## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1290-1300 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Expert System for Diagnosis of Gastric Diseases Using Web-Based Employment Factors Method

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web
Hilda Amalia Febriani 1 , Dhina Puspasari Wijaya 2* , Andri Pramuntadi 3 , Wahit Desta Prastowo 4
1,2,3,4 Faculty of Computers and Engineering, Universitas Alma Ata, Yogyakarta, Indonesia
E-Mail: 1 193200050@almata.ac.id, 2 dhina.puspa@almaata.ac.id , 3 andripramuntadi@almaata.ac.id , 4 wahitdesta@almaata.ac.id
Received May 24th 2024; Revised Jul 11th 2024; Accepted Jul 28th 2024 Corresponding Author: Dhina Puspasari Wijaya

## Abstract
Gastric disease is a disease that cannot be taken lightly, because it can irritate the lining of the esophagus and make the stomach inflamed. If not treated immediately it can have fatal consequences. The lack of public information about stomach disease means that more and more people are affected by stomach disease. The main cause of stomach disease is the virus and bacteria Helicobacter pylori. By creating a web-based expert system using the factor certainty method, this can be used as initial treatment to make it easier for users to carry out consultations based on the symptoms that arise. The use of the  factor  certainty  method  in  this  expert  system  is  due  to  the  results  of  applying  the  factor  certainty  method,  namely percentages. The percentage value in this gastric disease diagnosis expert system is taken from the highest final result. Based on the accuracy tests that have been carried out, the results obtained are an accuracy level of 100%. With high accuracy, the expert system for diagnosing gastric diseases using the factor certainty method can be concluded that this expert system has good performance.
Keywords: Certainty Factor, Diagnosis, Expert System, Gastric, Web

## Abstrak
Penyakit lambung adalah penyakit yang tidak bisa di anggap remeh, karena karena dapat mengiritasi lapisan esofagus serta membuat  lambung  menjadi  meradang.  jika  tidak  segera  ditangani  maka  bisa  berakibat  fatal.  Kurangnya  informasi masyarakat tentang penyakit lambung maka semakin banyak masyarakat yang terkena penyakit lambung, penyebab utama dari penyakit lambung yaitu berasal dari virus dan bakteri helicobacter pylori. Dengan dibuatnya sistem pakar berbasis web menggunakan  metode  certainty  factor  ini  dapat  digunakan  sebagai  penanganan  awal  untuk  mempermudah  user  dalam melakukan konsultasi berdasarkan dari gejala-gejala yang ditimbulkan. Penggunaan metode certainty factor pada sistem pakar ini karena hasil dari penerapan metode certainty factor yaitu presentase. Nilai presentase pada sistem pakar diagnosa penyakit lambung ini di ambil dari hasil akhir tertinggi. Berdasarkan dari uji akurasi yang telah dilakukan, mendapatkan hasil  tingkat  akurasi  sebesar  100%.  Dengan  akurasi  yang  tinggi  maka  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  lambung menggunakan metode certainty factor dapat disimpulkan bahwa sistem pakar ini mempunyai performa yang baik.
Kata Kunci: Certainty Factor, Diagnosa, Lambung, Sistem Pakar, Web

