## WEB SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK UMUM DAN HMFD MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR
Suryo Atmojo 1 , Ruli Utami 2
1 Universitas Wijaya Putra Surabaya, 2 Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Surabaya, Indonesia suryoatm@gmail.com

## Abstrak
Sistem pakar merupakan sistem yang menerjemahkan keahlian manusia sehingga komputer dapat melakukan hal yang  bisa  dilakukan  oleh  pakar/ahli  untuk  memecahkan  sebuah  masalah  khusus.  System  yang  akan  diusulkan adalah system yang mampu mengatasi masalah guna mendeteksi HMFD. Penyakit pada Tangan, penyakit kaki, dan penyakit mulut atau biasa disebut KTM  merupakan virus umum yang biasanya  menyerang bayi dan anak- anak dengan usia di bawah 5 tahun. Namun begitu, virus ini juga dapat menyerang orang dewasa. Gejala KTM yaitu  demam,  sariawan,  dan  ruam-ruam  pada  kulit.  Sistem  ini  dibuat  untuk  mendeteksi  penyakit  yang  secara umum menyerang bayi dan HMFD menggunakan faktor kepastian dengan media web. Metode  yang digunakan dalam mendeteksi HMFD dan penyakit bayi secara umum adalah certainty factor . Hasil dari sistem informasi ini adalah  untuk  memberikan  informasi  penyakit  melalui  gejala,  pencegahan  HMFD,  dan  solusi  pengobatan penyakit umum pada bayi sesuai dengan tahapannya.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Certainty Factor, HMFD

## Abstract
Expert system is a system that translates human expertise so that computers can do things that can be done by experts  /  experts  to  solve  a  special  problem.  The  system  to  be  proposed  is  a  system  capable  of  overcoming problems to detect HMFD. Hand disease, foot disease, and oral diseases or commonly called KTM is a common virus  that  usually  affects  infants  and  children  under  the  age  of  5  years.  However,  this  virus  can  also  attack adults. KTM symptoms are fever, canker sores, and skin rashes. This system is designed  to detect diseases that generally affect infants and HMFD using certainty factors with web media. The method used in detecting HMFD and  infant  diseases  in  general  is  certainty  factor.  The  result  of  this  information  system  is  to  provide  disease information  through  symptoms,  prevention  of  HMFD,  and  treatment  solutions  for  common  diseases  in  infants according to the step..
Keyword: Expert System, Certainty Factor, HMDF

