## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No, (2) 2023, pp. 431-441

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEBSITE
Muhammad Adrian Maulana 1 , Asep Jamaludin 2 , Arip Solehudin 3 , Apriade Voutama 4 1,2,3,4 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 1910631170102@student.unsika.ac.id 1

## ABSTRACT
Kidney disease is a disease that interferes with the function of the kidney organs. When the kidneys are weak, other diseases can attack. The purpose of this research is to produce an expert system application that can diagnose kidney disease. This application was developed using the programming language PHP and MySQL as its database. This  study  uses  the  forward  chaining  search  technique  as  the  initial  search  based  on  facts  that  appear  as conclusions and the certainty factor method to show the percentage level of confidence in the possibility of kidney disease because in this method there is a value of trust (Measure Of Belief) and a value of distrust (Measure Of Disbelief). on a symptom. The development method used in this expert system is the Expert System Development Life Cycle (ESDLC) method. The application of this expert system for diagnosing kidney disease can also assist users in identifying information about kidney disease, and can be used as an alternative solution for the community to make an early diagnosis of the symptoms of kidney disease that they feel.
Keywords: Kidney Disease, Expert System, Certainty Factor, Expert System Development Life Cycle.

## ABSTRAK
Penyakit ginjal adalah penyakit yang mengganggu fungsi pada organ ginjal. Saat ginjal lemah, penyakit lain bisa menyerang.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat mendiagnosis penyakit ginjal. Aplikasi ini dikembangkan  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data-nya. Penelitian ini menggunakan teknik penelusuran forward chaining sebagai awal pencarian berdasarkan  fakta  yang  muncul  sebagai  kesimpulan  dan  metode  certainty  factor  guna  menunjukkan  presentase tingkat kepercayaan dari kemungkinan penyakit ginjal karena dalam metode ini terdapat suatu nilai kepercayaan (Measure Of Belief) serta nilai ketidakpercayaan (Measure Of Disbelief) pada suatu gejala. Metode pengembangan yang digunakan pada sistem pakar ini adalah metode Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit ginjal ini juga dapat membantu user dalam mengenali info tentang penyakit ginjal, serta  dapat  dijadikan  solusi  alternatif  bagi  masyarakat  untuk  melakukan  diagnosa  dini  terhadap  gejala-gejala penyakit ginjal yang mereka rasakan.
Kata Kunci: Penyakit Ginjal, Sistem Pakar, Certainty Factor , Expert System Development Life Cycle .
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 04-08-2023
Tanggal revisi : 06-08-2023
Tanggal terbit : 07-08-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6389
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penyakit ginjal adalah penyakit yang mengganggu  fungsi  pada  organ  ginjal.  Kerusakan ginjal membawa dampak produk limbah dan cairan menumpuk  dalam  tubuh.  Tidak  banyak  yang menyadari bahwa seseorang terkena penyakit ginjal, seperti pembengkakan di pergelangan kaki, muntah, lemah, susah tidur dan sesak napas.
Ginjal  adalah  organ  dalam  tubuh  yang  mesti selalu dilindungi agar bisa berguna dengan normal. Saat ginjal lemah, penyakit lain bisa menyerang(Latuconsina,  2017).  Sakit  ginjal  juga bisa  disebabkan  oleh  banyak  penyakit  lain,  seperti hipertensi  (hipertensi)  dan  diabetes.  Ini  berarti bahwa  orang  dengan  kedua  masalah  tersebut  lebih berisiko terkena penyakit ginjal, bahkan jika fungsi ginjal orang tersebut normal di masa lalu.

