Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Sistem Pakar Skrining Gejala Gangguan Kepribadian Ambang Menggunakan Metode Certainty Factor
Miftahurrahma Rosyda 1,* , Tri Suryo Wahyu Aji 2
Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id, 2 tri1800018304@webmail.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id
Submitted 21-11-2022 ; Accepted 14-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Gangguan Kepribadian Ambang merupakan suatu jenis gangguan kepribadian yang ditunjukkan dengan munculnya pola kepribadian yang kurang stabil baik secara keseluruhan, memiliki sifat impulsif yang berlebihan seringkali membuat penderitanya bingung dengan identitas diri mereka sendiri. Sistem pakar adalah sistem yang dikembangkan untuk membantu dalam mengambil keputusan masalah tertentu. Sistem pakar ini bertujuan untuk membantu melakukan skrining gejala gangguan kepribadian ambang serta memberikan solusi untuk  meringankan  gejala  tersebut.  Metode  sistem  pakar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah certainty  factor .  Tahap pengembangan sistem menggunakan metode waterfall dan bahasa pemrograman PHP. Hasil dari penelitian ini berupa nilai akurasi yaitu sebesar 80% dengan data pengujian 10 orang, hasil tersebut diperoleh dengan mambandingkan hasil dari pakar dengan hasil sistem yang telah dirancang.
Kata Kunci: Certainty Factor; Gangguan Kepribadian Ambang, Psikologi, Sistem Pakar

## Abstract
Borderline Personality Disorder is a type of personality disorder characterized by an overall unstable personality pattern, excessive impulsivity,  which  often  confuses  sufferers  with  their  own  identity.  An  expert  system  is  a  system  developed  to  assist  in  maki ng decisions on a particular problem. This expert system aims to help screen symptoms of borderline personality disorder and provide solutions to relieve these symptoms. The method used by the expert system is the certainty factor. The expert system development stage uses the waterfall method and uses the PHP programming language. The results of this study are in the form of an accuracy value of 80% with test data of 10 people, these results are obtained by comparing the results of experts with the results of the system that has been designed.
Keywords : Borderline Personality Disorder, Certainty Factor; Expert System, Psychology

