Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024
Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Ispa Pada Apotek Adifarma Metode Certainty Factor
Andres 1 , A. Sidiq Purnomo 2 1,2, Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: 1 andres.ecv60@gmail.com , 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract − Acute Respiratory Tract Infection (ARTI) is a health condition characterized by an infection in the upper respiratory tract, causing symptoms such as cough, runny nose, and fever. This disease is highly contagious, especially among  children  and  the elderly.  Several  factors  that trigger  ARTI include  weather  conditions,  high levels  of  air  pollution,  and  air  pollutants  from specific  sources.  Technological  advancements  enable  people  to access health information independently without having to visit hospitals. This helps people to obtain preliminary disease information and prevent transmission in hospitals. The implementation of an expert system is designed to provide preliminary diagnosis information about ARTI to the public. This system serves to assist doctors in making automatic  diagnosis  decisions.  Previously,  diagnosis  could  only  be  made  directly  with  a  doctor,  which  posed various obstacles. Therefore, the certainty factor method is used by the expert system to obtain a diagnosis based on symptoms and doctor expertise.

## Keyword – Expert System, Cetrtainty Factor, ARTI
Abstrak - Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) merupakan kondisi kesehatan yang ditandai dengan infeksi pada saluran pernafasan bagian atas yang menyebabkan gejala seperti batuk, pilek dan demam. Penyakit ini sangat mudah menular  terutama  pada  anak-anak  dan  orang  dewasa  lanjut  usia.  Beberapa  faktor  yang  memicu  ISPA  antara  lain kondisi cuaca, tingginya tingkat polusi udara, dan pencemar udara dari sumber tertentu. Perkembangan teknologi memungkinkan  masyarakat  mengakses  informasi  kesehatan  secara  mandiri  tanpa  harus  ke  rumah  sakit.  Hal  ini membantu masyarakat mendapatkan informasi awal penyakit dan mencegah penularan di RS. Penerapan sistem pakar dirancang untuk memberikan informasi diagnosis awal ISPA  kepada  masyarakat. Sistem ini berfungsi membantu dokter  dalam  pengambilan  keputusan  diagnosis  secara  otomatis.  Sebelumnya  diagnosis  hanya  bisa  dilakukan langsung dengan dokter yang menimbulkan berbagai kendala. Oleh karena itu, metode certainty factor digunakan sistem pakar untuk memperoleh diagnosis berdasarkan gejala dan keahlian dokter.
Kata kunci – Sistem Pakar, Certainty Factor,   ISPA

## I. PENDAHULUAN
Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) adalah kondisi kesehatan yang ditandai dengan terjadinya infeksi pada saluran pernafasan bagian atas [1]. Infeksi ini menyebabkan gejala awal seperti batuk, pilek, dan demam. Penyakit ISPA sangat mudah menular dari satu orang ke orang lain, terutama pada anak-anak dan orang dewasa lanjut  usia  [2].  ISPA  didefinisikan  sebagai  gangguan  pada  saluran  pernafasan  yang  disebabkan  oleh mikroorganisme  penginfeksi  yang  menular  dari  individu  ke  individu  lainnya  [3].  Beberapa  faktor  yang berpotensi memicu terjadinya ISPA adalah kondisi cuaca, tingginya tingkat polusi udara akibat asap kendaraan bermotor, serta adanya zat-zat pencemar udara dari sumber-sumber tertentu[4]. Berdasarkan gejalanya, ISPA dibedakan menjadi dua jenis yakni ISPA ringan yang gejala-gejala nya ringan dan ISPA berat yang gejalanya lebih parah [5]. Biasanya, penyakit ini disebabkan oleh virus atau bakteri yang menyerang hidung atau trakea (saluran pernapasan), mengakibatkan gangguan pada fungsi pernapasan [6].
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  menyebabkan  terjadinya  perubahan  cara  masyarakat  mengakses informasi terkait kesehatan, termasuk informasi medis[7]. Masyarakat kini tidak lagi harus mengunjungi rumah sakit  atau  fasilitas  kesehatan  lain  untuk  memeriksa  kondisi  kesehatan  mereka.  Selain  lebih  praktis, perkembangan ini memungkinkan masyarakat untuk memperoleh informasi penting mengenai cara menangani suatu penyakit sebelum kondisinya memburuk [8].

