## Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan Metode Certainty Factor
Aulia Rahman Fahindra 1,* , Imam Husni Al Amin 2
1,2 Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Semarang,  Indonesia Jl. Trilomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah Email : 1* ulickf@gmail.com , 2 imam@edu.unisbank.ac.id
Abstrak- Virus corona 2019 ( corona virus disease / COVID-19 ) merupakan virus baru yang muncul di Wuhan, China pada akhir tahun 2019. Covid-19 melanda banyak Negara di dunia termasuk Indonesia. Wabah Covid-19 tidak hanya merupakan masalah nasional dalam suatu negara, tapi sudah merupakan masalah global, covid-19 berdampak kepada kehidupan sosial dan melemahnya ekonomi masyarakat. Gejala umum yang ditimbulkan dari covid-19 adalah suhu tubuh naik, demam, mati rasa,  batuk,  nyeri  di  tenggorokan,  kepala  pusing,  susah  bernafas  jika  virus  corona  sudah  sampai  paru-paru.  Untuk mengetahui  seseorang  terjangkit covid-19 pun  cukup  sulit  karena  memiliki  gejala  yang  mirip  dengan  beberapa  penyakit lainnya. Deteksi Covid-19 merupakan tahapan penting untuk mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah lanjutan. Salah satu cara pendeteksian adalah dengan sistem pendeteksi awal covid-19 . Dengan keadaan tersebut  tentunya  dibutuhkan  sistem  pakar  yang  dapat  melakukan  sebuah  deteksi  awal  terhadap  gejala covid-19 .  Namun demikian  dibutuhkan  sebuah  metode  untuk  mengakomodasi  faktor-faktor  yang  ada,  sehingga  di  dapat  hasil  yang  akurat. Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang  untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat  menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar  mencari  suatu  informasi  berkualitas  yang  sebenarnya  hanya  dapat diperoleh dengan bantuan para ahli dibidangnya. Sistem pakar ini juga dapat mambantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Pada prakteknya sistem pakar dalam menghadapi suatu masalah  yaitu  sering  kali  menemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki  kepastian  penuh.  Ketidakpastian  ini  bisa  berupa probabilitas yang bergantung pada hasil dari suatu peristiwa. Metode Certainty Factor dipilih untuk mengakomodasi faktor ketidakpastian  untuk  diubah  menjadi  faktor  kepastian,  certainty  factor  juga  dapat  menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah kejadian ( fakta atau hipotesa ) berdasar bukti atau laporan pakar dengan menggunakan suatu nilai  untuk mengasumsikan derajat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu  data.  Hasil  Penelitian  dapat  membantu  masyarakat  untuk  melakukan diagnosa  mandiri,  dan  paramedis  untuk  melakukan  diagnosa  awal  kepada  pasien,  sehingga  dapat  mempermudah  semua pihak dalam menangani Covid-19 .
Kata Kunci : Covid-19, Deteksi covid-19, Deteksi awal covid-19, Certainty Factor, Sistem Pakar
Abstract- Coronavirus 2019 (corona virus disease/COVID-19) is a new virus that appeared in Wuhan, China at the end of 2019.Covid-19  has  hit  many  countries  in  the  world  including  Indonesia.  The  Covid-19  outbreak  is  not  only  a  national problem  in  a  country,  but  is  already  a  global  problem,  covid-19  has  an  impact  on  social  life  and  weakening  people's economy. Common symptoms caused by covid-19 are rising body temperature, fever, numbness, cough, pain in the throat, headache,  difficulty  breathing  if  the  coronavirus  has  reached  the lungs.  To  know  someone  has  covid-19  is  quite  difficult because  they  have  symptoms  similar  to  some  other  diseases.  Covid-19 detection  is  an important  stage  to  early  recognize Covid-19 patients so that further steps can be taken. One way of detection is with the initial covid-19 detection system. With this  condition,  of  course,  an  expert  system  is  needed  that  can  conduct  an  early  detection  of  the  symptoms  of  covid-19. Nevertheless it takes a method to accommodate the existing factors, so that in can accurate results. An expert system is a system that seeks to adopt human to computer knowledge designed to model problem-solving skills like an expert. With this expert system, ordinary people can solve the problem or just look for quality information that can only be obtained with the help of experts in their field. This expert system can also help the activities of experts as experienced assistants and have the necessary knowledge.In practice the expert system in dealing with a problem that is often found an answer that does not have full  certainty.  This  uncertainty  can  be  a probability  that  depends  on  the  outcome  of  an  event.  Certainty  Factor  method  is chosen to accommodate uncertainty factor to be converted into certainty factor, certainty factor can also express confidence in  an  event  (fact  or  hypothesis)  based  on  evidence  or  expert  report  by  using  a  value  to  assume  an  expert's  degree  of confidence in a data.The results of the study can help the public to self-diagnose, and paramedics to make early diagnosis to patients, so as to facilitate all parties in handling Covid-19.
