## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Trichomoniasis Menggunakan Metode Certainty Factor
Dwi Nurul Huda 1 , Selly 2 1,2 Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjungpinang Jln. Pompa Air No. 28, Bukit Bestari, Tanjungpinang, Kepulauan Riau, Indonesia 29122
1 dwi.nurulhuda@gmail.com,
2 xueliselly @gmail.com
Intisari—  Trikomoniasis  atau  trich  adalah  suatu  infeksi  vagina  yang  disebabkan  oleh  suatu  protozoa  yang  disebut  trichomonas  vaginalis. Trikomoniasis  hampir  semuanya  ditularkan  secara  seksual.  Penyakit  ini  sering  menyerang  pada  traktur  urogenitalis  bagian  bawah  pada  wanita maupun pria. Kebanyakan orang malu untuk mengkonsultasikan penyakit kelamin yang dideritanya, karena itu merupakan hal yang sangat pribadi , dan juga terdapat faktor biaya apabila langsung melakukan konsultasi kepada dokter. Dengan sistem pakar ini, pasien yang menderita penyakit tidak malu karena diagnosa penyakit bisa dilakukan sendiri, dan juga bisa menghemat biaya konsultasi. Metodologi yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah metodologi waterfall, alasan nya ialah dikarenakan aplikasi ini dirancang dari nol, sehingga penulis merasa metodologi ini sangat tepat untuk diterapkan dalam proses pengembangan sistem pakar ini. Dan untuk metode perhitungan dalam sistem pakar ini, penulis menggunakan metode  certainty  factor  yang  mana metode  ini  memang  biasa  digunakan  dalam  sistem  pakar.Dari  hasil perancangan,  didapatkan  suatu  sistem yang mampu  melakukan  diagnosa  tentang  berapa  persen  kah  kemungkinan  seseorang  terkena  penyakit  trikomoniasis  berdasarkan  dari  pilihan  gejala- gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  ke  dalam  program  dan  sistem  pakar  ini  dibuat  menggunakan  tools  Netbeans  IDE  8.0  dan  MySQL  sebagai Database Management System.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Kelamin, Trikomoniasis, Certainty Factor.
Abstract— Trichomoniasis or trich is an infection in vagina that causes by a protozoa called trichomonas vaginalis. Trich got contagious by sexual activity. This disease attacking the underneath of genital of man or woman, on the part that called tractur urogenitalis. Most of people feel shy to do a consultation with doctor about their genital because it’s too privacy for them, and also there’s an economic factor if they do a consultation with a doctor, because it’s not free and  definitely  needs  more charge  to  spend.  With  this  expert  system,  users  who  suffer  from diseases are  not ashamed because  they  can diagnose  the disease  themselves,  and  can  also  save  on  consultation  fee.  The  methodology  used  for  the  development  of  this  application  is  waterfall  methodology,  the reason is because this application was designed from scratch, so the author feels that this methodology is very appropriate to be applied in the process of developing  this  expert  system.  And  for  the  calculation  method  in  this  expert  system,  the  author  uses  the  certainty  factor  method  which  is  a  method commonly used in expert system.  The outcome of this thesis is there’s a system that can diagnose what percentage is the possibility of someone got infected by  trich  depending  on  the  choice  of  symptoms  they  entered  into  the  program.  This  expert  system  was  built  using  Netbeans  IDE  8.0  and  MySQL  as  the database.
Keywords: Expert System, Genital Diseases, Trich, Certainty Factor

## I. PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  teknologi  berkembang  dengan  sangat cepat,  dan  teknologi  telah  menjadi  salah  satu  kebutuhan manusia. Dari sekian banyak teknologi yang dibutuhkan oleh manusia,  salah  satunya  ialah  sistem  pakar.  Sistem  pakar merupakan  kecerdasan  buatan  yang  diciptakan  guna membantu  penyelesaian  masalah  dengan  meniru  kemampuan penalaran seorang pakar. Pakar merupakan sesorang yang ahli dalam bidang ilmu tertentu [1] .