## Andres, Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa ISPA …| 345
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  komputer  yang  berfokus  pada  pemecahan  masalah  serta  mendukung pengambilan keputusan dalam bidang tertentu [9]. Hal ini juga dapat mencegah terjadinya penularan penyakit antarpasien di rumah sakit karena masyarakat tidak perlu lagi saling berkontak saat mencari informasi medis. Dengan demikian, perkembangan teknologi memberikan manfaat bagi masyarakat dalam menjaga kesehatan sekaligus mencegah penularan penyakit [10].
Penerapan  sistem  pakar  ini  dirancang  untuk  memberikan  informasi  kepada  masyarakat  mengenai  jenis penyakit yang diderita sebagai diagnosis awal. Selain itu, sistem pakar ini berfungsi sebagai alat bantu bagi dokter dalam mengambil keputusan diagnosis. Sebuah sistem pakar telah dikembangkan untuk mendiagnosa penyakit  ISPA  menggunakan  metode  certainty  factor,  yang  melibatkan  analisis  dengan  ungkapan  seperti mungkin, kemungkinan besar, dan hampir pasti.[11] Sebelumnya, proses diagnosis penyakit harus melibatkan tenaga  medis  secara  langsung  melalui  pencatatan  dan  analisis  secara  manual  yang  menimbulkan  berbagai kendala bagi tenaga kesehatan dan berpotensi menghasilkan diagnosis yang berbeda dengan kondisi sebenarnya pasien.  Hal  ini  juga  memberikan  keterbatasan  bagi  masyarakat  karena  jarak  dan  biaya  dalam  mendapatkan pelayanan kesehatan secara langsung. Untuk itu, dalam sistem pakar digunakan metode certainty factor yang bertujuan untuk memperoleh kesimpulan awal berupa diagnosis berdasarkan keahlian dokter maupun masukan pengguna sistem.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  menggunakan  metode  forward  chaining  dan  certainty  factor  untuk mendiagnosis  penyakit  ISPA.  Metode  forward  chaining  digunakan  untuk  membuat  aturan  pengetahuan berdasarkan  hubungan  antara  gejala  dan  penyakit.  Sedangkan  certainty  factor  digunakan  untuk  menghitung probabilitas penyakit berdasarkan gejala yang dirasakan pasien. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode forward chaining dan certainty factor dapat membantu diagnosis ISPA secara cepat dan akurat melalui sistem pakar berbasis web [12].
Penelitian  membahas  tentang  pengembangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  infeksi  saluran  pernapasan akut (ISPA) menggunakan metode naive bayes classifier berbasis web. Sistem ini dibuat dengan mengumpulkan data gejala dan jenis penyakit ISPA dari pakar kemudian dirancang menggunakan metode naive bayes classifier. Pengujian dilakukan secara manual dengan hasil sistem dapat mendiagnosis penyakit ISPA dengan persentase keakuratan 90%. Namun, persentase kemungkinan diagnosis yang dihasilkan masih relatif rendah karena gejala yang dialami pasien belum cukup kuat [13].
Penelitian  lainnya  mengembangkan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ISPA  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto  yang  meliputi  proses  fuzzifikasi,  pembentukan  basis  pengetahuan  fuzzy  berupa  aturan  IF-THEN, inferensi dengan fungsi implikasi MIN, dan defuzzifikasi menggunakan rata-rata tertimbang. Hasil pengujian terhadap 60 data latih menunjukkan bahwa sistem mampu mendiagnosa penyakit ISPA dengan akurasi 88,33% [14].

