## APLIKASI MONITORING DAN SCREENING COVID-19 MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING
Nur Aprilia 1 , Fauziah 2 , Ratih Titi Komala Sari 3
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nasional nuraprilia99@gmail.com, fauziah@civitas.unas.ac.id, ratih.titi@civitas.unas.ac.id
Submitted December 2, 2020; Revised February 28, 2021; Accepted March 15, 2021

## Abstrak
Coronavirus disease 2019 atau COVID-19 yang disebabkan oleh SARS CoV 2  adalah sebuah tragedi dalam dunia kesehatan secara global. Bahkan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) telah menyatakan bahwa  wabah  corona  virus  merupakan Public  Health  Emergency  of  International  Concern (PHEIC) atau darurat kesehatan masyarakat Internasional. Tidak hanya berdampak pada kesehatan tetapi wabah virus  ini  juga  memiliki  dampak  yang  besar  diberbagai  sektor  seperti  terganggunya  perekonomian Negara,  terhambatnya  proses  belajar  mengajar  dan  lain  sebagainya.  Dampak  ini  disebabkan  oleh penyebaran  virus  yang  begitu  cepat.  Oleh  karena  itu,  penulis  merancang  sebuah  aplikasi monitoring dan screening COVID-19 menggunakan metode certainty factor dan forward chaining yang bertujuan untuk  memudahkan  masyarakat  memantau  penyebaran  virus  COVID-19  secara realtime dan  dapat melakukan screening dini COVID-19. Kedua metode ini menghasilkan diagnosis sistem dengan hasil yang sama yaitu seseorang terindikasi sebagai SUSPECT COVID-19.
Kata Kunci: COVID-19, Certainty, Forward,  Monitoring, Screening.

## Abstract
Coronavirus  disease  2019 or  COVID-19  caused  by  SARS  CoV  2  is a  tragedy  in  the  world  of global health.  Even  the  World  Health  Organization  (WHO)  has  stated  that  the  corona  virus  outbreak  is  a Public  Health  Emergency  of  International  Concern  (PHEIC)  or  an  international  public  health emergency.  Not  only  has  an  impact  on  health  but  this  virus  outbreak  also  has  a  major  impact  in various sectors such as disruption of the country's economy, obstruction of the teaching and learning process  and  so  on.  This  impact  is  caused  by  the  rapid  spread  of  the  virus.  Therefore,  the  authors designed  a  monitoring  and  screening  application  for  COVID-19  using  certainty  factor  and  forward chaining methods which aim to make it easier for people to monitor the spread of the COVID-19 virus in real time and be able to carry out early screening for COVID-19. Both of these methods produce a system diagnosis with the same results, that is, someone is indicated as SUSPECT COVID-19. Key Words: COVID-19, Certainty, Forward,  Monitoring, Screening.

