Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Itp (Idiopathic Thormbocytopenict Purpura) Mengunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)

## Mhd. Iskandar Romadon Hasibuan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: iskandarramadhan2@gmail.com
Abstrak – Pada saat ini penggunaan teknologi perangkat komputer telah berkembang pesat dan memasyarakat. Sebagian besar masyarakat menggunakannya tidak hanya untuk kepentingan secara komersial saja, tetapi juga untuk mendapatkan informasi pendeteksian penyakit secara cepat dan efesien dengan aplikasi berbasis komputer yang dapat membantu masyarakat umum untuk mengetahui penyebab dan gejala dari penyakiit tersebut. Untuk itu, diperlukan suatu sistem yang dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah sesuai dengan pengetahuan seorang pakar yang dimasukan kedalam suatu sistem komputer. Perkembangan teknologi Kecerdasan Buatan yang terjadi telah memungkinkan Sistem Pakar untuk diaplikasikan penggunaannya dalam mendeteksi penyakit dengan menggunakan bahasa pemrograman.  Salah  satunya  dalam  pemberian  informasi  mengenai  berbagai  masalah,  terutama  penyakit  ITP  (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura). Metode sistem pakar yang digunakan adalah Varibel Centered Intelligent Rule System (VCIRS) digunakan untuk menangani  dalam mendiagnosa penyakit ITP. Dengan fasilitas yang diberikan untuk user dan administrator, memungkinkan baik user maupun admnistrator untuk menggunakan sistem ini sesuai kebutuhan masing-masing. User diberi kemudahan  dalam  mengetahui  informasi  penyakit  ITP,  penyebab  dan  pencegahannya.  Sistem  Pakar  ini  dibuat  dengan menggunakan Bahasa Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Variabel Centered Intelegent Rule System (VCIRS), ITP
Abstract – At this time the use of computer peripheral technology has grown rapidly and is popular in the community. Most people use it not only for commercial purposes, but also to obtain information on the detection of disease quickly and efficiently with computer-based applications that can help the general public to find out the causes and symptoms of these diseases. For this reason, we need a system designed to be able to mimic the expertise of an expert in answering questions and solving a problem  in  accordance  with  the  knowledge  of  an  expert  entered  into  a  computer  system.  The  development  of  Artificial Intelligence  technology  that  has  occurred  has  enabled  the  Expert  System  to  be  applied  in  detecting  diseases  using  the programming  language.  One  of  them  is  in  providing  information  about  various  problems,  especially  ITP  (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) disease. The expert system method used is the Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) used to deal with diagnosing ITP disease. With the facilities provided for users and administrators, it allows both users and administrators to use this system according to their individual needs. Users are given the ease of knowing information about ITP disease, its causes and prevention. This Expert System was created using the Microsoft Visual Basic 2008 Programming Language.
Keywords : Expert System, Variable Centered Intelligence Rule System (VCIRS), ITP

## 1. PENDAHULUAN
Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) adalah penyakit kelainan autoimun yang berdampak kepada trombosit atau platelet. Kondisi ini bisa menyebabkan seseorang mudah mengalami memar atau berdarah, dan terjadi secara berlebihan. Pendarahan yang terjadi disebabkan oleh tingkat trombosit yang rendah.  ITP  ini bisa terjadi kepada orang dewasa dan anak-anak. ITP pada anak-anak biasanya terjadi pasca infeksi virus dan bisa pulih sepenuhnya tanpa  melalui  pengobatan  atau  penanganan  khusus.  Sedangkan  pada  orang  dewasa,  ITP  biasanya  merupakan kelainan yang bersifat kronis atau jangka panjang.
Diagnosis penyakit ITP dilakukan dengan cara memastikan gejala pendarahan maupun jumlah trombosit rendah  bukan  disebabkan  karena  penyakit  lain.  Jika  tidak  didapati  adanya  penyebab  tertentu,  maka  bisa disimpulkan pasien mengalami ITP. Prosedur yang bisa dilakukan untuk mendiagnosis ITP adalah: tes darah, tes fisik riwayat kesehatan lengkap, pemeriksaan sum-sum tulang.
