Vol.27 No.1, June 2021 ISSN (p): 1693-590x, ISSN (e): 2686-4711 DOI: 10.36309/goi.v27i1.148
 97

## Aplikasi Pengenalan Penyakit Kejiwaan Manusia Menggunakan
Metode Certainty Factor Berbasis Android
Kristono* 1 , Ony Budi Prasetyo 2 , Sri Irjani Sholihah 3 1,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK AUB, Surakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Komputer, STMIK AUB, Surakarta, Indonesia e-mail: * 1 kristono@stmik-aub.ac.id , 2 ony.prast@gmail,com, 3 irjanisholihah@gmail.com

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  bertujuan  membuat  Sistem  Pakar  Kejiwaan  Berbasis  Android dengan menerapan metode certainty factor dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, database  MySQL  dan  metode  pendekatan  Waterfall.  Metode  pengumpulan  data  yaitu menggunakan  metode  wawancara,  metode  observasi  dan  metode  pustaka.  Metode  analisis kelemahan  sistem  menggunakan  PIECES.  Sistem  ini dibuat  agar  seseorang  dapat  mengetahui dan menanggulangi penyakit yang dideritanya. Sistem pakar untuk diagnosa penyakit kejiwaan ini  merupakan  suatu  sistem  pakar  yang  dirancang  sebagai  alat  bantu  untuk  mendiagnosa penyakit  kejiwaan  dengan  basis  pengetahuan  yang  dinamis.  Dimana  sistem  pakar  merupakan sistem  komputer  yang  berisi  penalaran  seorang  pakar  yang  memiliki  keahlian  tertentu  dan sistem  pakar  juga  dapat  sebagai  pengganti  peran  seorang  pakar  yang  prinsip  kerjanya  dapat memberikan  hasil  yang  pasti,  menggunankan  metode  certainty  factor.  Sistem  pakar  ini  akan menampilkan pertanyaan gejala yang dapat dipilih oleh user, dimana setiap pilihan gejala user terdapat nilai dan nilai tersebut diakumulasi dengan nilai gejala oleh pakar. Pada hasil akhir, sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  user,  dan  penyakit  yang  diderita.  Sistem  tersebut memberikan  hasil  berupa  kemungkinan  penyakit  yang  dialami  beserta  persentase  keyakinan, dan user dapat berkonsultasi dengan pakar.
Kata kunci — Sistem Pakar, Gangguan Kejiwaan, Certainty Factor, Andorid

## Abstract
In  this  study  the  authors  established  the  android  -  based  psychological  system  by applying  fungfactor  methods  by  using  PHP  programming  language,  mysql  database  and waterfall  approach  methods.  The  data-gathering  method  is  using  interview  methods, observation  methods  and  library  methods.  The  system's  weak  analysis  using  pieces.  It  was designed  so  that  one  could  know  and  cope  with  the  disease.  The  system  of  experts  for  the diagnosis  of  psychiatric  disorders  is  an  ingenious  system  designed  as  an  aid  to  diagnosing psychological  illnesses  with  a  dynamic  basis  for  knowledge.  Where  an  expert  system  is  a computer system containing reasoning from an expert with a specific skill and an expert system can also replace the role of an expert whose work principles can give a definite result, utilizing the methods of influence. The system of experts will feature questions of symptoms that the user can choose, in which each user's symptom is associated with that value and value by the expert. At the end, the system will run a diagnostic on the user, and a disease of the user. The system results  ina  possible  disease  along  with  a  percentage  of  confidence,  and  the  user  may  consult experts.
Keywords— Expert System, Psychiatric Disorders, Certainty Factor, Andorid

