Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.387 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1557-1564 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DESIGN OF EXPERT SYSTEM BASED ON CERTAINTY FACTOR ALGORITHM IN DIAGNOSIS OF CHOLESTEROL LEVEL IN ADOLESCENTS
Kumala Dewi *1 , Edi Kurniawan 2 , Sudarmin* 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen InformatikaDan Komputer Royal,  Indonesia 2,3 Program Studi Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen InformatikaDan Komputer Royal, Indonesia Email: 1 dewikumala21322@gmail.com, 2 edikurniawan.royal@gmail.com, 3 edisudarmindra@gmail.com
(Naskah masuk: 16 Juni 2022, Revisi: 24 Juni 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
An expert system is a system that seeks to adopt humans to computers. As for experts, this system can be used as an  experienced  assistant.  People  are  susceptible  to  cholesterol  starting  from  the  age  of  20  years.  The  public submits the cholesterol by consulting a doctor directly. If cholesterol levels are high, people will experience pain such  as  headaches,  chest  pain,  and  numbness  in  the  arms,  but  this  pain  is  not  necessarily  a  symptom  of  rising cholesterol levels, it could be a symptom of other diseases such as fever, colds, fatigue. , and others. Cholesterol is a fat found in the bloodstream or body cells that is actually needed for the formation of cell walls and as a raw material  for  several  hormones.  Therefore,  it  is  divided  into  Low  Density  Lipoprotein  (LDL),  High  Density Lipoprotein (HDL) and Triglycerides. The method used is the Certainty Factor method, which is built using the PHP  programming  language,  and  the  MYSQL  DBMS.  Certainty  Factor  is  a  measure  of  certainty  to  a  fact  or certainty. The certainty factor determines the size of a thing or certainty. The application of Certainty Factor is expected to make the expert system more accurate. The result of this research is an application that can later be used to assist the public in diagnosing cholesterol levels so that people do not need to go directly to the doctor.
Keywords : Expert System, Certainty Factor Method, Cholesterol

## PERANCANGAN EXPERT SYSTEM BERBASIS ALGORITMA CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS LEVEL KOLESTEROL PADA REMAJA

## Abstrak
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman. Masyarakat rentan terkena kolesterol mulai dari  usia  20  tahun.  Masyarakat  mengeluhkan  kolesterol  tersebut  dengan  konsultasi  ke  dokter  secara  langsung. Jika kadar kolesterol tinggi masyarakat akan merasakan rasa sakit yang dialami seperti sakit kepala, nyeri dada, dan  kebas  pada  lengan,  akan  tetapi  belum  tentu  rasa  sakit  tersebut  merupakan  gejala  dari  naiknya  kadar kolesterol, bisa saja itu gejala dari penyakit lain seperti demam, masuk angin, kelelahan, dan lain-lain. Kolesterol adalah lemak yang terdapat di dalam aliran darah atau sel tubuh yang sebenarnya dibutuhkan untuk pembentukan dinding sel  dan sebagai  bahan baku beberapa hormon. Oleh karena itu pula kolesterol  dibedakan menjadi Low Density Lipopprotein (LDL), High Denzsity Lipoprotein (HDL) dan Trigliserida . Metode yang digunakan adalah metode Certainty  Factor ,  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  dan  DBMS  MYSQL. Certainty Factor merupakan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  kepastian.  Faktor  kepastian (Certainty  Factor) menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau kepastian. Penerapan Certainty Factor diharapkan akan membuat  sistem  pakar  menjadi  lebih  akurat.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  yang  nantinya  dapat digunakan  untuk  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosis  level  kolesterol  sehingga  masyarakat  tidak  perlu berkonsultasi langsung ke dokter.