Keywords : Covid-19, Covid-19 Detection, Early detection of covid-19, Certainty Factor, Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 merupakan virus baru yang muncul di Wuhan, China pada akhir tahun 2019. Virus ini dapat menular hanya  dengan  kontak  fisik  secara  langsung  maupun  secara  tidak  langsung,  untuk  mendeteksi  virus  ini  sangat sulit karena gejala yang ditimbulkan mirip dengan beberapa penyakit lainnya [1]. Sampai bulan November 2020 dilaporkan sudah ada 50,1 Juta kasus Positif (Terkonfirmasi) diseluruh dunia, untuk kasus di Indonesia sudah mencapai  angka  438  ribu  kasus,  363  ribu  orang  sembuh,  dan  14  ribu  orang  meninggal  dunia,  dengan  data tersebut  tercatat  angka  kematian  akibat covid-19 di  Indonesia  mencapai  4-5%  hal  ini  kebanyakan  disebabkan oleh  ketidaktahuan  masyarakat  mengenai  gejala covid-19 dan  ketakutan  masyarakat  untuk  melakukan  test covid-19 di rumah sakit. Adapun gejala umum yang ditimbulkan dari covid-19 adalah suhu tubuh naik, demam, batuk, nyeri di tenggorokan, susah bernafas jika virus corona sudah sampai paru-paru, serta didukung dengan beberapa kondisi antara lainnya seperti pernah keluar rumah dalam jangka  waktu 14 hari, keluar rumah tanpa menggunakan masker [2]. Gejala klinis yang paling umum saat ini adalah demam dan batuk selain gejala non spesifik  lainnya  gejala  termasuk  dispnea,  sakit  kepala,  nyeri  otot,  dan  kelelahan  [3].  Organisasi    Kesehatan Dunia  menyatakan  darurat  kesehatan  global  pada  30  Januari  2020.  Berdasarkan  data  perkembangan  kasus Covid-19 secara global maupun di Indonesia dan prediksi peningkatan jumlah kasus, tentunya perlu dilakukan beberapa langkah dalam menangani Covid-19, masyarakat harus menerapkan physical distancing dan menjaga kebersihan diri serta lingkungan sekitar sebagai langkah preventif untuk menekan penyebaran Covid-19 [4]. Hal ini  sesuai  dengan  himbauan  WHO  terkait  langkah  strategis  dalam  menangani  pandemi  global Covid-19 [5]. Seperti halnya di negara-negara lain, suspect Corona (orang yang menunjukkan gejala terinfeksi COVID-19 dan diduga pernah melakukan kontak dengan pasien positif COVID-19 ) semakin meningkat di Indonesia sehingga permintaan  uji  spesimen  pada  laboratorium  yang  telah  ditunjuk  oleh  pemerintah  juga  meningkat.  Untuk  itu diperlukan cara lain untuk melakukan pendeteksian COVID-19 yang lebih praktis dan cepat [6].
Ketersediaan  dokter  ahli  dan  tenaga  medis  covid  relatif  masih  kurang  khususnya  di  daerah-daerah pelosok  dan  terpencil,  dan  sulitnya  mendiagnosa  gejala  dari  virus  ini,  serta  mahalnya  melakukan  rapid  test maupun  swab  test.  Hal  ini  membuat  beberapa  masyarakat  kalangan  menengah  ke  bawah  kesulitan  untuk melakukan  test  untuk  mendiagnosa covid-19 sehingga  penanganan  medis  menjadi  terlambat  dan  dapat mengakibatkan resiko kematian. Untuk menangani faktor ketidakpastian dalam mendiagnosa gejala covid-19 maka sistem pakar dirancang dengan menggunakan teori-teori ketidakpastian seperti yang akan di bahas pada bab selanjutnya. Sistem pakar yang akan dibangun dalam penelitian ini menggunakan Certainty Factor untuk penanganan masalah ketidakpastian.
Profesor  Edward  Feigenbaum  dan  Universitas  Stanford  yang  merupakan  pelopor  dalam  teknologi sistem pakar mendefinisikan sistem pakar sebagai program komputer pintar yang memanfaatkan pengetahuan dan  prosedur  inferensi  untuk  memecahkan  masalah  yang  cukup  sulit  [7].  Sistem  pakar  adalah  program komputer  berasal  dari  cabang  penelitian  ilmu  komputer  disebut  Artificial  Intelligence  (AI).  Sistem  pakar digunakan  untuk  memecahkan  sejumlah  besar  masalah  seperti  pengambilan  keputusan.  Sistem  berbasis komputer  menggunakan pengetahuan,  fakta  dan teknik penalaran untuk  seorang ahli  menyelesaikan  masalah [8].  Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu  informasi  berkualitas  yang  sebenarnya  hanya  dapat  diperoleh  dengan  bantuan  para  ahli  dibidangnya. Sistem pakar ini juga dapat mambantu aktvitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan  yang  dibutuhkan.  Dalam  hal  pemecahan  suatu  masalah  yang  bersifat  pengetahuan  atau  sistem yang dirancang khusus sebagai suatu sarana untuk melakukan konsultasi sebagai mana layaknya seorang pakar atau suatu sistem informasi  menjadi suatu keharusan, disebabkan komputer adalah suatu fasilitas pendukung dalam  melakukan  suatu  analisa  terhadap  banyak  hal,  baik  dalam  hal  penelitian  maupun  seorang  ahli  dalam suatu bidang  tertentu. Sistem pakar dalam  menghadapi suatu  masalah sering kali  menemukan jawaban  yang tidak  memiliki kepastian penuh. Ketidakpastian  ini bisa  berupa  probabilitas  yang bergantung pada  hasil dari suatu  peristiwa.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu  metode  yang  tepat  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian tersebut.
