Vol. 4 No. 3 Tahun. 2024 ISSN 2809-1353 DOI : 10.58794/jekin.v4i3.893

## Diagnosa Penyakit Hepatitis pada RSUD Bunut Menggunakan Sistem Pakar dengan Metode Certainty Factor
Dede Widiyanto* 1 , A.Sidiq Purnomo 2 1,2, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 dedewidiyanto12345@gmail.com , 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract − Hepatitis is an inflammatory disease of the liver, characterized by the most common  symptom of yellowing skin and eyes. There are 5 types of hepatitis, namely, Hepatitis A, Hepatitis B, Hepatitis C, Hepatitis D, and Hepatitis E. Each type has similar symptoms, making it difficult for the general public to identify the specific type of hepatitis based on symptoms alone. This system was developed to provide knowledge about the classification of hepatitis diseases, using a case study at RSUD Bunut and employing the Certainty Factor method. The data used in this study consists of 5 types of diseases and 22 symptoms. Based on testing conducted using 21 medical records, 19 data matched the expert diagnosis and 2 data did not, resulting in an accuracy rate of 90.5% for matching data and 9.5% for non-matching data.

## Keywords: expert system, hepatitis, certainty factor
Abstrak Hepatitis merupakan penyakit peradangan pada hati yang ditandai dengan gejala paling umum yaitu kulit dan mata yang menguning. Ada 5 jenis penyakit hepatitis, yaitu, Hepatitis A, Hepatitis B, Hepatitis C, Hepatitis D, dan Hepatitis E. Tiap jenis memiliki gejala yang mirip sehingga sulit untuk diidentifikasi jenis hepatitis yang tepat dan sesuai dengan gejala yang dialami oleh masyarakat awam. Sistem ini dibangun untuk memberi pengetahuan tentang klasifikasi penyakit hepatitis dengan studi kasus pada RSUD Bunut dan menggunakan metode Certainty Factor . Data yang digunakan pada penelitian  ini  terdiri  dari  5  jenis  penyakit  dan  22  gejala.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  21  data rekam medis, diperoleh 19 data yang sesuai dan 2 data tidak sesuai dengan diagnosa pakar, sehingga diperoleh nilai akurasi sebesar 90,5% untuk data yang sesuai dan 9,5% untuk data yang tidak sesuai.