## 1. PENDAHULUAN
Gangguan  jiwa  adalah  gangguan  alam  :  cara  berpikir  ( cognitive ),  kemauan  ( volition ), emosi ( affective ), tindakan ( psychomotor ). Gangguan jiwa merupakan kumpulan dari keadaan- keadaan  yang  tidak  normal,  baik  yang  berhubungan  dengan  fisik,  maupun  dengan  mental. Keabnormalan tersebut dibagi ke dalam dua golongan yaitu : gangguan jiwa ( Neurosa ) dan sakit jiwa  ( Psikosa ).  Keabnormalan  terlihat  dalam  berbagai  macam  gejala  yang  terpenting diantaranya adalah ketegangan, rasa putus asa dan murung, gelisah, cemas, perbuatan-perbuatan yang terpaksa, histeria, rasa lemah, tidak mampu mencapai tujuan, takut, pikiran-pikiran buruk [1,5].
Macam-macam gangguan kejiwaan antara lain adalah gangguan Skizofernia , gangguan Waham,  gangguan Skizotipal ,  gangguan  Suasana  Perasaan,  gangguan disosiatif ,  dan  lain sebagainya. Gangguan disosiatif merupakan gangguan adanya kehilangan dari integrasi normal. Seseorang  yang  memiliki  gangguan  kejiwaan  harus  melakukan  konsultasi  pengobatan  dan mencari pakar yang ahli dalam bidang kejiwaan. Biasanya untuk mengetahui ada dan tidaknya gejala  gangguan  kejiwaan  pada  seseorang  harus  melakukan  konsultasi  kepada  dokter  ahli gangguan  kejiwaan.  Dengan  cara  mendatangi  langsung  dokter  tersebut  dan  pastinya membutuhkan biaya yang tidak sedikit dalam setiap konsultasinya.
Dengan memanfaatkan teknologi informasi dan pengetahuan dari seorang ahli gangguan kejiwaan  dapat  membantu  memberikan  pembelajaran  kepada  masyarakat  untuk  mengetahui tentang gejala-gejala penyakit kejiwaan sejak dini dengan cara membangun aplikasi pengenalan penyakit kejiwaan. Untuk dapat membangun aplikasi diperlukan analisis dan perancangan data yang akan digunakan, maka dilakukanlah penelitian dengan tujuan untuk melakukan analisa dan perancangan  aplikasi  menggunakan  metode Certainty  Factor .  Faktor  kepastian  ( Certainty Factor )  menyatakan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan  bukti  atau penilaian pakar. Certainty Factor menggunakan suatu nilai untuk menghitung derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah,  maka  penelitian  ini  bertujuan  merancang  dan membuat aplikasi pengenalan penyakit kejiwaan manusia menggunakan metode certainty factor berbasis android .  Penelitian  ini  menggunakan  metode certainty  factor karena  dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar. Aplikasi ini dapat sebagai media pengenalan penyakit kejiwaan yang di dalamnya berisi informasi tentang beberapa jenis penyakit kejiwaan dan dapat mendiagnosa penyakit dari beberapa gejala yang muncul dan dapat digunakan untuk konsultasi dengan pakar.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Sistem
Dalam pembuatan peneliti menggunakan metode pengembangan sistem dengan metode Waterfall .  Metode  ini  dipilih  oleh  peneliti  karena  mempunyai  tahapan  sistem  yang  terstruktur sehingga  sesuai  dalam  ruang  lingkup  penelitian  dan  pengembangan  sistem  dengan  metode Waterfall . Metode Waterfall adalah  suatu  proses  pengembangan  perangkat  lunak  berurutan,  di mana  model  ini  melakukan  pendekatan  secara  sistematis  dan  urut  mulai  dari  level  kebutuhan sistem  lalu  menuju  ke  tahap  analisis,  desain, coding , testing/  verification ,  dan maintenance . Disebut  dengan Waterfall karena  tahap  demi  tahap  yang  dilalui  harus  menunggu  selesainya tahap  sebelumnya  dan  berjalan  berurutan.  Metode Waterfall dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut.
Gambar 1. Model Waterfall