## PENDAHULUAN
HMFD ( Hand Foot Mouth Disease ) atau KTM  (Kaki  Tangan)  atau  dahulu  sering disebut flu singapura pada kedokteran merupakan  penyakit  yang  di  yang  dikenal sebagai penyakit pada kaki, tangan serta mulut (KTM). Penyakit ini memulai penyebaran pada September  tahun  2000  di  Singapura.  Hal  ini memaksa Pemerintah Singapura untuk menutup  smentara  restoran  siap-saji,  hingga area/tempat  bermain  anak.  Pwnutupan  ini dikarenakan  adanya  tiga  anak  yang  meninggal dunia  diduga  akibat  terkena  penyakit  tersebut. Dalam  waktu  bersamaan,  440  taman  kanak- kanak dan 557 pusat penitipan/perawatan anak sementara diliburkan.
Dewasa  ini  pemanfaatan  teknologi komputer    yang    modern  yaitu  telah berkembangnya    bidang study  Artificial Intellegence (AI)  merupakan  cabang  ilmu komputerisasi  yang  memanfaatkan  komputer agar  dapat  menyerupai  kemampuan  dan kecerdasan  manusia,  yang  mengembangkan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.    Salah satu  disiplin  ilmu  kecerdasan  buatan  yang menirukan  proses  penalaran  manusia  adalah e xpert  systems /sistem  pakar  yaitu  suatu program  penalaran  yang  diciptakan  untuk menirukan keahlian manusia agar bisa melakukan  apa    yang  dilakukan  pakar  sesuai keahlian. Sistem pakar menggunakan pendekatan dengan penerapan metode Certainty  factors atau  faktor  kepastian  yang diharapkan dapat memberikan jawaban kepada pengguna  terhadap  sesuatu  yang  tidak  pasti (Yugianus, 2010).
Sistem  pakar  dapat  digunakan  dalam kedokteran/  medis  dan  dalam  hal  ini  sistem pakar  digunakan  untuk  mendeteksi  gejala  flu singapura.  Dengan  penerapan  model  certainty factor  diharapkan  dapat  mendeteksi  gejala  flu singapura yang dimulai dari gejala-gejala yang dialami oleh setiap pasien sehingga menghasilkan solusi untuk penanganan penyakit tersebut.
Hand Foot and Mouth Diseases (HFMD)  atau  di  sebut  juga  sebagai  Penyakit yang  menyerang  Kaki,  Tangan  serta  Mulut (PMK),  pertama  kali  muncul  di  Toronto  dan, Kanada  pada  tahun  1957.  Penyakit  ini memiliki  nama  lain  “Flu  Singapura”  karena gejalanya yang mirip dengan flu dan pada saat itu menyebabkan banyak kematian di
Singapura.  Selain  Singapura,  Flu  singapura juga  menjangkit  negara  Australia,  Brunei, Malaysia,  dan  Vietnam  juga  penyebaran wabah HFMD ini (Wijaya, 2012).
Penyakit  HFMD  ini  berbeda  dengan penyakit  PMK  yang  mewabah  pada  hewan (baik  itu  sapi  Maupun  kambing).  Penyakit HFMD  ini  masih  belum  menjadi  perhatian khusus  dari  medis,  masyarakat  luas  maupun pemerintah  Indonesia,  karena  pada  umumnya gejala  ini  dianggap    ringan  dan  akan  sembuh sendiri.  Penyebaran  virus  HFMD  ini  dapat menular  melalui  fecal-oral,  pernafasan,  atau melalui  kontak  secra  langsung  dengan  sekreet dari  hidung  dan  tenggorokan,  air  liur,  cairan dari  vesikel  atau  feses.  Hal  ini  semakin diperparah oleh sanitasi yang kurang baik serta tingginya  kepadapatn  penduduk  sehingga penyakit  ini  lebih  mudah  menyebar.  Karena kemudahan  penyebaran,  Penyakit  ini  dapat menimpbulkan  potensi  Kejadian  Luar  Biasa (KLB).
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  bidang ilmu komputer yang mendayagunakan komputer  sehingga  dapat  berperilaku  cerdas seperti  manusia.  Sistem  pakar  sebagai  sebuah program  yang  difungsikan  untuk  menirukan pakar  manusia  harus  bisa  melakukan  hal-hal yang  dapat  dikerjakan  oleh  seorang  pakar (Hartati et al. , 2008). Dalam menghadapi suatu permasalahan  sering  ditemukan  jawaban  yang tidak memiliki kepastian penuh.
Ketidakpastian  ini  dapat  berupa  probabilitas atau  keboleh  jadian  yang  tergantung  dari  hasil suatu  kejadian  (Andreyana,  2015).  Hasil  yang tidak  pasti  disebabkan  oleh  dua  faktor,  yaitu
aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang  tidak  pasti  atas  suatu  pertanyaan  yang diajukan  oleh  sistem.  Hal  ini  sangat  mudah dilihat  pada  sistem  diagnosis  penyakit.  Pakar tidak  dapat  mendefinisikan  hubungan  antara gejala  dengan  penyebabnya  secara  pasti,  dan pasien  tidak  dapat  merasakan  suatu  gejala dengan  pasti  pula.  Pada  akhirnya  akan ditemukan  banyak  kemungkinan  diagnosis. Aplikasi  sistem  pakar  yang  menggunakan metode Certainty factor (CF) untuk menangani ketidakpastian  adalah  MYCIN  yaitu  sistem pakar  yang  digunakan  untuk  mendiagnosa infeksi  bakteri  pada  darah  (Kusrini,  2008). Persamaan  untuk  menyelesaikan  CF  dapat dijelaskan sebagaimana persamaan 1 berikut:
CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1- CF1) ; jika CF1 dan CF2 keduanya posistif
CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1+ CF1) ; jika CF1 dan CF2 keduanya negative
CFc (CF1,CF2) = {CF1 + CF2} / (1-min{| CF1|,| CF2|}) ; jika salah satu negatif

## METODE PENELITIAN
Metode Pengembangan Sistem Studi Pusaka Wawancara Akuisisi pengetahuan Perencanaan Sistem
Implementasi
Pengujian Sistem
Gambar 1. Metode Peneltian