## Kata Kunci: sistem pakar, hepatitis, certainty factor

## I. PENDAHULUAN
Seiring  bertambahnya  jaman,  kemajuan  teknologi  informasi  dapat  dimanfaatkan  sebagai  sarana  untuk memperoleh  ilmu  pengetahuan  baru  [1].  Kemajuan  teknologi  telah  mempercepat  evolusi  di  berbagai  sektor, termasuk  bidang  kesehatan.  Kemajuan  teknologi  dalam  bidang  kesehatan  merupakan  faktor  penting  untuk mencapai kesehatan yang optimal, terutama di fasilitas pelayanan kesehatan [2]. Teknologi canggih membantu dalam diagnosa yang lebih cepat dan akurat, pengobatan yang lebih efektif, serta manajemen data pasien yang lebih efisien [3]. Salah satu inovasi penting dari kemajuan teknologi informasi adalah penggunaan sistem pakar, yang  mempermudah  tenaga  medis  dalam  mendiagnosis  penyakit,  merencanakan  pengobatan,  dan  mengelola data pasien secara efektif [4]. Sistem pakar adalah salah satu bentuk kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru  cara  berpikir  dan  pengambilan  keputusan  seorang  ahli  dalam  menyelesaikan  masalah.  Fokus  utama sistem  pakar  adalah  mentransfer  pengetahuan  seorang  ahli  ke  dalam  sistem  dan  menggunakan  pengetahuan tersebut  untuk  membuat  keputusan  atau  mengambil  kesimpulan  berdasarkan  fakta  yang  ada  [5].  Tujuan membangun sistem pakar bukanlah untuk menggantikan peran pakar, melainkan untuk membantu dalam proses diagnosa agar dapat dilakukan dengan cepat dan tepat [6]. Metode penelitian menggunakan metode Certainty Factor untuk menemukan kepastian dari banyak kemungkinan diagnosis. CF memiliki keunggulan karena dapat menghasilkan  perhitungan  berdasarkan  tingkat  keyakinan  dari  gejala  yang  dialami  pengguna,  sehingga memberikan  jawaban  yang  lebih  akurat  dalam  situasi  ketidakpastian.  [7]  Metode  Certainty  Factor
memungkinkan  sistem  pakar  untuk  memberikan  hasil  yang  lebih  fleksibel  dan  realistis  dalam  kondisi ketidakpastian, sehingga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.  [8] CF digunakan dalam sistem pakar untuk membangun aplikasi yang berdasarkan aturan, untuk melakukan analisis informasi mengenai masalah yang spesifik, dan memberikan analisis matematis terhadap solusi dari masalah tersebut [9]. Beberapa penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  CF  mampu  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  mengatasi ketidakpastian dengan tingkat akurasi yang tinggi. [10]. Hepatitis merupakan penyakit berbahaya yang dapat mengakibatkan peradangan pada hati, mengganggu fungsi organ tersebut, dan berpotensi memberikan dampak serius  pada  kesehatan  seseorang  [11].  Konsumsi  alkohol  jangka  panjang  dapat  merusak  sel-sel  hati  secara permanen, yang dapat berkembang menjadi sirosis atau gagal hati. Pemakaian obat-obatan melebihi dosis atau tanpa  pengawasan  medis  juga  berisiko  menyebabkan  hepatitis  [12].  Penyakit  hepatitis  memiliki  dua  faktor penyebab penyakit hepatitis yaitu faktor infeksi dan faktor non infeksi.  [13]. Di Indonesia sendiri, Sebanyak 650 kasus probable hepatitis akut dengan penyebab yang tidak diketahui pada anak-anak telah dilaporkan ke Badan Kesehatan Dunia dari 33 negara antara tanggal 5 April hingga 26 Mei 2022 [14]. Sementara itu, jumlah penderita hepatitis B di dunia diperkirakan mencapai 350 juta orang. Di Indonesia, prevalensi rata-rata hepatitis B  adalah  10%,  dengan  variasi  antara  3,4%  hingga  20,3%  di  berbagai  daerah.  Infeksi  hepatitis  B  kronis ditemukan  pada  sekitar  90%  bayi  yang  terinfeksi  sejak  lahir  dan  pada  25-50%  anak  yang  terinfeksi  dalam rentang usia 1-5 tahun [15]. Inisiatif untuk memeriksakan diri ke dokter yang kurang, juga merupakan salah satu  penyebab  yang  dapat  memperparah  penyakit  hepatitis.  [16]  Kurangnya  kesadaran  masyarakat  tentang pentingnya pemeriksaan rutin menyebabkan mereka tidak waspada terhadap gejala-gejala yang muncul [17]. Akibatnya,  banyak  yang  terlambat  mendapatkan  penanganan  medis,  yang  bisa  berujung  pada  kondisi  serius bahkan kematian [18]. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini dibangunlah sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit hepatitis berbasis website. Sistem ini diharapkan dapat mendukung pakar dalam mengambil  keputusan  dan  memberikan  solusi  berdasarkan  pengetahuan  yang  telah  terprogram,  sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mendiagnosa penyakit hepatitis.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Penelitian  terkait  “Penerapan  Case  Based  Reasoning  Untuk  Sistem  Diagnosis  Penyakit  Hepatitis” bertujuan untuk mendiagnosis penyakit hepatitis, yang merupakan peradangan hati ditandai oleh peningkatan enzim hati dan kerusakan membran hati. Dalam studi ini, 117 kasus diuji coba, dengan 82 kasus disimpan di basis kasus dan 35 kasus sebagai kasus baru. Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali tiga jenis penyakit hepatitis dengan akurasi sebesar 94,29%. [19]. Menurut penelitian yang berjudul “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak” mengemukakan perancangan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit anak dengan metode Certainty Factor. Pembangunan sistem pakar menggunakan framework CodeIgniter. Dalam penelitian ini menghasilkan nilai keakuratan dalam diagnosa penyakit paling tinggi sebesar 95% terhadap penyakit RFA (Rhinofaringitis Akut) dan nilai akurasi paling rendah sebesar 50% pada penyakit DM (Diabetes Melitus). [20]. Studi yang berjudul "Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Katarak"  meneliti  tentang  penyakit  katarak  dengan  menerapkan  metode Certainty Factor dalam perancangan sistem pakar. Penelitian ini melibatkan 18 gejala yang berkaitan dengan 3 jenis penyakit katarak. Dari hasil penelitian, diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 85%.[21]
Penelitian dengan judul "Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau" membahas pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman  tembakau  menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  yang mampu mendiagnosis penyakit pada tanaman tembakau dengan persentase akurasi tertinggi sebesar 99%. [22] Studi yang berjudul "Implementasi Metode Certainty Factor pada Diagnosa Penyakit Lambung" memaparkan perancangan sistem pakar dengan penerapan metode Certainty Factor untuk mendiagnosis penyakit lambung serta memberikan rekomendasi pengobatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai tingkat akurasi  sebesar  80%  dari  30  kali  pengujian.[23]. Pada  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Hati  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Berbasis WEB” memiliki tujuan untuk membantu masyarakat umum guna untuk mendiagnosa penyakit gangguan hati secara  dini,  agar  masyarakat  umum  untuk  lebih  cepat  mengetahui  jenis  penyakit  yang  ada  pada  penyakit gangguan hati. Hasil dari penelitian yang diuji telah menunjukkan hasil perkalian dari nilai klasifikasi tertinggi dengan metode naïve bayes dan merupakan jenis penyakit gangguan hati yang diderita oleh pasien. [24] Dari penelitian sebelumnya  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa Penyakit  Hepatitis  B  Dengan Menggunakan  Metode  Certainty  Factor”  meneliti  tentang  sistem  pakar  yang  digunakan  untuk  mendiagnosa
penyakit  Hepatitis  B  dengan  metode certainty  factor karena  perhitungannya  yang  mudah  dipahami.    [25]. Berdasarkan literatur di atas, dilakukan penelitian dengan topik sistem pakar penyakit hepatitis menggunakan metode certainty factor untuk mendiagnosa jenis penyakit hepatitis yang dialami oleh pasien dengan metode perhitungan certainty factor yang mudah diimplementasikan.

