Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Aplikasi Sistem Pakar Klasifikasi Kesehatan Lingkungan Permukiman Dengan Metode Certainty Factors
Joko Siswanto a* , Anas Azhimi Qalban b , Sri Nilawaty Lahay c
a Rekayasa Sistem Transportasi Jalan, Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, siswanto@pktj.ac.id
b Informatika, Fakultas Dakwah, UIN Saizu Purwokerto, anasaq@uinsaizu.ac.id
c Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Gorontalo, nilawatylahay@ung.ac.id
Submitted: 22-03-2023, Reviewed: 26-03-2023, Accepted 01-04-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.787

## Abstract
Settlements  that  continue  to  grow  and  develop  require  a  healthy  Settlements  environment.  Stakeholders  have  difficulty classifying and presenting the environmental health of settlements, it takes a long time, is not accurate, and is incomplete. The  settlements  environmental  health  expert  system  application  is  built  on a  website using  the  Certainty  Factor Method based  on  7  aspects  of  settlement  environmental  health  requirements.  Expert  system  application  development  adopts  the Expert  System  Development  Life  Cycle  (ESDLC)  method  which  includes  the  Assessment,  The  Acquisition of  Knowledge, Design,  Testing,  Documentation,  and  Maintenance  stages.  Expert  system  applications  are  built  using  Notepad++, CodeIgniter Framework, MySQL, and Apache. The results of the comparison between manual calculations and applications have  the  same  score.  This  can  be  used  as  evidence  that  the  expert  system  application  built  can  be  used  to  help  classify settlements  environmental  health.  The  results  of  the  classification  can  be  used  as  a  reference  for  policies  and  forms  of environmental health reporting in settlements every year by stakeholders.
Keywords: Expert Systems, Environmental Health, Settlement Environment, Certainty Factor

## Abstrak
Permukiman yang terus tumbuh dan berkembang membutuhkan lingkungan permukiman yang sehat. Pemangku kepentingan kesulitan  mengklasifikasikan  dan  menyajikan  data  kesehatan  lingkungan  permukiman,  membutuhkan  waktu  yang  lama, kurang  akurat,  dan  kurang lengkap.  Aplikasi  sistem  pakar  kesehatan  lingkungan permukiman dibangun berbasis  website menggunakan Metode Certainty Factor berdasarkan 7 aspek persyaratan kesehatan lingkungan permukiman. Pengembangan aplikasi  sistem  pakar  mengadopsi  Metode  Expert  System  Development  Life  Cyrcle  (ESDLC)  yang  meliputi  tahap Assessment,  The  Acquisition  of  Knowledge,  Design,  Testing,  Documentation, dan Maintenance . Aplikasi  sistem  pakar dibangun mengguanakan Notepad++, framework CodeIgniter, MySQL, dan Apache. Hasil perbandingan antara perhitungan manual dan aplikasi mempunyai nilai skor yang sama. Hal tersebut dapat dijadikan bukti bahwa aplikasi sistem pakar yang dibangun dapat digunakan untuk membantu klasifikasi kesehatan lingkungan permukiman. Hasil klasifikasi dapat dijadikan acuan kebijakan dan bentuk pelaporan kesehatan lingkungan permukiman setiap tahun oleh pemangku kepentingan. Keywords: Sistem Pakar, Kesehatan Lingkungan, Lingkungan Permukiman, Certanty Factor
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Pesatnya
perkembangan wilayah mengakibatkan  munculnya  masalah  lingkungan permukiman[1]. Lingkungan hidup di luar kawasan lindung  yang  berfungsi  sebagai  lingkungan  hunian dan tempat kegiatan merupakan bagian lingkungan permukiman[2][3]. Lingkungan permukiman merupakan  satu  kesatuan  sistem  yang  terdiri  dari penyelenggaraan,
pembinaan,
perumahan, pemeliharaan  dan  perbaikan,  pencegahan  dan peningkatan kualitas, penyedian tanah, pembiayaan, dan peran serta masyarakat[3]–[5]. Lahan lingkungan permukiman harus memenuhi persyaratan  layak  huni  berkelanjutan[4],  [6][7]. Permukiman  layak  huni  harus  memiliki  bangunan permanen,  lokasi  nyaman,  akses  lancar,  serta material  berkualitas  [8].  Penggunaan  lahan  yang tidak terencana akan menimbulkan kerusakan lahan
dan lingkungan, sehingga perlu memenuhi parameter persyaratan[6], [9]. Perkembangan lahan berpengaruh terhadap kualitas lingkungan permukiman[7]  dapat  dilihat  dari  sisi  kebendaan, proses  bermukim,  dan  tempat  kehadiran  manusia [10].  Prasarana,  sarana,  utilitas  umum,  serta penunjang  fungsi  lainnya  dalam  suatu  perumahan merupakan bagian dari lingkungan permukiman[4][8][11][12].  Salah  satu  kebutuhan pokok  manusia  yang  harus  dipenuhi  yaitu permukiman[2], [4], [10] dan terus meningkat setiap tahunnya[6]  berbanding  lurus  dengan  jumlah penduduk. Proses densifikasi permukiman merupakan  realisasi  meningkatnya  kebutuhan lahan[10].
Permukiman yang terus tumbuh dan berkembang
membutuhkan
lingkungan permukiman yang sehat[13][1]. Lingkungan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
permukiman  yang  tidak  sehat  dilihat  dari lingkungan  hunian  beserta  lingkungannya[14], [15][16].  Faktor  utama  penyebabnya  yaitu  faktor langsung(fisik,  sarana,  dan  prasarana)  dan  tidak langsung(ekonomi dan sosial)[8]. Kualitas lingkungan  yang  buruk  menyebabkan  gangguan kesehatan[8],  [17].  Permukiman  sehat  merupakan tempat  tinggal  permanen  yang  memenuhi  standar suatu  bangunan  tempat  tinggal  yang  layak  dan berfungsi[18][19]. Kesehatan lingkungan permukiman  merupakan  kondisi  fisik,  kimia,  dan biologik.  Peningkatan  derajat  kesehatan  sangat besar  dipengaruhi  oleh  pesyaratan  kesehatan lingkungan  permukiman[1].  Parameter  lokasi, kualitas  udara,  kebisingan  dan  getaran,  kualitas tanah,  prasarana  dan  sarana,  vektor  penyakit,  dan penghijauan  merupakan  persyaratan  kesehatan lingkungan permukiman[3], [20]. Pemangku kepentingan
kesulitan
mengklasifikasikan kesehatan  lingkungan  permukiman.  Penentuan  dan penyajian klasifikasi kesehatan lingkungan permukiman  membutuhkan  waktu  yang  lama, kurang akurat, dan kurang lengkap.