Sistem  pakar  mencoba  mencari  penyelesaian  yang sesuai  dengan  penyelesaian  seorang  pakar,  yaitu  sebuah penyelesaian yang cukup bagus agar pekerjaan dapat berjalan walaupun  itu  bukan  penyelesaian  yang  optimal.  Salah  satu yang membutuhkan  peran pakar  ketika  akan  membuat  sistem pakar ialah pada bidang kedokteran. Contoh kasus pada salah satu  penyakit  kelamin  yaitu  trikomoniasis.  Pada  penyelesain masalah  diagnosis  penyakit  ini  menggunakan  sistem  pakar, membutuhkan penerapan ilmu yang dimiliki oleh pakar.
Penyakit  kelamin  merupakan salah  satu  penyakit  yang membuat  pasien  takut  berkonsultasi  ke  dokter.  Penyakit Trikomoniasis  merupakan  salah  satu  penyakit  seksual menular. Di Indonesia penyakit ini tidak diketahui jumlahnya
secara  pasti.  Trikomoniasis  merupakan  suatu  infeksi  pada saluran  urogenital  yang  menyebabkan  sistitis  dan  vafinitis. Infeksi  ini  disebabkan  oleh  suatu  protozoa  yang  disebut trichomonas  vaginalis [2] .  Trikomoniasis  ditularkan  secara seksual.  Penyakit  ini  sering  menyerang  pada traktur urogenitalis bagian bawah pada wanita maupun pria.
Salah  satu  alasan  diciptakannya  sistem  pakar  ini  ialah kebanyakan  pasien  malu  untuk  mengkonsultasikan  penyakit kelamin  yang  dideritanya,  karena  hal  tersebut  merupakan  hal yang  sangat  pribadi.  Selain  itu  keberadaan  pakar  yang  tidak bisa 24 jam melayani pasien serta biaya konsultasi yang cukup besar menjadi kendala lain pasien tidak dapat bertemu dengan dokter.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  membangun  sistem  informasi  ini  menggunakan  model Waterfall (Classic Life Cycle) yang menyarankan pengembangan  perangkat  lunak  secara  sistematik  dan berurutan/terstruktur  walau  model  ini  termasuk  salah  satu model  pengembangan  perangkat  lunak  yang  tua.  Metode Waterfall dapat di lihat pada gambar 1 berikut :
Gambar 1 Diagram Waterfall[3]
Paradigma  dari  tahapan  metode Waterfall adalah sebagai berikut :
1. Communication , sebelum memulai project dibutuhkan komunikasi  yang  baik,  seperti  kepada  pengguna sistem.  Hal  ini  akan  mendorong  penciptaan  sistem yang sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai
2. Planning ,  tahap  ini  merupakan  tahap  perencanaan seperti  estimasi  penugasan  dan  waktu  pembuatan project,  jadwal  pelaksanaan  sesuai  dengan  penugasan hingga tracking mengenai proses pengerjaan sistem
3. Modelling merupakan  tahap  analisis  dan  design perancangan sistem. Tujuannya agar dapat memahami sistem yang akan diciptakan
4. Construction , tahapan ini merupakan tahapan pengkodean  dan  testing.  Pengkodean  merupakan tahap  lanjutan    dari  proses  design  pada  tahap sebelumnya.  Bahasa  pemrograman  akan  disesuaikan dengan  tujuan  awal  sistem.  Setelah  dilakukan pengkodean  menggunakan  bahasa  pemrograman selanjutnya akan dilakukan pengujian sistem
5. Deployment , merupakan tahap terakhir dari model ini mencangkup  tahap  implementais  sistem  ke  pengguna sistem, perbaikan sistem, pemeliharaan sistem hingga proses  penerimaan  uman  balik  dari  pengguna  sistem untuk evaluasi sistem selanjutnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  dirancang  guna memecahkan  suatu  permasalahan  sesuai  dengan  pertanyaan yang  diajukan  dengan  menirukan  keahlian  seorang  pakar [4] . Sejalan dengan perkembangan teknologi saat ini sistem pakar bukan  lagi  menjadi  hal  baru  yang  digunakan.  Beberapa penelitian  berlomba-lomba  membuat  sistem  pakar  dengan berbagai tujuan.
