DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## IMPLEMENTASI CERTAINTY FACTOR DALAM MENGATASI KETIDAKPASTIAN PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KUDA LAUT
Rohmat Indra Borman 1* , Riduwan Napianto 1 , Putri Nurlandari 1 , Zaenal Abidin 1
1 Fakulas Teknik dan Ilmu Komputer (FTIK), Universitas Teknokrat Indonesia email : * rohmat_indra@teknokrat.ac.id
Abstract: In  analyzing  information,  it  is  possible  for  experts  to  disclose  information  with uncertain recognition. For example, with the use of consent, the use is large and almost certain. In overcoming uncertainty in the system, experts can use the certainty factor (CF) method. This method can overcome reality with a level of certainty based on facts so that it can explain the confidence  of  an  expert.  CF  can  be  applied  in  an  expert  system  to  build  a  program  that  can diagnose  a  set  of  rules.  In  this  study  CF  was  implemented  in  an  expert  system  diagnosing seahorse  disease.  Sea  horses  have  a  high  trading  value,  both  in  living  and  dead  conditions. Therefore,  sea  horses,  including  animals  that  are  protected  by  population.  In  this  study, developing an expert system application that can diagnose seahorse disease can help determine the level of trust of experts and users who use related cases. Based on the test results, it shows that CF is able to cope well and has a high level of accuracy.
Keywords: certainty factor;  expert system; seahorses.
Abstrak: Informasi  yang  dihasilkan  dalam  diagnosa  dimungkinkan    menggunakan ungkapan  ketidakpastian.  Misalkan  dengan  penggunaan  pernyataan  mungkin  ( maybe ), kemungkinan besar ( probably not ), hampir pasti ( almost certainty ) dan pernyataan tidak pasti  lainya.    Untuk  mengatasi  ketidak  pastian  pada  sistem  pakar  dapat  menerapkan pendekatan certainty factor (CF). Metode ini mampu mengatasi ketidakpastian dengan mendefinisikan  tingkat  kepastian  berdasarkan  fakta  sehingga  dapat  memaparkan keyakinan  seorang  pakar.  CF  dapat  diterapkan  dalam  sistem  pakar  untuk  membangun suatu program yang dapat mendiagnosa berdasarkan suatu set aturan. Pada penelitian ini CF  diimplementasikan  pada  sistem  pakar  diagnose  penyakit  kuda  laut.  Kuda  laut memiliki  nilai  jual  perdagangan  yang  tinggi,  baik  dalam  keadaan  hidup  maupun  mati. Oleh sebab itu kuda laut termasuk hewan yang dilindungi populasinya. Penelitian yang dilakukan  menghasilkan  sistem  pakar  yang  mampu  mendiagnosis  serta  memberikan solusi  untuk  penyakit  kuda  laut  dengan  menggunakan  pendekatan  CF  dalam penanganan  ketidakpastian.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  CF  mampu mengatasi ketidakpastian dengan baik dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Kata kunci: certainty factor; sistem pakar; kuda laut
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Artificial intelligence
atau kecerdasan  buatan  merupakan  bidang computer  science yang  mengkaji  tentang bagaimana  membangun  sistem  yang memiliki  kemampuan  dapat  menye- lesaikan  pekerjaan  seperti  halnya  yang dilakukan  oleh  manusia.  Bagian  dari kecerdasan  buatan  salah  satunya  yaitu expert  system (sistem  pakar).  Sistem pakar merupakan sistem yang
mengadopsi  pengetahuan  ahli  atau  pakar pada bidang tertentu ke dalam komputer, sehingga  komputer  mampu  menye- lesaikan  permasalahan  yang  biasanya diselesaikan oleh pakar [1]. Dalam sistem pakar  melibatkan  pengetahuan,  fakta, serta  cara  berpikir  dalam  penyelesaian permasalahan yang biasanya diselesaikan oleh  ahli  dalam  bidangnya.  Pada  proses diagnosis seorang pakar akan dihadapkan dengan  permasalahan  dalam  menentukan jawaban,  karena  akan  terdapat  jawaban yang  belum  pasti  berupa  pernyataan “mungkin”,  “kemungkinan”  besar  dan “hampir  pasti”.  Untuk  menyelesaikan permasalahan ketidakpasitan dapat menggunakan pendekatan certainty factor (CF).  CF  merupakan  pendekatan yang  mendiskripsikan  ukuran  kepastian berdasarkan fakta sehingga dapat memberikan gambaran tingkat keyakinan seorang pakar [2]. CF memiliki kelebihan dapat  memberikan  hasil  perhitungan berdasarkan tingkat keyakinan dari gejala yang  dialami  pengguna,  sehingga  dapat menghasilkan  jawaban  untuk  kasus ketidakpastian  sehingga  menghasilkan kebenaran yang lebih akurat [3]. Sehingga  CF  mampu  mengukur  suatu kejadian  (fakta  atau  masalah)  dalam ketidakpastian.  Pada  CF  aturan  dan kaidah  yang  ditetapkan  memiliki  nilai tingkat keyakinan sendiri selain hipotesanya  yang  terdapat  nilai  tingkat
keyakinan [4].
CF dapat diterapkan dalam sistem pakar  untuk  membangun  suatu  aplikasi berdasarkan  aturan,  untuk  menghasilkan analisis  informasi  mengenai  perma- salahan yang spesifik serta menghasilkan analisis  secara  matematis  dari  perma- salahan yang diselesaikan. Pada beberapa penelitian sebelumnya CF mampu memberikan  hasil  yang  baik  dalam mengatasi  ketidakpastian  dengan  tingkat akurasi yang  tinggi [5]–[8]. Pada penelitian  ini  CF  akan  diterapkan  untuk menyelesaikan  masalah  berupa  diagnosa penyakit  pada  hewan  kuda  laut.  Kuda laut ( Hippocampus spp ) merupakan jenis ikan  hias  yang  memiliki  nilai  komersil, unik  dan  potensil  untuk  dibudidayakan, karena  dapat  memijah  secara  alami sepanjang  tahun  dan  tidak  bersifat kanibal.  Kuda laut dapat berenang secara tegak,  naik  turun  atau  maju  perlahan- lahan  dalam  air,  sehingga  ini  menjadi keunikan  tersendiri  untuk  binatang  ini. Kuda laut memiliki nilai jual perdagangan  yang  tinggi,  baik  dalam keadaan  hidup  maupun  mati.  Namun. kuda  laut  termasuk  kategori  binatang yang  terancam  populasinya  di  alam,  hal ini  disebabkan  telah  terjadi  eksploitasi terhadap  kuda  laut  [9].  Oleh  sebab  itu, kuda laut termasuk hewan yang dilindungi populasinya. Dalam
mengurangi  dampak  dari  penangkapan bebas  salah  satunya  dengan  kegiatan budidaya.  Permasalahan  utama  yang  di hadapi  dalam  pembudidayaan  kuda  laut adalah  masalah  penyakit  yang  dapat mengakibatkan  kematian  masal  dan berkurangnya  hasil  panen.  Untuk  itu penelitian  ini  akan  mengem-bangkan sistem  pakar  yang  dapat  membantu diagnosa  penyakit  kuda  laut  dengan menerapkan  algoritm certainty  factor (CF) dalam mengatasi ketidakpastian.
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## METODE
Dalam penanganan ketidakpastian pada penelitian ini menggunakan pendekatan certainty factor (CF). Konsep certainty factor (CF) dikemukakan pertama kali oleh Shortlife dan Buchanan pada  1975  dalam  pembuatan  MYCIN guna
menyelesaikan permasalahan ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar. MYCIN  merupakan  sistem  pakar  untuk diagnosa  penyakit  pada  infeksi  pada darah.    MYCIN  sistem  yang  berbasis aturan  yang  dapat  mengenali  sekitar  100 penyebab infeksi bakteri. Metode pemrosesan  dan  tidak  kepastian  ini merupakan  perintis  dan  menghasilkan pengaruh jangka panjang dalam pengembangan  sistem  pakar.  Metode  CF merupakan  pendekatan  yang  digunakan untuk  justifikasi  suatu  fakta  itu  pasti ataukah tidak pasti  [10]. Certainty factor diinterprestrasikan  dalam  persamaan  (1) berikut [11]:
CF gejala = CF [user] * CF [pakar] (1)
Keterangan CF =   Faktor  kepastian  dari  hipotesa  H yang dipengaruhi gejala E.
MB= Measure of Belief (tingkat kepercayaan), merupakan
ukuran
kenaikan  kepercayaan    hipotesa  H dipengaruhi oleh gejala  E. MD = Measure  of  Disbelief (tingkat ketidak  percayaan),  merupakan  kenaikan ketidakpercayaan  hipotesa  H  terhadap gejala E.
Dalam menentukan tingkat kepercayaan  atau  keyakinan  dari  pakar,
maka  dapat  dihitung  dengan  CFcombine dengan dasar tabel aturan nilai kepercayaan [12], dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Aturan Nilai kepercayaan
Uncertain Term CF Definitely not (Pasti tidak) -1,0 Almost certainly not (Hampir pasti tidak) -0,8 Probably not (Kemungkinan besar tidak) -0,6 Maybe not (Mungkin tidak) -0,4 Unknown (Tidak tahu) -0,2 sampai 0,2 Maybe (Mungkin) 0,4 Probably (Kemungkinan besar) 0,6 Almost certaintly (Hampir pasti) 0,8 Definitely (Pasti) 1,0 Untuk mendiagnosa penyakit,
user atau  pengguna  aplikasi  disajikan pada  pilihan  tingkat  keyakinan  masing- masing  pengguna  berdasarkan  dari  fakta atau  gejala  yang  dihadapi.  Jika  terdapat kasus  memiliki  banyak  gejala,  maka  CF dapat  diselesaikan  dengan  persamaan  (2) berikut:
(2)
Dimana  CF 1 dan  CF 2 memiliki  hipotesis yang sama:
CF 1 =  nilai certainty  factor  evidence 1 terhadap hipotesis CF 2 =  nilai certainty  factor  evidence 2 terhadap hipotesis Selanjutnya  hasil  dari  CF combine yang pertama akan menjadi CF old .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  pada    pengembangan sistem pakar dilakukan akuisisi
pengetahuan  untuk  mendapatkan  data yang  dibutuhkan  seperti  data  gejala, penyakit,  solusi  serta  nilai  keyakinan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
setiap  gejala  dan  penyakit  dari  pakar. Data  didapatkan  berdasarkan interview dengan  ahli  atau  pakar  yang  ada  di BBPBL  (Balai  Besar  Pengembangan Budidaya  Laut)  Provinsi  Lampung. Berikut  ini  data  gejala,  penyakit  serta tingkat keyakinan dari pakar.
Tabel 2. Data penyakit Bakteri Vibrio No Serangan gejala yang terjadi Bobot 1. Punggung kehitam-hitaman 0,6 2. Bercak merah pada pangkal sirip 0,4 3. Bergerak lamban 0,8 4. Keseimbangan terganggu 0,4 5. Nafsu makan berkurang 0,6 6. Perut kembung 1,0 7. Mata menonjol 0,4 8. Pendarahan pada insang 0,6 Tabel 3. Data Penyakit Aeromenas No Serangan gejala yang terjadi Bobot 1. Menjadi penyendiri 0,8 2. Tubuh terlihat lemah 1,0 3. Nafsu makan berkurang 0,4 4. Kulit mengelupas 0,8 5. Produksi lendir berlebih 0,6 6. Tubuh terlihat kurus 0,4 7. Bercak putih di ujung ekor 0,8 Tabel 4. Data penyakit Parasit Nemotoda No Serangan gejala yang terjadi Bobot 1. Nafsu makan berkurang 0,4 2. Terjadi implamasi 0,8 3. Terjadi hemoragik 0,4 4. Pembengkakan di perut 0,6 5. Produksi lendir berlebih 1,0
Tabel 5. Data prnyakit Protozoa No Serangan gejala yang terjadi Bobot 1. Sering menggosokan tubuh  ke  karang  atau lantai bak 0,4 2. Sering menggoyang- goyangkan tubuh 0,6 3. Terdapat  rambut  halus yang menempel ditubuh atau ekor 0,8 4. Ekor terputus 0,4 5. Tergeletak  didasar  dan tidak dapat berenang 0,6 Proses perhitungan presentasi dimulai  dari  keyakinan  dengan  kaidah ( rule )  berdasarkan  fakta  atau  gejala, menjadi  aturan  yang  memiliki  gejala tunggal.  Selanjutnya  setiap  aturan  baru dihitung nilai faktor kepastian, jika gejala dari  penyakit  yang  akan  di  diagnosa memiliki  banyak  gejala,  maka  faktor kepastian  dari  penyakit  tersebut  dihitung dengan persamaan (3) berikut :
