## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805

## Penerapan dan Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Diagnosa Awal Gangguan Menstruasi PALM-COEIN
Putri Azzahra, Elin Haerani *
Fakultas Sains dan Teknologi , Teknik Informatika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850122487@students.uin-suska.ac.id, 2,* elin.haerani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elin.haerani@uin-suska.ac.id Submitted: 05/07/2022 ; Accepted: 24/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Gangguan menstruasi merupakan perubahan yang terjadi terhadap siklus, jumlah  darah, serta perubahan lainnya yang berhubungan dengan siklus menstruasi. Gangguan menstruasi sering dianggap masalah umum yang dapat mempengaruhi aktifitas sehari-hari. Gangguan menstruasi yang diabaikan secara berkelanjutan dapat menimbulkan berbagai gangguan sistem reproduksi dan  juga  menjadi  tanda  awal  dari  penyakit  berbahaya.  Banyak  perempuan  yang  mengabaikan  gangguan  menstruasi  yang dialaminya dikarenakan terkendala dalam berkonsultasi ke dokter baik dari segi waktu, jarak, maupun biaya. Untuk membantu mengatasi kendala tersebut, sistem pakar dapat menjadi solusi. Sistem pakar ini dibuat menggunakan metode certainty factor yang terdiri dari 43 gejala dengan 7 jenis penyakit. Sistem ini menghasilkan output berupa persentasi jenis kemungkinan penyakit yang dialami pengguna serta saran berdasarkan gejala yang dipilih pengguna. Sistem pakar yang dibangun diharapkan dapat menjadi media informasi seputar gangguan menstruasi serta dapat memberikan kontribusi dalam memberikan manfaat kepada masyarakat terkhusus  perempuan untuk  melakukan  diagnosa  awal mengenai  gangguan  menstruasi  yang  dialami  tanpa terkendala  dari  segi waktu, jarak, maupun biaya.
Kata Kunci: Certainty Factor; Diagnosa Awal; Gangguan Menstruasi; Sistem Pakar
Abstract −Menstrual disorders are changes that occur in the cycle, the amount of blood, and other changes related to the menstrual cycle. Menstrual disorders are often considered a common problem that can affect daily activities. Menstrual disorders that are ignored on an ongoing basis can cause various reproductive system disorders and are also an early sign of dangerous diseases. Many women ignore the menstrual disorders they experience because they are constrained in consulting a doctor both in terms of time, distance, and cost. To help overcome these obstacles, an expert system can be a solution. This expert system is made using the certainty factor method which consists of 43 symptoms with 7 types of disease. This system produces output in the form of a percentage of the type of possible disease experienced by the user and suggestions based on the symptoms selected by the user. The  expert  system  built  is  expected  to be  a  medium  of  information  about  menstrual  disorders  and  can  contribute to providing benefits  to  the  community,  especially  women,  to  make  an  initial  diagnosis  of  menstrual  disorders  experienced  without  being constrained in terms of time, distance, or cost.