Penggabungan  antara  ilmu  dan  pengalaman  bukan merupakan  hal  yang  mudah  bagi  seorang  pakar,  sehingga penerapan  sistem  pakar  harus  jelas  dan  spesifik  ranahnya [5] . Hal  ini  disebabkan  pakar  hanya  berfokus  kepada  satu  bidang keahlian saja.
B. Metode Certainty Factor
Faktor  kepastian  ( certainty  factor )  diperkenalkan  oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN (Wesley,1984). Certainty  factor (CF)  merupakan  nilai parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan besarnya  kepercayaan. Certainty  factor didefinisikan  sebagai berikut [6] :
CF(H,E)  : certainty  factor dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala ( eviendence ) E. Besarnya CF ber`` antara 0 sampai dengan 1. Nilai 0 menunjukkan ketidakpastian mutlak. MB(H,E)  :  ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure  of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh gejala E.
MD(H,E)  :  ukuran  kenaikan  ketidakpastian  ( measure  of increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala E.
Dalam  hasil  perhitungan  persentase  keyakinan  dengan memberikan  bobot/nilai  keyakinan(CF)  untuk  masing  – masing  fakta  pengguna  dan  gejala  oleh  pakar  pada  sesi konsultasi fakta, pilihan jawaban hanya ada 2 yaitu  jika:
1. Ya maka CF = 1
2. Tidak maka CF = 0
Pada sesi konsultasi gejala penyakit Trikomoniasis pasien diberikan  2  pilihan  jawaban  masing-masing  memiliki  bobot CF sebagai berikut:
1. Sangat yakin = 1
2. Tidak = 0
Semakin  pengguna  yakin  bahwa  gejala  memang  dialami pada  pasien  maka  semakin  tinggi  pula  hasil  persentase keyakinan  total  yang  diperoleh.  Nilai  yang  diperoleh  oleh sistem  hanya  nilai  yang  lebih  besar  dari  nol  (CF  pengguna  > 0).  Alasan  nilai  0  menunjukkan  bahwa  gejala  tersebut  tidak teramati  atau  memang  tidak  terjadi,  sehingga  perhitungan tidak perlu dilakukan.
Metode Certainty Factor digunakan untuk
mengakomodasi ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning ) seorang  pakar  yang  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan  Buchanan pada  tahun  1975. Certainty  Factor memperkenalkan  konsep keyakinan dan ketidakyakinan yang kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar.
Rumusan  dasar  Sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit kelamin trikomoniasis menggunakan metode certainty factor:
CF [P, E] = MB [P, E] – MD [P, E] … (1) Keterangan: CF:  Certainty Factor MB: Measure of Belief MD: Measure of Disbelief P: Probability E: Evidence (Peristiwa/Fakta)
Certainty  Factor untuk kaidah  dengan  kesimpulan  yang serupa ( similarly concluded rules ):
CF combine (CF1, CF2) = CF1 + CF2 * (1-CF1) (2)
Penelitian  menggunakan  CF  seringkali  digunakan  untuk penelitian  dalam  bidang  kedokteran  dan  pertanian.  Beberapa penelitian  mengenai  sistem  pakar  berkenaan  dengan  ilmu kedokteran  dengan  merapkan  beberapa  metode  telah  banyak dilakukan.  Diantaranya  menggunakan  metode certainty
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)
factor(CF) . Salah satu penelitian yang melakukan pembahasan  menggunakan  metode  CF  ialah  pada  diagnosis penyakit  THT,  dimana  kesimpulan  dari  penelitian  tersebut ialah  pengujian  menggunakan  sistem  pakar  dan  secara konvensional  menghasilkan  hasil  yang  smaa  untuk  diagnosis penyakit THT [7] .
Penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  CF  dalam Sistem  Pakar  pada  bidang  kedokteran  adalah  kasus pengidentifikasian  jenis  kulit  wajah  diperoleh  hasil  bahwa hasil  perhitungan  antara  cara  manual  menggunakan  CF dengan  menggunakan  sistem  pakar  menggunakan  CF menghasilkan hasil yang sama [8] .