Kata kunci : Sistem Pakar, Metode Certainty Factor, Kolesterol
1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi  sangat  dipengaruhi  oleh  globalisasi  yang membawa  perubahan  positif  dalam  berbagai  bidang kehidupan bermasyarakat, terutama teknologi informasi  dan  komunikasi[1].  Teknologi  juga
mendapat  peranan  besar  dalam  bidang    ilmu kesehatan.  Saat  ini  kita  telah  mengenal  telepon genggam  atau  ponsel.  Hanya  dengan  mengakses informasi  dari  ponsel  kita  bisa  melakukan  apa  saja dan mengetahui apa saja di seluruh dunia. Kemajuan teknologi mampu membuat komputer untuk
mengingat  dan  menyimpan  data  informasi  sehingga memungkinkan  komputer  memberikan  kesimpulan serta  pengambilan  keputusan  yang  setara  dengan seorang  pakar  ataupun  dokter  bidang  ke  ilmuan tertentu.  Adapun  salah  satu  pemecahan  dari  ilmu komputer  dalam  bidang  kesehatan  yang  dapat diketahui adalah sistem pakar.
Kecerdasan  buatan  atau artificial  intelligence merupakan  bagian  dari  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh manusia. Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence  bekerja  dengan  menerima  input, diproses  dan  kemudian  menghasilkan  output,  yang berupa  solusi  dari  suatu  masalah  berdasarkan kumpulan  pegetahuan  yang  ada.  Lingkup  utama implementasi saat ini ditemui pada salah satu bidang yaitu sistem pakar[2].
Sistem  pakar (expert  system) secara  umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar adalah sistem yang  didesain  dan  diimplementasikan  dengan bantuan  bahasa  pemrograman  tertentu  untuk  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh para  ahli.  Diharapkan  dengan  sistem  ini,  orang awam  dapat  menyelesaikan  masalah  tertentu  baik ‘sedikit’  rumit  ataupun  rumit  sekalipun  ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi  para  ahli,  sistem  ini  dapat  digunakan  sebagai asisten yang berpengalaman[3].
Implementasi  sistem  pakar  pada  bidang kesehatan  banyak  digunakan  karena  sistem  pakar dipandang  sebagai  sarana  untuk  menyimpan pengetahuan  pakar  pada  program  komputer.  Sistem pakar menghasilkan keputusan yang lebih cepat  dan konsisten [4].
Certainty  Factor merupakan  ukuran  kepastian terhadap suatu fakta atau kepastian. Faktor kepastian (Certainty  Factor) menunjukkan  ukuran  kepastian terhadap suatu fakta atau kepastian. Certainty Factor dapat  menyatakan  suatu  kepercayaan  dalam  sebuah kejadian  (fakta  atau  hipotesa)  berdasar  bukti  atau penilaian  pakar.  Certainty  Factor  menggunakan suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Metode Certainty Factor  memiliki  kelebihan  yaitu  pada  perhitungan dengan  metode  ini  hanya  dapat  mengelola  dua  data saja  dalam  sekali  hitung  sehingga  keakuratan  data dapat terjaga[5].
Pada umumnya sebagian masyarakat mengalami kadar kolesterol tinggi mulai dari usia 20 tahun.  Masyarakat  masih  belum  sepenuhnya menyadari  bahwa  sulitnya  mendapatkan  informasi tentang kolesterol membuat masyarakat tidak begitu paham  dengan  naik  turunnya  kadar  kolesterol  [6]. Peningkatan kadar kolesterol  ditandai  dengan gejala berupa  rasa  sakit  kepala  dibagian  belakang,  rasa sakit  atau  nyeri  dada  dibagian  depan  dan  terasa
seperti kebas pada bagian lengan. Sehingga sebagian masyarakat  mengeluhkan  kolesterol  tersebut  dengan konsultasi  ke  dokter  secara  langsung.  Selain  itu kolesterol  juga  dialami  oleh  remaja  banyak  ditemui mulai  dari  usia  14  tahun  dikarenakan  faktor keturunan  dan  pola  makan  tidak  sehat.  Penderita kolesterol  umumnya  hanya  merasakan  rasa  sakit yang  dialami  seperti  sakit  kepala,  nyeri  dada,  dan kebas pada lengan, akan tetapi belum tentu rasa sakit tersebut merupakan gejala dari  kolesterol jahat, bisa saja  itu  gejala  dari  penyakit  lain  seperti  demam, masuk  angin,  skelelahan,  dan  lain-lain.  Sebagian masyarakat  konsultasi  ke  dokter  dan  melakukan pengecekan  darah  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  pasti  tentang  penyakitnya.  Selain  itu  untuk berkonsultasi  dengan  dokter  harus  mengantri terlebih dahulu. Namun konsultasi  serta pengecekan darah tersebut memerlukan biaya yang cukup mahal. Sehingga  masyarakat  yang  memiliki  keterbatasan biaya akan mengabaikan gejala-gejala yang dirasakan pada dirinya.