Model Certainty Factor (CF) merupakan salah satu  metode pengelolaan ketidakpastian dalam sistem. Shortliffe dan Buchanan mengembangkan model CF pada pertengahan 1970-an untuk MYCIN, sistem pakar untuk diagnosis dan pengobatan meningitis dan infeksi darah. Sejak itu, model CF telah menjadi pendekatan standar untuk manajemen ketidakpastian berbasis aturan sistem [9]. 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    [10]. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun  sistem  pakar  berbasis  web  mobile  untuk  mendiagnosa covid-19 berdasarkan  gejala  yang dinputkan  oleh  user,  menerapkan  sistem  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dan  memberikan  nilai  probabilitas kemungkinan pada hasil diagnosa.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  diperlukan  sistem  yang  dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut dengan  sebuah  sistem  pakar  yang  berbasis  web  mobile    menggunakan  suatu  metode  yang  dapat  melakukan sebuah deteksi awal  terhadap gejala  yang ada. Penelitian ini  menggunakan  metode Certainty  Factor sebagai metode pendukung keputusan. Diharapkan sistem ini dapat membantu masyarakat untuk dapat melakukan test covid-19 secara mandiri di rumah, dan dapat memudahkan paramedis untuk menangani pasien covid-19 . Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Certainty  Factor karena  dianggap  dapat  mengakomodasi ketidakpastian  pemikiran  masyarakat  dan  pakar  terhadap  gejala covid-19 .  Selain  itu  bisa  juga  dipakai  untuk mengukur suatu nilai ketidakpastian menjadi suatu nilai yang dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Certainty Factor
Certainty  Factor merupakan  metode  untuk  menampung  pernyataan-pernyataan  dari  seorang  ahli  dalam penyampaiannya.  Hasil  analisis  mendeskripsikan  tingkat  kepercayaan  ahli  terhadap  masalah  yang  dihadapi. Certainty Factor berfungsi untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar. Certainty  Factor menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesa)  berdasar  bukti  atau penilaian  pakar  [11]. Certainty  Factor digunakan  untuk  menyatakan  seberapa  akurat,  jujur,  atau  dapat diandalkan  dalam  menilai  suatu  predikat. Certainty  factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan derajat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu  data.  Metode certainty  factor digunakan  untuk  menghadapi suatu  masalah  yang jawabannya  tidak pasti. Ketidakpastian ini bisa  merupakan probabilitas. Certainty  Factor menggunakan suatu nilai untuk mengansumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data [12].
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. Metode Certainty Factor cocok  dipakai  dalam  sistem  pakar  untuk  mengukur  sesuatu  apakah  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  mendiagnosa penyakit sebagai salah satu contohnya [13].
Suatu  sistem  pakar  seringkali  memiliki  kaidah  lebih  dari  satu  dan  terdiri  dari  beberapa  premis  yang dihubungkan dengan AND atau OR. Pengetahuan mengenai premis dapat juga tidak pasti, hal ini dikarenakan besarnya nilai (value) CF yang diberikan oleh pasien saat menjawab pertanyaan sistem atas premis (gejala) yang dialami pasien atau dapat juga dari nilai CF hipotesa. Formula CF untuk beberapa kaidah yang mengarah pada hipotesa yang sama [14].
Perhitungan Certainty  Factor dari  setiap  masukan  gejala  pengguna.  Kelas  yang  dipilih  dari  proses klasifikasi  adalah  implementasi  dari Certainty  Factor untuk  menemukan  nilai  kepastian.  Proses  ini  diulangi masing-masing dari dua gejala masukan menggunakan rumus berikut :
CF[H,E] = CF[H} * CF[E]

## (1)
Informasi :
CF[H,E] : Certainty Factor dalam hipotesa (H) yang dipengaruhi oleh Fakta (E) H : Hipotesa atau asumsi awal terhadap gejala E : Evidence atau fakta dan peristiwa yang dialami user terhadap gejala
Selanjutnya adalah melakukan kombinasi nilai CF dari masing-masing gejala. Dengan Rumus sebagai berikut :
CF Combine [H,E] 1 , 2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1 - CF[H,E] 1 ) (2)
CF Combine [H,E] old , 3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1 - CF[H,E] old ) (3)
Informasi : CF Combine [H,E] 1,2 : Kombinasi dari CF[H,E] 1 dan CF[H,E] 2 CF Combine [H,E] old,3 : Kombinasi dari perhitungan CF[H,E] old atau CF[H,R] 1,2 dengan CF[H,E] 3
Perhitungan Kombinasi antar CF ini akan terus dilakukan sampai gejala yang diinputkan oleh user berakhir. Setelah  melakukan  kombinasi  antar  CF  dan  menemukan  nilai  keyakinan,  berikutnya  adalah  mengubah  nilai keyakinan menjadi presentase keyakinan dengan rumus :
CF = CF old n * 100%
Informasi : CF old n : CF Combine terakhir dari kemungkinan gejala yang ada.

