## PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT TUBERCULOSIS (TB) PARU BERBASIS WEB MOBILE
Ikhsan Syamsudin 1 , Edi Sudarsono 2
1 Program Studi Teknik Informatika STMIK MBC Palembang
2 Program Studi Sistem Informasi STMIK MBC Palembang e-mail: 1 ikhsan.syamsudin.mbc@gmail.com , 2 e612700@gmail.com

## Abstrak
Tuberculosis  (TB)  Paru  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh bakteri  Mycobacterium  Tuberculosis.  Indonesia  adalah  negara  ketiga  di  dunia  yang  memiliki penderita penyakit TB Paru terbanyak setelah Cina dan India. Minimnya pengetahuan masyarakat tentang bahaya penyakit TB paru merupakan faktor penghambat untuk pencegahan penyakit ini sejak dini. Banyak literatur  yang dapat menjelaskan tentang diagnosa dan deteksi penyakit TB Paru  ini  tetapi  minimnya  minat  baca  dan  enggannya  masyarakat  untuk  berkonsultasi  dengan dokter menjadi suatu permasalahan tersendiri. Dari permasalahan tersebut, dengan memadukan kepakaran ahli kedalam suatu aplikasi sistem komputer, maka dapat tercipta suatu sistem pakar terhadap  diagnosa  penyakit  TB  paru.  Sistem  pakar  ini  akan  mempermudah  masyarakat  dalam mengakses  informasi  terkait  dengan  gejala-gejala  yang  disebabkan  oleh  penyakit  TB  paru.  Di desain  dengan  berbasiskan  web  mobile,  tentunya  akan  memberikan  tampilan  yang  adaptif  dan responsif walaupun diakses melalui perangkat browser yang ada pada perangkat gadget seperti smartphone. Pemilihan metode certainty factor tidak terlepas dari keandalannya dalam mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan dan memberikan ruang pada pakar dalam menilai tingkat  keyakinan  terhadap  pengetahuan  yang  disampaikannya.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini adalah terciptanya suatu aplikasi yang dapat mendeteksi dan mendiagnosa terhadap gejala-gejala yang disebabkan oleh penyakit TB Paru.
Kata kunci : Tuberculosis,Paru, Sistem Pakar Certainty Factor, Web Mobile

## Abstract
Tuberculosis  (TB)  is  a  type  of  infectious  disease  caused  by  the  bacterium  Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is the third country in the world that has the most patients with pulmonary TB  after  China  and  India.  The  lack  of  public  knowledge  about  the  dangers  of  pulmonary  TB disease is an inhibiting factor for early prevention of this disease. There is a lot of literature that can  explain  the  diagnosis  and  detection  of  pulmonary  TB  disease,  but  the  lack  of  interest  in reading  and  the  public's  reluctance  to  consult  with  doctors  is  a  problem  in  itself.  From  these problems, by combining expert expertise into a computer system application, an expert system can be created for the diagnosis of pulmonary TB disease. This expert system will make it easier for the public to access information related to the symptoms caused by pulmonary TB disease. Designed  with  a  mobile  web-based,  of  course,  it  will  provide  an  adaptive  and  responsive appearance  even  though  it  is  accessed  through  a  browser  device  on  a  gadget  such  as  a smartphone. The choice of the certainty factor method cannot be separated from its reliability in overcoming uncertainty in decision making and providing space for experts in assessing the level of confidence in the knowledge they convey. The final result of this research is the creation of an application that can detect and diagnose the symptoms caused by pulmonary TB disease.
Keywords — Tuberculosis,Lung, Certainty Factor Expert System, Mobile Web
Vol. 7, No. 2, Desember 2022