## 1. PENDAHULUAN
Gangguan kejiwaan menurut  Depkes RI (2010)  terjadi karena adanya  perubahan pada fungsi  jiwa yang menyebabkan timbulnya gangguan sehingga dapat menyebabkan penderitaan pada individu serta dapat menghambatan individu tersebut dalam bersosialisasi. Pada umumnya gangguan kejiwaan dapat menyebabkan penderitanya tidak bisa lagi mengendalikan dirinya sendiri untuk tidak mengganggu orang lain atau menyakiti diri sendiri. Salah satu jenis gangguan kejiwaan adalah gangguan kepribadian ambang atau borderline personality disorder [1].
Dalam buku pedoman diagnostik DSM-V gangguan kepribadian ambang merupakan jenis gangguan kepribadian yang ditunjukkan dengan munculnya pola kepribadian yang tidak stabil secara keseluruhan, mulai dari hubungan yang tidak  baik  dengan  orang  lain  dan  memiliki  sifat  impulsif  yang  berlebihan  seringkali  membuat  penderitanya  bingung dengan identitas diri mereka sendiri [2]. Penderita gangguan kerpibadian ambang sering mengalami perubahan suasana hati  yang  ekstrem,  antara  senang  yang  berlebihan  yang  kemudian  tiba-tiba  berubah  menjadi  rasa  tertekan  dan  cemas. Perubahan emosi tersebut sering kali mendorong penderita berpikir untuk berusaha menyakiti dirinya sendiri atau untuk mengakhiri hidupnya. Beberapa gejala gangguan kepribadian ambang dialami pada usia remaja akhir dan dewasa awal [3]. Salah satu faktor seseorang mengalami gangguan kepribadian ambang adalah pengalaman traumatis pada masa anak- anak  seperti  kekerasan  verbal,  fisik,  seksual  dan  pengabaian  dari  orang  tua,  riwayat  pelecehan  atau  penyiksaan  yang dialami pada masa anak-anak [4] [5].
Penelitian terdahulu terkait deteksi dini gangguan kecemasan dengan menggunakan sistem pakar metode forward chaining dilakukan oleh Farajullah dan Murinto pada tahun 2019, penelitian ini mengembangkan sistem pakar yang dapat mendeteksi dini penyakit gangguan kecemasan dan memiliki kapabilitas yang dapat mendiagnosis 16 gejala gangguan kecemasan dan 15 data penyakit dan [6]. Kemudian penelitian [7] mendiagnosis penyakit mental pada anak menggunakan algoritma bayes. Penelitian [8] membangun sistem pakar tentang diagnosis gangguan kepribadian pada remaja dengan metode certainty factor dilakukan oleh Adi Suwarno dkk. Metode Case Based Reasoning juga pernah digunakan oleh penelitian [9] untuk menentukan jenis gangguan kejiwaan. Metode Certainty Factor juga pernah dikembangkan untuk mendiagnosis gangguan mental pada anak dan diagnosis gangguan kepribadian histerik [10] [11].
Aplikasi sistem pakar merupakan salah satu cara dalam menangani gangguan kepribadian ambang. Sistem pakar adalah sistem yang mengambil pengetahuan dari seorang pakar lalu memasukkan pengetahuan tersebut ke dalam program komputer sehingga program komputer mampu menyelesaikan permasalah layaknya seperti seorang pakar [12]. Tujuan dibuatnya sistem pakar tidak bisa menggantikan peran para ahli, tetapi untuk memasukkan pengetahuan ahli di bidang tersebut ke dalam sistem, sehingga sistem dapat dipakai banyak orang atau masyarakat umum.
Untuk  membantu  menangani  permasalahan  tersebut  peneliti  mencoba  membangun  sistem  pakar  yang  dapat
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
membantu  proses  pemeriksaan  skining  gejala  gangguan  kepribadian  ambang  dengan  menggunakan  metode certainty factor .  Metode certainty  factor dipilih  karena  metode  ini  cukup  tepat  dalam  proses  penentuan  gejala  gangguan kepribadian ambang dan hasil dari metode ini berupa persentase nilai kepercayaan. Diharapkan dengan sistem pakar ini dapat  melakukan  skrining  gejala  penyakit  gangguan  kepribadian  ambang  dan  mendapatkan  gambaran  gangguan  yang dialami penderita.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Subjek Penelitian
Subyek yang digunakan pada penelitian ini adalah anak remaja dan orang dewasa. Penelitian ini akan membahas tentang sistem  pakar  yang  mampu  melakukan  proses  skrining  gejala  gangguan  kepribadian  ambang  menggunakan  metode certainty factor . Sistem pakar yang dibangun akan menghasilkan nilai kepercayaan atau persentase penyakit gangguan kepribadian ambang.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah:
a. Metode wawancara
Proses wawancara dilakukan dengan mengumpulkan informasi dengan cara melakukan tanya jawab dengan seorang pakar. Pakar dalam penelitian ini adalah Dra. Alif Muarifah, S.Psi., M.Si., Ph.D.
b. Metode Studi Literatur
Metode studi literatur merupakan proses mencari informasi dengan cara memahami literatur yang bersasal dari artikel- artikel di internet, buku dan jurnal. Metode ini sangat berguna dalam mendukung penelitian yang dilakukan.