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  2019  hingga  saat  ini  sedang  terjadi wabah  virus  di  seluruh  dunia.  Virus tersebut bernama Coronavirus disease 2019 atau  COVID-19  yang  disebabkan  oleh SARS  CoV  2  dan  pertama  kali  ditemukan di  Wuhan  Cina  [1].  Virus  ini  dapat menyebabkan  infeksi  pernapasan  ringan hingga  infeksi  pernapasan  berat.  Infeksi tersebut  dapat  terjadi  melalui  droplet  atau percikan  air  liur  dari  satu  orang  ke  orang
lain  saat  batuk  atau  bersin  [2]. World
Health Organization
(WHO) sudah mengumumkan  bahwa  virus  ini  dapat menular  antar  manusia  ( human  to  human transmission ) dan menjadi wabah di seluruh dunia [1].
Sejak  kemunculannya  pertama  kali  di Indonesia  hingga  saat  ini,  kasus  COVID-19 terus  meningkat  jumlahnya  disetiap  waktu. Dengan  kondisi  tersebut,  diperlukannya suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat
Vol. 5 No. 3 April 2021
melakukan screening mandiri  gejala  virus COVID-19 secara online sekaligus menyediakan fitur
monitoring perkembangan  dan  penyebaran  kasus COVID-19 di Indonesia yang dapat diakses dan digunakan oleh masyarakat  secara  real time.    Sistem  ini  berbasis  website menggunakan  dua  metode  yaitu certainty factor dan forward chaining.
Mengacu  pada  jurnal  pertama  yang membahas  tentang  mendiagnosa  penyakit osteoporosis  pada  lansia  menggunakan metode forward chaining memperoleh hasil yang  sama  antara  diagnosa  pakar  dengan diagnosa sistem sesuai rule yang diberikan oleh pakar. Sehingga sistem pakar ini dapat dikatakan  berfungsi  dengan  cukup  baik (akurat)  untuk  membantu  mendiagnosa penyakit  osteoporosis  yang  diderita  oleh pasien [3].
Mengacu  pada  penelitian  selanjutnya  yang membahas  tentang  penyakit  mata  katarak dengan  menggunakan  metode certainty factor memiliki hasil  akhir dengan nilai  ke akurasian  sebesar  95%  sehingga  dapat disimpulkan  tingkat  keyakinan  adalah hampir pasti [4].
Berdasarkan dari jurnal penelitian sebelumnya,  terdapat  beberapa  kekurangan dimana  sistem  pakar  tersebut  hanya menggunakan  satu  metode  diantaranya forward  chaining atau certainty  factor . Maka  dari  itu  penulis  mengkombinasikan metode certainty  factor dengan  teknik forward chaining sebagai hasil perbandingan keakuratan dalam membangun sistem pakar screening COVID-19.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  agar user dapat  melakukan screening dini  gejala COVID-19  secara  online  dengan  tingkat keakuratan  yang  tinggi.  Selain  itu  dapat memudahkan user dalam  memonitoring perkembangan  kasus  COVID-19  secara realtime.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  penulis  memaparkan metode  yang  digunakan  untuk screening COVID-19  yaitu  dengan  metode certainty factor dan forward  cahining ,  metode pengumpulan data, analisa kebutuhan sistem, sistem arsitektur monitoring dan use case diagram.
Metode Certainty Factor (CF) Metode  Certainty  Factor pertama  kali diperkenalkan  dalam  pembuatan  MYCIN oleh  Shortliffe  Buchanan. Certainty  Factor bertujuan untuk menunjukan besar kepercayaan  berdasarkan  nilai  parameter klinis  yang  diberikan  MYCIN  [5].  Rumus dasar certainty factor diformulasikan berdasarkan konsep keyakinan dan ketidakyakinan sebagai berikut :
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e ]... (1)
Keterangan :
CF[h,e] = Faktor kepastian
MB[h,e] = Measure  of  belief ,  tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap hipotesis  (h),  jika  diberikan evidence (e) antara 0 dan 1
MD[h,e] = Measure  of  disbelief ,  tingkat keyakinan  atau  ukuran  ketidakpercayaan terhadap  hipotesis  (h),  jika  diberikan evidence (e) antara 0 dan 1.
Kombinasi certainty  factor terhadap  premis tertentu:
1. Certainty factor dengan satu premis.
CF[h,e]  =  CF[e]*CF[rule]=CF[user]  * CF[pakar] ...(2)
1) Certainty  factor dengan  kesimpulan yang serupa.
CF gabungan [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) ...(3)
Metode certainty  factor ini  memiliki keunggulan  yaitu  dapat  digunakan  pada sistem  pakar  dalam  mendiagnosis  penyakit untuk  mengukur  kepastian  atau  ketidak pastian. Perhitungan dari metode ini hanya berlaku  untuk  sekali  hitung,  serta  hanya dapat mengolah dua data sehingga keakuratannya terjaga.
Metode Forward Chaining (FC) Forward  Chaining merupakan  teknik  yang bekerja  dalam    pencarian  fakta  yang sebelumnya  telah  diketahui,  selanjutnya fakta–fakta  tersebut  dicocokan  dengan bagian  IF  dari  rules  IF  –THEN.  Apabila ada  fakta  yang  sesuai  dengan  bagian  IF, kemudian  rule  tersebut  dieksekusi.  Setelah rule  dieksekusi,  maka  sebuah  fakta  baru (bagian  THEN)  ditambahkan  ke  dalam basis data atau database [5].