## Gambar 1. Total Kasus Gangguan Ginjal di Indonesia
Berdasarkan  grafik  diatas  menunjukkan  Kasus gagal  ginjal  akut  (AKI)  progresif  atipikal  kembali meningkat di Indonesia. Menurut laporan Kementerian  Kesehatan  (Kemenkes),  hingga  26 Oktober  2022,  penyakit  ginjal  akut  terdeteksi sebanyak  269  kasus  di  27  provinsi.  Jumlahnya meningkat 24 kasus dibandingkan 245 kasus pada 23 Oktober 2022. Pada saat yang sama, kematian akibat gagal ginjal akut juga meningkat menjadi 157 kasus. Sebelumnya  dilaporkan  bahwa  jumlah  kematian sebanyak 143 kasus. Penderita penyakit ginjal kronis di  dunia  sekarang  ini  mengalami  kenaikan,  hal tersebut  menjadi  perkara  kesehatan  yang  serius dalam  mengatasinya.  Hasil  penelitian  dari  Global Burden  of  Disease,2010  mengungkap  bahwa Penyakit  Ginjal  Kronis  adalah  pemicu  meninggal urutan  ke-27  di  dunia  tahun  1990  dan  mengalami kenaikan menjadi rangking ke-18 pada tahun 2010.
Dari  hal  tersebut,  Lebih  dari  2  juta  orang  di seluruh  dunia  menerima  dialisis  atau  transplantasi ginjal,  dan  hanya  sebanyak  10%  yang  betul-betul menyelesaikan perawatan ini. Pada saat yang sama, 10 persen populasi  dunia menderita penyakit ginjal kronis,  dan  jutaan  orang  meninggal  setiap  tahun diakibatkan tidak mendapat pengobatan. Sedangkan pada  tahun  2013,  sejumlah  2  orang  per  1000 penduduk  atau  499.800  orang  di  Indonesia mengalami  gagal  ginjal  dan  sejumlah  6  orang  per 1000  penduduk  atau  1.499.400  orang  di  Indonesia menderita batu ginjal (Kemenkes RI, 2013).
Upaya yang dilakukan untuk mengurangi jumlah penderita  penyakit  ginjal  yang  baik  adalah  dengan memberikan  penanganan  dini  yang  cepat  dan  tepat agar  penderita  ginjal  tidak  jatuh  ke  kondisi  yang lebih parah. Sebagian besar dari masyarakat  adalah umum jika tidak tahu bahwa ginjal juga mempunyai peran yang besar untuk mengelola tubuh kita. Fungsi ginjal  yaitu  memproduksi  urin  dan  sebagai keseimbangan  cairan,  semisal  suhu  udara  sedang dingin maka tubuh akan lebih kerap untuk buang air kecil, akan tetapi jika suhu udara sedang panas maka kekurangan cairan akan lebih dirasakan oleh tubuh.
Ketua Pernefri (Perhimpunan Nefrologi Indonesia)  dr.  Zulkhair  Ali  menegaskan  jika  ginjal tidak berfungsi maka akan terjadi gagal ginjal. Hal- hal  tersebut  dipicu  oleh  kurangnya  informasi  bagi masyarakat mengenai gejala penyakit ginjal. Karena itu  penting  untuk  dilaksanakan  pencegahan  dengan deteksi terhadap penderita penyakit ginjal.
Pencegahan  idealnya  dimulai  dari  tahap  normal, yakni  Pasien  diskrining  untuk  menentukan  ada tidaknya  faktor  risiko  penyakit  ginjal..(Kemenkes RI, 2022)
Dengan  berkembangnya  teknologi  saat  ini, teknologi  sudah  masuk  ke  dalam  semua  bidang, salah  satunya  yaitu  adalah  bidang  kesehatan. Tentunya  dalam  sebuah  Lembaga  Kesehatan dibutuhkan  ketepatan  dalam  analisis  dan  efisiensi waktu yang digunakan sebagai prioritas utama dalam membantu menghasilkan sebuah keputusan.
Dalam  kasus  ini,  sistem  pakar  dapat  digunakan untuk  menangani  hal  tersebut.  Sistem  pakar merupakan  sistem  yang memakai  informasi,  teknik penalaran dan fakta untuk  mengatasi  masalah yang biasanya hanya dapat  dipecahkan oleh seorang ahli dalam  bidang  tertentu  dengan  basis  komputer. Aplikasi Sistem Pakar ini memberikan hasil berupa peluang  bagi  pasien  ginjal  melalui  gejala  yang dirasakan oleh pengguna. Sistem ini juga menunjukkan seberapa yakin gejala tersebut bahwa pengguna  memiliki  penyakit  ginjal.(Sulistyohati, 2008)
Sebelumya  pernah  dilakukan  penelitian  oleh (Maulina  &  Wulanningsih,  2020)  untuk  diagnosis penyakit pada anak menggunakan metode yang sama yaitu certainty factor. Pada penelitian ini, dihasilkan sebuah perangkat lunak (software) sistem pakar web baru dengan memanfaatkan metode certainty factor untuk  memberikan  kepastian  kepada  pasien  yang diberikan oleh sistem.
Selanjutnya  adalah  penelitian  dari  Andry Wahyudi Bangun, Kamil Erwansyah dan Elfitriani(2022) dengan judul Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Mastitis  Menggunakan Metode  Certainty  Factor.  Dalam  penelitian  ini menyebutkan  bahwa  metode  certainty  factor  dapat mendiagnosa  penyakit  dengan  lebih  efektif  dan efisien.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  perlu dibangun  sebuah  sistem  pakar  diagnosis  penyakit
pada  ginjal  yang  memanfaatkan  metode  Certainty Factor.  Sistem  yang  dibuat  diharapkan  dapat membantu  pengguna  dalam  mendiagnosis  penyakit ginjal  secara dini yang nantinya akan mendapatkan solusi  penanganan  yang  sesuai  dengan  hasil  yang diderita bersumber pada gejala yang dirasakan. Pada sistem  ini  digunakan  metode  certainty  factor  untuk membuktikan tingkat keyakinan terhadap suatu fakta serta menunjukkan besarnya nilai  kepercayaan dari penyakit  yang  dideteksi  yang  dipengaruhi  oleh gejalanya.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  diatas,  dapat disimpulkan bahwa rumusan masalah pada penelitian ini adalah:
1. Bagaimana  membuat  dan  merancang  aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit ginjal dengan  menggunakan  metode  certainty  factor berbasis website?
2. Bagaimana  memvalidasi  aplikasi  sistem  pakar diagnosis penyakit ginjal berbasis web menggunakan  metode  pengembangan  ESDLC (Expert System Development Life Cycle)?

## 1.3. Batasan Masalah
Batasan  Masalah  dalam  objek  penelitian  ini adalah:
1. Sasaran  pengguna  aplikasi  ini  adalah  user, terutama penderita penyakit ginjal.
2. Jenis  gejala  dan  diagnosis  penyakit  yang diperoleh merupakan keterangan dari pakar dan referensi  yang  berhubungan  dengan  penyakit ginjal
3. Hanya  sebagai  diagnosis/identifikasi  awal, bukan  sebagai  rujukan  utama  untuk  penyakit ginjal.
4. Pada  penelitian  sistem  pakar  ini,  menggunakan Metode  Certainty  Factor  dalam  mendiagnosis penyakit pada ginjal sesuai dengan gejalanya.
5. Metode pengembangan sistem yang dimanfaatkan  pada  aplikasi  ini  adalah  metode ESDLC  (Expert  System  Development  Life Cycle)  dan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan MySQL sebagai pengolah databasenya.

