Penerapan Algoritma Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Creutzfeldt-Jakob Disease
Alex Wenda1,*, Saludin2, Sitti Nur Alam3, Edy Winarno4, Devin Mahendika5
1Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
2Fakultas Teknik Informatika, Universitas Bina Insani, Bekasi, Indonesia
3Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
4Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank Semarang, Semarang, Indonesia
5Fakultas Kedokteran, Universitas Andalas Padang, Padang, Indonesia
Email: 1,*alexwenda@uin-suska.ac.id, 2saludin@binainsani.ac.id ,3azkadzar@gmail.com, 4edywin@edu.unisbank.ac.id,
5dmahendika@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: alexwenda@uin-suska.ac.id
Abstrak−Indonesia meripakan salah satu negara yang aktif dalam bidang peternakan, salah satunya peternakan sapi. Namun tidak banyak sapi diantaranya terkena penyakit sapi gila yang dimana penyakit ini dapat menular pada manusia dengan cara mengonsumsi daging sapi itu sendiri. Penyakit sapi gina ini jika sudah tertular pada manusia dinamakan dengan penyakit creutzfeld-jakob disease yang diamana menyakit ini dapat menyerang salah satu bagian tubuh masnusia yaitu jaringan saraf pada otak manusia sehingga dapat menghancurkan sel-sel otak manusia dan menimbulkan lubang-lubang kecil pada otak secara bertahap, parahnya penyakit ini dapat merenggut nyawa seseorang jika jika tidak dilakukan perawatan medis yang baik dan benar. Penyakit ini dapat menyebabkan kematian dalam kurun waktu satu tahun setelah gejala-gejalanya terindikasi sebagai creutzfeld-jakob disease. Untuk memudahkan seorang pakar dalam mendiagnosa suatu penyakit maka dapat digunakan suatu sistem yaitu sistem pakar dengan algoritma certainty factor menentukan nilai keyakinan berdasarkan persentase dari nilai Cfcombine akhir dari berbagai macam gejala yang ada, sehingga nilai persentase tingkat keyakinan yang dihasilkan sebesar 89%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Algoritma Certainty Factor; Penyakit Creutzfeld-Jakob Disease
Abstract−Indonesia is a country that is active in the livestock sector, one of which is cattle farming. However, not many cows are affected by mad cow disease where this disease can be transmitted to humans by consuming the beef itself. This Gina cow disease, if it has been infected with humans, is called Creutzfeld-Jakob disease, where this disease can attack any part of the human body, namely the nervous tissue in the human brain so that it can destroy human brain cells and cause small holes in the brain automatically. gradually, the severity of this disease can claim a person's life if proper medical treatment is not carried out. This disease can cause death within one year after the symptoms are indicated as creutzfeld-jakob disease. To make it easier for an expert to diagnose a disease, a system can be used, namely an expert system with a certainty factor algorithm that determines the confidence value based on the percentage of the final Cfcombine value of the various types of symptoms that exist, so that the percentage value of the resulting confidence level is 89%.
Keywords: Expert System; Certainty Factor Algorithm; Creutzfeld-Jakob Disease
1. PENDAHULUAN
Masyarak indonesia umumnya gemar mengolah daging sapi menjadi berbagai jenis masakan, dikarenekan indonesia memiliki berbagai macam suku dan budaya yang dimana memiliki makanan khas nya masing- masing dan tidak sedikit pula masyarakat indonesia yang memiliki perternakan sapi yang biasanya perternakan ini terfokus pada sapi potong dan sapi perah. Namun terdapat beberapa sapi dari peternakan tidak memiliki perawatan yang baik sehingga beberapa sapi diantaranya rentan terhadap virus dan penyakit seperti sapi gila (mad cow) ataupun Bovine Spongiform Encephalopathy (BSE), penykit sapi tersebut merupakan penyakit yang dapat ditularkan kepada manusia melalui konsumsi daging sapi yang terinfeksi ataupun yang terkontaminasi dengan penyakit tersebut. Maka seharusnya peternak sapi juga lebih meningkatkan mutu pemeliharaan agar lebih intensif terhadap sapi-sapi yan dimiliki apalagi sapi-sapi yang sudah mulai sakit atau terpapar virus agar segera diberikat perawatan sehingga tidak menular dengan sapi-sapi lainnya[1].