## 2.2. Deskripsi Sistem
Sistem Pakar berbasis web mobile untuk melakukan deteksi awal terhadap virus covid-19 menggunakan metode Certainty  Factor .  Sistem  ini  memungkinkan  untuk  melakukan  deteksi  awal  gejala covid-19 terhadap  user. Sistem  ini  memiliki  2  hak  akses  yaitu  user  dan  admin,  user  dapat  melakukan  diagnosa  mandiri  dengan menginputkan gejala yang dipilih dan dialami oleh user. Sedangkan untuk admin dapat melakukan input gejala.
Dalam  implementasinya  sistem  ini  menggunakan  metode certainty  factor dengan  beberapa  tahapan, yaitu tahapan pengumpulan data, pada tahap ini peneliti melakukan penelitian dan mengambil sampel data dari rumah  sakit  rujukan covid-19 di  Semarang  untuk  mendapatkan  data  gejala  dan  sekaligus  untuk  mendapatkan nilai  hipotesa  dari  pakar,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan certainty factor yaitu dengan menghitung setiap bobot pada gejala untuk didapatkan nilai CF-nya selanjutnya menghitung CF Combine nya untuk nantinya didapat persentase keyakinan guna mendiagnosa pasien.
Pada sistem yang akan dibangun dilakukan identifikasi terhadap pengguna yang terlibat dalam sistem pakar tersebut. Selain mengidentifikasi user, peneliti juga menjelaskan hal-hal yang dapat dilakukan oleh user. Sistem  juga  menggambarkan  hal-hal  yang  dapat  dilakukan  oleh  admin,  mulai  dari  identifikasi  data  masukan, pengolahan  data  dan  data  keluaran  yang  dihasilkan  dari  sistem  yang  dibangun.  Dalam  pengolahan  data  dan pengambilan keputusan diagnosa covid-19 .
Proses  User  diawali  dengan  melakukan  login,  jika  belum  memiliki  akun,  user  dapat  melakukan registrasi terlebih dahulu, setelah login user dapat masuk ke halaman utama yang berisi beberapa menu seperti Input Gejala, Solusi, Kontak Rumah Sakit rujukan covid-19 , dan logout. User dapat mulai mengisi gejala yang di alami pada menu Input Gejala, dan mengikuti langkah selanjutnya.
Proses kerja untuk admin dengan diawali login dan admin akan masuk ke halaman utama yang berisi gejala, pada halaman tersebut admin dapat langsung menambah, menghapus, mengubah gejala yang ada.
Untuk lebih jelas mengenai sistem kerja pada sistem ini dapat dilihat pada gambar 1 untuk sistem kerja user, dan gambar 2 untuk sistem kerja admin.
Gambar 1. Flowchart User
Gambar diatas menjelaskan tentang alur user dalam menggunakan sistem untuk deteksi awal covid-19 , sebelum  menggunakan  sistem  ini  user  harus  memiliki  akun  terlebih  dahulu  dan  login  pada  akunnya,  setelah berhasil  login,  user  dapat  menginput  gejala  yang  dirasakannya,  data  gejala  yang  diinputkan  oleh  user  ini
selanjutnya  akan  disimpan  pada  database  sistem  untuk  selanjutnya  dijadikan  rekap  medis,  setelah  melakukan input  gejala, user dapat  melihat  hasilnya  serta  dapat  mengunduh dan  mencetak  hasil output  yang dikeluarkan sistem nantinya hasil tersebut dapat dibawa ke Rumah Sakit untuk dilakukan pemeriksaan lebih lanjut.

## Gambar 2. Flowchart Admin
Pada  gambar 2  merupakan alur admin  yang  dapat  menjalankan  seluruh  fitur  yang ada  dalam sistem, setelah  login  admin  dapat  melakukan  tugasnya  seperti  melihat  data  gejala  yang  sudah  ada,  melakukan  input gejala,  edit  gejala  dan  hapus  gejala  yang  sudah  ada  sehingga  semua  proses  tersebut  nantinya  akan  di  simpan dalam database sistem ini yang menggunakn SQL.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Adapun  hasil  dan  pembahasan  metode certainty  factor pada  sistem  pakar  ini  adalah  menggunakan  metode certainty factor untuk mengukur nilai ketidakpastian dan mengubahnya menjadi suatu nilai yang pasti dengan mengambil nilai kepastian dari seorang pakar terhadap suatu aturan dan mengatasi kesulitan dalam menentukan gejala-gejala pada sistem deteksi awal covid-19 .
Hasil  penelitian  dan  juga  pembahasan  dari  Sistem  Pakar  dengan  metode certainty  factor untuk melakukan deteksi awal terhadap covid-19 adalah sebagai berikut :
Melakukan  pembobotan  pada  tiap  pilihan,  dapat  dilihat  pada  tabel  3.1  sebelum  melakukan  diagnosa covid-19 dengan certainty  factor ,  dibutuhkan  pembobotan  pilihan  untuk  menentukan  tingkat  gejala  yang dialami, sehingga setiap gejala diketahui bobotnya serta dapat melakukan perhitungan dengan akurat.
Tabel 3.1. Menentukan Bobot Pilihan No Pilihan Bobot 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
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menentukan  bobot  dari  tiap  pilihan,  sehingga  saat  user  melakukan  input gejala diketahui bobotnya.