## 2.3 Tahapan Pengembangan Sistem
Model waterfall digunakan  pada  penelitian  ini  sebagai  tahap  pengembangan  sistem  pakar.  Model waterfall memiliki beberapa tahap yaitu analisis, perancangan, implementasi, pengujian dan pemeliharaan [13][14]. a. Tahap Analisis
Tahap  ini  menjelaskan  tentang  spesifikasi  kebutuhan  data  yang  akan  digunakan  oleh  sistem  pakar.  Data  yang dibutuhkan sistem pakar adalah data gejala, kuesioner dan solusi gangguan kepribadian ambang.
b. Tahap Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan tahap merancang aplikasi yang berkaitan dengan fungsionalitas. Terdapat beberapa perancangan sistem antara lain perancangan proses dan perancangan interface . c. Tahap Implementasi Tahap implementasi merupakan tahap yang mengubah rancangan user interface menjadi sebuah sistem yang dapat berjalan sesuai diharapkan. d. Tahap Pengujian
Pada tahap ini sistem pakar yang telah dibangun akan dilakukan pengujian. Terdapat dua pengujian yaitu blackbox dan  pengujian  akurasi.  Pengujian blackbox dilakukan  agar input dan output dari  sistem  pakar  sesuai  dengan  yang diharapkan. Sedangkan untuk pengujian akurasi digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan sebuah pakar dengan cara membandingkan hasil yang diberikan oleh pakar dengan hasil yang diberikan oleh sistem.
e. Tahap Pemeliharaan
Tahap  pemeliharaan  bersifat  menambah,  mengurangi  atau  memperbaiki  fitur  yang  ada  pada  sistem  dengan menyesuaikan kebutuhan pengguna.

## 2.4 Certainty Factor
Certainty factor (CF) atau faktor kepastian adalah metode yang digunakan untuk memberikan bukti dalam bentuk matriks apakah suatu fakta pasti atau tidak pasti. Metode ini cocok digunakan untuk mengukur sesuatu yang belum pasti, misalnya mendeteksi  suatu  penyakit.  Untuk  menghitung  nilai certainty  factor yang  telah  ditentukan  kemudian  hitung  dengan mengalikan CF pakar dengan CF user dengan rumus sebagai berikut [15]:
CF[H, E] = CF[H] x CF[E] (1)
Jika suatu hipotesis mempunyai 1 CF rule , banyak fakta atau evidence sehingga memiliki banyak CF fakta, maka perhitungannya sebagai berikut:
CF[H, E] = min{CF[E1] | CF[E2] | CF[En]} x CF[ rule ] (2)
Keterangan: H : Hipotesis E : Evidence atau fakta Kemudian lakukan perhitungan certainty factor combine dengan rumus sebagai berikut [16]:
CFcombine CF1, CF2 = CF1 + CF2 x (1 – CF1) (3)
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  membuat  basis  pengetahuan  artinya  memasukkan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  sistem.  Sistem  pakar membutuhkan pengetahuan gejala penyakit dan solusi penanganannya. Di bawah ini merupakan tabel gejala gangguan kepribadian ambang:

## Tabel  1. Gejala Gangguan Kepribadian Ambang

## No  Kode  Gejala
1 G1 Usaha yang tidak teratur untuk menghindari penolakan konkret atau visioner.
2 G2 Suatu  pola  hubungan  interpersonal  yang  tidak  stabil  dan  berkepanjangan  yang  ditandai  dengan perubahan antara idealisasi dan devaluasi yang ekstrem.
3 G3 Gangguan  kepribadian:  ketidakstabilan  menggambarkan  diri  atau  perasaan  diri  yang  konkret  dan berkepanjang.
4 G4 Impulsivitas pada setidaknya dua area yang mengakibatkan berpotensi dalam merugikan diri sendiri atau merusak diri (contoh: penyalahgunaan zat, makan atau minum yang berlebihan).
5 G5 Memiliki perilaku yang dapat mengancam melukai diri atau bunuh diri.
6 G6 Suasana hati yang tidak stabil ditandai adanya suasana hati yang reaktif (contoh: sering merasakan episode disforia, iritabel atau kecemasan yang berlangsung beberapa jam
7 G7 Memiliki perasaan kosong yang berlangsung la
8 G8 Marah yang terlalu sering dan susah dikontr
9 G9
Paranoid yang berhubungan dengan stress yang berlangsng sementara atau gejala disosiatif yang para
Dari  pertanyaan  mengenai  gejala  gangguan  kepribadian  ambang  yang  telah  diperoleh  dari  pakar,  terdapat  18 kuesioner sebagai berikut:

## Tabel  2. Kuesioner Gangguan Kepribadian Ambang

## No  Kode  Kuesioner
1 K1 Saya takut jika dihina dan direndahkan teman atau orang lain
2 K2 Saya bersedih jika diabaikan teman atau sahabat
3 K3 Saya akan meninggalkan sahabat atau teman jika menolak ajakan saya 4 K4 Saya malas meminta maaf kepada teman jika ketika berbuat salah
5 K5 Saya memiliki identitas atau kepribadian yang berbeda-beda dalam diri saya
6 K6 Saya merasa asing dengan diri saya sendiri
7 K7 Saya membeli barang secara tiba-tiba meski di rumah masih bagus
8 K8 Saya tidak sabar menunggu orang yang sedang berbicara
9 K9 Suasana hati saya mudah bersedih tanpa mengetahui penyebabnya 10 K10 Suasana hati saya mudah cemas dan stres meski hanya menemukan hal yang sepele
11 K11 Suasana hati saya berubah secara ekstrem yang awalnya merasa senang tiba-tiba berubah menjadi rasa cemas dan tertekan
12 K12 Perasaan saya kosong atau hampa
13 K13 Saya merasa bahwa hidup itu tidak berarti
14 K14 Saya tersinggung jika dilihat atau diamati orang lain
15 K15 Saya merasa terancam keselamatan hidup saya
16 K16 Saya merasa curiga orang lain memiliki motif untuk menyakiti saya 17 K17 Saya benturkan kepala agar beban terasa ringan 18 K18 Saya akan memukul diri sendiri untuk melampiaskan emosi
Pada tabel merupakan tabel kategorisasi gangguan kepribadian ambang yang didapat dari pakar:
Tabel  3. Kategorisasi No Range Kategori 1 X  ≥ 45 Tinggi 2 36 ≤ X < 45 Sedang 3 X < 36 Rendah
Pada tabel merupakan tabel solusi dari gejala gangguan kepribadian ambang:
Tabel  4. Solusi Gangguan Kepribadian Ambang No  Solusi Kategori 1 Menjaga pola makan agar kesehatan mental anda terjaga Rendah
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
3 Melakukan kegiatan yang anda sukai
4 Memperbanyak rasa bersyukur
5 Belajar mengelolah stres dengan baik
Sedang
6 Menulis jurnal untuk mengenali dan mengelola setiap emosi yang muncul
7 Duduk atau berbaring pada tempat yang tenang, melakukan latihan pernapasan agar lebih rileks.
8 Melakukan meditasi
9 Beraktivitas  fisik  seperti  berolahraga,  jalan  kaki,  bersepeda  atau  aktivitas  lainnya  yang  dapat mengalihkan perhatian dari emosi saat itu.
Tinggi
10 Bermain atau mendengarkan musik dapat membantu memperbaiki suasana hati.
11 Berbicara atau bercerita dengan orang yang dapat dipercaya untuk meringankan beban pikiran
12 Konsultasi dengan psikolog atau psikiater
Berikut  ini  merupakan rules berdasarkan  hasil  pengolahan  gejala  gangguan  kepribadian  ambang  dan  jenis kuesionernya, maka diperoleh 9 rules untuk sebagai berikut:
Tabel  5. Rules Kode Rule If Then R1 K1 AND K2 G1 0.3 R2 K3 AND K4 G2 0.2 R3 K5 AND K6 G3 0.3 R4 K7 AND K8 G4 0.2 R5 K17 AND K18 G5 0.3 R6 K9 AND K10 AND K11 G6 0.2 R7 K12 AND K13 G7 0.3 R8 K14 G8 0.2 R9 K15 AND K16 G9 0.2
Contoh  kasus  dalam  perhitungan certainty factor .  Diketahui  nilai  keyakinan  yang  sudah  ditentukan  oleh  pakar dimana pengguna diberikan beberapa pilihan jawaban yang memiliki masing-masing bobot di bawah ini:
Tabel  6. Jawaban User CF user Keterangan 0 Tidak pernah 0.2 Kadang kadang 0.8 Sering 1 Sangat sering
Contoh menghitung manual untuk mendapatkan nilai CF penyakit gangguan kepribadian ambang:
Tabel  7. Menghitung Manual Certainty Factor Kode Input User CF User G1 Sering 0.8 G2 Sangat sering 1 G3 Kadang kadang 0.2 G4 Tidak pernah 0 G5 Sangat sering 1 G6 Sangat sering 1 G7 Kadang kadang 0.2 G8 Tidak pernah 0 G9 Sering 0.8 G10 Sering 0.8 G11 Sering 0.8 G12 Kadang kadang 0.2 G13 Tidak pernah 0 G14 Kadang kadang 0.2 G15 Kadang kadang 0.2 G16 Kadang kadang 0.2 G17 Tidak pernah 0 G18 Tidak pernah 0
Kemudian  hitung  nilai  CF  pakar  dengan  CF  pengguna  menggunakan  persamaan,  dimana  rumus  untuk mendapatkan nilai CF[H, E] adalah sebagai berikut:
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
CF[H, E] = min{CF[E1] | CF[E2] | CF[n]} x CF[H] rule CF[H, R1] = min{0.8; 1.0} * 0.3 = 0.24 CF[H, R2] = min{0.2; 0} * 0.2 = 0 CF[H, R3] = min{1.0; 1.0} * 0.3 = 0.3 CF[H, R4] = min{0.2; 0} * 0.2 = 0 CF[H, R5] = min{0; 0} * 0.2 = 0 CF[H, R6] = min{0.8; 0.8; 0.8} * 0.2 = 0.16 CF[H, R7] = min{0.2; 0} * 0.3 = 0 CF[H, R8] = min{0.2} * 0.2 = 0.04 CF[H, R9] = min{0.2; 0.2} * 0.2 = 0.04
Langkah terakhir yaitu menghitung kombinasi nilai CF dari masing-masing rules , berikut peroses perhitungannya:
CFcombine CF[H, E]R1, R2 = CF[H, E]R1 + CF[H, E]R2 * (1 – CF[H, E]R1)= 0.24 + 0 * (1 – 0.24) CFlama1 = 0.24
CFcombine CF[H, E]lama1, R3 = CF[H, E]lama1 + CF[H, E]R3 * (1 – CF[H, E]lama1)= 0.24 + 0.3 * (1 – 0.24)
CFlama2 = 0.47 CFcombine CF[H, E]lama2, R4 = CF[H, E]lama2 + CF[H, E]R4 * (1 – CF[H, E]lama2)= 0.47 + 0 * (1 – 0.47) CFlama3 = 0.47 CFcombine CF[H, E]lama3, R5 = CF[H, E]lama3 + CF[H, E]R5 * (1 – CF[H, E]lama3)= 0.47 + 0 * (1 – 0.47) CFlama4 = 0.47 CFcombine CF[H, E]lama4, R6 = CF[H, E]lama4 + CF[H, E]R6 * (1 – CF[H, E]lama4)= 0.47 + 0.16 * (1 – 0.47) CFlama5 = 0.55 CFcombine CF[H, E]lama5, R7 = CF[H, E]lama5 + CF[H, E]R7 * (1 – CF[H, E]lama5)= 0.55 + 0 * (1 – 0.55) CFlama6 = 0.55 CFcombine CF[H, E]lama6, R8 = CF[H, E]lama6 + CF[H, E]R8 * (1 – CF[H, E]lama6)= 0.55 + 0.04 * (1 – 0.55) CFlama7 = 0.57 CFcombine CF[H, E]lama7, R9 = CF[H, E]lama7 + CF[H, E]R9 * (1 – CF[H, E]lama7)= 0.57 + 0.04 * (1 – 0.57) CFlama8 = 0.58
Dengan  demikian  hasil  dari  perhitungan  manual certainty  factor pada  penyakit  gangguan  kepribadian  ambang memiliki persentase atau nilai keyakinan sebesar 58% (Tinggi).