## III. METODE PENELITIAN
Dalam studi ini, langkah-langkah penelitian diperlukan untuk mengilustrasikan proses yang harus dilalui dalam pelaksanaan penelitian tersebut. Adapun jalan penelitian terdapat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  melalui  metode  wawancara  dan  kajian  literatur. Wawancara dilakukan dengan pakar yang ada di RSUD Bunut untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam sistem. Selain itu, pengumpulan data juga dilakukan melalui kajian literatur yang  meliputi jurnal ilmiah dan tulisan akademik yang berkaitan dengan topik penelitian.

## B. Olah Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  berupa  pemilahan  data  penting  dari data  yang  diperoleh  dari tahap sebelumnya agar data menjadi lebih bermakna dan dapat digunakan untuk implementasi metode Certainty Factor .

## C. Metode Certainty Factor
Adapun aturan untuk pembobotan nilai untuk metode CF terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Bobot Nilai CF No Keterangan Nilai 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0,2 3 Sedikit Yakin 0,4 4 Cukup Yakin 0,6
5 Hampir Yakin 0,8 6 Sangat Yakin 1
Dari tabel bobot nilai di atas, kemudian dicari nilai CF gabungan antara nilai CF user dan CF pakar, dimasukkan ke dalam premis:
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹 (𝐻) × 𝐶𝐹 (𝐸) (1)
Dimana:
CF (H, E) = Gabungan antara nilai certainty factor hipotesis (h) dan evidence (e). CF (H) = Nilai certainty factor yang diperoleh dari user. CF (E) = Nilai certainty factor yang diperoleh dari pakar.
Kemudian mencari nilai CF kombinasi dengan premis berikut.
𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑛𝑒𝑤 − 1 ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 ) (2)
Dimana: CF kombinasi = nilai kombinasi/akhir CF CF (H,E) old    = nilai certainty factor awal/sebelumnya. CF (H,E) new   = nilai certainty factor baru.

