## PERANCANGAN SISTEM  PAKAR UNTUK D IAGNOSIS PENYAKIT GINJAL DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING
Fathushahib a , Maya Marselia b
a, Program Studi S1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Intitut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. D. I. Panjaitan No. 128, 53147,  Purwokerto, Indonesia
b ,Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Alma ata, Jl.  Brawijaya 99, Yogyakarta 55183, Indonesia
Abstrak —Ginjal  merupakan  organ  penting  dalam  sistem  metabolisme  tubuh  kita. Karena  padatnya  aktivitas,  kita  sering  lupa  untuk  menjaganya.  Pola  makan  yang  tidak teratur,  kurangnya  asupan  serta  mineral,  serta  konsumsi  makanan    atau  minuman  instan berkalori  tinggi  .  tanpa  sadar  telah  memperberat  kerja  ginjal.  Menurut  para  pakar  ilmiah dibidang  kesehatan,  kurangnya  manifestasi  klinis  spesifik  pada  pasien  penyakit  ginjal menyebabkan akurasi diagnosis sering tidak sesuai. Certainty Factor digunakan oleh pakar ketika pakar mengalami kebingungan dalam mendiagnosis pasien . Dengan menggunakan metode Certainty  Factor serta Forward  Caining pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat meningkatkan akurasi diagnosis secara spesifik.
Kata kunci— Ginjal, Certainty Factor, Akurasi, Forward Caining

## I. P ENDAHULUAN
Organ manusia yang paling penting adalah ginjal, walaupun manusia bisa hidup hanya dengan satu ginjal, akan tetapi ginjal memiliki fungsi yang sangat  banyak . Ginjal memiliki beberapa fungsi di antaranya yaitu, pengatur komposisi dan volume darah, Memaksimalkan mempertahankan  keseimbangan  asam  basa,  pengaturan  tekanan  darah,  pengeluaran komponen asing, pengaturan jumlah konsentrasi elektrolit pada cairan ekstr a sel dan lain- lain[1].
Setiap tahun angka kematian yang disebabkan oleh penyakit ginjal semakin meningkat , disebabkan masih banyak masyarakat yang kurang tahu tentang gejala awal penyakit ginjal dan fasilitas kesehatan khususnya ginjal di Indonesia masih  sangat terbatas. Sehingga dalam bidang  kesehatan  juga  membutuhkan  teknologi  komputer  [2].  Salah  satu   cara  yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit ginjal adalah sistem pakar. Sistem pakar merupakan sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  te knik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar  dalam  suatu  bidang[3].  Berdasarkan  uraian  sebelumnya  penulis  bermaksud  untuk melakukan  penelitian  yang  ditunjukan  kepada  kalangan  umum  agar  bisa  berkonsultasi melalui  media  komputer  berbasis  web  sehingga  diharapkan  akan  dapat  mengetahui kemungkinan pasien itu mengidap penyakit Ginjal atau tidak serta mengetahui faktor -faktor resiko yang dimiliki pasien tersebut.
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode certainty  factor, dengan kelebihan  yaitu  dapat  mengukur  nilai  kepastian  yang  diberikan  oleh  pakar  terhadap  suatu aturan  dan  mengatasi  kesulitan  dalam  menentukan  gejala -gejala  terhadap  penyakit[4]. Selain  itu  Teknik infrensi yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu Forward  Chaining . Menurut  Rahmi  Ras Fanny  dkk, Forward  Chaining adalah  metode  pencarian  atau  teknik
pelacakan yang dimulai dengan informasi yang ada penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan[5]. Dari beberapa penggunaan metode di atas diharapkan dapat menghasilkan  sebuah  sistem  pakar  berbasis  Web  yang  dapat  mendiagnosis  pasien  secara akurat.
Sedangkan  untuk  metodologi  penelitian  yang  digunakan   pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan  metode action  research /  penelitian  tindakan.  yang  bertujuan  untuk mengembangkan  keterangan  baru  untuk  mengatasi  dalam  dunia  kerja  atau    kebutuhan praktis manusia lainnya.  Untuk  menemukan dasar-dasar dan langkah-langkah yang  tepat untuk  melakukan  tindakan  perbaikan secara  praktis  [6]. Action  research dilakukan  dalam lima tahapan yaitu diagnosing, action planning, action taking, evaluation dan reflection.
Mulai Identifikasi Masalah (Latar Belakang, rumusan masalah, batasan variabel penelitian,  manfaat  penelitian, tujuan penelitian Pengumpulan data Pasien Penyakit Ginjal Tinjauan Pustaka (Landasan teori) Data Selection Seluruh  atribut  akan  di seleksi untuk mendapatkan  atribut  yang relevan  dengan  penelitian ginjal sesuai dengan rekomendasi pakar
Melakukan  analisis  dengan menerapkan metode
Certainty Factor pada contoh kasus  dengan  menggunakan peritungan manual. Serta penerapan Forward
Caining pada atribut kondisi. Di ag no sin g Ac tio n Pl an in g Ac tio n Ta ki ng Eva lu at in g Sp eci fyi ng Le arn ing Evaluasi program A.  DFD (Data Flow Diagram) B. Flowchart C. Rancangan User Interface Implementation Evaluasi Pengujian aplikasi Jika sesuai dengan target/ hasil prediksi Kesimpulan dan saran Selesai GAMBAR 1. A LUR P ENELITIAN
Pada Gambar 1. Tahap diagnosing dimulai dengan mengidentifikasi masalah penelitian, mulai dari latar belakang masalah, rumusan sampai ke tujuan penelitian, selanjutnya yaitu pengumpulan  data  dan  tinjauan  pustaka  penelitian.  Pada  tahap  selanjutnya  yaitu Action planing yang terbagi  menjadi  dua  proses  yaitu data  selection yang  merupakan  pemilihan data yang relevan dengan penelitian sesuai rekomendasi pakar, dan proses selanjutnya yaitu melakukan analisis perhitungan secara manual menggunakan metode certainty facto r dan di kombinasikan  dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining sebagai  penentu  faktor tidak  pastian  pasien  dalam  merasakan  gejala  penayakit  Ginjal.  Tahap  selanjutnya  yaitu action trainig proses ini adalah proses penerjemahan hasil analisi kedalam sebuah program. Dan yang terakir adalah tahap pengujian aplikasi.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau expert  system merupakan  sistem  yang  mengambil  pengetahuan manusia  dan  memanfaatkannya  ke  komputer,  supaya  komputer  dapat  menyelesaikan masalah layaknya manusia atau yang dilakukan oleh pakar pada umumnya [7].