Peningkatan  dan  pengembangan  permukiman menjadi  bagian  pembangunan  nasional  secara terpadu, terarah, terencana, dan berkesinambungan[2]. Langkah pemantauan secara cepat  dan  berkala  diperlukan,  supaya  pemegang kebijakan  dapat  mengevaluasi  proses  persebaran dan  perkembangan  kualitas  kesehatan  lingkungan permukiman.  Pemantauan  wilayah  yang  luas  tidak mungkin  dilaksanankan  secara  cepat,  dengan perolehan  data  yang  akurat  dan  presisi[15]. Pengelolaan  data  lingkungan  permukiman  belum terintegrasi  ke  sistem  dan  belum  ada  penyediaan informasi  untuk  publik[9].  Kemajuan  teknologi informasi mempermudah penentuan kondisi kualitas kesehatan lingkungan permukiman [8].
Pemanfaatan kemajuan teknologi informasi menjadi salah  satu  alternatif  untuk  mengetahui  kondisi kualitas kesehatan lingkungan permukiman dengan membangun aplikasi sistem pakar[21].
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  terekam dalam  komputer  menggunakan  ilmu,  fakta,  dan teknik berfikir untuk memecahkan permasalahan[22]  yang  biasanya  memerlukan kepakaran manusia[23][24]. Sistem pakar merupakan cabang kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI)[24][21] dengan adopsi pikiran dan nalar
pakar dalam
menyelesaikan permasalahan[25][26]  dan  membuat  keputusan sampai  kesimpulan  fakta[27][22].  Sistem  pakar terdiri dari knowledge acquisition, knowledge base, interference engine, blackboard, user interface , dan explanation [23][28]. Pemindahan pengetahuan yang  dimiliki  pakar  ke  dalam  komputer[29]  dan menjadikan  pengetahuan  sebagai  kesimpulan  atau
keputusan  merupakan  dasar  sistem  pakar[30][23]. Bentuk  umum  sistem  pakar  berupa  suatu  program suatu  aturan  analisis  informasi  tentang  suatu masalah yang spesifik serta analisis matematis dari masalah[27][31].  Perancangan  aplikasi  Sistem pakar  yang  baik  dapat  menjadi  alat  bantu penyelesaian  suatu  masalah  dengan  meniru  kerja dari para ahli[24][32].
Sistem pakar mengimplementasikan pengetahuan  ahli/pakar  ke  dalam  program  untuk mengambil  keputusan[33],  membuat  penalaran yang  cerdas,  dan  mendukung  aktivitas  pemecahan masalah[23][21]. Orang awam menggunakan sistem pakar untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan para  ahli.  Asisten  yang  sangat  berpengalaman diperankan  sistem  pakar  oleh  para  ahli  untuk membantu  aktivitasnya[28][31].  Jawaban  sistem pakar tidak memiliki kepastian penuh( probabilitas ), tergantung hasil suatu kejadian. Akomodir ketidakpastian tersebut membutuhkan metode yang tepat[34].
Salah satu metode yang dapat digunakan saat membangun sistem pakar yaitu Certainty Factor[28].  Metode  Certainty  Factor  merupakan bagian  dari certainty  theory yang  sering  kali menganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti  mungkin,  kemungkinan  besar,  dan  hampir pasti[27]. Salah satu metode pengelolaan ketidakpastian sistem yaitu Metode Certainty Factor (CF)[30]. Bukti atau penilaian pakar menjadi dasar suatu  kepercayaan  kejadian  menjadi  pernyataan Certainty Factor[23]. Asumsi dejat keyakinan pakar terhadap  data  digunakan  sebagai  nilai  Certainty Factor. Kelebihannya yaitukeakuratan dapat terjada, karena mengelola dua data dalam sekali hitung[28]. Metode tersebut dipilih untuk melakukan perhitungan  penalaran  pembuatan  aplikasi  sistem pakar tentang kondisi kualitas kesehatan lingkungan permukiman berdasarkan 7 aspek.

## METODE PENELITIAN
Metode  Expert  System  Development  Life Cyrcle  (ESDLC)  digunakan  dalam  pengembangan sistem  pakar  yang  meliputi  enam  tahapan  pokok yaitu Assessment (Penilaian), The  Acquisition  of Knowledge (Akuisisi Pengetahuan), Design (Desain), Testing (Pengujian), Documentation (Dokumentasi), dan
Maintenance (Pemeliharaan)[35]. Tahap penilaian untuk
menentukan kelayakan dan justifikasi atas permasalahan  yang  akan  diambil.  Tahap  akuisisi pengetahuan  untuk  mendapatkan  pengetahuan tentang  permasalahan  yang  akan  dibahas  dan digunakan  sebagai  panduan  dalam  pengembangan. Tahap  desain  menetapkan  dan  merepresentasikan seluruh  struktur  dan  organisasi  pengetahuan kedalam sistem.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Tahap  pengujian  menyesuaikan  tujuan  dan kesesuaian kinerja sistem dengan metode penyelesaian  masalah  untuk  diuji[34].  Tahap dokumentasi  merupakan  bentuk  bukti  dari  hasil artefak  yang  telah  dibangun.  Tahap  pemeliharaan dilakukan  untuk  menjaga  dan  memantau  terhadap kerusakan dan pengembangan. Metode pengembangan  sistem  khusus  untuk  perancangan aplikasi  sistem  pakar  merupakan  Metode  ESDLC. Tambahan  pengetahuan  baru  menjadikan  proses yang  senantiasa  berulang,  sistem  akan  dibangun, dan  diuji  coba  dalam  pengembangan  sistem pakar[35].  Proses  metode  ESDLC  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode ESDLC[36]
Pembangunan aplikasi sistem pakar mengadopsi  cara  perhitungan  Metode  Certainty Factor  (CF). Certainty  Factor berfungsi  untuk mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  (inexact reasoning)  pakar[23].  Kaidah  lebih  dari  satu  dan terdiri  dari  beberapa  premis  yang  dihubungkan dengan  AND  atau  OR  sering  kali  dimiliki  oleh sistem  pakar.  Formula  CF  untuk  beberapa  kaidah mengarah  pada  hipotesa  yang  sama.  Implementasi dari Certainty  Factor untuk  menemukan  nilai kepastian  adalah  kelas  proses  klasifikasi[26].  Dua model  yang  sering  digunakan  untuk  mendapatkan tingkat keyakinan (CF)[27]:
Metode  ‘ Net  Belief’ seperti  yang  ditunjukkan pada persamaan (1):
CF(Rule)=MB(H, E) – MD(H, E) (1) Keterangan: • CF( Rule ): Faktor kepastian
• MB(H,  E): Measure  of  Belief (ukuran kepercayaan)  terhadap  hipotesis  H,  jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
• MD(H,  E): Measure  of  Disbelief (ukuran ketidakpercayaan)  terhadap evidence H, jika diberikan evidence (antara 0 dan 1)
Nilai CF( Rule ) didapat dari intrepretasi ” term ” pakar yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai Tabel 1.
