## ANALISA PERBANDINGAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN DEMPSTER SHAFER PADA SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT BALITA USIA KURANG DARI 5 TAHUN
Moh. Teguh Kalimatullah 1 , Suryo Adi Wibowo 2 , Karina Auliasari 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia moh.teguhkalimatullah@gmai.com

## ABSTRAK
Kebanyakan  masyarakat  yang ada dipedesaan  masih  sering salah  menyimpulkan penyakit  dan gejala  yang dialami  buah  hatinya,  biasanya  pernyakit  tersebut  dibilang  penyakit  biasa  saja,  dikarenakan  gejala  awalnya hanyalah  balita  itu  terlihat  letih,  gelisah  dan  berkeringat  banyak.  Sehingga  terlambat  dalam  penanganan  oleh pihak medis. Banyaknya jenis-jenis penyakit baru saat ini yang diderita balita dan kurang cepatnya penyebaran informasi  penyakit  kepada  masyarakat,  menyebabkan  dinas  Kesehatan  memikirkan  solusi  bagaimana  caranya agar  sosialisasi  penyakit  dari  gejala  sampai  cara  penanganan  pertamanya  dapat  disebarluaskan  secara menyeluruh kepada masyarakat luas.
Maka  dari  itu  dibuatlah  sistem  pakar  untuk  membantu  masyarakat  dalam  mengurangi  masalah  penyakit dan  gejala  pada  balita.  Pada  penelitian  kali  ini,  sistem  pakar  yang  dibuat  untuk  membandingkan  metode Certainty Factor dengan Demster shafer bertujuan untuk mendefinisikan ukuran kepastian pada penyakit balita terhadap fakta atau aturan dari gejala  yang dialami  balita  yang sedang sakit. Dan juga untuk memberikan nilai kepastian  dari  hasil  metode,  dengan  adanya  sistem  pakar  ini,  diharapkan  dapat  membantu  para  pengguna  atau masyarakat dalam mendiagnosis penyakit pada balita yang dialami.
Hasil  Pengujian  Analisa  Perbandingan  Metode Certainty Factor dengan Demster Shafer Pada  Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Balita  Usia  Kurang  dari  5  Tahun  dapat  disimpulakan bahwa  pada  metode Certainty Factor hasil fungsional berjalan dengan baik dengan persentase eror sebanyak 0,150605% yang telah diuji dari perhitungan excel dan sistem yang telah dibuat, pada metode Demster Shafer hasil fungsional berjalan dengan baik dengan persentase eror sebanyak 0%  didapat dari hasil perhitungan excel dengan sistem yang telah di  buat.  Setelah  melakukkan konsultasi terhadap  dokter, bahwa  motede yang  mendekati hasil  yang sama  yaitu pada metode Demster Shafer.
Kata kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Demster shafer, Penyakit pada balita
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Program  Imunisasi  di  Indonesia  di  pengaruhi oleh  peran  dan  pengetahuan  ibu.  Pengetahuan  ibu tentang  imunisasi  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor diantaranya pendidikan, informasi, social budaya,/ekonomi,  lingkungan,  pengalaman  dan  usia. Dimana  tingkat  pengetahuan  ibu  dipengaruhi  oleh kepatuhan  dalam  pemberian  imunisasi  dasar  lengkap pada  anak  usia  balita,  sehingga  dapat  mempengaruhi status  imunisasi  pada  balita.  Salah  satu  upaya pencegahan  penyakit  pada  balita  adalah  melalui upaya pengebalan (imunisasi). Tujuan utama imunisasi  untuk  menurunkan  angka  kesakitan  dan kematian  karena  berbagai  penyakit  yang  dapat dicegah dengan imunisasi. Imunisasi adalah pemberian  vaksin  untuk mencegah  terjadinya penyakit tertentu.
Sistem pakar adalah program kecerdasan buatan yang mengabungkan pangkalan pengetahuan manusia ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli.diharapkan  dari  pakar  ini,  pengguna  dapat
menyelsaikan  masalah  dengan  sistem  pakar  tersebut dengan  melakukan  mempresentasikan  dan  melakukan penalaran  dengan  pengetahuan  dari  seorang  pakar untuk  memecahkan  masalah  atau  memberikan  saran kepada yang mempunyai masalah.
Sistem pakar tersebut nantinya dapat mempermudah dokter bayi, balita, anak atau para ahli kesehatan pada usia balita untuk mempelajari tentang gejala  dan  penyakit  yang  menjadi  permasalahan dengan  cara  mendiagnosis  gejala.  Tujuannya  adalah untuk membantu dan mencegah terjadinya lebihnparahnya  penyakit  yang  di  derita  pada  anak balita.
Maka dari itu untuk membuat sistem pakar saya membandingkan  metode Certainty  Factor dengan metode Demster shafer . Alasan saya membandingkan metode Certainty  Factor dengan  metode Demster shafer adalah untuk membandingkan metode Certainty Factor dengan  metode Demster shafer manakah  yang  lebih  maksimal  yang dilihat dari hasil penelitian.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan  di  atas,  maka  dapat  dibuat  sebuah rumusan masalah yaitu “Bagaimana mengembangkan  sistem  dengan  cara  Menganalisa Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dengan Demster Shafer Pada Sistem Pakat Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Balita  Usia  Kurang  dari  5 Tahun,  dan  untuk  mencari  nilai  keakuratan  diantara kedua  metode  melalui  konsultasi  pakar  atau  dokter balita”.