## I PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  terjadi  perkembangan yang  pesat  dalam  ilmu  pengetahuan teknologi  komputer  dan  komunikasi  atau sering  disebut  dengan  era  information  and communication technology (ICT). Jika pada mulanya komputer digunakan hanya sekedar alat  penghitung,  maka  saat  ini  komputer telah  beralih  dan  hampir  menyamai  peran atau  tugas-tugas  rumit  yang  dilakukan  oleh manusia bahkan sanggup menirukan peoses biologis manusia dalam pengambilan keputusan.  Kemampuan  komputer  dalam mengingat dan menyimpan informasi dapat dimanfaatkan  tanpa  harus  bergantung  pada hambatan-hambatan  seperti  yang  dimiliki manusia, misalnya saja kondisi lapar, emosi yang  tidak  stabil,  dan  kesehatan.  Dengan menyimpan  informasi  dan  beberapa  aturan penalaran  yang  memadai  memungkinkan komputer  memberikan  kesimpulan  seorang pakar  bidang  keilmuan  tertentu  yang merupakan salah satu cabang ilmu komputer yang  dapat  mendukung  hal  tersebut  adalah sistem pakar.
Tuberculosis  paru  adalah  penyakit menular  langsung  yang  disebabkan  oleh kuman  TB  (Microbacterium  Turboculosis [1].  Tuberculosis  menyerang  bagian  tubuh manapun,  tetapi  yang  sering  terjadi  adalah paru-paru.  Penyebaran  penyakit  ini  terjadi melalui  batuk  atau  bersin  oleh  orang  yang telah mengidap penyakit TBC paru, melalui air  liur  yang  terkontaminasi  dan  terhirup orang sehat yang kekebalan tubuhnya lemah akan  tubetculosis.  Kebiasaan  merokok  juga dapat  merusak  mekanisme  pertahanan  paru sehingga  memudahkan  masuknya  kuman penyakit  seperti  kuman  penyakit  TB. Tuberkulosis  (TB)  masih  menjadi  masalah kesehatan  dunia  terutama  di  negara-negara berkembang.  Indonesia  sebagai  negara berkembang  menduduki  peringkat  3  besar setelah  India dan Cina  yang  sebagian besar penduduknya  mengalami  kematian  oleh penyakit  paru-paru,  sehingga  penyakit  TB
masih  menjadi  permasalahan  kesehatan dunia  bagi  negara-negara  berkembang seperti  Indonesia  [2].  Hal  ini  terntunya menjadi  suatu  permasalahan  tersendiri dimana perlunya pendeteksian dini terhadap penyakit TB paru sehingga dapat mengurangi penyebaran dan kematian akibat penyakit  tersebut.  Dengan  zaman  modern saat ini maka dapat dirancang suatu aplikasi yang dapat menerapkan kemampuan seorang pakar khususnya dibidang kesehatan yang digunakan untuk mendiagnosa atau mendeteksi dini penyakit
TB  paru  agar  dapat  dilakukan  pencegahan atau segera dapat penanganan serius apabila sudah terdiagnosa penyakit TB Paru.
Certainlty  Factor  adalah  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan [3].  Certainty  Factor  memberikan  suatu konsep  Measure  of  Believe  (MB)  adalah keyakinan  hipotesis  yang  dipengaruhi  oleh gejala  dan  Measure  of  Disbelieve  (MD) adalah  ketidak  yakinan  hipotesa  yang dipengaruhi  oleh  gejala.  Metode  ini mengukur  pasti  atau  tidak  pasti  dalam mendiagnosa  penyakit  sebagai  salah  satu contohnya. Cara kerja dari metode ini adalah menggunakan  kepastian  dari  seorang  pakar apakah seorang pasien mengalami penyakit, dengan  menggunakan  gejala  yang  dimiliki pasien serta bobot penilaian yang diberikan pakar  terhadap  gejala  yang  dihitung menggunakan  rumus  Certainty  Factor. Dipadukan dengan interfacing berbasis web mobile,  tentunya  akan  memudahkan  para pengguna  dalam  mengakses  informasi terkait gejala-gejala awal penderita penyakit TB  paru.  Dengan  latar  belakang  masalah tersebut  maka  diangkat  suatu  penelitian dengan  judul  Penerapan  Metode  Certainty Factor Pada Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa  Penyakit  Tuberculosis  (TB) Paru Berbasis Web Mobile.
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
II

## TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Relevan
Sistem  pakar  dalam  hal  mendeteksi penyakit  banyak  dilakukan  oleh  peneliti, salah  satunya  adalah  penelitian  tentang penyakit  saluran  pernapasan  dan  paru menggunakan  metode  certainty  factor  oleh Oktafina  dan  Fadlil  [4].  Didalam  sistem yang  dirancang  tersebut,  dapat  mendeteksi 18 gejala penyakit pada saluran pernapasan dan  paru  yang  telah  diverifikasi  oleh  pakar spesialis paru. Sistem pakar dalam mendeteksi  penyakit  TBC  dilakukan  oleh Vandika  dan  Cucus  dengan  menerapkan metode CBR (Case Based Reasoning) [5].
Metode  ini  membangun  suatu  sistem pakar  dengan  pengambilan  keputusan  dari kasus  yang  baru  berdasarkan  solusi  dari kasus sebelumnya. metode forward chaining menjadi pilihan dalam mendeteksi penyakit TBC  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Cik  dan  Jeksen  [2].  Penelitian  ini  mampu mendiagnosa  penyakit  TBC  pada  orang dewasa  maupun  anak-anak  berdasarkan gejala yang ada.
Disandingkan dengan sistem berbasis web,  menjadikan  sistem  ini  mudah  diakses oleh  pengguna  maupun  pasien  yang menderita  gejala-gejala  penyakit  tersebut. Interfacing  dengan  menggunakan  android dalam  mendeteksi  penyakit  TBC  dilakukan oleh  Widianto,  dkk  [6].  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah forward  chaining  dengan  basis  data menggunakan  SQLite.  Perhitungan  yang digunakan  dalam  sistem  ini  menggunakan probabilitas klasik.
Penelitian yang dilakukan oleh Surya dan Gunawan menyajikan suatu sistem yang bernama  situsparu  dalam  mendiagnosa penyakit TB paru dan sistem ini menghasilkan  akurasi  sebesar  81.25  %  [7]. Teorema Bayes juga dapat digunakan dalam mendeteksi penyakit TBC seperti penelitian yang dilakukan oleh Bangun dan Sagala [8]. Teorema  Bayes  didasarkan  pada  aspek
probabilitas bersyarat  sebagai dasarnya dan juga  suatu  metode  untuk  menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi  dari  sampel  dan  informasi  lain yang  telah  tersedia  sebelumnya.  Sistem Pakar  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy pada  penyakit  TB  paru  dilakukan  oleh Abdullah,  dkk  [1].  Dengan  menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto, diperoleh sebanyak 128 rule dalam perhitungannya.
Dari  beberapa  penelitian  tentang sistem  pakar  yang  telah  dijabarkan  diatas, telah  banyak  penelitian  yang  membahas tentang  sistem  pakar  penyakit  TBC  dengan metode  berbeda  dan  interfacing  yang berbeda  pula.  Didalam  penelitian  ini, peneliti  mencoba  menyajikan  penelitian diagnosa penyakit TB paru dengan menggunakan  metode  Centainty  Factor berbasiskan web mobile. Pemilihan metode certainty factor didasarkan pada pemecahan permasalahan
ketidakpastian dalam
pengambilan  keputusan  dan  memberikan ruang  pada  pakar  dalam  memberikan penilaian  keyakinan  terhadap  pengetahuan yang  disampaikannya [9]. Interfacing dengan web mobile didasarkan pada rancang bangun  suatu  sistem  aplikasi  berbasis  web responsif  yang  dapat  beradaptasi  pada browser  yang  digunakan,  sehingga  reliable baik  pada  browser  pada  gawai  seperti smartphone yang tentunya dapat memudahkan penggunanya. 2.2 Metode Certainty Factor Metode Certainty Factor
diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Shortliffe Buchanan  dalam  pembuatan  MYCIN  pada tahun  1975  untuk  mengatasi  pemikiran ketidakpastian  seorang  ahli  pakar  [3].  Pada konsep  Certainty  Factor  ini  juga  sering dikenal dengan adanya believe dan disbelieve.  Believe  merupakan  keyakinan, sedangkan disbelieve merupakan ketidakyakinan. Certainty factor didefinisikan dalam persamaan berikut ini:
𝐶𝐹 (ℎ, 𝑒) = 𝑀𝐵 (ℎ, 𝑒) − 𝑀𝐷 (ℎ, 𝑒) Pers. (1) Keterangan: CF [h,e] =  Certainty  Factor  dalam hipotesis h yang dipengaruhi oleh fakta e. MB [h,e] =  Measure  of  believe,
merupakan  nilai  kenaikan dari  kepercayaan hipotesis h dipengaruhi oleh fakta e.
MD [h,e]
=  Measure  of  disbelieve, merupakan  nilai  kenaikan  dari  ketidak percayaan hipotesis h dipengaruhi oleh fakta e. H = hipotesa F = evidence
Untuk  mengkombinasikan  dua  atau  lebih aturan, sistem berbasis pengetahuan dengan beberapa  aturan,  masing-masing  darinya menghasilkan  kesimpulan yang sama tetapi faktor  ketidakpastiannya  berbeda,  maka setiap  aturan  dapat  ditampilkan  sebagai
potongan bukti yang mendukung
kesimpulan bersama. Untuk menghitung CF
(keyakinan)  dari  kesimpulan  diperlukan bukti pengkombinasian sebagai berikut:
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 =   𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 +   𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 )