## 1.4. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah di atas, penelitian ini harus mencapai beberapa tujuan. Beberapa tujuan tersebut antara lain sebagai berikut:
1. Membuat  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis penyakit pada ginjal dengan menerapkan metode certainty  factor  dan  mampu  memberikan  solusi dari hasil penyakit tersebut.
2. Membangun  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis penyakit  pada  ginjal  berbasis  web  dengan menggunakan  metode  pengembangan  ESDLC (Expert System Development Life Cycle).
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Manfaat Teoritis
a. Penelitian  ini  memberikan  pengetahuan tentang  ilmu  sistem  pakar,  khususnya mengenai  penyakit  ginjal  yang  ada  pada sistem pakar tersebut.
b. Memberikan suatu penelitian baru yang dapat mendukung dalam pengembangan pembuatan aplikasi berbasis website. 2. Manfaat Praktis Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat  dalam  mendiagnosis  penyakit  pada ginjal  lebih  awal  guna  untuk  melakukan  tindak penanganan lebih cepat dan membantu memberikan informasi seputar penyakit pada ginjal.

## 1.6. Metodologi Penelitian
Metode  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  Expert  Development  Life  Cycle (ESDLC), yang dikenal sebagai acuan langkah demi langkah  untuk  pengembangan  sistem  pakar  yang lebih  terstruktur  dan  terkontrol.  Dengan  tahapan sebagai berikut:
1. Penilaian (Assessment)
2. Akuisisi Pengetahuan
3. Perancangan Sistem
4. Tes/Pengujian
5. Dokumentasi
6. Pemeliharaan
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Merupakan  sistem  yang  memakai  teknologi kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence).  Tujuan dari sistem pakar pada hakikatnya tidak menggantikan  posisi  Mepakar.  Namun,  lebih informatif  dan  mensosialisasikan  pengetahuan  ahli. Sistem  pakar  ialah  sebuah  sistem  yang  tujuannya mentransfer  informasi  manusia  kepada  komputer supaya  komputer  tersebut  dapat  memecahkan masalah  layaknya  seorang  pakar(Maharani,  2021). Sistem  pakar  juga  merupakan  bidang  kecerdasan buatan (Artificial intelligence) yang besar peminatnya karena dipakai di berbagai bidang yaitu dalam ilmu pengetahuan maupun bisnis.. Salah satu alasannya adalah karena terbukti mendukung dalam menarik  keputusan  dan  penerapannya  sangat  luas (Hayadi, 2018).

## 2.2. Certainty Factor
Shortliffe  Buchanan  mengemukakan  certainty factor saat membuat MYCIN. Certainty Factor (CF) ialah  nilai  parameter  yang  dibagikan  oleh  MYCIN untuk memperlihatkan tingkat kemantapan(Sembiring  et  al.,  2019).  Certainty Factor dapat diartikan sebagai persamaan berikut: 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] = 𝑴𝑩[𝑯, 𝑬] − 𝑴𝑫[𝑯, 𝑬] (1)
Adapun  beberapa  gabungan  atau  kombinasi  dari perhitungan  certainty  factor  terhadap  premis.
Certainty Factor terbagi dalam 3 jenis aturan premis, yaitu sebagai berikut:(Hasibuan & Fau, 2022)
1. Certainty Factor dengan satu premis:
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] = 𝐶𝐹 𝑢𝑠𝑒𝑟 ×   𝐶𝐹 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟
(2)
2. Certainty Factor dengan kesimpulan serupa:
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 × (1 − 𝐶𝐹 1 ) (3)

## 2.3. Expert System Development System
Metode  pengembangan  perangat  lunak  yang  akan dipakai dalam penelitian ini idalah metode ESDLC, Metode  ini  sendiri  mempunyai  6  step  aktivitas, diantaranya sebagai berikut:(Novaliyan &
Fernandes, 2021)

## Gambar 2. Tahapan Pengembangan ESDLC
2.4. Penyakit Ginjal
Penyakit  ginjal  merupakan  penyakit  dimana fungsi ginjal seseorang memburuk, kondisi kerusakan  ginjal  didefinisikan  sebagai  gangguan fungsi  ginjal. Mereka yang terkena seringkali  tidak mengalami  gejala  yang  dirasakan  pada  awal penyakit  ini.  Sehingga  orang  yang  baru  terinfeksi dapat  didiagnosis  dengan  tanda  penyakit  ginjal kronis  yang  terlihat  pada  tes  darah.  Terkadang diagnosis  juga  muncul  akibat  penyakit  lainnya mencakup  diabetes  atau  tekanan  darah  tinggi. Dibutuhkan  pengklasifikasian  memakai  indikasi- indikasi  sebagai  acuan  diagnosis  penyakit  ginjal kronis.(Ariani & Samsuryadi, 2019)

## 2.5. Website
Menurut (Pamungkas, 2019), website merupakan salah  satu  dari  banyak  alat  komunikasi  yang membawa  informasi.  Bisa  berupa  teks,  audio, gambar  maupun  video  yang  bisa  digunakan  secara umum  oleh  masyarakat  luas.  Untuk  mengetahui kualitas suatu website dapat dilakukan dalam bentuk pengukuran  dan  observasi.  Kami  dapat  memahami pendapat para pengguna situs web.
Website  juga  dapat  disebut  dengan  gabungan halaman  yang  terdiri  dari  halaman  (pages)  yang memuat  informasi  berupa  data  digital.  Website adalah  Halaman  berisi  informasi  yang  ditampilkan oleh  browser.  Dan  Website  juga  memerlukan internet  sebagai  jaringan  yang  menjadi  peranan untuk mengirimkan sebuah informasi pada website.(Abdulloh, 2016)

## 2.6. HTML
HTML  ialah  bahasa  pemrograman  yang  dapat digunakan untuk menampilkan berbagai informasi di browser atau web browser. Kode HTML juga dapat dipakai  sebagai  penghubung  antar  file  di  website atau  komputer  di  localhost  (Lipson  &  Lispson, 2019).

