InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.11, no.1, April 2021, 37-50 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089
Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pendeteksi Risiko Hipertensi Berbasis

## Smartphone
Desta Yolanda * , Derisma , Dodon Yendri
Jurusan Teknik Komputer, Universitas Andalas Kampus Limau Manis, Jl. Dr. H. Mohammad Hatta, Padang 25166, Indonesia *Email Penulis Koresponden: destayola@fti.unand.ac.id
Abstrak: Biasanya, penderita hipertensi sering tidak mau memeriksakan  diri  ke  dokter,  karena  menganggap  bahwa dirinya sehat. Di samping itu, proses pemeriksaan dianggap menyita  waktu  mereka.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk pendeteksian  dan  pemantauan  risiko  hipertensi  melalui pengukuran  tekanan  darah . Sistem  ini  dibangun  dengan beberapa  komponen  yaitu,  Sensor  Tekanan  MPX5500DP yang berfungsi untuk pengukuran tekanan darah, mikrokontroler  Arduino  Uno  sebagai  perangkat  proses pengolah data hasil sensing , modul Bluetooth sebagai media transmisi  data  dan  smartphone  sebagai  antarmuka  sistem pendeteksi risiko hipertensi dan pengaksesan database . Data hasil pengukuran tekanan darah dari mikrokontroler diterima oleh  smartphone  melalui  Bluetooth  dan  diklasifikasikan sesuai  dengan  pengetahuan  yang  dirancang.  Kemudian, proses  pendeteksian  risiko  hipertensi  dilanjutkan  dengan pemilihan gejala dan faktor risiko sesuai dengan pengalaman pengguna  dan  hasil  pendeteksian  disimpan  ke  dalam database .  Pada  sistem  ini  proses  pemgambilan  keputusan menggunakan  metode Certaintty  Factor .  Berdasarkan pengujian  alat  pada  lengan  kanan  dan  kiri  pengguna,  nilai error rata-rata terkecil didapatkan pada lengan kiri pengguna dengan  nilai  error  rata-rata  sistolik  1,94  %  dan  diastolik 2,8%.  Secara  keseluruhan,  sistem  yang  dirancang menunjukkan tingkat keberhasilan sistem dalam mendeteksi risiko hipertensi sebesar 100%.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Katakunci: Bluetooth; Certainty Factor ; Hipertensi; MPX5500DP; Smartphone;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 21 Oktober 2020 Direvisi 21 Januari 2021 Diterima 24 Januari 2021 Dipublikasi 15 April 2021
DOI :
10.22441/incomtech.v11i1.9969

## 1. PENDAHULUAN
Hipertensi merupakan suatu kondisi saat nilai tekanan darah sistolik lebih tinggi dari  140  mmHg  atau  nilai  diastolik  lebih  tinggi  dari  90  mmHg  [ 1 ].  Peningkatan tekanan darah yang terjadi dalam waktu yang lama dapat mengakibatkan kerusakan
pada ginjal, jantung dan otak serta stroke, bila tidak dideteksi secara dini dan tidak mendapatkan  pengobatan  yang  memadai  [ 2 ].  Hipertensi  umumnya  terjadi  tanpa gejala  atau  asimptomatis.  Sebagian  besar  orang  tidak  merasakan  apa  pun,  walau tekanan darahnya sudah jauh di atas normal. Hal ini dapat berlangsung bertahun- tahun,  sampai  akhirnya  penderita  jatuh  ke  dalam  kondisi  darurat,  seperti  terkena penyakit jantung, stroke, atau rusak ginjalnya. Tetapi berdasarkan keluhan-keluhan beberapa penderita hipertensi, ada yang merasakan gejala-gejala tidak spesifik yang dimiliki oleh hipertensi tersebut diantaranya sakit kepala, penglihatan terganggu, gelisah, pusing, mudah lelah, rasa sakit di dada, dan terasa berat pada tengkuk [ 3 ]. Penderita  hipertensi  pada  umumnya  malas  atau  tidak  mau  memeriksakan  diri  ke puskemas atau pusat layanan kesehatan terdekat. Hal ini disebabkan menyita waktu dalam  kegiatan  rutinnya  dengan  melalui  serangkaian  prosedur  yang  rumit.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang portable dan  praktis  yang  dapat dilakukan secara mandiri.
Romli  dkk.  menerapkan  metode Certainty  Factor  (CF) dalam  sistem  pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  Herpes  Zoster  [ 4 ].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  metode  CF  berbasis  Web  sebagai  alat  bantu  untuk  mendiagnosa penyakit kulit.  Cara menggunakan aplikasi ini yaitu pasien menjawab pertanyaan- pertanyaan  yang  disediakan  oleh  system.  Selanjutnya,  sistem  mengolah  semua jawaban  pasien menggunakan metode  CF  dan  mengeluarkan  output  berupa  hasil diagnosa jenis penyakit herpes zoster. Kemudian, Puspa membangun sebuah sistem pakar diagnosa penyakit hipertensi menggunakan metode Naive Bayes [ 5 ]. Melalui aplikasi ini, pengguna dapat melakukan konsultasi dengan system, yang layaknya berkonsultasi  dengan  seorang  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala  serta  menemukan solusinya. Terahir pada penelitian Dirta dan Suyanto membangun sebuah Human Health      Monitoring melalui      alat      ukur      tekanan  darah  digital  yang  dapat memonitoring  pasien  berbasis  pada mobile  platform Android  [ 6 ].  Hasil  dari penelitian ini masih terbatas, karena data yang diperoleh hanya menampilkan hasil pengukuran  tekanan  darah.  Selain  itu,  proses  pendeteksian  hipertensi  masih mengharuskan pengguna untuk mengunjungi pihak kesehatan dan kembali melalui serangkaian proses yang kurang efesien.
Pada  penelitian  ini  dibangun  sistem  yang  dapat  mendeteksi  risiko  hipertensi pengguna. Sistem ini menggunakan tensimeter yang dibangun dengan Arduino dan sensor tekanan MPX5500DP. Data hasil pengukuran tekanan darah diteruskan ke aplikasi  smartphone  android  melalui  modul  Bluetooth  HC-05  yang  telah terintegrasi  dengan  Arduino.  Data  hasil  pengukuran  tekanan  darah  ini  menjadi masukan  pada  aplikasi  smartphone  untuk  mendeteksi  risiko  hipertensi.  Aplikasi pada  smartphone  android  ini  ditanamkan  basis  pengetahuan  untuk  mendeteksi risiko  hipertensi  yang  sistem  pendukung  keputusannya  menggunakan  metode Certainty Factor .

## 2. METODE

## 2.1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  eksperimen  ( experimental research ) untuk melihat hubungan sebab-akibat dan mencari pengaruh  perlakuan terhadap objek dalam kondisi yang terkendalikan.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Penelitian  eksperimen  digunakan  untuk  mengukur  tekanan  darah  penderita hipertensi. Selanjutnya, hasil pengukuran dapat digunakan untuk mendeteksi risiko hipertensi  menggunakan  metode  CF  dalam  pengambilan  keputusan.  Tahapan penelitian yang dilakukan seperti terlihat pada diagram fishbone Gambar 1 .

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Penderita Hipertensi
Pada Riset Kesehatan Dasar (Riskesdes) 2018 [ 1 ], prevalensi hipertensi nasional cukup tinggi yakni 34,1%. Berdasarkan persentase tersebut hanya sekitar 1/4 saja yang  terdiagnosis,  sedangkan  sisanya  3/4  tidak  terdiagnosis.  Dari  yang terdiagnosis, hanya 8,8% yang terdiagnosis tekanan darah tinggi dan minum obat hipertensi. Ini artinya bahwa sebagian besar penderita hipertensi tidak menyadari bahwa mereka menderita hipertensi ataupun tidak mendapatkan pengobatan karena malas  memeriksakan  diri.  Pemeriksaan  tekanan  darah  saat  ini  menggunakan tensimeter  analog  yang  bekerja  secara  manual,  yang  untuk  mengetahui  tekanan darah secara tepat bergantung kepada keahlian si pemakai.

## Metode
Metode yang dilakukan dalam penelitian dasar ini adalah menggunakan Model Proses  Perangkat  Lunak Waterfall ,  dengan  tahapan:  (1)  analisis  masalah,  (2) perancangan ( hardware dan software ), (3) pengujian, dan (4) implementasi.

## Material
Penelitian  sistem  pendeteksi  risiko  hipertensi  ini  dibangun  menggunakan komponen  beberapa  komponen,  yakni  sensor  MPX5500DP  sebagai  pembaca tekanan darah, Bluetooth HC-05 sebagai media komunikasi dan pengiriman data, Smartphone sebagai penerima output /informasi dan mikrokontroler sebagai pusat pengontrolan.  Tahapan  setelah  data  tekanan  darah  dari  sensor  MPX5500DP
Penderita Hipertensi Metode Teknologi/ Tool Material/ Bahan D ete ks i D in i R is ik o H ip er te ns i Perancangan hardware Perancangan software Implementasi Pengujian MPX5500DP Tingginya prevalensi hipertensi Tensimeter analog Malas periksa Mikrokontroler Smartphone Centainty Factor Database Analisis sistem Bluetooth
diperoleh, kemudian diproses pada Mikrokontroler. Hasil pengolahan data dikirim ke Smartphone pengguna untuk ditampilkan pada aplikasi Android.

## 2.3. Perancangan Sistem

## Rancangan Umum Sistem
Secara umum rancangan sistem yang dibangun dalam penelitian ini dijelaskan pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Rancangan Umum Sistem
Berdasarkan Gambar 2 , pertama, pengguna atau penderita hipertensi memasang manset yang sudah dilengkapi dengan sensor tekanan MPX5500DP pada lengan. Kemudian, sensor mengenai kantong yang berisi udara dan membaca tekanan udara tersebut. Lalu, hasil pembacaan sensor dikirimkan ke mikrokontroler arduino untuk dilakukan pemrosesan risiko hipertensi menggunakan metode CF. Informasi hasil pemrosesan  dikirimkan  ke  smartphone  melalui  modul  Bluetooth  HC-05  dan selanjutnya data dan informasi hasil pemeriksaan disimpan pada server.
Gambar  3 merupakan  alur  program  yang  berjalan  pada  perangkat  lunak mikrokontroler yang mana proses tersebut adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi sistem dalam pengecekan pin – pin mikrokontroler yang terhubung pada mikrokontroler dan pemmakaian manset lengan.
2. Pemompaan  udara  kedalam  manset  hingga  tekanan  udara  pada  manset mencapai  ≥  180  mmHg  dan  udara  dikeluarkan  perlahan  secara  konstan  oleh mekanik alat.
3. Pada saat tekanan yang turun secara terus menerus ini lah dilakukan penentuan nilai  sistolik  dan  diastolik.  Nilai  sitolik  didapatkan  ketika  tiba-tiba  terjadi lonjakan pertama pada nilai tekanan. Sedangkan nilai diastolik diperoleh dari lonjakan nilai tekanan terakhir yang terbaca.
4. Data yang didapatkan dikirimkan ke aplikasi melalui Bluetooth.
Serve r User Manse t Sensor Tekanan MPX5500DP Arduino Uno Bluetooth HC-05 Smartphon e
Gambar 3. Flowchart Perangkat Lunak pada Mikrokontroler

## Rancangan Perangkat Lunak Sistem Pakar
Pada  perancangan  sistem  pakar,  basis  pengetahuan  sistem  pakar  ditanamkan pada aplikasi android nantinya menjadi sebuah fungsi pada program utama aplikasi android. Flowchart perancangan  sistem  pakar  yang  dibangun  pada  penelitian  ini dijelaskan pada Gambar 4 .
Dari flowchart tersebut  diketahui  beberapa  rangkaian  proses  pendeteksian hipertensi, diantaranya:
1. Melakukan  klasifikasi  nilai  tekanan  darah  pada  fungsi  Nilai  Tekanan  Darah. Jika  nilai  TD  (tekanan  darah)  =  Hipotensi,  maka  pemberitahuan  “Anda Hipotensi  (Tekanan  Darah  Rendah)”  ditampilkan  dan  proses  pendeteksian selesai.
2. Jika nilai TD (tekanan darah) = Krisis, maka pemberitahuan “Hubungi Pihak Kesehatan” ditampilkan dan proses pendeteksian selesai.
3. Jika nilai TD tidak sama dengan Hipotensi dan Krisis, maka user ditanyakan tentang gejala dan faktor risiko hipertensi.
4. Melakukan perhitungan nilai CF.
Mulai Instalasi sensor MPX5500DP, HC-05, Arduino Pengisian udara ke dalam Manset If (Tekanan=180mmHg) Baca nilai Sistole dan Diastole Kirim nilai Sistole dan Diastole Selesai T F
Gambar 4. Flowchart Sistem Pakar
Pada flowchart perancangan sistem pakar di atas terdapat fungsi Nilai Tekanan Darah yang mengelompokkan nilai TD ke dalam beberapa kondisi. Pengelompokan nilai TD tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Pengelompokan nilai tekanan darah [ 7 ] Kondisi Tekanan Darah Nilai Sistole (S) Nilai Diastole (D) Hipotensi S < 90 (D <= 60) Normal S > 90 dan S < 120 (D < 80) Pre-Hipertensi (S >= 120) dan (S < 140) (D >= 80) dan (D<90) Hipertensi I (S >= 140) dan (S < 160) (D >= 90) dan (D<100) Hipertensi II (S >= 160) dan (S < 180) (D >= 90) dan (D<110) Krisis (S>180) (D>=110)

## Perancangan Database
Perangkat lunak yang dibangun mengolah data yang disimpan ke dalam database. Data yang disimpan berupa data user, data gejala dan risiko hipertensi serta data hasil pendeteksian risiko hipertensi. Rancangan pada database server dapat dilihat pada Gambar 5 .
Pendeteksi Hipertensi Nilai tekanan Darah TD=”Hipertensi ” TD=”Krisis” Faktor Gejala dan Faktor Hipertensi Dapatkan nilai CF dari masing-masing gejala dan factor Hipertensi yang dipilih
Perhitungan CF (Metode Certainty Factor)
CF(n) = CF(x) + CF(y) * (1–CF(x))
Akhir fungsi “Anda hipertensi tekanan darah rendah” “Hubungi pihak kesehatan” T T F F
Gambar 5. Rancangan Database Sistem

## 2.4. Certainty Factor (CF)
Certainty  Factor (CF)  merupakan  metode  yang  biasa  digunakan  dalam menentukan suatu permassalahan yang memiliki jawaban belum pasti atau samar [ 8 ].  Ketidakpastian  ini  dapat  merupakan  probabilitas.  Metode  ini  mirip  dengan metode fuzzy logic . Adapun perbedaannya adalah pada fuzzy logic saat perhitungan untuk aturan yang premisnya lebih dari satu, tidak memiliki nilai keyakinan untuk rule tersebut. Sehingga, perhitungannya hanya melihat nilai terkecil untuk operator AND atau  nilai  terbesar  untuk  operator OR .  Sedangkan  pada  metode  CF,  untuk setiap rule memiliki nilai keyakinannya sendiri, tidak hanya premis-premisnya saja yang  memiliki  nilai  keyakinan  [ 9 ].  CF  menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap suatu fakta atau aturan [ 10 ].
Metode ini memerlukan dua nilai utama dalam perhitungannya, yaitu nilai MB
( Measurement  of  Beliefe )  dan  MD  ( Measurement  of  Disbeliefe ).  Algoritma  CF dalam sistem digunakan untuk menghitung derajat keyakinan dari keputusan yang diambil.  Pada  sistem  presentasi  tertinggi  dari  perhitungan  menjadi  diagnosa  dari risiko hipertensi yang dialami. Persamaan umum yang digunakan dalam notasinya adalah [ 11 ]:
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e] (1)
Keterangan:
• CF[h,e] = Faktor kepastian
• MB[h,e]  = Measure  of  belief ,  ukuran  kepercayaan  atau  tingkat  keyakinan terhadap hipotesis (h), jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1
• MD[h,e]  = Measure  of  disbelief ,  ukuran  ketidakpercayaan  atau  tingkat keyakinan terhadap hipotesis (h), jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1. Adapun beberapa kombinasi CF terhadap premis tertentu [ 11 ]:
1. Certainty factor dengan satu premis.
CF[h,e] = CF[e] * CF[rule] = CF[ user ] * CF[pakar] (2)
2. Certainty factor dengan lebih dari satu premis.
CF[A˄B] = Min(CF[a],CF[b]) * CF[rule] (3) CF[A˅B] = Max(CF[a],CF[b]) *CF[rule] (4) 3. Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa.
CFgabungan[CF1,CF2] = CF1 + CF2 * (1–CF1) (5)
Perhitungan dari metode ini hanya berlaku untuk sekali hitung, serta hanya dapat mengolah dua data sehingga keakuratannya lebih terjaga [ 11 ].
Dalam implementasinya pada penelitian ini, perhitungan nilai CF menggunakan perhitungan CF Sekuensial. Dimana nilai CF Sekuensial ini memerlukan nilai CF pakar dalam perhitungannya, sesuai dengan persamaan yang dijabarkan pada (6). Nilai  CF  Pakar  sendiri  merupakan  nilai  derajat  keyakinan  dari  seorang  pakar terhadap  suatu  gejala  dari  masalah.  Rangkuman  dari  gejala-gejala  dan  faktor hipertensi yang mempengaruhi berdasarkan nilai CF diperlihatkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Gejala dan Faktor Risiko Hipertensi [ 12 ] No. Nama Gejala Nilai CF (h,e) Keluhan Fisik 1. Sakit Kepala Pusing Mudah Lelah Gelisah Penglihatan Terganggu Rasa Sakit di Dada Jantung Berdebar – debar Berat Pada Tengkuk
0.6 2. 3. 4. 5. 6.
7. 8. Riwayat Hipertensi Pribadi 9. Dalam Masa Pengobatan Hipertensi (obat anti – hipertensi) 0.6 Riwayat Penyakit Keras 10. Jantung 0.8 11. Otak 0.8 12. Mata 0.8 13. Diabetes Melitus 0.8 14. Ginjal 0.8
Riwayat Sosial 15. Menjalani Aktivitas Berat
0.4 16. Perokok 17. Mengkonsumsi Alkohol
18. Konsumsi Garam Berlebih
19. Konsumsi Makanan Berlemak
20. Konsumsi Kopi
21. Stress
22. Kurang Olahraga Riwayat Hipertensi Keluarga 0.2

## Penentuan CF Paralel
CF Paralel merupakan nilai CF yang diperoleh dari beberapa premis pada sebuah aturan.  Besarnya  CF  sekuensial  dipengaruhi  oleh  CF  User  untuk  masing-masing premis dan operator dari premis [ 13 ]. Penentuan nilai ini dapat dilakukan dengan pembobotan  pada  setiap  premis.  Pada  penelitian  ini  pembobotan  nilai  CF  dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Pembobotan Nilai CF User [ 13 ] Bobot Keterangan 1,0 Sangat yakin 0,8 Yakin 0,6 Cukup Yakin 0,4 Sedikit Yakin 0,2 Kurang Yakin 0,0 Tidak

## Penentuan CF Sekuensial
CF  sekuensial  diperoleh  dari  perhitungan  antara  CF  Paralel  dari  semua  premis dengan CF yang diberikan oleh pakar. Persamaan untuk menghitung CF Sekuensial dapat dilihat pada (6) [ 14 ].
𝐶𝐹(𝑥, 𝑦) = 𝐶𝐹(𝑥)   × 𝐶𝐹(𝑦) (6)
Dimana: CF(x,y): Nilai CF Paralel. CF(x): Nilai CF Sekuensial dari semua premis. CF(y): Nilai CF Pakar

## Penentuan CF Gabungan
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai CF Gabungan. Nilai ini digunakan untuk menghitung seberapa besar presentase akurasi dari kesimpulan yang dibuat. Rumus untuk mengitung CF gabungan adalah pada persamaan berikut [ 14 ].
𝐶𝐹𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛(1,2) = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2 (1 − 𝐶𝐹1) jika CF1 > 0 dan CF2 > 0 (7) 𝐶𝐹1+𝐶𝐹2 1−min [|𝐶𝐹1|,|𝐶𝐹2|] , jika CF1 > 0 dan CF2 > 0
𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2  × (1 + 𝐶𝐹1) , jika CF1 > 0 dan CF2 > 0
Persamaan metode CF digunakan karena hasil yang diharapkan dari pengolahan nilai CF berupa angka dari sebuah kepastian dan memiliki kesimpulan akhir yang sama dari pengolahan beberapa nilai CF.

## Menghitung Akurasi
Setelah Menemukan nilai CFgabungan untuk setiap gejala terpilih dari sebuah keluhan  dan  riwayat  penyakit,  langkah  terakhir  adalah  melakukan  perhitungan akurasi dengan persamaan berikut [ 15 ].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐶𝐹𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛  × 100%
(8)
Nilai  ini  kemudian  menjadi  dasar  sistem  dalam  memutuskan  risiko  hipertensi pengguna dengan mengambil nilai presentasi terbesar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Implementasi Perangkat Keras
Pada sistem ini menggunakan perangkat keras yang terdiri dari Arduino Uno, Sensor  Tekanan  MPX5500DP,  Modul  Bluetooth  HC  –  05,  Manset  lengan  dan Smartphone  Android. Gambar  6 memperlihatkan  perangkat  keras  pengukur tekanan darah.
Gambar 6. Perangkat Pengukur Tekanan Darah
Berdasarkan Gambar 6 , dapat terlihat:
1. Manset  Lengan  sebagai  kantung  udara  yang  dikenakan  di  lengan  user  untuk mendapatkan perubahan nilai tekanan.
2. Arduino Uno sebagai mikrokontroler pusat proses dari alat pengukur  tekanan darah yang ditanamkan perangkat lunak Arduino IDE.
3. Pompa udara yang berfungsi memompakan udara kedalam manset lenga.
4. Sensor Tekanan MPX5500DP yang berfungsi untuk mendapatkan nilai tekanan pada  manset  lengan  sekaligus  mendeteksi  perubahan  nilai  tekanan  dan meneruskannya untuk diproses oleh mikrokontroler.
5. Buzzer sebagai keluaran untuk memberikan tanda berhenti menompa dan data berhasil terkirim.
6. Pipa  elastis  sebagai  penghubung  antara  sensor  tekanan  MPX5500DP  dan manset lengan.
7. Modul  Bluetooth  HC  –  05  sebagai media  pengiriman  data  antaran  perangkat pengukur tekanan darah dengan aplikasi pendeteksi risiko hipertensi.

## 3.2. Implementasi Perangkat Lunak
Pada sistem ini menggunakan perangkat lunak aplikasi android yang berfungsi sebagai penerima data tekanan darah dari perangkat keras yang berupa tansimeter berbasis Arduino melalui bluetooth, dan juga sebagai antarmuka dari pendeteksian risiko hipertensi serta menyimpan dan menampilkan database hasil pendeteksian risiko  hipertensi  yang  telah  dilakukan.  Berikut  beberapa  halaman  yang  terdapat didalam perangkat lunak aplikasi pendeteksian risiko hipertensi berbasis android.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 7. Tampilan User Interface pada Aplikasi Android
Pada Gambar  7 terdapat  beberapa  tampilan  antarmuka  pada  aplikasi  Android, dengan penjelasan sebagai berikut:
(a) Halaman Home. Pada halaman ini merupakan halaman utama yang dijumpai user setelah melakukan proses login atau membuka aplikasi pendeteksi risiko hipertensi.
(b) Halaman  Klasifikasi  Tekanan  Darah.  Pada  halaman  ini  merupakan  halaman yang berisikan hasil dari proses klasifikasi nilai tekanan darah
(c) Halaman  Pendeteksian  Risiko  Hipertensi.  Pada  halaman  ini  merupakan halaman  yang  berisikan  beberapa  gejala  dan  faktor  risiko  hipertensi.  Gejala dan faktor pada halaman inilah yang nantinya dipilih oleh user sesuai apa yang dirasakan dan dialami oleh user. Besar risiko hipertensi user tergantung banyak dan gejala apa saja yang dipilih oleh user
(d) Halaman  History  Pendeteksian.  Halaman  ini  merupakan  halaman  yang berisikan riwayat pemeriksaan yang dilakukan oleh user.

## 3.3. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  besar  nilai error dari  data  hasil pengukuran nilai sistolik dan diastolik yang dilakukan pada lengan kiri dan lengan kanan user. Hasil pengujian dilakukan terhadap 10 user dapat dilihat pada Gambar 8 .
Nilai rata–rata error pada pengukuran tekanan darah yang dilakukan di lengan kanan pengguna dapat diperoleh dari persamaan berikut. Berdasarkan perhitungan, didapatkan nilai rata–rata error Sistolik lengan kanan sebesar 2,092% dan Diastolik lengan  kanan  sebesar  2,977  %.  Berdasarkan  hasil  ini  maka  disimpulkan  bahwa pengujian alat relatif berhasil dalam pengukuran nilai tekanan darah pada lengan kanan user.
Gambar 8. Grafik Data Pengujian Nilai Error Nilai Tekanan Darah
Sementara itu, didapatkan pula nilai rata–rata error Sistolik lengan kiri sebesar 1,944% dan Diastolik lengan kiri sebesar 2,800 %. Berdasarkan hasil ini juga bisa disimpulkan bahwa pengujian alat relatif berhasil dalam pengukuran nilai tekanan darah pada lengan kanan user.

## 3.4. Hasil Pengujian Tingkat Akurasi Sistem
Pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui kemampuan sistem pakar yang ditanamkan pada sistem. Dengan menggunakan metode certainty factor ini dapat menghitung risiko hipertensi yang dimiliki oleh pengguna berdasarkan gejala dan faktor risiko hipertensi yang dipilih oleh pengguna. Hasil pengujian akurasi yang dilakukan terhadap sistem secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Data Hasil Pengujian Risiko Hipertensi
Nama Tekanan Darah Klasifikasi Gejala dan Faktor Risiko Hipertensi (Certainty factor) Status dengan Firebase Database
S D User 1 123 86 Pre- Hipertensi Sakit Kepala Berat Pada Tengkuk Jantung Berdebar – debar Konsumsi Kopi Stress Kurang Olahraga 76% Sesuai
Berdasarkan Tabel  4 ,  nilai  persentase  Risiko  Hipertensi  didapatkan  dari persamaan  dari  metode  CF  yang  ditanamkan  ke  dalam  perangkat  lunak pendeteksian  risiko  hipertensi.  Persamaan  metode  CF  mengolah  nilai  CF  yang sesuai dengan gejala dan faktor hipertensi yang dipilih oleh user.
Berikut  perhitungan  penentuan  CFgabungan  secara  manual  untuk  pengujian akurasi  dari  metode  yang  ditanamkan  pada  perangkat  lunak.  Nilai  dari  CF1  dan CF2 dirujuk dari Tabel 2 .
CF(1,2) = CF1 + CF2 * ( 1 – CF1 ) CF(1,2) = 0,76
Setelah menemukan nilai CFgabungan untuk setiap gejala dan faktor terpilih dari sebuah keluhan, maka perhitungan akurasi dapat ditentukan dengan:
0,000 2,000 4,000 6,000 8,000 Jamil Ririn Prima Ridha Aljeri Eka Aulia Lina Grace Naufal Nilai Error Sistolik Lengan Kiri Nilai Error sistolik Lengan Kanan Nilai Error Diastolik Lengan Kiri Nilai Error Diastolik Lengan Kanan
Akurasi = CFA * 100% = 0,76 * 100% = 76%
Berdasarkan hasil  yang didapatkan dari perhitungan risiko dengan metode  CF secara manual, akurasi tertinggi untuk gejala dan faktor yang dipilih oleh pengguna adalah  pengguna  mengalami  Pre-Hipertensi  dengan  tingkat  akurasi  76%.  Pada implementasinya,  sistem  dengan  menggunakan  studi  kasus  yang  sama menunjukkan besar nilai akurasi yang sama yaitu 76%, seperti yang tertera pada Tabel 4 . Hal ini menunjukkan bahwa perangkat lunak yang dibangun pada sistem ini dapat berjalan sesuai fungsi dan mencapai hasil yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian alat pengukur tekanan darah yang dilakukan pada lengan kiri dari 10  pengguna menghasilkan rata-rata nilai error pada pembacaan  sistolik sebesar  1,94%  dan  pada  diastolik  sebesar  2,8%.  Pada  pengujian  alat  pengukur tekanan darah yang dilakukan pada lengan kanan dari 10 pengguna menghasilkan rata-rata nilai error pada pembacaan nilai sistolik sebesar 2,092% dan pada diastolik sebesar  2,98%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  alat  pengukur  tekanan  darah  yang dibangun ini lebih sesuai untuk dioperasikan pada lengan kiri pengguna. Pengujian sistem secara keseluruhan dilakukan dengan menggunakan 10 data pengguna. Pada pengujian yang dilakukan, dapat dikatakan bahwa sistem dalam memutuskan risiko hipertensi pengguna berdasarkan dari peringkat dengan nilai CFgabungan tertinggi. Dari  10  data  tersebut  rata-rata  akurasi  yang  didapatkan  adalah  sebesar  73,65%, akurasi tertinggi mencapai 98,46% dengan hasil diagnosa risiko Pre-Hipertansi, dan akurasi  terendah  sebesar  40%  dengan  hasil  diagnosa  Normal.  Sehingga,  secara umum, dapat dikatakan system yang dirancang dapat bekerja dengan baik.

## REFERENSI
[1] A.  C.  Flint  et.  al.,  “Effect  of  Systolic  and  Diastolic  Blood  Pressure  on  Cardiovascular Outcomes,” New England Journal of Medicine, vol. 381, pp. 243-251, 2019, doi: 10.1056/
NEJMoa1803180
[2] Y. Garnadi, Hidup Nyaman Dengan Hipertensi , Ed. 1, Jakarta: Agro Media Pustaka, 2012
[3] NN,  “Hipertensi  “The  Silent  Killer”,” RS.  Columbia  Asia  Semarang ,  Mei  2020. https://www.columbiaasia.com/indonesia/health-articles/hipertensi-%E2%80%9C-silent- killer%E2%80%9D (Tanggal Akses: 22 Maret 2021)
[4] I.  Romli, E. Romansyah, A.  Permana, “Implementasi  Sistem Pakar menggunakan Metode Certainty Faktor untuk Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (JTIK) , vol. 4, no. 2, pp.110-115, Oktober 2020, doi: 10.35870/jtik.v4i2.158
[5] M.  A.  Puspa,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hipertensi  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Pada  RSUD  Aloe  Saboe  Kota  Gorontalo,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  10,  no.  2, pp.110-115, Agustus 2020, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.304.166-174
[6] D. T. Dirta and S. Suyanto, “Rancang Bangun Sistem Transmisi Data Tekanan Darah untuk Mendukung  Human  Health  Monitoring  Berbasis  pada  Mobile  platform  Android”, Jurnal Teknik POMITS , vol. 2, no. 1, pp.189-194, Maret 2013, doi: 10.12962/j23373539. v2i1.3262
[7] A. Palmer and B. Williams, Tekanan Darah Tinggi , Jakarta: Erlangga, 2007
[8] D.  M.  Putra  dan  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Dalam Akurasi Identifikasi Penyakit Panleukopenia Pada Kucing,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi. , vol. 2 no.4 , pp. 108-114, Juli 2020, doi: 10.47233/jteksis.v2i2.147
[9] A. Sari, R. Rawansyah and V. A. Lestari, “Sistem Pakar Dignosa Dini Preeklampsia Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Fuzzy Logic dan Certainty Factor,” Seminar Informatika Aplikatif Polinema (SIAP) 2020 , 2020, pp. 221-225
[10] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, Decision Support Systems and Intelligent Systems
Edisi Terjemahan Jilid 1 . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005
[11] N.  A.  Putri,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mengidentifikasi  Kepribadian  Siswa  Menggunakan Metode Certainty Factor dalam Mendukung Pendekatan Guru,” INTECOMS. , vol. 1 no. 1, pp. 78–90, Maret 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.164
[12] M. Yogiantoro, “Pendekatan Klinis Hipertensi”, Pada Buku Ajar Ilmu Penyakit Dalam , Ed.
6, Jilid II, Jakarta: Pusat Penerbitan Ilmu Penyakit Dalam FKUI, 2014
[13] A. H. Kridalaksana, A. Hidayat, U. Mulawarman dan  D. Cahyadi, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Kamera DSLR Menggunakan Metode Certainty Factor,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (SAKTI), Maret 2019, vol. 4, no. 1, pp. 1–5
[14] I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode  Certainty  Factor,” INTENSIF ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  159-177,  Agustus  2019,  doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792
[15] Y. Fitriya, N. Hidayat and M. Marji, “Implementasi Metode Weighted Product – Certainty Factor untuk Diagnosa Penyakit Malaria,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Kompute r, vol. 2, no. 5, p. 2158-2163, September 2017