## B. Certainty Factor
Metode certainty factor digunakan ketika menghadapi suatu masalah yang jawabannya tidak pasti. Ketidakpastian ini bisa merupakan probabilitas. [8]. 
CF[h,e] = MB[h,e] – M D[h,e] (1) CF COMBINE (CF1,CF2)     = CF1+ CF2* (1 - CF1) (2)
Keterangan :
CF[h,e]   = faktor kepastian CF COMBINE = CF hasil kombinasi h = hipotesa e = gejala
MB[h,e]   = measure of belief,
MD[h,e]   = measure of disbelief,
CF  gabungan  merupakan  CF  akhir  dari  sebuah  calon  konklusi.  CF  ini  dipengaruhi  oleh semua  CF  pararel  dari  aturan  yang  menghasilkan  konklusi  tersebut.  Jika  terdapat  gejala - gejala yang berbeda menyebabkan penyakit yang sama, maka itu termasuk dalam persamaan certainty factor gabungan.

## C. Forward Caining
Forward  Chaining merupakan    teknik  pencarian  yang  dimulai  dengan  fakta  yang diketahui,  kemudian  mencocokan  fakta  –  fakta  tersebut  dengan  bagian  IF  dari rules IF  – THEN [9].

## III. H ASIL P EMBAHASAN
1) Analisis
Pada  tahapan  analisis  ini  proses  yang  dilakukan  yaitu  memberikan  nilai  variabel terhadap bobot yang diteliti menggunakan metode Certainty Factor dan Forward Caining. Masing-masing    bobot  bernilai  0 sampai  dengan  1.  Pemberian  bobot  yang  pertama  yaitu bobot ke tidak pasti-an/keyakinan pasien dalam merasakan gejala penyakit ginjal. Di mana ada 6 kondisi yang dirasa, yaitu :
1. Tidak : 0
2. Tidak Tahu : 0.2
3. Mungkin : 0.4
4. Kemungkinan Benar : 0.6
5. Hampir Pasti : 0.8
6. Pasti : 1.0
Semakin tinggi nilai bobot ( nilai di  belakang 0,) maka semakin tinggi juga  hasil diagnosis  pakar  terhadap  diagnosis  penyakit  ginjal.  Selain  ke  tidak  pasti -an/keyakinan pasien  dalam  merasakan  gejala.  Bobot  juga  diberikan  terhadap  hipotesa  gejala  penyakit ginjal yang dilakukan oleh pakar. Berikut tabel CF Hipotesa menurut pakar :
T ABEL 1 T ABEL ID SERTA CF H IPOTESA G EJALA P ENYAKIT G INJAL  MENURUT PAKAR
No Id Gejala Nama Gejala CF 1 G1 Terdapat pembengkakan pada mata atau kaki 0,4 2 G2 Nyeri di pinggang sangat hebat 0,8 3 G3 Urin berbuih 0,8 4 G4 Kencing yang sedikit 0,2 5 G5 Mengalami kencing merah atau kencing darah 0,8 6 G6 Sering buang air kecil 0,2 7 G7 Memiliki kulit kering dan gatal 0,6 8 G8 Lemas dan tidak bertenaga 0,6 9 G9 Nyeri Saat Berkemih 0,4 10 G10 Sesak nafas 0,4
Pada tabel 1 di atas terdapat ID gejala yang menampilkan 10 gejala penyakit ginjal dimulai dari G1 sampai dengan G10, Kolom di sebelahnya  yaitu daftar gejala yang diambil dari data hasil diagnosis pasien penyakit ginjal  oleh pakar, dalam  hal ini dokter pe nyakit ginjal. Sedangkan pada kolom terakhir terdapat CF bobot nilai yang diberikan oleh pakar terhadap  penyakit.  Semakin  nilai  bobot  mendekati  angka  1,  maka  semakin  tinggi  juga kemungkinan pasien mengidap penyakit ginjal, sebaliknya semakin nilai bobot me ndekati angka 0, maka semakin kecil pula indikasi pasien mengidap penyakit ginjal.