## 2.7. PHP
PHP  merupakan  bahasa  skrip  sisi  server  yang dulu  dikenal  Personal  Home  Page.(Romadhoni, 2019)  Dari  sisi  pengertian,  Bahasa  scripting  PHP mudah  digunakan  karena  referensinya  terdapat banyak di mesin pencarian ataupun komunitasnya di berbagai  negara.  PHP  merupakan  bahasa  sumber terbuka yang dapat diterapkan pada beberapa sistem operasi  seperti  Linux,  Unix  dan  Windows.  PHP pertama  kali  dikembangkan  pada  tahun  1995  oleh Rasmus  Lerdorf.  Kemudian  PHP  disebut  FI  (Form Interpreted),  yang  Pada  waktu  itu,  itu  adalah rangkaian  skrip  yang  dipakai  untuk  menjalankan data formulir dari situs web.(Syahreza, 2015)

## 2.8. Database
Menurut Setiawan (S. Setiawan, 2020), Database merupakan kumpulan data yang ditempatkan secara sistematis dalam komputer. sehingga bisa dikontrol oleh program untuk mencabut data dari database.

## 2.9. MySQL
MySQL adalah aplikasi yang banyak digunakan untuk menangani basis data (database). MySQL juga merupakan DBMS open source yang mempunyai  2 formulir  lisensi.  Lisensi  ini  adalah  perangkat  lunak bebas dan perangkat lunak berbagi (perangkat lunak terbatas).  MySQL  ialah  server  database  bebas  di bawah GNU General Public License (GPL). Dengan cara  ini,  MySQL  dapat  digunakan  untuk  keperluan pribadi atau komersial tanpa perlu membayar lisensi yang ada.

## 3. PEMBAHASAN
Pada penelitian Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal  berbasis  website  ini,  memakai  metode Certainty  Factor dan metode pengembangan sistem yang  dipakai  ialah  model  ESDLC  (Expert  System Development  Life  Cycle)  dengan  tahapan-tahapan berikut:

## 3.1. Penilaian Keadaan
Penilaian  merupakan  tahap  awal  dari  metode ESDLC.  Oleh  karena  itu,  tahap  ini  sangant mempengaruhi tahapan-tahapan yang akan dilakukan selanjutnya. Tahapan penilaian yang akan dilakukan diantaranya ialah:
1. Analisis Masalah Berdasarkan  analisis  permasalahan  dapat disimpulkan sebagai berikut:
a). Kurangnnya  informasi  bagi  masyarakat mengenai gejala awal Penyakit Ginjal.
b). Kurangnya  pengetahuan  dalam  menangani penyakit ginjal.
2. Analisis Kebutuhan Berdasarkan  masalah  analisis  diatas,  maka yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut adalah sebagai berikut:
a). Kebutuhan akan alat yang dapat memberikan informasi  dan  pengetahuan  mengenai  gejala dan jenis penyakit ginjal.
b). Kebutuhan  akan  alat  yang  dapat  digunakan dengan mudah oleh semua masyarakat dalam penggunaannya.
3.2. Akuisisi Pengetahuan
Pada  tahapan  ini  ditujukan  untuk  memperoleh ilmu  pakar ke dalam sistem, dimana ada 2 tahapan dalam  penerapannya,  di  antaranya  pengumpulan data dan representasi pengetahuan.

## 3.2.1 Teknik Pengumpulan Data
Data yang telah dikumpulkan mendapatkan jenis gejala  dan  jenis  penyakit  ginjal.  Data-data  tersebut selanjutnya dibuat dalam tabel berikut.
Tabel 1. Jenis-jenis Penyakit Ginjal
No. Kode Penyakit Ginjal 1. P1 Infeksi Ginjal 2. P2
Batu Ginjal
Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa hasil dari data jenis penyakit yang telah dikumpulkan mendapatkan 2 penyakit yaitu Infeksi Ginjal dengan kode P1 dan Batu ginjal dengan Kode P2.
Tabel 2. Jenis-jenis gejala ginjal No. Kode Gejala Penyakit Ginjal 1. G01 Nyeri saat buang air kecil 2. G02 Demam 3. G03 Mual 4. G04 Nyeri punggung 5. G05 Lemas 6. G06 Sakit pinggang/punggung 7. G07 Ada darah/nanah dalam urine 8. G08 Urine berwarna seperti teh
Dari Tabel  2 dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari pengumpulan data jenis gejala mendapatkan total 8 gejala  dengan  kode  gejala  G01,  G02,  G03,  G04, G05,  G06,  G07  dan  G08.  Gejala  ini  nantinya  akan digunakan  untuk  membuat  relasi  dengan  penyakit- penyakit yang berkaitan.
Tabel 3. Relasi penyakit dan gejala penyakit
ginjal No. Gejala Kode Penyakit P1 P2 1. Nyeri saat buang air kecil G01 ✓ ✓ 2. Demam G02
✓
3. Mual G03
✓
4. Nyeri punggung G04 ✓ 5. Lemas G05 ✓ 6. Sakit punggung/pinggang G06
✓ 7. Ada darah/nanah dalam urine
G07 ✓ 8. Urine berwarna seperti teh G08 ✓
Pada Tabel  3 menjelaskan  relasi  dari  data penyakit dengan data gejala. Data pada tabel tersebut menjelaskan  mengenai  hubungan  antara  gejala dengan penyakit pada sistem pakar yang akan dibuat.