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan penulis dalam penilitian ini sebagai berikut:
1. Studi  pustaka  yaitu  pengumpulan data  yang  diperoleh  dari  berbagai literatur  seperti  e-book  dan  jurnal penilitian yang sesuai dengan masalah yang diambil.
2. Wawancara, yaitu dengan melakukan tanya  jawab  bersama  pakar  yaitu seorang  dokter  umum  bernama  Dr. Ratih  Elsa  Putri  S.Ked  lulusan  dari
Fakultas Kedokteran Universitas
Andalas Padang.

## Analisa Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  sistem  yang  dibutuhkan  dalam membuat apliaksi ini yaitu :
1. Perangkat Keras ( Hardware ) Perangkat  keras  pada  penilitian  ini terdiri  dari  Laptop  ASUS  VivoBook X407UAR dengan spesifikasi sebagai berikut :
a. CPU Intel Core i3 7 th Gen
b. RAM 4GB
c. HDD 1 TB
2. Perangkat Lunak ( Software )
Perangkat  keras  pada  penelitian  ini terdiri dari :
a. Windows 10 64 bit (OS)
b. Sublime Text 3 c. Xampp

## Sistem Arsitektur Monitoring
Sistem  monitoring  ini  merupakan  data statistik  populasi  COVID-19  di  dunia maupun di  Indonesia  yang tidak berkolerasi terhadap  metode certainty  factor maupun forward  chaining .  Pengambilan  data  dan integrasi  COVID-19  diambil  dari  2  sumber application  programming  interface  (API) yang  berbeda,  masing-masing  layanan tersebut dapat dilihat dari tabel 1.

## Tabel 1 Mapping API COVID-19
Layanan Path Integrasi Javieravi les https://coronavirus-19- api.herokuapp.com/all Rekap Data Global Kawal Corona https://api.kawalcorona.com/ indonesia/provinsi/ Sebaran Data Wilayah Lokal Indonesia
Tabel  diatas  adalah  sumber  data  kasus COVID-19  dimulai  dari  layanan  pertama berasal  dari  Javieraviles  yaitu  sebuah  akun github  yang  menyediakan  rekap  data  kasus COVID-19 secara global atau seluruh dunia. Sedangkan layanan kedua berasal dari kawal korona merupakan rekap data kasus COVID-19  di  setiap  provinsi  Indonesia.
Aplikasi  monitoring  ini  berformat  JSON
(JavaScript Object Notation) yang berfungsi untuk melakukan pertukaran dan
penyimpanan  data  yang  bersumber  dari beberapa application programming interface (API) kemudian di visualisasikan secara real time [6].

## Use Case Diagram

## Gambar 1. Usecase Diagram Aplikasi
Screening dan Monitoring COVID-19
Diagram  ini  menggambarkan  perilaku sistem yang akan dibuat terdapat dua aktor yang  terdiri  dari  user  dan  admin.  Admin sendiri  memiliki  hak  akses  penuh  terhadap halaman  sistem  sedangkan  user  hanya memiliki hak akses pada halaman screening , monitoring dan hasil history .

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  ini  didapat  dari  fakta dan  pengetahuan  dari  hasil  wawancara dengan  seorang  pakar  yang  nantinya digunakan sebagai basis pengetahuan untuk menentukan  hipotesa  atau  kesimpulan  dari setiap gejala yang dipilih.