Penyakit creutzfeldt-jakob disease yang dimana penyakit ini meruapkan penyakit yang diakibatkan dari seekor sapi yang terinveksi virus sapi gila yang dapat menular pada manusia memalui daging yang dikonsumsi, penyakit ini dapat menyerang salah satu bagian tubuh masnusia yaitu jaringan saraf pada otak manusia sehingga dapat menghancurkan sel-sel otak manusia dan menimbulkan lubang-lubang kecil pada otak secara bertahap.
Karena penyakit ini menyerang bagian otak sehingga pengidapnya kesulitan mengontrol gerakan tubuh, perubahan cara berjalan, bicara sampai demensia. Dengan sifatnya yang progresif penyakit ini jika dibiarkan tanpa tindakan medis yang tepat akan sangat fatal sehingga dapat mengakibatkan kematian dengan kurun waktu yang cukup lama yaitu satu tahun setelah gejala muncul[2].
Terdapat beberapa gejala yang diakibatkan dari penyakit creutzfeld-jakob disease ini yaitu gerakan otot yang tidak terkendali, hilangnya koordinasi antara anggota tubuh, menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir, mengalami gangguan tidur dan gerakan gemetar tidak terkendali. Beberapa gejala yang telah diuraikan didapatkan melalui pakar pada Rumah Sakit Siti Hajar untuk memudahkan diagnosa penyakit ini maka dapat digunakan sebuah sistem yang didalamnya memanfaat sebuah pengetahuan tertentu untuk mendapatkan hasil dari
sebuah analisa berdasarkan gejala atau tanda yang timbul[3]. Maka dengan sistem pakar dapat menjawab permasalahan yang ada.
Sistem pakar merupakan sebuah kecerdasan AI atau Artificial Intelligence yang biasa disebut dengan kecerdasan buatan penggabungan pengetahuan dengan sistem yang diamna inferensinya dapat menjadikan sebuah sistem kyang tertindak layaknya seorang pakar[4]. Sistem pakar merupakan sebuah pengetahuna pakar yang digabungkan kedalam sistem komputer, yang diharapkan dpaat menyerupai manusia sehingga dapat bertindak layaknya seorang pakar[5]. Harapannya dengan adanya sistem ini dapat memudahkan seorang pakar dalam mengidentifikasi sebuah penyakit tanpa harus menemui seorang dokter secraa langsung[6]. Adapun algoritma yang digunakan dalam penelitian ini ialah certainty factor yang diamna ini merupakan salahsatu algoritma yang simple dan kompleks dalam tahapan-tahapannya[7]. Certainty factor merupakan sebuah metode yang dapat membuktikan apakah sebuah fakta itu pasti dan benar atau tidak dengan bentuk matric yang biasanya digunakan pada sistem pakar, hal ini sangat cocok untuk mendiagnisis sesuatu hal yang belum pasti[8].
Beberapa penelitian terdahulu yang dapat dijadikan acuan dalam penelitian ini yaitu, penelitian yang dilakukan oleh rizkah dan leonard pada tahun 2020 pada penelitian ini membahas mengenai aplikasi untuk mendiagnosis penyakit diabetes miletus dengan algoritma certainty factor, dengan adanya aplikasi ini dapat mempermudah dalam mendiagnosa penyakit deabetes miletus sesuai dengan bobot yang diberikan oleh pakar.
Maka khasil diagnosa yang didapat berdasarkan gejala-gejala yang ada maka pasien mengidap penyakit diabetes tipe 2 dengan persentase kemungkinan sebesar 100%[9]. Penelitian yang dilakukan oleh busthomi dkk pada tahun 2020 yang membahas mengenai penerapan algoritma certainty factor dalam mendiagnosa penyakit kolestrol pada usia remaja, berdasarkan penerapan algoritma tersebut pada tiap-tiap jenis penyakit, yaitu penyakit Kolesterol LDL, Kolesterol HDL, dan Disiplidemia nilai tertinggi pada CF penyakit 3 Disiplidemia dengan nilai 0.83632[10].
