## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Lupus Menggunakan Metode Constraint Satisfaction Problem (CSP)
Jefri Amanda 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* jefriamanda@gmail.com
Abstrak− Pada  saat  ini  penggunaan  teknologi  perangkat  komputer  telah  berkembang  pesat  dikalangan  masyarakat.  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 penyakit 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 dimasukkan ke dalam 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  lupus.  Metode  sistem  pakar  yang  digunakan  adalah Constraint Satisfaction Problem (CSP) digunakan untuk menangani ketidakpastian dalam diagnosa penyakit lupus.
Kata Kunci: Sistem pakar, Constraint Satisfaction Problem (CSP), Lupus.
Abstract− At this time the use of computer peripheral technology has grown rapidly among the people. Most people use it not only for commercial purposes, but also to get information about disease detection quickly and efficiently with computer-based applications that can help the general public to find out the causes and symptoms of disease. For this reason, we need a system designed to be  able to mimic  the  expertise  of  an  expert  in  answering  questions  and  solving  problems  according  to  the  knowledge  of  an  expert  that   is incorporated into a computer system. The development of artificial intelligence technology that has occurred has enabled expert systems to be applied in detecting diseases using programming languages. One of them is in providing information about various problems, especially lupus. The expert system method used is the Constraint Satisfaction Problem (CSP) which is used to deal with uncertainties in the diagnosis of lupus.
Keywords : Expert System, Problem of Satisfaction Constraints (CSP), Lupus.

## 1. PENDAHULUAN
Pakar adalah  seseorang yang dianggap sebagai sumber terpercaya atas teknik maupun keahlian tertentu yang bakatnya untuk menilai dan memutuskan sesuatu dengan benar sesuai dengan aturan dan status oleh sesamanya ataupun khalayak dalam  bidang  khusus  tertentu.  Keterbatasan  pengetahuan  masyarakat  umum  tentang  penyebab  dan  gejala  awal  dari penyakit  lupus,  jauhnya  jarak  tempuh  yang  harus  ditempuh  untuk  menemui  dokter,  mahalnya  biaya  yang  harus dikeluarkan untuk berkonsultasi, menyebabkan dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu masyarakat umum untuk mengetahui penyebab dan gejala dari penyakit 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 dimasukkan ke dalam suatu sistem komputer. Sistem komputer yang dimaksud adalah sebuah sistem yang disebut dengan sistem pakar.
Sistem pakar adalah program berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar untuk masalah-masalah  yang  spesifik.  Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli, atau dengan kata lain sistem pakar  adalah sistem  yang didesain dan diimplementasikan dengan  bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Selain itu, sistem pakar juga dapat memberikan hasil yang lebih konsisten daripada pakar. Sistem pakar dapat melakukan pengambilan kesimpulan lebih cepat daripada pakar.
Pentingnya kesehatan untuk setiap orang agar dapat memberdayakan segala sesuatu baik yang dimilikinya maupun lingkungannya  secara  maksimal,  kesehatan  sangat  berhubungan  erat  dengan  hidup  sehat.  Sehingga  bisa  dijabarkan pengertian hidup sehat adalah memiliki kesehatan dalam hidup dengan tanpa ada masalah gangguan pada kehidupannya baik bersifat fisik yang berupa penyakit pada tubuh maupun non fisik yang berhubungan dengan kondisi jiwa, hati dan pikiran seseorang dalam hidup baik secara individual maupun sosial.
Lupus adalah salah satu penyakit yang paling dikenal diantara seratusan penyakit otoimun. Istilah medisnya adalah lupus eritematosus sistematik, eritema berarti kemerahan sedangkan sistematik artinya tersebar ke berbagai organ tubuh. Dalam keadaan normal sistem imun (kekebalan tubuh) bertugas mempertahankan diri terhadap ancaman dari luar seperti bakteri,  virus,  parasit  atau  jamur  tetapi  pada  penyakit  otoimun  terjadi  sebaliknya.  Sistem  imunnya  menyerang  organ- organ  tubuhnya  sendiri.  Meskipun  sebagian  besar  pengidap  lupus  adalah  kaum  wanita,  namun  penyakit  ini  dapat diminimalisir dengan menerapkan gaya hidup sehat. Beberapa pencegahan yang bisa dilakukan untuk mencegah penyakit lupus adalah hindari stress berlebih, menerapkan hidup sehat, rutin berolahraga, hindari kebiasaan merokok, istirahat yang cukup, pahami kondisi tubuh, hindari paparan sinar matahari di siang hari serta konsumsi makanan sehat.
Lupus  memberikan  gejala  yang  sangat  bervariasi,  sehingga  gejala  bisa  berbeda  dari  satu  penderita  dengan penderita lain. Demikian pula gejala bisa bersifat akut atau menahun yang hilang timbul diselingi masa remisi (tenang atau sembuh sementara). Gejala juga bisa bersifat umum atau khusus yang mengenai organ-organ tertentu.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pakar  untuk  melakukan  diagnosis  lupus  dan memberikan hasil yang konsisten. Oleh karena itu penulis bermaksud untuk merancang suatu sistem pakar yang mampu melakukan  diagnosis  serta  memberikan  solusi  yang  tepat  terhadap  penyakit  lupus  dengan  menggunakan  faktor  risiko, gejala, dan hasil uji tes darah sebagai acuannya.