## 2.2 Flowchart
Aplikasi  Sistem  Pakar  Penyakit  Kejiwaan  dibuatkan  gambaran flowchart seperti Gambar 2, agar pengguna dapat mengerti alur program yang dibangun.
Gambar 2. Flowchart Sistem Pakar Penyakit Kejiwaan
Pada  Gambar  2  merupakan flowchart aplikasi  sistem  pakar  penyakit  kejiwaan.  Sistem  ini bermula  dari  pengguna  membuka  aplikasi,  jika  belum  memiliki  akun  pilih  daftar  akun,  lalu masukkan  email, password ,  nama,  jenis  kelamin,  dan  usia.  Jika  akun  belum  valid  silahkan kembali  masukkan  email, password ,  nama,  jenis  kelamin,  dan  usia.  Jika  akun  valid,  dapat melakukan login .  Setelah  melakukan login pengguna  dapat  memilih  menu.  Pilih  menu  daftar
penyakit  kejiwaan,  tampil  detail  informasi  penyakit  kejiwaan.  Pilih  menu  diagnosa,  silahkan pilih  gejala,  kemudian  sistem  melakukan  diagnosa  dan  tampil  hasil  diagnosa.  Pilih  menu riwayat diagnosa,  dapat  memilih  hasil diagnosa,  tampil komentar. Pilih menu bantuan, tampil panduan penggunaan aplikasi dan cara melakukan diagnosa. Pilih menu tentang pakar kejiwaan, tampil informasi tentang sistem pakar kejiwaan. Pilih logout , maka  keluar dari tampilan menu atau selesai.

## 2.3 Usecase
Usecase mendiskripsikan  sebuah  interaksi  antara  lebih  aktor  dengan  sistem  informasi yang  akan  dibuat.  Aplikasi  Sistem  Pakar  Penyakit  Kejiwaan  Manusia  Menggunakan  Metode Certainty Factor akan dibahas dalam usecase yaitu mengenai interaksi antar aktor yang meliputi pengguna aplikasi dan admin seperti pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Usecase
Usecase pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa admin dapat  mengelola  data  penyakit, admin dapat  mengelola  data  gejala, admin dapat  mengelola  data  diagnosa, admin dapat  melihat riwayat  diagnosa,  memberikan  tanggapan/konsultasi,  dan  dapat  mengelola  data users . User dapat  melihat  daftar  penyakit,  melakukan  diagnosa,  melihat  riwayat  diagnosa,  dan user dapat melakukan  konsultasi  dengan admin .  Untuk  melakukan  semua  itu admin dan user harus login terlebih dahulu.

## 2.4 Activity Diagram
Activity diagram  Aplikasi  Sistem  Pakar  Penyakit  Kejiwaan  Menggunakan  Metode Certainty Factor menggambarkan alur aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang. Dimulai dari user membuka aplikasi, kemudian melakukan login . Sistem menampilkan daftar menu, user memilih menu daftar penyakit. Admin menginputkan data penyakit, sistem menampilkan detail informasi  penyakit  kejiwaan. User memilih  menu  diagnosa, Admin menginputkan  data  gejala, sistem menampilkan halaman diagnosa yang berisikan pilihan gejala. User memilih gejala, lalu sistem  melakukan  diagnosa. Admin menginputkan  data rule atau  aturan  diagnosa  penyakit,
101
sistem menampilkan hasil diagnosa. User memilih menu riwayat diagnosa, sistem menampilkan daftar hasil diagnosa. Admin melihat daftar pengguna, kemudian memberikan komentar/tanggapan. User memilih daftar hasil diagnosa, sistem menampilkan komentar. User memilih  menu  bantuan,  sistem  menampilkan  panduan  penggunaan  aplikasi  sistem  pakar kejiwaan  dan  cara  melakukan  diagnosa. User memilih  menu  tentang,  sistem  menampilkan informasi tentang pakar kejiwaan. User memilih logout , dan selesai. Berikut Gambar 4 activity diagram aplikasi.
Gambar 4. Activity Diagram

## 2.5 Class Diagram
Diagram  kelas  ( class diagram)  adalah  sebuah  spesifikasi  yang  diinstansiasi  akan menghasilkan  sebuah  objek  dan  merupakan  inti  dari  pengembangan  dan  desain  berorientasi objek. Berikut Gambar 5 class diagram aplikasi.
Gambar 5. Class Diagram
Keterangan  Gambar  5,  pada  tabel  aturan  mengambil  kode_penyakit  dari  tabel  penyakit  dan setiap aturan pasti memiliki detail aturan. Pada tabel detail_aturan mengambil kode_gejala dari tabel gejala, dan kode_gejala dari tabel gejala dan id_ user dari tabel user digunakan pada tabel temp_diagnosa.  Pada  tabel  diagnosa  mengambil  id_aturan  dari  tabel  aturan  dan  setiap  tabel diagnosa  pasti  memiliki  id_ user .  Pada  tabel  komentar  mengambil  id_diagnosa  dari  tabel diagnosa, mengambil id_admin dari tabel admin , dan mengambil id_ user dari tabel user .