## D. Perancangan Basis Pengetahuan
Penelitian ini terdiri dari himpunan informasi dan data yang diperoleh pada tahap pengumpulan data. Basis pengetahuan pada penelitian ini terdapat pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.
Tabel 2. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Hepatitis A P02 Hepatitis B P03 Hepatitis C P04 Hepatitis D P05 Hepatitis E Tabel 3 Daftar Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Mual G02 Demam G03 Pegal linu G04 Mudah Lelah G05 Kulit menguning G06 Nyeri sendi G07 Diare G08 Kehilangan selera makan G09 Urine berwarna gelap G10 Feses berwarna pucat G11 Gatal-gatal pada badan G12 Mata berwarna kekuningan G13 Urine kemerahan G14 Nyeri perut G15 Menggigil
G16 Gejala flu ringan G17 Muntah G18 Kembung G19 Merasa tidak enak badan G20 Kuku berwarna kekuningan G21 Pusing G22 Lemas Tabel 4. Aturan Kode Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G01     G02     G03  G04   G05     G06  G07   G08    G09    G10    G11   G12    G13   G14    G15   G16   G17    G18  G19    G20   G21   G22 

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengimplementasikan  sistem  pakar  yang  dapat membantu mendiagnosa penyakit yang dialami oleh pasien. Adapun hasil dari penelitian yang dilakukan adalah dibuatnya sistem pakar yang dapat membantu melakukan diagnosa penyakit hepatitis pada pasien.

## 1. Tampilan Hasil Pembuatan Sistem
Tampilan untuk melakukan akses pada sistem terdapat pada halaman login seperti yang terdapat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Halaman Login
Tampilan untuk menampilkan halaman dashboard sistem pada user adalah seperti yang terdapat pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Tampilan halaman dashboard
Selanjutnya  pada  halaman  data  gejala  terdapat  dialog  untuk  melakukan  proses  CRUD( Create, Read, Update, Delete) gejala. Tampilan untuk halaman data gejala terdapat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Tampilan halaman gejala
Kemudian  terdapat  halaman  data  penyakit  yang  dapat  digunakan  sebagai  halaman  untuk melakukan  kegiatan  CRUD (Create,  Read,  Update,  Delete) data  penyakit.  Tampilan  untuk melakukan akses pada halaman data penyakit terdapat pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Tampilan halaman data penyakit
Setelah  itu,  terdapat  halaman  aturan  untuk  mengelompokkan  gejala-gejala  yang  terdapat  pada tiap penyakit. Tampilan halaman aturan terdapat pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Tampilan halaman aturan
Kemudian terdapat halaman data terminator sebagai halaman yang digunakan untuk menginput bobot  nilai  CF.    Tampilan  untuk  mengakses  halaman  data  terminator  seperti  yang  terdapat  pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Tampilan halaman data terminator

## 2. Hasil perhitungan metode certainty factor
Tahapan untuk melakukan perhitungan dimulai dengan melakukan pemilihan gejala oleh pasien. Sebagai salah satu contoh, gejala yang dialami pasien dan nilai keyakinannya diantaranya adalah g06= nyeri sendi(0,6), g09= urine berwarna gelap(0,8), g12= mata berwarna kekuningan(0,8), g18= kembung(0,6), g20= kuku berwarna kekuningan(0,8), g21= pusing(0,8), g22= lemas(0,6). Adapun daftar gejala yang dialami, nilai keyakinan, dan variabelnya seperti terdapat pada Tabel 4.1 di bawah ini.
Tabel 5. Tabel Perhitungan
Geja la Variabel Hepatitis P01 P02 P03 P05 CF (Rule) CF (H) CF (Rule) CF (H) CF(R ule) CF (H) CF(R ule) CF (H) G06 0,7 0,6 G09 0,55 0,8 0,67 0,8 0,7 0,8 G12 0,7 0,8 0,72 0,8 0,75 0,8 G18 0,6 0,6 G20 0,75 0,8 0,74 0,8 G21 0,52 0,6 0,52 0,8 G22 0,63 0,6
Dari tabel di atas dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut:
1. Perhitungan untuk diagnosa penyakit Hepatitis A Gejala terkait: G09 =  Urine berwarna gelap (0,8) G12 =  mata berwarna kekuningan(0,8) CF(H,E)1  =  CF(H)1*CF(Rule)1    CF(H,E)2  =  CF(H)2*CF(Rule)2 =  0,8*0,55 =  0,8*0,7 =  0,44 =  0,56 G20 =  kuku berwarna kekuningan (0,8) G21 =  pusing (0,8 CF(H,E)3  =  CF(H)3*CF(Rule)3    CF(H,E)4  =  CF(H)4*CF(Rule)4 =  0,8*0,75 =  0,6*0,52 =  0,6 =  0,416 Perhitungan nilai CF Kombinasi CFk1 =  CF1+CF2*(1-CF1) CFk2  =  CFold+CF3*(1-CFold) =  0,44+0,56*(1-0,44) =  0,75+0,6*(1-0,75) =  0,75 =  0,9 CFk3 =  CFold+CF4*(1-CFold)
=  0,9+0,416*(1-0,9)
= 0,94
Persentase diagnosa pasien terkena penyakit hepatitis A sebesar 94%