## Akuisisi Pengetahuan
Berdasarkan pengetahuan yang diperoleh  dari  pakar  beserta  data  referensi jurnal  maka  sibangun  table  keputusan  sebagai acuan  pembangunan  system  web.  Tabel keputusan  Sistem  Pakar Pendiagnosa  Penyakit Anak secara Umum dan HMFD Menggunakan
Certainty  Factor dapat  dilihat  pada  tabel  1. Nilai Certainty Factor ditentukan untuk setiap gejala  yang  melekat  pada  suatu  penyakit  dan dalam  sistem  ini  nilai  certainty  factor  dapat diupdate.  Dari  Tabel  keputusan  diatas  maka dapat  dibentuk  delapan  aturan  ( rule )  Sebagai berikut
 R1:  IF  demam  AND  lesu  AND  malas makan AND muntah berak AND pendarahan  pada  kulit  AND  mimisan AND sakit kepala THEN penyakit=DBD
 R2:  IF  demam  AND  sakit  kepala  AND tubuh  menggigil  AND  denyut  jantung lemah AND badan lemah AND Nyeri otot myalgia  AND  Tidak  nafsu    makan  AND konstipasi THEN penyakit=Demam Tifoit
 R3:  IF  demam  AND  nyeri  tenggorokan AND  hidung  meler  AND  batuk  AND bercak koplik AND nyeri otot  AND mata merah THEN penyakit=Campak
 R4:  IF  buang  air  besar  terus  menerus AND  mual  AND  muntah-muntah  AND pegal  pada  punggung  AND  perut  sering berbunyi THEN penyakit=Diare
 R5:  IF  buang  air  besar  terus  menerus AND  mual  AND  muntah-muntah  AND pegal  pada  punggung  AND  perut  sering berbunyi THEN penyakit=Tetanus
 R6:  IF  demam  AND  lesu  AND  sakit kepala  AND  tubuh  menggigil  AND  tidak nafsu  makan  AND  sakit  otot  AND  nyeri perut  AND  nyeri  punggung  THEN penyakit=Malaria
 R7:  IF  demam  AND  lesu  AND  sakit kepala  AND  mual  AND  nyeri  punggung AND tonjolan-tonjolan kemerahan AND THEN penyakit=Varisela
 R8:  IF  demam  AND  lesu  AND  sakit kepala  AND  mual  AND  nyeri  punggung AND  tonjolan-tonjolan  kemerahan  AND THEN penyakit=Varisela

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan referensi,  pada tabel 1 berikut  ini merupakan  beberapa  jenis  penyakit yang dkategorikan  berdasarkan gejalanya

## Tabel 1. Tabel keputusan berdasarkan gejala
Tabel Keputusan Penyakit Berdasarkan Gejalanya Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 Demam √ √ √ √ √ Lesu √ √ Malas makan √ Muntah berak √ Pendarahan pada kulit √ Mimisan √ Sakit kepala √ √ √ √ √ Tubuh menggigil √ √ √ Denyut jantung lemah √ Badan lemah √ Nyeri otot √ Nafsu makan menurun √ √ Sulit buang air besar √ Sakit perut √ Terdapat vlek merah muda √ Nyeri tenggoroka n
√ √ Hidung pilek √ Batuk √ Terdapat bercak putih pada rongga mulut √ Nyeri otot √ Mata merah √ Buang air besar terus menerus √ Mual √ √ Muntah- muntah √ Pegal pada punggung √
Perut sering berbunyi √ Rahang kaku √ Nyeri telan √ Kejang otot √ Sakit otot √ Nyeri perut √ Nyeri punggung √ √ Muncul tonjolan kemerahan pada kulit √ Keterangan Penyakit: P01: DBD (Demam Berdarah Dengue), P02: Demam Tifoid, P03:
Campak, P04: Diare, P05: Tetanus, P06: Malaria, P07: Varisela (Cacar Air), P08: HMFD (flu singapura)

## Perancangan Basis Data
Database yang digunakan adalam MySQL dengan struktur tabel sebagai berikut: 1. Tabel User.
Tabel user digunakan untuk menyimpan data user sebagai admin, dengan struktur dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Tabel User
2. Tabel Penyakit. Tabel penyakit digunakan untuk menyimpan data penyakit, dengan struktur pada Gambar 3.