## 2.6 Metode Certainty Factor
Certainty Factor (CF) adalah untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran seorang pakar yang di usulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975. Seorang pakar (misalnya dokter)  sering  menganalisis  informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  ketidakpastian,  untuk mengakomodasi  hal  ini  menggunakan Certainty  Faktor guna  menggambarkan  tingkat keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi.  Faktor  kepastian  ( Certainty  Factor ) menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesa)  berdasar  bukti  atau penilaian pakar [4].
Certainty  Factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Dalam mengekspresikan derajat kepastian, Certainty Factor untuk mengasumsikan derajat kepastian seorang pakar terhadap suatu data dapat menggunakan formulasi yang diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN [4]. Konsep formulasi rumusan dasar sebagai berikut :
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]
(1)
Keterangan : 1       : Pasti satu 1…* : Satu atau banyak
*       : Primary Key
103 Keterangan : CF = Certainty Factor dalam hipotesa H yang dipengaruhi oleh fakta E
MB(H,E) = measure  of  belief (ukuran  kepercayaan)  terhadap  hipotesa  H,  jika  diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
MD(H,E) = measure  of  disbelief (ukuran  kepercayaan)  terhadap evidence H,  jika  diberikan evidence E (antara 0 dan 1) H = Hipotesa E = Evidence (peristiwa atau fakta) CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] (2) Dimana : CF(E) = Certainty Factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence E
CF(H) = Certainty Factor hipotesa dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti CF(H,E)   = Certainty Factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa ( similarly concluded Rules ) : CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1-CF[H,E]1]
CFcombine CF[H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1-CF[H,E]old)
Certainty Factor untuk hasil akhir persentase : Persentase keyakinan = CFcombine * 100  (3)
Pada sesi diagnosa penyakit, User diberikan pilihan interpretasi yang dapat dipilih pada saat User memilih pertanyaan gejala dan masing-masing memiliki nilai CF( User ) dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1 Nilai User untuk empat pilihahan jawaban No Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Mungkin 0,4 3 Kemungkinan Besar 0,6 4 Hampir Pasti 0,8
Nilai Certainty Factor untuk berbagai macam istilah ketidakpastian. Dengan menggali dari hasil wawancara dengan pakar, nilai CF ( Rule ) didapat dari interpretasi dari pakar menjadi nilai CF tertentu dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Nilai Kepastian dari Interpretasi Pakar CF ( Rule ) No Keterangan Nilai Pakar 1 Pasti Tidak -1 2 Hampir pasti Tidak -0,8 3 Kemungkinan Besar Tidak -0,6 4 Kemungkinan Tidak -0,4 5 Tidak Tahu -0,2 – 0,2 6 Kemungkinan 0,4 7 Kemungkinan Besar 0,6 8 Hampir Pasti 0,8 9 Pasti 1 Sumber : Khawarizmi [5]
Nilai  0  menentukan  bahwa  pengguna  menginformasikan  bahwa user tidak  mengalami gejala  seperti  yang  ditanyakan  oleh  sistem.  Semakin  pengguna  konsultasi  yakin  bahwa  gejala tersebut  memang  dialami  manusia,  maka  semakin  tinggi  pula  hasil  presentase keyakinan  yang diperoleh. Proses penghitungan presentase keyakinan diawali dengan pemecahan sebuah kaidah
104
yang  memiliki  premis  majemuk,  menjadi  kaidah-kaidah  yang  memiliki  premis  tunggal. Kemudian masing-masing aturan baru dihitung dengan Certainty Factor nya, sehingga diperoleh nilai Certainty  Factor untuk  masing-masing  aturan,  kemudian  nilai Certainty  Factor tersebut dikombinasikan.
Metode Certainty Factor ini hanya bisa mengolah dua bobot dalam sekali perhitungan. Untuk bobot yang lebih dari dua banyaknya, untuk melakukan perhitungan tidak terjadi masalah apabila  bobot  yang  dihitung  teracak,  artinya  tidak  ada  aturan  untuk  mengkombinasikan bobotnya, karena untuk kombinasi seperti apapun hasilnya akan tetap sama. Untuk mengetahui apakah  seorang  pasien  tersebut  menderita  penyakit  kejiwaan  atau  tidak,  itu  dilihat  dari  hasil perhitungan bobot setelah semua keluhan-keluhan diinputkan dan semua bobot dihitung dengan menggunakan  metode Certainty  Factor .  Pasien  yang  divonis  mengidap  penyakit  kejiwaan adalah pasien yang memiliki hasil persentase dari Certainty Factor yang lebih tinggi.