Penggunaan  metode  CF  sebenarnya  memiliki  kelebihan dan  kekurangan.  Kelebihan  penggunaan  CF  ialah  metode  ini dapat  menghandle  kasus  yang  memiliki  sifat  ketidakpastian serta  lebih  akurat  sebab  dalam  sekali  proses  hanya  akan meproses 2 data saja, sedang kekurangannya ialah untuk data lebih  dari  2  harus  dilakukan  beberapa  kali  pengolahan  data serta  metode  CF  ini  sebenarnya  masih  diperdebatkan  untuk ketidakpastian [9] .
TABEL I

## JENIS PENYAKIT, GEJALA DAN PENANGANAN
Jenis Penyakit  Trikomoniasis adalah
penyakit menular  seksual  yang  disebabkan  oleh parasit Trichomonas vaginalis .
Trikomoniasis  dapat  dicegah  dengan perilaku  seksual  yang  aman,  yaitu tidak  bergonta-ganti  pasangan  seksual dan menggunakan kondom.
Trikomoniasis
menular melalui hubungan  seksual.  Selain  hubungan seksual,  berbagi  pakai  alat  bantu  seks dengan  penderita  trikomoniasis  juga dapat menularkan penyakit ini.
Penyakit  trikomoniasis  sering  kali tidak  menimbulkan  gejala.  Walaupun tanpa gejala, seseorang yang menderita trikomoniasis tetap dapat menularkannya kepada orang lain. Gejala Pada Wanita a. Keputihan yang banyak dan berbau amis.
b. Keputihan berwarna kuning kehijauan,  bisa  kental  atau  encer, serta berbusa.
c. Gatal  yang  disertai  rasa  terbakar dan kemerahan di area vagina.
d. Nyeri  saat  berhubungan  seksual atau saat buang air kecil.
e. Nyeri pada perut bagian bawah.
Gejala Pada Pria
a. Sakit,  bengkak,  dan  kemerahan  di area ujung penis.
b. Keluar cairan putih dari penis.
c. Nyeri  saat  buang  air  kecil  atau setelah ejakulasi.
d. Lebih  sering  buang  air  kecil  dari biasanya.
Penanganan Untuk mengobati trikomoniasis, dokter  akan  menyarankan  melakukan pembersihan  yang  baik  dan  membeli suplemen  atau  pembersih  di  apotek.
Hindari kontak kembali dengan penyebab.  Selama  masa  pengobatan, pasien  dilarang  berhubungan  seksual sampai dinyatakan sembuh oleh dokter.

## C. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan komponen penting dalam sistem pakar dan terdiri atas dua elemen penting yaitu fakta dan rule [10] . Berikut merupakan basis pengetahuan pad apenelitian ini :
TABEL II DATA PENYAKIT Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Trikomoniasis TABEL III DATA GEJALA DAN NILAI DENSITAS Kode Gejala Nama Gejala Nilai Keyakinan G001 Keputihan yang banyak dan berbau amis. 1 G002 Keputihan berwarna kuning kehijauan, bisa kental atau encer, serta berbusa. 0 G003 Gatal yang disertai rasa terbakar dan kemerahan di area vagina. 0,6 G004 Nyeri saat berhubungan seksual atau saat buang air kecil. 0,6 G005 Sakit, bengkak, dan kemerahan di area ujung penis. 0 G006 Keluar cairan putih dari penis. 0 G007 Nyeri saat buang air kecil atau setelah ejakulasi. 0,6 G008 Lebih sering buang air kecil dari biasanya. 0 G009 Nyeri pada perut bagian bawah 0,8
Data pengetahuan yang merupakan relasi dari data gejala dan  data  jenis  penyakit  kelamin  berdasarkan  gejala  spesifik dari  penyakit  tersebut.  Berikut  merupakan  data  pengetahuan dari sistem pakar penyakit trikomoniasis :