## 3.2.2 Representasi Pengetahuan
Teknik yang ada dalam representasi pengetahuan sistem pakar diagnosa penyakit ginjal diimplementasikan  dengan  cara  aturan  produksi. Aturan  produksi  berbentuk  IF  (kondisi/premis) THEN  (tindakan/kesimpulan),  dimana  kondisi adalah  bagian  awal  yang  menyatakan  premis  (IF- kalimat  awal)  dan  tindakan  adalah  bagian  yang menunjukkan  tindakan  atau  kondisi  tertentu  yang diinginkan ketika situasi atau premis benar (kalimat yang  diawali  dengan  THEN).  Berikut  ialah  kaidah produksi  untuk  sistem  pakar  diagnosis  penyakit ginjal.
Tabel 4. Rule Penyakit Rule Kaidah Produksi
1 IF  G01  and  G02  and  G03  and  G05  and G06 and G07  THEN P1
2 IF G01 and G04 and G08 THEN P2
Selain aturan produksi, informasi juga disajikan berbentuk  diagram  pohon.  Diagram  pohon  juga menjelaskan  pertanyaan  tentang  gejala  yang ditunjukkan  sistem  untuk  menyimpulkan.  Jika pengguna  menjawab  "Tidak",  pohon  berpindah  ke cabang kanan, layaknya gambar berikut:
Gambar 3. Diagram Pohon Diagnosis Penyakit Ginjal
3.2.3 Metode Certainty Factor
1. Menentukan Nilai Bobot MB dan MD
Langkah awal ialah memutuskan nilai bobot MB dan MD yang didapatkan oleh dokter, dimana nilai MB  ialah  nilai  bobot  dengan  tingkat  kepercayaan masing-masing  gejala  dari  tiap-tiap  penyakit, sedangkan  nilai  MD  ialah  nilai  ketidakpastian  dari tiap-tiap gejala dari setiap penyakit  Berikut adalah tabel nilai dari MB dan MD dari tiap-tiap gejala pada penyakit ginjal:
Tabel 5. Nilai bobot MB dan MD
No . Kode Gejala Nilai MB [H,E] Nilai MD [H,E] 1 G01 Nyeri saat buang air kecil 0,8 0,2 2 G02 Demam 0,8 0,2 3 G03 Mual 0,8 0,2 4 G04 Nyeri punggung 0,8 0,2 5 G05 Lemas 0,6 0,2 6 G06 Sakit punggung/pin ggang 0,8 0,2 7 G07 Ada darah/nanah dalam urine 0,6 0,2 8 G08 Urine berwarna seperti teh 0,6 0,2
2. Menghitung Nilai CF dari masing-masing gejala
Nilai  certainty  factor  dari  tiap-tiap  gejala  yang dipunya adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Nilai CF dari setiap gejala No. Kode Gejala Nilai CF 1 G01 Nyeri saat buang air kecil 0,6 2 G02 Demam 0,6 3 G03 Mual 0,6 4 G04 Nyeri punggung 0,6 5 G05 Lemas 0,4 6 G06 Sakit punggung/pinggang 0,6 7 G07 Ada darah/nanah dalam urine 0,4 8 G08 Urine berwarna seperti teh 0,4
3. Menghitung Nilai CF Kombinasi dari tiap- tiap penyakit
Lalu  berikutnya  ialah  teknik  kalkulasi  nilai certainty  factor  kombinasi  yang  akan  memperoleh nilai  tingkat  kepercayaan  pada  tiap-tiap  penyakit dengan cara:
𝑪𝑭 𝒄𝒐𝒎𝒃𝒊𝒏𝒆 = 𝑪𝑭 𝟏 + 𝑪𝑭 𝟐 × (𝟏 − 𝑪𝑭 𝟏 ) (4)
Dari  hasil  perolehan  diatas  disimpulkan  bahwa tingkat  kepercayaan  yang  dihasilkan  dari  diagnosis terhadap penyakit infeksi ginjal sebesar 0,966191087  dibulatkan  menjadi  0,9662  atau  96% dan  tingkat  kepercayaan  yang  dihasilkan  dari diagnosis  terhadap  penyakit  infeksi  ginjal  sebesar 0,816128 dibulatkan menjadi 0,82 atau 82%.
3.3. Desain
3.3.1 Desain Arsitektur
1. Use Case Diagram
dibuat  pada  diagnosa  penyakit  ginjal  untuk menggambarkan pasien/user menggunakan sistem.
2. Activity Diagram
Activity Diagram digunakan untuk memaparkan alur  kerja  atau  aktivitas  dari  suatu  aplikasi  yang dilakukan  oleh  operator  untuk  menunjukkan  aliran kendal dari suatu aktivitas ke aktivitas yang lain.