## 2. Perhitungan diagnosa penyakit Hepatitis B
Gejala terkait: G09 =  urine berwarna gelap (0,8) G21 =  pusing(0,8) CF(H,E)1  =  CF(H)1*CF(Rule)1    CF(H,E)2  =  CF(H)2*CF(Rule)2 =  0,8*0,67 =  0,8*0,52
=  0,54 =  0,42 G22 =  lemas (0,6) CF(H,E)3  =  CF(H)3*CF(Rule)3 =  0,8*0,63 =  0,38
Perhitungan nilai CF Kombinasi
CFk1 =  CF1+CF2*(1-CF1) CFk2  =  CFold+CF3*(1-CFold) =  0,54+0,42*(1-0,54) =  0,73+0,38*(1-0,73) =  0,73 = 0,83
Persentase diagnosa pasien terkena penyakit hepatitis B sebesar 83 %

## 3. Perhitungan diagnosa penyakit Hepatitis C
Gejala terkait: G09 =  urine berwarna gelap (0,8) G12 =  mata berwarna kekuningan(0,8) CF(H,E)1  =  CF(H)1*CF(Rule)1    CF(H,E)2  =  CF(H)2*CF(Rule)2 =  0,8*0,7 =  0,8*0,72 =  0,56 =  0,576 G18 =  kembung(0,6) G20 =  kuku berwarna kekuningan (0,8) CF(H,E)3  =  CF(H)3*CF(Rule)3    CF(H,E)2  =  CF(H)2*CF(Rule)2 =  0,6*0,6 =  0,8*0,74 =  0,36 =  0,59 Perhitungan nilai CF Kombinasi CFk1 =  CF1+CF2*(1-CF1) CFk2  =  CFold+CF3*(1-CFold) =  0,56+0,576*(1-0,56) =  0,81+0,36*(1-0,81) =  0,81 =  0,88 CFk3 =  CFold+CF4*(1-CFold)
=  0,88+0,59*(1-0,88)
= 0,95
Persentase diagnosa pasien terkena penyakit hepatitis C sebesar 95%

## 4. Perhitungan diagnosa penyakit Hepatitis E
Gejala terkait: G06 =  nyeri sendi (0,6) G12 =  mata berwarna
kekuningan(0,8)
CF(H,E)1  =  CF(H)1*CF(Rule)1    CF(H,E)2  =  CF(H)2*CF(Rule)2 =  0,6*0,7 =  0,8*0,75 =  0,42 =  0,6 Perhitungan nilai CF Kombinasi CFk =  CF1+CF2*(1-CF1)
=  0,42+0,6*(1-0,42)
= 0,768
Persentase diagnosa pasien terkena penyakit hepatitis E sebesar 76,8%
Hasil perhitungan nilai CF combinasi untuk setiap penyakit dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Kode Penyakit  Nama Penyakit CF comb  Persentase P01 Hepatitis A 0,94 94% P02 Hepatitis B 0,83 83% P03 Hepatitis C 0,95 95% P04 Hepatitis D ⸺⸺ ⸺⸺ P05 Hepatitis E 0,786 78,6%
Hasil  perhitungan  menggunakan  metode Certainty  Factor pada  masing-masing  penyakit menunjukkan  nilai  maksimum  CF  sebesar  0.95  atau  95%  untuk  penyakit  Hepatitis  C  (P03). Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa diagnosis penyakit berdasarkan gejala yang diinput oleh pengguna adalah Hepatitis C.
Pengujian akurasi data adalah proses evaluasi untuk menentukan seberapa tepat dan benar data yang tersedia dalam menggambarkan realitas. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data  yang  digunakan  dalam  analisis,  pengambilan  keputusan,  atau  aplikasi  lain  benar-benar mencerminkan kondisi yang sebenarnya dan dapat diandalkan.
Tabel 7. Validasi Data Pasien Gejala Hasil Diagnosa Validasi Hasil Pakar Sistem Pasien 1 G01, G02, G05, G10, G11, G12, G14 Hepatitis E Hepatitis E Sesuai Pasien 2 G02, G05, G10, G13, G14, G16, G18 Hepatitis C Hepatitis C Sesuai Pasien 3 G06, G09, G12, G18, G20, G21 Hepatitis C Hepatitis C Sesuai Pasien 4 G01, G02, G04, Hepatitis D Hepatitis D Sesuai
G05, G10, G13,
G17
Pasien 5 G07, G08, G09, G10, G15, G16, G17, G20 Hepatitis A Hepatitis A Sesuai Pasien 6 G02, G05, G09, G10, G21, G22 Hepatitis B Hepatitis B Sesuai Pasien 7 G05, G08, G10, G13, G15, G19 Hepatitis A Hepatitis D  Tidak Sesuai Pasien 8 G01, G02, G11, G12, G17 Hepatitis C Hepatitis C Sesuai Pasien 9 G04, G05, G06, G12, G13, G14 Hepatitis E Hepatitis E Sesuai Pasien 10 G02, G14, G17, G19, G20, G21 Hepatitis A Hepatitis A Sesuai Pasien 11 G04, G08, G10, G13, G19, G21 Hepatitis D Hepatitis D Sesuai Pasien 12 G07, G08, G09, G10, G15, G22 Hepatitis B Hepatitis B Sesuai Pasien 13 G01, G03, G05, G07, G08 Hepatitis A Hepatitis A Sesuai Pasien 14 G02, G06, G12, G13, G14, G19 Hepatitis E Hepatitis E Sesuai Pasien 15 G07, G09, G10, G12, G14, G19 Hepatitis A Hepatitis A Sesuai Pasien 16 G02, G04, G05, G08, G13, G21 Hepatitis D Hepatitis D Sesuai Pasien 17 G11, G12, G14, G15, G17, G20, G21 Hepatitis C Hepatitis C Sesuai Pasien 18 G07, G09, G15, G17, G21, G22 Hepatitis B Hepatitis B Sesuai Pasien 19 G03, G05, G05, G12, G13, G14 Hepatitis B Hepatitis E Tidak sesuai
Pasien 20 G08, G09, G10, G20, G21 Hepatitis A Hepatitis A Sesuai Pasien 21 G05, G12, G15, G17, G18, G19 Hepatitis C Hepatitis C Sesuai
Dari  hasil  perbandingan  antara  perhitungan  menggunakan  sistem  pakar  berbasis  web  dan penilaian dari tempat penelitian, diperoleh validasi sistem dengan hasil seperti di bawah ini.
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100% = 19 21 × 100% = 90,5% 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100% = 2 21 × 100% = 9,5%