## TABEL IV DATA PENGETAHUAN
Kode Gejala Nama Gejala Kode jenis penyakit Nilai Densitas P001 G001 Keputihan yang banyak dan berbau amis. X 1 G002 Keputihan berwarna kuning kehijauan, bisa kental atau encer, serta berbusa. X 0 G003 Gatal yang disertai rasa terbakar dan kemerahan di area vagina. X 0,6
G004 Nyeri saat berhubungan seksual atau saat buang air kecil. X 0,6 G005 Sakit, bengkak, dan kemerahan di area ujung penis. X 0 G006 Keluar cairan putih dari penis. X 0 G007 Nyeri saat buang air kecil atau setelah ejakulasi. X 0,6 G008 Lebih sering buang air kecil dari biasanya. X 0 G009 Nyeri pada perut bagian bawah X 0,8

## D. Aturan Menggunakan CF

## TABEL V
RULE CF No. Kaidah / Aturan ( Rule ) Aturan 1 (R1) IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 THEN P001
Aturan 2 (R2) IF G005 AND G006 AND G007 AND
G008 THEN P001 Aturan 3 (R3) IF G001 AND G002 AND G003 THEN P001 Aturan 4 (R4) IF G001 AND G002 AND G009 THEN P001 Aturan 5 (R5) IF G005 AND G006 AND G007 THEN P001

## E. Studi kasus
Seorang pasien dengan berjenis kelamin wanita berkonsultasi  pada  sistem  pakar  untuk  mengetahui  apakah  ia terkena  penyakit  kelamin  trikomoniasis  atau  tidak.  Pasien  ini merasakan  bahwa  dirinya  merasa  Gatal  yang  disertai  rasa terbakar  dan  kemerahan  di  area  vagina  serta  pasien  merasa nyeri  pada  perut  bagian  bawah,  dan  juga  merasa  nyeri  saat buang air kecil atau setelah ejakulasi.
Rule 1 : IF Gatal yang disertai rasa terbakar dan kemerahan di area vagina AND Nyeri pada perut bagian bawah AND Nyeri saat buang air kecil atau setelah ejakulasi THEN Trikomoniasis.
Kemudian pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing
gejala
yang
dialami
oleh pengguna :
Cfpakar  (Gatal  yang  disertai  rasa  terbakar  dan kemerahan  di  area  vagina)  =  0,6,  Cfpakar  (Nyeri pada  perut  bagian  bawah)  =  0.8,  Cfpakar  (Nyeri saat buang air kecil atau setelah ejakulasi) = 0.6.
Pada  sesi  konsultasi  gejala  penyakit  trikomoniasis  ini, pasien diberikan 2 pilihan jawaban masing-masing memiliki bobot CF sebagai berikut :
1. Sangat yakin = 1 2. Tidak = 0
Dan jawaban dari pengguna ialah :
1. Gatal yang disertai rasa terbakar dan kemerahan di area vagina (YAKIN) = 0,6*1 = 0,6 2. Nyeri pada perut bagian bawah (YAKIN) = 0,8*1 = 0,8 3. Nyeri saat buang air kecil atau setelah ejakulasi (YAKIN) = 0,6*1 = 0,6
Kemudian  langkah  berikutnya  ialah  kaidah-kaidah  atau rule  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  CFnya  dengan mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing-masing  kaidah (rule).  Dalam  mencari  nilai  keyakinan  (CF)  penyakit  maka digunakan persamaan:
Cfcombine=CFgejala1+CFgejala2*(1-CFgejala1)
Proses perhitungannya : Penyakit Kelamin Trikomoniasis : CF combine1 = CFgejala1+CFgejala2 * (1-CFgejala1) = 0,6 + 0,8 * (1 – 0,6 ) CF old1 = 0,92 CF combine2 = CF old1 +CFgejala3 * (1-CF old1 )
= 0,92 + 0,6* (1 – 0,92) CF old2 = 0,97 Keterangan : CFold terakhir merupakan CFpenyakit,
berdasarkan  hasil  perhitungan  CF  di  atas,  maka  CF  penyakit adalah 0,97 pada penyakit kelamin trikomoniasis. Selanjutnya hitung persentase dengan persamaan :
Persentase = CFpenyakit * 100 = 0,97 * 100 = 97%
Jadi  kesimpulannya  ialah,  kemungkinan  pasien  terkena penyakit kelamin trikomoniasis adalah sebesar 97%.