## 1.3. Tujuan
Adapun  tujuan  dari  pengembangan  aplikasi  ini adalah :
1. Untuk  menggetahui  penyakit  yang  sedang  pada balita  usaia kurang dari 5 tahun.
2. Untuk  mengembangkan  sistem  pakar  yang digunakan  untuk  mengetahui  penyakit  pada balita dibawah umur dari 5 tahun.
3. Sistem  dibuat  untuk  membantu  dokter  spesialis balita dan Puskesmas.
4. Untuk  mengembangkan  system  pakar  pada perbandingkan  metode Certainty Factor dengan Demster  Shafer dan  untuk  mengetahui  hasil penyakit  yang  diderita  balita  usia  kurang  dari  5 tahun.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Di  tahun  2015  Putra  dan  Rahmad  dkk menganalisis  perbandingan  metode Certainty Factor dan Demster  Shafer pada  sistem  pakar  diagnosa penyakit  diabetes  melitus.  Tujuan  dari  menganalisis metode  tersebut  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian pemikiran  seorang  pakar  dengan  nilai  kepastian, sedangkan dempster shafer merupakan teori pembuktian  matematika  berdasarkan  nilai  belief  dan plausability. Untuk membandingkan keduanya, dibuatlah  suatu  prototipe  sistem  pakar  dengan  basis pengetahuan  dengan  100  sampel  data  pasien  yang sama. Dari hasil analisa statistik, kesimpulannya, ada perbedaan  hasil  diagnosa  antara  kedua  metode  dan metode dempster  shafer lebih  tepat  digunakan  pada sistem pakar diagnosa penyakit diabetes melitus.[1] Dua tahun setelah Putra dan Rahmad menganalisis 2 metode Certainty Factor dan Demster Shafer ,  Hamidi  dkk  juga  melakukan  analisis  pada sistem  pakar  dengan  membandingkan  metode Certainty Factor dengan  metode Demster Shafer pada  penyakit  kelinci.  Tujuan  dalam  penelitian tersebut,  penulis  menganalisis  perbandingan  hasil diagnosis pada system pakar penyakit kelinci dengan menggunakan  metode Certainty  Factor dan  metode Dempster  Shafer membandingkan  kesesuaian  dari hasil  diagnosis  antara  system  dengan  hasil  diagnosis pakar  sehingga  dapat  diketahui  metode  manakah  di antara  kedua  metode  tersebut  yang  lebih  baik. Berdasarkan  hasil  pengujian  tingkat  keakuratan,
didapat  hasil  bahwa  hasil  nilai  keakuratan  metode Certainty  Factor adalah  80  %,  sedangkan  hasil  nilai keakuratan  metode Dempster  Shafer adalah  85  %, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode Dempster Shafer keakuratan  nilainya  lebih  baik  dibanding metode Certainty  Factor dalam  mendiagnosis penyakit kelinci.[2]
Ditahun  yang  sama  setelah  Hamidi  dkk,  Putra melakukkan  diagnosis  pada  penyakit  ISPA  (Infeksi Saluran  Pernafasan  Akut)  menggunakan  metode Certainty  Factor berbasis  web.  Dari  hasil  pengujian yang  diakukkan  pada  metode  baik  melalui  simulasi program,  perhitungan  manual  menyatakan  bahwa hasil dari perhitungan memiliki nilai prosentase error yang dihasilkan 0.0273%. Hasil pengujian fungsional dari  sistem  dengan  akses  sebagai  admin  dan  user berjalan  sesuai  fungsinya  pada  browser.  Pada  tahap pengujian aplikasi yang dilakukan dengan menggunakan  2  browser  yaitu  Google  Chrome  54.0 dan Mozilla Firefox 50.0.2 semua  fungsi dari system berjalan sesuai dengan yang diinginkan.Pada pengujian  sistem  yang  dilakukan  untuk  menguji keakuratan perhitungan system dan anlisis perhtungan didapatkan nilai prosentase error tertinggi 0,095%,error  terendah  0.0026%  dan  rata-rata  eror sebesar 0,0273%.[3]
Di tahun 2017 M. Yusuf  membuat  sistem pakar diagnosis  penyakit Leukemia menggunakan  Demster Shafer  berbasis  android.  Dari  hasil  sistem  pakar tersebut  mendapatkan  Nilai  keyakinan  paling  kuat adalah  terhadap  penyakit  {LLK}  yaitu  sebesar  0.60, yang  didapatkan  dari  dua  gejala  yang  ada  yaitu  G01 dan  G02.  faktor  selanjutnya  yaitu  Nyeri  tulang  dan atau  sendi  Kemudian  apabila  diketahui  adanya  fakta baru,  yaitu  adanya  faktor  Tekanan  Darah  Normal (G04), setelah melakukan perhitungan Nilai keyakinan  yang  didapatkan  paling  kuat  adalah terhadap penyakit {LLK}  yaitu sebesar 0.4399, yang didapatkan  dari  tiga  gejala  yang  ada  yaitu  G02,  G03 dan G04.[4]
Setahun  sebelum  M.  Yusuf  membuat  sistem pakar  diagnosis  penyakit Leukemia menggunakan Demster  Shafer  berbasis  android,  Orisa  membuat aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tebu menggunakan metode Certainty Factor berbasis web. Penyebab  orisa  melakukan  diagnosis  pada  penyakit tebu  adalah  kurangnya penyebaran  pengetahuan penyakit dikalangan petani, menyebabkan diperlukannya sistem pakar untuk diagnosis penyakit. Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  tebu dibangun dengan bahasa pemrograman web PHP dan database MySQL. Representasi pengetahuan menggunakan  kaidah  produksi,  proses  inferensi menggunakan forward chaining dan proses perhitungan  nilai  kepastian  terjadinya  penyakit dilakukan menggunakan metode certainty factor. Para petani dapat mendiagnosis penyakit yang terjadi pada tanaman  tebu  dan  mengetahui  cara  penanganan
penyakit  dengan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan yang diajukan sistem. [5]