Pengobatan  ITP  tergantung  pada  tingkat  keparahan  penyakit  itu  sendiri.  Biasanya  anak-anak  tidak memerlukan  pengobatan.  Pada  orang  dewasa,  obat  yang  umum  digunakan  adalah  steroid.  Jika  steroid  kurang efektif, obat lain seperti immunoglobulin dapat diberikan melalui injeksi ke dalam pembuluh darah. Jika langkah- langkah ini dirasa tidak efektif, kemungkinan limpa perlu diangkat [1].
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang bisa dilakukan oleh para ahli. Adanya sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya.
Variabel centered intelegent rule system (VCIRS) merupakan perkawinan dari SBA dan RDR. Arsitektur sistem  diadaptasi  dari  SBA  dan  ia  mengambil  keuntungan-keuntungan  yang  ada  dari  RDR.  Sistem  ini mengorganisasi  RB  dalam  struktur  spesial  sehingga  pembangunan  pengetahuan,  inferensia  pengetahuan  yang berdayaguna dan peningkatan evolusional dari kinerja sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama. Metode ini merupakan  salah  satu  metode  sistem    pakar  yang  mempunyai  keunggulan  dalam  sistem  perbaikan  data.  Jika
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954
terdapat  kesalahan  atau  pengembangan  data  dapat  dilakukan  pembaruan  data  tanpa  harus  membuat  sistem  dari awal [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar (expert system) adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar. Dengan demikian, komputer akan memiliki keahlian untuk menyelesaiakan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar. Berbagai aplikasi sistem pakar telah banyak dikembangkan baik dibidang kedokteran, psikologi maupun di bidang yang lain, seperti pengembangan sistem pakar MYCIN untuk diagnosis penyakit [3].

## 2.2 Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)
Variable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan perkawinan dari SBA dan RDR. Arsitektur sistem diadaptasi dari SBA dan ia mengambil keuntungan-keuntungan Variable-Centered Intelligent Rule System yang ada  dari  RDR.  Sistem  ini  mengorganisasi  RB  dalam  struktur  spesial  sehingga  pembangunan  pengetahuan, inferensia pengetahuan yang berdayaguna dan peningkatan evolusional dari kinerja sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama. Istilah “ Intelligent ” dalam VCIRS menekankan pada keadaan sistem ini yang dapat “belajar” untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  dari  pengguna  sistem  selama  pembangunan  pengetahuan  (melalui  analisis nilai) dan penghalusan pengetahuan (dengan pembangkitan rule ) [6].
VCIRS adalah sistem yang melakukan modifikasi terhadap sistem yang sudah ada (yakni SBA dan RDR) sebagai berikut:
1. SBA Pembangunan pengetahuan (mudah)
2. RDR
Inferensia (kemampuan inferensia ala SBA)
3. Kinerja sistem
Cakupan pengetahuan (ditingkatkan oleh pembangkitan rule ) Persamaan (1) menghitung VUR untuk variabel ke-i, (2) menghasilkan NUR untuk node ke- j , sedangkan (3) mendefinisikan RUR untuk rule ke- k . VUR i = Credit × Weight i (1)
NUR j = ∑ 𝑉𝑈𝑅 𝑖𝑗 𝑁 1 𝑁 VUR ij untuk variabel ke- i dalam node j (2)
RUR k = ∑ 𝑁𝑈𝑅 𝑗𝑘 𝑁 1 𝑁 NUR jk untuk variabel ke- j dalam rule k (3)
Dimana: a. Credit i = kejadian dari variable i dalam Node Structure
(4)
Credit  didapatkan  dari  node  structure.  Nilainya  akan  meningkat  saat  pengguna  membuat  node  yang menyetujui nilai dari case lama.
b. Weight i =NS i ×CD i (5)
Weight  menghitung  bobot  ( weight )  dari  variabel  ke  node  yang  memilikinya.  Ada  2  faktor  yang berkonstribusi kebobot dari sebuah variabel. Pertama adalah jumlah node yang berbagi ( sharing ) sebuah variabel  dan kedua adalah CD ( Closeness Degree ), yaitu derajat kedekatan sebuah variabel pada sebuah node.