Penelitian yang dilakukan oleh andreas dkk pada tahun 2021 tentang diagnosa penyakit gastritis dengan menerapkan algoritma certainty factor dari penelitian ini terdapat beberapa gejala yang dialami oleh pasien maka dapat disimpulkan bahwa pasien mengidap penyakit dyspepsia dengan persentase kemungkinan sebesar 91.6%[11]. Penelitian yang dilakukan oleh irhan dkk pada tahun 2022 mengenai diagnosa penyakit kucing dengan algoritma forward chaining dan certainty factor berbasis web, berdasarkan hasil pengujian aplikasi terdapat 250 data dengan kesimpulan yang diperoleh 27 kucing (10.8%) terdiagnosa awal terkena penyakit Toxoplasmosis. 79 kucing (31.6%) terdiagnosa terkena penyakit Flu Kucing. 68 kucing (27.2%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Panleukopenia, 46 kucing (18.4%) terdiagnosa terkena penyakit Cryptococcus dan 30 kucing (12%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Infectious Peritonitis[12]. Penelitian yang dilakukan oleh ryan dkk pada tahun 2023 yang membahas mengenai diagnosa penyakit depresi pada remaja dengan menerapkan algoritma certainty factor enyakit depresi pada remajamemiliki 3 penyakit dan 21 gejala. Hasil pengujian nilai akurasi deteksi penyakit depresi pada remaja menggunakan algoritma certainty factorsebesar 76%. Nilai akurasi sebesar 76% didapat dari pembagian antara total data yang sesuai yaitu 23 dengan total semua data uji yaitu 30 data uji[13].
Bedasarkan permasalahan yang telah diuraikan diatas beserta penelitian yang berkaitan dengan algoritma certainty factor maka penelitian ini dibuat untuk membahas mengenai diagnosa penyakit creutzfeld-jakob disease dengan menerapkan algoritma certainty factor yang mana nanti nya diharapkan dapat memberikan hasil sesuai dengan gejala-gejala serta nilai yang diberikan oleh seorang pakar dan user, maka hasil yang didapatkan berupa nilai dari persentase kemungkinan terserang penyakit tersebut.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Pada suatu penelitian tidak terlepas dari tahapan-tahapan penelitian yang harus, sehingga pada tahapan ini membuat penelitian menjadi lebih objektif dan tepat, sebuah penelitian yang dengan tahapan yang sesuai akan memberikan hasil yang tepat pula maka hasil yang didapatkan akan lebih akurat. Setiap penelitian wajib mempunyai algoritma atau tahapan yang sitematis dan logis dimana berisikan penjelasan dari setiap tahapan penelitian tersebut.
a. Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan merupakan sebuah tahapan yang dimana mewajibkan peneliti untuk menemukan informasi dengan memanfaatkan berbagai buku yang ada diperpustakaan ataupun artikel yang dapat menunjang kinerja penelitian yang berkaitan dengan topik yang sedang diteliti
b. Analisa Algoritma
Analisa algoritma salah satu tahapan penelitian dimana peneliti menganalisa topik yang telah ditetapkan sebelumnya serta melakukan analisa terhadap algoritma yang akan digunakan.
c. Penerapan Algoritma
Setelah melakukan analisa selanjutnya peneliti melakukan penerapan algoritma. Dimana data-data yang ada diolah dengan menerapkan algoritma yang ada. Salah satu algoritma yang diterapkan dalam penelitian ini ialah Algoritma Certainty Factor.
d. Pengujian Algoritma
Setelah melakukan penerapan algoritma Certainty Factor, maka tahapan selanjutnya yang perlu dilakukan ialah melakukan pengujian terhadap algoritma. Pengujian algoritma merupakan suatu tahapan yang dimana melakukan pengujian terhadap hasil pada penerapan algoritma sebelumnya, jika hasil yang didapatkan pada pengujian tersebut sama dengan hasil penerapannya, maka pengujian dianggap berhasil.
e. Penarikan Kesimpulan
Yang paling akhir pada tahapan ini ialah melakukan penarikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan unruk dirangkum menjadi satu paragraf kesimpulan.