Keywords : Certainty Factor; Early Diagnose; Menstruation Disorder; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Menstruasi  merupakan  tanda  dari  kematangan  organ  reproduksi  perempuan.  Menstruasi  ditandai  dengan  adanya pengeluaran  darah  atau  lendir  ataupun  sisa  sel  yang  terjadi  secara  berkala  dari  mukosa  uterus.  Prawirohardjo  [1] mengatakan, menstruasi merupakan hasil interaksi dari tubuh secara kompleks yang melibatkan hormon, hipotalamus, hipofisis, ovarium serta uterus. Pendarahan menstruasi biasanya terjadi antara 4-6 hari, dengan pendarahan 2-9 hari yang  masih  dianggap  normal  [2].  Gangguan  menstruasi  merupakan  permasalahan  umum  yang  berkaitan  dengan perubahan  terhadap  hal-hal  yang  berhubungan  dengan  menstruasi.  Menurut  FIGO  ( International  Federation  of Gynecology  and  Obsetrics )  terdapat  9  penyebab  gangguan  menstruasi  ataupun  pendarahan  uterus  abnormal  yang disingkat  menjadi  PALM-COEIN  ( polyp,  adenomyosis,  leiomyoma,  malignancy  and  hyperlapsia,  coagulopathy, ovalutory dysfunction, endometrial, iatrogenic and not yet classified ). Diantara  penyebab  tersebut,  beberapa  diantaranya  seperti leiomyoma dan malignancy  and  hyperlapsia merupakan hal yang berbahaya. Leiomyoma sendiri menempati urutan kedua setelah kanker serviks sebagai penyakit reproduksi  terbanyak  yang  diderita  oleh  perempuan  di  Indonesia,  dan  penyakit  ini  harus  diwaspadai  karena  dapat mengganggu  kehamilan  serta  penyebab  keguguran  [1].  Di  amerika, malignancy  and  hyperlapsia sendiri  menjadi kanker ginekologi yang sering menyerang perempuan amerika, dengan kasus  baru diprediksi 60.000 di tahun 2022 [3],  [4].  Gangguan  menstruasi  yang  terjadi  berulang  dan  diabaikan  dapat  menjadi  tanda  awal  ataupun  gejala  dari berbagai  penyakit  di  sistem  reproduksi  perempuan.  Selain  itu,  jika  dibiarkan  berulang  dan  berkepanjangan  dapat meningkatkan resiko dari banyak penyakit bahkan kanker [5].
Gangguan  menstruasi  sering  dianggap  sebagai  masalah  yang  umum  dan  sering  diabaikan  oleh  perempuan karena  dianggap  sebagai  hal  yang  wajar.  Selain  itu,  banyak  perempuan  yang  tidak  memeriksakan  gangguan menstruasinya ke dokter dikarenakan terdapat kendala dalam segi biaya, jarak ataupun waktu. Dengan bantuan sistem pakar, kendala yang menjadi  penyebab untuk  tidak melakukan pemeriksaan tersebut  dapat  diatasi.  Data Riskesdas (Riset  Kesehatan Dasar) pada 2013 menunjukkan jika perempuan yang berusia 10-59 tahun mengalami  gangguam menstruasi  sebesar  13,7%  [6].  Data  tersebut  menunjukkan  jika  pada  2013  terdapat  banyak  perempuan  Indonesia memiliki  gangguan  menstruasi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ummi  Latifah  dkk.  menyatakan  jika  dari  100 responden mereka terdapat 69 orang mengalami gangguan menstruasi sebelumnya [7]. Riris novita pada 2018 juga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
melakukan  penelitian  mengenai  gangguan  menstruasi  dan  mendapatkan  59  dari  total  98  respondennya  mengalami gangguan menstruasi [8].
Dari data penelitian tersebut, diketahui jika terdapat banyak perempuan yang mengalami gangguan menstruasi. Untuk  membantu  perempuan  dalam  melakukan  pemeriksaan  gangguan  menstruasi  yang  dimilikinya  tanpa  harus terkendala  dalam  segi  biaya,  jarak  maupun  waktu,  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi  salah  satunya sistem pakar. Sistem pakar merupakan sistem yang memiliki pengetahuan serta penalaran dalam pemecahan masalah yang biasanya diatasi dengan bantuan ahli atau pakar dari bidang tersebut [9]. Sistem pakar merupakan sebuah bagian dari  kecerdasan  buatan  yang  mengadopsi  pikiran  dari  pakar  ke  perangkat  lunak  untuk  dapat  menyelesaikan permasalahan  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  pakar  [10].  Penerapan  sistem  pakar  untuk  diagnosa  gangguan menstruasi telah dilakukan sebelumnya oleh Novri Adhiatma dkk, menggunakan metode forward chaining dengan 17 data gejala serta 7 data penyakit dan mendapatkan hasil pengujian fungsional yang sesuai dengan yang diharapkan [11]. Namun, penelitian tersebut  hanya menggunakan sedikit  data serta metode forward chaining yang merupakan mesin  inferensi  akan  lebih  baik  jika  digabung  dengan  metode  lainnya  seperti  metode certainty  factor agar mendapatkan hasil yang lebih akurat. Perbandingan metode certainty factor dengan metode lainnya telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh Ramadhanu Ginting dkk, menyatakan jika nilai probabilitas metode certainty  factor dalam  mendiagnosa  penyakit  autis  pada  anak lebih tinggi  daripada metode teorema  bayes sehingga  metode certainty  factor lebih  baik  dan tepat  digunakan  dalam  melakukan  diagnosa  [12]. Penelitian  yang dilakukan oleh Ricky Hamidi dkk, menyatakan jika metode certainty factor lebih baik dalam mendiagnosa penyakit stroke dibandingkan dengan metode dempster shafer dengan nilai keakuratan metode certainty factor yaitu 90% dan nilai keakuratan metode dempster shafer 80% [13].