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah dilakukan, sistem pakar yang berhasil dibuat dapat menghasilkan diagnosa  sesuai  dengan  gejala  yang  dialami  oleh  pasien.  Hasil  dari  uji  coba  21  data  rekam  medis,  dengan menggunakan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  hepatitis  menggunakan  metode certainty  factor didapatkan kesimpulan bahwa sistem yang dibuat mampu mendiagnosa dengan tingkat akurasi sesuai sebesar 90,5% dan tidak  sesuai  sebesar  9,5%.  Saran  untuk  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  studi  dengan  menggunakan metode lain untuk memperoleh hasil yang lebih komprehensif, serta menambahkan fitur tambahan yang masih relevan dengan topik penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Aminullah and M. Ali, “KONSEP PENGEMBANGAN DIRI DALAM MENGHADAPI PERKEMBANGAN TEKNOLOGI KOMUNIKASI ERA 4.0.”
[2] Z. Hamson, I. K. D. G. Supartha, M. H. Wahyudi, Sugiyarto, Y. Fitri, Muntasir, H. Taureng, R. O. Adesta, o. Illiandri, I, Muslimin, “BukuDigital- InformasiTeknologidiDuniaIlmuKesehatan”, Melong Asih Regency B40 – Cijerah, 2021
[3] D. Agustina et al. , “PADA MASA PANDEMI SEBAGAI SARANA KONSULTASI KESEHATAN.”
[4] U. Dhyana, P. Bali, and P. C. Susanto, “Information Technology: Konsep dan Implementasinya I Wayan Widi Karsana,” 2022. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/363753483
[5] M.  Hutasuhut,  E.  F.  Ginting,  and  D.  Nofriansyah,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Osteochondroma  Dengan  Metode  Certainty  Factor,”
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1401, Oct. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4959.
[6] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” Jurnal Ilmiah FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, Mar. 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[7] K. Harianto, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Perbandingan Teorema Bayes dan Certainty factor dalam Mendiagnosa Von Hippel-Lindau Disease,” vol. 7, pp. 1888–1897, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6778.
[8] M.  Mahendra,  R.  Pane,  and  R.  Rohani,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Limfoma  Hodgkin  Menggunakan Algoritma  Teorema  Bayes  dan  Certainty  Factor,” Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  5,  no.  1,  Jun.  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3560.
[9] M. Tsana’uddin Farid, H. A. Nugroho, and I. Hidayah, “Sistem Pakar Deteksi Minat Untuk Pemilihan Jenjang Karir Menggunakan Metode Certainty Factor,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 2, no. 3, 2021.
[10] R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin, “IMPLEMENTASI CERTAINTY FACTOR DALAM MENGATASI KETIDAKPASTIAN PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KUDA LAUT,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, Dec. 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.602.
[11] I.  R.  Riyanto,  U.  Darusalam,  and  D.  Hidayatullah,  “Diagnosa  Penyakit  Hepatitis  Menggunakan  Metode  Sorensen  Coefficient,”  2021.  [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[12] S.  Multazam,  I.  Cholissodin,  and  S.  Adinugroho,  “Implementasi  Metode  Extreme  Learning  Machine  pada  Klasifikasi  Jenis  Penyakit  Hepatitis berdasarkan Faktor Gejala,” 2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[13] A. Tifany Novarina and E. Santoso, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Dempster Shafer,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] S. Miranda, R. Pratama Adiwinoto, H. Tuah, B. Ilmu Kesehatan Masyarakat, F. Kedokteran, and U. Hang Tuah, “Prominentia Medical Journal STUDI PUSTAKA TINJAUAN SISTEMATIK: EPIDEMIOLOGI HEPATITIS A PADA ANAK DI INDONESIA,” PMJ Prominentia Medical Journal , vol. 3, no. 1, p. 2022.
[15] H. Pekerjaan dan Jarak Pelayanan Kesehatan terhadap Peningkatan Kasus et al. , “The Indonesian Journal of Health Promotion Open Access Penyakit Hepatitis B pada Ibu Hamil Employment Relationship and Health Service Distance to Increase in Hepatitis B Cases in Pregnant Women,” MPPKI , vol. 4, no. 4, 2021, doi: 10.31934/mppki.v2i3.
[16] A. Hajjah, Y. Nora Marlim, and R. Noratama Putri, “APLIKASI PENDETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering , vol. 7, no. 1, pp. 155–164, 2023.
[17] J. Epidemiologi Kesehatan Indonesia et al. , “Risk Factor of Hepatitis A Virus (HAV) Outbreak at Tangerang District in 2016.”
[18] B. A. Metodologi and P. Kesehatan, Penerbit: AHLIMEDIA PRESS . [Online]. Available: www.ahlimediapress.com
[19] M. Papuangan and J. Siswa Darame Kec Morotai Selatan Kab Pulau Morotai, “JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Ternate PENERAPAN CASE BASED REASONING UNTUK SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS,” 2018.
[20] D. Maulina and  A.  M.  Wulanningsih,  “METODE CERTAINTY  FACTOR  DALAM  PENERAPAN  SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT ANAK,” 2020.
[21] A. Amalia Mortara and A. Desiani, “Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Katarak A BSTRAK,” Jurnal Amplifier Mei , vol. 13, 2023.
[22] M. Arifin and W. Eka Yulia Retnani, “Arifin et al.,  Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau (Application Of Certainty Factor Method For Expert System Diagnosis Of Pests And Diseases On Tobacco).”
[23] B. Dwi Meilani, H. Febrianti, R. Uttungga, and I. Teknologi Adhi Tama Surabaya, “Implementasi Metode Certainty Factor pada Diagnosa Penyakit Lambung.”
[24] N.  B.  Saragih,  “JIKOMSI  [Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi]  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Hati  Pada  Manusia Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis WEB,” Maret , vol. 5, no. 1, pp. 11–19, 2022.
[25] F. Sonata and W. Rista Maya, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Hepatitis B Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor * Program Studi  Sistem  informasi,  STMIK  Triguna  Dharma  **  Program  Studi  Sistem  Informasi  Dosen  Pembimbing,  STMIK  Triguna  Dharma,” Jurnal CyberTech , vol. x. No.x, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/