DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.425

## IMPLEMENTASI CERTAINTY FACTOR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT PARU – PARU
Zulyan Herlani 1) ; Bebas Widada 2) ; Wawan Laksito Yuli Saptomo 3) 1) 2) 3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) zulyanherlani2@gmail.com; 2) bbwdd@gmail.com; 3) wlaksito@sinus.ac.id

## ABSTRACT
The  lungs  are  one  of the  most  important  organs  in  the human  body.  Many  people  today pay less attention to the health of these vital organs. This is evidenced by the many people who consume cigarettes which will have a negative impact on lung health. The lack of public attention to lung health and the high cost of examinations make this problem slow to deal with, by because it  requires  a  system  that  can  be  used  to  diagnose  lung  disease  that  can  be  accessed  by  the public in general. The Certainty Factor method is a classification algorithm that uses the principles of the assessment of an expert to assess each variable or symptom in each disease in this case and has the accuracy is quite good in conducting data classification, so this method is considered appropriate for diagnosing lung disease based on the symptoms experienced. Data used in this study  is  expert  assessment  data  on  symptoms  in  each  disease,  this  data  is  obtained  from  l interview with pulmonary specialist doctors at Moewardi Hospital Surakarta. The results obtained in  this  study  are  the  accuracy  of  the  certainty  factor  algorithm  for  diagnosing  lung  disease  with diagnostic testing data of 10 data patients with an accuracy of 70%. While the results of functional system  testing  using  the  Black  Box,  it  was  found  that  all  components  of  the  system  have  been tested and in accordance with the expected output.
Keywords: Diagnose, Certainty Factor, Lung Disease

## I.  PENDAHULUAN
Penyakit  paru  paru  merupakan  penyakit yang mengganggu sistem pernafasan khususnya pada manusia.  Penyakit paru paru merupakan  salah  satu  penyakit  penyebab kematian  terbesar  setelah  penyakit  jantung. Penyebab penyakit ini banyak disebabkan oleh virus, stress dan juga asap rokok. Keterbatasan  pengetahuan  dan  mahalnya biaya konsultasi pada dokter spesialis membuat  banyak  dari  penderita  penyakit kurang  memperhatikan  penyakit  ini  dari  gejala –  gejala  yang  dialami.  Oleh  sebab  itu diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  diakses secara  umum  yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa penyakit paru - paru
Metode  klasifikasi  seperti naïve  bayes , K- Nearest  Neighbor (KNN),  dan  C.45  telah digunakan oleh banyak peneliti untuk melakukan  diagnosa.  Metode Certainty  Factor (CF)  merupan  metode  yang  diusulkan  oleh Shortliffe  dan  Buchanan  pada  1975  untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact  reasoning)  seorang  pakar.  Seorang pakar  sering  kali  menganalisis  informasi  yang ada  dengan  ungkapan  seperti  “mungkin”, “kemungkinan  besar”,  “hampir  pasti”.  Untuk mengakomodasi  hal  ini  kita  menggunakan certainty  factor (CF)  guna  menggambarkan tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah
yang sedang dihadapi [1]. Selain itu metode ini dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  yang didapatkan dari perhitungan berdasarkan bobot gejala  yang,  mampu  memberikan  jawaban pada permasalahan yang tidak pasti kebenarannya seperti masalah diagnosa resiko penyakit,  dan  dengan  metode  ini  pakar menggambarkan  keyakinan  seorang  pakar dengan  memberikan  bobot  keyakinan  sesuai dengan pengetahuan pakar terkait [2].
Berdasarkan masalah yang telah diuraikan diatas  maka  pada  penelitian  ini  metode certainty  factor akan  diterapkan  pada  sebuah sistem  untuk  mendiagnosa  penyakit  paru – paru.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Data Mining
Sistem  pakar  adalah  paket  perangkat lunak pengambilan keputusan atau pemecahan masalah yang dapat mencapai tingkat performa  yang  setara –  atau  bahkan  lebih  – dengan  pakar  manusia  di  beberapa  bidang khusus  dan  biasanya  mempersempit  area masalah.  Menurut  Muhammad  Arhami,  ada beberapa definisi sistem pakar, antara lain [3]: 1.  Sistem pakar adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligences (AI) yang
menggunakan knowledge khusus  untuk penyelesaian masalah.
2.  Suatu  sistem  pakar  adalah  suatu  sistem komputer yang menyamai ( emulates ) kemampuan  pengambilan  keputusan  dari seorang pakar.
3.  Sistem  pakar  ( expert  system )  merupakan paket  perangkat  lunak  atau  paket  program komputer  yang  ditujukan  sebagai  penyedia nasehat dan sarana bantuan dalam memecahkan  masalah  di  bidang-bidang spesialisasi tertentu seperti sains, prekayasaan, matematika, kedokteran, pendidikan dan sebagainya.
2.2  Metode Certainty Factor
Teori Certainty Factor (CF) diusulkan oleh Shortliffe  dan  Buchanan  pada  1975  untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact  reasoning)  seorang  pakar.  Seorang pakar, (misalnya dokter) sering kali menganalisis  informasi  yang  ada  dengan ungkapan  seperti  “mungkin”,  “kemungkinan besar”,  “hampir  pasti”.  Untuk  mengakomodasi hal ini kita menggunakan Certainty Factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.  Ada  dua  cara  dalam  mendapatkan tingkat  keyakinan  (CF)  dari  sebuah  rule Sujoto,T dalam [1].
Dalam
mengekspresikan derajat keyakinan, certainty  theory menggunakan suatu  nilai  yang  disebut certainty  factor (CF) untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang  pakar  terhadap  suatu  data. Certainty factor memperkenalkan  konsep  belief  atau keyakinan  dan disbelief atau  ketidakyakinan. Konsep  ini  kemudian  diformulasikan  dalam rumus dasar sebagai berikut[4]:
CF (H, E) = MB(H, E) − MD(H, E) (1)
CF (H, E)  : Certainty  Factor dari  hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence)  E.  Besarnya  CF  berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB (H, E)  :Ukuran  kenaikan  kepercayaan terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala E.
MD (H, E)  : Ukuran kenaikan ketidakpercayaan  terhadap  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Kombinasi  dua  atau  lebih  aturan  ( rule ) pada  sistem  berbasis  pengetahuan  dimana faktor ketidakpastiannya berbeda, maka
perhitungan CF (kepercayaan) adalah  sebagai berikut:
CF (H,E)1,2 =CF(H,E)1 + CF(H,E)2 x [1-CF(H,E)1] (2)