Berdasarkan penjelasan diatas, maka gambar tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Penelitian 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan sebuah kecerdasan AI atau Artificial Intelligence yang biasa disebut dengan kecerdasan buatan penggabungan pengetahuan dengan sistem yang diamna inferensinya dapat menjadikan sebuah sistem kyang tertindak layaknya seorang pakar[14]. Sistem pakar merupakan sebuah pengetahuna pakar yang digabungkan kedalam sistem komputer, yang diharapkan dpaat menyerupai manusia sehingga dapat bertindak layaknya seorang pakar[15].
2.3 Penyakit Creutzfeldt-Jakob Disease
Penyakit creutzfeld-jakob disease atau sapi gila yang dimana penyakit ini meruapkan penyakit yang diakibatkan dari seekor sapi yang terinveksi virus sapi gila yang dapat menular pada manusia memalui daging yang dikonsumsi, penyakit ini dapat menyerang salah satu bagian tubuh masnusia yaitu jaringan saraf pada otak manusia sehingga dapat menghancurkan sel-sel otak manusia dan menimbulkan lubang-lubang kecil pada otak secara bertahap[16]. Karena penyakit ini menyerang bagian otak sehingga pengidapnya kesulitan mengontrol gerakan tubuh, perubahan cara berjalan, bicara sampai demensia[17].
2.4 Algoritma Certainty Factor
Algoritma certainty factor merupakan salah satu dari banyak algoritma sistem pakar yang ada, algoritma ini diperkenalkan oleh Buchanan dan Shortliffe pada tahun 1975 yang mana pada saat itu algoritma ini Certainty factor merupakan sebuah metode yang dapat membuktikan apakah sebuah fakta itu pasti dan benar atau tidak dengan bentuk matric yang biasanya digunakan pada sistem pakar[18], hal ini sangat cocok untuk mendiagnisis sesuatu hal yang belum pasti[19]. Adapun sebuah aturan rule yang direpresentasikan sebagai berikut[20]:
IF E1 [AND / OR] E2 [AND / OR] . . . En (1)
THEN H (CF=Cfi) (2)
Keterangan:
E1. . .En = nilai evidence
H = hipotesa yang dihasilkan
CF = tingkat keyakinan berdasarkan fakta-fakta Berikut ini merupakan bentuk dasar dari rumus certainty factor:
CF(H,e) = CF(E,e)*CF(H,E) (3)
Keterangan:
CF(H,e) = hipotesis certainty factor oleh evidence e
Studi Kepustakaan
Analisa Algoritma
Penerapan Algoritma CF
Pengujian Hasil
Penarikan Kesimpulan
CF(E,e) = certainty factor E oleh evidence e
CF(H,E) = certainty factor hipotesis dengan evidence yang diketahui pasti Jika semua nilai evidence telah diketahui pasti maka menggunakan persamaan berikut:
CF(E,e) = CF(H,E) (4)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data Penyakit Creutzfeldt-Jakob Disease
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data serta pengetahuan dari suatu pakar mengenai penyakit creutzfeld- jakob disease, sehingga pada tahap akhir analisa yang didapat haruslah berupa sistem yang terstruktur yang dapat didefenisikan secara jelas dan baik. Berdasarkan gejala yang telah dibahas sebelumnya maka dapat diperoleh sebuah rule gejala penyakit ini sebagai berikut:
If Gerakan otot yang tidak terkendali
And Hilangnya koordinasi antara anggota tubuh And Menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir And Mengalami gangguan tidur
And Gerakan gemetar tidak terkendali Then Creutzfeld-jakob disease atau Sapi gila
Maka pada tahap analisa selanjutnya ialah, pakar menentukan nilai probabilitas pada masing-masing gejala yang ada pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data nilai pakar terhadap gejala