## Gambar 5. Activity Diagram Diagnosa
Gambar  5 menunjukkan  tentang  aktivitas diagnosa  user  masuk  ke  halaman  home  user  lalu untuk  masuk  kedalam  menu  diagnosa  untuk melakukan  diagnosis  penyakit  ginjal  dengan  cara mengklik  menu  diagnosa,  sistem  kemudian  akan menampilkan halaman menu diagnosa, maka sistem akan  menampilkan  gejala  dari  penyakit  ginjal kemudian  user  memilih  gejala  yang  ada  dengan mengisi  sesuai  tingkat  keyakinan  user,  lalu  sistem akan  menampilkan  diagnosa  penyakit  ginjal bersumber  pada  gejala  yang  telah  tentukan. Kemudian  user  dapat  mencetak  hasil  diagnosis tersebut.
3. Sequence Diagram
Sequence diagram diagnosa memiliki alur kerja yaitu , user dapat melakukan diagnosis pada sistem dengan  tahapan  sebagai  berikut,  user  membuka sistem  aplikasi  lalu  user  meng-klik  menu  diagnosa maka  sistem  memperlihatkan  list  atau  daftar  gejala kemudian  user  dapat  memilih  gejala  yang  telah disediakan berdasarkan gejala penyakit ginjal maka sistem akan menampilkan jawaban kesimpulan hasil diagnosis yang telah dilakukan. Berikut merupakan gambaran dari sequence diagram diagnosa.

## 4. Class Diagram
Class  Diagram ialah  struktur  suatu  sistem dengan  mendefinisikan  kelas-kelas  yang  dibuat untuk membangun sistem. Kelas memiliki apa yang disebut  atribut  dan  metode  atau  operasi.  Atribut adalah  variabel  yang  dimiliki  oleh  suatu  kelas sedangkan  metode  atau  fungsi  adalah  operasi  yang dimiliki oleh suatu kelas. Diagram kelas dibuat agar dokumentasi desain dan perangkat lunak disinkronkan.  Berikut  ialah  gambar class  diagram yang  telah  dibuat  untuk  menggambarkan  struktur sistem yang telah dibuat.
Gambar 7. Class Diagram Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal
3.3.2 Desain Interface
Desain  interface  yang  akan  dibuat  pada  sistem pakar diagnosa penyakit ginjal ialah sebagai berikut:
Gambar 8. Desain Interface Halaman Home User
Gambar 9. Desain Interface Halaman Diagnosa
3.3.3 Implementasi Aplikasi
Setelah  pembuatan  desain  atau  perancangan selesai,  lalu  kemudian  akan  diterapkan  ke  dalam perangkat lunak (software) yang hasilnya berbentuk aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ginjal berbasis  web  yang  dibuat  dengan  memakai  bahasa pemrograman  php  dan  MySQL  sebagai  database- nya.  Untuk  membangun  aplikasi  berbasis  web  ini diperlukan  perangkat  lunak  (software)  sebagai berikut:
1. Visual Studio Code
2. XAMPP
3. Figma
4. Draw.io
5. Web Browser Google Chrome
6. Web Hosting
3.4. Pengujian
3.4.1 Black-box Testing
Black  box  testing ialah  teknik  pengujian  yang dilakukan pada domain informasi dari perangkpada domain data perangkat lunak dengan mengeksekusi kasus uji dalam domain input program yang dipartisi dengan  cara  yang  memungkinkan  pengujian mendalam.
Tabel 7. Pengujian Black Box Menu Home User Data input Hasil yang diinginkan Respon aplikasi Kesimpulan Menu Home Sistem menampilka n halaman menu home Sesuai Harapa n Diterima Menu Diagno sa Sistem menampilka n halaman menu diagnosa Sesuai Harapa n Diterima Menu Riwaya t Diagno sa Sistem menampilka n halaman menu riwayat diagnosa Sesuai Harapa n Diterima Menu Artikel Sistem menampilka n halaman menu artikel Sesuai Harapa n Diterima Menu Tentan g Sistem menampilka n halaman menu tentang Sesuai Harapa n Diterima
3.4.2 White-Box Testing
White  Box  Testing ialah  teknik  yang  dilakukan pada  logika  internal  dan  struktur  kode.  Pada  kasus ini  peniliti  menggunakan White  Box  Testing hanya
pada  flow  dari  fungsi  diagnosa  sebagai  alur  sudut pandang  dari  pasien  dikarenakan  fitur  diagnosa adalah fitur utama dari aplikasi sistem pakar ini. Jadi, ketika  pasien  ingin  mendiagnosis,  output  yang ditampilkan  tidak  membingungkan  pasien  itu sendiri. Berikut ialah pengujian White Box dari fitur diagnosis.
Gambar 10. Diagram Alir White Box Testing Diagnosa
Berdasarkan  data  flowgraph  diatas  disimpulkan bahwa:
Node (N) = 8 Circle
Edge (E)      = 9 Tanda panah
Predicate (P) = 2 Kondisi Node
Teknik  Cyclomatic  Complexity  dipakai  untuk menemukan  besar  path  pada  suatu  flowgraph menggunakan ketentuan sebagai berikut:
V (G) = E – N + 2 V (G) = P + 1 = 9 – 8 + 2 = 2 + 1 = 3 = 3
Hasil yang didapat menunjukan terdapat 3 skenario pada proses diagnosa:
Path 1 = 1-2-3-4-7-8
Path 2 = 1-2-3-5-7-8 Path 3 = 1-2-3-6-7-8
Setelah  melakukan  pengujian  logika,  maka didapat  hasil  yang  menyimpulkan  bahwa  masing- masing  terdapat  3  path  yang  sesuai  dengan  design flowgraph  yang  telah  dirancang  dan  dinyatakan berhasil.