Tabel 1. Nilai CF( Rule )[27] 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- 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost certainty (hampir pasti) 0.8 Definitely (Pasti) 1.0
CF yang diperboleh dari beberapa premis pada sebuah  aturan  yaitu  CF  pararel.  CF  sekuensial dipengaruhi  oleh  CF user untuk  masing-masing premis  dan  operator  dari  premis  seperti  pada persamaan 2, 3, dan 4[27]. CF (x dan y) = min (CF(x), CF(y)) (2) CF(x atau y) = max (CF(x), CF(y)) (3) CF (tidak x) = ~CF(x) (4) Keterangan: • CF(x), CF(y): nilai CF pararel untuk setiap premis yang ada Bentuk  dasar  rumus  CF  sebuah  aturan  jika  E dan H, ditunjukkan pada persamaan 5[27]. CF (H,e) = CF (E,e)*CF(H,E) (5) Keterangan: • CF (E,e): Certainty Factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e
• CF  (H,e): Certainty  Factor hipotesis dengan  asumsi evidence diketahui  dengan pasti, yaitu ketika CF (E,e) = 1.
• CF (H,E): Certainty Factor yang dipengaruhi oleh Evidence e
CF Sekuensial diperole dari hasil perhitungan CF  pararel  dari  semua  premis  dalam  satu  aturan dengan CF seperti pada persamaan 6[27].
CF(x,y) = CF(x)*(CF(y)) (6) Keterangan:
• CF(x,y): CF pararel
• CF(x): CF sekuensial dari semua premis
• CF(y): CF Pakar
CF  akhir  dari  sebuah  calon  konklusi merupakan  CF  gabungan.  Semua  CF  pararel  dari aturan yang menghasilkan konklusi  mempengaruhi CF  tersebut.  Persamaan  certainty  factor  gabungan termasuk  perbedaan  penyebab  yang  sama.  Tingkat kepastian  yang  dihasilkan  sistem  penentuan  hasil yaitu CF kombinasi seperti pada persamaan 7[27].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
CF(CF1,CF2)=
{ 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2(1 − 𝐶𝐹1) 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶𝐹1 > 0 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹2 > 0
𝐶𝐹1+𝐶𝐹2
1−min [𝐶𝐹1,𝐶𝐹2] 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶𝐹1 > 0  𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹2 > 0 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2 𝑋 (1 + 𝐶𝐹1) 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶𝐹1 > 0 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹2 > 0 (7)
Persamaan  CF  kombinasi  dan  sistem  akan menentukan  hasil  kepastian  dengan  membentuk knowledge  base setiap  kaidah  diagnosa  diberi tingkat  kepastian  dan  setiap  indikasi  diberi  tingkat kepercayaan.  Peran  aktif  yang  digunakan  sebagai domain  knowledge dibutuhkan  kedua  model
tersebut.  Hasil  yang  bersifat  subjektif  memerlukan waktu dan tenaga yang cukup besar [27].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
7  aspek  persyaratan  kesehatan  lingkungan permukiman  terdistribusi  pada  28  butir  soal. Masing-masing  aspek  mempunyai  butir  soal  yang berbeda-beda.  Masing-masing  butir  soal  diberikan kode  yang  unik  supaya  mempermudah  salah penalaran  dan  perhitungan.  Butir  soal  persyaratan kesehatan  lingkungan  permukiman  seperti  pada Gambar 2.