## III. METODE PENELITIAN
1. Alur Penelitian
Alur penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah-langkah. Kerangka alur penelitian tersebut dapat dilihat dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Alur Penelitian

## 2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  observasi  langsung  di  Apotek  Adifarma  untuk  memperoleh  data  terkait diagnosis Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA). Selain itu, dilakukan juga wawancara dengan pakar bernama dr. Aditya  Winata  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih  mendalam  mengenai  gejala,  jenis  penyakit,  dan  proses pendiagonisan yang diinginkan.

## 3. Perancangan Basis Pengetahuan
Perancangan  basis  pengetahuan  sistem  pakar  diagnosa  ISPA  pada  apotek  Adifarma  dengan  metode certainty factor meliputi identifikasi dan pengumpulan data gejala klinis ISPA dari literatur serta wawancara dengan pakar. Basis  pengetahuan  tersebut  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  pakar  diagnosa  berbasis  web  untuk  digunakan mandiri di Apotek Adifarma. Data penyakit dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penyakit
Kode Penyakit  Penyakit P01 Faringitis P02 Laringitis P03 Tonsilitis P04 Rhinitis
Berikut ini adalah data gejala yang didapatkan dari pakar. Data gejala dapat dilihat pada tabel 2 . Tabel 2. Tabel Gejala No  Kode Gejala  Gejala Penyakit 1 G01 Sakit di Telinga 2 G02 Demam 3 G03 Nyeri Kepala 4 G04 Batuk 5 G05 Hidung Beringus 6 G06 Sakit Menelan 7 G07 Suara Serak 8 G08 Tenggorokan Gatal dan Kering 9 G09 Tenggorokan Berlendir 10 G10 Leher Mengganjal 11 G11 Sulit Bernafas 12 G12 Suara Hilang 13 G13 Pilek 14 G14 Hidung Tersumbat 15 G15 Bersin-bersin 16 G16 Pegal-pegal 17 G17 Kehilangan Nafsu Makan 18 G18 Mual 19 G19 Mata Gatal dan Berair 20 G20 Bau Mulut
Berikut ini adalah data aturan yang didapatkan dari pakar. Data aturan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Aturan G/P P001 P002 P003 P004 G01 √ G02 √ √ √ √ G03 √ √ √ G04 √ √ G05 √ G06 √ √ G07 √ G08 √ √ √
G09 √ G10 √ √ G11 √ G12 √ G13 √ √ √ G14 √ √ G15 √ G16 √ G17 √ √ √ G18 √ G19 √ G20 √

## 4. ISPA
Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau ISPA merupakan infeksi pada saluran pernapasan yang disebabkan oleh  virus  atau  bakteri  dan  dapat  menular  melalui  kontak  udara  atau  benda.  ISPA  dapat  menganggu  proses pernapasan bahkan mengakibatkan gagal napas dan kematian. Kelompok rentan terhadap ISPA adalah anak- anak,  lansia,  orang  dewasa  dengan  sistem  kekebalan  tubuh  lemah,  perokok  aktif,  dan  penderita  gangguan jantung  serta  paru-paru.  Data  menunjukkan  tingkat  perokok  di  Indonesia  tinggi  sehingga  berpotensi meningkatkan kasus ISPA. Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah suatu keadaan yang sering diabaikan oleh masyarakat, dimana terjadi infeksi pada sistem pernapasan dengan gejala awal seperti batuk, pilek, dan demam, serta memiliki tingkat penularan tinggi. Kelompok pediatrik dan geriatrik memiliki potensi risiko yang lebih  besar  terhadap  kondisi  ini[15].  Konsultasi  dokter  diperlukan  jika  gejala  tidak  kunjung  hilang.  Hal  ini menjadi pertimbangan untuk membuat sistem diagnosa ISPA mandiri agar tidak menular ke orang lain [16].
5. Sistem Pakar
Sistem Pakar ( Expert System ) merupakan aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah seperti yang dihadapi oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah seseorang yang memiliki keahlian khusus  untuk  mengatasi  masalah-masalah  yang  tidak  dapat  dipecahkan  oleh  masyarakat  awam. Untuk  para pakar, sistem pakar juga akan berperan sebagai asisten yang memiliki pengalaman yang sangat berharga dalam mendukung aktivitas mereka [17]. Sistem Pakar berusaha memecahkan masalah-masalah yang biasanya hanya bisa diselesaikan oleh pakar dengan melakukan proses pengambilan keputusan dan hasil keputusan yang serupa dengan yang dilakukan oleh pakar sebenarnya. Sistem Pakar dapat dikatakan berhasil jika mampu menghasilkan keputusan yang sama baik dari proses maupun hasil keputusan yang diperoleh seperti yang dilakukan oleh pakar sungguhan [18].
6. Certainty Factor
Metode certainty factor adalah metode untuk menggabungkan tingkat kepercayaan dan ketidakpercayaan menjadi satu nilai tunggal. CF merupakan sebuah angka yang dipakai untuk menilai keyakinan seorang ahli [19]. Tahap pertama adalah kemampuan untuk menyatakan tingkat keyakinan sesuai dengan pendekatan yang digunakan .
Rumus umum yang biasa digunakan dalam metode certainty factor didefinisikan sebagai Persamaan 1 [20]:
CF(H, E) = MB(H, E)– MD(H, E) (1)
Keterangan :
 CF(H,E): certainty factor dari hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala ( evidence )  E.  Besarnya  CF berkisar antara -1 sampai 1, dengan nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
 MB(H,E): ukuran kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
 MD(H,E):  ukuran  ketidakpercayaan  ( measure  of  increased  disbelief) terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
Pada  implementasi  sistem  pakar  diagnosis  cedera  ini  akan  menggunakan  Persamaan  2  sampai  dengan Persamaan 5.
348 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 )1 = 𝐶𝐹 ( 𝐻 ) ∗ 𝐶𝐹 ( 𝐸 ) (2)
CFcombine = CF ( 𝐻 , 𝐸 )1 + 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 )2 ∗ [1 − 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 )1] (3)
CFcombine  = CFold + 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 )3 ∗ [1− 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 ] (4)
CFpersentase = CFcombine ∗ 100 (5)
Keterangan:
 H : hipotesis (dugaan/CFpakar)
 E : evidence (peristiwa/fakta/CFuser)
 CF(H,E) = hasil perhitungan dari H dan E (CFgejala)
 CFold : hasil perhitungan CFcombine sebelumnya
 CFcombine : hasil perhitungan penggabungan korelasi
 CFpersentase : hasil pembulatan dari CFcombine

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Hasil Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat mendiagnosis ISPA dengan metode certainty factor merupakan alat yang berguna dalam mendukung proses diagnosa medis dan memastikan pasien mendapatkan  perawatan  yang  tepat.  Dengan  mengintegrasikan  pengetahuan  medis  yang  kompleks  dan mengatasi ketidakpastian, sistem ini dapat membantu dokter dan petugas kesehatan dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan efisien dalam mendiagnosis ISPA.
Tampilan halaman Login Admin dapat dilihat pada Gambar 2. Fungsinya adalah untuk memverifikasi hak akses pengguna terhadap sistem yang telah dikembangkan.
Gambar 2. Halaman Login
Tampilan  Halaman  Home Admin  terlihat  dalam  Gambar  3.  Halaman  ini  bertujuan  untuk  memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan data ISPA.

## Gambar 3. Halaman Home Admin
Tampilan  Halaman  Penyakit  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan, menghapus dan mengubah data penyakit.

## Gambar 4. Halaman Penyakit
Tampilan  Halaman  Penyebab  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan, menghapus dan mengubah data penyebab.

## Gambar 5. Halaman Penyebab
Tampilan  Halaman  Solusi  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan, menghapus dan mengubah data solusi.

## Gambar 6. Halaman Solusi
Tampilan  Halaman  Gejala  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan, menghapus dan mengubah data gejala.

## Gambar 7. Halaman Gejala
Tampilan  Halaman  Penilaian  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan, menghapus dan mengubah data penilaian.

## Gambar 8. Halamanan Penilaian
Tampilan  Halaman  Riwayat  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk dapat melihat data riwayat pengguna ( user ).
Gambar 9. Halaman Riwayat
Tampilan  Halaman Akun Admin  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan admin untuk menambahkan dan menghapus data akun admin.
Gambar 10. Halaman Akun Admin
Tampilan Halaman Dashboard dapat di lihat pada Gambar 11. Tujuan halaman ini adalah untuk menampilkan sebuah judul dan memulai diagnosa.
Gambar 11. Halaman Dashboard
Tampilan  Halaman  Diagnosa  dapat  dilihat  pada  Gambar  12.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan user untuk mengisi diagnosa- diagnosa yang dialami.

## Gambar 12. Halaman Diagnosa
Tampilan Halaman Hasil Diagnosa dapat dilihat pada Gambar 13. Tujuan utama dari halaman ini  adalah untuk menampilkan sebuah hasil diagnosa penyakit dari gejala-gejala yang dimasukkan user.
Gambar 13. Halaman Hasil Diagnosa
Tampilan Halaman Informasi dapat dilihat pada Gambar 14. Tujuan dari halaman ini untuk menampilkan informasi untuk user.
Gambar 14. Halaman Informasi
2. Pembahasan
Proses  penerapan certainty  factor (CF)  pada  penelitian  ini  terjadi  saat  seorang  pasien  ingin  mengetahui penyakit yang dialaminya berdasarkan beberapa gejala yang dirasakannya.
Contoh gejala pada kasus ini tercantum dalam Tabel 4.

## Tabel 4. Gejala Yang Dirasakan Pengguna
Gejala Yang Dirasakan (E)   Hipotesis (H) G02 – Demam 0,8 G13 - Pilek 1.0 G06 – Sakit Menelan 1.0
Lalu,  perhitungan  nilai  CF  antara  CFpakar  dan  CFuser  dilakukan  menggunakan  Persamaan  2.  Hasil perhitungannya terdokumentasi dalam Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan nilai CFpakar dengan CFuser CF CFpakar (H) CFuser (E) CF (H,E) 1 1 X 0,8 0,64 2 1 X 0,8 0,8
3 1 X 0,8 0,8
Selanjutnya, dilakukan kombinasi nilai CF dari masing-masing aturan. Dikombinasikan CF1 sampai CF3 dengan Persamaan 3 dan Persamaan 4 pada Tabel 6.

## Tabel 6. Perhitungan nilai CFcombine
1. Demam dan Pilek CFcombine(CF1,CF2) = CF1 + CF2 * (1-CF1) = 0,64 + 0,8 * (1-0,64)
= 0,64 + 0,288 = 0,928 CFold 2. Sakit Menelan dan CFold
CFcombine(Cfold, CF3) = Cfold + CF3 * (1-Cfold) =0,928 + 0,8 * (1-0,928) =0,928 + 0,072 =0,9856 CFold
Langkah terakhir yaitu menghitung tingkat persentase keyakinan dengan mengalikan CFcombine dengan 100% menggunakan Persamaan 5 pada Tabel 7.
Tabel 7.Perhitungan nilai CFpersentase CFpersentase = CFcombine * 100% =0,9856 * 100% =98.56%

