergunakan  dalam  mengatasi permasalahan-permasalahan  yang  berkaitan  dengan prediksi  atau  pendeteksian  hal  yang  memiliki  nilai ketidakpasitian,  tentunya  ini  sangat  membantu  dalam menghasilkan  atau  menyimpulkan  suatu  hal  yang  masih menjadi  kemungkinan.  Hal  ini  dapat  diketahui  dengan penggunaan  Sistem  Pakar  yang  telah  dilakukan pada(Ramadhan,  2019)  untuk  pendeteksian  Impetigo, selain  itu  dalam(Wulandari,  Kadek  and  Made,  2018) digunakannya  ES  ( Expert  System )  untuk  melakukan prediksi  terhadap  penyebaran  kasus  demam  berdarah, pada(Zuhaer and Alhabib, 2018) digunakannya ES dalam pengidentifikasian pola pengenalan wajah, disamping itu pula terdapat(Hanifah dkk . , 2018) pendiagnosaan dengan teknik  penelusuran  maju  pada  penyakit  Pterigium, kemudian pada(Nurajizah and Saputra, 2018)
penggunaan  ES  dalam  pendiagnosaan  terhadap  infeksi kulit  kucing.  Tidak  hanya  itu  terdapat  juga  dalam(Putri and Saputra, 2018) bahwa digunakannya aplikasi Sistem Pakat  untuk  melakukan  pendiagnosaan  terhadap  analisis awal kanker rahim.
Penggunaan  Sistem  Pakar  lainnya  dalam  dunia kesehatan  dapat  terlihat  dari  penerapan  Sistem  Pakar pada(Ramadhan,  2018)  untuk  pendiagnosaan  dermatitis imun, selain itu juga digunakan dalam(Ramadhan, 2018) untuk pendeteksian varicella simplex, kemudian disebutkan  dalam(Ramadhan  and  Fatimah,  2018) digunakannya  aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  inflamasi dermatitis imun, selanjutnya pada(Tuslaela and Permadi, 2018)  digunakannya  untuk  membantu  menghasilkan diagnosa  terhadap  penyakit  gigi  dan  mulut  serta  (Agha, Jarghon  and  Naser,  2017)  untuk  penyakit  rematik poligmalia.  Dalam  (Hossain  dkk . ,  2017)  disebutkan bahwa  Sistem  Pakar  telah  teruji  dalam  melakukan diagnosa  TBC  dan  (Joshi  and  Ashish,  2017)  mampu melakukan analisa pertumbuhan kanker payudara dengan pendekatan  kasus, disamping  itu pula pengidentifikasian kasus  tumor  otak  juga  menggunakan  Sistem  Pakar(Yeni dkk . ,  2017)  dan  kasus  pencernaan(Ashari,  2016)  pada anak.
Tidak  hanya  digunakan  dalam  dunia  kesehatan, Sistem  Pakar  telah  banyak  pula  digunakan  dalam aktifitas sehari-hari, seperti penggunaannya dalam(Minarn,  Warman  and  Handayani,  2017)  untuk identifikasi  hama  singkong,  dan  jambu  biji(Verawaty  , Mesran,  Suginam,  2017),  selain  itu  penggunaan  Sistem Pakar  dilakukan  pada(Widjaja  and  Susilo,  2017) diagnosa  kerusakan  perangkat  dan  (Hadini,  2017) identifikasi ikan yang memiliki kandungan formalin serta (Mohamad  Hadi,  Misdram  and  A,  2016)digunakan dalam pendeteksian untuk penyakit pada unggas.
Dari  hasil  analisis  penggunaan  Sistem  Pakar  yang dikemukakan,  dapat  diharapkan  untuk  menghasilkan kesimpulan  diagnosa  yang  tepat  pula  dalam  kasus pendiagnosaan
Eflorsen Dermatis
menggunakan
Teorema Bayes .
Sistem  yang  akan  dibangun  adalah  Sistem E- Pediatric yang  diformulasikan  untuk  dapat  mengatasi permasalahn  pendiagnosaan  terhadap  penyakit Eflorsen Dermatis dengan menggunakan penerapan dan perhitungan  metode  dari Teorema  Bayes ,  sehingga mampu  menghasilkan  sebuah  nilai  kemungkinan  dan persentase  terhadap  penyakit  yang  diderita  berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh masyarakat. Sistem ini akan  berjalan  dengan  mengikuti  konsep Teorema  Bayes sehingga  dapat  menyimpulkan  prediksi  hasil  diagnosa yang tepat dan baik.
Dengan hadirnya layanan diagnosa terkandung dalam sistem  ini,  diharapkan  akan  berjalan  dengan  baik  dan tepat  sehingga  dapat  membantu  masyarakat  dalam tindakan  atau  langkah  antisipasi  untuk  penyebaran Eflorsen  Dermatis dan  penanganan  dini  terhadap penyakit  tersebut,  selain  itu  dengan  dilakukannya penelitian  ini  dapat  menambah  khazanah  keilmuan  dan
pengembangan Sistem Pakar dalam melakukan pendiagnosaan  terhadap Eflorsen  Dermatis dan  sebagai dasar  pengujian  dari  metode Teorema  Bayes .  Seperti disebutkan dalam(Swastikawara, 2017) bahwa informasi layanan kesehatan dengan menggunakan sistem komputer dapat menjadi salah satu solusi yang baik.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam  penelitian  ini  diperlukan  ruang  lingkup penelitian  yang  berfungsi  untuk  mengarahkan  penelitian tetap  fokus  dan  jelas,  berikut  paparan  tentang  ruang lingkup penelitian yang dilakukan :
1. Cakupan permasalaahan
Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  menciptakan sebuah  sistem  berbentuk  layanan  diagnosa  yang digunakan untuk dapat mendeteksi penyakit Eflorsen Dermatis sehingga  nantinya  dapat  membantu masyarakat  dalam  melakukan  penanganan  dini terhadap penyakit tersebut.
2. Batasan-batasan penelitian Penelitian  ini  hanya  akan  membahas  tentang  gejala- gejala yang bersifat klinis dan pengelolaan pengetahuan ditentukan oleh pakar.
3. Rencana hasil yang didapatkan Terciptanya sebuah sistem yang mampu menghasilkan  solusi  diagnosa  disertai  dengan  nilai kemungkinan atau persentase terhadap penyakit yang diderita.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada penelitian ini diperlukan landasan yang bersifat teoritis  yang  mendukung  konsep  dan  analisa  dari penelitian  yang  dilakukan  serta  dalam  penelitian  ini terdapat  metode  penelitian  yang  nantinya  digunakan dalam  menghasilkan  solusi  dan  tercapainya  tujuan penelitian.

## 3.1 Kecerdasan Buatan
AI  merupakan  konsep  yang  memiliki  spesialisasi dalam penghimpunan pengetahuan yang dapat diterapkan kedalam  sistem.  Dalam  (Ramadhan,  2019)  dijelaskan bahwa  kecerdasan  buatan  didefinisikan  sebagai  ilmu yang  berkaitan  dengan  teknologi  komputer  yang didalamnya telah dimasukkan pengetahuan dan informasi.
3.2 Sistem Pakar ES  atau Expert  System merupakan  bagian  dari kecerdasan buatan yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan  yang  berkaitan  dengan  ketidakpastian. Pada (Divya and Sreekumar, 2014) dikemukakan bahwa Sistem  Pakar  dirancangn  untuk  membantu  manusia dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam  kehidupan sehari-hari dengan kualitas kepakaran.

## 3.3 Forward Chaining
Penelusuran  maju  atau  sering  dikenal  dengan Forward  Chaining merupakan  jenis  dari  penelusuran
yang  dimiliki  oleh  Sistem  Pakar.  Pada  (Yanto, Werdiningsih  and  Purwanti,  2017)  digunakannya Forward  Chaining untuk  dapat  mengetahui  solusi  atas fakta-fakta yang terjadi.

## 3.4 Teorema Bayes
Metode  ini  digunakan  untuk  masalah  perhitungan dengan  nilai  kemungkinan  yang  ditentukan  oleh  pakar sehingga  nantinya  dapat  menghasilkan  persentase diagnosa  terhadap  fakta  yang  terjadi.  Dalam(Ramadhan, 2018)  disebutkan  rumus  persamaan  dari Teorema  Bayes adalah (1) sebagai berikut :
(1)
Keterangan (1) : P(H|E)   =  Probabilitas Hipotesis i terjadi jika Evidence terjadi P(E∩H)  =  Probabilitas Evidence mengandung Hipotesis P(E) =  Total probabilitas Evidence

## 3.5 Elforsen Dermatis
Pada(Maharani,  2015)  dijelaskan  bahwa  penyakit  ini merupakan  perubahan  kondisi  kulit  yang  diakibatkan traumatik  atau  serangan  dari  luar  yang  menyebabkan peradangan pada kulit. Eflorsen Dermatis sendiri terbagi menjadi  dua  yaitu Eflorsen  Dermatis  Primer dan Eflorsen Dermatis Sekunder.

## 3.6 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian
Reserch  and  Development yang  memiliki  fungsi  untuk menghasilkan aplikasi berbentuk software , yang nantinya dipergunakan dalam melakukan pendiagnosaan Eflorsen  Dermatis yang  berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami  oleh    orang  yang  terdeteksi Eflorsen  Dermatis dengan Teorema Bayes . Selain itu penelitian ini memiliki kerangka  kerja  diantaranya  Basis  Pengetahuan,  proses penelusuran Forward  Chaining ,  dan  akan  dilakukan perhitungan  menggunakan Teorema  Bayes yang  pada akhirnya    akan  menghasilkan  nilai  probabilitas  atau persentase Eflorsen  Dermatis yang  kemungkinan terserang masyarakat.

## 4. PEMBAHASAN
Berdasarkan kerangka kerja yang telah disusun maka proses  selanjutnya  adalah  mengerjakan  dan  mengikuti langkah-langkah atau tahapan yang telah dikemukakan.

## 4.1 Basis Pengetahuan
Dalam  pembangunan  Sistem  Pakar  yang  digunakan dalam  pendeteksian Eflorsen  Dermatis berdasarkan gejala  klinis  yang  dialami  oleh  masyarakat  yang terdeteksi Eflorsen  Dermatis ,  diperlukan  pemindahan pengetahuan  serta  informasi  kedalam  sebuah  aplikasi yang  memuat  basis  pengetahuan.  Berikut  ini  hasil
pengumpulan  basis  pengetahuan  padad  tabel  1  terkait Eflorsen Dermatis dan gejela-gejala yang terjadi
Tabel 1. Basis Pengetahuan
No Kode Gejala Nama Gejala Jenis Eflorsen Dermatis Primer Sekunder 1 G001 Bercak  2 G002 Urtica   3 G003 Papula   4 G004 Tuber  5 G005 Bulla  6 G006 Pustula  7 G007 Atrofi  8 G008 Guma   9 G009 Plak  10 G010 Abses  11 G011 Crusta   12 G012 Erosio   13 G013 Likenifikasi  14 G014 Ekskoriasi  15 G015 Keloid 
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  pengetahuan, maka  dapat  terbentuklah  2  buah  aturan  atau rule  base sebagai berikut :
Rule 1 : IF Bercak =Yes AND Urtica =Yes AND Papula =Yes AND Tuber =Yes AND Bulla =Yes AND Pustula=Yes AND Atrofi=Yes AND Guma =Yes AND Crusta=Yes AND Erosio=Yes THEN Penyakit = Eflorsen Dermatis Primer Rule 2 : IF Urtica =Yes AND Papula =Yes AND Guma =Yes AND Plak =Yes AND Abses =Yes AND Crusta=Yes AND Erosio=Yes AND Likenifikasi=Yes AND Ekskoriasi=Yes AND Keloid=Yes THEN Penyakit= Eflorsen Dermatis Sekunder

## 4.2 Penelusuran Forward Chaining
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  penelusuran terhadap fakta-fakta yang terjadi sehingga nantinya dapat diambil  kesimpulan  dari  aturan  yang  telah  dihasilkan. Sebagai  contoh  kasus    terdapat  pasien  yang  menderita gejala-gejala  :  Urtica  (G002),  Tuber  (G003),  Atrofi (G007).
Dari data kasus diatas dapat diketahui bahwa terdapat gejala  yang  masuk  dalam  kedua rule atau  aturan,  maka dapat ditelusuri sebagai berikut :
Rule 1 : IF Urtica  =Yes AND Tuber  =Yes AND Atrofi=Yes THEN Penyakit = Eflorsen Dermatis Primer
Rule 2 : IF Urtica  =Yes THEN Penyakit= Eflorsen Dermatis Sekunder
Berdasarkan  hasil  penelusuran  aturan  yang  telah dilakukan maka kemungkinan pasien tersebut mengalami jenis  penyakit Eflorsen  Dermatis  Primer dan Eflorsen Dermatis Sekunder , sehingga perlu melakukan perhitungan serta penerapan Teorema Bayes untuk dapat diketahui  nilai  kemungkinan  atau  peluang  yang  lebih besar dari kedua jenis penyakit tersebut.
) ( ) ( ) | ( E P H E P E H P i i  