## Tabel 2. Nilai CF User
No. Jawaban User Nilai CF 1. Tidak 0 2. Mungkin 0,4 3. Kemungkinan Besar 0,6 4. Hampir Pasti 0,8 5. Pasti 1 Tabel 3. Hasil Status Pasien Ditentukan Pakar No Kode Hasil Status Hasil Status 1. KS Suspect 2. KNS Non Suspect

## Tabel 4. Gejala dan Nilai Bobot yang
Ditentukan Pakar No Kode Gejala Nama Gejala Nilai CF Pakar 1. G1 Demam >38 Derajat Celcius 1 2. G2 Batuk Kering 1 3. G3 Nyeri Tenggorokan 0,8 4. G4 Bersin-bersin 0,6 5. G5 Sesak Napas 1 6. G6 Sakit Kepala 0,6 7. G7 Mual/Muntah 0,6 8. G8 Tubuh Menggigil 0,4 9. G9 Kebingungan Pada Manula 0,4 10. G10 Diare 0,4 11. G11 Kongesti (Hidung Tersumbat) 0,6 12. G12 Anosmia (Hilangnya kemampuan penciuman) 0,8 13. G13 Anoreksia (Hilangnya Nafsu Makan) 0,6 14. G14 Fatigue (Kelelahan atau lemas) 0,9 15. G15 Myalgia (Nyeri Otot 0,6 16. G16 Penurunan Keasadaran 0,4 17. G17 Ageusia (Hilangnya Indra Perasa) 0,6 18. G18 Konjungtivitas (Mata Memerah) 0.4 19. G19 Pada 14 hari terakhir sebelum timbul gejala memiliki riwayat tinggal atau bekerja atau mengunjungi keramaian atau bepergian di suatu tempat yang berisiko tinggi penulalaran. 1 20. G20 Kontak langsung atau berdekatan dengan kasus probable atau kasus konfirmasi dalam radius 1 meter dan dalam jangka waktu
15 menit atau lebih ddddd 1
Tabel 5. Rule atau Aturan Forward

## Chaining yang Ditentukan Pakar
No. Rule (Aturan) Hasil Status 1. G1,  G2,  G7,  G10,  G13,  G14, G19 KS (Suspect)
2. G1,  G2,  G3,  G5,  G14,  G19, G20 KS (Suspect)
3. G1,  G2,  G3,  G12,  G13,  G14, G15, G19 KS (Suspect) 4. G1,  G2,  G3,  G6,  G11,  G12, G19 KS (Suspect) 5. G1,  G2,  G3,  G6,  G12,  G14, G15, G19 KS (Suspect) 6. G1, G7, G8, G10, G13, G14 KNS (Non Suspect) 7. G7, G10, G13, G14, G15 KNS (Non Suspect) 8. G1, G2, G4, G6, G11, G15 KNS (Non Suspect)
Pohon Keputusan Berdasarkan Rule
Forward Chaining

## Gambar 2. Pohon Keputusan Berdasarkan Rule yang Ditentukan Pakar

## Pengujian Metode Certainty Factor
Untuk  melakukan  pengujian  pada  sistem, user memilih delapan gejala untuk dijadikan sampel sebagai berikut :
1) Demam (G1)
2) Batuk Kering (G2)
3) Nyeri Tenggorokan (G3)
4) Anosmia (G12)
5) Anoreksia (G13)
6) Fatigue (G14)
7) Myalgia (G15)
8) 14 hari terakhir berpergian (G19)
Perhitungan  sistem  ini  dilakukan  secara manual menggunakan rumus persamaan 1.
Tabel 6. Perhitungan CF Pakar*CF User No. Kode Gejala CF Pakar CF User Hasil 1. G1 1 0.8 0.8 2. G2 1 0.4 0.4 3. G3 0.8 0.4 0.32 4. G12 0.8 0.4 0.32 5. G13 0.6 0.6 0.36 6. G14 0.9 0.6 0.54 7. G15 0.6 0.8 0.48 8. G19 1 0.8 0.8
Kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan kombinasi menggunakan persamaan 3.