## -
Gambar 3. Struktur Tabel User
3. Tabel Gejala
Tabel gejala digunakan untuk menyimpan semua gejala penyakit yang terkait dengan penyakit anak (gambar 4).
Gambar 4. Struktur Tabel Gejala
4. Tabel pengetahuan. Tabel Penyakit_Gejala adalah tabel yang digunakan untuk aturan ( rule ) yang telah didefenisikan sebelumnya (Gambar 5).
Gambar 5. Struktur Tabel Gejala

## Hasil Pembahasan
Bahasa  pemograman  yang  digunakan dalam  membangun  sistem  ini  adalah  PHP  . Menu  utama  dari  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Menu Utama
User sebagai admin yang telah melakukan proses login dapat mengolah data penyakit melalui form penyakit seperti gambar 7 berikut ini:
Gambar 7. Tampilan Form Penyakit Pengolahan  data  gejala  penyakit  dapat dilakukan  melalui  Form  Gejala  Penyakit seperti terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Form Gejala Penyakit
Setelah  data  gejala  dan  data  penyakit diinput  maka  langkah  selanjutna  adalah membangun  basis  pengetahuan  dengan  cara melakukan  penginputan  data  aturan  ( rules ) melalui form Rule seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Form Rule
Nilai Certainty  Factor (CF)  ditentukan untuk  setiap  gejala  yang  berkorespondensi dengan  penyakit  tertentu  dalam  range  nilai 0..1.  Nilai  ini  mewakili  keyakinan  seorang pakar dalam hal ini dokter anak terhadap suatu gejala  yang  mempengaruhi  terjadinya  suatu penyakit tertentu.
Selanjutnya  proses  diagnosis  dapat dilakukan  melalui  form  diagnosa  seperti  yang terlihat pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Form Diagnosa Semua  data  gejala  penyakit  yang  telah tersimpan  dalam  tabel  gejala  ditampilkan  dan user dapat  memilih  gejala yang  dirasakan atau dilihat  pada  anak  dengan  cara  mencentang button chek yang tersedia. Berdasarkan gejala- gejala  yang  dipilih  tersebut  maka  sistem  akan menjalankan  perhitungan  yang  telah  dibuat menurut pendefenisian aturan ( rule ) yang telah dilakukan sebelumnya.
Untuk  menghitung  tingkat  kepercayaan terjadinya penyakit yang terdiagnosa menggunakan  nilai  CF  dan  hasilnya  dapat dilihat seperti pada tabel 2 berikut ini: Dengan Menggunakan  (persamaan  1)  nilai  CF  untuk setiap penyakit dihitung kemudian ditampilkan  tiga  jenis  penyakit  dengan  nilai CF terbesar yang diurutkan secara descending . Berdasarkan  gejala  dipilih  dan  nilai  CF  gejala pada  Penyakit  DBD  seperti  pada  tabel  6 berikut:
Tabel 2. Nilai CF Gejala Pada Penyakit DBD No. Gejala Penyakit CF 1 Demam DBD 0.8 2 Lesu DBD 0.5 3 Malas Makan DBD 0.2 4 Mimisan DBD 0.5 5 Muntah Berak DBD 0.6 6 Sakit Kepala DBD 0.3
Maka nilai CF Penyakit Denam
Berdarah  Dengue  (DBD)  deperoleh  dengan cara: CF(A) = CF(1) + [ CF(2) * (1 – CF(1) ] = 0,8 + [0,5*(1 – 0,8)] = 0,9 CF(B) = CF(3) + [ CF(A) * (1 – CF(3) ] = 0,2 + [0,9*(1 – 0,2)] =  0,92 CF(C) = CF(4) + [ CF(B) *  (1 – CF(4) ]= 0,5 + [0,92*(1 – 0,5)] =  0,96 CF(D) = CF(5) + [ CF(C) * (1 – CF(5) ]= 0,6 +
[0,96*(1 – 0,6)]= 0,984
CF(E) = CF(6) + [ CF(D) * (1 – CF(6) ] = 0,3 + [0,984*(1 – 0,3)]= 0,9888 Sehingga CF penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue) adalah 0,9888 (dibulatkan menjadi 0,99atau 99%), dan Berdasarkan nilai
CF gejala pada penyakit Demam Tifoid seperti yang terlihat pada tabel 3 . Tabel 3. Nilai CF Gejala Pada Penyakit Demam Tifoid No. Gejala Penyakit CF 1 Demam Demam Tifoid 0.83 2 Sakit Kepala Demam Tifoid 0.50
Maka  nilai  CF  Penyakit  Demam  Tifoid adalah :
CF(A) = CF(1) + [ CF(2) * (1 – CF(1) ] = 0,83
+ [0,50*(1 – 0,83)] = 0,92
Dan  untuk  penyakit  campak  yang  hanya memiliki  satu  gejala  dari  gejala  yang  dipilih yaitu  gejala  demam  (CF=80)  maka  CF Penyakit campak adalah:
CF(A) = CF(1) + [ CF(2) * (1 – CF(1) ] = 0,80
+ [0,0*(1 – 0,83)] = 0,80
Dengan  cara  yang  sama  maka  semua  penyakit dihitung  nilai  CF.  Nilai  CF  Dari  hasil perhitungan  nilai  CF  untuk  semua  penyakit diperoleh  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue mempunyai  nilai  CF  terbesar  yaitu  0,99  Maka penyakit DBD yang di fired sebagai kesimpulan  hasil  diagnosis  menurut  gejala yang dipilih.
Hasil  diagnosa  yang  dilakukan  oleh system  terhadap  gejala  yang  telah  diinputkan sebelumnya  adalah  seperti  tercantum  pada gambar 11 berikut