## 3. Uji Validitas
Untuk mendapatkan nilai akurasi keberhasilan sistem dilakukan pengujian dengan menggunakan data rekam medis untuk validasi hasil diagnosa. Data rekam medis yang digunakan adalah data rekam medis yang diperoleh dari Apotek Adifarma  Praktem  Dokter  Mandiri  dr. Aditya Winata  berlokasi  di  Kabupaten  Malinau  provinsi Kalimantan Utara sebanyak 20 data rekam medis seperti pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil Uji Validitas
No Pasien Gejala Diagnosa Penyakit Sistem  Keterangan 1 PSN1 G02, G06, G04 P01 P01 Sesuai 2 PSN2 G06, G02, G14 P03 P03 Sesuai 3 PSN3 G13, G15, G11 P04 P04 Sesuai 4 PSN4 G02, G06, G20, G13 P03 P03 Sesuai 5 PSN5 G12, G18, G08 P02 P02 Sesuai 6 PSN6 G07, G17, G11 P02 P02 Sesuai 7 PSN7 G10, G03, G06 P01 P01 Sesuai 8 PSN8 G02, G06, G13, G14 P03 P03 Sesuai 9 PSN9 G13, G02, G17 P04 P04 Sesuai 10 PSN10 G12, G04, G18 P02 P02 Sesuai 11 PSN11 G09, G02, G13, G03 P01 P01 Sesuai 12 PSN12 G09, G01 P01 P01 Sesuai 13 PSN13 G13, G15, G17 P04 P04 Sesuai 14 PSN14 G07, G16, G04 P02 P02 Sesuai 15 PSN15 G14, G19, G05 P04 P04 Sesuai 16 PSN16 G06, G02, G14, G13, G10 P03 P03 Sesuai 17 PSN17 G02, G13, G06, G10, G14 P03 P03 Sesuai 18 PSN18 G07, G06, G10 P02 P02 Sesuai 19 PSN19 G13, G19, G05, G11 P04 P04 Sesuai 20 PSN20 G06, G03, G14, G13, G02 P03 P03 Sesuai
Berdasarkan dari 20 data rekam medis yang di dapatkan dari Apotek Adifarma Praktem Dokter Mandiri dr. Aditya Winata  menggunakan  metode certainty  factor berbasis  web  mendapatkan  kesimpulan  bahwa  sistem tersebut memperoleh hasil yang sesuai dengan hasil validasi pakar sebanyak 20 data pemeriksaan pasien dengan tingkat akurasi diatas 90%.