## 3.4.3 Uji Pakar
Uji  pakar  ialah  pengujian  yang  bertujuan  untuk menguji  coba  kelayakan  aplikasi  yang  sudah dikembangkan.  Dengan  kata  lain,  apakah  gejala- gejala yang ditunjukkan sistem sesuai dengan aturan pengetahuan pakar. Teknik wawancara ialah teknik yang dipakai dalam pengujian ini. Tentunya dengan dokter  spesialis  penyakit  dalam  dr.Andi  Pratama Dharma, Sp.PD. Berikut ialah tabel hasil pengujian pakar.
Tabel 8. Hasil uji pakar No. Gejala Penyakit Kesimpulan Pakar 1 G01, G02, G03, G05, G06, G07 P1 Sesuai
2 G01, G04, G08 P2 Sesuai

## 3.4.4 Evaluasi User
Pada  tahap  evaluasi  user  ialah  pengujian  yang dilakukan  dengan  cara  membagikan  kuesioner kepada user. Dalam penilaian tersebut ada dua aspek yang menjadi penilaian, diantaranya ialah desain dan fungsi.  Sedangkan  kalkulasi  hasil  akhir  kuesioner memakai rating scale.
Tabel 9. Nilai Jawaban Kuesioner
Nilai Keterangan 1 Tidak Setuju 2 Kurang Setuju 3 Netral 4 Setuju 5 Sangat Setuju Tabel 10. Pertanyaan Kuesioner No Pertanyaan 1 2 3 4 5
1 Apakah design tampilan pada aplikasi sistem pakar menarik? 2 Apakah  menu  dan fitur-fitur pada aplikasi sistem pakar yang disediakan sudah sesuai? 3 Apakah  tata  letak tombol setiap menu pada aplikasi sistem  pakar  jelas dan mudah dimengerti? 4 Apakah tampilan konsultasi/diagnosa pada aplikasi sistem  pakar  jelas dan mudah dipahami? 5 Apakah aplikasi sistem  pakar  ini dapat digunakan dengan baik? 6 Apakah aplikasi sistem  pakar  ini dapat membantu anda dalam mendiagnosis penyakit ginjal? 7 Apakah aplikasi sistem  pakar  ini dapat  memberikan solusi  dari  hasil diagnosis? 8 Apakah aplikasi sistem  pakar  ini dapat  memberikan
informasi
mengenai  penyakit ginjal?
Tabel 11. Hasil Kuesioner Resp onde n ke- Jawaban Responden pada Pertanyaan ke- Juml ah 1 2  3 4 5 6  7  8 1 5 4  5 5 5 5  4  5  38 2 5 4  5 5 5 5  5  5  39 3 5 5  4 4 4 5  4  5  36 4 4 4  5 5 4 4  4  5  35 5 4 4  5 4 4 4  5  4  34 6 4 4  4 4 4 4  4  4  32 7 4 4  4 3 5 5  5  5  35 8 4 4  5 4 5 4  4  4  34 9 4 5  4 5 5 4  4  5  36 10 4 4  4 4 4 4  4  4  32 11 4 5  4 4 5 4  4  4  34 12 4 5  4 5 4 4  5  4  35 13 5 5  5 5 5 5  5  5  40 14 4 4  4 5 4 4  4  4  33 15 5 5  5 5 5 5  5  5  40 16 5 5  4 5 5 5  5  5  39 17 4 5  4 3 5 5  5  5  36 18 4 3  4 3 5 5  5  5  34 19 5 5  5 5 5 5  5  5  40 20 5 5  5 4 5 5  5  5  39 21 4 4  5 5 4 3  3  3  31 22 4 4  5 4 4 4  5  4  34 23 5 4  5 5 4 4  4  4  35
24 4 4  4 4 4 4  5  5  34 25 4 5  4 5 4 5  4  5  36 26 5 4  4 4 4 4  4  4  33 27 5 5  5 5 5 5  5  5  40 28 4 3  4 4 5 4  4  4  32 29 4 4  4 4 5 4  5  4  34 30 3 4  4 4 4 3  3  3  28 Jumlah Skor Hasil Pengumpulan Data 1058 Tabel 12. Skala Penilaian Kuesioner Keterangan Skala Penilaian Tidak Baik 240≤  Besar  Gabungan  Data <480 Kurang Baik 480≤  Besar  Gabungan  Data <720 Cukup Baik 720≤  Besar  Gabungan  Data <960 Baik 960≤  Besar  Gabungan  Data <1200 Sangat Baik Besar Gabungan Data = 1200 Jumlah Skor = Skor Tertinggi x Jumlah Item x Jumlah Responden Kriterium
Jumlah Kualitas  =  Besar  Gabungan  Data  /  Skor Kriterium x 100%
= 1058 / 1200 x 100%
= 88,2%
Dilihat  pada  Tabel  4.36  memperoleh  hasil penilaian  12  Responden  yang  apabila  disimpulkan, maka  digambarkan  terdapat  nilai  87,5%  yang terletak  pada  daerah  cukup  baik,  yaitu  80%-100%. Berikut gambar skala-nya.

## Gambar 11. Skala Responden
3.5. Dokumentasi
Dokumentasi ialah tahap terakhir setelah aplikasi selesai dibuat, pada pendokumentasian ini diperlihatkan  hasil  dari  sistem  pakar  yang  telah dikembangkan dan juga diterangkan cara pengoperasian sistem pakar tersebut.

## Gambar 12. Halaman Home User
Halaman  Home  User  ialah  halaman  awal  yang akan  tampil  pada  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit  ginjal  ini.  Berikut  ialah  gambar  dari tampilan halaman home user.