## 2.2. Certainty Factor
Teori  Certainty  Factor  (CF)  adalah  untuk menyelesaikan masalah kepastian dan ketidakpastian. Metode  certainty  factor  atau  CF  merupakan  nilai untuk  mengukur  keyakinan  pakar.  CF  diperkenalkan oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam  pembuatan  sistem pakar MYCIN yang merupakan nilai parameter klinis yang  di  berikan  MYCIN  untuk  menunjukkan besarnya  kepercayaan.  CF  menunjukkan  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Nilai tertinggi  dari  CF  adalah  +1,0  (pasti  benar  atau definitely),  dan  nilai  terendah  dalam  CF  adalah  -1,0 (pasti  salah  atau  definitely  not).  Nilai  positif merepresentasikan derajat keyakinan, sedangkan nilai negatif  merepresentasikan  derajat  ketidakyakinan. Definisi Certainty Factor sebagai berikut :
CF [h,e] = MB[h,e] – MD[h,e] Keterangan :
CF [h,e] : Faktor kepastian MB[h,e] : Ukuran kepercayaan atau tingkat keyakinan  terhadap  hipotesis  h,  jika  diberikan evidence e (antara 0-1). MD[h,e] : Ukuran kepercayaan atau tingkat keyakinan  terhadap  hipotesis  h,  jika  diberikan evidence e (antara 0-1).[6]

## 2.3. Demster Shafer
Teori Dempster Shafer pertama kali diperkenalkan  oleh  Arthur  P.  Dempster,  yang melakukan  percobaan  model  ketidakpastian  dengan range  probabilities daripada  sebagai  probabilitas tunggal.  Kemudian  pada  tahun  1976  Glenn  Shafer mempublikasikan  teori  Dempster  tersebut  pada sebuah  buku  yang  berjudul Mathematical  Theory  Of Evident . Dempster  Shafer adalah  teori  matematika untuk  pembuktian  berdasarkan belief  functions dan plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti)  untuk  mengkalkulasi  kemungkinan  dari  suatu peristiwa.  Teori  ini  mampu  menunjukkan  suatu  cara memberikan  bobot  keyakinan  sesuai  fakta  yang dikumpulkan.  Pada  teori  ini  dapat  membedakan ketidakpastian  dan  ketidaktahuan.  Teori  ini  memiliki beberapa  karakteristik  yang  secara  intuitif  sesuai dengan  cara  berpikir  seorang  pakar,  namun  dengan dasar matematika yang kuat [7].

## 2.4. Sistem Pakar
Sisem  pakar  merupakan  sebuah  sistem  yang kinerjnya  untuk  mengadopsi  keahlian  yang  dimiliki pakar  atau  bidang  tertentu  ke  dalam  sistem  atau program  ke  dalam  komputer  yang  di  sajikan  dengan tampilan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  atau user,  sehingga  dengan  sistem  tersebut  pengguna  atau
user dapat membuat sebuah keputusan dan menentukan  kebijakan  layaknya  seorang  pakar. Konsep  dasar  pada  sistem  pakar  dapat  dilihat  pada gambar 2.1.
User Knowledge-Base Fakta Mesin inferensi Keahlian

## SISTEM PAKAR
Gambar 2.1 Konsep dasar pada sistem pakar
Konsep  dasar  dari  sistem  pakar  tersebut,  user atau  pengguna  menyampaikan  fakta  atau  informasi kedalam  sistem  pakar,  selanjutnya  fakta  dan informasi  tersebut  di  simpan  ke  dalam knowledge - base dan  di  olah  ke  mesin  inferensi,  sehingga  sistem akan memberikan timbal balik kepada user mengenai informasi keahlian atau jawaban berdasarkan pengetahuan yang sudah ada di dalam sistem tersebut. [8].

## 2.5. Penyakit Balita
Penyakit  balita  masih  merupakan  masalah kesehatan yang penting karena menyebabkan kematian bayi dan balita yang cukup tinggi yaitu kira- kira 1 dari 4 kematian yang terjadi pada anak. Setiap anak  diperkirakan  mengalami  3-6  episode  ISPA setiap  tahunnya.  40  %  –  60  %  dari  kunjungan  di Puskesmas  adalah  penyakit  ISPA.[9] Puskesmas merupakan organisasi fungsional yang menyelenggarakan  upaya  kesehatan  yang  bersifat menyeluruh,  terpadu,  merata,  dapat  dijangkau  dan diterima  oleh  masyarakat,  dengan  biaya  yang  dapat dipikul  oleh  pemerintah  dan  juga  masyarakat.  Upaya kesehatan tersebut diselenggarakan dengan menitikberatkan  kepada  pelayanan  untuk  masyarakat luas  guna  mencapai  derajad  kesehatan  yang  optimal bagi masyarakat, tanpa mengabaikan mutu pelayanan kepada  perorangan  yang  telah  di  bahas  di  Undang- undang  Nomor  40  Tahun  2004  tentang  Sistem Jaminan  Sosial  Nasional,  maka  disini  Puskesmas menjadi  suatu  bagian  layanan  kesehatan  yang  paling mendasar,  dikarenakan  [10]  Puskesmas  memberikan pelayanan  kesehatan  bagi  masyarakat  dan  pelayaan pertama  di  tingkat  kecamatan  dan  menangani  pasien dari  beberapa  desa,  dikarekanan  banyaknya  jenis penyakit  yang  berbeda-beda,  maka  di  sebutkan pelayaan  yang  pertama  untuk  masyarakat.[11] Kebayakan Penyebab masyarakat salah menyimpulkan  gejala  penyakit  yang  dialami  hanya gejala  yang  sederhana,  dikarenakan  gejala  yang berbeda-beda,  dan  awalnya  hanya  balita  itu  terlihat letih,  sehingga  terlambat  dalam  penanganan  oleh pihak medis.