Kolesterol adalah lemak yang terdapat di dalam aliran  darah  atau  sel  tubuh  yang  sebenarnya dibutuhkan  untuk  pembentukan  dinding  sel  dan sebagai  bahan  baku  beberapa  harmon.  Kolesterol yang normal harus di  bawah 200 mg/dl. Jika di atas 240  mg/dl,  maka  berisiko  tinggi  terkena  penyakit seperti  serangan  jantung  atau  Stroke.  Kolesterol secara  alami  bisa  dibentuk  oleh  tubuh,  selebihnya didapat  dari  makanan  hewani,  seperti  daging, unggas,  ikan,  margarin,  keju,  dan  susu.  Kolesterol tidak  larut  dalam  darah  sehingga  perlu  berikatan dengan  pengangkutnya,  yaitu  lipoprotein.  Oleh karena  itu  pula  kolesterol  dibedakan  menjadi Low- Density
Lipopprotein (LDL), High-Denzsity
Lipoprotein  (HDL) dan Trigliserida .  Kolesterol tinggi  mempengaruhi  sekitar  15%  dari  remaja,  dan seringnya  masalah  ini  terus  berkembang.  Sekitar 1.5% dari remaja menderita kolesterol  tinggi  karena kondisi tersebut juga ada di dalam keluarga rnereka. kadar  kolesterol  yang  dapat  diterima  dalam  tubuh remaja  adalah  antara  120  mg/dl,  dari  170  mg/dl untuk  total  kolesterol. Untuk    mengantisipasi    gejala kolesterol  tinggi  dapat  dilakukan  sejak dini.  Dengan olah    raga    teratur    dan    mengkonsumsi    makanan berserat dan yang kaya dengan antioksidan[7] . Peningkatan  kadar  kolesterol  yang  merupakan resiko  terhadap  penyakit  jantung  dan  stroke mempunyai  perkiraan  angka  kematian  di  dunia sekitar  2,6  juta.  Angka  kematian  tertinggi  sekitar 54%  terjadi  di  Eropa,  kemudian  Amerika  48%. Wilayah  Afrika  dan  Asia  Tenggara  menunjukkan 22,6%  untuk  Afrika  dan  29,0%  untuk  Asia Tenggara[8].
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  masalah  di atas maka perlu dibuat sistem pakar  dengan metode certainty  factor untuk  membantu  dalam  diagnosis level  kolesterol  secara  lebih  pasti  dan  akurat  serta mempermudah masyarakat untuk mengetahui penyakit  yang  diderita  agar  tidak  terlambat  dalam
Kumala Dewi, dkk, Perancangan Expert System Berbasis Algoritma Certainty Factor … 1559
memberikan pengobatan. Penelitian ini menggunakan XAMPP sebagai alat bantu pembuatan  server  lokal  dengan  database  MySQL dengan fitur PHPMyAdmin yang tersedia didalamnya[9].  Maka  sistem  pakar  dengan  metode Certainty  Factor akan  menjadi  lebih  tersistem  dan lebih akurat.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian dibutuhkan adanya  suatu  metode  atau  cara  sebagai  langkah- langkah  yang  harus  dilalui  oleh  peneliti  dalam memecahkan  masalah  untuk  mencapai  suatu  tujuan yang  diinginkan.  Metode  Penelitian  merupakan metode atau proses yang dapat dipilih dengan secara khusus sebagai memecahkan berbagai masalah yang dapat  diangkat  dalam  suatu  penelitian.  Adapun metode    yang    dipakai    pada    penelitian  ini merupakan    metode    kualitatif.    Metode    kualitatif merupakan  suatu  metode untuk  memperoleh  data yang  valid,  reliable  dan  objektif  dengan  menjadi human  instrument yang  baik,  mengumpulkan  data secara    triangulasi    dari    berbagai    daya    sumber yang  tepat      serta      melakukan      pengujian keabsahan      data[10].  Metode  yang  digunakan  juga dengan  cara  wawancara  pasien  yang  akan  diperiksa dengan menanyakan gejala yang dialami[11].