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1  Pengumpulan Data
1.  Data Primer
a)  Wawancara Pengumpulan  data  dilakukan  dengan wawancara  secara  langsung  dengan dokter  spesialis  paru –  paru  pada  RS Dr.Moewardi Surakarta.
b)  Observasi
Pengumpulan  data  dengan  metode observasi  ini  dilakukan  dengan  cara menganalisa  data-data  jenis  penyakit dan  gejala  penyait  paru –  paru  serta data  penilaian  dari  pakar  untuk  setiap gejala  yang  dialami  yang  akan  dihitung dengan algoritma certainty factor . 2.  Data Sekunder
Studi  pustaka  dengan  mengumpulkan informasi  dari  jurnal  ilmiah,  buku –  buku dan  sumber  lainnya  yang  berkaitan dengan  metode certainty  factor dan penyakit paru - paru.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Persiapan Data
Pada  tahap  persiapan  ini  menggunakan data  jenis  gejala  pada  setiap  jenis  penyakit paru –  paru  dan  dapat  penilaian  pakar  pada masing – masing gejala pada setiap penyakit.

## 4.2  Context Diagram
Context  Diagram atau  Diagram  Konteks adalah hubungan masukan dan keluaran yang menjadi  satu  kesatuan  dalam  suatu  sistem pada  diagram  konteks,  aliran  data  dijabarkan secara  umum    menggambarkan  aliran  data yang  akan  di  olah  dalam  sistem  informasi. Berikut context diagram dalam sistem diagnosa peyakit  paru –  paru    menggunakan  metode certainty factor .

## Gambar 1 Diagram Konteks

## 4.3  Diagram Alir Data
Diagram  alir  data  (DAD)  adalah  teknik penggambaran arah arus data dengan menggunakan  simbol –  simbol  tertentu  yang
telah  ditentukan.  Berikut  DAD  level  0  dalam sistem  diagnosa  penyakit  paru –  paru menggunakan metode certainty factor .