## 2.6. Website
Website  adalah  sekumpulan  halaman  yang menampilkan  informasi data, teks, gambar diam atau bergerak,  animasi,  video  ataupun  gabungan dari semua  itu. Baik  yang bersifat statis  maupun dinamis, bersifat  statis  apabila  isi  dari  website tersebut  tetap dan  isi  kontennya  dari  pemilik website,  bersifat dinamis apabila isi dan informasi yang ada di website tersebut  berubah  ubah  dan selalu  update  contohnya adalah  facebook  dan twitter, dalam  pengembangan website  tersebut website  statis  hanya  bias  di  update pemilik  website tersebut,  sedangkan  website  dinamis bias  di  update pemilik  maupun  pengguna  website tersebut.[12]

## 2.7. PHP
PHP  adalah  salah  satu  bahasa  pemrograman scrip yang dirancang untuk membangun aplikasi web . Ketika  dipanggil  dari web  browser ,  program  yang ditulis  dengan  PHP  akan  di- parsing di  dalam web server oleh interpreter PHP  dan  diterjemahkan  ke dalam  dokumen  HTML,  yang  selanjutnya  akan ditampilkan  kembali  ke web  browser .  Kerena pemrosesan  program  PHP  dilakukan  di  lingkungan web server , PHP dikatakan sebagai bahasa sisi server ( server-side ).  Oleh  sebab  itu,  seperti  yang  telah dikemukakan  sebelumnya,  kode  PHP  tidak  akan terlihat  pada  saat user memilih  perintah  “ View Source ” pada web browser yang digunakan . [13]

## 2.8. CSS
Cascading Style Sheet (css), merupakan kepanjangan  dari CSS .  Penggunaan CSS membuat pemrograman Web menjadi  lebih  mudah  karena  kita dapat  melakukan  penyeragaman  format  terhadap elemen-elemen  yang  sama  dalam  situs  dengan  cepat. Saat  ini  hampir  semua  situs  berbasis HTML menggunakan CSS untuk  meningkatkan  keluwesan tampilan. CSS dapat  disimpan  dalam  file  terpisah dengan  ekstensi .css ,  dan  setiap  perubahan  yang dilakukan  pada  file  tersebut  akan  mempengaruhi seluruh  dokumen HTML yang  terkait  padanya. Dengan demikian, waktu untuk melakukan perubahan terhadap  situs  dengan  jumlah  halaman  yang  banyak dapat dikurangi berkat bantuan CSS .[14]

## 2.9. Database MySQL
Basis  data  merupakan  kumpulan  data  dari berbagai  sumber  yang  saling  berhubungan  dan disimpan  secara  bersama  dalam  media  penyimpanan elektronis tanpa adanya pengulangan (redudansi).
Pengertian  MySQL  menurut  MySQL  manual adalah  sebuah open  source software database SQL ( Search Query Language )  yang  menangani  sistem manajemen database dan sistem manajemen database relational.  MySQL  adalah open  source software yang dibuat oleh sebuah perusahaan Swedia yaitu  MySQLAB.  MySQL  sangat  mudah  digunakan, reliable dan sangat cepat.[15]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Data penyakit Table 3.1 Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P0001 Demam Typhoid dan Paratyphoid (Panas tipes) P0002 Diare Dan Gastroenteritis P0003 Marasmus Gizi P0004 Konjungtivitis P0005 Common Cold (batuk, panas) P0006 Infeksi Akut Saluran Pernafasan Atas P0007 Asma P0008 Gastritis, unspecified P0009 Penyakit Kulit Alergi P0010 Penyakit Kulit Infeksi P0011 Kejang P0012 Disentri / Shigellosis P0013 Demam Dengue / Suspect P0014 Herpes Simplex P0015 Cacar Air P0016 Campak tanpa komplikasi

## 3.2. Data Gejala
Table  3.2  Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala G0001 Demam tinggi G0002 Diare G0003 Terlihat lemah atau lemas G0004 Sembelit G0005 Kehilangan nafsu makan G0006 Fases cair G0007 Mual muntah G0008 Sakit Perut G0009 Demam G0010 Tampak sangat kurus G0011 Rewel G0012 Kulit keriput G0013 Perut cekung G0014 Wajah seperti orang tua G0015 Mata kemerahan G0016 Mata berair G0017 Mata terasa gatal G0018 Mata sembab G0019 Sensitif terhadap cahaya G0020 Batuk berdahak G0021 Hidung tersumbat G0022 Panas dingin G0023 Pilek G0024 Batuk G0025 Bersin-bersin G0026 Sakit tenggorokan G0027 Sakit kepala G0028 Sesak nafas G0029 Nafas cepat G0030 Detak jantung cepat G0031 Nafas berbunyi G0032 Nyeri ulu hati G0033 Perut kembung
G0034 Hilang hafsu makan G0035 Cepat kenyang saat makan G0036 Gatal-gatal G0037 Kulit memerah atau ruam G0038 Bengkak pada wajah G0039 Bintik kemerahan G0040 Benjolan pada kulit G0041 Ruam G0042 Kulit kering bersisik G0043 Perubahan warna kulit G0044 Hilang kesadaran G0045 Berkeringat G0046 Tangan dan kaki kejang G0047 Terkadang keluar busa dari mulut G0048 Nyeri perut G0049 Gangguan pencernaan G0050 Dehidrasi G0051 Mendadak demam tinggi G0052 Sakit dibelakang mata G0053 Sakit kepala yang hebat G0054 Ruam di bagian tubuh G0055 Kulit mudah memar G0056 Muncul rasa nyeri G0057 Rasa terbakar pada tempat infeksi G0058 Lesi kulit (seperti melepuh) G0059 Lemas G0060 Benjolan merah atau merah muda G0061 Benjolan lecet berisi cairan G0062 Benjolan berkerak atau berkeropeng G0063 Mata memerah G0064 Batuk pilek G0065 Bintik putih tampak di sepanjang garis mulut G0066 Gatal hebat terutama di malam hari G0067 Ruam seperti jerawat G0068 Bersisik G0069 Kulit lecet seperti melepuh G0070 Luka goresan akibat di garuk
Pada  rancangan  gejala  dan  penyakit  dibawah menjelaskan  tabel  3.1  dan  3.2  adalah  rancangan gejala  dan  penyakit  yang  berisi  Kode  dan  Penyakit yang  akan  diimplementasikan  ke  metode Certainty Factor dan Demster Shafer .