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan adalah hal terpenting untuk menjaga pola hidup sehat dapat membuat tubuh terhindar dari penyakit  dan  membuat  sistem  pencernaan  yang  berada di  tubuh  kita  dapat  bekerja dengan  optimal,  sebagai contoh penyakit lambung adalah penyakit jenis penyakit yang tidak boleh disepelekan, karena jika tidak segera diobati  maka  akan  mengakibatkan  penyakit  yang  lain  muncul  dan  bisa  berakibat  fatal  jika  tidak  segera ditangani [1]. Penyebab utama penyakit lambung yaitu berasal dari virus dan bakteri helicobacter pylori , bisa juga  bersumber  dari  minuman  serta  makanan  yang  tidak  higienis  dan  lingkungan  yang  kotor.  Sebagian masyarakat tidak mengetahui penyakit jenis apa yang sedang diderita oleh lambungnya dan bagaimana solusi pengobatan  untuk  meredakan  kekambuhannya,  karena  kurangnya  informasi  pada  masyarakat  terkait  penyakit  yang
menyerang lambung seperti Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) , Gastritis dan Dispepsia [2] . Kasus penyakit jenis dispepsia di dunia mencapai angka 13-40% dari total populasi setiap tahun. WHO memprediksi pada tahun 2020, proporsi angka kematian karena penyakit tidak menular meningkat menjadi 73% dan proporsi kesakitan menjadi 60% di dunia [3]. Berikut adalah data grafik jumlah penderita penyakit lambung di Kabupaten Bandung, Kota Tasikmalaya dan Puskesmas Bandar Pasir Mandoge, ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Grafik Jumlah Penyakit Lambung
Berdasarkan dari data Dinas Kesehatan Kabupaten Bandung tahun 2023. Kasus pasien yang menderita penyakit lambung jenis dispepsia menempati urutan ke 3 dengan jumlah penderita sebanyak 7.393 kasus dalam 30 hari terakhir [4]. Kemudian dari data Puskesmas Mangkubumi Kota Tasikmalaya  pada tahun 2021 kasus pasien  yang  menderita  penyakit  lambung  jenis gastritis menempati  urutan  ke  2  dengan  jumlah  penderita sebanyak  1.312  [5].  Dan  jumlah  pasien  penderita GERD di  UPTD  Puskesmas  Bandar  Pasir  Mandoge pada tahun 2021 sebanyak 534 kasus. Besarnya dampak buruk dari penyakit lambung, maka perlu pencegahan dan penanganan yang serius terhadap bahaya penyakit lambung [6]. Pemanfaatan komputer serta teknologi sudah menjangkau  di  semua  bidang  kegiatan  dalam  kegiatan  kehidupan  manusia,  maupun  pada  lingkungan organisasi,  perusahaan  serta masyarakat  umum.  Dibidang kesehatan  tidak  lepas  dari  keperluan  penggunaan sistem komputerisasi serta teknologi dalam mendukung aktivitas operasionalnya. Salah satu alternatif untuk mengatasi kendala tersebut yaitu sistem pakar yang bisa mendeteksi penyakit menggunakan metode kepastian. Dengan alternatif tersebut maka diharapkan bisa meningkatkan kinerja pelayanan di bidang kesehatan [7].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Azwar  and  Anas  2018  membahas  tentang  sistem  pakar untuk  mengetahui  penyakit  lambung  dengan  metode  perhitungan bayes . Dari  penelitian  ini memberikan kesimpulan  bahwa  sistem  pakar  ini  dapat  mendiagnosa  penyakit  lambung  dengan  menghasilkan  nilai persentase sebesar 84%.  Pada penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Nurkholis, et al  2017 penulis membuat sistem pakar diagnosa penyakit lambung dengan metode perhitungan forward chaining . Hasil dari sistem pakar ini menghasilkan nilai keakuratan diagnosa sebesar 75%.Klinik Gunungsari terletak di Kabupaten Indramayu merupakan  Klinik  yang  menyediakan  pelayanan  medis  seperti  rawat  jalan,  dan  rawat  inap.  Pasien  dapat menggunakan BPJS dan umum (biaya sendiri) untuk melakukan pelayanan tersebut. Pada Klinik Gunungsari, layanan  kesehatan  masih  menggunakan  cara  manual  dalam  menangani  pasien  yang  berkunjung  untuk memeriksakan  penyakitnya.  Serta  Klinik  Gunungsari  masih  mengalami  kesulitan  dalam  menangani  pasien yang datang untuk berobat. Karena jumlah pasien yang berobat cukup banyak dalam setiap harinya, sehingga pelayanan pasien antri membuat waktu pasien tertunda cukup lama.
Berdasarkan  dari  permasalahan  tersebut  dengan  kemajuan  teknologi,  maka  dengan  dibuatnya  sistem pakar diagnosa penyakit lambung berbasis web ini diharapkan dapat membantu pasien atau masyarakat dalam mengetahui penyakit lambung jenis Gastroeshophageal Reflux Disease (GERD), Gastritis dan Dispepsia yang sedang diderita pasien atau masyarakat dengan cepat dengan dukungan internet, dan pasien atau masyarakat mendapatkan solusi pengobatan untuk meredakan kekambuhan pada lambung.

## 2. METODELOGI PENELITIAN
Pada  tahap  metodeologi  penelitian  yang  dilakukan,  pada  gambar  2  menjelaskan  alur  pelaksanaan. Dimulai  dengan  mengidentifikasi  dari  berbagai  unsur  dan  instrumen  yang  dibutuhkan,  kemudian  mencari referensi  terkait  dengan  penelitian  dari  berbagai  sumber  seperti  internet  dan  jurnal  mengenai  sistem  pakar diagnosa  penyakit  lambung.  Selanjutnya  tahap  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  Klinik  Gunungsari Indramayu, kemudian melakukan perancangan pada sistem pakar diagnosa penyakit lambung ini menggunakan Unified Modeling Language (UML), bahasa pemrograman PHP dan menggunakan MySQL sebagai database. Laravel  sebagai framework  dan Visual Studio Code sebagai text editor, selanjutnya sistem  pakar diagnosa
7393 1312 534 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Dispepsia Gastritis Gerd Data Jumlah Penderita Penyakit Lambung
penyakit lambung di implementasikan pada Klinik Gunungsari Indramayu. Tahap akhir yaitu melakukan uji sistem  menggunakan blackbox dan whitebox untuk  menghindari  bug  dan  error  pada  program  untuk mendapatkan hasil. Metode penelitian ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Metodeologi  Penelitian

## 2.1 Penyakit Lambung
Lambung adalah salah satu sistem pencernaan pada manusia yang berfungsi untuk mencerna makanan serta  menyerap beberapa  sari-sari  makanan.  Pada  lambung terdapat enzim,  renin,  pepsin dan asam  klorida . Lambung akan melembutkan makanan sampai benar-benar hancur menjadi bubur [11]. Berikut adalah 3 jenis- jenis penyakit lambung:

## 2.1.1   Gastroesophageal Reflux Disease (GERD)
Gastroesophageal  Reflux  Disease yaitu  penyakit  kronis  pada  sistem  pencernaan  lambung,  kondisi tersebut  bisa  terjadi  ketika  asam  lambung  kembali  naik  ke esofagus (kerongkongan).  Hal  ini  terjadi  karena melemahnya sfingter (katup),  sehingga  hal  tersebut  bisa  menyebabkan  iritasi  pada esofagus [12].  Dalam keadaan normal makanan seharusnya masuk ke mulut lalu menuju esofagus , kemudian masuk ke lambung. Makanan umumnya bertahan selama tiga sampai empat jam untuk dapat dicerna. Tetapi pada kasus GERD, terdapat kelainan.  Makanan yang ditampung di dalam  lambung  kembali  naik ke kerongkongan  atau  berupa cairan asam lambungnya. Pada saat asam lambung kembali naik ke kerongkongan penderita akan mengalami sensasi terbakar pada dadanya [13].

## 2.1.2   Gastritis
Gastritis merupakan  peradangan  pada  mukosa  lambung.  Peradangan  ini  bisa  menyebabkan pembengkakan lambung sampai terlepasnya epitel mukosa suferpisial yang menjadi penyebab utama dalam gangguan  saluran  pencernaan  [14]. Gastritis bisa  menyerang  semua  usia  ataupun  jenis  kelamin,  beberapa survei menunjukan gastritis umumnya menyerang usia produktif. Karena pada usia produktif rentan terkena gejala gastritis karena pada tingkat kesibukan dan gaya hidup yang kurang memperhatikan kesehatan serta stres mudah terjadi karena akibat dari pengaruh faktor linngkungan [15].

## 2.1.3   Dispepsia
Dispepsia merupakan  suatu  kondisi  medis  yang  ditandai  dengan  nyeri  pada  gastroeintestinal  perut bagian  atas  atau  dada,  biasanya  timbul  setelah  makan.  Dispepsia  terjadi  ketika  otot-otot  organ  saluran pencernaan  atau  saraf-saraf  pada  organ  tersebut  tidak  berfungsi  dengan  baik  [16]. Dispepsia  organik disebabkan  oleh  ketidakseimbangan  dari  faktor  agresif  dan  defensif  mukosa  lambung  atatu  duodenum. Sedangkan dispepsia fungsional disebabkan oleh gangguan daya gerak pada saluran cerna bagian atas serta adanya waktu pengosongan lambung yang terlambat dan stres psikis [17].

## 2.2 Perancangan Sistem
Model  yang  digunakan  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  dalam  penelitian  ini  menggunakan model waterfall. Waterfall adalah model pengembangan sistem informasi yang sistematis serta berurutan [18]. Tahapan waterfall dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pengembangan Waterfall
1. Requirements
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  wawancara  kepada  dokter  umum  yang  ada  di  sebuah  klinik Gunungsari, wawancara tersebut dilakukan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh penulis.
2. Design
Pada tahap ini penulis merancang untuk desain sistem. Diagram yang digunakan yaitu Unified Modeling Language (UML)  diantaranya  yaitu use  case  diagram,  activity  diagram,  entity  relationship  diagram dan flowchart sistem. 3. Implementation
Pada  tahap  ini  penulis  mengimplementasikan  metode certainty  factor pada  sistem,  penulis menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP, Visual  Studio  Code sebagai  text  editor,  database  yang digunakan yaitu MySQL.
4. Verification
Pada tahap ini penulis melakukan verification pada sistem pakar, dan melakukan pengecekan apakah sistem mengalami kesalahan atau tidak untuk dilakukan pengujian pada sistem, serta memastikan bahwa sistem yang dibuat dapat bisa dijalankan dengan baik.
5. Maintenance
Pada  tahap  akhir  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  lambung  yang  sudah  dilakukan  pengujian  pada sebelumnya,  sudah  dapat  dioperasikan.  Maintenance  bertujuan  untuk  memperbaiki  terjadinya kesalahan.

## 2.3 Certainty Factor
Certainty factor yaitu salah satu metode dalam sistem pakar yang bertujuan untuk mengakomodasikan dari  ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar  [19]. Faktor  kepastian  yang  menyatakan  kepercayaan  dari kejadian (fakta atau hipotesa) berdasarkan penilaian pakar   [20]. Salah satu contohnya yaitu seorang dokter akan menganalisis dari suatu informasi dengan mengatakan kalimat seperti “kemungkinan besar”, ”mungkin”, “hampir pasti” [21]. Berikut adalah rule certainty factor:
CF [H, E]   =  MB [H, E] –  MD [H, E] (1)
Keterangan : CF (H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi evidence e dapat diketahui dengan pasti. MB (H,E) = measure of belief kepada hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1). MD (H,E) = measure of disbelief terhadap evidence H, jika diberikan evidence E.
Formula  dasar  tersebut  digunakan  jika  belum  ada  nilai  CF  dari  setiap  gejala  penyakit.  Kombinasi certainty factor untuk mendiagnosa penyakit  yaitu sebagai berikut [22] : 1. Certainty factor untuk kaidah dengan premis atau gejala tunggal yaitu:
CF 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = CF user * CF pakar
(2)
2. Jika terdapat kesimpulan yang serupa ( similiari concluded rules) atau gejala lebih dari satu, maka CF berikutnya dihitung dengan persamaan:
CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = CF 𝑜𝑙𝑑 + CF 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 *(1- CF 𝑜𝑙𝑑 ) (3)
Keterangan: CF 𝑜𝑙𝑑 = Adalah nilai dari hasil penjumlahan dari CF gejala 1 dan CF gejala 2. CF 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = Adalah nilai bobot yang diberikan oleh pakar.
3. Untuk menghitung presentase teradap penyakit digunakan persamaan berikut:
CF 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 * 100%
(4)
Untuk  mengetahui  presentase  keyakinan  terhadap  penyakit  maka  dari  hasil  CF combine tersebut dikalikan 100. Pembobotan pada sistem pakar diperlukan untuk mengetahui nilai dari masing-masing gejala penyakit, user dapat memilih kondisi dari 0 sampai 1.
Tabel 1 . Interpretasi Certainty Factor No. Keterangan Nilai CF 1. Tidak 0 2. Tidak tahu 0,2 3. Mungkin 0,4 4. Kemungkinan besar 0,6 5. Hampir pasti 0,8 6. Pasti 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penyakit dan Gejala
Sebelum  merancang  sistem,  penulis  melakukan  tahap  wawancara  kepada  seorang    pakar  yaitu dr.Widiyana di Klinik Gunungsari  Indramayu untuk mendapatkan data-data terkait penyakit lambung. Pada data ini terdapat 4 data yang diperoleh yaitu data penyakit, gejala, rules, dan bobot pakar.
1. Tabel Penyakit Lambung
Berdasarkan pada penelitian ini penulis mengambil 3 jenis penyakit lambung yaitu Gastroesophageal Reflux Disease (GERD), Gastritis , dan Dispepsia. Pada masing-masing jenis penyakit memiliki kode tertentu, Terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Penyakit Lambung
2. Tabel Gejala
Berdasarkan dari 3 jenis penyakit lambung, diperoleh 16 gejala dengan masing-masing kode untuk menentukan suatu kriteria gejala. Terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Mual dan muntah G02 Sesak nafas G03 Nyeri ulu hati G04 Perut terasa sesak setelah makan G05 Kram pada perut G06 Mual G07 Tubuh terasa lemas G08 Demam atau meriang G09 Nafsu makan berkurang G10 Cepat merasa kenyang G11 Dada terasa terbakar G12 Sering bersendawa G13 Keluar cairan dari lambung G14 Perut kembung G15 Keringat dingin G16 Sering kelelahan Kode Penyakit Jenis Penyakit Lambung P01 Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) P02 Gastritis P03 Dispepsia
3. Tabel Rules
Pada tabel 4 menunjukan bahwa terdapat 3 jenis penyakit lambung, dari masing-masing jenis penyakit mempunyai gejala tertentu.

## Tabel 4. Tabel Rules
4. Tabel Nilai Probabilitas
Pada  nilai  probabilitas  dari  setiap  gejala  diperoleh  dari  seorang  pakar  atau  dokter  umum,  di  Klinik Gunungsari Indramayu untuk memperoleh presentase keyakinan dari gejala yang dialami pada saat user menginputkan gejala pada sistem. Dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Probabilitas Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Gejala Nama Gejala CF Pakar P01 Gastroesophag al Reflux Disease (GERD) G01 Mual dan muntah 1 G02 Sesak nafas 0,8 G03 Nyeri ulu hati 1 G04 Perut terasa sesak setelah makan 0,8 G05 Kram pada perut 0,4 P02 Gastritis G06 Mual 1 G07 Tubuh terasa lemas 0,4 G08 Demam atau meriang 1 G09 Nafsu makan berkurang 0,8 G10 Cepat merasa kenyang 0,6 P03 Dispepsia G11 Dada terasa terbakar 0,4 G12 Sering bersendawa 1 G13 Keluar cairan dari lambung 0,6 G14 Perut kembung 1 G15 Keringat dingin 1 G16 Sering kelelahan 1

## 3.2
Desain Proses
Proses perancangan pada sistem pakar ini menggunakan Unified Modeling Language (UML). Dapat dilihat pada gambar berikut.

## 3.2.1   Use Case Diagram
Berdasarkan pada gambar 4 use case diagram menjelaskan bahwa admin bisa mengakses fitur pada sistem ini yaitu login, mengelola data gejala ( input, edit, delete ), mengelola data penyakit ( input, edit, delete ), mengelola  basis  aturan  ( edit,  delete )  dan  mengelola    data  riwayat  konsultasi  ( delete ).  Kemudian use  case diagram user menjelaskan hanya bisa mengakses register , login, melihat informasi penyakit lambung, serta melakukan konsultasi sehingga mendapatkan hasil konsultasi dan solusi terkait penyakit tersebut.
Rule Keterangan Rule 1 IF mual AND muntah AND sesak nafas AND nyeri ulu hati AND perut terasa sesak setelah makan AND kram pada perut THEN P01 Rule 2 IF mual AND tubuh terasa lemas AND demam atau meriang AND nafsu makan berkurang AND cepat merasa kenyang THEN P02
Rule 3 IF dada terasa terbakar AND sering bersendawa AND keluar cairan dari lambung AND perut kembung AND keringat dingin AND sering kelelahan THEN P03
Gambar 4. Use Case Diagram

## 3.2.2   Entity Relationship Diagram
Berdasarkan pada gambar 5 entity relationship diagram menjelaskan bahwa entity relationship diagram ini memiliki sekumpulan objek yang saling berhubungan  dari objek satu dengan objek lainnya. Suatu objek dapat disebut entity dan hubungan disebut sebagai relationship . Entity memiliki atribut berbeda dengan entity lainnya.
Gambar 5. Entity Relationship Diagram (ERD)

## 3.2.3   Class Diagram
Class  diagram menunjukan  sebuah  struktur  pengklasifikasi  dalam  sistem  memberikan  suatu  notasi untuk diagram struktural yang ditentukan oleh Unified Modeling Language (UML).
Gambar 6. Class Diagram

## 3.2.4   Flowchart Sistem
Pada Flowchart Sistem menjelaskan tahapan dari sebuah sistem pakar diagnosa penyakit lambung yang dibuat.

## Gambar 7. Flowchart Sistem
3.2.5   Activity Diagram Input Data Penyakit dan Diagram Input Data Gejala
Gambar  8 activity  diagram pakar  menjelaskan  bahwa  beberapa  tahapan  proses  input  data  penyakit sistem ini yaitu admin memilih menu data penyakit lalu sistem menampilkan list penyakit, kemudian admin
mengklik button tambah kemudian sistem akan menampilkan halaman tambah penyakit. Admin menginputkan kode penyakit, nama penyakit dan solusi kemudian klik button simpan. Sistem memproses inputan admin dan data akan disimpan ke database secara otomatis. Gambar 9 activity diagram admin menjelaskan bahwa beberapa tahapan proses input data gejala sistem ini yaitu admin memilih menu gejala lalu sistem menampilkan list gejala, kemudian admin mengklik button tambah.  Sistem  menampilkan  halaman  tambah  gejala  dan  admin  menginputkan  kode  gejala,  nama  gejala kemudian klik button simpan.
Gambar 8. Activity Diagram Input Data Penyakit
Gambar 9. Activiy Diagram Input Data Gejala

## 3.3 Implementasi Sistem
Berikut adalah tampilan hasil dari Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Dapat dilihat sebagai berikut: 1. Halaman Utama User
Pada halaman utama user terdapat menu home, informasi penyakit, button login dan button buat akunku.
Gambar 9. Halaman Utama User
2. Tampilan Hasil Diagnosa
Tampilan hasil konsultasi akan menampilkan nilai presentase berdasarkan dari gejala yang telah dipilih oleh user dihitung menggunakan metode certainty factor.
Gambar 10. Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa pada sistem pakar diagnosa penyakit  lambung  menggunakan  metode certainty  factor dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman PHP, larvel sebagai framework dan MySQL sebagai penyimpanan data yang diperlukan, serta pengujian sistem menggunakan metode Blackbox dan Whitebox. Hasil dari pengujian menggunakan metode Blackbox dan Whitebox menunjukkan  bahwa  fungsi-fungsi  pada  sistem berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.
Sistem pakar  ini hanya dapat digunakan untuk mendiagnosa 3 jenis penyakit lambung, pada sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor sebagai metode perhitungan kombinasi nilai CF pakar dan nilai CF user kemudian  sistem  akan  menampilkan  hasil  akhir  kemungkinan user menderita  penyakit  lambung dengan  nilai  presentase  hasil  akhir  keluran  sistem  dan  mendapatkan  solusi  pengobatan.  Berdasarkan  dari pengujian akurasi perbandingan diagnosa sistem dan pakar dilakukan 38 kali, tingkat kesesuaian dari hasil uji akurasi  sistem  dan  pakar  didapat  38  data  sesuai,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar diagnosa penyakit lambung menggunakan metode certainty factor bekerja dengan baik dan akurat . Hasil uji akurasi yang telah dilakukan mendapatkan tingkat akurasi sebesar 100 % .

## REFERENSI
[1] P. Dewantika, A. P. Lubis, and P. Putri, “Penerapan Teknik Forward Chaining dan Certainty Factor Untuk Mendeteksi Penyakit Gastroesophageal Reflux Disease (GERD),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 696–703, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1439.
[2] R. Ardiansyah, F. Fauziah, and A. Ningsih, “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Awal Penyakit Lambung Menggunakan Metode Dempster-Shafer Berbasis Web,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp. 182–196, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2395.
[3] E.  S.  L.  Octaviana,  “Faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan  upaya  keluarga  dalam  pencegahan penyakit dispepsia di wilayah kerja Puskesmas Mangkatip Kabupaten Barito Selatan,” J. Langsat Vol. 5 No. 1 , vol. 5, no. 1, p. 4, 2018.
[4] D. K. K. Bandung, “Peringkat penyakit terbesar di Puskesmas di Kota Bandung.” [Online]. Available: https://dinkes.bandung.go.id/penyakit-terbanyak/
[5] D.  K.  K.  Tasikmalaya,  “Jumlah  kasus  peyakit  berdasarkan  Puskesmas.”  [Online].  Available: https://data.tasikmalayakota.go.id/dinas-kesehatan/jumlah-kasus-penyakit-berdasarkan-puskesmas- tahun-2021/
[6] A. D. Cahyono, “J urnal AKP J urnal AKP,” J. AKP , vol. 6, no. 1, pp. 34–39, 2015.
[7] E.  M.  I.  Jayanti,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut ( Ispa ) Dengan Metode Forward Chaining,” Skripsi , 2018.
[8] Azwar and Anas, “Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Lambung Menggunakan Metode Bayes,” e-
Journal Univ. Borobudur ,
no. April, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.borobudur.ac.id/index.php/08/article/viewFile/543/534
[9] A. Nurkholis, A. Riyantomo, and M. Tafrikan, “Sistem Pakar Penyakit Lambung … SISTEM PAKAR PENYAKIT  LAMBUNG  MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD  CHAINING,” J.  Momentum , vol. 13, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[10] B. D. Meilani, H. Febrianti, and R. Uttungga, “Implementasi Metode Certainty Factor pada Diagnosa
Penyakit Lambung,” pp. 1–8.
[11] T. D. Ariani and Y. Findawati,  “Sistem Pakar Penyakit Lambung Dengan Metode  Dempster Shafer Berbasis Web,” Univ. Muhammadiyah Sidoarjo , 2015.
[12] R.  sakit  Hermina,  “Penyakit  Lambung  jenis  Gastroesophageal  Reflux  Disease  (GERD).”  [Online]. Available: https://herminahospitals.com/id/articles/mengenal-apa-itu-gerd-gejala-dan-mengatasi- gerd.html
[13] M. W. Hidayatulloh and I. Afrianto, “GERD dan Anxiety Indonesia,” Komputa J. Ilm. Komput. dan Inform.
,
vol.
8,
no. 1, pp. 9–44,
2019, [Online]. Available: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/komputa/article/view/3572
[14] Suparyanto dan Rosad (2015, “Pengertian Gastritis,” Suparyanto dan Rosad (2015 , vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2020.
[15] M. P. Songupnuan, “Asuhan Keperawatan Keluarga Pada Keluarga Ny. M Dengan Diagnosa Medis Gastritis Di Desa Rangkah Kidul Kecamatan Sidoarjo Kabupaten Sidoarjo,” p. 6, 2021.
[16] M. Indah and S. V. Dewi, “Rancangan Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode  Forward  Chaining,” J.  Informatics  Comput.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  147,  2019,  doi: 10.33143/jics.vol4.iss2.541.
[17] M. Minarni and P. Irawan, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Lambung,” J. TeknoIf , vol. 7, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.21063/jtif.2019.v7.2.115-123.
[18] L. S. Ramdhani and E. Mutiara, “Penerapan Model Waterfall Pada Sistem Informasi Pengelolaan Iuran Rukun Kematian Yayasan Al-Hamidiyah Berbasis Web,” Swabumi , vol. 8, no. 1, pp. 21–28, 2020, doi: 10.31294/swabumi.v8i1.7602.
[19] A. P. Putra and C. Rahmad, “Analisa Perbandingan Metode Certainty Factor Dan Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus,” J. Inform. Polinema , vol. 2, no. 1, p. 7, 2017, doi: 10.33795/jip.v2i1.47.
[20] N. S. W. Ginting and A. S.  RMS, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kacang Kedelai Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” J.  KomtekInfo ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  36–41,  2018,  doi: 10.35134/komtekinfo.v5i2.23.
[21] D. Setiadi, A. Syaputra, and T. Susanti, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Untuk Mnediagnosa Penyakit Vertigo,” J. Sist. Komput. Musirawas , vol. 6, no. 2, pp. 105–114, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/senar/article/view/144/90
[22] Y. W. N. Fitriya, N. Hidayat, and Marji, “Implementasi Metode Weighted Product-Certainty Factor untuk Diagnosa Penyakit Malaria,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 2158– 2163, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id