## Gambar 2 DFD Level 0

## 4.4  ERD
Sistem  diagnosa  penyakit  paru –  paru  ini terdapat  dua  relasi  yang  berbeda  yaitu,  relasi yang  terjadi  pada  entitas  penyakit  dan  entitas gejala  yang  kemudian  juga  berelasi  dengan entitas pasien dimana seluruh entitas mempunyai  relasi many  to  many dengan entitas  lainya.  Berikut  merupakan entity relationship diagram (ERD) pada sistem ini.
Gambar 3 Entity Relationship Diagam (ERD )

## 4.5  Diagram Alir Diagnosa Pasien
Diagram  alir  sistem  diagnosa  penyakit paru –  paru    menggunakan  metode certainty factor dibawah  ini    menggambarkan  secara umum  proses  diagnosa  pada  setiap  langkah yang  ada  pada  sistem.  Proses  diagnosa dimulai dengan menginputkan data pasien dan pasien menjawab gejala yang dialami, langkah ke-2  sistem  akan  menyaring  inputan  pasien sesuai  kaidah  yang  ditentukan.  Langkah berikutnya sistem melakukan komputasi masukan  menggunakan  metode certainty factor. Langkah  terakhir,  sistem  menampilkan hasil  diagnosa  penyakit  paru –  paru  sesuai dengan gejala yang diinputkan oleh pasien.
Gambar 4 Flow Chart Proses Diagnosa

## 4.6  Perhitungan Diagnosa Algoritma CF
Data yang digunakan adalah data penilaian pakar terhadap gejala – gejala setiap penyakit  paru  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara dengan dokter spesialis paru - paru di RS Dr. Moewardi Surakarta.
1.  Contoh Kasus
Seorang pasien mengalami keluhan dengan gejala – gejala sebagai berikut :
 Kelelahan
 Warna kulit kebiru – biruan
 Denyut jantung cepat
 Sering menderita infeksi pernafasan
 Pembengkakan pada pergelangan kaki
 Wajah,  Telapak  Tangan  atau  Selaput Lender Berwarna Kemerah Merahan
 Sakit kepala
 Pipi kemerahan
2.  Memperkirakan  Penyakit  dari  Gejala  yang Dialami Pasien.
Berdasarkan  gejala –  gejala  yang  dialami oleh pasien diatas, maka dapat diperkirakan pasien  mengalami  penyakit  paru –  paru dengan  dugaan  seperti  dijelaskan  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Dugaan Penyakit
1 Pneumotoraks
G014 Kelelahan G015 Warna Kulit Kebiru – biruan G016 Denyut Jantung Cepat
2 Bronkitis
G017 Sering Menderita Infeksi Pernafasan
G018 Pembekakan pada pergelangan kaki G019 Wajah, telapak tangan atau selaput lender berwarna kemerah merahan
G020 Pipi Kemerahan
G021 Sakit Kepala 3 Kanker Paru - Paru G014 Kelelahan
G021 Sakit Kepala
3.  Menentukan Nilai Evidence (E)
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan nilai Evidence atau bobot dari setiap gejala.
Pengguna  diberikan  pilihan  jawaban  yang masing –  masing  bobotnya  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Evidence (E) Keyakinan CF Tidak 0 Tidak Tahu 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1