Tahap selanjutnya adalah dengan melakukan pembobotan user , misalkan user memberikan jawaban sebagai berikut :

## Rule 1 :
IF  Terdapat  Pembengkakan  pada  mata  atau  kaki  kemungkinan  benar  = 0,6 AND Nyeri Dipinggang sangat hebat = Hampir pasti = 0,8 AND Urin Berbuih = Kemungkinan Benar = 0,6 AND Kencing yang sedikit = Mungkin = 0,4 AND Mengalami Kencing Merah atau Berdarah = tidak tahu = 0,2 AND Sering Buang Air Kecil = Kemungkinan Besar = 0,6 AND Memiliki Kulit Kering dan Gatal = Mungkin = 0,4 AND Lemas dan Tidak Bertenaga = Hampir Pasti = 0,8 AND Nyeri Saat Berkemih = Mungkin = 0,4 AND Sesak Nafas = Mungkin = 0,4
Langkah Kedua Yaitu menghitung nilai CF nya:

## Rule 2 :
TABEL 2 LANG KAH KE -2 NO Rule 2 NO Rule 2 1 CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 = 0.6 * 0.4 = 0.24 6 CF[H,E]6 = CF[H]6 * CF[E]6 = 0.6 * 0.2 = 0.12 2 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 = 0.8 * 0.8 = 0.64 7 CF[H,E]7 = CF[H]7 * CF[E]7 = 0.4 * 0.6 = 0.24 3 CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3 = 0.6 * 0.8 = 0.48 8 CF[H,E]8 = CF[H]8 * CF[E]8 = 0.6 * 0.8 = 0.48 4 CF[H,E]4 = CF[H]4 * CF[E]4 = 0.4* 0.2 = 0.08 9 CF[H,E]9 = CF[H]9 * CF[E]9 = 0.4 * 0.4 = 0.16 5 CF[H,E]5 = CF[H]5 * CF[E]5 = 0.2 * 0.8 = 0.16 10 CF[H,E]10 = CF[H]10 * CF[E]10 = 0.4 * 0.4 = 0.16
Dari  Tabel  2  terdapat  10  rule,  dari  masing-masing  rule  yang  meng-kalikan  CF  hipotesi dengan CF Gejala secara berurutan. langkah selanjutnya adalah dengan mengkombinasikan setiap rule , baik itu dari CF1 sampai ke CF 10, seperti terlihat pada tabel 3 dibawah ini  :
Rule 3 :
TABEL 3 TABEL LANGKAH KE-3 NO Rule 3 NO Rule 3 1 CF COMBIN E (CF 1 ,CF 2 )      =  0,24  +  0,64  *  (1  - 0,24)
= 0,24 + 0,48 = 0,72 CF old 6 CF COMBIN E (CF old ,CF 7 )   = 0,89 + 0,24 * (1 - 0,89)
= 0,89 + 0,02 = 0,91 CF old
2 CF COMBIN E (CF old ,CF 3 )   = 0,72 + 0,48 * (1  - 0,72)
= 0,72 + 0,13 = 0,85 CF old 7 CF COMBIN E (CF old ,CF 8 )   = 0,91 + 0,48 * (1 - 0,91)
= 0,91 + 0,04 = 0,95 CF old
3 CF COMBIN E (CF old ,CF 4 )   = 0,85 + 0,08 * (1  - 0,85)
= 0,85 + 0,01 = 0,86 CF old
8 CF COMBIN E (CF old ,CF 9 )   = 0,95 + 0,16 * (1 - 0,95)
= 0,95 + 0,00 = 0,95 CF old
4 CF COMBIN E (CF old ,CF 5 )   = 0,86 + 0,16 * (1  - 0,86)
= 0,86 + 0,02 = 0,88 CF old 9 CF COMBIN E (CF old ,CF 10 )   = 0,95 + 0,16 * (1 - 0,95)
= 0,95 + 0,00 = 0,95 CF old 5 CF COMBIN E (CF old ,CF 6 )   = 0,88 + 0,12 * (1  - 0,88) = 0,88 + 0,1 = 0,89 CF old
Dari table 3 dapat dilihat CF COM BINE akhir nilainya yaitu 0,95 CF old , Sehingga untuk rule yang terakhir yaitu menghitung Prosentasi keyakinan :
CF COMBINE X 100%   Maka 0,95 X 100 % = 95 %
2) Implementasi
A. Database
Relasi database pada  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ginjal  di  tunjukan  pada Gambar 2. Seperti terlihat dibawah ini :