Berdasarkan  hasil  perbandingan  metode  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  diketahui  metode certainty factor memiliki  tingkat  keakuratan  yang  lebih  tinggi  dari  metode  lainnya.  Sehingga  dalam  penelitian  ini,  metode certainty factor dipilih untuk membantu dalam proses diagnosa. Metode certainty factor dapat mendefinisikan ukuran kepastian dari suatu aturan atau fakta. Penelitian yang dilakukan Dewi Maharani dkk. menyatakan jika sistem pakar yang menggunakan metode certainty factor membantu dalam mendiagnosa penyakit diabetes nefropathy dengan baik [14]. Penelitian Adi Sucipto dkk. juga menyatakan jika sistem pakar yang dibangun dengan metode certainty factor memiliki tingkat akurasi 90% [15] . Berdasarkan data penelitian tersebut, diketahui jika metode certainty factor dapat menjadi metode yang tepat untuk digunakan dalam pembuatan sistem pakar diagnosa awal tanda bahaya gangguan menstruasi ini.
Penelitian ini hanya memberikan diagnosa awal atau gambaran diagnosa yang berupa kemungkinan penyakit berdasarkan  gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna.  Penyakit  yang  dibahas  pada  sistem  pakar  ini  adalah polyp, adenomyosis,  coagulopathy,  ovalutory  dysfunction (PCOS)  dan endometrial. Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun sebuah sistem pakar dengan menerapkan metode certainty factor untuk mendiagnosa awal tanda bahaya gangguan menstruasi yang berguna sebagai sumber media informasi untuk mendiagnosa awal gangguan menstruasi serta memberikan saran yang dapat dilakukan selanjutnya. Sistem pakar yang dibangun diharapkan dapat ikut serta berkonstribusi dalam memberikan manfaat bagi masyarakat terkhusus kaum perempuan untuk melakukan diagnosa awal  mengenai  gangguan menstruasi  yang dialami  dan mendapatkan informasi  seputar gangguan menstruasi  tanpa terkendala masalah waktu, biaya serta tenaga untuk berkonsultasi permasalahan tersebut dengan dokter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
Metode  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  tahap,  yaitu  pengumpulan  data  dan pengembangan perangkat lunak dengan langkah-langkah seperti pada gambar 1 diatas.

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  diperlukan  data-data  untuk  dapat  melanjutkan  penelitian.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam pengumpulan data penelitian ini adalah:
a. Studi Literatur
Studi  literatur  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  sistem  pakar, certainty  factor ,  gangguan menstruasi serta data-data yang dibutuhkan dan berkaitan dengan penelitian. Studi literatur bersumber dari buku, jurnal serta sumber lainnya yang terpercaya dan berkaitan dengan penelitian.
b. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  pakar  untuk  mengkonfirmasi  data  yang  didapatkan  dari  studi  literatur  serta memperoleh data yang dibutuhkan untuk penelitian. Data yang telah dikonfirmasi oleh pakar kemudian digunakan sebagai data penelitian.