## 4.  Menentukan Nilai Hipotesis (H)
Langkah  selanjutnya  setelah  menentukan nilai evidence adalah menentukan hipotesis atau  nilai  CF  pada  masing – masing gejala pada  setiap  jenis  penyakit  yang  telah ditentukan berdasarkan wawancara dengan pakar  atau  dokter  ahli  paru –  paru    yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 Nilai Hipotesis (H)
No Penyakit Kode Gejala Nilai CF 1 Pneumonia G001 Batuk Berdahak 0.8 G002 Sakit Pada Dada 0.4 G003 Sesak Nafas 0.8 G004 Demam Tinggi 0.8 G005 Banyak Berkeringat 0.4 G006 Mual dan Muntah 0.4 G007 Diare 0.4 2 TBC G001 Batuk Berdahak 0.8 G008 Batuk Berdahak disertai Darah 0.8 G003 Sesak Nafas 0.6 G009 Badan Terasa Lemah 0.4 G010 Penurunan Nafsu Makan 0.8 G011 Perasaan Tidak Enak 0.4 G012 Penurunan Berat Badan 0.8 G013 Demam Pada Siang dan Sore Hari 0.6 3 Pneumotoraks G002 Sakit Pada Dada
0.6 G003 Sesak Nafas 0.8 G014 Kelelahan 0.6 G015 Warna Kulit Kebiru - biruan 0.6 G001 Batuk Berdahak 0.4
No Penyakit Kode Gejala Nilai
CF G016 Denyut Jantung Cepat 0.6
4 Bronkitis G003 Sesak Nafas 0.4 G001 Batuk Berdahak 0.6 G009 Badan Terasa Lemah 0.4
G017 Sering Menderita
Infeksi Pernafasan 0.8
G018 Pembekakan pada pergelangan kaki 0.4 G019 Wajah, telapak tangan atau selaput lender berwarna kemerah merahan 0.4 G020 Pipi Kemerahan 0.4 G021 Sakit Kepala 0.4 G022 Gangguan Penglihatan 0.4 5 Emfisema G003 Sesak Nafas 0.8 G010 Nafsu Makan Berkurang 0.6
G012 Penurunan Berat Badan 0.6 G023 Batuk 0.8 G024 Suara Mengi Saat Bernafas 0.8
G025 Bibir dan Kuku Berwarna Biru 0.4 6 Asma G003 Sesak Nafas 0.8 G024 Suara Mengi Saat Bernafas 0.8 G026 Produksi Lender Berlebihan 0.6 G027 Serangan  terjadi 3 - 4 x setahun 0.6 G028 Gejala Timbul dimalam hari 0.6 G023 Batuk 0.8 G029 Susah Tidur (Insomnia) 0.4 7 Efusi Pleura G030 Nyeri Dada 0.6 G003 Sesak Nafas 0.8 G001 Batuk Berdahak 0.4 G004 Demam 0.4 G031 Sering Cegukan 0.4 8 Fibrosis Kistik G032 Batuk Berkepanjangan 0.6 G003 Sesak Nafas 0.8 G007 Diare 0.4 G006 Mual dan Muntah 0.4 G033 Nafas Pendek 0.4 G024 Suara Mengi Saat
Bernafas 0.8
G034 Saluran Udara Melebar Akibat Peradangan 0.8 9 Kanaker Paru – Paru G008 Batuk Berdarah 0.8 G030 Nyeri Dada 0.8 G032 Batuk Berkepanjangan 0.8 G003 Sesak Nafas 0.8 G014 Kelelahan 0.4 G035 Asma 0.4 G021 Sakit Kepala 0.4 G036 Gangguan Keseimbangan 0.4
G037 Mati Rasa Pada Tungkai 0.4 G038 Mata dan Kulit Menguning 0.4

## 5.  Menentukan Nilai Bobot User
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan nilai keyakinan dari user. Nilai CF ditentukan  untuk  setiap  gejala  dalam  range nilai  0  sampai  dengan  1  dan  nilai  ini mewakili  keyakinan  seorang  pasien.  Pada sistem  akan  disediakan  form  pertanyaan untuk masalah ini. Adapun bobot keyakinan dari  pasien  terhadap  gejala –  gejala  yang dialami ditampilkan pada Tabel 4.

## Tabel 4  Nilai Keyakinan Pasien
6.  Menghitung Nilai CF
Langkah  berikutnya  setelah  menentukan adalah  menghitung  nilai  CF,  dari  kaidah – kaidah  atau  rule  yang  telah  ditentukan kemudian dihitung nilai CF dengan mengalikan  nilai  CF  user  dengan  nilai  CF pakar.
a.  Pneumotoraks CF[H,E] 1  =  CF[H]1 x CF[E]1 =  0,6 x 0,6 =  0,36 CF[H,E] 2  =  CF[H]2 x CF[E]2 =  0,6 x 0,6 =  0,36 CF[H,E] 3  =  CF[H]3 x CF[E]3
=  1,0 x 0,6 =  0,6
b.  Bronkitis
CF[H,E] 1  =  CF[H]1 x CF[E]1
=  1,0 x 0,8
=  0,8
CF[H,E] 2  =  CF[H]2 x CF[E]2
=  0,6 x 0,4 =  0,24
CF[H,E] 3  =  CF[H]3 x CF[E]3
=  0,6 x 0,4
=  0,24
CF[H,E] 4  =  CF[H]4 x CF[E]4 =  1,0 x 0,4 =  0,4 CF[H,E] 5  =  CF[H]5 x CF[E]5 =  1,0 x 0,4
=  0,4
c.  Kanker Paru - Paru
CF[H,E] 1  =  CF[H]1 x CF[E]1 =  0,6 x 0,4 =  0,24 CF[H,E] 2  =  CF[H]2 x CF[E]2 =  1,0 x 0,4 =  0,4