## 2.1  Tekhnik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan beberapa metode pengumpulan data diantaranya : 1.     Wawancara (Interview)
Wawancara (Interview) adalah  pengumpulan data  dengan  cara  mengajukan  pertanyaan- pertanyaan  secara  lisan  kepada  Dr.  Maya  Sari Simanjuntak.  Adapun  pertanyaan  yang  di ajukan  saat  wawancara  yaitu  mengenai  gejala- gejala  pada  level  Kolesterol  terkhususnya untuk remaja.
2.     Studi pustaka Studi  Pustaka  adalah  Pengumpulan  data  dan informasi  dengan melakukan      pengumpulan data dari buku-buku, jurnal, Penelitian terdahulu dan lain sebagainya yang berkaitan dengan penelitian yang sedang dilakukan.

## 2.2    Metode Certainty factor
Dalam penentuan masalah dengan sistem pakar kerap  terdapat  jawaban  dari  masalah  yang  tidak pasti.  Untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  ini dapat digunakan Certainty Factor untuk mengambarkan  tingkat  keyakinan  terhadap  suatu masalah. Certainty  Factor merupakan  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  kepastian. Certainty Factor (CF) digunakan untuk menunjukan ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta.  Metode Certainty  Factor   pada  sesi  konsultasi  dengan  pakar diberi  beberapa  pilihan  yang  masing-masing memiliki beberapa bobot sebagai berikut:
1. Tidak : 0
2. Tidak Tahu : 0.2
3. Mungkin : 0.4
4. Kemungkinan Benar : 0.6 5. Hampir Pasti : 0.8 6. Pasti : 1.0 [3] Berikut ini adalah notasi yang digunakan untuk perhitungan CF, yaitu : CF[h,e] =    MB[h,e] – MD[h,e] dengan CF[h,e] : Faktor Kepastian MB[h,e] : ukuran  kepercayaan  terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1). MD[h,e] : ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h,
Untuk  menghitung  nilai  certainty  factor  juga  dapat menggunakan Persamaan 1.
CF [H,E]= MB [H,E] – MD [H,E] (1)
Dan  untuk  mencari  nilai  CF  yang  mempunyai  2 gejala  atau  lebih  terhadap  1  penyakit  seperti Persamaan 2
CF(H,E) 1,2 =CF(H,E) 1 +CF(H,E) 2 x (1 - CF(H,E) 1 )) ( 2)
Kelebihan  dari  metode  CF  adalah  dapat mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau  tidak  pasti  dalam pengambilan keputusan pada sistem pakar diagnosa. Pada  saat  diagnosa  level  kolesterol,  user  diberikan pilihan  yang  masing-masing  memiliki  nilai  CF seperti berikut:
Tabel 1. Nilai User No Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0,2 3 Sedikit Yakin 0,4 4 Cukup Yakin 0,6 5 Yakin 0,8 6 Sangat Yakin 1

## 2.3   Use Case Diagram
Use  Case merupakan  diagram  yang  harus dibuat pertama kali saat  pemodelan perangkat lunak berorientasi pada objek yang dilakukan [12].

## 2.4   Class Diagram
Class diagrammenggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk  membangun sistem, Kelas yang dibuat memliki  atribut    dan    metode    (operasi).  Class diagramdibuat    agar    antara    dokumentasi perancangan dan sistem yang akan dibuat nanti bisa sinkron[13].

## 2.5   Activity Diagram
Activity  Diagram menggambarkan  bagaimana aktivitas  yang  terjadi  dalam  sistem  yang  akan dirancang[14].

## 2.6   Sequance Diagram
Sequance diagram
digunakan untuk menggambarkan  perilaku  pada  sebuah  scenario. Diagram  ini  menunjukkan  sejumlah  contoh obyek dan message (pesan)  yang  diletakkan  diantara obyek-obyek ini didalam use case [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Pembahasan
Analisis  kebutuhan  masukan  yang  berupa  data penyakit  dan  data  gejala  dari  penyakit  kolesterol. Terdapat  4  Tabel  dalam  database  aplikasi  yang dibangun, yaitu Tabel  jenis kolesterol, Tabel  gejala, tabel data awal dan tabel gejala yang dipilih. Adapun datanya  masukan  dari  perancangan expert  system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis  level  kolesterol  pada  remaja dapat dilihat pada tabel 2 dan 3 berikut ini:
Tabel 2. Data Jenis Kolesterol Kode Jenis Jenis Kolesterol P01 Kolestrol Jahat (LDL) P02 Kolestrol Baik (HDL)
P03 Trigliserida Tabel 3. Data Gejala
Analisis  proses  dari perancangan  expert  system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis  level  kolesterol  pada  remaja . Tabel data  awal  merupakan  tabel  penggabungan  gejala terhadap  penyakit  dan  nilai  MB  MD,  dapat  dilihat pada tabel 4. berikut ini :
Tabel 4. Data Awal KodePenge Tahuan Kode Jenis Kolesterol Jenis Kolesterol Kode Gejala Nama Gejala MB MD 1 P01 Kolestrol Jahat (LDL) G001 Rasa Sakit Pada Kepala 0.8 0.3 2 P01 Kolestrol Jahat (LDL) G002 Suka Mengantuk 0.7 0.2 3 P01 Kolestrol Jahat (LDL) G003 Tengkuk Terasa Pegal 0.9 0.3 4 P01 Kolestrol Jahat (LDL) G004 Kaki dan Tangan Mudah Kesemutan 0.8 0.1 5 P02 Kolestrol Baik (HDL) G001 Rasa Sakit Pada Kepala 0.7 0.4 6 P02 Kolestrol Baik (HDL) G005 Gangguan Pencernaan 0.9 0.4 7 P02 Kolestrol Baik (HDL) G007 Muncul Gumpalan di urat 0.6 0.2 8 P03 Trigliserida G001 Rasa Sakit Pada Kepala 0.9 0.3 9 P03 Trigliserida G003 Tengkuk Terasa Pegal 0.8 0.2
Adapun  data  gejala  yang  terpilih  dari  data seluruh  gejala  pada  kolesterol  untuk  dilakukan pegujian  perhitungan  terletak  pada  tabel  5.  Berikut ini :
Tabel 5. Data Gejala Yang Dipilih Gejala yang Dipilih G001 Rasa Sakit Pada Kepala G002 Suka Mengantuk G003 Tengkuk Terasa Pegal G004 Kaki dan Tangan Mudah Kesemutan
Contoh  perhitungan  CF  jika  ada  gejala  yang dipilih  sebanyak  2,  yaitu  dalam  Tabel  6.  Di  mana Tabel  6  adalah  gejala  serta  penyakit  dengan  nilai MB,  MD.  Gejala  yang  dipilih  adalah:  Rasa  sakit pada kepala dan tengkuk terasa pegal.
Tabel 6. Penyakit Trigliserida Penyakit3 (P03)
Trigliserida Keterangan Rumus MB MD Gejala1 (G001) Rasa Sakit Pada Kepala 0.9 0.3 MB Lama Kosong 0 MD Lama Kosong 0 MB Baru MB 0.9 MD Baru MD 0.3 MB Sementara MB Baru 0.9 MD Sementara MD Baru 0.3 Gejala3 (G003) Tengkuk Terasa Pegal 0.8 0.2 MB Lama MB Sementara 0.9 MD Lama MD Sementara 0.3 MB Baru MB 0.8 MD Baru MD 0.2 Kode Gejala Nama Gejala G001 Rasa Sakit Pada Kepala G002 Suka Mengantuk G003 Tengkuk Terasa Pegal G004 Kaki dan Tangan Mudah Kesemutan G005 Gangguan Pencernaan
G006
Terjadi Xantelasma G007 Muncul Gumpalan di urat
MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0.98 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0.44 Hasil CF MB Sementara - MD Sementara 0.54 Trigliserida
Dari  proses  perhitungan  nilai  CF  dari  tiap  jenis gejala pada kolesterol dengan jenis Trigliserida, nilai yang  dihasilkan  pada  CF  penyakit  3  Trigliserida dengan  nilai  0.54  yang  artinya  mungkin  mengalami kolesterol dengan jenis trigliserida.
3.2    Hasil Implementasi
Implementasi merupakan lanjutan dari perancangan  sistem  yang  sudah  dibahas  pada  bab analisis  dan  perancangan.  Pada  bab  hasil  dan pembahasan akan menjelaskan hasil dari perancangan expert  system berbasis  algoritma certainty  factor dalam mendiagnosis level kolesterol pada  remaja  yang  telah  dibuat.  Pembuatan  sistem pakar  ini  menggunakan  beberapa  perangkat  lunak, yaitu google  chrome sebagai web  browser ,  PHP sebagai bahasa pemrograman, XAMPP sebagai local server dan MySQL sebagai database.
Implementasi  antar  muka  dilakukan  dengan setiap tampilan program yang dibangun. Implementasi  antarmuka  merupakan  penerapan antarmuka  dari  perancangan  antarmuka.  Sistem pakar  yang  dibangun  dapat  diakses  oleh  pengguna menggunakan web browser apabila telah di hosting. Sistem  pakar  yang  dibangun  dapat  diakses  dengan mengkatifkan local  server yaitu  XAMPP  apabila belum  di hosting. Berikut  ini  adalah  implementasi antar  muka  dari  sistem  diagnosis  kolesterol  untuk remaja  (kolestin)  berbasis Expert  System metode Certainty Factor : 1.     Tampilan Halaman Login Pasien Setelah  pasien  berhasil  melakukan  daftar  ke sistem maka dapat melakukan login ke sistem untuk melanjutkan  melakukan  konsultasi.  Halaman login akan tampil ketika pengguna memilih dan klik menu login pada  halaman  beranda.  Tampilan  antarmuka halaman login pasien  pada  sistem expert  system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis  level  kolesterol  pada  remaja dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini :

## 2.     Tampilan Halaman Utama Pasien
Halaman  utama  pasien  akan  tampil  ketika pasien  berhasil login ke  sistem.  Halaman  utama pasien  memiliki  beberapa  menu  yaitu  menu konsultasi,  menu password, dan  menu logout. Tampilan  antarmuka  halaman  utama pasien  pada sistem expert  system berbasis  algoritma certainty factor dalam  mendiagnosis  level  kolesterol  pada remaja dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama User
3.     Tampilan Halaman Konsultasi
Halaman  konsultasi  pasien  akan  tampil  ketika pasien  behasil login setelah  mendaftar  terlebih dahulu.  Halaman  konsultasi  pasien  terdiri  atas  data gejala  yang  dapat  dipilih  oleh  pasien  dan  tombol aksi submit. Tampilan antarmuka halaman konsultasi pada  sistem expert  system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis level kolesterol  pada  remaja dapat  dilihat  pada  gambar  3 berikut ini:
Gambar 3. Tampilan Halaman Konsultasi
4.     Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
Halaman  hasil  konsultasi  akan  tampil  ketika pasien  selesai  memilih  gejala  pada  halaman konsultasi  dan  mengklik  tombol  submit.  Tampilan antarmuka  halaman  hasil  konsultasi pada  sistem pakar  dengan  sistem expert  system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis level kolesterol  pada  remaja dapat  dilihat  pada  gambar  4 berikut ini :
Gambar 4. Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
5.      Tampilan Halaman Login Admin
Halaman login akan  tampil  ketika  admin memilih dan klik menu login pada halaman beranda. Halaman login memiliki field yang  harus  diinput yaitu username dan password serta  tombol  aksi masuk  dan  lupa password. Tampilan  antarmuka halaman login admin  pada  sistem expert  system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis  level  kolesterol  pada  remaja dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini :
Gambar 5. Tampilan Halaman Login Admin
6.     Tampilan Halaman Utama Admin
Halaman  utama  admin  akan  tampil  ketika admin  berhasil login ke  sistem.  Halaman  utama admin  memiliki  beberapa  menu  yaitu  menu  gejala, menu  jenis  kolesterol,  menu  pengetahuan,  menu histori konsultasi, menu password, dan menu logout. Tampilan  antarmuka  halaman  utama  admin  pada sistem perancangan expert system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis level kolesterol pada remaja dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini :
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama Admin
7.      Tampilan Halaman Gejala
Halaman  gejala  akan  tampil  ketika  admin memilih  dan  klik  menu  gejala  pada  halaman  utama admin.  Pada  halaman  gejala  terdapat  informasi berupa  kode  gejala,  nama  gejala,  keterangan  dan tombol  aksi  yaitu  cari,  tambah,  ubah  dan  hapus. Tampilan  antarmuka  halaman  gejala  pada  sistem expert  system berbasis  algoritma certainty  factor dalam  mendiagnosis  level  kolesterol  pada  remaja dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini :
Gambar 7. Tampilan Halaman Gejala
8.     Tampilan Halaman Jenis Kolesterol
Halaman  level  akan  tampil  ketika  admin memilih  dan  klik  menu  jenis  kolesterol  pada halaman  utama  admin.  Pada  halaman  penyakit terdapat informasi berupa kode jenis penyakit, nama jenis  kolesterol,  keterangan  dan  tombol  aksi  yaitu cari,  tambah,  ubah  dan  hapus.  Tampilan  antarmuka halaman penyakit pada sistem expert system berbasis algoritma certainty factor dalam mendiagnosis level kolesterol  pada  remaja dapat  dilihat  pada  gambar  8 berikut ini :
Kumala Dewi, dkk, Perancangan Expert System Berbasis Algoritma Certainty Factor … 1563
9.     Tampilan Halaman Pengetahuan Halaman  pengetahuan  akan  tampil  ketika admin  memilih  dan  klik  menu  pengetahuan  pada halaman  utama  admin.  Pada  halaman  pengetahuan terdapat  informasi  berupa  data  jenis  kolesterol,  data gejala, data MB dan data MD dan tombol aksi yaitu cari.  Tampilan  antarmuka  halaman  pengetahuan pada  sistem expert  system berbasis  algoritma certainty factor dalam mendiagnosis level kolesterol pada remaja dapat dilihat pada gambar 9 berikut ini :
Gambar 9. Tampilan Halaman Pengetahuan
10.    Tampilan Halaman Histori Konsultasi
Halaman  histori  konsultasi  akan  tampil  ketika admin  memilih  dan  klik  menu  histori  konsultasi pada  halaman  utama  admin.  Pada  halaman  histori konsultasi  terdapat  informasi  berupa  data  waktu, data  user,  data  alamat,  data  nomor  handphone  dan tombol  aksi  yaitu  pilih  tanggal, refresh, cetak  dan cari. Tampilan antarmuka halaman histori konsultasi pada  sistem expert  system berbasis  algoritma certainty factor dalam mendiagnosis level kolesterol pada remaja dapat dilihat pada gambar 10 berikut ini :

## Gambar 10. Tampilan Halaman Histori Konsultasi

## 4.      KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan dengan judul perancangan sistem diagnosis kolesterol untuk remaja (kolestin) berbasis Expert  System metode Certainty  Factor diperoleh beberapa kesimpulan diantaranya:
1. Cara  menerapkan  metode Certainty  Factor untuk  diagnosis  level  kolesterol  pada  remaja dengan  menghitung  gejala-gejala  yang  dialami pengguna  menggunakan  rumus Certainty
Factor. Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode Certainty  Factor diperoleh  nilai  kemungkinan munculnya  suatu  penyakit  sehingga  dapat memberikan solusi informasi yang lebih pasti.
2. Merancang sistem pakar berbasis web menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL  sehingga  dapat  diakses secara online oleh  penggunanya.  Aplikasi sistem pakar yang dirancang memberikan nilai kepastian  diagnosis  level  kolesterol  pada remaja menggunakan metode Certainty Factor.
3.      Sistem  pakar  dengan  metode Certainty  Factor mampu mendiagnosis penyakit kolesterol  pada remaja secara akurat. Aplikasi sistem pakar ini, memudahkan  pasien  untuk  mengetahui  tingkat keyakinan atau presentase jenis kolesterol yang diderita  tanpa  harus  menemui  pakar  atau dokter.  Sistem  ini  menampilkan  halaman konsultasi  agar  pasien  dapat  berinteraksi dengan sistem, seperti layaknya seseorang yang sedang berkonsultasi dengan pakar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Hakim  and  R.  Rizky,  “Sistem  Pakar Menentukan  Karakteristik  Anak  Kebutuhan Khusus  Siswa  Di  SLB  Pandeglang  Banten Dengan  Metode  Forward  Chaining,” Jutis , vol. 7, no. 1, pp. 93–99, 2019.
[2] I.  Imron,  M.  N.  Afidah,  M.  S.  Nurhayati,  S. Sulistiyah,  and  F.  Fatmawati,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Kerusakan  Mesin  Sepeda  Motor Transmission  Automatic  dengan  Metode Forward  Chaining  Studi  Kasus:  AHASS 00955  Mitra  Perdana,” J.  Ilm.  Univ. Batanghari  Jambi ,  vol.  19,  no.  3,  p.  544,
2019, doi: 10.33087/jiubj.v19i3.742.
[3] N.  Y.  Lumban  Gaol,  “Sistem  Pakar
Mendiagnosa Penyakit Tanaman Buah Citrus (Lemon)  Mengggunakan  Metode  Certainty Factor,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  19,  no.  1,  p.  1, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i1.219.
[4] M.  N.  Assyifa,  “Aplikasi  Sistem  Pakar Berbasis  Android  Untuk  Diagnosis  Penyakit Gastroesophageal  Reflux  Disease  (Gerd)
Dengan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 2, pp. 78– 90, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i2.2387.
[5] A.  R.  Fahindra  and  I.  H.  Al  Amin,  “Sistem Pakar  Deteksi  Awal  Covid-19  Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Tekno Kompak , vol.  15,  no.  1,  p.  92,  2021,  doi: 10.33365/jtk.v15i1.914.
[6] N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar
Untuk Diagnosis Penyakit Anemia
Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–24,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[7] A. F. Saiful  Rahman, P. Indriani, and M. W. Kasrani, “Sistem pakar mendiagnosa penyakit  kolesterol  berbasis  database  dan web,” J.  Tek.  Elektro  Uniba  (JTE  Uniba) ,
vol.  4,  no.  1,  pp.  29–35,  2019,  doi: 10.36277/jteuniba.v4i1.52. [8] N.  Wahid et  al. ,  “Optimasi  komposisi makanan untuk penderita kolesterol menggunakan algoritma genetika,” no. 15.
[9] Rahayuning Putri Mahardikawati and
Nurgiyatna, “Sistem Informasi Industri Kecil Menengah Pemerintahan Kabupaten Boyolali Berbasis Website,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 53–60,
2020,
doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.13.
[10] T. O. Rice et al. , “Depth-First Search ( Dfs ) Method  for  Web-Based  Diagnostic  Damage
Metode  Depth  First  Search  (  Dfs  )  Untuk Diagnosis Kerusakan,” vol. 3, no. 1, pp. 163– 168, 2022.
[11] M. F. Suryana, F. Fauziah, and R. T. K. Sari, “Implementasi  Sistem  Pakar  Menggunakan
Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Dini  Corona Virus Desease (COVID-19),” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p. 559, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2132.
[12] F.  Ayu  and  N.  Fitri,  “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI
PEMESANAN
WEDDING,” vol. 3, no. 2, 2019.
[13] S.  Muharni,  “Sistem  Diagnosa  Kekurangan Vitamin  Berbasis  Kecerdasan  Buatan,” Pros. Semin.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  1,  p. 2021, 2021.
[14] L.  Farokhah  and  A.  Kala’lembang,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Forum
Mahasiswa dengan Metode Weighted Product,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia ,  vol.  11, no. 2, p. 179, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i2.219.
[15] Munawar, ANALISIS PERANCANGAN
SISTEM  BERORIENTASI  OBJEK  dengan UML . 2018.