Gambar 2. Persyaratan Kesehatan Lingkungan Permukiman
Alat bantu untuk menyelesaikan logika dalam program  dapat  menggunakan  tabel  keputusan ( decision table ). Tabel keputusan efektif digunakan dengan  kondisi  yang  akan  diseleksi  didalam program jumlahnya cukup banyak dan rumit. Tabel keputusan untuk membangun sistem pakar kesehatan  lingkungan  permukiman  berdasarkan persyaratan  kesehatan  lingkungan  permukiman seperti pada Gambar 2. Masing-masing pertanyaan mempunyai  skor  MD  ( Measure  of  Disbelief )  dan MB ( Measure of Belief ) untuk 2 klasifikasi (Sudah Sehat/Ya  dan  Belum  Sehat/Tidak).  Algoritma penalaran  dan  perhitungan  untuk  membuat  skor menggunakan  Metode  Certanty  Factor.  Penalaran dan  skor  sistem  pakar  klasifikasi  kesehatan lingkungan permukiman seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Keputusan dan Skor
Aspek Kode Sudah Sehat (Ya) Belum Sehat (Tidak) MB MD MB MD Lokasi K1 0.6 -0.02 0.8 -0.01 K2 0.4 0.01 0.4 0.01 K3 0.6 -0.01 0.4 0.02 Kualitas Udara, Kebisingan, Getaran K4 0.4 0.01 0.4 -0.01 K5 0.6 0.02 0.4 -0.02 K6 0.8 0.01 0.6 0.01
Aspek Kode Sudah Sehat (Ya) Belum Sehat (Tidak) MB MD MB MD K7 0.4 -0.02 0.6 -0.02 K8 0.4 0.01 0.4 0.01 K9 0.4 0.01 0.6 0.01 Kualitas Tanah K10 0.6 -0.01 0.4 0.02 K11 0.4 0.01 0.4 0.01 K12 0.8 0.02 0.6 -0.02 K13 0.4 -0.01 0.6 0.01 Sarana dan Prasarana K14 0.8 -0.01 0.6 -0.02 K15 0.6 0.01 0.4 0.02 K16 0.4 -0.01 0.6 0.01 K17 0.6 0.02 0.4 -0.02 K18 0.8 -0.01 0.4 0.01 K19 0.4 -0.02 0.4 0.02 K20 0.4 0.01 0.4 -0.01 K21 0.6 -0.02 0.4 0.01 K22 0.4 0.01 0.6 -0.01 K23 0.6 -0.02 0.4 0.02 K24 0.4 0.01 0.4 0.01 K25 0.6 -0.01 0.4 0.02 Vektor Penyakit K26 0.8 0.01 0.6 0.01 K27 0.4 0.02 0.6 -0.02 Penghijauan K28 0.6 0.02 04 0.01
Rancangan  untuk  database  dilakukan  dengan melakukan  proses  normalisasi  sampai  dengan bentuk  normal  kedua.  Hasil  dari  normalisai
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
membentuk  5  tabel  yaitu  tabel  wilayah,  kriteria, pegawai,  analisa,  dan  det_an.  Sebagian  tabel mempunyai  kunci  pokok  dan  /  atau  kunci  tamu. Setiap  tabel  dan  field  didefinisan  seperti  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Rancangan Database
Hasil rancangan database menjadi dasar untuk membuat  rancangan  konsep  sistem  yang  aka dibangun.  Sistem  pakar  yang  dibangun  akan  dapat diakses oleh pegawai yang berperan sebagai admin. Pegawai  yang  mengoperasikan  sistem  dapat memasukan  data  analisa,  detail  analisa,  kriteria, pegawai,  dan  wilayah.  Pegawai  mendapatkan laporan  analisa  dari  sistem  pakar  yang  diakses. Konsep  sistem  pakar  keesehatan  lingkungan permukiman menggunakan certainty factor
disajikan  berbentuk  diagram  kontek  seperti  pada Gambar 4.
System Pakar Klasifikasi Kesehatan Lingkungan Permukiman Pegawai Data analisa Data det_an Data kriteria Data pegawai Data wilayah Lap. Analisa

## Gambar 4. Diagram Konteks
Hasil diagram kontek menjadi landasan untuk pembuatan alur proses berjalannya sistem yang akan dibangun. Proses input manual terdapat 5 yaitu input data  kriteris,  pegawai,  analisa,  wilayah,  dan  detail analisa. Hasil input manual disimpan pada 5 tabel di database  yaitu  tabel  kriteria,  pegawai,  analisa, wilayah, dan det_an. Beberapa proses penyimpanan membutuhkan  relasi  dari  data  yang  disimpan  pada tabel  yang  lain  seperti  pada  proses  penyimpanan analisa dan detail analisa. Laporan yang dihasilkan dari sistem berupa laporan analisa yang akan dicetak dari proses cetak analisa berdasarkan data yang ada di  tabel  analisa.  Alur  proses  berjalannya  sistem tertuang pada bagan alir sistem seperti pada Gambar 5.
Data pegawai Data Kriteria
Simpan pegawai Simpan kriteria pegawai krit eria Data wilayah Simpan wilayah wilayah Data det-an Simpan det_an det_an Data analisa Simpan analisa analisa Cetak Lap. analisah
Gambar 5. Bagan Alir Sistem
Seluruh  hasil  rancangan  sistem  digunakan sebgai  bahan  untuk  pembangunan  aplikasi  sistem pakar  kesehatan  lingkungan  permukiman.  Aplikasi dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext  Preprocessor (PHP) dengan  menggunakan  Framework  CodeIgniter. Hasil rancangan database diterapkan kedalam sistem manajemen  database.  Sistem  menajemen  database yang  digunakan  yaitu  MySQL.  Aplikasi  berbasis website  dengan  editor  notepad++  dan  dijalankan dengan servel lokal dengan menggunakan APACHE.  MySQL  dan  APACHE  terdapat  pada paket  aplikasi  XAMPP.  Uji  coba  aplikasi  yang dibangun  dengan  menjalankan  Aplikasi  XAMPP, kemudian jalankan MySQL dan APACHE yang ada di  XAMPP.  Database  yang  dibuat  dengan  nama pakar_mukim dan aplikasi dapat dijalankan dengan mengetikan  http://localhost/expert_mukim  pada addressbar  webbrowser.  Halaman  yang  akan muncul  pertama  kali  yaitu  halaman  login,  isikan username dan password kemudian klik tombol Sign In.  Halaman  utama  akan  tampil  setelah  berhasil login. Pada halam utama terdapat menu dashboard, analisa, wilayah, kriteria, kriteria, pegawai, laporan dan  akun.  Masing-masing  menu  mempunyai  tugas dan  fungsinya  sesuai  nama  menu.  Halaman  login seperti  pada  Gambar  6(atas)  dan  halaman  utama seperti pada Gambar 6(bawah).