## V. KESIMPULAN
Sistem pakar diagnosis ISPA Untuk itu, dalam sistem pakar yang menggunakan metode certainty factor bisa memperoleh kesimpulan awal berupa diagnosis berdasarkan keahlian dokter maupun masukan pengguna sistem dengan  baik.  Sekaligus  melakukan  solusi  yang  disarankan.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  20  data  rekam  medis  menghasilkan  nilai  akurasi  sistem  diatas  90%.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya  adalah  memperluas  cakupan  sistem  pakar  dengan  menambah  fitur-fitur  guna  meningkatkan keakuratan diagnosis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  A.  Karimah  and  N.  Oktaviani,  “Rasionalitas  Penggunaan  Antibiotik  pada  Pasien  Infeksi  Saluran Pernafasan  Atas  Akut  di  Puskesmas  Kajen  II  Periode  Januari-Desember  2020,” ULIL  ALBAB  J.  Ilm. Multidisiplin , vol. 2, no. 4, pp. 1395–1407, 2023.
[2] A.  M.  MAULANA,  “HUBUNGAN  KARAKTERISTIK  KLINIS  DENGAN  PENYAKIT  KOMORBID PADA PASIEN PNEUMONIA RAWAT INAP DI RUMAH SAKIT UMUM PUSAT PERSAHABATAN PERIODE JUNI 2020 – JUNI 2021,” no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[3] W.  RAHMADANI,  “KARYA  TULIS  ILMIAH  PENGUKURAN  INDEKS  STANDAR  PENCEMAR UDARA  (ISPU)  DI  SIMPANG  EMPAT  PASAR  PAGI  (JALAN  JENDRAL  SUDIRMAN)  KOTA SAMARINDA.”
[4] N. Abdurahman, I. Jamaludin, E. D. S. Mulyani, and D. Purnama, Putra, “istem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” J. Sist. Inf. DAN Teknol. Inf. , vol. Vol 11 No., 2022.
[5] H. Kurniasih, K. D. Purnanti, and R. Atmajaya, “Pengembangan Sistem Informasi Penyakit Tidak Menular (Ptm) Berbasis Teknologi Informasi,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 60, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1520.
[6] Iis Dewi Ratih, S M Retnaningsih, and V M Dewi, “Klasifikasi Kualitas Tanah Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Apl. Mat. dan Stat. , vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2022, doi: 10.53625/jams.v1i1.4427.
[7] G. G. Sari and W. Wirman, “Telemedicine sebagai Media Konsultasi Kesehatan di Masa Pandemic COVID 19 di Indonesia,” vol. 15, no. 1, pp. 43–54, 2021.
[8] Panduan Praktis Untuk Apoteker , vol. 11, no. 1. 2020. [Online]. Available:
http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-59379-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-420070- 8.00002-
7%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ab.2015.03.024%0Ahttps://doi.org/10.1080/07352689.2018.1441103%0A http://www.chile.bmw-motorrad.cl/sync/showroom/lam/es/
[9] D. Gusmaliza, R. Masdalipa, and Y. Yadi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA dengan Metode Forward Chaining,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 738–746, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1203.
[10] K.  D.  P.  Novianti,  K.  Y.  D.  Jendra,  and  M.  S.  Wibawa,  “Diagnosis  Penyakit  Paru  Pada  Perokok  Pasif Menggunakan Metode Certainty Factor,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.23887/insert.v2i1.35122.
[11] G. Nengsih, M. S. Sitorus, M. Simanjuntak, and P. M. Hutauruk, “Sosialisasi Penggunaan Aplikasi Diagnosa Penyakit Ispa (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) Di Rs Imelda Pekerja Indonesia,” vol. 2, no. 01, pp. 62–67, 2024.
[12] S. A. Rilo and S. Hari, “Diagnosis Ispa Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Pada Web-Based Ispa Diagnosis With Forward Chaining and,” vol. 15, pp. 48–56, 2023.
[13] K. K.  Y  Yuliana,  P  Paradise,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier Berbasis Web,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , 2021.
[14] W.  Muris,  P.  Nainggolan,  E.  Santoso,  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut ( ISPA ) Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J-Ptiik , vol. 3, no. 4, pp. 3687–3694, 2019.
[15] M. T. Hidayatuloh and T. N. Suharsono, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut
354 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
(ISPA) Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Digit. Transform. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 489–498, 2023, doi: 10.47709/digitech.v3i2.2894.
[16] S. Njoo, K. Gunadi, and H. N. Palit, “Sistem Pakar Pendiagnosa Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” J. Infra , vol. 9, no. 2, pp. 206–212, 2021.
[17] F. Taufik, D. Nofriansyah, K. Erwansyah, and L. Zulfahmi, “Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer  TGD  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  ISPA  Pada  Anak  Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD,” vol. 6, pp. 351–361, 2023.
[18] A. W. Bangun, K. Erwansyah, and Elfitrian, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mastitis  Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” J.  Ilm.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  144–153,  2023,  doi: 10.55606/juisik.v3i3.673.
[19] R.  S.  Putra  and  Y.  Yuhandri,  “Sistem  Pakar  dalam  Menganalisis  Gangguan  Jiwa  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 227–232, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.70.
[20] K.  R.  Amalia,  H.  Sibyan,  and  N.  Mardiyantoro,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Cerebral  Palsy  Pada  Anak Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inf. Syst. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 25–31, 2022.