Kode Gejala Keterangan Nilai Pakar
G1 Gerakan otot yang tidak terkendali 0.8
G2 Hilangnya koordinasi antara anggota tubuh 0.6 G3 Menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir 0.7
G4 Mengalami gangguan tidur 0.7
G5 Gerakan Gemetar tidak terkendali 0.7
Selanjutnya nilai jawaban user, dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data nilai user terhadap gejala
Kode Gejala Keterangan Nilai User
G1 Gerakan otot yang tidak terkendali 0.6
G2 Hilangnya koordinasi antara anggota tubuh 0.4 G3 Menurunnya daya ingat dan kemampuan berfikir 0.5
G4 Mengalami gangguan tidur 0.6
G5 Gerakan Gemetar tidak terkendali 0.4
3.2 Penerapan Algoritma Certainty Factor
Berdasarkan data pakar terhadap gejala dan data nilai user terhadap gejala yang telah dihasilkan, maka dapat dihitung Cfpakarnya dengan cara mengkalikan Cfuser denagn CF seperti pada langkah-langkah dibawah ini:
CF[HE]1 = CF[H]1*CF[E]1
= 0.8*0.6
= 0.48
CF[HE]2 = CF[H]2*CF[E]2
= 0.6*0.4
= 0.24
CF[HE]3 = CF[H]3*CF[E]3
= 0.7*0.5
= 0.35
CF[HE]4 = CF[H]4*CF[E]4
= 0.7*0.6
= 0.42
CF[HE]5 = CF[H]5*CF[E]5
= 0.7*0.4
= 0.28
Langkah yang terakhir ialah mengkombinasikan nilai CF dari setiap gejala (Cfpakar*Cfuser), seperti berikut ini:
Cfcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1)
= 0.48 + 0.24 (1-0.24)
= 0.48 + 0.24 (0.76)
= 0.48 + 0.18
= 0.66 old
Cfcombine CF[H,E]old,3 = CF[H,E] old + CF[H,E]3 * (1-CF[H,E]old)
= 0.66 + 0.35 (1-0.66)
= 0.66 + 0.35 (0.34)
= 0.66 + 0.11
= 0.77 old1
Cfcombine CF[H,E]old1,4 = CF[H,E] old1 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old1)
= 0.77 + 0.42 (1-0.77)
= 0.77 + 0.42 (0.23)
= 0.77 + 0.09
= 0.86 old2
Cfcombine CF[H,E]old2,5 = CF[H,E] old1 + CF[H,E]5 * (1-CF[H,E]old2)
= 0.86 + 0.28 (1-0.86)
= 0.86 + 0.28 (0.14)
= 0.86 + 0.03
= 0.89 old3
Maka setelah semua nilai Cfcombine didapat, lalu menentukan nilai persentase tingkat keyakinan. Dapat dilihat dibawah ini:
CF[H,E]old2 * 100% = 0.89 * 100%
= 89%
Berdasarkan penerapan algoritma certainty factor pada penyakit creutzfeld-jakob disease memiliki persentase tingkat keyakinan sebesar 89%.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian permasalahan penerapan algoritma certainty factor pada penyakit creutzfeld-jakob disease, algoritma certainty factor merupakan salah satu dari beberapa algoritma sistem pakar yang diamana pada tahapannya melakukan perkalian antara nilai dari seorang pakar dengan nilai yang dihasilkan dari jawaban seorang user(paien), dan menghasilkan persentase kemungkinan terserang penyakit tersebut. Sementara penyakit creutzfeld-jakob disease merupakan penyakit yang berawal dari konsumsi dading sapi yang mana sapi tersebut semasa hidupnya mengidap atau terjangkit penyakit atau visrus sapi gila sehingga saat seseorang mengonsumsinya pun tertular dari daging tersebut. Sehingga sebaiknya seorang peternak lebih intensif lagi dalam proses pemeliharaan sapi agar tidak ada sapi yang terinfeksi penyakit sapi gila tersebut. Dari penyakit tesebut menimbulkan gejala-gejala yang didapat dari seorang pakar beserta nilai user dan pakar sehingga dalam penelitian ini menghasilkan rule dari gejala tersebut. Algoritma certainty factor dapat menentukan nilai keyakinan berdasarkan persentase dari nilai Cfcombine akhir dari berbagai macam gejala yang ada, sehingga nilai persentase tingkat keyakinan yang dihasilkan sebesar 89%.