(3)
Berikut  ini  studi  kasus  dalam penerapan certainty  factor. Misalkan terdapat  aturan  atau  kaidah  sebagai berikut :
IF Keseimbangan terganggu AND Ekor melengkung kebelakang tubuh AND Berenang dengan posisi kepala dibawah
AND Banyak gelembung dibawah kulit ekor
AND Tubuh mengapung dan tidak bisa tenggelam AND Terdapat udara pada kantung pengeraman
THEN Penyakit Buble Desease
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Langkah pertama, pakar
menentukan  nilai  bobot  CF  untuk masing-masing  gejala  berpedoman  pada tabel  penyakit Buble  Desease .  Nilai  CF yang  telah  dipilih  pakar  untuk  penyakit Buble Deseases :
CF pakar [Gejala 1] = 1,0 CF pakar [Gejala 2] = 0,6 CF pakar [Gejala 3] = 0,8 CF pakar [Gejala 4] = 1,0 CF pakar [Gejala 5] = 0,4 CF pakar [Gejala 6] = 0,4
Pengguna  menentukan  tingkat kepercayaan terhadap gejala dengan nilai berikut :
Gejala 1 = 0,8 (Hampir Pasti) Gejala 2 = 1,0 (Pasti) Gejala 3 = 0,6 (Kemungkinan Besar) Gejala 4 = 0,4 (Mungkin) Gejala 5 = 0,6 (Kemungkinan Besar) Gejala 6 = 1,0 (Pasti)
Kaidah pertama memiliki 6 (enam)  gejala  yang  kemudian  dibagi menjadi beberapa aturan, sehingga menjadi:
Aturan 1
IF  Keseimbangan  terganggu  THEN Penyakit Buble Desease Aturan 2 IF  Ekor  melengkung  kebelakang  tubuh THEN Penyakit Buble Desease Aturan 3 IF Berenang dengan posisi kepala dibawah THEN Penyakit Buble Desease Aturan 4 IF Banyak gelembung dibawah kulit ekor THEN Penyakit Buble Desease Aturan 5 IF Tubuh mengapung dan tidak bisa tenggelam THEN Penyakit Buble Desease
Aturan 6
IF Terdapat udara pada kantung pengeraman THEN Penyakit Buble

## Desease
Proses perhitungan aturan 1 : CF gejala 1 = CF [user] * CF [pakar] = 0,8 * 1,0
= 0,8 Proses perhitungan aturan 2 : CF gejala 2 = CF [user] * CF [pakar] = 1,0 * 0,6
= 0,6 Proses perhitungan aturan 3 : CF gejala 3 = CF [user] * CF [pakar] = 0,6 * 0,8
= 0,48 Proses perhitungan aturan 4 : CF gejala 4 = CF [user] * CF [pakar] = 0,4 * 1,0
= 0,4 Proses perhitungan aturan 5 : CF gejala 5 = CF [user] * CF [pakar]
= 0,6 * 0,4 = 0,24 Proses perhitungan aturan 6 : CF gejala 6 = CF [user] * CF [pakar]
= 1,0 * 0,4 = 0,4
Pada  studi  kasus  ini  penyakit memiliki  banyak  gejala,  sehingga  dalam mendapatkan  nilai  CF  menggunakan perhitungan berikut ini:
CF combine 1 (CF gejala 1 , CF gejala 2 )
= CF gejala 1 + CF gejala 2 * (1 – CF gejala 1 )  = 0,8 + 0,6 * (1 - 0,8) = 0,8 + 0,12 = 0,92 (CF old 1 )
CF combine 2 (CF old 1 , CF gejala 3 ) = CF old 1 + CF gejala 3 * (1 – CF old 1 ) = 0,92 + 0,48 * (1 - 0,92) = 0,92 + 0,0384 = 0,9584 (CF old 2 )
CF combine 3 (CF old 2 , CF gejala 4 ) = CF old 2 + CF gejala 4 * (1 – CF old 3 ) = 0,9584 + 0,4 * (1 – 0,9584) =
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
0,9584 + 0,01664 =