## III METODOLOGI PENELITIAN
Extreme  Programming  Approach terdiri  dari  4  tahapan  perancangan  utama, yaitu planning , design , coding ,  dan testing [10].  Gambar  1  menunjukkan  alur  proses dari XP approach.
Gambar 1 XP Process Sumber: Hindayani. S, 2018 3.1 Planning 1. Tahap Eksplorasi
Merupakan tahapan awal dari pendekatan  XP,  pada  tahapan  ini,  peneliti melakukan  eksplorasi  kebutuhan user yang dijabarkan  dengan  menggunakan User
Stories (US). US dideskripsikan berdasarkan hasil  dari interview kepada  klien.  Tabel  1 menyajikan user  stories dari  sistem  yang akan dirancang.
Tabel 1. User Stories No User Kebutuhan Sistem 1 Admin - Melakukan login - Mengelola/ memanipulasi ( insert , update ,  dan delete ) seluruh content dan informasi yang akan ditampilkan pada halaman website . 2 Pasien / masyarakat - Dapat melihat seluruh informasi yang ditampilkan pada halaman website . Sumber: Hasil Analisis Kebutuhan 2. Tahap Perencanaan Pada  tahap  perencanaan  ini,  akan dihasilkan kebutuhan bisnis, dan kebutuhan sistem,  dengan  mengacu  kepada  tahapan sebelumnya, yakni tahap eksplorasi.
3. Kebutuhan Bisnis Kebutuhan bisnis dibagi menjadi dua bagian, yaitu kebutuhan perangkat keras dan kebutuhan  perangkat  lunak.    Rincian kebutuhan bisnis ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rincian Kebutuhan Bisnis Perangkat Keras Perangkat Lunak PC/ Laptop - XAMPP Control Panel - MySQL Sumber: Hasil Analisis Kebutuhan 4. Kebutuhan Sistem Kebutuhan  sistem  adalah  analisis
yang  dilakukan  terhadap  fungsionalitas sistem  serta  perancangan  data.  Gambar  2 menyajikan use  case diagram  dari  sistem yang akan dirancang.
Gambar 2 Use Case Diagram Sistem Sumber: Hasil Pengolahan Sistem

## 3.2 Design
Pada  tahapan  desain,  dilakukan pemodelan  sistem  berdasarkan  hasil  dari analisis kebutuhan. Desain sistem ini dalam perancangannya  nanti bersifat fleksibel dan dinamis  disesuaikan  dengan  masukan- masukan dari klien.

## 3.3 Coding
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan
pengkodean  sistem pakar  ini .  Bahasa Pemrograman  yang  digunakan  yaitu  PHP dengan database MySQL.