## GAMBAR 2 : R ELASI ANTAR TABEL SISTEM PAKAR
Pada Gambar 2 terdiri beberapa tabel yaitu tabel user , tbkonsultasi yang memuat hasil konsultasi pasien, tbganguanterapi yang memuat data gangguan yang dialami pasien serta terapi yang dianjurkan oleh sistem pakar, tbgejalagangguan yang berisi ide gejala dan ide gangguan,  tbgejala  yang  berisi  persentase  gejala  yang  di alami  oleh  pasien setelah  proses analisis menggunakan sistem.

## B. Flow Chart
Flow chart Sistem pakar diagnosa penyakit ginjal, spserti terlihat pada G ambar 3:
Start User Admin Login Login Admin Diagnosa Sakit Hasil Konsultasi Cetak Hasil & Terapi END Input data Gejala Penyakit Solusi Rule Benar Benar Menu Utama Salah Salah
Pada  Gambar  3  memperihatkan  flowchart  dari  sistem.  Yang  terdiri  dari  dua pengguna  yaitu  user  (pasien)  dan  admin.  User  memiliki  akun  user  yang  dapat mengakses menu user, kemudian user meng-inputkan gejala yang dialami oleh user yang  selanjutnya  akan  diproses  oleh  sistem  pakar  dan  di  tampilkan  hasil  dari diagnosis oleh sistem. Sedangkan admin meiliki akses dapata menambahkan data gejala  penyakit  ginjal  yang  didapat  dari  pakar,  selain  itu  admin  juga  dapat menambahkan solusi yang di arahkan langsung oleh pakar.

## C. Tampilan User Interface
a) Tampilan UI (user Interface) Halaman Login
Tampilan  Halaman Login Sistem  pakar  dapat  dilihat  pada  G ambar  4,  terdapat  2 form login. Login Pertama ditujukan untuk m endiaknosis  sakit ginjal, dan yang kedua ditujukan untuk Admin sistem pakar.
GAMBAR 4. FORM LOGIN PASIEN DAN ADMIN
b) Tampilan UI Konsultasi
G AMBA R 3 F LOWCHART
Tampilan  UI  Konsultasi  Menampilkan  10  Pernyataan  diagnosa,  dengan  6  pilihan jawaban dari peryantaan, yaitu  Tidak : T,  Tidak Tahu : TT, Mungkin : M, Kemungkinan Benar : KB,  Hampir Pasti : HP,  Pasti : P, seperti terlihat pada Gambar 4 berikut ini:
G AMBA R 5. T AMPILAN U I K O NSULTASI

## c) Tampilan UI Hasil Diagnosa
Tampilan UI ( User Interface) hasil diagnosa, dengan menampilkan gejala yang diderita, gangguan yang user derita serta terapi yang di sarankan, seperti terlihat seperti Gam bar 6 :
GAMBAR 6. FORM HASIL KONSULTASI
d) Tampilan UI admin
Pada  menu admin yang  ditunjukan  pada  Gambar  7  terdapat  tiga   pilihan  yaitu  Data, Laporan dan Keluar,  pada menu data terdapat sub-menu, yaitu gejala :  berisi data gejala penyakit, penyakit : ginjal, solusi : alternatif yang ditawarkan oleh pakar, dan rule : yaitu pembobotan gejala menurut pakar.

## T         TT      M       KB        HP        P

## G AMBA R 7. TAMPILAN UI ADMIN

## 3) Pembahasan
Evaluasi  Program    Evaluasi  program  merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk pengecekan  terhadap  detail  perancangan,  menggunakan  struktur  kontrol  dari  desain program secara procedural untuk membagi pengujian ke dalam beberapa kasus pengujian. Metode pengujian yang digunakan pada sistem pakar diagnos isis penyakit ginjal ini adalah dengan  membandingkan  hasil  analisa  pakar  dengan  analisa  dari  sistem  pakar  yang  telah dibuat.
Pengujian  akurasi  bertujuan  untuk  mengetahui  performa  sistem  pakar  dalam memberikan  hasil  diagnosa  penyakitt  ginjal. Data  yang  digunakan  untuk  menguji  adalah 20 sample analisis pakar. data hasil analisis dari sistem pakar akan di bandingkan dengan data yang dianalisis oleh pakar.  dari hasil uji berbandingan yang telah dilakukan sebanyak 19  hasil  analisa  pakar  sesuai  dengan  hasil  analisa  yang  di  lakukan  oleh  sistem  pakar diagnosis  penyakit  ginjal,  sehingga  akurasi  yang  didapatkan  pada  saat  pengujian  yaitu sebesar 95%.
Dari hasil analisis dan perhitungan  yang telah dilakukan sebelumnya , sistem pakar penyakit  ginjal  ini  menggunakan  metode Certainty  Factor dan Forward  Caining, mendapatkan prosentase keyakinan 95%,   dengan melihat 20 sample dan 10 atribut  data diagnosis  penyakit  ginjal  oleh  pakar,  serta  6  bobot  nilai  di  setiap  atribut  gej ala  penyakit ginjal. Sedangkan untuk data atribut  pasien menggunakan 3 atribut, yaitu nama, umur serta jenis kelamin.

## IV. K ESIM PULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Dengan  menggunakan  bobot  nilai  pada  setiap  atribut,  bisa  memudahkan  sistem pakar  dalam  mendiaknosis  penyakit  yang  diderita  pasien  sakit  ginjal.    Dengan menggunakan  20  sample  dan  10  atribut  data  diagnosis  penyakit  ginjal,    mendapatkan prosentase akurasi sebesar 95%

## B. Saran
Untuk  kedepanya  sistem  pakar  penyakit  ginjal  ini  diharapkan    menambahkan atribut  pasien  sakit    ginjal,  sehingga  meningkatkan  hasil  akurasi  diagnosis  sistem  pakar. Selain  atribut  pasien,  atribut  diagnosis  juga  perlu  ditambahkan  oleh  pakar  yang berkopempeten dibidangnya. Sehingga sistem pakar ini bisa mendapatkan kepercayaan di masyarakat.

## R EFERENSI
[1] Tarwoto dan Wartonah, “Kebutuhan Dasar Manusia dan Proses Keperawatan”: Jakarta. Salemba Medika. 2011.
[2] Aprilia Sulistyohati, Taufiq Hidayat, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster-Shafer. SNATI : Yogyakarta, 2008.
[3] Kusrini. “Sistem Pakar Teori dan Aplikasi”, Yogyakarta: Andi, 2006.
[4] Turban, E., dan Aronson, J.E. 2001. Decision Support System and Intelligent System, 6th Edition. New Jersey: Prentice Hall Internasional Edition.
[5] Rahmi Ras Fanny, Nelly Astuti Hasibuan, Efori Buulolo. “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan  Penulusuran  Forward  Chaining”  :  Medan.    Media  Informatika  Budidarma. 2017.
[6] Darmawan, D, 2013, Metode Penelitian Kuantitatif,  R emaja Rosdakarya, Bandung.
[7] Kusumadewi,  S.  2003.  Artifcal  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya).  Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8] Daniel  dan  Virginia,  G,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Dengan Gejala Demam Menggunakan Metode Certainty Factor”. Jurnal Informatika. 6, (1), 26- 36. 2010.
[9] Sutojo, Mulyanto, Suhartono, “Kecerdasan Buatan, Yogyakarta”: Andi, 2011.
[10] Wahana,PHP Programming, Semarang: Andi Offset, 2009.