0,97504 (CF old 3 ) CF combine 4 (CF old 3 , CF gejala 5 )
= CF old 3 + CF gejala 5 * (1 – CF old 3 ) = 0,97504 + 0, 24 * (1 - 0,97504) = 0,97504 + 0,0059904 = 0,9810304 (CF old 4 )
CF combine 5 (CF old 4 , CF gejala 6 )
= CF old 4 + CF gejala 6 * (1 – CF old 4 ) = 0,9810304 +0,4*(1- 0,9810304) = 0,9810304 + 0,00758784 = 0,9886124 (CF old 5 ) CF old terakhir merupakan CF penyakit ,  berdasarkan  hasil  perhitungan menghasilkan nilai 0,9886124 atau 98.86%  .  Jadi  berdasarkan  studi  kasus diatas didapati hasil dari diagnosa adalah 98.86% terserang penyakit Buble Desease . Selanjutnya  dalam  penelitian  ini dilakukan  tahapan  implementasi.  Pada tahapan ini dilakukan pembuatan program  dengan  bahasa  pemrogram tertentu  untuk  kemudian  menjadi  sebuah aplikasi  [13].    Aplikasi  sistem  pakar diagnosa penyakit kuda laut ini dikembangkan  dengan  berbasis web site dengan pengkodean menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dengan tools text  editor Sublime  Text  dan  database MySql.  Terdapat  dua  pengguna  pada aplikasi  ini,  yaitu  : user (pengguna umum), admin (BBPBL Provinsi Lampung).  Untuk  mempermudah  akses
user atau  pembudidaya  yang  akan mendiagnosa  penyakit  kuda  laut  tidak perlu login dan dapat langsung menggunakan sistem.
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
User atau  pembudidaya  dapat mendiagnosa  penyakit  kuda  laut  dengan memilih  gejala-gejala  yang  dialami  dan memasukan  tingkat  keyakinan  pengguna kemudian  sistem  mengkonversi  menjadi nilai (bobot) derajat keyakinan.
Gambar 2. Tampilan Diagnosa Penyakit
Setelah melakukan diagnosa, aplikasi  akan  terdapat  tampilan  hasil. Tampilan hasil diagnosis yang menampilkan penyakit dan solusi berdasarkan  setiap  gejala  dan  tingkat keyakinan  pertanyaan  yang  sebelumnya telah diinputkan oleh user .
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 3. Tampilan Hasil Diagnosa
Sedangkan  untuk  admin  dapat melakukan login admin  kedalam  sistem, kemudian dapat mengelola gejala, penyakit,  aturan  pakar  dan  bobot  tingkat keyakinan serta solusi penanganan penyakit.
Gambar 5. Tampilan Mengelola Penyakit
Setelah  CF  diimplementasikan dalam  aplikasi,  selanjutnya  dilakukan pengujian  untuk  mengetahui  tingkat akurasi metode CF. Uji akurasi dilaksanakan dengan mencocokkan diagnosa  analisa  pakar  dengan  apa  yang dihasilkan  oleh  sistem  [14].  Untuk  uji akurasi,  penelitian  ini  menggunakan  15 kasus secara random kepada sistem pakar dan  pakar  penyakit  kuda  laut,  kemudian hasilnya  akan  dibandingkan.  Dari  15 kasus  yang  telah  diujicobakan  sistem pakar  mampu  menjawab  secara  valid seabanyak  13  kasus  atau  86,6%.  Hasil
tersebut  tergolong  pada  kriteria  baik, dengan  klasifikasi  persentase  sebagaia berikut  :  Baik,  dengan  nilai  76%-100%;
Cukup,  dengan  nilai  56%-75%;  Kurang Baik,  dengan  nilai  40%-55%,  sedangkan Tidak  Baik,  memiliki  nilai  kurang  dari 40%  [15].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa sistem pakar diagnose penyakit kuda laut dengan  menerapkan  metode  CF  mampu berfungsi dengan baik.

## SIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan aplikasi diagnosa penyakit kuda laut yang dapat  mendiagnosa  berdasarkan  gejala yang  dipilih  oleh  pengguna  kemudian menghasilkan penyakit dan solusi dengan metode certainty factor (CF). CF mampu mengatasi ketidakpastian dengan memberikan  nilai  tingkat  keyakinan  dari pakar  dan  pengguna.  Berdasarkan  hasil pengujian akurasi CF mampu menghasilkan  tingkat  akurasi  86,6%,  hal ini  menunjukan  sistem  dapat  berfungsi dengan baik dalam mendiagnosa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Liana  and  C.  Lubis,  “Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Komputer  Dan,” J.  Ilmu  Komput.
dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 92– 94, 2018.
[2] 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.
[3] A.  Riadi,  “Penerapan  Metode
Certainty  Factor  Untuk  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Diabetes
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Melitus  Pada  RSUD  Numi  Panua
Kabupaten Pohuwato,” Ilk. J. Ilm. ,
vol. 9, no. 3, pp. 309–316, 2017.
[4] A. Anita, S. Ningsih, and D. Solin, “Penerapan Metode Forward Chaining  dan  Certainty  Factor Untuk Diagnosa Penyakit Tanaman  Bonsai,” JGK  (Jurnal Guru Kita) , vol. 3, no. 2, pp. 187– 194, 2019.
[5] R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit dan  Hama  Pada  Tanaman  Tebu Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” J.  Inf.  Technol.  Comput.
Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–4,  2018, doi: 10.31328/jo.
[6] D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  and  S. Sunardi, “Penerapan Metode Forward  Chaining  dan  Certainty Factor Pada Sistem Pakar Daignosa Hama Anggrek Coelogyne Pandurata,” Kumpul. J. lmu  Komput. ,  vol.  04,  no.  02,  pp. 136–145, 2017.
[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] H.  Sulistiani  and  K.  Muludi, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Mendeteksi Penyakit  Tanaman  Karet,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , vol. 15,  no.  1,  pp.  51–59,  2018,  doi: 10.23887/jptk- undiksha.v15i1.13021.
[9] S. Nizam, “Menelisik Aspek-aspek yang Mempengaruhi Populasi
Kuda Laut,” Batamnews , 2019. .
[10]  S.  R.  Wicaksono, Studi  Kasus Sistem Berbasis Pengetahuan .
Malang: Seribu Bintang, 2018.
[11]  K.  Kusrini, Aplikasi  Sistem  Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Dengan Metode Kuantifikasi Pernyataan . Yogyakarta: Andi Offset, 2008. [12]  N.  A.  Putri,  “Sistem  Pakar  untuk Mengidentifikasi Kepribadian Siswa Menggunakan Metode Certainty Factor dalam Mendukung  Pendekatan  Guru,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 78– 90, 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.164. [13]  R.  I.  Borman  and  H.  Fauzi, “Penerapan  Metode  Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi  Pada  SMK  XYZ,”
CESS  J.  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[14]  R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty, and  A.  Attohiroh,  “Implementasi Metode  TOPSIS  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Biji  Kopi  Robusta  Yang  Bernilai Mutu  Ekspor  (  Studi  Kasus :  PT  . Indo  Cafco  Fajar  Bulan  Lampung ),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no.  1,  pp.  14–20,  2020,  doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[15]  M.  H.  Sayogo,  “Penerapan  Model
Problem  Based  Learning  Dalam Proses Pembelajaran Standar Kompetensi  Mengukur  Dengan Alat  Ukur  Mekanik  Presisi  Di Kelas  X  Smk  Negeri  Kudu
Jombang,” J. Pendidik. Tek. Mesin UNESA , vol. 5, no. 02, pp. 84–90, 2016.