## Gambar 13. Halaman Diagnosa
Halaman  Diagnosa  ialah  halaman  yang  tampil pada  saat  user  ingin  melakukan  diagnosis  penyakit ginjal.  User  mengisi  form  data  diri  diikuti  dengan keyakinan  gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh  user. Berikut ialah gambar dari halaman diagnosa.

## 3.6. Pemeliharaan
Pemeliharaan sistem bertujuan untuk memperbaiki sistem sehingga kandungan informasi dari  program  sistem  ini  meningkat  dari  waktu  ke waktu dari segi perangkat lunak dan yang pasti akan data  atau  informasi  baru  dari  penyakit  ginjal  itu sendiri  sehingga  perlu  adanya  pemeliharaan perangkat  lunak  dari  debug  dan  pembaharuan teknologi perangkat lunak.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dijalankan dapat disimpulkan bahwa:
1. Penelitian ini merancang sistem pakar diagnosis penyakit  ginjal  dengan  melihat  gejala  yang dirasakan.  Hasil  diagnosa  berupa  kesimpulan yang  memberikan informasi  mengenai  penyakit yang diderita berdasarkan gejala yang dirasakan pengguna  serta  memberikan  solusi  pengobatan. Penelitian  ini  diimplementasikan  berbasis  web memakai bahasa pemrograman PHP dan HTML serta tools visual studio code sebagai text editor.
2. Penelitian sistem pakar diagnosis penyakit ginjal ini  memakai  metode  pengembangan  ESDLC. Validasi sistem pakar penyakit ginjal menggunakan metode certainty factor dilakukan dengan 3 tahap pengujian, diantaranya black box testing, white box testing, pengujian pakar serta pengujian  evaluasi  user  dengan  menggunakan rating scale.

## PUSTAKA
Affandi,  E.,  &  Syahputra,  T.  (2018).  Pemodelan UML Manajeman Sistem Inventory. Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem  Komputer TGD, 1(2).
Ariani,  A.,  &  Samsuryadi.  (2019).  Klasifikasi Penyakit  Ginjal  Kronis  menggunakan  K-Nearest Neighbor.  In  Prosiding  Annual  Research  Seminar (Vol. 5, Issue 1). http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidn ey_Dise
Bangun,  A.  W.,  Erwansyah,  K.,  &  Elfritiani,  E. (2022).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Mastitis  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna  Dharma  (JURSI TGD), 1(2). https://doi.org/10.53513/jursi.v1i2.4910
Hasibuan,  N.  A.,  &  Fau,  A.  (2022).  Sistem  Pakar
Kombinasi  Metode  Certainty  Factor  dan  Dempster
Shafer.  Journal  of  Information  System  Research (JOSH), 3(2), 85–90.
https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1252
Lipson,  A.,  Lispson,  S.  G.,  &  Lipson,  H.  (2019). Pengertian  dan  Fungsi  HTML  (HyperText  Markup Language). Cambridge University Press, 53(9).
Maulina,  D.,  &  Wulanningsih,  A.  M.  (2020). METODE CERTAINTY FACTOR DALAM PENERAPAN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT ANAK (Vol. 1, Issue 2).
Novaliyan,  A.  R.,  Fernandes,  A.  L.,  Hendro Wahyudiono,  P.,  Olva,  M.,  Suganda,  A.,  Ismail, Iksan,  N.,  Yani,  A.,  &  Panessai,  I.  Y.  (2021). Bimbingan dan Konseling Mahasiswa yang Berbasis Sistem Pakar dengan Menggunakan Metode Faktor
Kepastian. Journal of Engineering, Technology, and Applied Science, 3(2), 21–34.
https://doi.org/10.36079/lamintang.jetas-0302.234
Pamungkas, R.  A. (2019). ANALISIS KUALITAS WEBSITE  SMK  NEGERI  2  SRAGEN  DENGAN METODE  WEBQUAL  4.0  DAN  IMPORTANCE PERFORMANCE  ANALYSIST  (IPA).  Jurnal
Tekno
Kompak,
13(1).
https://doi.org/10.33365/jtk.v13i1.220
Romadhoni,  F.  (2019).  Pengertian  PHP :  Fungsi, Syntax,  dan  Alasan  Menggunakan  PHP.  14 November.
Sembiring,  A.  S.,  Sulindawaty,  Manahan,  O., Napitupulu,  M.  H.,  Hasugian,  P.  S.,  Riandari,  F., Mahdalena  Simanjorang,  R.,  Simangunsong,  A., Utami, Y., & Sihotang, H. T. (2019).
Implementation  of  Certainty  Factor  Method  for Expert  System.  Journal  of  Physics:  Conference Series, 1255(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1255/1/012065
Setiawan, G. W. (2011). Pengujian Perangkat Lunak Menggunakan  Metode  Black  Box  Studi  Kasus Exelsa. Jurnal Informatika, 3.
Setiawan,  S.  (2020).  Pengertian  Database  Dan Perangkat Lunak. Gurupendidikan.Com.
Sulistyohati,  A.,  Hidayat,  T.,  Kunci:  Ginjal,  K., Pakar, S., &  Dempster-Shafer, M. (2008). Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal  Dengan Metode Dempster-Shafer. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 2008(Snati).
Syahreza, J. (2015). Pengertian PHP & MySQL. In Membangun Aplikasi Web dengan Metode OOP.
Wintana, D., Pribadi, D., & Nurhadi, M. Y. (2022). Analisis Perbandingan Efektifitas White-Box Testing dan Black-Box Testing. http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/larik