## 3.3. Perhitungan CF
Contoh Kasus Penyakit Diare Dan Gastroenteritis. Proses 1
Pada proses pertama pengguna memasukan nilai mb  0.9  dan  nilai  md  0.05  gejala  demam  tinggi.  Jika proses  pertama  maka  mb  lama  dan  md  lama dikosongkan terlebih dahulu, seperti Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Proses 1 Metode CF
Penyakit 2 P0002 Gejala 1 MB MD Feses cair 0,9 0,05 MB lama Kosong 0 MD Lama Kosong 0 MB Baru MB 0,9
MD Baru MD 0,05 MB Sementara MB Baru 0,9 MD Sementara MD Baru 0,05

## Proses 2
Pada  proses  2  pengguna  memasukan  nilai  mb 0.9  dan  md  0.05  dari  gejala  selanjutnya  yaitu  diare. Pada  proses  ini  mb  lama  dan  md  lama  diambil  dari nilai mb dan md gejala sebelumya pada proses 1, lalu mencari  nilai  mb  dan  md  sementara  dengan  rumus MB  Lama  +  (MB  Baru  *  (1  -  MB  Lama)  dan  MD Lama  +  (MD  Baru  *  (1  -  MD  Lama)  seperti  pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Proses 2 Metode CF
Penyakit 2 P0002 Gejala 2 MB MD Mual dan muntah 0,6 0,1 MB lama MB Sementara 0,9 MD Lama MD Sementara 0,05 MB Baru MB 0,6 MD Baru MD 0,1 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,96 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,145

## Proses 3
Pada  proses  3  pengguna  memasukan  nilai  mb 0.6  dan  md  0.1  dari  gejala  selanjutnya  yaitu  terlihat lemah  atau  lemas.  Pada  proses  ini  mb  lama  dan  md lama diambil dari  nilai  mb dan  md gejala sebelumya pada  proses  2,  lalu  mencari  nilai  mb  dan  md sementara dengan rumus MB Lama + (MB Baru * (1 -  MB  Lama)  dan  MD  Lama  +  (MD  Baru  * (1  -  MD Lama) seperti pada Tabel 3.5.
Tabel 3.5 Proses 3 Metode CF Gejala 3 MB MD Sakit Perut 0,7 0,2 MB lama MB Sementara 0,96 MD Lama MD Sementara 0,145 MB Baru MB 0,7 MD Baru MD 0,2 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,988 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,316

## Proses 4
Pada  proses  4  pengguna  memasukan  nilai  mb 0.7  dan  md  0.2  dari  gejala  sembelit.  Pada  proses  ini
mb  lama  dan  md  lama  diambil  dari  nilai  mb  dan  md gejala sebelumya pada proses 3, lalu mencari nilai mb dan  md  sementara  dengan  rumus  MB  Lama  +  (MB Baru * (1 - MB Lama) dan MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama) seperti pada Tabel 3.6.
Tabel 3.6 proses 4 Metode CF
Penyakit 2 P0002 Gejala 4 MB MD Kehilangan nafsu makan 0,6 0,2 MB lama MB Sementara 0,988 MD Lama MD Sementara 0,316 MB Baru MB 0,6 MD Baru MD 0,2 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,9952 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,4528

## Proses 5
Pada  proses  5  pengguna  memasukan  nilai  mb 0.7  dan  md  0.2  dari  gejala  kehilangan  nafsu  makan. Pada  proses  ini  mb  lama  dan  md  lama  diambil  dari nilai mb dan md gejala sebelumya pada proses 4, lalu mencari  nilai  mb  dan  md  sementara  dengan  rumus MB  Lama  +  (MB  Baru  *  (1  -  MB  Lama)  dan  MD Lama  +  (MD  Baru  *  (1  -  MD  Lama)  seperti  pada Tabel 3.7.
Tabel 3.7 proses 5 Metode CF
Penyakit 2 P0002 Gejala 5 Demam 0,6 0,2 MB lama MB Sementara 0,9952 MD Lama MD Sementara 0,4528 MB Baru MB 0,6 MD Baru MD 0,2 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,99808 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,56224 Hasil CF MB Sementara - MD Sementara 0,43584 Perbandingan Perhitungan Manual Dan Sistem seperti pada Tabel
Hasil Cf = MB Sementara – Md Sementara = 0.43584

## 3.4. Perhitungan DS
Perhitungan pada kode gejala G0001, G0002, G0003, G0004, dan G0005

## Proses 1
Memilih  5  gejala  pada  penyakit  balita,  yaitu mata  berair,  batuk  berdahak,  panas  dingin,  demam, dan  sesak  nafas,  langkah  pertama  menghitung  gejala mata  berair  dengan  batuk  berdahak,  dan  dihasilkan tabel 3.8.
Tabel 3.8 Proses 1 pada metode Demster shafer.
P0001, P0012, P0019 0,5 ø 0,5 P0001, P0011 0,7 P0001 0,35 P0001, P0011 0,35 ø 0,3 P0001, P0012, P0019 0,15 ø 0,15 Pada tabel 3.9 merupakan hasil dari pengelompokan kode penyakit dan hasil perhitungannya  yang  di  ambil  dari  tabel  3.8,  untuk mendapakan  nilai  theta  dengan  cara  1-  nilai  bobot, dan  untuk nilai  yang didapatkan pada kode  penyakit dengan  cara  mengalikan  dengan  nilai  bobot  dengan nilai bobot baru dan dengan nilai theta.
Tabel 3.9  Hasil Proses 1 pada metode Demster
shafer. P0001 0,35 P0001,P0012,P0019 0,15 P0001,P0011 0,35 ø 0,15 Proses 2 Tabel 3.10 Proses 2 pada metode Demster shafer P0001 0,3 ø 0,7 P0001 0,35 P0001 0,105 P0001 0,245 P0001, P0012, P0019 0,15 P0001 0,045 P0001, P0012, P0019 0,105 P0001, P0011 0,35 P0001 0,105 P0001, P0011 0,245 Ø 0,15 P0001 0,045 ø 0,105 Pada tabel 3.11 merupakan hasil dari pengelompokan kode penyakit dan hasil perhitungannya  yang  di  ambil  dari  tabel  3.10,  untuk mendapakan  nilai  theta  dengan  cara  1-  nilai  bobot, dan  untuk nilai  yang didapatkan pada kode penyakit dengan  cara  mengalikan  dengan  nilai  bobot  dengan nilai bobot baru dan dengan nilai theta.
Tabel 3.11 Hasil Proses 2 pada metode Demster
shafer. P0001 0,545 P0001,P0012,P0019 0,105 P0001,P0011 0,245 ø 0,105