## 3.1 Perancangan Proses
a. Diagram Flow Level 0
Diagram flow level 0 atau DFD 0  merupakan representasi aliran suatu proses data secara garis besar [17] . Pada diagram ini diawali dari input user kemudian diproses sistem yang kemudian sistem akan memberikan respon untuk user .

## Gambar 1. Diagram Flow Level 0
DFD 0 pada Gambar 1 menggambaran sistem berinteraksi dengan dua terminator yaitu pakar dan user (pengguna). Pakar bertugas memasukkan data yang diperlukan oleh sistem seperti data gejala, solusi dan rules . Data tersebut nantinya akan digunkan untuk melakukan proses skrining gangguan kepribadian ambang.
b. Diagram Flow Level 1
Diagram  flow  level  1 atau  DFD  1  memiliki  dua proses  yaitu  proses  pengolahan  basis  pengetahuan  dan  proses konsultasi. Proses pengolahan basis pengetahuan dilakukan dengan memasukkan data yang mendukung seperti data rules , solusi dan gejala, kemudian data tersebut diolah sistem agar dapat memberikan keputusan. Proses konsultasi menjalankan proses bagaimana pasien mendapatkan solusi dari masalah yang dihadapi atau hasil skrining oleh sistem.
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.2 Implementasi User Interfaces
a. Tampilan Beranda
Halaman yang pertama kali diakses pengguna adalah halaman beranda. Pengguna dapat membaca artikel tentang penyakit gangguan kepribadian ambang.

## Gambar 3. Halaman Beranda
b. Tampilan Tes Psikologi
Halaman  ini  digunakan  untuk  mengisi  gejala  yang  dialami  pengguna.  Penggunakan  akan  memilih  gejala  yang dialami kemudian sistem akan memproses input dari pengguna kemudian sistem akan menghasilkan nilai kepercayaan gangguan kepribadian ambang.

## Gambar 4. Halaman Tes Psikologi
c. Tampilan Hasil
Halaman ini digunakan untuk menampilkan hasil skrining gejala gangguan kepribadian ambang.
Gambar 5. Halaman Hasil Skrining
3.3 Pengujian Sistem
a. Pengujian Blackbox test
Pengujian blackbox bertujuan  untuk  menguji  penambahan  data,  mengedit  dan  menghapus  data,  apakah  proses tersebut sudah berjalan dengan baik. Data dapat berupa data gejala gangguan kepribadian ambang.
Tabel  8. Pengujian Blackbox No Pengujian Ya Tidak 1 Menguji halaman login Ya
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
2 Menampilkan halaman gejala Ya 3 Menambahkan data gejala Ya 4 Menambahkan nilai certainty factor Ya 5 Mengubah data gejala Ya 6 Menghapus data gejala Ya 7 Menampilkan data pakar Ya 8 Mengubah data pakar Ya 9 Menghapus data pakar Ya 10 Menampilkan tes psikologi Ya 11 Hasil sistem pakar Ya Jumlah 11
Berdasarkan hasil diatas penilaian terhadap sistem pakar skrining gejala gangguan kepribadian ambang yang telah dibangun berjalan dengan baik.
b. Pengujian Akurasi
Cara kerja pengujian akurasi  adalah  dengan membandingkan hasil skrinning yang diberikan oleh pakar dengan hasil  yang  diberikan  oleh  sistem.  Hasil  dari  pengujian  akurasi  yang  telah  dilakukan  pada  10  data  uji  memperoleh persentase akurasi sistem dalam melakukan skrining gejala gangguan kepribadian ambang berikut ini:
Nilai Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 x 100%
(4)
Nilai Akurasi = 8 10 x 100%
Nilai Akurasi = 80%
Dari hasil perhitungan nilai akurasi diatas dapat diambil kesimpulan sistem pakar dengan metode certainty factor skrining gejala gangguan kepribadian ambang adalah sebesar 80%. Nilai akurasi tersebut dapat dikata sudah cukup baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  melakukan  proses  skrining gejala gangguan kepribadian ambang dengan menggunakan metode certainty factor. Output yang dihasilkan berupa nilai kepercayaan terhadap penyakit tersebut. Pengujian alpha test pada sistem menyatakan 87.5% setuju bahwa sistem dapat berjalan  dengan  baik,  sedangkan  pada  pengujian  akurasi,  sistem  pakar  mendapatkan  nilai  80%.  Berdasarkan  hasil pengujian tersebut maka sistem pakar yang dibangun layak untuk digunakan. Sistem yang dibangun pada penelitian ini berbasis web, untuk penelitian selanjutnya bisa dibangun sistem berbasis android sehingga dapat memudahkan pengguna untuk mengaksesnya.