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 6. Halaman Login(Atas) dan Utama(Bawah)
Menu wilayah digunakan untuk menampilkan halaman  wilayah.  Pada  halaman  wilayah  dapat mencari  (kolom  search),  mengedit  (tombol  edit), menghapus (tombol delete) dan menambah (tombol add  new)  data  wilayah.  Penambahan  data  wilayah dapat  dilakukan  dengan  mengisikan  data-data seperti ID, nama, alamat, jumlah penduduk, jumlah kepala  keluarga,  jumlah  hunian/rumah  dan  luas. Data dimasukan pada kolom yang telah disediakan. Tombol  save  untuk  menyimpan  data  dan  tombol cancel  untuk  membatalkan.  Halaman  wilayah seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Wilayah
Menu  kriteria  digunakan  untuk  menampilkan halaman  kriteria.  Pada  halaman  kriteria  dapat mencari  (kolom  search),  mengedit  (tombol  edit), menghapus (tombol delete) dan menambah (tombol add  new)  data  kriteria.  Penambahan  data  kriteria dapat  dilakukan  dengan  mengisikan  data-data seperti Kode, kriteria, Skor MB Yes, Skor MD Yes, Skor  MD  No,  dan  Skor  MD  No.  Data  dimasukan pada  kolom  yang  telah  disediakan.  Tombol  save untuk  menyimpan  data  dan  tombol  cancel  untuk
membatalkan.  Halaman  kriteria  seperti  pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Kriteria
Menu  laporan  digunakan  untuk  menampilkan halaman  laporan  analisa  klasifikasi.  Pada  halaman laporan  analisa  klasifikasi  dapat  dilakukan  untuk mencari (kolom search), melihat data (tombol view), dan  melihat  grafik  (tombol  chart)  data  analisa. Keseluruhan data yang ditampilkan merupakan data yang  telah  tersimpan  pada  database.  Halaman laporan seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Laporan
Hasil  analisa  klasifikasi  dapat  dipilih  dengan menampilkan  data  berupa  tabel  atau  grafik.  Hasil analisa  dapat  ditampilkan  berupa  tabel  dengan mengklik  tombol  view  pada  halaman  laporan. Halaman laporan view akan menampilkan data-data analisa  klasifikasi  pada  database.  Data  dapat diurutkan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  dicari dengan  memasikan  keyword  pada  kolom  search. Tampilan  laporan  view  seperti  pada  Gambar 10(Atas). Hasil analisa klasifikasi dapat ditampikan berupa  grafik  dengan  mengklik  tombol  chart  pada halaman  laporan.  Halaman  laporan  chart  akan menampilkan  data-data  analisa  klasifikasi  pada database  berupa  grafik.  Tampilan  grafik  akan menyesuaikan dengan data klasifikasi yang ada pada database.  Keterangan  mengenai  grafik  ada  pada masing-masing  diagram  batang  tersebut.  Tampilan laporan chart seperti pada Gambar 10(Bawah).
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 10. Halaman Laporan View(Atas) dan Chart (Bawah)
Metode  Certanty  Factor  diadopsi  untuk melakukan  penalaran  dan  perhitungan  untuk menyelesaikan pembangunan aplikasi sistem pakar. Analisa klasifikasi kesehatan lingkungan permukiman  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu memilih wilayah, kemudian memilih jawaban (YA atau  TIDAK)  sesuai  dengan  28  butir  pertanyaan yang  tersedia.  Klik  tombol  save  untuk  menyimpan dan  menganalisis  atau  klik  tombol  cancel  untuk membatalkan analisa. Wilayah dipilih untuk dusun pageran,  kemudian  untuk  jawaban  TIDAK  pada butir pertanyaan 3, 9, 18, dan 27, selain itu dipilih jawaban YA. Halaman analisa seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11. Analisis
Tombol  save  digunakan  untuk  melakukan analisis  perhitungan  dengan  menggunakan  metode certanty  factor,  sehingga  akan  menampilkan  data hasil  analisis.  Berdasarkan  analisis  sistem  pakar kesehatan lingkungan pemukiman didapatkan hasil nilai  Skor  MB  Sudah  sehat  sebesar  1,  Skor  MD Sudah Sehat sebesar 0.03, sehingga Skor CF Sudah Sehat  sebesar  0.97.  Nilai  Skor  MB  Belum  Sehat sebesar  0.94  dan  Skor  MD  Belum  Sehat  sebesar 0.02, sehingga Skor CF Belum Sehat sebesar 0.92.
Perbandingan  antara  nilai  Skor  CF  Sudah  Sehat dengan  Skor  CF  Belum  sehat  yaitu  0.97  dengan 0.92.  Perbandingan  skor  tertinggi  diambil  sebesar 0.97  milik  dari  klasifikasi  Sudah  sehat,  sehingga hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  untuk  wilayah
Dusun Pageran adalah Sudah Sehat dengan nilai CF sebesar  0.97.  Hasil  analisis  yang  telah  dilakukan seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Analisis Hasil  penalaran  dan  perhitungan  Aplikasi  Sistem Pakar Kesehatan Lingkungan Permukiman diperbandingan  dengan  penalaran  dan  perhitungan secara  manual  menggunakan  penalaran  dan persamaan  Metode  Certanty  Factor.  Penalaran  dan perhitungan dilakukan untuk klasifikasi sudah sehat dan belum sehat. Klasifikasi sudah sehat terdapat 25 proses  perhitungan  berdasarkan  pilihan  jawaban YA.  Penalaran  dan  perhitungan  secara  manual Sudah Sehat seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Manual Sudah Sehat
Sudah Sehat
MB1=MBK1+MBK2*(1-MBK1)