## 2.2 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Dalam  pengembangan  perangkat  lunak  penelitian  ini,  menggunakan  metode  ESDLC  ( Expert  System  Development Life Cycle ) yang merupakan konsep dalam perancangan dan pengembangan dari sistem pakar. Tahapan dari ESDLC tersebut antara lain [16]: a. Penilaian keadaan
Penilaian keadaan merupakan tahap awal yang berfungsi untuk mengidentifikasi masalah serta tujuan agar sesuai dengan sistem pakar yang akan dibuat.
b. Akusisi pengetahuan
Akuisisi pengetahuan merupakan tahap kedua yang berfungsi untuk mengakuisisi pengetahuan sebagai data keperluan untuk pengembangan sistem pakar.
c. Perancangan dan implementasi
Perancangan dan impplementasi merupakan tahap ketiga yang berfungsi untuk merancang sistem pakar yang akan dibangun  menjadi  sebuah  sistem  pakar  yang  lengkap.  Hasil  dari  perancangan  tersebut  kemudian  di implementasikan menjadi sebuah sistem pakar.
d. Pengujian
Pengujian merupakan tahap keempat yang berfungsi untuk menguji sistem pakar yang telah dibangun. Pengujian ini bertujuan agar sistem pakar yang telah dibangun berjalan dengan baik dan lancar serta berfungsi seperti tujuan awal pembuatan sistem pakar.
e. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  tahap  kelima  yang  berfungsi  untuk  mendokumentasikan  sistem  pakar  dalam  sebuah dokumen teknis.
f. Pemeliharaan
Pemeliharaan merupakan tahap terakhir yang berfungsi untuk memelihara sistem pakar agar dapat berjalan dengan lancar dan data yang dimiliki merupakan data yang terbarukan.

## 2.3 Basis Pengetahuan
Pada penelitian ini, terdapat 7 (tujuh) jenis data penyakit dengan 43 (empat puluh tiga) jenis data gejala yang diperoleh melalu pengumpulan data sebelumnya. Adapun data yang digunakan terdapat pada tabel 1 dan 2 berikut:
Tabel 1. Data Penyakit Kode Penyakit Penyakit M01 Polyp M02 Adenomyosis M03 Leiomyoma M04 Malignancy and Hyperlapsia M05 Coagulopathy M06 PCOS ( Polycystic ovarian syndrome ) M07 Endometrial Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Gejala G01 Terdapat gumpalan darah di pembalut G02 Siklus menstruasi tidak teratur (<21 hari atau >35 hari) G03 Ketika menstruasi membutuhkan double pembalut … … G41 Nyeri perut bagian bawah saat menstruasi yang memburuk dari hari ke hari

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
G42 Nyeri panggul saat menstruasi yang memburuk dari hari ke hari G43 Nyeri perut bagian bawah/panggul tidak membaik dengan obat Pereda nyeri

## 2.4 Certainty Factor
Certainty factor merupakan metode yang digunakan untuk membuktikan suatu fakta yang digunakan dalam sistem pakar.  Metode  ini  sering  digunakan  dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit.  Dalam  mengekspresikan  fakta  tersebut, certainty factor memerlukan asumsi dari sebuah keyakinan pakar terhadap sebuah data. Adapun rumus dari certainty factor terdapat pada persamaan 1 sebagai berikut [17]:
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] − 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒]
(1)
Nilai MB[h,e] dan MD[h,e] diperoleh dari persamaan 2 dan 3.
𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] = 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒1] + 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒2] × (1 − 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒1]) 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] = 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒1] + 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒2] × (1 − 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒1]) (2) (3)
Keterangan: CF(h,e) : Certainty factor dari hipotesis (h) yang dipengaruhi oleh peristiwa/ evidence (e). MB(h,e)  : Measure of increased belief, ukuran kenaikan kepercayaan terhadap hipotesis (h) yang dipengaruhi oleh peristiwa/ evidence (e). MD(h,e)  : Measure of increased disbelief, ukuran kenaikan ketidakpercayaan terhadap hipotesis (h) yang dipengaruhi oleh peristiwa/ evidence (e).