## Gambar 11. Hasil diagnosa penyakit

## KESIMPULAN
Sistem  Pakar    Pendiagnosa  Penyakit Anak  secara  umum  dan  HMFD  Menggunakan Certainty  Factor dapat  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  anak  secara  umum beserta  diagnose  penyakit  HMFD  dengan tingkat kepercayaan yang telah ditentukan oleh pakar
terhadap gejala-gejala yang mempengaruhi  probabilitas  terjadinya  suatu penyakit  anak  secara  umum  dan  HMFD. Sistem  Pakar  ini  akan  optimal  jika  seorang atau  sekelompok  pakar  dalam  hal  ini  dokter ahli  anak  telah  mendefenisikan  secara  jelas nilai  CF  setiap  gejala  penyakit  terhadap kemungkinan terjadinya penyakit anak.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, penulis menyarankan beberapa hal, yaitu:
1. Selain  melakukan  diagnosa penyakit anak secara  umum  dan  HMFD    menggunakan certainty  factor  dapat  digunakan    metode lain yang ada pada sistem pakar.
2. Pada  penelitian  ini,  penyakit  anak  yang didiagnoda  hanya  DBD,  demam  tifoid, campak,  diare,  tetanus,  malaria,  cacar  air dan  HMFD  (flu  Singapur).  Untuk penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk dapat  mendiagnosa  hewan  ternak  lainya baik hewan lokal dan import.
3. Web  system  pakar  yang  dibuat  hanya sebatas  mendiagnosa,  belum  terdapat menu guna memberikan solusi lebih lanjut terkait  diagnose  yang  dihasilkan  oleh system.

## DAFTAR PUSTAKA
Andreyana, P. V., Piarsa, I. N., & Buana, P.
W. (2015). Sistem Pakar Analisis Kepribadian Diri dengan Metode Certainty. MERPATI , 78.
Bria, Y. P., & Takung, E. S. (2015). Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tuberculosis Dan Demam Berdarah Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi , (p. 271).
Yogyakarta. D. R., & A. H. (2014). sistem pakar diagnosa penyakit tanaman padi menggunakan metode forward chaining. Jurnal
Computech & Bisnis , 43-48.
Hartati, Sri dan Sari Iswanti. 2008.Sistem Pakar dan Pengembangannya.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Parhusip, J., Pranatawijaya, V. H., & D. P.
(2012). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan
Metode Certainty Factor Berbasis
Web. Seminar Nasional Informatika.
Yogyakarta: UPN Veteran.
R. P., & Sumarno. (2015). Aplikasi Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Kanker Menggunakan Metode Certainty Factor. Simposium Nasional Teknologi Terapan , (p. 65).
S. S. (2015). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Sapi Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android. Jurnal
TIMES , 35.
S. Y., Lulu, Y. D., & Sari, R. P. (2012).
Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Seminar Nasional Teknologi Informasi. Pekanbaru: Politeknik Caltex .
Supartha, I. G., & Sari, I. N. (2014). Sistem
Pakar Diagnosa Awal Penyakit Kulit
Pada Sapi Bali dengan Menggunakan MetodeForward chaining dan Certainty Factor. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika , 110.
Wahyu, A., Wiwik, A., & Ahmad, M. (2012). Pembuatan Sistem Pakar Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Pada Penyakit Sapi Berbasis Mobile Android Dengan Kajian Kinerja Teknik Knowledge Representation.
Jurnal Teknik ITS .
Wijaya, B., & Prasetyowati, M. I. (2012).
Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Demam Typhoid dan Demam Berdarah Dengue dengan Metode Forward Chaining. Ultimatics vol 4 , 17.
Yugianus, P., 2010. Pengembangan Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Stroke dan Pengobatannya menggunakan Metode Certainty Factor. Skripsi. Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung.