ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## APLIKASI SISTEM PAKAR DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT INFERTILITAS PADA PRIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Dasril Aldo 1) , Dian Riliyanda 2)
Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## Abstrak
Infertilitas  pada  pria  merupakan  masalah  yang  perlu  diperhatikan  dan  penanganan  serius,  besarnya presentase infertilitas pada pria cukup besar (± 40-60%) dan salah satunya adalah gangguan kesuburan. Melihat  dampak  infertilitas  pada  pria  tersebut,  sistem  dibangun  berbasis  web  dengan  harapan  untuk mempermudah pengguna dalam mengakses dan sistem ini mampu memberikan pengetahuan optimal dari timbal  balik  pengguna  sistem.  Sistem  Pakar  yang  dibangun  Untuk  Diagnosa  Infertilitas  pada  pria menggunakan  metode  CF  bertujuan  menelusuri  gejala  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  pertanyaan- pertanyaan  agar  dapat  mendiagnosa  penyakit  dengan  perangkat  lunak  berbasis  web.  Perangkat  lunak sistem  pakar  dapat mengenali  penyakit  infertilitas  yang  dialami  oleh  user  setelah  melakukan  konsultasi dengan  menjawab  beberapa  pertanyaan-pertanyaan  yang  ditampilkan  oleh  aplikasi  sistem  pakar  serta dapat menyimpulkan beberapa tingkat persentase infertilitas yang dialami oleh pasien.
Kata Kunci :Sistem Pakar, CF, Diagnosa, Infertilitas, Pria

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 LATAR BELAKANG
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sari,  Weni  Wilda,  2013,  dalam  jurnalnya yang  berjudul  perancangan  sistem  pakar untuk mengetahui infertilitas pada perempuan  menggunakan  metode  certainty factor  berbasis  web  menyimpulkan  bahwa salah  satu  tujuan  dalam  melangsungkan pernikahan  untuk  memperoleh  keturunan (anak). Infertilitas merupakan  suatu  masalah yang cukup sensitif bagi pasangan suami istri yang sulit mempunyai anak. Banyak permasalahan yang dapat diketahui solusinya dengan  menggunakan  sistem  pakar,  salah satunya  adalah  untuk  mengetahui  infertilitas tersebut.
Infertilitas pada  pria  merupakan  masalah yang  perlu  diperhatikan  dan  penanganan
serius,  besarnya  presentase infertilitas pada pria  cukup  besar  (±  40-60%)  dan  salah satunya adalah  gangguan  kesuburan.  Selain itu penanganan infertilitas pada pria merupakan  masalah  yang  cukup  kompleks dan  rumit.  Melihat  dampak infertilitas pada pria  tersebut,  maka  penulis  tertarik  untuk membangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa infertilitas pada  pria,  sistem dibangun berbasis web dengan harapan untuk mempermudah  pengguna  dalam  mengakses dan sistem ini mampu memberikan pengetahuan  optimal  dari  timbal  balik pengguna sistem.
Banyaknya  masyarakat  yang  tidak mengetahui  gejala infertilitas pada pria, sehingga masyarakat hanya dapat mengetahui gejala  penyakit  dengan  konsultasi  pada dokter  yang  membutuhkan  waktu  dan  biaya,
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
dan  adapun  dengan  cara  lain  yaitu  dengan buku-buku  atau  situs-situs  internet  yang membahas  tentang  penyakit infertilitas pada pria,  namun  untuk  mempelajari  hal  tersebut tidaklah  mudah  karena  selain  perlu  waktu yang cukup lama memahaminya dan sumber- sumber  tersebut  belum  tentu  juga  dapat mendiagnosa semua penyakit infertilitas pada pria.
Yang  melatar  belakangi  penulis  untuk mengajukan judul ini dikarenakan banyaknya para pria tidak tahu bahwa dirinya mengalami penyakit mandul. Akibat pengobatan  yang  sangat  mahal,  maka  para masyarakat  tidak  bisa  berkonsultasi  dengan pakar  atau  dokter  yang  berkaitan  dengan penyakit  mandul.  Sehingga  tidak  sempat mencegah  penyakit  sejak  dini.  Dengan adanya  sistem  yang  dibuat  oleh  penulis diharapkan dapat bermanfaat bagi masyarakat sebagai tempat untuk mendapatkan  pengetahuan  tentang  gejala- gejala penyakit infertilitas pada pria.

## 1.2  Sistem Pakar

## Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari
Artificial  Intelligence (AI)  yang  cukup  tua karena  sistem  ini  mulai  dikembangkan  pada pertengahan  1960.    Istilah  sitem  pakar berasal  dari  istilah knowledge-based  expert system.  Istilah  ini  muncul  karena  untuk memecahkan masalah, sistem pakar menggunakan  pengetahuan  seorang  pakar yang  dimasukkan  ke  dalam  komputer. Seseorang  yang  bukan  pakar  menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan  pemecahan  masalah,  sedangkan seorang  pakar  menggunakan  sistem  pakar untuk knowledge  assistant(Sutojo,  T,  dkk, 2011).
Menurut  Sutojo,  T,  dkk,  (2011)  bahwa sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang dirancang  untuk  dapat  menirukan  keahlian seorang  pakar  dalam  menjawab  pertanyaan
dan  memecahkan  suatu  masalah.  Sistem pakar  akan  memberikan  pemecahan suatu masalah  yang  didapat  dari  dialog  pengan pengguna.  Dengan  bantuan  sistem  pakar seseorang yang bukan pakar dapat menjawab pertanyaan,  menyelesaikan  masalah  serta mengambil keputusan yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar.

## 1.3 Certainty Factor
Menurut Sutojo, T, dkk (2011)
mengungkapkan  bahwa  Teori Certainty Factor (CF)  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan Buchanan  pada  1995  untuk  mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang  pakar.  Seorang  pakar,  (misalnya dokter)  sering  kali  menganalisa  informasi yang ada dengan ungkapan seperti “mungkin”,  ”kemungkinan  besar”,  “hampir pasti”.  Untuk  mengakomodasi  hal  ini  kita perlu  menggunakan Certainty  Factor (CF) guna  menggambarkan  tingkat  keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.  Sama  halnya  dengan  buku  yang  di tulis  oleh  Kusrini  (2008)  mengungkapkan bahwa  faktor  kepastian  (certainy  factor) merupakan nilai parameter MYCIN (Wesley, 1984) untuk menunjukkan besarnya kepercayaan.  Ada  2  macam  faktor  kepastian yang digunakan yaitu:
1. Faktor  kepastian  yang  diisikan  oleh pakar bersama dengan aturan
2. Faktor kepastian yang diberikan oleh
pengguna Dalam
menghadapi suatu permasalahan  sering  ditemukan  jawaban yang  tidak  memiliki  kepastian  penuh. Ketidakpastian  ini  dapat  berupa  probabilitas atau kebolehjadian yang tergantung dari hasil suatu  kejadian.  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, dimana pakar
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
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.
Sistem  pakar  harus  mampu  bekerja dalam  ketidakpastian.  Sejumlah  teori  telah ditemukan untuk menyelesaikan ketidakpastian, termasuk diantaranya probabilitas  klasik,  probabilitas  bayes,  teori hartley  berdasarkan  himpunan  klasik,  teori shannon  berdasakan  pada  probabilitas, teori Depmster-Shafer,  teori fuzzy  Zadeh,  dan faktor kepastian (certainty factor).

## 1.4 PHP (HypertextPreprocessor)
PHP adalah singkatan dari PHP Hypertext Preprocessor. Ia merupakan bahasa  berbentuk  skrip  yang  ditempatkan dalam  server.  Hasilnyalah  yang  dikirim  ke klien tempat pemakai menggunakan browser. (Jenner, 2007)/(Fahrudin, Alex, dkk, 2011) Hypertext  Preprocessor (PHP)  adalah bahasa  skrip  yang  dapat  ditanamkan  atau disisipkan  kedalam  HTML.  PHP  banyak dipakai  untuk  membuat  situs web dinamis. PHP  dapat digunakan  untuk  sebuah  CMS (Content Management System)(Mandala, Eka Praja Wiyata, 2015:24).
Sebuah  sintaks  PHP  dapat  ditempatkan diamna  pun  dalam  sebuah  dokumen  dengan cara menyisipkan tanda <?php untuk memulai  dan  tanda  ?>  untuk  mengakhiri (Mandala, Eka Praja Wiyata, 2015:16).

## 1.5 Penyakit Infertilitas
Infertilitas  merupakan  masalah  yang dihadapi oleh pasangan suami istri yang telah menikah selama minimal satu tahun, melakukan  hubungan  senggama  teratur, tanpa menggunakan kontrasepsi, tetapi belum berhasil memperoleh kehamilan. Pada prinsipnya  masalah  yang  terkait  dengan infertilitas  ini  dapat  dibagi  berdasarkan masalah yang sering dijumpai pada perempuan dan masalah yang sering dijumpai  pada  lelaki.  Pendekatan  yang
digunakan  untuk  menilai  faktor-faktor  yang terkait  dengan  infertilitas  tersebut  digunakan pendekatan  organik,  yang  tentunya  akan sangat  berbeda  antara  lelaki  dan  perempuan. Faktor  tersebut  dapat  saja  meerupakan kelainan langsung organnya, tetapi dapat pula disebabkan oleh faktor lain yang mempengaruhinya  seperti  faktor  infeksi, faktor  hormonal,  faktor  genetic,  dan  faktor proses  penuaan.  (Hestiantoro,  Andon  2011  : 424)
Infertilitas didefinisikan sebagai kegagalan  mengandung  setelah  1  tahun berusaha hamil. Infertilitas primer menunjuk pada  pasien  yang  belum  pernah  hamil  sama sekali. Infertilitas  sekunder digunakan  untuk pasien yang pernah hamil sebelumnya. Kira- kira  15%  pasangan  mengalami  infertilitas, yang  dapat  berasal  dari  subfertilitas  atau sterilitas (ketidakmampuan hamil congenital) pada  salah satu  pasangan  atau  keduanya. Wanita menyebabkan 40%-50% kasus infertilitas.  Laki-laki  menyebabkan  30% kasus  dan  menyumbang  20%-30%  kasus pada  pasangan.  Namun  penting  diingat bahwa  pada  40%  pasangan  infertilitas ditemukan  berbagai  etiologi.  (Benson  C. Ralph dan Pernoll L. Martin, 2013 : 679)

## 2. Metedologi Penelitian
Agar penelitian ini lebih terarah dan bisa mencapai  tujuan  yang  penulis  harapkan, maka  diperlukan  kerangka  kerja  penelitian seperti dibawah ini :
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## 2.1 Kerangka Penelitian

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1 Analisa Data
Proses  analisa  data  yaitu  merupakan salah  satu  tahapan  yang  penting  dalam penelitian  ini,  karena  pada  tahap  inilah nantinya  dilakukan  identifikasi  terhadap penyakit Infertilitas pada pria, serta melakukan penganalisaan terhadap data yang diperoleh, dimana data dijadikan bahan untuk pembuatan  aplikasi  ini,  data  yang  diperoleh adalah  data  mengenai  gejala-gejala  yang memungkinkan seorang pria terkena penyakit Infertilitas. Berikut  adalah  data  mengenai penyakit Infertilitas:

## Tabel 3.1 Tabel Penyakit
No Kode Nama Keterangan 1 P01 Infertilitas pada pria Infertilitas pada pria mengacu pada ketidakmampuan seorang  pria untuk menyebabkan kehamilan pada seorang wanita
fertil ("subur") setelah  1  tahun hubungan  seksual tanpa kontrasepsi Tabel 3.2 Tabel Gejala Infertilitas NO Kode Gejala Gejala 1 G001 Keluar darah pada penis 2 G002 Pembengkakan selangkangan pada sisi testis yang terkena 3 G003 Pembengkakan pada skroktum 4 G004 Nyeri pada selngkangan 5 G005 Nyeri ketika melakukan hubungan seksual 6 G006 Semen mengandung darah 7 G07 Nyeri ketika berkemih 8 G008 Testis terasa berat, membengkak, lunak 9 G009 Nyeri pada testis yang bisa terjadi ketika buang air besar atau mengejan 10 G010 Gatal-gatal pada penis 11 G011 Nyeri ketika buang air besar, pendarahan 12 G012 Perasaan cemas, sensitif, depresi, mengantuk, letih dan panik

## 3.2 Analisa Proses
Adapun  analisa  terhadap  sistem pakar  yangdibangun  merupakan rule yang menerapkan  metodecertainty  factor,  metode
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
certainty factor merupakan satu metode yang digunakan untuk
menghitungfaktor kepastian dalam mengatasi kesulitan darigejala-gejala infertilitas.Adapun  logika  metode certainty factor
pada sesi  konsultasi  sistem,  pengguna  konsultasi diberipilihan  jawaban  yang  masing-masing memilikibobot. Selanjutnya  akan  diberikan bobot  nilai  berdasarkan  jawaban  dari  pasien dimana ketentuannya adalah sebagai berikut:

## Tabel 3.3 Nilai Bobot Jawaban
Uncertain Term CF Definitely not (pasti tidak) 0,1 Almost certainly not (hampir pasti tidak ) 0.2 Probably not (kemungkinan besar tidak) 0.3 Maybe  not (mungkin tidak) 0.4 Kemungkinan kecil 0.5 Maybe (mungkin) 0.6 Probably (kemungkinan besar) 0.7 Almost certainly (hampir pasti) 0.8 Definitely (pasti) 1
Sumber : (Sutojo. T, dkk, 2011)
Semakin  pengguna  konsultasi  yakin bahwa  gejala  tersebut  memang  dialami manusia,  maka  semakin  tinggi  pula  hasil persentase  keyakinan  yang  diperoleh.  Proses perhitungan  persentase  keyakinan  diawali dengan  pemecahan  sebuah  kaidah  yang memiliki  premis  majemuk,  menjadi  kaida- kaidah  yang  memiliki  premis  tunggal. Kemudian masing-masing aturan baru duhitungCF-nya, Sehingga diperoleh nilai CF untuk  masing-masing  aturan,  kemudian  nilai CF tersebut dikombinasikan. Sebagai contoh, proses  pemberian  bobot  pada  setiap  premis
(gejala)  hingga memperoleh  persentase keyakinan untuk infertilitas.
Berikut adalah tabel ketentuan persentase  kesimpulan  dari  hasi  diagnosa yang  dialami  oleh  pasien  sehingga  diketahui berapa besar tingkat kepastiannya:

## Tabel 3.4 Persentase Kesimpulan
Diagnosa NO Tingkat Persentase Nilai Keyakinan 1 0 - 50% Sedikit  kemungkinan atau kemungkinan kecil 2 51 – 79 % Kemungkinan 3 80 – 99 % Kemungkinan Besar 4 100% Sangat Yakin Dalam mengekspresikan derajat kepastian,certainty factor untuk
mengasumsikan  derajat  kepastian  seorang pakar  terhadap  suatu  data.  Konsep  ini kemudian  diformulasikan  dalam  rumusan dasar sebagai berikut :
CF[H,E] 1 = CF[H] * CF[E]
CFcombine  CF[H,E]  1,2  +  CF[H,E]  2* [1- CF[H,E] 1 ]
CFcombine  CF[H,E]  old,3  =  CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * [1- CF[H,E] old ]

## 1.   Proses Perhitungan Manual dengan CF
Selanjutnya dibuatkan aturan sebagai berikut:
RULE 1 : IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## AND G010 AND G011 AND
G012 THEN P01(CF=1,00)

## RULE 2 : IF G01 AND G03 AND G04
AND G05 AND G06 AND G08 AND G011 THEN P01 (CF=0,60)

## RULE 3 : IF G01 AND G02 AND G03
AND G04 AND G05 THEN P01
(CF=0,55)

## RULE 4 : IF G01 AND G02 AND G03
AND G04 AND G05 AND G06 AND G08 AND G011 THEN P01 (CF=0,7)

## RULE 5 : IF G01 AND G02 AND G03
AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G010 AND G011 THEN P01 (CF=0,85)
RULE 6 : IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G010 THEN P01 (CF=0,80)
RULE 7 : IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND AND G010 AND G011 AND G012 THEN P01 (CF=0,75)
RULE 8 : IF G01 AND G02 AND G03
AND G04 AND G05 AND G06 G011 THEN P01 (CF=0,65) Kemudian dilanjutkan dengan penentuan  nilai  bobot user.  Seperti  tabel berikut:
Tabel 3.5  Fakta Gejala Fakta Ket Nilai CF G01 Evidence 0,1 G02 Evidence 0,3 G03 Evidence 0,4
G04 Evidence 0,4 G05 Evidence 1 G06 Evidence 0,7 G07 Evidence 0,8 G08 Evidence 0,5 G09 Evidence 1 G10 Evidence 1 G11 Evidence 0,8 G12 Evidence 0,6 Tabel 3.6 Tabel Nilai CF Rule No Rule Nilai CF 1 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G010 AND G011 AND G012 THEN P01 1,00 2 IF G01 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G08 AND G011 THEN P01 0,60 3 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 THEN P01 0.55 4 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G08 AND G011 THEN P01 0.70 5 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G010 AND G011 THEN P01 0.85 6 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G010 0.80
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## THEN P01
7 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND AND G010 AND G011 AND G012 THEN P01 0.75 8 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 G011 THEN P01 0.65

## Keterangan Rule
Rule 1= IF G01 (CF = 0,1) AND G0 2(CF =
0,3) AND  G03 (CF  =  0,4) AND G04 (CF = 0,4) AND G05(CF = 1) AND  G06 (CF  =  0,7) AND  G07 (CF  =  0,8) AND  G08  (CF  =  0,5)
AND  G09  (CF  =  0,1) AND  G010 (CF = 0,1) AND G011 (CF = 0,8) AND G012 (CF = 0,6) THEN P01
(CF = 1,00)
CF1  (G01,  G02 G03 G04, G05, G06, G07,
G08, G09, G10, G11, G12 ᴒ P01)
= Min[0,1; 0,3 ; 0,4; 0,4; 1,0 ; 0,7 ; 0.8;
0,5; 0.1 ; 0.1 ; 0.8; 0,6] * 1,00
= 0.1 Fakta Baru : P1 Infertilitas CF = 0.1
Rule 2= IF G01 (CF = 0,1) AND G03 (CF = 0,4) AND G04 (CF = 0,4) AND G05 (CF  =  1) AND  G06 (CF  = 0,7) AND  G08 (CF  = 0,5) AND G011 (CF = 0,8) THEN P01 (CF =
0,60 )
CF1 (G01, G03 G04, G05, G06, G08, G11 ᴒ
P01) = Min[0,1; 0,4; 0,4; 1 ; 0,7 ;  0,5; 0.8] *
0,60
= 0.06
Fakta Baru :
P1 Infertilitas CF = 0.06 Rule 3= IF G01(CF = 0,1)   AND G02 (CF =
0,3) AND  G03 (CF  =  0,4) AND G04 (CF  =  0,4) AND  G05 (CF  = 1) THEN P01 (CF = 0,55)
CF1 (G01, G03 G04, G05, G06, G08, G11 ᴒ
P01)
= Min[0,1; 0,3; 0,4; 0,4 ; 1 ] * 0,55
= 0.055
Fakta Baru : P1 Infertilitas CF = 0.055
Rule 4= IF G01 (CF = 0,1)  AND G02 (CF =
0,3) AND  G03(CF  =  0,4) AND G04 (CF  =  0,4) AND  G05 (CF  = 1) AND  G06 (CF  =  0,7) AND G08 (CF = 0,5) AND G011 (CF = 0,8) THEN P01 CF1  (G01,  G02. G03, G04, G05, G06,  G08,
G11 ᴒ P01) = Min [0,1; 0,3; 0,4; 0,4 ; 1, 0,7; 0,5; 0,8
] * 0.70 = 0.070
Fakta Baru :
P1 Infertilitas CF = 0.070
Rule 5= IF G01 (CF = 0,1) AND G0 2(CF = 0,3) AND  G03 (CF  =  0,4) AND G04 (CF = 0,4) AND G05(CF = 1) AND  G06 (CF  =  0,7) AND  G07 (CF  =  0,8) AND  G08  (CF  =  0,5) AND  G09  (CF  =  0,1) AND  G010 (CF = 0,1) AND G011 (CF = 0,8) THEN P01 (CF = 0,85)
CF1 (G01, G02 G03 G04, G05, G06,
G07, G08, G09, G10, G11, G12 ᴒ
P01) = Min[0,1; 0,3 ; 0,4; 0,4; 1,0 ; 0,7 ; 0.8; 0,5; 0.1 ; 0.1 ; 0.8;] * 0.85 = 0.085 Fakta Baru : P1 Infertilitas CF = 0.085
Rule 6= IF G01 (CF = 0,1) AND G02(CF = 0,3) AND  G03 (CF  =  0,4) AND G04 (CF = 0,4) AND G05(CF = 1) AND  G06 (CF  =  0,7) AND  G07 (CF  =  0,8) AND  G08  (CF  =  0,5)
AND  G09  (CF  =  0,1) AND  G010
(CF = 0,1) THEN P01 (CF = 0.80)
CF1 (G01, G02 G03 G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10 ᴒ P01) = Min[0,1; 0,3 ; 0,4; 0,4; 1,0 ; 0,7 ; 0.8; 0,5; 0.1 ] * 0.80 = 0.080 Fakta Baru : P1 Infertilitas CF = 0.080
Rule 7= IF G01 (CF = 0,1) AND G02(CF = 0,3) AND  G03 (CF  =  0,4) AND G04 (CF  =  0,4) AND  G05 (CF  = 1) AND  G06 (CF  =  0,7) AND
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
G010 (CF = 0,1) AND G011 (CF = 0,8) AND G012 (CF = 0,6) THEN P01 (CF = 0,75)
CF1 (G01,  G02,  G03, G04, G05, G06, G010, G11, G12 ᴒ P01)
= Min[0,1; 0,3; 0,4; 0,4 ; 1 ;0,7;0,0,1;0,8;0,6] * 0,75
= 0.075 Fakta Baru : P1 Infertilitas CF = 0.075
Rule 8= IF G01 (CF = 0,1) AND G02 (CF = 0,3) AND  G03 (CF  =  0,4) AND G04 (CF = 0,4) AND G05(CF = 1) AND  G06 (CF  =  0,7) G011 (CF  = 0,8) THEN P01 (CF = 0,65)
CF1  (G01,  G02 G03, G04, G05,
G06, G11 ᴒ P01)
=  Min[0,1;  0,3;  0,4;  0,4  ;  1;0,7;0,8 ] * 0,65 = 0.065 Fakta Baru :
P1 Infertilitas CF = 0.065 Tabel 3.7 Tabel Fakta Baru Tipe Fakta Baru KET Nilai CF P01 Hypothesis 0.1 P01 Hypothesis 0.06 P01 Hypothesis 0.055 P01 Hypothesis 0.070 P01 Hypothesis 0.085 P01 Hypothesis 0.080 P01 Hypothesis 0.075 P01 Hypothesis 0.065
Karena R1 – R08, Hipotesanya sama yaitu P05, maka CF digabungkan : CF = CF1 + CF2 * (1 – CF2) = 0.1 + 0.06 * (1- 0.1) CFgab1 = 0.154 = CFgab1 + CF3 *(1 – Cfgab1) = 0.154+ 0.055 * (1- 0.154) CFgab2 = 0.20053
= Cfgab2 + CF4 *(1 – Cfgab2)
= 0.20053+ 0.070* (1- 0.20053)
CFgab3 = 0.25649
= Cfgab3 + CF5 *(1 – Cfgab3)
= 0.25649+ 0.085* (1- 0.25649)
CFgab4 = 0.31968835
= Cfgab4 + CF6 *(1 –
Cfgab4)
= 0.31968835+ 0.080* (1- 0.31968835) CFgab5 = 0.374113282 = Cfgab5 + CF7 *(1 – Cfgab5)
= 0.374113282+ 0.075* (1- 0.374113282) CFgab6 = 0.421054786 = Cfgab6 + CF8 *(1 –
Cfgab6)
= 0.421054786+ 0.065* (1- 0.421054786)
CFgab7 = 0.458686225

## Fakta Baru :
P01 Hypothesis CF = 0.458686225*100 = 46%
Berdasarkan hasil perhitungan, maka keterangan  tingkat  keyakinan  berdasarkan tabel  interpretasi  adalah  KEMUNGKINAN KECIL Terkena Infertilitas.

## 3.3 Pengujian Interface Sistem Pakar
3.3.1 Interface Halaman Index
Berikut adalah tampilan dari Halaman Index
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## Gambar 3.1 Index
Gambar  diatas  merupkan interface pertama  kali  user  melakukan  pengaksesan terhadap prohgram aplikasi sistem pakar ini.

## 3.3.2 Interface Halaman Info Infertilitas
Berikut adalah interface dari halaman Info Infertilitas
Gambar 3.2 Info Infertilitas Gambar diatas
merupkan
interfaceinfo  dari  penyakit infertilitas yang dialami oleh pria.

## 3.3.4 Interface Halaman Gejala Infertilitas
Berikut adalah interface dari halaman Gejala Infertilitas

## Gambar 3.3 Gejala Infertilitas
Gambar  diatas  merupkan interface gejala  dari  penyakit infertilitas yang  dialami oleh pria.

## 3.3.5 Interface Halaman Memilih Gejala
Berikut adalah interface dari halaman Memilih Gejala

## Gambar 3.4 Meilih Gejala
Gambar  diatas  merupkan interface memilih  gejala  ang  dialami  oleh  pasien, untuk  mengakses  halaman  tersebut  pasien harus  melakukan  proses registrasi terlebih dahulu.

## 3.3.6 Interface Halaman Hasil Diagnosa
Berikut adalah interface dari halaman Hasil Diagnosa

## Gambar 3.5 Diagnosa
Gambar  diatas  merupkan interface home hasil  diagnosa  penyakit  pasien,  dimna data  diagnosa  tersebut  tampil  setelah  pasien melakukan porses konsultasi hingga selsai
.
3.3.7 Interface Halaman Login
Berikut adalah interface dari halaman Login
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## Gambar 3.6 Login
Gambar  diatas  merupkan interface
login Admin, dimana Adminr harus mengunjungi  halaman  untuk  melakukan login terlebih dahulu.

## 3.3.8 Interface Halaman Home Admin
Berikut adalah interface dari halaman Home Admin
Gambar 3.7 Home Admin
Gambar diatas merupkan interface home Adminr, dimana Admin harus login terlebih dahulu.

## 3.3.9 Interface Halaman Data Penyakit
Infertilitas
Berikut adalah interface dari halaman Data Penyakit Infertilitas

## Gambar 3.8 Halaman Data Penyakit
Infertilitas
Gambar diatas merupkan interface data penyakit infertlitas yang berisikan data gejala beserta aksi hapus, edit dan juga tambah gejala.

## 3.3.10 Interface Halaman Daftar Pasien Konsultasi
Berikut adalah interface dari
halaman Daftar Pasien Konsultasi
Gambar 3.9 Daftar Pasien  Konsultasi
Gambar diatas merupkan interface dari halaman daftar pasien yang telah melakukan konsultasi pada sistem pakar ini.

## 3.3.11 Interface Halaman rubah Data Admin
Berikut adalah interface dari halaman Rubah Data Admin

## Gambar 3.10 Rubah Data Admin
Gambar  diatas  merupkan interface Rubah Password,  untuk  melakukan  proses perubahan password Admin  melakukan  klik pada menu rubah password, selanjutnya akan
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
tampil form  merubah password seperti gambar diatas.

## 4. Kesimpulan Dan Saran
Dari  penulisan  penelitian  ini  mulai  dari tahapan  analisa  permasalahan  yang  ada hingga pengujian sistem yang baru dirancang maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan, yaitu :
1. Sistem  pakar yang  dirancang dapat mendiagnosa  penyebab infertilitas pada pria karna didalam sistem pakar ini  diberikan  pengetahuan  berupa gejala-gejala yang digunakan sebagai masukan  terhadap  konsultasi  user dan  dari  gejala  yang  dipilih  akan diolah  dengan  menggunakan  metode CF  sehingga  menghasilkan  diagnosa mengenai penyakit dan persentasenya,  hasil  tersebut dapat menjadi  masukan  pengetahuan  bagi masyarakat,. 2. Didalam  sistem  pakar  ini  terdapat pencegahan-pencegahan  yang  dapat mengatasi infertilitas pada  pria, dimana pencegahan tersebut tergantung  pada  tingkat  persentase diagnosa infertilitas yang dihasilkan.
3. Pada  sistem  pakar  ini terdapat fakta- fakta  atau  gejala-gejala  mengenai infertilitas pada pria yang digunakan sebagai  pengetahuan  dasar  terhadap pendiagnosaan  penyakit infertilitas pada pria.

## Daftar Pustaka
Arifin,  Firman,  dkk.  2009. Pencarian Keyword Paper Menggunakan Algoritma  Bayesian. Jurnal Seminar Nasional  Informatika  2009  (semnasIF 2009). ISSN: 1979-2328.
Dermanto,  Eko,  dkk.  2014. Penerapan Metode  Ahp (Analythic Hierarchy Process) Untuk  Menentukan  Kualitas Gula Tumbu. Jurnal SIMETRIS. Vol 5
No 1. ISSN: 2252-4983.
Gutama,  TA.  2010. Peran  Komunikasi
Dalam  Organisasi. Jurnal Sosiologi
FISIP  Universitas  Sebelas  Maret. Vol 25 No. 2. ISSN: 0215 - 9635.
Kurniasih, Desi Leha. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan

## Laptop  Dengan  Metode  TOPSIS.
Jurnal  Pelita  Informatika  Budi  Darma.
Volume III No 2. ISSN: 2301-9425.
Kusumadewi, Sri, dkk. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan, Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lenti, Febri Nova. 2014. Rekayasa Database Terdistribusi Pada Layanan Pemesanan  Tiket  Pesawat  Terbang .
Jurnal  Teknologi  Technoscientia . Vol. 6 No. 2. ISSN: 1979-8415
Mulyanto, Aunur R. 2009. Rekayasa Perangkat  Lunak,  Jilid  1.  Jakarta: Direktorat Pembinaan Sekolah Menengah Kejuruan. Nugroho,  Adi. 2005. Rational  Rose  untuk Pemodelan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika. Nugroho, Dedi Prasetyo, dkk. 2010. Pembuatan  E-Commerce  Toko  Sepatu Actifa. Indonesian Journal on
Networking  and  Security. ISSN: 2302- 5700.
S, Rosa dan M. Shalahuddin. 2014. Rekayasa Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi  Objek,  Jilid  2.  Bandung: Informatika.
Saragih, Arif Semdela. 2014. Sistem Pendukung  Keputusan  Pengangkatan Kepala  Sekolah  Rayon  Yp.  GKPS Dengan Metode ELECTRE (Elimination Choice Translation Reality). Jurnal Informasi dan
Teknologi Ilmiah (INTI). Volume : IV,
No 3. ISSN: 2339-210X.
Sidik, Betha. 2012. Pemrograman Web PHP Edisi Revisi. Bandung: Informatika.
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## Taufiq,  Ghofar.  2014. Logika  Fuzzy  Tahani
Untuk Pendukung Keputusan erekrutan  Karyawan  Tetap.  Jurnal
Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi Sains  &  Teknologi  (SNAST)  2014. ISSN: 1979-911X.
Warman,  Firman,  dkk.  2013. Rekayasa  Web
Untuk Pemesanan Handphone
Berbasis  Jquery  Pada  Permata  Cell.
Jurnal Momentum.Vol.15 No.2. ISSN:
1693-752X.