Menentukan Hipotesa Gejala Covid-19 pada tabel 3.2 menentukan pembobotan tiap gejala berdasarkan pakar.  Gejala  yang  dimasukkan  merupakan  gejala  dari  seorang  pakar  serta  hipotesa  yang  diberikan  juga
merupakan hipotesa dari seorang pakar. dengan tingkat kepercayaan yang telah ditentukan oleh pakar terhadap gejala-gejala yang mempengaruhi probabilitas terjadinya suatu gejala covid-19 .
Tabel 3.2. Hipotesa Gejala Covid-19 No Kode Gejala Nama Gejala Hipotesa 1 G01 Demam (Suhu Diatas 38 0 C 0,8 2 G02 Nyeri Telan 0,6 3 G03 Batuk Kering 0,4 4 G04 Sesak Nafas 1 5 G05 Pernah Melakukan Kontak Dengan Penderita Covid- 19 0,8 6 G06 Keluar Rumah Tanpa Menggunakan Masker 0,6
Tabel  ini  menunjukan  Gejala  yang  ada  dengan  bobot  gejala  yang  di  dapat  dari  pakar,  pakar memberikan skala nilai bobot untuk tiap gejala antara 0 – 1.
Nilai  0  menentukan  bahwa  user  meng  informasikan  tidak  mengalami  gejala  seperti  yang  ditanyakan oleh  sistem.  Semakin  user  yakin  bahwa  gejala  tersebut  memang  dialami  olehnya.  Proses  dalam  perhitungan premis  majemuk dan akan  menjadi kaidah-kaidah  yang  memiliki premis tunggal. Kemudian  masing  -  masing aturan  baru  dihitung  dengan Certainty  Factor -nya,  sehingga  diperoleh  dengan  nilai Certainty  Factor ,  untuk masing-masing aturan. Kemudian Certainty Factor di kombinasi kan Sebagai contoh, proses pemberian bobot pada setiap premis (gejala) hingga diperoleh persentase keyakinan untuk diagnosa covid-19 . Pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing gejala sebagai berikut: CF pakar (Demam, Diatas 38 0 C) = 0.8 CF pakar (Nyeri Telan ) = 0.6 CF pakar (Batuk Kering) = 0.4 CF pakar (Sesak Nafas) = 1 CF pakar (Kontak dengan penderita covid-19 )   = 0.8 CF pakar (Keluar rumah tanpa masker)
= 0.6
Proses  pembobotan  pada  setiap  premis  untuk  mendapatkan  persentase  kepercayaan  untuk  melakukan  deteksi awal covid-19.
Tabel 3.3. Presentase Nilai Kepercayaan Presentasi Nilai Kepercayaan 0% - 40% Negatif 41% - 85 % Kemungkinan Besar 86% - 100% Positif
Penerapan metode CF pada sistem pakar memerlukan beberapa rule berupa variabel gejala dan nilai bobot yang  diberikan  oleh  pakar.    Rule  CF  yang  berisi  gejala  dan  nilai  bobot  dari  pakar  untuk  setiap  gejala.  Nilai Certainty  Factor ditentukan  untuk  setiap  gejala  yang  melekat  pada  suatu  penyakit  dan  dalam  sistem  ini  nilai certainty  factor dapat  diupdate.  Dari  gejala  yang  diinputkan  oleh  user,  maka  dapat  dibentuk  3  aturan  ( rule ) Sebagai berikut :
Rule 1 : IF Demam Hampir Pasti AND Nyeri Telan Mungkin AND Batuk Kering Mungkin AND Sesak Nafas Kemungkinan Besar AND Kontak dengan penderita Covid-19 Tidak  AND  Keluar  rumah  tanpa menggunakan masker Pasti.
Rule 2 : IF Demam Tidak Tahu AND Nyeri Telan Mungkin AND Batuk Kering Tidak AND Sesak Nafas Tidak AND Kontak dengan penderita Covid-19 Tidak AND Keluar rumah tanpa  menggunakan  masker Tidak.
Rule  3  :  IF  Demam  Tidak  AND  Nyeri  Telan  Tidak  AND  Batuk  Kering  Tidak  Tahu  AND  Sesak  Nafas Tidak Tahu AND Kontak dengan penderita Covid-19 Pasti AND Keluar rumah  tanpa  menggunakan masker Pasti.
Perhitungan  dibutuhkan  untuk  mengetahui  langkah  dan  hasil  dalam  penelitian  ini,  maka  dibutuhkan perhitungan  yang  dapat  membantu  dalam  memberikan  diagnosa covid-19 .  Metode  perhitungan  pada  sistem dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Certainty  Factor .  Langkah  pertama  penggunaan  metode Certainty Factor dalam  proses  perhitungan  berdasarkan  gejala-gejala  yang  telah  diinputkan  oleh  user  adalah  dengan mengalikan 2 nilai bobot yaitu CF  user dan  CF pakar.  Langkah selanjutnya  adalah kombinasi  hasil perkalian setiap  gejala  yang  telah  dikalikan.  Kombinasi  hanya  dapat  dilakukan  pada  2  nilai  CF.  Pembobotan  nilai maksimum  pada  penelitian  ini  adalah  1.  Berdasarkan  hasil  akhir  kombinasi  dapat  diketahui  diagnosa  yang dikeluarkan sistem dengan berupa nilai keyakinan dari setiap aturan ( rule ), berikutnya adalah mengubah nilai keyakinan menjadi nilai persentase sehingga di dapat presentase keyakinan sebagai diagnosa akhir pada sistem.