REFERENCES
[1] T. A. Majiid, W. R. Maya, and H. Hafizah, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA VARIANT CREUTZFELDT- JAKOB DISEASE (PENYAKIT SAPI GILA) MENGGUNAKAN METODE BAYES,” J. Cyber Tech, vol. 4, no. 3, 2021.
[2] N. Anestya, G. N. Saputra, A. Alam, and P. Yollamanda, “Manifestasi Neurooftalmologi pada Penyakit Parkinson dan Gangguan Gerak Lainnya,” Cermin Dunia Kedokt., vol. 49, no. 3, pp. 129–133, 2022.
[3] R. Manik, A. Azanuddin, and Z. Panjaitan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mad Cow Disease (Sapi Gila) Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Cyber Tech, vol. 2, no. 9, 2019.
[4] H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
[5] A. L. Kalua, H. Veronika, and D. T. Salaki, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria dengan Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 22–34, 2023.
[6] M. R. Handoko and N. Neneng, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[7] A. Wenda, K. Kraugusteeliana, A. A. Suryanto, S. N. Alam, and K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2023.
[8] S. N. Arif, I. Zulkarnain, H. Winata, J. Hutagalung, and P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Cholelithiasis Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 6, no. 1, pp.
227–234, 2023.
[9] R. N. Putri and L. Goeirmanto, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus Dengan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web,” vol. 3, pp. 106–112, 2020.
[10] S. Komputer, M. Busthomi, N. Nafi, and N. Q. Nawafilah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol pada Remaja dengan Metode Certainty Factor,” vol. 15, no. 1, pp. 23–29, 2020.
[11] A. N. Putra, R. Ishak, and J. Maulana, “Penerapan Algoritma Certainty Factor Dan Pemodelan Uml Dalam Merancang Aplikasi Diagnosis Penyakit Gastritis,” vol. VII, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[12] I. R. Mahreza, N. D. Natashia, F. Teknologi, S. Informasi, and U. Nasional, “Penerapan Metode Forward Chaining dan Algoritma Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Berbasis Web,” vol. 6, pp. 627–634, 2022, doi:
10.30865/mib.v6i1.3535.
[13] R. Hasbie, “Algoritma Certainty Factor Untuk Diagnosa Penyakit Depresi Pada Remaja,” vol. IV, pp. 66–72, 2023.
[14] D. Puspita, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rabies Pada Manusia,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 70–77, 2023.
[15] C. R. P. Amalia, “Perancangan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Tingkat Stress Belajar pada Siswa SMA dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” Des. J., vol. 1, no. 1, pp. 38–54, 2023.
[16] N. Syafrina and M. Furqon, “Sosialisasi Program Restrukturisasi Kredit Terhadap Nasabah Pembiayaan Kredit Macet Pada Masa Pandemi Covid-19,” Prestise J. Pengabdi. Kpd. Masy. Bid. Ekon. dan Bisnis, vol. 1, no. 2, 2021.
[17] H. Umar and S. Evani, “Ekspor Daging Sapi Kanada Pasca Kebijakan Country Of Origin Labelling (COOL) Amerika Serikat Tahun 2009-2015,” Popul. J. Sos. dan Hum., vol. 5, no. 1, pp. 16–30, 2021.
[18] J. Kalyzta and M. Syafrullah, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Komputer Dengan Algoritma Certainty Factor Pada Lab ICT Budi Luhur,” SKANIKA, vol. 6, no. 1, pp. 12–21, 2023.
[19] D. Wahiddin and D. Kusumaningrum, “Implementasi Algoritma Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disertai Demam,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 129–137, 2023.
[20] F. Ramadhan, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tropis dengan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web,”
Sci. Student J. Information, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 138–147, 2023.