## 2. METODOLOGI 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 [2].

## 2.2 Lupus
Lupus adalah suatu penyakit autoimun yang sifatnya menahun dan menimbulkan peradangan di berbagai organ tubuh. Lupus  bisa  menyerang kulit, persendian  bahkan organ dalam  seperti ginjal,  jantung, paru-paru, darah dan sebagainya. Organ tubuh  yang diserang tidak sama pada tiap  penderita. Karena  itu disebut sebagai penyakit  individual, gejala dan akibatnya bisa berbeda pada setiap penderita [4].

## 2.3 Metode Constraint Satisfaction Problem (CSP)
Untuk  menyelesaikan  masalah  constraint  satisfaction  problem,  diperlukan  constraint  programming.  Constraint programming adalah pembelajaran sistem komputasi berdasarkan constraint. Ide utama dari constraint programming ini adalah menyelesaikan masalah dengan menyatakan constraint (kondisi, sifat, kebutuhan) yang harus dipenuhi oleh solusi. Dengan  kata  lain,  constraint  programming  adalah  pendekatan  alternatif  terhadap  pemrograman  yang  berisikan permodelan suatu masalah sebagai himpunan kebutuhan (constraint) yang berurutan diselesaikan metode umum ataupun spesifik untuk domain (Krzysztof Apt, 2005, p1)[5].
Constraint satisfaction problem (CSP) adalah sebuah teknik untuk mendapatkan suatu penyelesaian dari sebuah persoalan  melalui  pencarian  objek  atau  kondisi  yang  memenuhi  satu  atau  lebih  kriteria  [6].  Secara  pemenuhan prioritasnya, constraint dibagi menjadi 2 bagian, yaitu [5]: (1) hard constraint, merupakan kriteria yang harus dipenuhi dalam  penyelesaian  suatu  persoalan;  dan  (2)  soft  constraint:  merupakan  kriteria  yang  jika  tidak  dipenuhi  tidak  akan mengakibatkan  kesalahan  fatal.  Untuk  mengisi  sebuah  variabel  berdasarkan  constraint  dapat  dilakukan  melalui  dua pendekatan, yaitu [5]: (1) most constrainedvariable (MCV), variabel yang didahulukan diisi adalah variabel yang paling banyak mengandung constraint; dan (2) least constrained variable (LCV): variabel yang didahulukan diisi adalah variabel yang paling sedikit mengandung constraint. Pengukuran akurasi Constraint satisfaction problem (CSP) dihitung dengan rumus sebagai berikut[5]:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑒𝑛𝑢ℎ𝑖 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100

## 2.4 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 [6]. 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 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] (1) 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]
(2)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
2.  Certainty factor dengan lebih dari satu premis. CF[A ˄ B] = Min(CF[a], CF[b]) * CF[rule] (3) CF[A ˅ B] = Max(CF[a], CF[b]) * CF[rule] (4)
3.  Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa.
CF gabungan [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) (5)
Kelebihan dari metode ini adalah cocok digunakan pada sistem pakar yang mengukur sesuatu yang pasti atau tidak pasti seperti mendiagnosis penyakit dan perhitungan dari metode ini hanya berlaku untuk sekali hitung, serta hanya dapat mengolah dua data sehingga keakuratannya terjaga.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Sebelum menggunakan sistem yang terkomputerisasi, pasien datang untuk berkonsultasi secara langsung kepada dokter tentang  penyakit  apa  yang  sedang  dideritanya.  Dokter  akan  mendiagnosa  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  yang kemudian hasil diagnosa tersebut disampaikan kembali kepada pasien. Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, kini pengetahuan yang dimiliki oleh dokter dapat dimasukkan ke dalam sebuah sistem komputer yang dinamakan basis  pengetahuan  yang  biasa  disebut  sistem  pakar.  Kemudian  basis  pengetahuan  tersebut  dapat  menampilkan  hasil diagnosa yang telah disisipkan perhitungan sesuai kebutuhan sistem. Untuk memenuhi syarat-syarat tersebut maka dibuat suatu struktur If_then dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008. Program ini dirancang sesederhana mungkin agar lebih mudah dimengerti pengguna.
Pembuatan program ini berguna sebagai alat bantu user untuk lebih mudah dalam mendiagnosa gejala penyakit. Sistem yang telah dimasukkan data-data dari gejala penyakit akan menampilkan beberapa pertanyaan yang harus dijawab oleh user. Selanjutnya sistem berlanjut kesistem selanjutnya untuk mengetahui gejala dan hasil diagnosa penyakit dari user. Sistem yang telah dimasukkan formula dengan metode Constraint Satisfaction Problems (CSP) 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 user.
Sistem ini berguna apabila sewaktu-waktu user ingin melihat kembali data-data dari gejala dan diagnosa penyakit yang  dideritanya.  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.

## 3.1.1 Penerapan Metode CSP (Constraint Satisfaction Problems )
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun adalah dengan menerapkan metode  CSP (Constraint Satisfaction Problems  ).  Metode  CSP  (Constraint  Satisfaction  Problems  )  merupakan  permasalahan  yang  tujuannya  adalah mendapatkan suatu kombinasi variabel-variabel tertentu yang memenuhi aturan-aturan (constraints) tertentu.
Tabel 1. Gejala Lupus dan Nilai Pakar No  Kode Gejala Nilai Certainly Factor (CF) 1 LP 1 Rasa lelah yang tidak hilang-hilang 0.2 2 LP 2 Pegal-pegal sendi dan otot 0.6 3 LP 3 Serasa kena penyakit flu 0.2 4 LP 4 Rambut rontok 0.4 5 LP 5 Ruam kemerahan pada kedua belah pipi 0.6
Tampilan hasil diagnosis beserta nilai analisis akurasi jika dirancang rule untuk sistem ini maka akan dinyatakan dalam bentuk if-then seperti dibawah ini :
If  Rasa lelah yang tidak hilang-hilang Ya If  Pegal-pegal sendi dan otot Ya If  Serasa kena penyakit flu Ya If  Rambut rontok Ya If  Ruam kemerahan pada kedua belah pipi Ya
Maka  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  diagnosis  yang  dilakukan  sistem  terhadap  pengguna  telah sesuai  dengan  rancangan  rule  secara  manual.  Berdasarkan  pernyataan  tersebut  maka  didapatkan  data  berupa  jumlah variabel dari rule lupus adalah 5. Berikut ini nilai perhitungan nilai Akurasi dari penyakit Lupus :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑒𝑛𝑢ℎ𝑖 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛
× 100
𝐿𝑃 1 = 0.2 2.0 × 100 =  10
𝐿𝑃 2 = 0.6 2.0 × 100 =  30
𝐿𝑃 3 = 0.2 2.0 × 100 =  10

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝐿𝑃 4 = 0.4 2.0 × 100 =  20
𝐿𝑃 5 = 0.6 2.0 × 100 =  30
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100
𝐿𝑃 𝑋 = 2.0 100 × 100 =  2
Seorang pasien melakukan diagnosa untuk penyakit lupus. Pasien tersebut menjawab pertanyaan dengan jawaban berikut :
Tabel 2. Jawaban Pasien No Pertanyaan Jawaban 1 E 1 = Rasa lelah yang tidak hilang-hilang Cukup yakin = 0.6 2 E 2 = Pegal-pegal sendi dan otot Kurang yakin = 0.4 3 E 3 = Serasa kena penyakit flu Tidak tahu = 0.2 4 E 4 = Rambut rontok Kurang yakin = 0.4 5 E 5 = Ruam kemerahan pada kedua belah pipi  Tidak tahu = 0.2
Hitung Kombinasi Nilai Akurasi Constraint Satisfaction Problems (CSP) dengan Certainly Factor (CF) CF [H,E] = CF [H] × CF [E] CFR = CF[H,E] × LP x Dengan : CF [H] = sebagai nilai (pakar) CF [E] = sebagai nilai (jawaban pasien)
CF [H,E] 1
= CF [H] × CF [E]
CF [H,E] 1 = 0.2 × 0.6 = 0.12 CFR 1 = CF[H,E] 1 × LP x = 0.12 × 2 = 0.24
CF [H,E] 2 = CF [H] × CF [E] CF [H,E] 2 = 0.6 × 0.4 = 0.24 CFR 2 = CF[H,E] 2 × LP x = 0.24 × 2 = 0.48
CF [H,E] 3 = CF [H] × CF [E] CF [H,E] 3 = 0.2 × 0.2 = 0.04 CFR 3 = CF[H,E] 3 × LP x = 0.04 × 2 = 0.08
CF [H,E] 4 = CF [H] × CF [E] CF [H,E] 4 = 0.4 × 0.4 = 0.16 CFR 4
= CF[H,E] 4 × LP x = 0.16 × 2 = 0.32
CF [H,E] 5 = CF [H] × CF [E] CF [H,E] 5 = 0.6 × 0.2 = 0.12 CFR 5
= CF[H,E] 5 × LP x = 0.12 × 2 = 0.24
Hitung CF kombinasi Lupus
CF kombinasi
= CF1 + CF2 (1-CF1)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
CFR1R2 = CFR1 + CFR2 (1 - CFR1) = 0.24 + 0.48 (1 - 0.24) = 0.6048 CFR1R2R3 = CFR1R2 + CFR3 (1 – CFR1R2) = 0.6048 + 0.08 (1 - 0.6048) = 0.636416 CFR1R2R3R4 = CFR1R2R3 + CFR4 (1 – CFR1R2R3) = 0.636416 + 0.32 (1 – 0.636416) = 0.75276288 CFR1R2R3R4R5 = CFR1R2R3R4 + CFR5 (1 – CFR1R2R3R4) = 0.75276288+ 0.24 (1 - 0.75276288)
= 0.81209978 × 100% =  81.209%
Dari  kesimpulan  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pasien  mengalami  penyakit  Lupus  dengan nilai 81.209%. Persentase kesimpulan membuktikan bahwa kemungkinan besar pasien tersebut menderita lupus. Maka solusinya adalah Kurangi beban kerja yang berlebihan, jangan memaksa diri sehingga terlalu lelah.

## 3.2. Implementasi
Kebutuhan sistem adalah pernyataan tentang apa yang harus dikerjakan dan dimiliki. Tujuan untuk memahami kebutuhan dari sistem yang baru dan diimplementasikan kedalam aplikasi. Implementasi merupakan tahapan yang digunakan untuk mengoperasikan  sistem  yang  dirancang  dan  mengetahui  aplikasi  yang  dikembangkan  telah  menghasilkan  tujuan  yang diinginkan.
Sistem  yang  dirancang  memerlukan  sarana  pendukung  yaitu  berupa  peralatan-peralatan  yang  sangat  berperan dalam  menunjang  penerapan  sistem  yang  didesain  terhadap  pengolahan  data.  Komponen-komponen  yang  dibutuhkan antara  lain  hardware,  yaitu  kebutuhan  perangkat  keras  komputer  dalam  pengolahan  data.  Kemudian  software,  yaitu kebutuhan akan perangkat lunak berupa sistem untuk mengoperasikan sistem yang didesain. Adapun spesifikasi perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) yang dibuthkan adalah sebgai berikut:
1. Perangkat keras (Hardware)
a. Processor  : Minimal Intel® dengan kecepatan minimal 1,6 GHz
b. Memory
: Minimal 1 GB
c. Harddisk  : Minimal 160 GB
2. Perangkat lunak (Software) a. Sistem operasi : Windows
b. Aplikasi : Microsoft Visual Studio 2008
Form menu utama menampilkan sub menu login pasien, register, dan login admin. Berikut adalah form tampilan menu utama.
Gambar 1. Tampilan Form Menu Utama
Form  register  pasien  adalah  menu  yang  tampil  setelah  menu  utama  dan  berfungsi  untuk  menampilkan  form register, yang berupa pengisian nama dan password sebagai tahap awal untuk masuk ke dalam menu login pasien.
Form input data pasien berfungsi untuk menampilkan penginputan nama pasien, alamat, umur dan jenis kelamin. Berikut adalah tampilan dari form input data pasien.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 3. Form Input Data Pasien
Tampilan  Form  Admin  berfungsi  untuk  menampilkan  data  pasien  yang  telah  diinputkan  sebelumnya  ddan menampilkan  kesimpulan  mengenai  penyakit  yang  diderita  berdasarkan  hasil  jawaban  yang  dilakukan  oleh  pasien. Berikut adalah tampilan dari form tampilan admin.
Gambar 4. Form Tampilan Admin
Form konsultasi adalah  form  yang  befungsi sebagai  media konsultasi untuk  mendiagnosa gejala penyakit  yang diderita pasien.
Gambar 5. Form Konsultasi
Form  hasil  diagnosa  berfungsi  menampilkan  kesimpulan  mengenai  penyakit  yang  diderita  berdasarkan  hasil jawaban yang dilakukan oleh user dengan tingkat persentase beserta solusi yang harus dilakukan oleh user.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan  selama  proses  perancangan  hingga  implementasi,  maka  dapat  diambil kesimpulan Penyakit lupus dapat didiagnosa dengan menggunakan sistem pakar, untuk membantu user dalam mengetahui gejala awal dari penyakit lupus yang diderita, agar tidak tercapai tahap akhir dari penyakit lupus yang berujung kematian. Wanita lebih sering 6-10 kali terserang penyakit lupus dibandingkan pria, terutama pada usia 15-40 tahun. Oleh karena itu  dibutuhkan  suatu  penanganan  yang  khusus  serta  akurat  untuk  mengatasi  terserangnya  penyakit  lupus.  Dengan menerapkan metode Constraint Satisfaction Problem (CSP) dalam mendiagnosa penyakit lupus dapat menghasilkan nilai akurasi, serta memberikan informasi penyakit yang diderita user dan bagaimana solusi pencegahannya.

## REFERENCES
[1] T. Sutojo, S. Si, M. Kom et al, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta, 2011.
[2] I Made Agus Wirawan, S. Kom, M. Cs, Metode Penalaran Dalam Kecerdasan Buatan, Depok, 2017.
[3] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem pakar, Yogyakarta, 2005.
[4] Srikandi waluyo dan dr. Budhi M.P. Sakp, MHA, 100 Question And Answer Lupus, Jakarta, 2011.
[5] Galih  Yuda Permana  dan Amak  Yunus, “Sistem Pakar Program Diet Diabetes Mellitus Tipe 2 Berdasarkan  BMI  dan BMR Menggunakan Metode Forward Chainning dan Constraint Satisfaction Problems” , 2017.
[6] Stephani  Halim,  et  al.    “Penerapan  Metode  Certainly  Factor  dalam  Sistem  Pakar  Pendeteksi  Resiko  Osteoporosis  dan Osteoarthritis”, Universitas Multimedia Nusantara, 2015.
[7] Rosa  A. S dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Bandung, 2016.
[8] Rahmat Priyanto, Langsung Bisa Visual Basic. Net 2008, Yogyakarta, 2009.
[9] D.  P.  Utomo  and  S.  D.  Nasution,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Toner  Dengan  Menggunakan  Metode  Case  Based- Reasoning,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 3, no. 5, pp. 430–434, 2016.
[10] H.  Daely  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Hepatomegali  Menerapkan  Metode  Fuzzy  Logic  Sugeno,”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.