Perhitungan rule 1  dengan mengalikan CF user dan CF pakar.
Rule 1 : CF[H,E] 1 = CF [H] 1 * CF[E] 1 = 0.8 * 0.8
= 0.64
CF[H,E] 2 = CF [H] 2 * CF [E] 2 = 0.6 * 0.4
= 0.24
CF[H,E] 3 = CF [H] 3 * CF [E] 3 = 0.4 * 0.4
= 0.16
CF[H,E] 4 = CF [H] 4 * CF [E] 4 = 1 * 0.6 = 0.6
CF[H,E] 5 = CF [H] 5 * CF [E] 5
= 0.8 * 0 = 0
CF[H,E] 6 = CF [H] 6 * CF[E] 6 = 0.6 * 1
= 0.6
Langkah selanjutnya adalah melakukan CF combine dari masing - masing nilai CF pada rule 1. Rule 1 :
CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 +   CF[H,E] 2 * (1 - CF[H,E] 1 ) = 0.16 + 0.24 * (1 - 0.64) = 0.64 + 0.24 * (0.36) = 0.64 +0.08 = 0.72 old CF combine CF[H,E] old,3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1 - CF[H,E] old ) = 0.72 + 0.16 * (1 - 0.72) = 0.72 + 0.16 * (0.28) = 0.72 +0.04 = 0.76 old2 CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1 - CF[H,E] old2 ) = 0.76 + 0.6 * (1 - 0.76) = 0.76 + 0.6 * (0.24) = 0.76 +0.14 = 0.9 old3 CF combine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1 - CF[H,E] old3 ) = 0.9 + 0 * (1 - 0.9) = 0.9 + 0 * (0.1) = 0.9 +0 = 0.9 old4 CF combine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old4 + CF[H,E] 6 * (1 - CF[H,E] old4 ) = 0.9 + 0.6 * (1 - 0.9) = 0.9 + 0.6 * (0.1) = 0.9 +0.06 = 0.96 old5
Setelah melakukan CF combine selanjutnya melakukan persentase nilai CF CF = CF old5 * 100% CF = 0.96 * 100% CF = 96% Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa deteksi awal covid-19 pada rule 1 menggunakan metode Certainty Factor memiliki presentase keyakinan 96%.
Selanjutnya melakukan perhitungan pada rule 2 dengan menggunakan kaidah yang telah diinput oleh user,  dan dengan mengalikan CF user dan CF pakar
Rule 2 : CF[H,E] 1 = CF [H] 1 * CF[E] 1 = 0.8 * 0.2
= 0.16
CF[H,E] 2 = CF [H] 2 * CF [E] 2 = 0.6 * 0.4
= 0.24
CF[H,E] 3 = CF [H] 3 * CF [E] 3
= 0.4 * 0 = 0
CF[H,E] 4 = CF [H] 4 * CF [E] 4
= 1 * 0 = 0
CF[H,E] 5 = CF [H] 5 * CF [E] 5
= 0.8 * 0 = 0
CF[H,E] 6 = CF [H] 6 * CF[E] 6 = 0.6 * 0
= 0
Langkah selanjutnya adalah melakukan CF combine dari masing - masing nilai CF.
Rule 2 : CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 +   CF[H,E] 2 * (1 - CF[H,E] 1 ) = 0.16 + 0.24 * (1 - 0.16) = 0.16 + 0.24 * (0.84) = 0.16 + 0.20 = 0.36 old CF combine CF[H,E] old,3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1 - CF[H,E] old ) = 0.36 + 0 * (1 - 0.36) = 0.36 + 0 * (0.64) = 0.36 + 0 = 0.36 old2 CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1 - CF[H,E] old2 ) = 0.36 + 0 * (1 - 0.36) = 0.36 + 0 * (0.64) = 0.36 + 0 = 0.36 old3 CF combine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1 - CF[H,E] old3 ) = 0.36 + 0 * (1 - 0.36) = 0.36 + 0 * (0.64) = 0.36 + 0 = 0.36 old4 CF combine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old4 + CF[H,E] 6 * (1 - CF[H,E] old4 ) = 0.36 + 0 * (1 - 0.36) = 0.36 + 0 * (0.64) = 0.36 + 0 = 0.36 old5
Setelah melakukan CF combine selanjutnya melakukan persentase nilai CF CF = CF old5 * 100% CF = 0.36 * 100% CF = 36%
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  deteksi  awal covid-19 menggunakan  metode Certainty  Factor memiliki presentase keyakinan 36%.