e : Peristiwa atau fakta ( evidence )
h
: Hipotesis atau dugaan Metode certainty  factor banyak  digunakan  peneliti  sebelumnya  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Penelitian terdahulu  yang dilakukan Amalia Mahmudah [18] menunjukkan jika dari 50 data uji  yang dilakukan mendapatkan akurasi 100% karena seluruh data uji tersebut sesuai dengan diagnosa pakar. Penelitian yang dilakukan oleh Priskilla [19] juga  menunjukkan  hasil  yang  serupa,  yaitu  memiliki  hasil  perbandingan  diagnosa  sistem  dan  pakar  dengan akurasi 100% sesuai. Penelitian tersebut menunjukkan jika metode ini layak digunakan untuk penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Sistem pakar yang dibangun digambarkan dengan use case diagram yang terdapat pada gambar 1 dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
Dari use case diagram pada gambar 2 tersebut, diketahui jika terdapat dua aktor. Dengan aktor administrator yang memerlukan  login  dalam  melakukan  pengelolaan  data  penyakit  dan  saran,  pengelolaan  data  administrator, pengelolaan data gejala, pengelolaan data pengetahuan, pengelolaan data hasil dan pengelolaan data artikel. Sementara untuk pengguna dapat melakukan pemilihan gejala, mendapatkan hasil diagnosa, melihat riwayat hasil diagnosa yang didapat sistem, serta melihat artikel yang terdapat pada sistem.

## 3.2 Penerapan Metode dan Perhitungan Manual
Pada  sistem  pakar  yang  dibangun,  metode certainty  factor diterapkan  untuk  melakukan  perhitungan  dalam menentukan diagnosa, dengan alur penerapan metode pada sistem sebagai berikut: a. Sistem menerima data gejala yang dipilih pengguna. Data gejala sistem terdapat pada tabel 2.
b. Dari gejala yang dipilih, sistem kemudian membuat rule based perhitungan dengan pengelompokan berdasarkan jenis penyakit sesuai dengan gejala yang dipilih.
c. Setelah rule based ditentukan, sistem kemudian melakukan perhitungan berurutan pada setiap rule based tersebut. d. Pada setiap rule based dilakukan perhitungan MB dan MD dengan persamaan 2 dan 3.
e. Setelah  perhitungan  MB  dan  MD  selesai  dilakukan,  kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan  CF  dengan persamaan 1.
f. Setelah didapatkan nilai CF dari setiap rule based yang ada, kemudian dilanjutkan penarikan kesimpulan diagnosa. Kesimpulan diagnosa diambil dari nilai CF tertinggi dari rule based yang ada.
Penjelasan dari alur metode dan perhitungan certainty factor untuk sistem pakar diagnosa awal tanda bahaya gangguan menstruasi dapat dilihat dari contoh berikut. Misalkan seorang pengguna memilih beberapa gejala berikut untuk didiagnosa, gejala tersebut antara lain: a. Perubahan mood drastis dan rentan stress
b. Rambut banyak yang rontok bahkan hingga botak
c. Nyeri perut bagian bawah saat menstruasi yang memburuk dari hari ke hari
d. Nyeri perut bagian bawah/panggul tidak membaik dengan obat pereda nyeri Dari gejala yang dipilih, kemudian terbentuk 2 rule based , antara lain:
a. Rule based 1 , penyakit PCOS dengan anggota rule based adalah perubahan mood drastic dan rentan stress serta rambut banyak yang rontok bahkan hingga botak
b. Rule based 2 , penyakit endometrial dengan anggota rule based nyeri perut bagian bawah saat menstruasi Kemudian, dilakukan perhitungan certainty factor dari kedua rule based tersebut. a. Perhitungan rule based 1, PCOS
h, e1  = Gejala 1 Perubahan mood drastic dan rentan stress (MB: 0.6; MD: 0.01;)
h, e2  = Gejala 2 Rambut banyak yang rontok bahkan hingga botak (MB: 0.5; MD: 0.02;)
MB = MB[h,e1] + MB[h,e2] x (1-MB[h,e1]) (menggunakan persamaan 2) = 0.6 + 0.5 x (1 – 0.6)
= 0.8
MD = MD[h,e1] + MD[h,e2] x (1-MD[h,e1]) (menggunakan persamaan 3) = 0.01 + 0.02 x (1 – 0.01) = 0.0298 CF  = MB – MD (menggunakan persamaan 1) = 0.8 – 0.0298 = 0.7702
b. Perhitungan rule based 2, Endometrial
h, e1  = Nyeri perut bagian bawah saat menstruasi yang memburuk dari hari ke hari (MB: 0.8; MD: 0.01)
h, e2  = Nyeri perut bagian bawah/panggul tidak membaik dengan obat pereda nyeri (MB: 0.8; MD: 0.02) MB   = MB[h,e1] + MB[h,e2] x (1-MB[h,e1]) (menggunakan persamaan 2)
= 0.8 + 0.8 x (1 – 0.8) = 0.96 MD = MD[h,e1] + MD[h,e2] x (1-MD[h,e1]) (menggunakan persamaan 3) = 0.01 + 0.02 x (1 – 0.01 = 0.0298 CF = MB – MD = 0.96 – 0.0298 = 0.9302 Dari  contoh  perhitungan  manual  diatas,  diketahui  jika  nilai  CF  untuk  endometrial  lebih  tinggi  dari  PCOS dengan nilai 0.9302. Sehingga kesimpulan yang diambil adalah pengguna kemungkinan besar mengalami penyakit endometrial.

## 3.3 Implementasi Sistem
Pada  sistem  yang  telah  dibangun,  pengguna  diminta  untuk  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan  yang  dialami. Implementasi dari laman tersebut dapat dilihat dari gambar 3 berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
Gambar 3. Laman Memilih Gejala
Setelah memilih gejala, kemudian pengguna dapat menekan tombol proses sehingga gejala yang dipilih dapat diproses oleh sistem dan ditampilkan. Laman hasil diagnosa tersebut dapat dilihat dari gambar 4 berikut:
Gambar 4. Laman Hasil Diagnosa
Pada administrator, dapat melakukan login sebelum melakukan pengolahan data yang dibutuhkan, yang dapat dilihat dari gambar 5 berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
Ketika berhasil login, administrator dapat mengakses laman dashboard. Pada laman ini administrator dapat melihat jumlah data yang tersimpan yang dapat dilihat dari gambar 6 berikut:
Gambar 6. Laman Dashboard Administrator

## 3.5 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan apakah sistem telah berjalan dengan baik, lancar dan  sesuai  dengan tujuan awal. Pengujian sistem sendiri  dilakukan langsung pada aplikasi  yang telah selesai  dibangun  menggunakan metode black box . Berikut merupakan hasil pengujian black box pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Pengujian Black box Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Use case login Administrator  berhasil login dan  laman  utama  administrator ditampilkan Berhasil Use  case kelola  data  penyakit dan saran Administrator  berhasil  melakukan  pengelolaan  data  penyakit  dan saran Berhasil Use case kelola data gejala Administrator berhasil melakukan pengelolaan data gejala Berhasil Use case kelola data pengetahuan Administrator berhasil melakukan pengelolaan data pengetahuan Berhasil Use case kelola data hasil Administrator berhasil melakukan pengelolaan data hasil Berhasil Use case kelola data artikel Administrator berhasil melakukan pengelolaan data artikel Berhasil Use case memilih gejala Pengguna dapat melakukan pemilihan gejala Berhasil Use case hasil diagnosa Gejala yang dipilih didiagnosa menggunakan metode certainty factor dan ditampilkan Berhasil Use case lihat riwayat diagnosa sistem Pengguna  dapat  melihat  riwayat  diagnosa  terbaru  yang  dilakukan oleh sisten Berhasil Use case lihat artikel Pengguna dapat melihat artikel mengenai gangguan menstruasi yang terdapat pada sistem Berhasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  diketahui  jika  seluruh  pengujian  yang  dilakukan berhasil. Hal tersebut membuktikan jika sistem pakar yang dibangun berjalan dengan baik dan lancar.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  analisa  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  sehingga  menghasilkan  sebuah perangkat  lunak  yaitu  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Gangguan  Menstruasi  PALM-COEIN  menggunakan  metode certainty  factor dengan  kesimpulan  sistem  yang  dibuat  dapat  berjalan  baik  tanpa  error  serta  memiliki  tampilan antarmuka yang mudah dipahami oleh pengguna dan dapat  memberikan informasi  mengenai  gangguan menstruasi dengan baik. Selain itu, sistem pakar yang dibangun dapat digunakan melalui web browser sehingga memudahkan pengguna dalam mengetahui gangguan menstruasi yang dialami dan dapat melakukan pemeriksaan awal atau diagnosa awal tanpa terkendala masalah biaya, jarak serta waktu.  Penelitian ini dapat dikembangkan serta disesuaikan untuk menambah fitur serta manfaat dari penggunaan aplikasi dalam menghasilkan manfaat yang lebih baik lagi kedepannya.