## 3.4 Testing
Tahapan  pengujian  setiap  bagian menu  dan  sub  menu  apakah  berfungsi sebagaimana mestinya dengan menggunakan metode blackbox testing .

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  akan  dijelaskan  tentang tampilan hasil program dan pembahasan dari sistem pakar mendiagnosa penyakit
Tubercolosis  (TB)  Paru  menggunakan metode  certainty  factor.  Tampilan  program sistem  pakar  ini  dibagi  menjadi  2  bagian, yaitru  tampilan  halaman  user  dan  tampilan halaman admin.
1. Halaman Login Administrator
Form login  administrator digunakan untuk  melakukan login admin  untuk masuk  ke  halaman  utama  aplikasi. Untuk login admin ini pengguna harus memasukkan  username  dan  password sehingga  dapat  diberikan  hak  akses  ke sistem  pakar.  Tampilan form  login admin dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 3 Form Login Administrator
Sumber: Hasil Interface Sistem
2. Halaman Home Admin
Halaman home admin berisi menu yang dapat digunakan oleh admin seperti beranda, data master,  data  transaksi  (basis  pengetahuan),  laporan,  ganti  sandi  dan  keluar.  Tampilan halaman home admin dapat dilihat seperti pada gambar berikut :
Gambar 4 Halaman Home Admin
Sumber: Hasil Interface Sistem
3. Halaman Olah Penyakit
Halaman olah penyakit digunakan untuk mengolah data penyakit pada sistem pakar TB Paru.
Tampilan olah data penyakit seperti pada gambar berikut:
Gambar 5 Halaman Olah Penyakit Sumber: Hasil Interface Sistem
4. Form Olah Gejala
Form olah gejala digunakan untuk memasukkan data gejala ke dalam sistem. Tampilan olah gejala dapat dilihat seperti pada gambar berikut :
Gambar 6
Form Olah Gejala Sumber: Hasil Interface Sistem
5. Form Basis Pengetahuan
Form basis  pengetahuan  digunakan  oleh  admin  untuk  mengolah  data  basis  pengetahuan menggunakan metode certainty factor, data basis pengetahuan  akan dimasukkan ke dalam sistem. Adapun tampilan basis pengetahuan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 7 Halaman Basis Pengetahuan
Sumber: Hasil Interface Sistem
6. Form Awal Pengguna
Halaman awal pengguna digunakan untuk penguna yang akan melakukan diagnosa penyakit TB  paru,  halaman  awal  pengguna  berisi  menu  seperti  beranda,  infomasi,  konsultasi  dan tentang  aplikasi.  Adapun  tampilan  halaman  awal  pengguna  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 8 Halaman Awal Pengguna Sumber: Hasil Interface Sistem
7. Form Input Penguna
Halaman hasil digunakan untuk memasukkan data pengguna ke dalam sistem, ada beberapa item yang harus diisikan pada halaman input pengguna seperti nama jenis kelamin dan usia. Selanjutnya  setelah  diinputkan  data  pengguna  lalu  pilih  lanjutkan.  Adapun  tampilan  form input pengguna dilihat pada gambar berikut:
Gambar 9 Halaman Input Pengguna
Sumber: Hasil Interface Sistem
8. Form Konsultasi
Halaman  konsultasi  digunakan  untuk  melakukan  konsultasi  penyakit  TB  paru  dengan memasukkan gejala-gejala yang dialamai oleh pasien atau pengguna.  Adapun tampilan form konsultasi dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 10 Halaman Konsultasi
Sumber: Hasil Interface Sistem
9. Form Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  dari  proses  diagnosa  penyakit.  Hasil proses  diagnosa  menampilkan  hasil  dengan  identitas  pendiagnosa  pada  bagian  atas, kemudian ditampilkan informasi gejala-gejala yang dipilih sebelumnya pada tahap diagnosa, dan hasil diagnosa pada bagian bawah dengan menampilkan nama penyakit yang terdeteksi, penjelasan  definisi  penyakit  dan  solusi  untuk  pengangannya  penyakit  TB  Paru.  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 11 Halaman Hasil Diagnosa Sumber: Hasil Interface Sistem V KESIMPULAN Dari pembahasan diatas, dapat
disimpulkan  bahwa  hasil  perancangan dengan  sistem  pakar  penyakit  Tuberculosis (TB)  Paru  dapat  diterapkan  dan  berjalan dengan baik. Framework dengan menggunakan  XP  memberikan  kemudahan dalam  menerima  masukan  terhadap  klien sehingga  aplikasi  bersifat user  friendly .
Sistem ini memberikan dan memungkinkan masyarakat maupun pasien untuk melakukan akses  ke  system  dengan memasukkan  gejala-gejala  yang  dirasakan, kemudian system akan mendiagnosis berdasarkan  gejala-gejala  yang  dihasilkan. Diharapkan dengan adanya sistem ini dapat membantu  masyarakat  dalam  mendeteksi penyakit TB paru sehingga dapat meningkatkan indeks kesehatan masyarakat dan melakukan pencegahan dini.

## VI SARAN
Kepada  semua  pihak  yang  berniat untuk  mengadakan  penelitian  dengan  tema serupa,  disarankan  untuk  memberikan tambahan antara lain: Pengembangan sistem langsung  terintegrasi  dengan  tampilan android.
VII DAFTAR PUSTAKA [1] D.  Abdullah  and  M.  Rahmi, “IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  AWAL PENYAKIT  TUBERCULOSIS PARU MENGGUNAKAN FUZZY  TSUKAMOTO,” Maj.
Ilm.  Univ. Almuslim ,  vol.  13,  no. 03, pp. 153–157, 2021.
[2] I.  Cik  and  M.  Jeksen,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tuberkulosis  (Tbc)  Pada  Rumah Sakit  Umum  Daerah  (Rsud)
Besemah  Pagaralam,” J.  Ilm.
Matrik , pp. 225–244, 2016.
[3] R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan  Hama  Pada  Tanaman  Tebu Menggunakan  Metode  Certainty
Factor,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no.
1, pp. 1–4, 2018, doi:
10.31328/jointecs.v3i1.500.
[4] Y.  Oktafina  and  A.  Fadlil, “SISTEM  PAKAR  UNTUK MENDIAGNOSA  PENYAKIT PADA SALURAN PERNAFASAN  DAN  PARU MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” J. Sarj. Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.
1123–1132, 2014. [5] A.  Y.  Vandika  and  A.  Cucus, “SISTEM  DETEKSI  AWAL PENYAKIT TBC

## DENGAN
METODE  CBR,”  in Semnas  IIB Darmajaya , 2017, pp. 282–289.
[6] E.  D.  Widianto,  Y.  W.  Zaituun, and  I.  P.  Windasari,  “Aplikasi Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit
Tuberkulosis  Berbasis  Android,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 47, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5496.
[7] R.  Surya  and  D.  Gunawan, “Situsparu:  Sistem  Pakar  Untuk Deteksi  Penyakit  Tuberkulosis
Paru,” J. Ultim. , vol. 10, no. 1, pp. 41–47, 2018, doi: 10.31937/ti.v10i1.781.
[8] J. R. S. Ferdinan Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tbc Menggunakan  Metode  Teorema
Bayes,” J.  Tek.  dan  Inform. ,  vol.
6, no. 2, pp. 23–29, 2019. [9] B.  Pratama  and    jijon  R.  Sagala, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Akibat  Virus  Nyamuk  Aedes Aegpty  Dengan  Menggunakan Metode Certainty Factor,” Excell. Midwifery J. , vol. 2, no. 2, pp. 68– 73, 2019, doi: 10.31219/osf.io/pgc8a. [10]  R.  Rahmi,  R.  Sari,  and  R. Suhatman, “Pendekatan Metodologi Extreme Programming  pada  Aplikasi  E- Commerce  (Studi  Kasus  Sistem
Informasi  Penjualan  Alat-alat Telekomunikasi),” J.  Komput. Terap. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  83–92,
2016.