## 4.3 Penerapan Teorema Bayes
Setelah  melakukan  penelusuran,  selanjutnya  akan dibentuk nilai bobot kondisi dari setiap geala untuk dapat dilakukan  penerapan Teorema  Bayes ,  tahapan  ini berfungsi  untuk  mencari  solusi  atas  hasil  diagnosa  yang memiliki  2  kemungkinan  sehingga  akan  diketahui  nilai terbesar  dari  kedua  jenis  penyakit  tersebut  untuk  dapat dijadikan  nilai  dan  kesimpulan  diagnosa.  Berikut  adalah nilai bobot yang terdapat pada tabel 2 :
Tabel 2.  Nilai Bobot
No Kode Gejala Nama Gejala Jenis Eflorsen Dermatis Primer Sekunder 1 G001 Bercak 0.4 2 G002 Urtica 0.4 0.2 3 G003 Papula 0.2 0.4 4 G004 Tuber 0.6 5 G005 Bulla 0,3 6 G006 Pustula 0.2 7 G007 Atrofi 0.2 8 G008 Guma 0.4 0.2 9 G009 Plak 0.4 10 G010 Abses 0.2 11 G011 Crusta 0.2 0.6 12 G012 Erosio 0.4 0.2 13 G013 Likenifikasi 0.2 14 G014 Ekskoriasi 0.6 15 G015 Keloid 0.4
Penyelesaian tahapan dari Teorema Bayes :
Langkah Ke-1  :  Menghitung  Total  Nilai  Bobot  Gejala yang dialami : 1.  Jenis Eflorsen Dermatis Primer :
Urtica
= 0.4
Tuber = 0.6 Atrofi = 0.6
Total Bobot  = 0.4 + 0.6 + 0.6 = 1.6
2.  Jenis Eflorsen Dermatis Sekunder :
Urtica = 0.4
Langkah Ke-2  :  Menghitung  Nilai  Probabilitas  Gejala terhadap Penyakit :
1.  Jenis Eflorsen Dermatis Primer :
(P|H1)  = 0.4 / 1.6  = 0.25 (P|H2)  = 0.6 / 1.6 = 0.375 (P|H3)   = 0.6 / 1.6  = 0.375
P(E|Hk)  x  P(Hk)  =  (0.4*0.25)  +  (0.6*0.375)  + (0.6*0.375) = 0.55
2.  Jenis Eflorsen Dermatis Sekunder : (P|H1) =0.4 / 0.4= 1 P(E|Hk) x P(Hk) = 0.4*1 = 0.4
Langkah Ke-3 : Menghitung Nilai Bayes Akhir 1.  Jenis Eflorsen Dermatis Primer : P(H1|E)  = (0.4 x 0.25) / 0.55 = 0.18 P(H2|E) = (0.6 x 0.375) / 0.55  = 0.41 P(H3|E) = (0.6 x 0.375) / 0.55  = 0.41 ∑Bayes  = (0.4 x 0.18) + (0.6 x 0.41) + (0.6 x 0.41)  = 0.56 (Hasil Bayes)
2.  Jenis Eflorsen Dermatis Sekunder :
P(H1|E)   =  (0.4 * 1) / 1   =  0.4 ∑Bayes   =  (0.4 * 0.4) = 0.16 (Hasil Bayes)
Langkah Ke-3  :  Mencari  nilai  probabilitas  yang  paling tinggi :
Jenis  penyakit Eflorsen  Dermatis  Primer dengan  nilai 0.56  sedangkan  jenis  penyakit Eflorsen  Dermatis Sekunder memiliki  nilai  probabilitas  0.16.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  pasien  tersebut  menderita  penyakit Eflorsen Dermatis Primer dengan nilai 0.56 atau dengan persentase 56%.

## 4.4 Implementasi Sistem
Pada tahapan ini akan menunjukkan hasil dari sistem atau  aplikasi  diagnosa  yang  telah  dibangun.  Pada implementasi  sistem  ini  akan  ditampilkan  beberapa halaman  yang  penting  dalam  memberikan  layanan diagnosa  kepada  masyarakat,  diantaranya  :  halaman utama, layanan data pasien, dan layanan data diagnosa.
1.  Halaman Utama
Untuk  mendapatkan  layanan  diagnosa  pada  sistem yang telah dirancang, maka terlebih dahulu pengguna mengakses halaman utama. Berikut tampilan halaman utama pada gambar 1.

## Gambar 1. Halaman Utama
2.  Layanan Data Pasien Layanan  ini  digunakan  untuk  mengelola  data-data pribadi  pasien  sehingga  nantinya  dapat  digunakan sebagai  penyimpanan  riwayat  penyakit  dari  pasien tersebut.  Pada  layanan  ini  disediakan  pengelolahan data  seperti  penyimpanan  data,  perubahan  data,  dan penghapusan  data-data  pasien.  Berikut  halaman layanan data pasien pada gambar 2.

## 3.  Layanan Diagnosa
Layanan  ini  disediakan  untuk  layanan  konsultasi yang dapat dipergunakan dalam melakukan pendeteksian terhadap Eflorsen Dermatis berdasarkan gejala-gejala  klinis  yang  dialami.  Pada  layanan  ini memiliki  data-data  berkaitan  dengan  konsultasi meliputi  nama  dengan  kode  pasien,  gejala-gejala yang  diderita  dan  hasil  diagnosa  disertai  nilai probabilitas  penyakit.  Berikut  ini  halaman  dari layanan diagnosa pada gambar 3.

## Gambar 3. Layanan Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan Teorema  Bayes dalam  melakukan  pendeteksian Eflorsen  Dermatis telah berhasil mengomtimalkan hasil diagnosa serta penerapan Sistem Pakar  ke dalam bentuk layanan diagnosa dengan menanamkan  proses  atau  tahapan  yang  meliputi pengumpulan  basis  pengetahuan,  penelusuran  runut maju,  dan  perhitungan  dengan Teorema  Bayes sehingga telah  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  luas  untuk mengidentifikasi  atau  menanggulangi  permasalahan tentang Eflorsen Dermatis .