## 7.  Menghitung Nilai CF Kombinasi
Mengkombinasikan  nilai  CF  (menentukan nilai  CF  combin)  dari  masing –  masing kaidah  atau  rule  terhadap  masing – masing  gejala pada setiap dugaan penyakit.
a.  Pneumotoraks.
CFcomb  CF[H,E]1,2=CF[H,E]1  +  CF[H,E]2  x  (1 –
CF[H,E]1
=  0,36 + 0,36  x (1 – 0,36)
=  0,59 (Old 1) CFcomb CF[H,E]Old1,3=  CF[H,E]Old1 + CF[H,E] 3 x (1
– CF[H,E]Old1)
=  0,59 + 0,6  x (1 – 0,59) =  0,836 (Old 2) Nilai Diagnosa = 0,836 x 100 % = 83,6 % Berdasarkan perhitungan diagnose dengan  metode certainty  factor dapat diketahui  bahwa  dengan  gejala –  gejala yang  dialami  pasien  maka  kemungkinan pasien mengalami
penyakit
Pneumotoraks adalah 83,6 % b.  Bronkitis CFcomb CF[H,E]1,2 =    CF[H,E]1  +  CF[H,E]2  x  (1 – CF[H,E]1
=  0,8 + 0,24  x (1 – 0, 8)
=  0,848 (Old 1) CFcomb CF[H,E]Old1,3=  CF[H,E]Old1 + CF[H,E] 3 x (1
– CF[H,E]Old1)
=  0,848 + 0,24  x (1 – 0,848)
=  0,88488 (Old 2) CFcomb CF[H,E]Old2,4=  CF[H,E]Old2 + CF[H,E] 4 x (1
–  CF[H,E]Old2)
=  0 ,88488 + 0,4  x (1 – 0,88488)
=  0,930688 (Old 3) CFcomb CF[H,E]Old3,5=  CF[H,E]Old3 + CF[H,E] 5 x (1
–  CF[H,E]Old3)
=    0,930688  +  0,4    x  (1 –
0,930688) =  0,9584128 (Old 4) Nilai Diagnosa = 0,9584128 x 100 % = 95,84128 % Berdasarkan perhitungan diagnosa dengan  metode certainty  factor dapat diketahui  bahwa  dengan  gejala –  gejala yang  dialami  pasien  maka  kemungkinan pasien  mengalami  penyakit  Bronkitis adalah 95,84128 %
c.  Kanker Paru - Paru.
CFcomb CF[H,E]1,2 =    (CF[H,E]1  +  CF[H,E]2)  x  (1 –
= 0,24 + 0,4  x (1 – 0,24) =  0,544 (Old 1) Nilai Diagnosa
= 0,544 x 100 % = 54,4 % Berdasarkan perhitungan
diagnosa dengan  metode certainty  factor dapat diketahui  bahwa  dengan  gejala –  gejala yang  dialami  pasien  maka  kemungkinan pasien  mengalami  penyakit  Kanker  paru paru adalah 54,4 %
8.  Hasil Diagnosa Bedasarkan  perhitungan  diagnosa  yang telah  dilakukan  terhadap  pasien  dengan gejala –  gejala  yang  dialami  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pasien  menderita penyakit  Bronkitis  dengan  kemungkinan positif 95,84128%.

## 4.7  Implementasi
1.  Halaman Beranda. Halaman beranda adalah halaman pertama yang  ditampilkan  sistem  tanpa  harus melakukan login (Gambar 5).

## Gambar 5 Halaman Beranda
2.  Halaman Data Diri Pasien.
Untuk  melakukan  diagnosa  pasien  harus melengkapi  seluruh  data  diri.  Adapun halaman data diri pada sistem ini ditunjukkan pada Gambar 6.
3.  Halaman Inputan Kuisioner.
Pada halaman ini tersedia daftar pertanyaan yang  harus  dijawab  oleh  pasien  sesuai gejala –  gejala  yang  dialami  oleh  pasien untuk  melakukan  proses  diagnosa.  Berikut merupakan  tampilan  halaman  kuisioner (Gambar 7).

## Gambar 7 Halaman Kuisioner
4.  Halaman Hasil Diagnosa. Halaman  ini  akan  menampilkan  hasil  data diri  pasien,  gejala –  gejala  yang  dialami pasien  dan  hasil  diagnosa  pasien  berupa jenis  penyakit  yang  dialami.  Pada  halaman ini juga menampilkan menu untuk mencetak hasil diagnosa (Gambar 8).