Selanjutnya melakukan perhitungan pada rule 3 dengan menggunakan kaidah yang telah diinput oleh user,  dan dengan mengalikan CF user dan CF pakar
Rule 3 : CF[H,E] 1 = CF [H] 1 * CF[E] 1
= 0.8 * 0 = 0
CF[H,E] 2 = CF [H] 2 * CF [E] 2
= 0.6 * 0 = 0
CF[H,E] 3 = CF [H] 3 * CF [E] 3 = 0.4 * 0.2
= 0.08
CF[H,E] 4 = CF [H] 4 * CF [E] 4 = 1 * 0.2 = 0.2
CF[H,E] 5 = CF [H] 5 * CF [E] 5
= 0.8 * 1 = 0.8
CF[H,E] 6 = CF [H] 6 * CF[E] 6 = 0.6 * 1
= 0.6
Langkah selanjutnya adalah melakukan CF combine dari masing - masing nilai CF. Rule 3 :
CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 +   CF[H,E] 2 * (1 - CF[H,E] 1 ) = 0 + 0 * (1 - 0) = 0 + 0 * (1) = 0 + 0 = 0 old CF combine CF[H,E] old,3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1 - CF[H,E] old ) = 0 + 0.08 * (1 - 0) = 0 + 0.08 * (1) = 0 + 0.08 = 0.08 old2 CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1 - CF[H,E] old2 ) = 0.08 + 0.2 * (1 - 0.08) = 0.08 + 0.2 * (0.92) = 0.08 + 0.18 = 0.26 old3 CF combine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1 - CF[H,E] old3 ) = 0.26 + 0.5 * (1 - 0.26) = 0.26 + 0.5 * (0.74) = 0.26 + 0.37 = 0.63 old4 CF combine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old4 + CF[H,E] 6 * (1 - CF[H,E] old4 ) = 0.63 + 0.6 * (1 - 0.63) = 0.63 + 0.6 * (0.37) = 0.63 + 0.22 = 0.85 old5
Setelah melakukan CF combine selanjutnya melakukan persentase nilai CF CF = CF old5 * 100% CF = 0.85 * 100% CF = 85%
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  deteksi  awal covid-19 menggunakan  metode Certainty Factor memiliki presentase keyakinan 85%.
Pada  Bab  Hasil  dan  Pembahasan  dapat  diketahui  bahwa  pembobotan  gejala  yang  ada  dapat  dengan tepat  dilakukan  perhitungan  gejala  pada certainty  factor. Setelah  melakukan  perhitungan  terhadap  3  Rule dengan menggunakan metode Certainty Factor di dapat hasil sebagai berikut :
Tabel 3.4. Diagnosa Tiap Rule Rule Presentase Keyakinan Diagnosa Sistem Rule 1 96 % Positif Rule 2 36 % Negatif Rule 3 85 % Kemungkinan Besar
Pada tabel ini dapat diketahui hasil tiap rule sebagai berikut :
a. Rule  1,  setelah  user  melakukan  input  gejala  pada  sistem  dan  sistem  melakukan  perhitungan, didapatkan  hasil  persentase  keyakinan  sebesar  96  %  sehingga  sistem  dapat  mendiagnosa  user memiliki kecenderungan Positif Covid-19 .
b. Rule  2,  setelah  user  melakukan  input  gejala  pada  sistem  dan  sistem  melakukanperhitungan, didapatkan  hasil  persentase  keyakinan  sebesar  36  %  sehingga  sistem  dapat  mendiagnosa  user memiliki kecenderungan Negatif Covid-19 .
c. Rule  3,  setelah  user  melakukan  input  gejala  pada  sistem  dan  sistem  melakukan  perhitungan, didapatkan  hasil  persentase  keyakinan  sebesar  85  %  sehingga  sistem  dapat  mendiagnosa  user memiliki kecenderungan Kemungkinan Besar Covid-19 .

## 4. KESIMPULAN
Wabah Covid-19 tidak hanya merupakan masalah nasional dalam suatu negara, tapi sudah merupakan sebuah masalah global, virus ini sangat cepat menular antar droplet hanya dengan melakukan kontak fisik, virus ini sulit dideteksi  gejalanya  karena  memiliki  gejala  yang  mirip  dengan  beberapa  penyakit  lainnya.  Untuk  dapat mendiagnosa pasien yang memiliki gejala covid-19 diperlukan melakukan 2 test yaitu rapid dan swab test yang tentu saja harganya tidak murah.
Hal ini membuat beberapa masyarakat kalangan menengah ke bawah kesulitan untuk melakukan rapid maupun  swab  test  sehingga  penanganan  medis  menjadi  terlambat  dan  dapat  mengakibatkan  resiko  kematian. Pada penelitian ini peneliti membuat sebuah sistem pakar untuk melakukan deteksi awal terhadap gejala covid- 19 . Sistem deteksi awal Covid-19 menggunakan metode certainty factor sebagai penentu faktor kepastian, dan akan  menghasilkan  presentase  keyakinan  sebagai  output  sistem.  Yang  nantinya  diharapkan  masyarakat  dapat melakukan  diagnosa  mandiri  di  rumah  masing-masing  menggunakan  sistem  ini,  dan  juga  paramedis  dapat menggunakan  sistem  ini  untuk  melakukan  deteksi  awal  terhadap  pasien  yang  ter-indikasi  terjangkit covid-19 , sehingga  pada  akhirnya  sistem  ini  dapat  membantu  semua  pihak  dalam  menangani covid-19 serta  mencegah penyebarannya.