## Proses 3
Table 3.12 Proses 3 pada metode Demster shafer. P0001 0,2 ø 0,8 P0001 0,545 P0001 0,109 P0001 0,436 P0001, P0012, P0019 0,105 P0001 0,021 P0001, P0012, P0019 0,084 P0001, P0011 0,245 P0001 0,049 P0001, P0011 0,196 ø 0,105 P0001 0,021 ø 0,084
Pada tabel 3.13 merupakan hasil dari pengelompokan kode penyakit dan hasil perhitungannya  yang  di  ambil  dari  tabel  3.12,  untuk mendapakan  nilai  theta  dengan  cara  1-  nilai  bobot, dan    untuk  nilai  yang  didapatkan  pada  kode  penyakit dengan  cara  mengalikan  dengan  nilai  bobot  dengan nilai bobot baru dan dengan nilai theta.
Table 3.13 Hasil Proses 3 pada metode Demster
shafer. P0001 0,636 P0001,P0012,P0019 0,084 P0001,P0011 0,196 ø 0,084

## Proses 4
Tabel 3.14 Proses 4 pada metode Demster shafer.
P0001, P0002 0,4 ø 0,6 P0001 0,64 P0001 0,25 P0001 0,38 P0001, P0012, P0019 0,08 P0001 0,03 P0001, P0012, P0019 0,05 P0001, P0011 0,19 P0001 0,08 P0001,
P0011 0,12 ø 0,08 P0001, P0002 0,03 ø 0,05
Pada tabel 3.15 merupakan hasil dari pengelompokan kode penyakit dan hasil perhitungannya  yang  di  ambil  dari  tabel  3.14,  untuk mendapakan  nilai  theta  dengan  cara  1-  nilai  bobot, dan  untuk nilai  yang didapatkan pada kode penyakit dengan  cara  mengalikan  dengan  nilai  bobot  dengan nilai bobot baru dan dengan nilai theta.
Tabel 3.15 Hasil Proses 4 pada metode Demster
shafer. P0001 0,748 P0001,P0002 0,0336 P0001,P0012,P0019 0,0504 P0001,P0011 0,1176 ø 0,0504
Hasil  dari  metode Demster Shafer dapat disimpulkan kemungkinan terbesar menderita penyakit  pada  kode  penyakit  P0001  sebesar  0,748  = 74,8%.  Pada  kode  P0001  pasien  menderita  penyakit
dengan  nama  Demam  Typhoid  dan  Paratyphoid (Panas tipes).

## 3.5. Sturktur Menu
Sistem pakar penyakit balita Home About
Diagnosis CF Diagnosis DS Login Tampilan Home Informasi Pakar Informasi pembuat sistem
Informasi dosen pembimbing Pilih 5 gejala Penyakit yang di derita
Nilai CF Solusi yang di berikan Pilih 5 gejala Penyakit yang di derita Nilai DS Solusi yang di berikan Insert, edit delete, data penyakit Insert, edit, delete data gejala Relasi MB/MD Perhitungan DS Logout
Gambar 3.1 Struktur menu
Gambar 3.1 struktur yang dapat dilakukkan pada user  dan  admin,  pada  menu  user,  user  dapat  melihat about, diagnosis pada metode CF dan diagnosis pada metode  DS  sedangkan  pada  halaman  login  atau halaman  admin,  admin  bisa  melakukan  insert,  edit, dan delete pada data penyakit, gejala, relasi  MB/MD dan perhitungan DS.

## 3.6. Flowchard User
Start Home Konsultasi menggunakan metode CF tidak End ya Konsultasi menggunakan metode CF About tidak Form Konsultasi metode cf Hasil gejala, apakah input gejala lagi? Input gejala ya Form Konsultasi metode cf Hasil gejala, apakah input gejala lagi? Input gejala ya ya Form about ya tidak Output hasil diagnosis tidak Gambar 3.2 Flowchart user
Gambar 3.2 Sistem  ini dimulai dengan halaman home  user  yang  berisi  deskripsi  sistem  pakar, halaman  konsultasi  pakar  berisi  form  diagnosis  yang nanti  nya  user  akan  memilih  gejala  yang  sudah  ada lalu  akan  di  proses  oleh  sistem  sesuai  dengan  aturan yang  sudah  dibuat,  kemudian  dilanjutkan  proses Certainty Factor Setelah  proses  selesai  maka  akan muncul informasi hasil diagnosis berupa penyakit dan saran.  Selanjutnya  dihalaman  berikut  ada  halaman kontak yang berisi tentang info kontak admin.

## 3.7. Flowchart CF
Gambar  3.3  merupakan flowchart perhitungan dari progam sistem pakar penjelasan sebagai  berikut. Pertama mulai diagnosis dan memasukan nilai gejala, jika  gejala  berjumlah  satu  maka  proses  perhitungan yaitu  CF  =  MB  –  MD  maka  nilai  md  dari  gejala tersebut  dikurangi  md  gejala  tersebut.  Jika  jumlah
gejala berjumlah 2 maka proses perhitunganya adalah Mb  Lama  +  (Mb  Baru*(1-Mb-lama)  dan  sebaliknya. Maka  jika  jumlah  gejala  2  nilai  mb  sebelumya ditambah  b  baru  yang  gejala  kedua  di  kalikan  1 dikurangi mb lama begitu juga sebaliknya untuk nilai md.  Jumlah  gejala  lebh  dari  tiga  maka  proses perhitungan  sebagai  berikut,  Mb  Lama  +  (Mb Baru*(1-Mb-lama).  Maka  jika  jumlah  gejala  lebih dari tiga atau sama dengan tiga  maka  mb  baru /  nilai gejala  sebelumya  di  kali  1  dikurangi  mb  yang  lama. Dan  seterusnya.  Jika  sudah  memenuhi  sampai  gejala yan terahir maka nilai Cf = Mb-Md dan hasilnya akan menjadi nilai Certainy Factor penyakit.
Start Nilai MB/MD Jumlah Gejala 1 Jumlah Gejala 2 Jumlah >3 Hasil End CF = MB-MD MB Lama + (MB Baru*(1-MB Lama) MD Lama + (MD Baru*(1-MD Lama) MB lama + (MB Baru*(1-MB Lama) MD lama + (MD Baru*(1-MD Lama) Gambar 3.3 flowchart Certainty Factor

## 3.8. Flowchart DS
START Faktor densitas m = Max densitas M(theta) = 1-m(x) Gejala>1 Dempster Shafer Resiko End ya tidak
Gambar 3.4 flowchart Dempster Shafer
Gambar  3.4  Mrupakan  flowchat  Dempster Shafer,  dimulai  dengan  memasukkan  nilai  densitas tiap  faktor  resiko  ke  dalam  basisdata  sebagai  dasar perhitungan.  Kemudian  pengguna  memasukkan faktor-faktor  resiko  yang  telah  dialami  kedalam aplikasi  sistem  pakar  yang  dibuat.  Apabila  masih terdapat  masukkan  baru,  akan  dilakukan  proses perhitungan nilai densitas baru dengan menggabungkan  antara  nilai  densitas  ketiga  dengan nilai densitas masukkan berikutnya. Proses akan terus berulang  sebanyak  masukkan  yang  dilakukan  oleh pengguna.  Apabila  semua  resiko  sudah  selesai dihitung,  maka  kesimpulan akan  diperoleh  dari  hasil nilai densitas gabungan yang paling terakhir dihitung.
4. PENGUJIAN 4.1. Pengujian fungsional Pengujian sistem merupakan proses
menampilkan sistem dengan maksud untuk menemukan adanya kesalahan atau tidak pada sistem sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk  digunakan  oleh masyarakat.
Penggujian dilakukan dengan menggunakan browser Mozilla dan google chrome .
Table 4.1 Table Pengujian bowser.
Akses Fungsi Browser Mozilla Google
Chrome Admin Bisa mengakses halaman admin untuk login.   Dapat melakukan tambah, edit, dan hapus data penyakit.   Dapat melakukan tambah, edit, dan hapus data gejala.   Dapat melakukan tambah, edit, dan hapus data relasi .   User Dapat melihat menu home user.   Dapat melakukan proses diagnosis konsultasi pakar pada metode CF saja.   Dapat melihat menu tentang  

## 4.2. Pengujian pada excel dan sistem metode CF
Tabel 4.2 Pengujian error pada metode Certainty Factor. Kode Penyakit Perhitungan manual Pada sistem Hasil dan selisih P0001 0,27744 0,21232 0,06512 P0002 0,43584 0,43008 0,00576 P0003 0,38232 0,38232 0 P0004 0,40536 0,40536 0 P0005 0,52272 0,46464 0,05808 P0006 0,4104 0,39888 0,01152 P0007 0,622815 0,61917 0,003645 P0008 0,52104 0,51456 0,00648 P0009 0,4518 0,4518 0 P0010 0,45783 0,45783 0
Pada  penelitian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  sistem  dan  analisis
perhitungan  manual  didapatkan  presentasi  error sebesar 0.150605%.

## 4.3. Pengujian pada excel dan sistem metode DS
Tabel 4.3 Pengujian pada metode Demster Shafer Kode Gejala Perhitungan manual  Pada sistem  Hasil dan selisih G0001,G0002,G0003,G0004,G0005 0,748 0,748 0 G0005,G0006, G0007,G0008, G0009 0,955 0,955 0 G00010,G0011, G0012,G0013, G0014 0,988 0,988 0 G0015,G0016, G0017,G0018, G0019 0,958 0,958 0 G0016,G0020, G0021,G0022, G0023 0,912 0,912 0 G0021,G0024, G0025,G0026, G0027 0,855 0,855 0 G0020,G0028, G0029,G0030, G0031 0,973 0,973 0 G0007,G0032, G0033,G0034, G0035 0,964 0,964 0 G0036,G0037, G0038, G0039 0,825 0,825 0 G0036,G0040, G0041,G0042, G0043 0,94288 0,94288 0
Pada  penelitian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  sistem  dan  analisis perhitungan  manual  didapatkan  presentasi  error sebesar 0%.

## 4.4. Halaman Administrator Sistem Pakar
Gambar 4.1 Halaman utama admin.
Gambar  4.1  merupakan  halaman  utama    pada admin  yang  berisi  gejala  penyakit  relasi  dan  tentang dan dapat mengganti atau menambah data dari pakar.

## 4.5. Halaman Penyakit Pada Admin
Gambar 4.2 Halaman Penyakit Pada Admin
Gambar  4.2  merupakan  tampilan  halaman penyakit  pada  admin  yang  berisis  edit  penyakit, tambah penyakit dan hapus penyakit.

## 4.6. Halaman Gejala Pada Admin
Gambar 4.3 Halaman Gejala Pada Admin
Gambar  4.3  Merupakan  halaman  gejala  pada admin  yang  berisi  edit  gejala,  tambah  gejala  dan hapus gejala.