## F. Implementasi Program
a. Form Pengaturan
b. Form Data Gejala
Gambar 3 Form Data Gejala c. Form Data Penyakit
Gambar 4 Form Data Penyakit d. Form Data Pengetahuan
Gambar 5 Form Data Pengetahuan
e. Form Diagnosa
Gambar 6 Form Diagnosa f. Form Cetak Hasil
Gambar 7 Form Cetak Hasil
IV. KESIMPULAN
Setelah  merancang  dan  membangun  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  penyakit  Trikomoniasis  menggunakan  metode certainty factor ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan adalah sebagai berikut:
1. Dengan adanya sistem pakar ini dapat membantu pria atau  wanita  dalam  melakukan  diagnosa  penyakit Trikomoniasis  ini  berdasarkan  gejala  yang  dipilih tanpa perlu datang ke pakar.
2. Dengan adanya sistem pakar ini, pengguna tidak perlu lagi memikirkan besarnya biaya  yang harus dikeluarkan untuk melakukan pendiagnosaan
sementara.
3. Dengan  adanya  sistem  pakar  diagnosa  penyakit Trikomoniasis  ini,  privasi  pengguna  menjadi  lebih terjaga  dikarenakan  pengguna  bisa  berkonsultasi melalui sistem tanpa harus bertemu dengan dokter.
U CAPAN T ERIMA K ASI ` H
Ucapan  Terimakasih  penulis  ucapkan  kepada  para  pakar yang  telah  membantu  penulis  dalam  menjawab  pertanyaan-
pertanyaan  yang  penulis  sampaikan  dalam  menyelesaikan penelitian  ini.  Penulis  juga  mengucapkan  terimakasih  kepada berbagai pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

## R EFERENSI
[1] Pengertian  Pakar.  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  [Online]. Tersedia: kbbi.web.id
[2] Wijaya,  L,  Fernando,  R,  Lembar,  S.(2019).  Pemeriksaan Penunjang dan Laboratorium pada penyakit kulit dan kelamin, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta
[3] Pertiwi, M,W. Hikmah, A.B. (2020). Analisa Perancangan dan Sistem Informasi. Graha Ilmu. Jakarta
[4] Huda,  D.  N.  (2017).  Sistem Pakar  Deteksi  Bakat  Anak  Usia 4 Sampai  Dengan  6  Tahun  Menggunakan  Metode  Teorema Bayes. Jurnal Bangkit Indonesia , 6 (2). https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v6i2.44
[5] Marimin.  (2017).  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keutusan dan Sistem Pakar. IPB Press.Bogor
[6] Arifin  Mohammad,  Slamin,  Windi  E.  Y.,  Penerapan  Metode Certainty  Factor  Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau, Universitas Jember. 2017. Jember [Online] Tersedia di:
http://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/download/5370/4 043/
[7] Khairina  Eka  Setyaputri,  Abdul  Fadlil,  Sunardi  Sunardi. (2218). Analisis  Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit THT. Jurnal Teknik Elektro, 10(1)
[8] Santi,  I.  H.,  &  Andari,  B.  (2019).  Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode  Certainty Factor. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan  Penerapan Teknologi Sistem Informasi , 3 (2), 159-177. https://doi.org/10.29407/intensif.v3i2.12792
[9] Rame  R  Girsan  ,  &  Hasanul  fahmi.  ((2019).  Sistem  Pakar Mendiagnosa  penyakit  Mata  Dengan  metode  Certainty  factor Berbasis Web. MATICS:Jurnal ilmu Komputer dan  teknologi Informasi,  11(1),  27-31.  https://doi.org/10.18860/mat.v1lil .7673
[10] Hayadi,  B.Herawan.  (2018).  Sistem  pakar.    Deepublish. Yogyakarta