Pengembangan  sistem  pakar  deteksi  awal covid-19 dilakukan  melalui  beberapa  hal  tahapan perancangan  sistem  dengan  tujuan  untuk  memberikan  gambaran  umum  tentang  apa  saja  gejala  yang ditimbulkan  oleh covid-19 .  Setiap  gejala  diberi  bobot  untuk  menghitung  nilai  CF-nya,  lalu  dilakukan perhitungan CF-nya dengan menggunakan pembobotan pada setiap gejala yang ada dan dengan menggunakan hipotesa  dari  seorang  pakar  juga Evidence dari  kondisi  setiap  user  yang  membentuk  sebuah  aturan  ( rule ) menggunakan  perhitungan certainty  factor sehingga  dihasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan  deteksi awal covid-19.
Dari hasil 3 rule perhitungan sistem diperoleh  hasil sebagai  berikut rule  1 dinyatakan  96% sehingga sistem  dapat  mendiagnosa  bahwa  user  pada  rule  1  positif covid-19 ,  rule  2  36%  sehingga  sistem  dapat
mendiagnosa  bahwa  user  pada  rule  2  Negatif covid-19 ,  dan  rule  3  85%  sehingga  sistem  dapat  mendiagnosa bahwa user pada rule 3 kemungkinan besar terinfeksi covid-19 .
Dengan hasil presentase keyakinan yang dihasilkan oleh sistem pada setiap rule, dapat dilihat bahwa presentase  keyakinan  pada  setiap  rule  berbanding  lurus  dengan  gejala  yang  diinputkan  tiap  user,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat  melakukan  perhitungan  secara  akurat,  serta  dapat  melakukan  diagnosa dengan baik.
Deteksi  awal Covid-19 menggunakan  metode Certainty  Factor terbukti  berhasil  menghitung  faktor keyakinan  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  diagnosa  dapat  dilakukan dengan hasil persentase keyakinan yang dapat digunakan sebagai diagnosa awal.
Sistem  ini  dapat  dikembangkan  lebih  baik  dengan  menerapkan  beberapa  metode  atau  menambahkan konsep  keputusan  sistem  pakar  sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  langkah  atau  solusi  yang  tepat  untuk penyakit atau gejala yang ditimbulkan. Diharapkan sistem ini dikembangkan untuk kasus lainnya dengan objek yang berbeda sehingga dapat menambah wawasan serta dapat mempermudah orang lain.

## REFERENCES
[1] F. WU, S. ZHAO, B. YU, “A new coronavirus associated with human respiratory disease in China.,” Nat. , vol. 579 (7798), p. p.265– 269, 2020.
[2] B. Etikasari, T. D. Puspitasari, A. A. Kurniasari, and L. Perdanasari, “Sistem informasi deteksi dini Covid-19,” J. Tek. Elektro dan Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 101–108, 2020.
[3] S. Syafrida, “Bersama Melawan Virus Covid 19 di Indonesia,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 6, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i6.15325.
[4] J. Moudy and R. A. Syakurah, “Pengetahuan terkait usaha pencegahan Coronavirus Disease (COVID-19) di Indonesia,” Higeia J. Public Heal. Res. Dev. , vol. 4, no. 3, pp. 333–346, 2020.
[5] A. Bernheim et al. , “Chest CT findings of coronavirus disease 2019 (COVID-19),” J. Coll. Physicians Surg. Pakistan , vol. 295, no. 3, pp. 685–691, 2020.
[6] N. Yudistira, A. W. Widodo, and B. Rahayudi, “Deteksi Covid-19 pada Citra Sinar-X Dada Menggunakan Deep Learning yang Efisien,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, p. 1289, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020763651.
[7] W. U. Setiabudi, E. Sugiharti, and F. Y. Arini, “Expert System Diagnosis Dental Disease Using Certainty Factor Method,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 43–50, 2017, doi: 10.15294/sji.v4i1.8463.
[8] A. T. Septyanto and I. H. Al Amin, “Expert System for Diagnosing Newborn Babies Disease Using the Sorgenfrei Similarity Method,” J. Appl. Informatics … , vol. 4, no. 2, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/2192.
[9] A. Ramdhani, R. R. Isnanto, and I. P. Windasari, “Pengembangan Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Hepatitis Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 3, no. 1, p. 58, 2015, doi: 10.14710/jtsiskom.3.1.2015.58-64.
[10] K. Anggriani, D. Andreswari, and S. R. Sihite, “Aplikasi Diagnosa Sementara Penyakit Anak Bawah Lima Tahun (Balita) Kawasan Pesisir Kota Bengkulu Menggunakan Metode Certainty Factor (Transient Diagnosis App to Detect Diseases in Children Under Five Years of Age in Bengkulu Coastal Area Using Certainty ,” J. IPTEKKOM J. Ilmu Pengetah. Teknol. Inf. , vol. 20, no. 1, p. 61, 2018, doi: 10.33164/iptekkom.20.1.2018.61-76.
[11] A. Pakpahan et al. , “Implementation of Certainty Factor Method for Diagnoses of Photocopy Machine Damage,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012059.
[12] A. S. Sembiring et al. , “Implementation of Certainty Factor Method for Expert System,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012065.
[13] F. Agus, H. E. Wulandari, and I. F. Astuti, “Expert System With Certainty Factor For Early Diagnosis Of Red Chili Peppers Diseases,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 52–66, 2018, doi: 10.33633/jais.v2i2.1455.
[14] E. A. Feigenbaum, “Expert Systems: Principles and Practice,” Encycl. Comput. Sci. Engneering , vol. 581, pp. 1–12, 1992, [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.34.9207.