## 4.7. Halaman Diagnosis Certainty Factor.
Gambar 4.4 Halaman Diagnosis Certainty Factor
Gambar  4.12  merupakan  tampilan  diagnosis penyakit  yang  berisi  gejala  untuk  menentukan  suatu penyakit yang diderita.
4.8. Halaman Hasil Diagnosis Certainty Factor.
Gambar 4.13 Halaman Hasil Diagnosis Certainty Factor Gambar 4.13 Merupakan Tampilan hasil diagnose dari gejala yang telah dipilih oleh user yang berisi  nama penyakit, cf, definisi penyakit dan  solusi penyakit.  Penyakit  dengan  nilai Certainty  Factor tertinggi  adalah  penyakit  yang  kemungkinan  diderita oleh user .

## 4.9. Halaman Diagnosis Demster Shafer.
Gambar 4.14 Halaman Diagnosis Demster Shafer
Gambar  4.14  merupakan  tampilan  diagnosis penyakit  yang  berisi  gejala  untuk  menentukan  suatu penyakit yang diderita.

## 4.10. Halaman Hasil Diagnosis Demster Shafer
Gambar 4.15 Halaman Hasil Diagnosis Demster Shafer
Gambar  4.15  Merupakan  Tampilan  hasil diagnose dari gejala yang telah dipilih oleh user yang berisi  kode  penyakit  apa  saya  yang  menyinggung pada  gejala  yang  dipilih.  Penyakit  dengan  nilai tertinggi  adalah  penyakit  yang  kemungkinan  diderita oleh user .
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dari perancangan dan implementasi  dari  penelitian  sistem  pakar  diagnosis penyakit pencernaan  menggunakan  metode Certainty Factor maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan yaitu :
1. Berdasarkan  dari  pengujian  fungsionalitas  sistem pakar  diagnosis  penyakit  balita  masih  ada kendalan dari nalai CF.
2. Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  pembangunan sistem  pakar  diagnosis  penyakit  balita  yang menggunakan  metode Certainty  Factor hampir sesuai dengan perhitungan manual.
3. Nilai  pada  metode Demster  shafer lebih  akurat dibandingkan metode Certainty Factor.

## 5.2. Saran
Agar  dalam  penelitian  ini  berjalan  dengan  baik kedepanya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut :
1. Tampilan  akan  diperbagus  sehingga  pengguna akan  lebih  nyaman  menggunakan  sistem  pakar ini.
2. Menambahkan  pengetahuan  akan  beberapa penyakit pencernaan.
3. Keakuratan nilai ditingkatkan lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putra,  Rahmad,  2015,  Analisa    perbandingan metode  Certainty  Factor  dan  Demster  Shafer pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  diabetes melimus. Jurnal Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang, ISSN:2407-070X.
[2] Hamidi  R,  Anra  Henky,  Pratiwi  Helen.  2017, Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  dengan Metode Certainty Factor dan Metode Dempster- Shafer pada Penyakit Kelinci, Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 5, No. 2.
[3] Putra  P.  2017, Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernafasan Akut) Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis  Web, Jati (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), Vol. 1 No. 1, Maret 2017.
[4] M.  Yusuf.  2017,  Sistem  Pakar  Penyakit Leukemia Menggunakan Demster Shafer Berbasis Android,  Jati (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika), Vol. 1 No. 1, Maret 2017.
[5] Orisa M. 2016, Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit  Tebu  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Web, Seminar Nasional Inovasi dan  Aplikasi  Teknologi  Di  Industri  (SENIATI) 2016, ISSN : 2085-4218.
[6] Ani  Andrian,  2016,  Pemograman  sistem  pakar konsep dasar dan aplikasinya  menggunakan VB 6, penerbit Mediakom.
[7] Hamidi  R,  Anra  Henky,  Pratiwi  Helen.  2017, Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  dengan Metode Certainty Factor dan Metode Dempster-
Shafer pada Penyakit Kelinci, Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 5, No. 2.
[8] Ani  Andrian,  2016,  Pemograman  sistem  pakar konsep dasar dan aplikasinya  menggunakan VB 6, penerbit Mediakom.
[9] Putra  P.  2017, Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernafasan Akut)
Menggunakan Metode Certainty Factor
Berbasis  Web, Jati (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), Vol. 1 No. 1, Maret 2017.
[10] Wibowo  A.S.,  Rokhman  M.M.,  Pranoto  A.Y., 2019,  Aplikasi  Pemetaan  Berbasis  Website untuk  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  di  Wilayah Kabupaten Malang, Aplikasi Pemetaan Berbasis Website  Suryo|Moh  Miftakhur|Yosep,  Vol.  2 No. 2 (2019): Mnemonic Vol. 2 No. 2.
[11] Auliasari  K.,  Susanti  Y.,  2016,  Analisis Keterkaitan Penyakit Pasien   pada  Puskesmas Menggunakan Metode Association Rule, Informatics Journal, ISSN : 2503  –  250X , Vol. 1 No. 2 (2016).
[12] Rifai  R.Y.A.,  2019,  Penentuan  Bibit  Unggul Durian  Menggunakan  Metode  Analythical Hierarky  Process  (AHP)  Berbasis  Web  di Trenggalek,  Jati  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), Vol. 3 No. 2 September 2019.
[13] Prahita  R,  Widiartha  KBI,  Zubaid  A.  2017, Sistem  Informasi  Perhotelan  Berbasis  Web Service  :  Studi  Kasus  di  Pulau  Lombok,  J- COSINE,  Vol.  1,  No.  1,  Desember  2017,  E- ISSN:2541-0806, P-ISSN:2540-8895.
[14] Constantianus  F,  Suteja  RB.  2005,  Analisa  dan Desain Sistem Bimbingan Tugas Akhir Berbasis Web  dengan  Studi  Kasus  Fakultas  Teknologi Informasi, Jurnal Informatika UKM, Vol. 1, No. 2, Desember 2005: 93 – 106.
[15] Putra  P.  2017, Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernafasan Akut) Menggunakan Metode Certainty Factor
Berbasis  Web, Jati (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), Vol.  1  No.  1,  Maret  2017.