## 6. SARAN
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  berlanjut  dengan penggunaan  metode  yang  lainnya  sehingga  dapat  terjadi perbandingan  serta  meningkatkan  kualitas  informasi dengan  menggunakan  gejala-gejala  yang  tidak  hanya berdasarkan  klinis  tetapi  juga  dari  sumber  dalam  tubuh yang dapat teridentifikasi.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Agha,  M.  El,  Jarghon,  A.  and  Naser,  S.  S.  A.  2017.
“Polymyalgia Rheumatic Expert System,” (August).
Ashari .2016. “Penerapan  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Pecernaan
Dengan Pengobatan Alami,” (November), pp. 1–9.
Divya, J. and Sreekumar, K. .2014. “A Survey on Expert System  in  Agriculture,” International  journal  of computer science and information technologies , 5(6),
pp. 7861–7864.
Hadini,  F.  M.  2017.  “Detection  System  Milkfish Formalin  Android-Based  Method  Based  on  Image Eye Using Naive Bayes Classifier,” 9(1), pp. 2–5.
Hanifah,  U. dkk. 2018.  “DETEKSI  PENYAKIT PTERIGIUM MENGGUNAKAN FORWARD
CHAINING  DAN  ALGORITMA  VIOLA  JONES
DETECTION  OF  PTERIGIUM  DISEASE  USING FORWARD  CHAINING  AND  VIOLA,”  5(3),  pp. 6118–6125.
Hossain,  M.  S. dkk. 2017.  “A  Belief  Rule  Based  Expert System  to  Assess  Tuberculosis  under  Uncertainty,” Journal  of  Medical  Systems .  Journal  of  Medical Systems, 41(3). doi: 10.1007/s10916-017-0685-8.
Joshi,  A.  and  Ashish,  M.  2017.  “Analysis  Of  K-Nearest Neighbor  Technique  For  Breast  Cancer  Disease Classification,” International  Journal  of  Recent Scientific  Research ,  8(8),  pp.  1005–19008.  doi: 10.24327/IJRSR.
Maharani,  A.  2015. Penyakit  Kulit .  1st  ed.  Edited  by
Mona. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Minarn,  Warman,  I.  and  Handayani,  W.  2017.  “Case-
Based Reasoning (Cbr) Pada Sistem Pakar
Identifikasi  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman  Singkong Dalam  Usaha  Meningkatkan  Produktivitas  Tanaman Pangan,” Jurnal  TEKNOIF ,  5(1),  pp.  41–47.  doi: 10.21063/JTIF.2017.V5.1.41-47.
Mohamad  Hadi,  Misdram,  M.  and  A,  R.  F. 2016.“Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ayam  Dengan  Metode  Forward  Chaining,” JImp , 2(no bagian volume), pp. 111–139. doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
Nurajizah,  S.  and  Saputra,  M.  2018.  “Sistem  Pakar Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit Kucing  Dengan  Metode  Forward  Chaining,” Jurnal Pilar  Nusa  Mandiri ,  14(1),  pp.  7–14.  Available  at: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/pi lar/article/view/750/pdf.
Putri,  S.  A.  and  Saputra,  E.  P.  2018.  “Perancangan Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Kanker Reproduksi  Wanita  Dengan  Metode  Certainty Factor,” 2(3), pp. 63–68.
Ramadhan, P. S. 2018. “SISTEM PAKAR PENDIAGNOSAAN DERMATITIS IMUN MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES,” InfoTekJar(Jurnanl Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) , 3(73), pp. 43–48. Ramadhan,  P.  S.  2019.  “PENERAPAN  EUCLIDEAN PROBABILITY DALAM PENDETEKSIAN
PENYAKIT IMPETIGO,” 4(1), pp. 11–16.
Ramadhan,  P.  S.  and  Fatimah  .2018.  “Sistem  E- Healthcare  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Inflamasi Dermatitis  Imun  Anak  Dengan  Menggunakan Metode Certainty Factor,” 1(1), pp. 251–256.
Swastikawara,  S.  2017.“Berkebutuhan  Khusus  (  Studi Pada Kelompok Deaf ),” (2013), pp. 35–40.
Tuslaela  and  Permadi,  D.  2018.“Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Gigi  Dan  Mulut  Berbasis  Web  dengan
Metode Forward Chaining,” Jurnal PROSISKO , 5(1), pp. 17–26. Available at: http://e-
jurnal.lppmunsera.org/index.php/PROSISKO/article/ view/586/594.
Verawaty  ,  Mesran,  Suginam,  A.  K.  2017.  “Jambu  Biji Menggunakan Metode Bayes,” 2(1), pp. 78–81.
Widjaja,  A.  and  Susilo,  A.  B.  2017.“Expert  System  To Identify  Damage  Cisco  As5300  Device  With  The Method  Of  Forward  Chaining-Based  Client-,”  9,  pp. 787–805.
Wulandari,  Kadek  and  Made,  S.  2018.  “Prediction  of
Days  in  Hospital  Dengue  Fever  Patients  using  K- Nearest Neighbor,” 3(1), pp. 23–25.
Yanto,  B.  F.,  Werdiningsih,  I.  and  Purwanti,  E.  2017. “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada Anak  Bawah  Lima  Tahun  Menggunakan  Metode Forward  Chaining,” Journal  of  Information  Systems Engineering and Business Intelligence , 3(1), pp. 61– 67.
Yeni dkk. 2017.  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis
Penyakit Tumor Otak Menggunakan Metode Certainty  Factor  (CF),” Jurnal  INFOTEK ,  2(1),  pp. 0–4. Available at:
http://ejurnal.amikstiekomsu.ac.id/index.php/infotek/ article/view/98. Zuhaer,  M.  and  Alhabib,  M.  H.  M.  2018.  “Face
Recognition  System  Based  on  Kernel  Discriminant Analysis  ,  K-Nearest  Neighbor  and  Support  Vector Machine,” 5(3), pp. 335–338.
DATA Kampus:
STMIK Widya Cipta Dharma Jl. M. Yamin No. 25, Samarinda, 75123