MB1=0.6+0.4*(1-0.6) MB1=0.76 MB2=MB1+MBK4*(1-MB1) MB2=0.76+0.4*(1-0.76) MB2=0.85 MB3=MB2+MBK5*(1-MB2) MB3=0.85+0.6*(1-0.85) MB3=0.94 MB4=MB3+MBK6*(1-MB3) MB4=0.94+0.8*(1-0.94) MB4=0.98 MB5=MB4+MBK7*(1-MB4) MB5=0.98+0.4*(1-0.98) MB5=0.99 MB6=MB5+MBK8*(1-MB5) MB6=0.99+0.4*(1-0.99) MB6=0.99 MB7=MB6+MBK10*(1-MB6) MB7=0.99+0.6*(1-0.99) MB7=0.99 MB8=MB7+MBK11*(1-MB7) MB8=0.99+0.4*(1-0.99) MB8=0.99 MB9=MB8+MBK12*(1-MB8) MB9=0.99+0.8*(1-0.99) MB9=0.99 MB10=MB9+MBK13*(1-MB9) MB10=0.99+0.4*(1-0.99) MB10=0.99 MB11=MB10+MBK14*(1-MB10) MB11=0.99+0.8*(1-0.99) MB11=0.99 MB12=MB11+MBK15*(1-MB11) MB12=0.99+0.6*(1-0.99) MB12=0.99 MB13=MB12+MBK16*(1-MB12) MD1=MDK1+MDK2*(1-MDK1) MD1=-0.02+0.01*(1-(-0.02)) MD1=-0.01 MD2=MD1+MDK4*(1-MD1) MD2=-0.01+0.01*(1-(-0.01)) MD2=0.00 MD3=MD2+MDK5*(1-MD2) MD3=0.00+0.02*(1-(0.00) MD3=0.02 MD4=MD3+MDK6*(1-MD3) MD4=0.02+0.01*(1-0.02) MD4=0.03 MD5=MD4+MDK7*(1-MD4) MD5=0.03+-0.02*(1-0.03) MD5=0.01 MD6=MD5+MDK8*(1-MD5) MD6=0.01+0.01*(1-0.01) MD6=0.02 MD7=MD6+MDK10*(1-MD6) MD7=0.02+-0.01*(1-0.02) MD7=0.01 MD8=MD7+MDK11*(1-MD7) MD8=0.01+0.01*(1-0.01) MD8=0.02 MD9=MD8+MDK12*(1-MD8) MD9=0.02+0.02*(1-0.02) MD9=0.04 MD10=MD9+MDK13*(1-MD9) MD10=0.04+-0.01*(1-0.04) MD10=0.03 MD11=MD10+MDK14*(1-MD10) MD11=0.03+-0.01*(1-0.03) MD11=0.02 MD12=MD11+MDK15*(1-MD11) MD12=0.02+0.01*(1-0.02) MD12=0.03 MD13=MD12+MDK16*(1-MD12)
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Sudah Sehat MB13=0.99+0.4*(1-0.99) MB13=0.99 MB14=MB13+MBK17*(1-MB13) MB14=0.99+0.6*(1-0.99) MB14=0.99 MB15=MB14+MBK19*(1-MB14) MB15=0.99+0.4*(1-0.99) MB15=0.99 MB16=MB15+MBK20*(1-MB15) MB16=0.99+0.4*(1-0.99) MB16=0.99 MB17=MB16+MBK21*(1-MB16) MB17=0.99+0.6*(1-0.99) MB17=0.99 MB18=MB17+MBK22*(1-MB17) MB18=0.99+0.4*(1-0.99) MB18=0.99 MB19=MB18+MBK23*(1-MB18) MB19=0.99+0.6*(1-0.99) MB19=0.99 MB20=MB19+MBK24*(1-MB19) MB20=0.99+0.4*(1-0.99) MB20=0.99 MB21=MB20+MBK25*(1-MB20) MB21=0.99+0.6*(1-0.99) MB21=0.99 MB22=MB21+MBK26*(1-MB21) MB22=0.99+0.8*(1-0.99) MB22=0.99 MB23=MB22+MBK28*(1-MB22) MB23=0.99+0.6*(1-0.99) MB23=1 MD13=0.03+-0.01*(1-0.03) MD13=0.02 MD14=MD13+MDK17*(1-MD13) MD14=0.02+0.02*(1-0.02) MD14=0.04 MD15=MD14+MDK19*(1-MD14) MD15=0.04+-0.02*(1-0.04) MD15=0.02 MD16=MD15+MDK20*(1-MD15) MD16=0.02+0.01*(1-0.02) MD16=0.03 MD17=MD16+MDK21*(1-MD16) MD17=0.03+-0.02*(1-0.03) MD17=0.01 MD18=MD17+MDK22*(1-MD17) MD18=0.01+0.01*(1-0.01) MD18=0.02 MD19=MD18+MDK23*(1-MD18) MD19=0.02+-0.02*(1-0.02) MD19=0.00 MD20=MD19+MDK24*(1-MD19) MD20=0.00+0.01*(1-0.00) MD20=0.01 MD21=MD20+MDK25*(1-MD20) MD21=0.01+-0.01*(1-0.01) MD21=0.00 MD22=MD21+MDK26*(1-MD21) MD22=0.00+0.01*(1-0.00) MD22=0.01 MD23=MD22+MDK28*(1-MD22) MD23=0.01+0.02*(1-0.01)
MD23=0.03
Penalaran  dan  perhitungan  menggunakan Metode Certainty Factor dilakukan untuk klasifikasi sudah  sehat  dan  belum  sehat.  Klasifikasi  belum sehat  terdapat  3  proses  perhitungan  berdasarkan pilihan  jawaban  Tidak.  Penalaran  dan  perhitungan secara manual Belum Sehat seperti pada Tabel 4 .

## Tabel 4. Perhitungan Manual Belum Sehat
Belum Sehat
MB1=MBK3+MBK9*(1-MBK3) MB1=0.4+0.6*(1-0.4) MB1=0.76 MB2=MB1+MBK18*(1-MB1) MB2=0.76+0.4*(1-0.76) MB2=0.85 MB3=MB2+MBK27*(1-MB2) MB3=0.85+0.6*(1-0.85) MB3=0.94 MD1=MDK3+MDK9*(1-MDK3) MD1=0.02+0.01*(1-0.02) MD1=0.02 MD2=MD1+MDK18*(1-MD1) MD2=0.02+0.01*(1-0.02) MD2=0.04 MD3=MD2+MDK28*(1-MD2) MD3=0.04+-0.02*(1-0.04) MD3=0.02
Hasil  penalaran  dan  perhitungan  klasifikasi sudah sehat dan belum sehat menggunakan metode Certainty Factor menjadi dasar melakukan perhitungan  hasil  nilai  CF.  Hasil  klasifikasi  Sudah Sehat  dan  Belum  Sehat  dihitung  dengan  mancari nilai  maksimal  dari  hasil  kedua  nilai  CF. Perhitungan  secara  manual  hasil  CF  seperti  pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Hasil CF Sudah Sehat
Belum Sehat
CF[H,E]1=MB23-MD23 CF[H,E]1=1.00-0.03 CF[H,E]1=0.97 CF[H,E]2=MB3-MD3 CF[H,E]2=0.94-0.02
CF[H,E]2=0.92 Hasil Hitung CF CF[H,E]=MAX[CF[H,E]1, CF[H,E]2] CF[H,E]=MAX[0.97, 0.92] CF[H,E]=0.97 => CF[H,E]1 CF[H,E]1 => Sudah Sehat
Berdasarkan penalaran dan perhitungan secara manual, maka kesehatan permukiman dan lingkungan permukiman di wilayah Dusun Pageran dapat diklasifikasikan menjadi Sudah Sehat dengan nilai  CF=0.97.  Penalaran  dan  perhitungan  secara manual dan secara tersistem menggunakan aplikasi sistem  pakar  yang  telah  dibangun  mempunyai kesamaan. Metode Certainty Factor dapat dipergunakan  untuk  penalaran  dan  perhitungan kesehatan  lingkungan  permukiman.    Metode tersebut diadopsi untuk membangun aplikasi sistem pakar  kesehatan  lingkungan  permukiman.  Nilai skor  klasifikasi  Sudah  Sehat  dan  Belum  Sehat mempunyai  kesamaan  antara  perhitungan  manual dan sistem pakar. Hal tersebut dapat dijadikan bukti bahwa  aplikasi  sistem  pakar  yang  dibangun  dapat digunakan  oleh  pemangku  kepentingan  untuk membantu klasifikasi kesehatan lingkungan permukiman  yang  dilakukan  setiap  tahun.  Data klasifikasi akan tersimpan dengan baik di database dan  dapat  diperbandingkan  peningkatan  atau penurunan setiap wilayah pada setiap tahun. Hasil klasifikasi  dapat  dijadikan  acuan  kebijakan  dan bentuk pelaporan kesehatan lingkungan permukiman setiap tahun oleh pemangku kepentingan.

## SIMPULAN
Aplikasi  sistem  pakar  klasifikasi  kesehatan lingkungan permukiman dibangun untuk memudahkan pemangku kepentingan dalam mengklasifikasikan kesehatan lingkungan permukiman  pada  suatu  wilayah.  Klasifikasi kesehatan  lingkungan  permukiman  terdiri  dari Sudah Sehat dan Belum Sehat berdasarkan 7 aspek yang  terdistribusi  kedalam  28  butir  pertanyaan. Aplikasi  berbasis  website  dengan  mengadopsi metode  certainty  factor  untuk  penalaran  dan perhitungan. Hasil penalaran dan perhitungan secara manual  dan  secara  aplikasi  memiliki  hasil  analisis yang  sama.  Aplikasi  dapat  membantu  pemangku kepentingan  untuk  mengklasifikasikan  kesehatan lingkungan  permukiman  yang  dilakukan  setiap tahun.  Pengembangan  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode,  konsep,  kerangka kerja, atau teknologi terbaru.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada Politeknik  Keselamatan  Transportasi  Jalan, Universitas  Islam  Negeri  Profesor  Kiai  Haji
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Saifuddin Zuhri, Universitas Teknologi Mataram, Pemangku  Kepentingan  tentang  Kesehatan lingkungan, dan  Pemangku  Kepentingan  tentang lingkungan permukiman.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Mutaqin,  C.  Persada,  and  E.  Suroso,  “Prioritas Penentuan Peningkatan Kualitas Lingkungan Permukiman Kumuh Yang Berkelanjutan,” J. Presipitasi , vol. 16, no. 2, pp. 22–32, 2019.
[2] A.  Hariyanto,  “Strategi  Penanganan  Kawasan  Kumuh Sebagai Upaya Menciptakan Lingkungan Perumahan Dan
Permukiman Yang Sehat,” J. PWK UNISBA , vol. 7, no. 2,
p. 37, 2007.
[3] S.  Keman,  “Kesehatan  Perumahan  dan  Lingkungan Pemukiman,” J. Kesehat. Lingkung. , vol. 2, no. 1, pp. 29– 42, 2005.
[4] T.  Budiarto,  “Arahan  Rekomendasi  Pola  Ruang  Ideal Untuk Pembangunan Dan Pengembangan Perumahan Dan Kawasan  Permukiman  Di  Kabupaten  Poso  Provinsi Sulawesi Tengah,” J. Ilm. Ecosyst. , vol. 21, no. 1, pp. 138– 157, 2021.
[5] Y.  Heriyanti  and  A.  Zikri,  “Pembinaan dan  Pengawasan Pemerintah  Terhadap  Penyelenggaraan  Perumahan  dan Kawasan Permukiman Menurut UU No. 1 Tahun 2011,” J. ArTSip , vol. 01, no. 02, pp. 65–73, 2019.
[6] F. S. D. Lambris, R. Syafriny, and R. M. S. Lakat, “Anasis Kesesuaian  Lahan  Untuk  Pengembangan  Perumahan  dan Kawasan Permukiman di Kecamatan Talawaan Kabupaten Minahasa Utara,” J. Sabua , vol. 10, no. 1, pp. 13–23, 2021.
[7] I.  Umar,  I.  Dewata,  and  E.  Barlian,  “Implementasi Rencana Tata Ruang Permukiman Dan Arahan Kebijakan Pembangunan  Di  Kabupaten  Tanah  Datar,  Provinsi Sumatera  Barat,” J.  Pengelolaan  Sumberd.  Alam  dan Lingkung. (Journal Nat. Resour. Environ. Manag. , vol. 9, no. 2, pp. 276–287, 2019.
[8] S.  B.  Pratiwi,  Triyatno,  and  F.  Syahar,  “Klasifikasi Kualitas  Permukiman  Menggunakan  Citra  Quickbird  Di Kecamatan Mandiangin Koto Selayan Kota Bukittinggi,” J. Geogr. , vol. 7, no. 1, pp. 109–123, 2018.
[9] Y.  K.  Nugraha,  A.  L.  Nugraha,  and  A.  P.  Wijaya, “Pemanfaatan  SIG  Untuk  Menentukan  Lokasi  Potensial Pengembangan  Kawasan  Perumahan  Dan  Permukiman,” J. Geod. Undip , vol. 3, no. 4, pp. 50–59, 2014.
[10]  N. Amri, “Karakteristik Lingkungan Permukiman Kumuh Tepian Sungai Kecamatan Kolaka, Sulawesi Tenggara,” J. Jupiter , vol. 12, no. 1, pp. 1–10, 2013.
[11]  Pemerintah  RI, Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor 1 Tahun 2011 Tentang Perumahan Dan Kawasan Permukiman . Indonesia, 2011.
[12]  Pemerintah RI, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 12 Tahun 2021 Tentang Perubahan Atas Peraturan
Pemerintah Nomor 14 Tahun 2016 Tentang
Penyelenggaraan Perumahan Dan Kawasan Permukiman . Indonesia, 2021.
[13]  A.  A.  Pamurti  and  D.  Prabowo,  “Kajian  Kesehatan Lingkungan  Permukiman  di  Kawasan  Perdagangan Petudungan Kota Lama Semarang,” J. Planoearth , vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[14]  R.  Setiawan,  Ernawati,  and  R.  Efendi,  “Klasifikasi Kawasan Permukiman Tingkat Kelurahan Untuk Pembangunan Sistem Berbasis Data Kualitas
Permukiman,” J.  Pseudocode ,  vol.  V,  no.  1,  pp.  45–55, 2018.
[15]  T.  Heriyawan,  “Kajian  Kualitas  Kesehatan  Lingkungan Permukiman Di Kecamatan Purwokerto Barat Kabupaten Banyumas Dengan Menggunakan Citra Satelit IKONOS,” J. Bina Cipta Husada , vol. 16, no. 1, pp. 21–31, 2020.
[16]  I.  Trisnaini,  H.  Idris,  and  I.  G.  Purba,  “Kajian  Sanitasi Lingkungan  Pemukiman  di  Bantaran  Sungai  Musi  Kota Palembang,” J. Kesehat. Lingkung. Indones. , vol. 18, no.
2, p. 67, 2019.
[17]  Z.  Maulidya  and  Surtani,  “Tingkat  Pengetahuan Masyarakat  Tentang  Pengelolaan  Kesehatan  Lingkungan Permukiman  Di  Nagari  Sicincin  Kecamatan  2X11  Enam Lingkung Kabupaten Padang Pariaman,” J. Buana , vol. 4, no. 1, pp. 226–234, 2020.
[18]  I. Dharmayanti, D. H. Tjandrarini, P. S. Hidayangsih, and O. Nainggolan, “Pengaruh Kondisi Kesehatan Lingkungan Dan  Sosial  Ekonomi  Terhadap  Kesehatan  Mental  Di Indonesia,” J.  Ekol.  Kesehat. ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  64–74, 2018.
[19]  I.  M.  Ihsan,  M.  Yani,  R.  Hidayat,  and  T.  Permatasari, “Fluktuasi  Cemaran  Udara  Partikulat  dan  Tingkat Risikonya terhadap Kesehatan Masyarakat Kota  Bogor,” J. Teknol. Lingkung. , vol. 22, no. 1, pp. 038–047, 2021.
[20]  Menteri  Kesehatan  RI, Keputusan  Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  829/Menkes/SK/VII/1999 tentang  Persyaratan  Kesehatan  Perumahan .  Jakarta, Indonesia, 1999.
[21]  M. A. U. Naser and S. M. Hasen, “Design an expert system for students graduation projects in Iraq universities: Basrah University,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 11, no. 1, pp. 602–610, 2021.
[22]  F. Inusah, Y. Marfo, U. Najim, and F. Twum, “Integrating expert system in managing basic education : A survey in Ghana,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 3, no. 1, p. 100166, 2023.
[23]  D.  Adellia,  A.  C.  Siregar,  and  S.  P.  Alkadri,  “Penerapan Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama dan Penyakit Pada Tanaman Tomat,” JEPIN(Jurna Edukasi dan  Penelit.  Inform. , vol. 8, no. 3, pp.  451–458, 2022.
[24]  A. R. Saraswati, Y. Saintika, A. Nur, A. Thohari, and A. R.  Iskandar,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan Gurami  (  Osphronemus  Goramy  )  Menggunakan  Case Based Reasoning Expert System for Diagnosis of Gurami Fish ( Osphronemus Goramy ) Disease Using Case Based Reasoning,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no.
4, pp. 779–786, 2020.
[25]  A.  Seppewali,  W.  H.  Mulyo,  and Riswan,  “Sistem Pakar Diagnosa  Kerusakan  Motor  Suzuki  Smash  Titan  115  Cc Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 13–20, 2023.
[26]  R.  Adawiyah  and  F.  Handayani,  “Rancang  Bangin  Case Based  Reasoning  untuk  Diagnosis  Hama  dan  Penyakit Tanaman Nilam menggunakan  Nearest Neighbor Kombinasi  Certainty  Factor,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, p. 477, 2020.
[27]  A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode Certainty Factor (CF),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 2127–2134, 2018.
[28]  A.  Anggrawan,  S.  Satuang, and M. N.  Abdillah,  “Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ayam  Broiler  Menggunakan Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor,” MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 97–108, 2020.
[29]  A. Pépin, M. V. Guidoboni, P. Jeanneret, and H. M. G. van der Werf, “Using an expert system to assess biodiversity in life cycle assessment of vegetable crops,” Ecol. Indic. , vol. 148, no. March, 2023.
[30]  M.  Jufri  and  D.  P.  Caniago,  “Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Otitis Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factors,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 333–340, 2021.
[31]  Suhadi,  M.  Nur,  Sulistyowati,  and  A.  Suroso,  “Matic motorcycle  transmission  damage  detection  system  using internet of things-based expert system,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 26, no. 2, pp. 1018–1026, 2022.
[32]  J. H. Priyanka and N. Parveen, “Online employment portal architecture based on expert system,” Indones.  J.  Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 25, no. 3, pp. 1731–1735, 2022.
[33]  M.  I.  Mohd  Sani,  N.  A.  S.  Abdullah,  and  M.  M.  Rosli,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 103-112 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
“Review  on  hypertension  diagnosis  using  expert  system and wearable devices,” Int.  J. Electr.  Comput. Eng. ,  vol. 12, no. 3, pp. 3166–3175, 2022.
[34]  I. P. Sari and A. Priyanto, “Sistem Pakar Berbasis Android Diagnosis  Penyakit  Hepatitis  Menggunakan  Metode
Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining,”
J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 393, 2020.
[35]  N.  I.  Kurniati,  H.  Mubarok,  and  A.  Reinaldi,  “Rancang Bangun  Sistem  Pakar  Diagnosa  tingkat  Depresi  Pada
Mahasiswa  Tingkat  Akhir  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto(Studi  Kasus :  Universitas  Siliwangi),” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 49, 2017.
[36]  D.  I.  Putri  and  P.  Sidiq,  “Perancangan  Expert  System Development  Life  Cycle  Pada  Sistem  Pakar  Forward
Chaining Sebagai Media Pembelajaran,” JOEAI  J.  Educ. Instr. , vol. 3, no. 2, pp. 322–331, 2020.