## Tabel 7. Perhitungan CF Kombinasi
CF Kombinasi Proses Perhitungan CF1, CF2 = 0.8 + 0.4 (1 - 0.8) = 0.064 CF old CF old, CF3 = 0.064 + 0.32 (1 - 0.064) = 0.36352 CF old CF old, CF4 = 0.36352 + 0.33 (1 – 0.36352) = 0.43504 CF old CF old, CF 5 = 0.43504  + 0.36 (1– 0.43504) = 0.63842 CF old CF old, CF6 = 0.63842 + 0.54 (1 – 0.63842) = 0.83367 CF old CF old, CF7 = 0.83367 +0.48 (1 – 0.83367) = 0.91350 CF old CF old, CF8 = 0.91350 +0.8 (1 – 0.91350) = 0,9827 Hasil Akhir = CF Combine x 100% = 0.98 x 100% = 98%
Dari diagnosis yang dipilih
user berdasarkan  penghitungan  secara  manual seperti pada tabel diatas, menunjukan hasil yang  sesuai  dengan  diagnosis  pakar  pada sistem screening yang  didapatkan  bahwa seseorang  tersebut  terdiagnosis  sebagai kasus suspect COVID-19  dengan  tingkat presentase  keyakinan mencapai 98%.
Pengujian Metode Forward Chaining Pada  pengujian forward  chaining masih menggunakan  sample  yang  sama  seperti certainty  factor .  Setelah  ditelaah  terhadap seluruh rule yang  dipilih user menunjukan hasil diagnosis sistem bahwa user termasuk kasus suspect COVID-19.  Karena  dari semua rule yang  dipilih user,  rule ke  tiga pada  tabel  maupun  pohon  keptusan  yang telah terpenuhi semua rule nya.

## Interface Sistem
1. Halaman Login Sebelum  dapat  melakukan screening dan monitoring user terlebih  dahulu  harus melakukan proses login.
Gambar 3. Halaman Login
2.  Halaman Dashboard Halaman  dashboard  berisi  beberapa  menu yang dapat diakses oleh user.
Gambar 4. Halaman Dashboard
3.  Halaman Diagnosa Certainty Factor
Halaman dibawah ini menampilkan daftar indikator  gejala  yang  dapat  dipilih  oleh user.
Gambar 5. Diagnosa Certainty Factor
Gambar 6. Diagnosa Forward Chaining
4. Hasil Screening atau Diagnosa Halaman  ini  menampilkan  hasil screening gejala  yang  telah  dipilih user dari  dua metode  yaitu certainty  factor dan forward chaining.
Gambar 7. Hasil Screening Certainty Factor Gambar 8. Hasil Screening Forward Chaining 5. Halaman Monitoring Halaman monitoring menampilkan
penyebaran  kasus  COVID-19  di  dunia,
Indonesia maupun setiap provinsi Indonesia secara realtime .
Gambar 9. Monitoring COVID-19

## Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  ini  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  ke  efektifitas  dan memastikan  semua  elemen  sistem  dapat berjalan  dengan  baik.  Dalam  penelitian ini  menggunakan black-box  testing merupakan sebuah metode untuk melihat fungsionalitas aplikasi saat dioperasikan, mengecek  input  diterima  benar  atau tidak  dan  output  yang  dihasilkan  sesuai dengan harapan.
Tabel 8. Black-box Testing No. Kelas Uji Hasil Yang Diharapkan Hasil 1. Mengisi Form Login Masuk Kehalaman Utama Sesuai 2. Mengisi Form Gejala Muncul Form Gejala dan Dapat Dipilih User Sesuai 3. Klik Hasil Konsultasi Muncul Form Hasil Diagnosa Sesuai 4. Klik Menu Monitoring Muncul Form Monitoring Kasus COVID-19 Sesuai 5. Klik Menu Logout Kembali Kemenu Login Sesuai
4. SIMPULAN
Terdapat hasil
dari penelitian
perbandingan  dari certainty  factor dengan forward  chaining pada  aplikasi screening dan monitoring COVID-19 sebagai berikut:
a. Dalam pengujian sistem yang dapat dilihat  gambar  7  dan  8.  Kedua metode  ini  yaitu certainty  factor dan forward chaining menghasilkan diagnosis  sistem  dengan  hasil  yang sama  yaitu  seseorang  terindikasi sebagai SUSPECT COVID-19. Namun  yang  membedakan  pada certainty  factor menampilkan  hasil presentase tingkat keyakinan sebesar  98%  sedangkan forward chaining tidak terdapat hasil presentase nya.
b. Dalam mendiagnosa kasus COVID- 19,  metode certainty  factor dapat dikatakan lebih akurat dalam mendiagnosa dibandingkan forward chaining karena certainty  factor memiliki  tolak  ukur  berdasarkan nilai  CF  pakar  pada  setiap  gejala. Sedangkan tolak ukur pada forward chaining hanya  berdasarkan rule atau  aturan  yang  telah  ditetapkan pakar tanpa ada nilai kepastiannya..
c. Halaman monitoring kasus COVID- 19  sangat  berguna  bagi user untuk memudahkan pemantauan penyebaran  kasus  COVID-19  di dunia,  di  Indoneisa  maupun  di setiap provinsi secara realtime .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fathiyah  Isbaniah  and  Agus  Dwi Susanto,  “Pneumonia  Corona  Virus Infection  Disease-19  (COVID-19),” J. Indones. Med. Assoc. , vol. 70, no.
4, pp. 87–94, 2020, doi: 10.47830/jinma-vol.70.4-2020-235.
[2] A.  P.  Setiadi,  Y.  I.  Wibowo,  S.  V. Halim,  C.  Brata,  B.  Presley,  and  E. Setiawan,  “Tata  Laksana  Terapi Pasien  dengan  COVID-19:  Sebuah Kajian  Naratif,” Indones.  J.  Clin. Pharm. , vol. 9, no. 1, p. 70, 2020, doi:
10.15416/ijcp.2020.9.1.70.
[3] M. P. Sari and Realize, “Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Osteoporosis pada  Lansia  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web,” J. Ilm.  Inform. ,  vol.  7,  no.  01,  pp.  24–
30, 2019. [4] H. Fahmi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata KatarakDengan  Metode  Certainty
Factor  Berbasis  Web,” Matics ,  vol. 11,  no.  1,  p.  27,  2019,  doi: 10.18860/mat.v11i1.7673.
[5] H.  Susilo,  “Sistem  Pakar  Metode Forward  Chaining  Dan  Certainty Factor Untuk Mengidentifikasi
Penyakit  Pertusis  Pada  Anak,” Rang
Tek.  J. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  185–194, 2018, doi: 10.31869/rtj.v1i2.764.
[6] F.  Al  Isfahani,  F.  Nugraha,  R. Mubarok,  A.  Rahmatulloh,  and  S. Artikel, “Informasi Artikel a B S T R a Ct,” vol. 2, no. 1, pp. 33–39, 2019.
[7] E. Burhan et al. , “Protokol Tatalaksana  Covid-19  Tim  Penyusun Perhimpunan  Dokter  Paru  Indonesia (PDPI) Perhimpunan Dokter Spesialis Kardiovaskular  Indonesia  (PERKI) Perhimpunan Dokter Spesialis Penyakit  Dalam  Indonesia  (PAPDI) Perhimpunan  Dokter  Anestesiologi dan Terapi Int,” Klikpdpi.Com , 2020, [Online].
[8] N.  Lam,  S.  N.  Muravez,  and  R.  W. Boyce, A  comparison  of  the  Indian Health  Service  counseling  technique with traditional, lecture-style counseling , vol. 55, no. 5. 2015.