## REFERENCES
[1] J. P. Udayana, “Dinamika psikologis individu dengan gangguan kepribadian ambang,” J. Psikol. Udayana , vol. 7, no. 2, pp. 16– 23, 2020.
[2] American Psychiatric Association, Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorder . Amerika Serikat, 2013.
[3] J. Hutsebaut, A. C. Videler, R. Verheul, and S. P. J. Van Alphen, “Managing borderline personality disorder from a life course perspective:  Clinical    staging  and  health  management.,” Personal.  Disord. ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  309–316,  Jul.  2019,  doi: 10.1037/per0000341.
[4] F. Kulacaoglu and S. Kose, “Borderline Personality Disorder (BPD): In the Midst of Vulnerability, Chaos, and  Awe.,” Brain Sci. , vol. 8, no. 11, Nov. 2018, doi: 10.3390/brainsci8110201.
[5] A. K. Andri, “Neurobiologi Gangguan Kepribadian Ambang: Pendekatan Biologis perilaku impulsif dan agresif,” Maj Kedokt Indon , vol. 57, no. 4, pp. 123–128, 2007.
[6] F. Farajullah and M. Murinto, “Sistem Pakar Deteksi Dini Gangguan Kecemasan (Anxiety) Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.12928/jstie.v7i1.15800.
[7] A. Pujianto, I. T. Dessetiadi, and M. G. Ardi, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mental Pada Anak Menggunakan Algoritma Bayes,” pp. 6–7, 2016.
[8] di S. I. H. U. E. Zenni, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Kepribadian Pada Remaja Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” Kilat , vol. 8, no. 2, 2019.
[9] R. Retnowati and A. Pujiyanta, “Implementasi Case Base Reasoning Pada  Sistem Pakar Dalam Menentukan Jenis Gangguan Kejiwaan,” Universitas Ahmad Dahlan, 2013.
[10]  C. Susanto, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Gangguan Mental pada Anak dengan Metode Certainty Factor,” J. Pekomas , vol. 18, no. 1, pp. 27–36, 2015.
[11]  T. N. Oktavia, D. H. Satyareni, and E. N. Jannah, “Rancang bangun sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan kepribadian histerik  menggunakan  metode  certainty  factor,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  15–23,  2015,  doi: 10.26594/register.v1i1.402.
[12]  Hersatoto Listiyono, “Merancang dan Membuat Sistem Pakar,” J. Teknol. Inf. Din. , vol. XIII, no. 2, pp. 115–124, 2008.
[13]  A.  Suryadi  and  Y.  S.  Zulaikhah,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pengelolaan  Arsip  Surat  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode
Hal 1893−1900 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Waterfall,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 7, no. 1, 2019.
[14]  M. Tabrani, “Penerapan Metode Waterfall Pada Sistem Informasi Inventori Pt. Pangan Sehat Sejahtera,” J. Inkofar , vol. 1, no. 2, 2018.
[15]  A.  S.  Sembiring et  al. , “Implementation of Certainty Factor Method for Expert System,” in Journal  of  Physics:  Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1, p. 12065.
[16]  A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” 2019.
[17]  A. Dennis, W. Barbara, and R. Roth, System Analysis and Design . Wiley Online Library, 2009.