## Gambar 8 Halaman Hasil Diagnosa
5.  Halaman Laporan Hasil Diagnosa Halaman  ini  akan  menampilkan  hasil diagnosa  dalam  bentuk  laporan  yang dapat  langsung  dicetak  atau  di  download dalam bentuk PDF (Gambar 9) .

## Gambar 9 Halaman Laporan
6.  Halaman Login Admin
Untuk mengelola data yang yang digunakan  untuk  diagnosa  maka  user harus  melakukan  login  untuk  mengakses menu administrator (Gambar 10).

## Gambar 10 HalamanLogin Admin
7.  Halaman Kelola Data Gejala. Menu  pertama  pada  halaman  admin adalah  menu  kelola  data  gejala.  Pada halaman  ini  admin  dapat  melakukan operasi  input,  edit  dan  hapus  pada  data gejala yang terdaftar pada sistem (Gambar 11).

## Gambar 11 Halaman Kelola Data Gejala
8.  Halaman Kelola Data Penyakit. Menu  berikutnya  pada  halaman  admin adalah  menu  kelola  data  penyakit.  Pada halaman  ini  admin  dapat  melakukan operasi  input,  edit  dan  hapus  pada  data penyakit  yang  terdaftar  pada  sistem (Gambar 12).

## Gambar 12 Halaman Kelola Data Penyakit
9.  Halaman Update Data Penilaian Pakar.
Halaman  ini  jenis  penyakit  beserta  gejala – gejalanya.Pada halaman ini admin dapat mengapdate  penilaian  pakar  untuk  setiap gejala pada setiap penyakit yang terdaftar pada sistem (Gambar 13).

## Gambar 13 Halaman Kelola Data Pakar

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1  Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan mengenai penerapan  algoritma certainty  factor untuk diagnosa  penyakit  paru –  paru  maka  dapat disimpulkan:
1.  Telah terciptanya Sistem Diagnosa
Penyakit  Paru –  Paru  Menggunakan Algoritma Certainty  Factor dengan  studi
kasus  pada  RS  Dr.  Moewardi  Surakarta. Sehingga dapat digunakan untuk melakuan diagnosa pada pasien berdasarkan gejala – gejala yang dialami.
2.  Melalui  pengujian  validitas  menggunakan membandingkan  hasil  diagnosa  sistem dengan data uji yang ada, maka didapatkan tingkat akurasi untuk algoritma Certainty Factor adalah 70%  dari 10 data uji yang ada.
3.  Melalui    uji  fungsional  sistem  dengan metode  Black  Box  Testing  dengan  hasil seluruh  komponen  sistem  telah  sesuai kriteria  yang  direncanaan  maka  dapat disimpulkan  sistem  ini  dapat  digunakan oleh  RS  Dr.  Moewardi  Surakarta  dan masyarakat pada umumnya
untuk melakukan diagnosa penyakit paru – paru
yang  diderita  berdasarkan  gejala –  gejala yang dialami oleh pasien.
5.2  Saran
1.  Pada penelitian berikutnya prediksi disarankan  untuk  menambahkan  variabel
–  variabel  yang  lebih  kompleks  seperti usia  dan  jenis  kelamin  untuk  lebih meningkatkan akurasi dari metode certainty factor .
2.  Pada  penelitian  berikutnya  disarankan untuk melakukan diagnosa penyakit paru – paru  menggunakan  metode  lain  seperti Suport  Vertor  Machine (SVM)  atau Naïve
Bayes untuk  mengetahui  tingkat  akurasi terbaik untuk melakukan diagnosa penyakit paru – paru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Larasati  Tutur  and  Muhammad  Aref,
"Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit Kulit  Kucing  Berbasis  Web  Menggunakan
Metode  Certainty  Factor  (Studi  Kasus:  Lab Klinik “Klinik Hewan Jogja," Semnasteknomedia Online , pp. 3-4, 2016. [2] Stephanie  Halim  and  Seng  Hansun,
"Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem
Pakar Pendeteksi Resiko Osteoporosis  dan  Osteoarthritis," ISSN
2355-3286 , p. 1, 2016.
[3] M.  Arhami,  "Konsep  Dasar  Sistem  Pakar," Andi, Yogyakarta, 2005.
[4] Fitriyati  and  Dwi  Ajeng  Sasmitha,  "Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Jenis  Dyslexia Menggunakan
Certainty Factor," Semnasteknomedia Online , vol. 4,
p. 6, 2016.
[5] Sujoto  T, Kecerdasan  Buatan. ,  Andi, Yogyakarta, 2011.