## 2.7 Basis Pengetahuan
Dalam  mempresentasikan pengetahuan  yang  berupa  fakta-fakta  gejala, jenis  gangguan kejiwaan  serta  solusi  menggunakan  kaidah  produksi.  Kaidah  produksi  merupakan  salah  satu aturan  bentuk  representasi  pengetahuan  yang  banyak  digunakan  dalam  pengembangan  sistem pakar.  Representasi  pengetahuan  dengan  kaidah  produksi,  pada  dasarnya  berupa  aturan  (rule) yang  berupa  IF-THEN.  Berikut  ini  adalah  reprentasi  pengetahuan  untuk  aplikasi  pengenalan penyakit kejiwaan menggunakan metode certainty factor dengan kaidah produksi di bawah ini : Untuk kaidah produksi atau rule yang berkaitan dengan penyakit kejiwaan Skizofernia adalah :
IF
berbicara sendiri
AND berbicara kacau (bicara dengan cepat dan iramanya tidak menentu) AND bicaranya tidak nyambung AND tertawa sendiri AND berhalusinasi  (kondisi  seseorang  dapat  melihat,  mencium,  mendengar  atau  merasakan sesuatu yang tidak nyata)
AND memiliki  pemikiran  yang  salah  tetapi  diyakini  benar  dan  tidak  dapat  dibantah  oleh oranglain
THEN  skizofernia Untuk  kaidah  produksi  atau rule yang  berkaitan  dengan  penyakit  kejiwaan  Depresi  Ringan adalah :
IF memiliki perasaan cemas/sedih berlebihan AND kehilangan minat dan kegembiraan AND tidur terganggu AND nafsu makan berkurang THEN  depresi ringan Untuk  kaidah  produksi  atau rule yang  berkaitan  dengan  penyakit  kejiwaan  Depresi  Sedang adalah :
IF memiliki perasaan cemas/sedih berlebihan AND kehilangan minat dan kegembiraan AND tidur terganggu AND konsentrasi dan perhatian berkurang AND memiliki pemikiran tentang rasa bersalah dan tidak berguna THEN depresi sedang Untuk  kaidah  produksi  atau rule yang  berkaitan  dengan  penyakit  kejiwaan  Depresi  Berat adalah:
IF memiliki perasaan cemas/sedih berlebihan AND kehilangan minat dan kegembiraan
AND mudah merasa lelah walau melakukan pekerjaan ringan AND merasa tidak memiiki harga diri dan kurang percaya diri AND tidak memiliki padangan  masa depan yang bagus dan mudah putus asa AND memiliki pemikiran tentang rasa bersalah dan tidak berguna
105
AND memiliki pikiran untuk mambahayakan diri atau bunuh diri THEN depresi berat Untuk kaidah produksi atau rule yang berkaitan dengan penyakit kejiwaan Cemas Menyeluruh adalah :
IF merasa cemas atau khawatir tentang nasib buruk dan cepat putus asa AND sulit konsentrasi AND sakit kepala AND gemetaran dan berkeringat AND sesak nafas THEN cemas menyeluruh Untuk  kaidah  produksi  atau rule yang  berkaitan  dengan  penyakit  kejiwaan Anxietas  Fobik adalah : IF mengalami ketakutan yang besar AND shock hebat mengenai situasi atau objek tertentu AND cepat lelah AND panik dan berkeringat THEN anxietas fobik Untuk kaidah produksi atau rule yang berkaitan dengan penyakit kejiwaan Afektif/ mood adalah: IF tingkat aktivitasnya terganggu (kadang mood meningkat dan kadang mood menurun) AND memiliki pemikiran yang kacau AND susah tidur AND berkeinginan menjauhkan diri dari masyarakat THEN afektif/ mood
Dari kaidah produksi di  atas dapat dibuatkan tabel  basis pengetahuan data gejala yang dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan  tabel  basis  pengetahuan  data  penyakit  pada  Tabel  4.  Basis pengetahuan pada tabel-tabel ini yang diterapkan dalam aplikasi pengenalan penyakit kejiwaan.
106 Tabel 3. Gejala Penyakit No Kode Gejala Penyakit 1 G001 berbicara sendiri sekurang-kurangnya 1 bulan 2 G002 berbicara  kacau  (bicara  dengan  cepat  dan  iramanya  tidak  menentu) sekurang-kurangnya 1 bulan 3 G003 bicaranya tidak nyambung sekurang-kurangnya 1 bulan 4 G004 tertawa sendiri sekurang-kurangnya 1 bulan 5 G005 berhalusinasi  (kondisi  seseorang  dapat  melihat,  mencium,  mendengar  atau merasakan sesuatu yang tidak nyata) sekurang-kurangnya 1 bulan 6 G006 memiliki  pemikiran  yang  salah  tetapi  diyakini  benar  dan  tidak  dapat dibantah oleh orang lain sekurang-kurangnya 1 bulan 7 G010 nafsu makan berkurang  sekurang-kurangnya 2 minggu 8 G011 memiliki perasaan cemas/sedih berlebihan sekurang-kurangnya 2 minggu 9 G013 tidur terganggu sekurang-kurangnya 2 minggu 10 G014 konsentrasi  dan  perhatian  berkurang  berkurang  sekurang-kurangnya  2 minggu 11 G016 memiliki perasaan cemas/sedih berlebihan sekurang-kurangnya 2 minggu 12 G017 kehilangan minat dan kegembiraan sekurang-kurangnya 2 minggu 13 G018 mudah  merasa  lelah  walau  melakukan  pekerjaan  ringan  sekurang- kurangnya 2 minggu 14 G019 merasa  tidak  memiiki  harga  diri  dan  kurang  percaya  diri  sekurang- kurangnya 2 minggu 15 G020 tidak  memiliki  padangan    masa  depan  yang  bagus  dan  mudah  putus  asa sekurang-kurangnya 2 minggu 16 G021 memiliki  pemikiran  tentang  rasa  bersalah  dan  tidak  berguna  sekurang- kurangnya 2 minggu 17 G022 memiliki  pikiran  untuk  mambahayakan  diri  atau  bunuh  diri  sekurang- kurangnya 2 minggu 18 G023 merasa  cemas  atau  khawatir  tentang  nasib  buruk  dan  cepat  putus  asa hampir setiap hari sekurang-kurangnya 1 minggu 19 G024 sulit konsentrasi hampir setiap hari sekurang-kurangnya 1 minggu 20 G025
sakit kepala hampir setiap hari sekurang-kurangnya 1 minggu
21 G026 gemetaran  dan  berkeringat  hampir  setiap  hari  sekurang-kurangnya  1 minggu 22 G027
sesak nafas
23 G028
mengalami ketakutan yang besar selama sekurang-kurangnya 1 bulan
24 G029 shock  hebat  mengenai  situasi  atau  objek  tertentu  sekurang-kurangnya  1 bulan 25 G030 cepat lelah sekurang-kurangnya 1 bulan 26 G031 hampir dan berkeringat sekurang-kurangnya 1 bulan 27 G032 tingkat aktivitasnya terganggu (kadang mood meningkat dan kadang mood menurun) sekurang-kurangnya 2 minggu 28 G033 memiliki pemikiran yang kacau sekurang-kurangnya 2 minggu 29 G034 susah tidur
30 G035 berkeinginan menjauhkan diri dari masyarakat
Sumber : Maslim [6]
Tabel 4. Jenis Penyakit No Kode Jenis Penyakit No Kode Jenis Penyakit 1 P001 Skizofernia 4 P004 Depresi Berat 2 P002 Depresi Ringan 5 P005 Gangguan Cemas Menyeluruh 3 P003 Depresi Sedang 6 P006 Gangguan Axientas Fobik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil antarmuka

## 3.1.1 Halaman Login
Gambar 6 halaman login user menampilkan email dan password user untuk melakukan login dengan menggunakan akun yang sudah terdaftar pada sistem.
Gambar 6. Halaman login user

## 3.1.2 Halaman menu riwayat diagnosa
Gambar 7 halaman menu riwayat diagnosa menampilkan daftar hasil diagnosa penyakit. Pada  halaman  ini  diberikan  fasilitas  untuk user dapat  memilih  hasil  diagnosa  untuk  melihat komentar.
Gambar 10 Halaman menu riwayat diagnose

## 3.1.3 Halaman konsultasi
Gambar  11  halaman  komentar/konsultasi  menampilkan  pesan  antara  user  dan  admin, diberikan fasilitas untuk user dapat menambahkan pesan atau membalas pesan dari admin ( user dapat melakukan konsultasi).
Gambar 11 Halaman komentar/konsultasi

## 3.1.4 Halaman menu diagnosa
Gambar  12  halaman  menu  gejala  menampilkan  daftar  pertanyaan  gejala.  Diberikan fasilitas untuk user dapat melakukan diagnosa dengan memilih jawaban dari pertanyaan gejala tersebut.

## Gambar 12 Halaman menu diagnosa

## 3.2 Pembahasan
Halaman  hasil  diagnosa  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  penyakit  kejiwaan. Dibutuhkan  perhitungan  yang  dapat  membantu  dalam  memberikan  diagnosa  pada  penderita penyakit kejiwaan. Metode perhitungan pada sistem dalam penelitian ini menggunakan metode CF  ( Certainty  Factor ).  Langkah-langkah    penggunaan  metode  CF  dalam  proses  perhitungan berdasarkan  gejala-gejala  yang  telah  diinputkan  oleh  user  dapat  dilihat  pada  contoh  kasus berikut ini :
Kasus  pertama  disini  user  memilih  gejala  G001,  G002,  G003,  G004,  G005,  dan  G006.  Maka hasil diagnosanya dapat dilihat pada Tabel 5 dan Gambar 13 berikut.
Tabel 5 Hasil Diagnosa Kasus Pertama Kode gejala CFPakar CFUser CF[H,E] G001 1 0,6 0,6 G002 1 0,4 0,4 G003 0,6 0 0 G004 0,4 0 0 G005 0,8 0,8 0,64 G006 0,6 0 0
Gambar 13 Hasil diagnosa kasus pertama
Hasil diagnosa pada Gambar 13 melalui proses pehitungan kombinasikan nilai CF dari masing- masing kaidah. Berikut adalah kombinasikan CF[H,E]1 dengan CF[H,E]2  :
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1- CF[H,E]1] = 0,6 + 0,4 * (1 – 0,6) = 0,6 + 0,16  = 0,76old CFcombine CF[H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1- CF[H,E]old] = 0,76 + 0 * (1 - 0,76) = 0,76 + 0 = 0,76old2 CFcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old2] = 0,76 + 0 * (1 - 0,76) = 0,76 + 0 = 0,76old3 CFcombine CF[H,E]old3,5 = CF[H,E]old3 + CF[H,E]5 * (1-CF[H,E]old3] =  0, 76 + 0,64 * (1 - 0,76) = 0, 76 + 0,1536 = 0,9136old4 CFcombine CF[H,E]old4,6 = CF[H,E]old4 + CF[H,E]6 * (1-CF[H,E]old4] = 0, 9136 + 0 * (1 - 0,9136) = 0, 9136 + 0 = 0,9136old5 CF[H,E]old5 * 100 % = 0, 9136 * 100 % = 91,36 %
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan certainty factor pada penyakit kejiwaaan Skizofernia memiliki persentase tingkat keyakinan 91,36 %.
Kasus  kedua  disini  user  memilih  gejala  G028,  G029,  G030,  dan  G031.  Maka  hasil diagnosanya dapat dilihat pada Tabel 6 dan Gambar 14 sebagai berikut.
Tabel 6 Hasil Diagnosa Kasus Kedua Kode gejala CFPakar CFUser CF[H,E] G028 0,8 0,4 0,32 G029 0,8 0,8 0,64 G030 0,4 0,8 0,32 G031 0,6 0,4 0,24
Gambar 14 Hasil diagnosa kasus kedua
Hasil diagnosa pada Gambar 14 melalui proses pehitungan kombinasikan nilai CF dari masing- masing kaidah. Berikut adalah kombinasikan CF[H,E]1 dengan CF[H,E]2  :
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1- CF[H,E]1] = 0,32 + 0,64 * (1 – 0,32) = 0,32 + 0,4352  = 0,7552old CFcombine CF[H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1- CF[H,E]old] = 0,7552 + 0,32 * (1 - 0,7552) = 0,7552 + 0,078336 = 0,833536old2 CFcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old2] = 0,833536 + 0,24 * (1 - 0,833536) = 0,833536 + 0,03995136 = 0,87348736old3 CF[H,E]old3 * 100 %   = 0,87348736 * 100 % = 87,348736 %
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan certainty factor pada penyakit kejiwaaan Anxietas Fobik memiliki persentase tingkat keyakinan 87,348736 %. Dari akumulasi nilai gejala yang dipilih oleh user dengan nilai yang diberikan oleh pakar tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai tertinggi dari hasil akhir certainty factor , merupakan hasil diagnosa yang ditampilkan pada sistem pakar penyakit kejiwaan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  proses  penelitian  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  aplikasi  pengenalan  penyakit kejiwaan  dibangun  dan  dirancang  sebagai  media  pengenalan  penyakit  kejiwaan  dan  dapat digunakan  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  menggunakan  metode certainty  factor (kepastian)  dari  seorang  pakar  atau  dokter  spesialis  kejiwaan  berbasis  android  yang  dapat diakses  melalui smartphone ,  sehingga  sangat  membantu  memberikan  pengetahuan  mengenai penyakit  kejiwaan.  Perancangan  sistem  menggunakan  metode waterfall ,  sedangkan  untuk analisis kelemahan sistem menggunakan analisa PIECES serta pemodelan flowchart dan UML ( Unified Modeling Language )  dengan komponen yang digunakan yaitu usecase diagram, class diagram, activity diagram, sequence diagram,  dan  desain interface .  Sistem  dibangun menggunakan bahasa pemrograman javascript, HTML, PHP. Sistem dibangun dengan software Android Studio, android SDK, elementor, database menggunakan MySQL.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut,  dengan  harapan  pada  aplikasi yang akan dikembangkan,  dilakukan penambahan data gejala penyakit kejiwaan beserta solusi dan cara penangannya, sehingga informasi yang dimiliki  oleh sistem semakin  banyak. Metode sistem  pakar  yang  digunakan  tidak  harus  menggunakan  metode certainty  factor ,  namun  dapat dikembangkan  dengan  membandingkan  dengan  metode-metode  yang  lainnya.  Pada  aplikasi yang akan dikembangkan, menambahkan notifikasi ketika mendapatkan pesan dari admin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mevung,  F.  I.,  Suyatno,  A.,  &  Maharani,  S.  2017.  Diagnosis  Penyakit  Kejiwaan Menggunakan  Metode Certainty  Factor .  Samarinda:  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman.
[2] Kurniawan, F. Bab II Tinjauan Pustaka. http://repository.ump.ac.id/812/3/FAJAR%20KURNIAWAN%20BAB%20II.pdf. [Accessed: Oktober 2020]
[3] Silvinia, A. M. 2020. Aplikasi Penjualan Alat Musik Gamelan Jawa Berbasis Android Studi Kasus: CV. Resi Larass (Doctoral dissertation, STMIK AUB SURAKARTA).
[4] Daniel,  D.,  &  Virginia,  G.  2010.  Implementasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  dengan  gejala  demam  menggunakan  metode certainty  factor .  Jurnal Informatika, 6(1).
[5] Khawarizmi,  I.  N.,  Triayudi,  A.,  &  Sholihati,  I.  D.  2020.  Diagnosa  Depresi  Pada Mahasiswa Menggunakan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining . INTI Nusa Mandiri, 14(2), 139-144.
[6] Maslim, Rusdi. 2001. Diagnosa Gangguan Jiwa, Rujukan Ringkas PPDGJ-III. PT Nuh Jaya – Jakarta.
[7] Sari, N. A. 2013. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor . Pelita Inform. Budi Darma, 4, 100-103.