NS i = jumlah node yang berbagi ( sharing ) varabel i (6)
CD i = 𝑉𝑂 𝑖 𝑇𝑉 (7)
CD adalah singkatan dari Closeness Degree , yaitu derajat kedekatan sebuah variabel  pada sebuah node. CD i dalam node j , menghitung derajat kedekatan dari variable i dalam node j. Makin dekat sebuah variable pada  konklusi  yang  dipunya  suatu  node  (catatan:  node  adalah  rangkaian  dari  variable-variable).  CD dihitung dengan urutan variabel VO, dibagi dengan total variabel TV, yang dimiliki oleh sebuah node. VO i = urutan dari variabel i dalam suatu node (8) TV = total variabel yang dimiliki oleh suatu node (9)

## 2.3 Certainly Factor (CF)
Metode certainty factor digunakan ketika menghadapi suatu masalah yang jawabannya tidak pasti. Ketidakpastian ini bisa merupakan probabilitas. Metode ini diperkenalkan oleh Shortlife Buchanan pada  tahun 1970-an. Beliau menggunakan metode ini saat melakukan diagnosis dan terapi terhadap penyakit meningitis dan infeksi darah [7]. Tim  pengembang  dari  metode  ini  mencatat  bahwa,  dokter  sering  kali  menganalisa  informasi  yang  ada  dengan ungkapan  seperti  “mungkin”,  “hampir  pasti”.  Metode  ini  mirip  dengan  fuzzy  logic,  karena  ketidakpastian direpresentasikan dengan derajat kepercayaan sedangkan perbedaannya adalah pada fuzzy logic saat perhitungan untuk rule yang premisnya lebih dari satu, fuzzy logic tidak memiliki nilai keyakinan untuk rule tersebut sehingga
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954
perhitungannya hanya melihat nilai terkecil untuk operator AND atau nilai terbesar untuk operator OR dari setiap premis yang pada rule tersebut berbeda dengan certainty factor yaitu setiap rule memiiki nilai keyakinannya sendiri tidak hanya premis-premisnya saja yang memiliki nilai keyakinan. Certainty factor menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan [7]. CF[h,e]=MB[h,e]–MD[h,e]
(10)
Keterangan : CF[h,e]= faktor kepastian MB[h,e]=  measure  of  belief,  ukuran  kepercayaan  atau  tingkat  keyakinan  terhadap  hipotesis  (h),  jika  diberikan evidence (e) antara 0 dan 1.
MD[h,e]  = measure of disbelief, ukuran ketidakpercayaan atau tingkat  keyakinan terhadap hipotesis (h), jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1. Adapun beberapa kombinasi certainty factor terhadap premis tertentu:
1. Certainty factor dengan satu premis.
CF[h,e] = CF[e] * CF[rule] = CF [user] * CF [pakar]
(11) 1. Certainty factor dengan lebih dari satu premis. CF[A ˄ B] = Min(CF[a], CF[b]) * CF       [rule] (12) CF[A ˅ B] = Max(CF[a], CF[b]) * CF [rule] (13) 2. Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa. CF gabungan [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) (14)

## 2.4 Idiophatic Thrombocytopenic Purpura (ITP)
Idiophatic thrombocytopenic purpura (ITP) adalah kelainan autoimun yang ditandai dengan trombo-sitopeni yang menetap (di darah tepi angka trombosit < 150 x 109/l) disebabkan karena ikatan antara antibodi dengan antigen trombosit  yang  akan  menyebabkan  destruksi  yang  prematur  oleh  sistem retikuloendo-thelial,  khususnya  limpa. Defisiensi  trombosit  akan  mengakibatkan  timbulnya  ptekie,  purpura,  dan  per-darahan  mukokutan  maupun perdarahan  lain.  Dikatakan  juga  bahwa  ITP  adalah  keadaan  trombositopenia  (jumlah  trombosit  yang  rendah dengan hasil pemeriksaan darah lengkap lain serta apusan darah tepi normal) pada pasien tanpa ada gejala klinis yang  dihubungkan  dengan  kondisi  atau  faktor  yang  menye-babkan  trombositopenia  (seperti  infeksi  human immunodeficiency virus (HIV), systemic lupus erythe-matosus, lymphoproliferative disorders, myelodys-plasia, agammaglobulinemia,  terapi  dengan  obat  tertentu,  alloimmune  thrombocytopenia,  dan  trombo-sitopenia kongenital atau heriditer) [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum adanya sistem komputerisasi pasien harus bertemu lansung untuk berkonsultasi kepada dokter, tentang gejala penyakit yang dideritanya. Setelah dokter sudah mengetahui penyakit yang diderita oleh pasien maka dokter dapat  mendiagnosa penyakit yang diderita pasien. Lalu  dokter akan memberikan hasil diagnosa kepada pasien. Setelah  perkembangan  sistem  komputer  yang  semakin  maju  maka  dokter  dapat  memberikan  pengetuannya kedalam sebuah sistem komputer yang  dinamakan basis pengetahuan yang dapat disebut sistem pakar. Kemudian basis pengetahuan tersebut dapat menampilkan hasil diagnosa penyakit yang telah ditentukan perhitungan sesuai dengan sistem pakar. Untuk memenuhi syarat-syarat tersebut maka dibuat suatu struktur If-Then yaang dibaca dari database . Program ini diusahakan sesederhana mungkin agar lebih mudah dimengerti pengguna. Pembuatan program ini berguna sebagai alat bantu user untuk lebih mudah dalam mendiagnosa penyakit pada pasien. Sistem ini akan menyimpan data-data pasien kedalam database program. Selanjutnya sistem berlanjut kesistem  selanjutnya  untuk  mengetahui  gejala  dan  hasil  diagnosa  penyakit  dari  pasien.  Sistem  yang  telah dimasukkan  formula  dengan  metode Variable  Centered  Intelligent  Rule  System (VCIRS)  akan  mengolah  data gejala  penyakit  dan  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  penyakit  berupa  angka  persentase  hasil  diagnosa  yang kemudian akan menampilkan keterangan tentang diagnosa penyakit dan bagaimana solusi yang harus dilakukan oleh pasien.
Hasil diagnosa penyakit akan tersimpan kedalam database sistem yang telah dibuat. Sistem ini berguna apabila  sewaktu-waktu user ingin  melihat  kembali  data-data  dari  gejala  dan  diagnosa  penyakit  pasien.  Dengan sistem ini maka penyimpanan data-data gejala dan diagnosa penyakit akan lebih aman tersimpan didalam sebuah sistem tanpa harus takut kehilangan data-data sebelumnya.

## 3.1 Penerapan Metode VCIRS (Variabel Centered Rule System)
Logika  pada  metode VCIRS  (Variabel  centered  intellegent  rule  system) pada  tahap  pertanyaan  atau  tahap  sesi konsultasi  maka  akan  didapatkan  beberapa  jumlah  variabel  yang  sesuai  dengan  nilai Vcirs dari  gejala-gejala tersebut. Jika vcirsnya nilai 0 maka akan menujukan bahwa pasien tidak mengalami gejala seperti yang dinyatakan sistem. Apabila user yakin bahwa gejala seperti yang terapat pada sistem, maka user semakin yakin bahwa gejala yang tersebut memang benar dialami manusia, dan semakin tinggi pula hasil perentase keyakinan yang diproleh.
Proses  perhitungan  presentase  keyakinan  diawali  dengan  pemecahan  sebuah  rule  yang  dimiliki  premis majemuk, menjadi rule yang memiliki premis tunggal. Kemudian masing-masing aturan baru dihitung Vcirs nya,
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954
sehingga  diproleh  nilai Vcirs nya  untuk  masing-masing  aturan,  kemudian  nilai Vcirs tersebut  dikombinasikan. Sebagai contoh, proses pemberian bobot pada setiap premis (gejala) sehingga memperoleh presentase keyakinan untuk penyakit ITP .
Sesuai  dengan  termonologi  kepastian Vcirs (Variabel  Centered  Intellegent  Rule  System)    pengguna konsultasi diberi jabawan dengan masing-masing bobot sesbagai berikut:
Tabel 1. Tabel Nilai User No User Nilai user 1. Tidak 0.1 2. Tidak tahu 0.2 3. Kurang yakin 0.4 4. Cukup yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6. Sangat yakin 1.0
Berikut  adalah  tabel  gejala-gejala  penyakit  ITP,  secara  keseluruhan  data  dari  rule  penyakit  ITP  dalam bentuk tabel dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Gejala ITP dan Nilai Pakar No  Kode Gejala Penyakit Nilai Pakar 1 IP01 Memar 0.8 2 IP02 Perdarahan akibat luka yang berlangsung lama 0.4 3 IP03 Perdarahan yang terjadi pada kulit 0.8 4 IP04 Mimisan 0.2 5 IP05 Darah pada urine 0.4 6 IP06 Perdarahan pada gusi 0.6 7 IP07 Perdarahan berlebihan saat menstruasi 0.6 8 IP08 Sangat kelelahan 0.5 Tabel 3. Tingkat Presentasi No Tingkat Presentasi Nilai Kemungkinan 1 0-50% Sedikit kemungkinan atau kemingkinan kecil 2 51-79% Kemungkinan 3 80-99% Kemungkinan besar 4 100% Sangat yakin Tabel 4. Basis Pengetahuan Solusi No Tingkat Presentasi Solusi 1 0-50% Harus memasukan trombosit yang cukup pada tubuh manusia 2 51-79% Jadwal  seperti  untuk  flu  dan  pneumia,  dapat  membantu  mencegah  masalah  akibat pengobatan, seperti infeksi. Vaksinasi rutin: melakukan vaksinasi sesuai. 3 80-99% Olahraga rutin, seperti berjalan dapat mencegah pengeprosan tulang, tekanan darah tinggi dan diabetes yang terkait dengan Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) 4 100% Memiliki dukungan mental yang kuat, jika anda merasa perlu untuk berbicara dengan orang lain masalah Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP)
Tampilan Hasil diagnosis beserta nilai analisis VUR, RUR, dan NUR jika kita rancang rule untuk sistem ini maka akan dinyatakan dalam bentuk if-then sesperti dibawah ini:
If Memar Ya If Perdarahan akibat luka yang berlangsung lebih lama Ya If Perdarahan yang terjadi di bawah kulit Ya If Perdarahan dari hidung atau mimisan Ya If Darah pada urine atau tinja Ya If Perdarahan pada gusi, terutama setelah perawatan gigi Ya If Perdarahan berlebihan saat menstruasi Ya If Sangat kelelahan Ya Then Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) Ya Maka  dengan  demikian  dapat  disimpulkkan  bahwa  diagnosis  yang  dilakukan  sistem  terhadap  pengguna telah sesuai dengan rancangan rule secara manual. Berasarkan pernyataan tersebut maka didapatkan data berupa jumlah variabel dari rule ITP adalah 8. Secara keseluruhan data dari rule penyakit Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) dalam bentuk tabel dapat dilihat dibawah ini:
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954
Tabel 5. Tabel Data dari Rule Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) Varibel ID Varibel Vaaribel order Credit Numofnode Id Total Variabel 1 Memar 1 1 1 8 2 Perdarahan akibat luka yang berlangsung lebih lama 2 1 1 8 3 Perdarahan yang terjadi di bawah kulit 3 1 1 8 4 Perdarahan dari hidung atau mimisan 4 1 8 5 Darah pada urine atau tinja 5 1 1 8 6 Perdarahan pada gusi, terutama setelah perawatan gigi 6 1 1 8 7 Perdarahan berlebihan saat menstruasi 7 1 8 8 Sangat kelelahan 8 1 1 8
Berikut ini nilai VUR (varibel usege rate dari 8 gejala Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) ). VUR = Credit x weight i
VUR = Credit x (NumOf Nuddeld x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 ) Pada saat pertama kali penggunaan: VUR dari variabel Memar
VUR = Credit x (NumOf Nuddeld x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1 x (1 x 1 8 ) =0.125 VUR dari variabel Perdarahan akibat luka yang berlangsung lebih lama
VUR = Credit x (NumOf Nuddeld x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1 x (1 x 2 8 ) =0.25 dan seterusnya NUR (Node Usege Raten) dari penyakit Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP)
NUR = ∑ 𝑉𝑈𝑅 𝑁𝑗 = 0.12+0.25+0.375+0.5+0625+0.75+0.875+1 = 4.5 8 = 0.5625
RUR (Rule Usege Rate) dari penyakit Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP)
RUR k = ∑ 𝑁𝑈𝑅 𝑗𝑘 𝑁 1 𝑁
RUR k = Σ 0.5625 8 = 0.0703125
Seorang pasien sedang melakukan diagnosa untuk penyakit Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) , pasien tersebut menayakan pertanyaan dengan jawaban berikut:
Tabel 6. Sampel Kasus No Pertanyaan Jawaban 1 E 1 =  Apakah Badan Selalu Memar ? Cukup yakin  = 0.6 2 E 2 = Apakah luka yang lama Selalu Perdarahan  ? Kurang yakin = 0.4 3 E 3 = Apakah perdarahan di bawah kaki selalu berbintik merah  Tidak tahu      = 0.2
4 E 4 = Apakah hidung selalu mimisan ? Kurang yakin  = 0.4 5 E 5 = Apakah Perdarahan pada urine ? Tidak tahu      = 0.2 6 E 6 = Apakah Perdarahan pada gusi? Yakin              = 0.8 7 E 7 = Apakah Perdarahan berlebihan saat menstruasi ? Cukup yakin   = 0.6 8 E 1 = Aapakah selalu sangat kelelahan ? Kurang yakin = 0.5
Hitung CF [H,E] = CF [H] × CF [E] CF[H,E] × RUR k = CFR Dengan : CF [H] = sebagai nilai (pakar) CF [E] = sebagai nilai (jawaban pasien)
CF [H,E] 1 = CF [H] × CF [E] CF [H,E] 1 = 0.8 × 0.6 = 0.48 CFR = CF[H,E] × RUR k
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954
= 0.48 × 0.0703125 CFR 1 = 0.0337 Sampaai CFR 8 CF [H,E] 8 = CF [H] × CF [E] CF [H,E] 8 = 0.8 x 05 = 0.16 CFR = CF[H,E] × RUR k = 0.16 × 0.0703125 CFR 8 = 0.01125 Hitung CF kombinasi Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) CF kombinasi = CF1 + CF 2 (1-CF1) CFR1R2 = CFR1 + CFR2 (1 - CFR1) = 0.03375 + 0.01125 (1 - 0.03375) = 0.446203125 CFR1R2R3 = CFR1R2 + CFR3 (1 – CFR2) = 0.446203125 + 0.01125 (1 - 0.446203125) = 0.4524333398 CFR1R2R3R4 = CFR1R2R3 + CFR4 (1 – CFR1R2R3) = 0.4524333398 + 0.005625 (1 - 0.4524333398) = 0.4555134023 CFR1R2R3R4R5 = CFR1R2R3R4 + CFR5 (1 – CFR1R2R3R4) = 0.4555134023 + 0.005625 (1 - 0.4555134023) = 0.4585761394 CFR1R2R3R4R5R6 = CFR1R2R3R4R5 + CFR6 (1 – CFR1R2R3R4R5) = 0.4585761394 + 0.03375 (1 - 0.4585761394) = 0.4768491947 CFR1R2R3R4R5R6R7 = CFR1R2R3R4R5R6 + CFR7 (1 – CFR6) = 0.4768491947 + 0.0253125 (1 - 0.4768491947) = 0.4900914495 CFR1R2R3R4R5R6R7R8 = CFR1R2R3R4R5R6R7 +CFR8 (1 – CFR1R2R3R4R5R6R7) = 0.4900914495 + 0.028125 (1 - 0.4900914495) = 0.5044326275 × 100% = 50.443% Dari kesimpulan perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa pasien mengalami penyakit Idiopathic Thrombocytopenic  Purpura  (ITP) dengan  nilai  50.443%.  Persentase  kesimpulan  membuktikan  bahwa kemungkinan kecil pasien tersebut menderita Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) . Maka solusinya adalah dengan mengubah pola hidup menjadi lebih sehat.

## 3.2 Implementasi
Hasil pengujian program menampilkan hasil output dari sebuah input data pada aplikasi yang telah siap. Adapun tampilan hasil pengujian program adalah sebagai berikut:
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1954

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa yang telah dilakukan selama proses perancangan hingga implementasi, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Penyakit  Idiopathic Thrombocytopenic  Purpura (ITP)  dapat  didiagnosa  dengan  menggunakan  sistem  pakar, untuk  membantu  masyarakat  dalam  mengetahui  gejala  awal  dari  penyakit  Idiopathic  Thrombocytopenic Purpura (ITP) yang diderita tanpa harus bertemu dokter, agar tidak tercapai tahap akhir dari penyakit hepatitis yang berujung kematian.
2.  Dengan menerapkan metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dalam mendiagnosa penyakit Idiopathic  Thrombocytopenic  Purpura  (ITP)  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi,  serta  memberikan  informasi penyakit  yang  diderita  pasien  dan  bagaimana  solusi  pencegahannya.  Aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit Idiopathic Thrombocytopenic Purpura (ITP) ini menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008.
3.  Merancang  aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  Idiopathic  Thrombocytopenic  Purpura  (ITP)  dapat menampilkan sistem yang dapat membantu masyarakat.

## REFERENCES
[1]    Fadilah Zennifa, et al. “Prototipe Alat Deteksi Dini dan mandiri  penyakit jantung Menggunakan Sistem Pakar VCIRS, Ardunio dan Handphone Android”, Teknik Elektro Universitas Andalas, 2011
[2]    Fadilah Zennifa, et al. “Prototipe Alat Deteksi Dini dan mandiri penyakit jantung Menggunakan Sistem Pakar VCIRS, Ardunio dan Handphone Android”, Teknik Elektro Universitas Andalas, 2011.
[3]    T. Sutojo, S. Si, M. Kom et al, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta, 2011.
[4]    Anita Destiani & Muhammad Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan, Yogyakarta, 2006.
[5]    Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta, 2005.
[6]    Indah  Wulansari,  Maria  Goreti  Widiastuti  &  Rahardjo,  Abses  submandibula  odontogenik  pada  penderita  idiopatik  trombositopeni purpura di RSUP Dr. Sardjito, Yogyakarta, 2016.
[7] Irfan Surbakti, M.Sc.Eng, “Variabel Intelegent Rule System,”, Information and Comunication Technology Seminar, 2006.
[8]    Stephanie  Halim  &  Seng  Hansum,  Penerapan  Metode  Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar  Pendeteksi  Resiko  Osteoporosis  dan Osteoarthritis, Tangerang, 2015.
[9]    Rosa A. S. dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, Bandung, 2016.
[10]    Rahmat Priyanto, Langsung Bisa Visual Basic. NET 2008, Bandung, 2009.