## REFERENCES
[1]   Prawirohardjo, Ilmu Kebidanan Sarwono Prawirohardjo, Jakarta: PT. Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo, 2010. [2]   J. Mandang, Kesehatan Reproduksi dan Pelayanan Keluarga Berencana (KB), Bogor: In Media, 2016.
[3]   C.  JW  dan  R.  LM,  “Premalignant  Lesions  of  The  Endometrium,”  19  Juli  2021.  [Online].  Available: https://emedicine.medscape.com/article/269919-overview#a7. [Diakses 21 Desember 2021].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1083 − 1090 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1805
[4]   H.  Mahdy,  M.  J.  Casey  dan  D.  Crotzer,  “Endometrial  Cancer,”  25  Agustus  2021.  [Online].  Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK525981/. [Diakses 10 Desember 2021].
[5]   E.  Sinaga,  N.  Saribanon,  S.  N.  Sa'adah,  U.  Salamah,  Y.  A.  Murti,  A.  Trisnamiati  dan  S.  Lorita,  Manajemen  Kesehatan Menstruasi, Universitas Nasional, IWWASH, Global One, 2017.
[6]   B. P. d. P. Kesehatan, Riset Kesehatan Dasar, Republik Indonesia: Kementrian Kesehatan, 2013.
[7]   U. L. Fahmi, F. Agushybana dan S. Winarni, “Faktor-Faktor yang Hubungan Dengan Gangguan Menstruasi Pada Commuter (Penglaju) Studi Kasus di Kecamatan Karangawen Kabupaten Demak Tahun 2018,” Jurnal Kesehatan Masyarakat, vol. 6, no. 5, pp. 230-240, 2018.
[8]   R. Novita, “Hubungan Status Gizi dengan Gangguan Menstruasi pada Remaja Putri di SMA Al-Azhar Surabaya,” Amerta Nutrition, vol. 2, pp. 172-181, 2018.
[9]   Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2006.
[10]   D.  G.  H.  Divayana,  “Development  of  Duck  Disease  Expert  System  with  Appliying  Alliance  Method  at  Bali  Provincial Livestock Office,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 5, no. 8, p. 2014, 48-54.
[11]   N. Adhiatma, M. Ikhsan dan R. Hidasari, “Prototype Sistem Pakar Gangguan Menstruasi Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus: RS. Kambang Kota Jambi),” FORTECH, vol. 3, no. 2, pp. 19-25, 2019.
[12]   R.  Ginting,  M.  Zarlis  dan  R.  Rosnelly,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes  untuk Mendiagnosa Penyakit Autis Pada Anak,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 2, pp. 583-589, 2021.
[13]   I.  L.  K.  Panjaitan,  E.  Panggabean  dan  Sulindawaty,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Dempster  Shafer  Dengan  Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Stroke,” Journal of Informatic Pelita Nusantara, vol. 3, no. 1, pp. 69-74, 2018.
[14]   D. Maharani, Salamun, Y. Arliando dan V. N. Sari, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Nefropathy Menggunakan Metode Certainty Factor,” SENAR: Seminar Nasional Royal, vol. 1, no. 1, pp. 159-164, 2018.
[15]   A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman dan N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang,” Jurnal Ilmiah FIFO, vol. 10, no. 2, pp. 18-26, 2018.
[16]   E.  Haerani  dan  L.  S.  Lestari,  Sistem  Pakar:  Bayesian  Network  dan  Diagnosa  Awal  Penyakit  Tumor  Otak,  Pekanbaru: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat UIN Suska Riau, 2014.
[17]   R. Rachman dan A. Mukminin, “Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa SD,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 2, pp. 90-97, 2018.
[18]   A. Mahmudah, “Sistem Pakar Anamnesis Awal Gangguan Menstruasi dengan Metode Certainty Factor,” UIN Sunan Gunung Djati, Bandung, 2019.
[19]   P. P. Larasati, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Skizofrenia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 3, no. 1, pp. 227-234, 2019.