## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS CEDERA BAHU, SIKU DAN PERGELANGAN TANGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Justin Gideon Rensenbrink Ayal, Indah Susilawati Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Sleman, Yogyakarta Jalan Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta, 55283, Indonesia
1) justinayal45@gmail.com

## ABSTRAK
Cedera  pada  bahu,  siku  dan  pergelangan  tangan  merupakan  suatu  masalah  yang  umum  terjadi  dalam kehidupan  sehari-hari,  baik  dalam  aktivitas  sehari-hari  maupun  aktivitas  olahraga.  Dengan  perkembangan teknologi saat ini terutama dalam bidang kecerdasan buatan telah membuka peluang baru untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat membantu dalam proses diagnosis cedera bahu, siku dan pergelangan tangan. Salah satu metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  sistem  pakar  adalah  metode Certainty  Factor (CF).  Metode  ini memungkinkan perhitungan tingkat keyakinan dari suatu keputusan atau diagnosis berdasarkan fakta-fakta yang ada.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  secara  efektif membantu  pengguna  dalam  diagnosis  dan  penanganan  cedera  pada  bahu,  siku  dan  pergelangan  tangan. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menggunakan 30 data uji menghasilkan nilai akurasi sistem dengan persentase sebesar 96.6%.

## Kata kunci :  Cedera, Sistem Pakar, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Cedera pada bahu, siku dan pergelangan tangan merupakan  suatu  masalah  yang  umum  terjadi  dalam kehidupan sehari-hari, baik dalam aktivitas sehari-hari maupun  aktivitas  olahraga.  Cedera-cedera  ini  sering kali disebabkan oleh berbagai faktor antara lain seperti kecelakaan,  aktivitas  yang  berlebihan,  atau  gerakan yang tidak tepat. Oleh karena itu, dibutuhkan diagnosis yang cepat dan akurat untuk memastikan penanganan dan pemulihan yang optimal bagi pasien.
Dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini terutama  dalam  bidang  kecerdasan  buatan  telah membuka peluang baru untuk mengembangkan sistem pakar  yang  dapat  membantu  dalam  proses  diagnosis cedera  bahu,  siku  dan  pergelangan  tangan.  Sistem pakar  merupakan  salah  satu  bagian  dari  kecerdasan buatan  yang  mampu  meniru  kemampuan  manusia dalam  membuat  keputusan  atau  menyelesaikan masalah dalam domain tertentu. Dengan menggunakan basis pengetahuan yang telah ditetapkan,  sistem  pakar  dapat  memberikan  solusi yang  cepat  dan  akurat  berdasarkan  informasi  yang diberikan.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam pengembangan sistem pakar adalah metode Certainty Factor (CF).  Metode  ini  memungkinkan  perhitungan tingkat keyakinan dari suatu keputusan atau diagnosis berdasarkan fakta-fakta yang ada. Dengan memanfaatkan metode Certainty Factor , sistem pakar dapat memberikan rekomendasi diagnosis  yang  lebih akurat  dan  memberikan  informasi  tambahan  tentang tingkat keyakinan atas keputusan yang diambil.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  secara efektif  membantu  pengguna  dalam  diagnosis  dan penanganan  cedera  pada  bahu,  siku  dan  pergelangan tangan.  Sebuah  program  yang  disebut  sebagai  sistem
pakar  diagnosis  cedera  bahu,  siku  dan  pergelangan tangan  menggunakan  metode Certainty  Factor . Dengan  memanfaatkan  teknologi  kecerdasan  buatan, sistem  pakar  ini  dirancang  untuk  memberikan informasi  dan  solusi  yang  akurat  dan  sesuai berdasarkan  gejala  yang  dialami  oleh  pengguna. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam  proses  diagnosis  dan  memungkinkan  akses yang  lebih  mudah  serta  cepat  terhadap  informasi medis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Cedera Lutut Pada Pemain Sepak Bola Menggunakan Metode Certainty  Factor ”,  penelitian  ini  membahas tentang cedera lutut yang sering dialami pemain sepak bola  dan  efek  dalam  jangka  waktu  yang  singkat maupun  jangka  panjang  kalo  diabaikan.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pemain  sepak bola  untuk  mendiagnosis  cedera  lutut  beserta informasi  cedera  dan  solusinya.  Basis  pengetahuan diambil  dari  wawancara  dengan  fisioterapi  dan  studi literature .  Data  terdiri  dari  7  jenis  cedera,  25  gejala dan sampel yang diuji hanya 1, hasil dari perhitungan akhir  terdapat  dua  kemungkinan  jenis  cedera  yaitu berjenis Posterior  Cruciate  Ligament (PCL)  dengan nilai  =  0.788  dan  kemungkinan  berikutnya  berjenis Anterior  Cruciate  Ligament (ACL)  dengan  nilai  = 0.648. Berdasarkan nilai tertinggi,  maka disimpulkan bahwa data sampel terdiagnosis cedera lutut Posterior Cruciate Ligament (PCL) dengan nilai = 0.788 [1]. Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Untuk
Mendiagnosa Penyakit Covid-19
Dengan Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”,  penelitian ini  membahas tentang  masa krisis pandemi Covid-19 di Indonesia pada tahun 2020. Berdasarkan data yang
diterbitkan  oleh  Tim  Gugus  Tugas  Percepatan Penanganan Covid-19 pada tanggal 26 Mei 2020, dari 216  negara  yang  terkonfirmasi  5.370.375  orang  dan yang  meninggal  344.454.  Sedangkan  untuk  wilayah Indonesia,  terdapat  23.165  kasus  positif Covid-19 yang menyebabkan korban meninggal dunia sebanyak 1.418 orang, data ini tentu saja memperlihatkan fakta bahwa  penyebaran  Covid-19  sangat  agresif.  Tujuan penelitian ini adalah untuk memutus rantai penyebaran Covid-19 , agar masyarakat dapat langsung mengetahui gejala  dan  penyebab  penyakit  kemudian  dapat langsung  mendiagnosis  tanpa  harus  ke  dokter  atau rumah sakit. Data terdiri dari 1 penyakit, 14 gejala dan sampel yang diuji hanya 1, hasil dari perhitungan akhir yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penyakit yang dialami pasien adalah penyakit Covid- 19 dengan  tingkat  kepastian  =  0.9244  atau  dengan persentase 92.44%, maka solusinya adalah melakukan isolasi mandiri [2].
Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa Penyakit Nyeri Akut Menggunakan Metode Certainty  Factor Dan Forward  Chaining Berbasis Web”, penelitian ini membahas tentang pengembangan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  nyeri  akut  menggunakan  metode Certainty Factor dan Forward  Chaining berbasis  web.  Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan penanganan nyeri akut dengan memberikan solusi yang tepat serta mengurangi  risiko  menjadi  nyeri  kronis.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  11  jenis penyakit  nyeri  akut,  53  gejala  dan  sampel  yang  diuji sebanyak  20  kasus.  Berdasarkan  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memperoleh  tingkat keberhasilan sebesar 100% dari uji akurasi terhadap 20 kasus,  maka  disimpulkan  sistem  pakar  ini  dapat mendiagnosis jenis penyakit nyeri akut dengan sangat baik [3].
Penelitian  dengan  judul  “Diagnosis  Penyakit Dengan  Metode Certainty  Factor ”,  penelitian  ini membahas tentang pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosis  penyakit  berdasarkan  gejala  yang dirasakan  pasien.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk membantu para pasien dengan memberikan prakiraan penyakit  berdasarkan  gejala  yang  mereka  alami, sehingga dapat mengantisipasi penyakit masuk dalam fase  yang  lebih  parah.  Data  yang  di  gunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  7  jenis  penyakit,  26  gejala, dan  sampel  yang  diuji  hanya  1.  Berdasarkan  hasil pengujian dari data sampel, hasil diagnosis menunjukkan  bahwa  pasien  tersebut  didiagnosis menderita penyakit Lupus dengan tingkat kepercayaan sebesar 95% [4].
Penelitian dengan judul “Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kuda  Laut”,  penelitian  ini membahas  tentang  pengembangan  aplikasi  sistem pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  pada  kuda  laut dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor  (CF) dalam mengatasi ketidakpastian pada diagnosa. Kuda laut memiliki nilai jual perdagangan yang tinggi, baik
dalam  keadaan  hidup  maupun  mati  oleh  sebab  itu penelitian yang dilakukan menghasilkan sistem pakar yang  mampu  mendiagnosis  serta  memberikan  solusi untuk  penyakit  kuda  laut  dengan  menggunakan pendekatan Certainty  Factor dalam  penanganan ketidakpastian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  solusi  dalam  penanganan  penyakit  kuda laut dengan memanfaatkan teknologi sistem pakar dan memperoleh  tingkat  akurasi  diagnosa  yang  tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4 jenis  penyakit,  22  gejala,  dan  sampel  yang  diuji sebanyak  15  kasus  secara  acak.  Berdasarkan  hasil pengujian dari data sampel, hasil diagnosis menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  mampu  menjawab secara  valid  sebanyak  13  kasus  atau  86,6%,  hal  ini menunjukkan  sistem  dapat  berfungsi  dengan  baik dalam mendiagnosis [5].
Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Stress Pasca Trauma Menggunakan Metode Certainty Factor ”,  penelitian  ini  membahas  tentang pengembangan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis gangguan  stres  pasca  trauma  menggunakan  metode Certainty  Factor .  Gangguan  kesehatan  mental, termasuk gangguan stres pasca trauma, merupakan isu penting  yang  sering  terjadi  setelah  mengalami peristiwa  traumatis  seperti  kecelakaan,  kelelahan perang, atau pandemi COVID-19.
Penelitian ini mengacu pada data dari Perhimpunan  Dokter  Spesialis  Kedokteran  Jiwa Indonesia  yang  menyatakan  bahwa  80%  dari  182 pasien  yang  diperiksa  mengalami  gejala  stres  pasca trauma  akibat  terpapar  COVID-19.  membantu  dalam mendiagnosis  gangguan  stres  pasca  trauma  yang disebabkan  oleh  berbagai  peristiwa  traumatis, termasuk  pandemi  COVID-19.  Data  yang  digunakan terdiri  dari  35  gejala  yang  terkait  dengan  gangguan stres pasca trauma, dengan 3 tingkatan gangguan stres sebagai  basis  pengetahuan  dan  sampel  yang  diuji sebanyak  10.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu mendiagnosis  gangguan  stres  pasca  trauma  dengan akurasi sebesar 80%. Dengan demikian, sistem pakar ini  berpotensi  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam mendiagnosis gangguan stres pasca trauma [6].

## 2.2. Cedera
Cedera  adalah  suatu  kondisi  fisik  yang menimbulkan berbagai gejala seperti rasa nyeri, panas, peradangan,  pembengkakan,  serta  gangguan  fungsi pada  otot,  tendon,  ligamen,  persendian,  atau  tulang. Kondisi ini sering kali dipicu oleh aktivitas gerak yang berlebihan  atau  kecelakaan  [7].  Cedera  juga  dapat mengakibatkan  gangguan  serius  dalam  kehidupan sehari-hari seperti kehilangan mobilitas dan penurunan kualitas hidup jika tidak ditangani dengan baik, cedera ini bisa berdampak jangka panjang bahkan mengancam nyawa.

## 2.3. Sendi Bahu
Sendi  bahu  adalah  titik  pangkal  utama  dari gerakan atas tubuh manusia. Sendi ini memiliki tingkat mobilitas yang tinggi, memungkinkan gerakan dalam tiga bidang yang berbeda sesuai dengan ketiga sumbu gerak  utama  [8].  Sendi  bahu  terbentuk  dari  ujung tulang-tulang scapula , humerus dan clavicula . Terdapat dua sendi utama pada bahu antara tiga tulang ini,  yaitu articulatio  glenohumerale dan articulatio acromioclaviculare [9].

## 2.4. Sendi Siku
Sendi siku adalah titik pangkal dari gerakan atas tubuh  manusia.  Sendi  ini  tersusun  oleh  tiga  tulang yaitu  tulang humerus (tulang  lengan  atas), radius (tulang  pengumpil  lengan  bawah)  dan ulna (tulang hasta).  Siku  merupakan  subjek  cedera  yang  umum terjadi  dalam  olahraga  karena  jangkauan  geraknya luas, susunan tulang lateral yang lebah dan kelenturan relatif pada jaringan lunak di sekitar sendi [10].

## 2.5. Sendi Pergelangan Tangan
Sendi  pergelangan  tangan  adalah  titik  penting dari koordinasi pergelangan tangan dan tangan. Sendi ini tersusun oleh ujung distal radius dan terutama dua tulang  dari  barisan  proksimal  tulang carpal skafoid dan lunata [11]. Sendi ini juga termasuk sebagai sendi biaksial yang  memungkinkan  gerakan  fleksi  dan ekstensi  serta  deviasi radialis dan  deviasi ulnaris . Kombinasi  dari  keempat  gerakan  ini  dikenal  sebagai s irkumduksi [12].

## 2.6. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer yang  memanfaatkan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik penalaran  untuk  mengatasi  masalah  yang  sering  kali memerlukan keahlian khusus seorang pakar di bidang tersebut [13].
Sistem  pakar  merupakan  bagian  dari  bidang Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) yang telah ada  sejak  pertengahan  tahun  1960-an,  menunjukkan bahwa sistem ini telah lama dikembangkan [14].
Bentuk umum sistem pakar adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu rangkaian aturan untuk menganalisis  informasi  (biasanya  diberikan  oleh pengguna  suatu  sistem),  dan  analisis  matematis  dari masalah  tersebut.  Tergantung  dari  desainnya,  sistem pakar juga mampu merekomendasikan suatu rangkaian  tindakan  pengguna  untuk  menerapkan koreksi.  Sistem  ini  memanfaatkan  kapabilitas penalaran untuk mencapai suatu kesimpulan [15].
2.7. Certainty Factor (CF)
Metode Certainty Factor adalah  metode  untuk menggabungkan
tingkat
kepercayaan
dan ketidakpercayaan  menjadi  satu  nilai  tunggal.  Dalam teori  kepastian,  informasi  kualitatif  direpresentasikan sebagai tingkat keyakinan. Terdapat dua tahap dalam cara mewakili informasi kualitatif ini. Tahap pertama adalah  kemampuan  untuk  menyatakan  tingkat
keyakinan sesuai dengan pendekatan yang digunakan [14].
Rumus  umum  yang  biasa  digunakan  dalam metode certainty  factor didefinisikan  sebagai persamaan berikut [4]: CF(H, E) = MB(H, E)– MD(H, E) (1) Keterangan :  CF(H,E) : certainty  factor dari  hipotesis  H yang  dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E. Besarnya  CF berkisar antara  -1 sampai 1, dengan nilai  -1  menunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak, sedangkan  nilai  1  menunjukkan  kepercayaan mutlak.
 MB(H,E) :  ukuran  kepercayaan  ( measure  of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
 MD(H,E) : ukuran ketidakpercayaan ( measure of  increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
Pada implementasi sistem pakar diagnosis cedera ini akan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)1  =  𝐶𝐹(𝐻)   ∗  𝐶𝐹(𝐸) (2) 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 =  𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)1 + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)2 ∗ [1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)1] (3) 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)3 ∗ [1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑] (4) Hingga ke-n. 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100 (5) Keterangan:  H : hipotesis (dugaan/CFpakar)
 E : evidence (peristiwa/fakta/CFuser)
 CF(H,E)  :  hasil  perhitungan  dari  H  dan  E (CFgejala)
 CFold : hasil perhitungan CFcombine sebelumnya
 CFcombine  :  hasil  perhitungan  penggabungan korelasi
 CFpersentase : hasil pembulatan dari CFcombine
3. METODE PENELITIAN
3.1. Alur Penelitian
Alur penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah-langkah. Kerangka alur penelitian tersebut dapat dilihat dalam Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Alur Penelitian

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  observasi langsung  di  Praktek  Mandiri  Fisioterapi  “PhysioMU Jogja”  untuk  memperoleh  gambar  awal  terkait diagnosis  cedera  bahu,  siku  dan  pergelangan  tangan. Selain  itu,  dilakukan  juga  wawancara  dengan  pakar fisioterapi  bernama  Damha  Al  Banna,  SST.Ftr., M.Fis.,  AIFO  untuk  mendapatkan  informasi  yang lebih mendalam mengenai gejala, jenis cedera, proses pendiagnosisan  yang  diinginkan,  serta  langkah- langkah pengobatannya.

## 3.3. Perancangan Basis Pengetahuan
Dasar pengetahuan merupakan inti dari program sistem  pakar  ini  yang  merupakan  pengetahuan  yang penyimpanan  dasar-dasar  aturan  data  cedera  bahu, siku  dan  pergelangan  tangan  yang  bersumber  dari seorang pakar. Proses yang digunakan dalam aplikasi yang dapat dilihat pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 4.
Tabel 1. Cedera bahu Kode Cedera Nama Cedera P01 Bursitis Subacromial P02 Capsulitis Adhesivu P03 Tendinitis Supraspinatus P04 Tendinitis Bicipitalis P05 Rotator Cuff

## Tabel 2. Cedera Siku
Kode Cedera Nama Cedera P06 Tennis's elbow P07 Golfer's elbow

## Tabel 3. Cedera Pergelangan Tangan
Kode Cedera Nama Cedera P08 Carpal Tunnel Syndrome P09 De Quervain's Terosynovitis P10 Trigger Finger

## Tabel 4. Gejala Cedera
Kode Cedera Kode Gejala Nama Gejala P01 G01 Nyeri Gerak Abduksi 30 Derajat Sampai 70 Derajat P01 G02 Kemacetan Gerak Abduksi 30 Derajat Sampai 70 Derajat P01 G03 Tes Painfull Arc Positif P01 G04 Nyeri Tekan Di Bursa Subacromial P02 G05 Ada Gangguan Pola Kapsuler P02 G06 Keterbatasan Gerak Eksorotasi, Abduksi Dan Endorotasi P02 G07 Indikasi Adanya Sublukasi P03 G08 Nyeri Gerak Abduksi P03 G09 Tes Drop Arm Positif P03 G10 Nyeri Tekan Di Tendon Otot S upraspinatus P04 G11 Nyeri Gerak Ke Arah Fleksi Shoulder P04 G12 Nyeri Tekan Di Tendon Otot Bicep P04 G13 Pemeriksaan Yergason Positif
Kode Cedera Kode Gejala Nama Gejala P05 G14 Nyeri Gerak Pada Otot Rotator Cuff ( Supraspinatus, Infraspinatus, Tereminor Dan Subcapularis ) P05 G15 Nyeri Gerak Ketika Abduksi Dan Fleksi P06 G16 Nyeri Di Siku Sisi Luar P06 G17 Tes Ekstension Wrist Melawan Tekanan P06 G18 Tes Mill's Positif P06 G19 Tes Cozen Positif P06 G20 Tes Mouchly's Positif P07 G21 Nyeri Di Siku Sisi Dalam P07 G22 Tes Golfer's elbows positif P07 G23 Ketegangan pada tendon otot fleksor wrist P08 G24 Tes Tinel Positif, Phalen Positif,
Dan Prayer Positif P08 G25 Nyeri Di Terowongan Carpal P08 G26 Terjadi Kesemutan Di Jari Telunjuk, Jari Tengah Dan Setengah Jari Manis P08 G27 Terjadi Pengecilan Otot Pada Jari Tangan P09 G28 Tes Finkelstein Positif P09 G29 Peradangan Di Otot Extensor Policis Brevis Dan Abductor Policis Longus P09 G30 Nyeri Tekan Di Ibu Jari P10 G31 Terjadi Kemacetan Gerak Di Jari- Jari P10 G32 Adanya Peradangan Pada Tendon Fleksor Jari-Jari P10 G33 Adanya Gambaran Jari Pelatuk P10 G34 Jari Tangan Kaku Dan Kesemutan P10 G35 Jari Tangan Sakit Saat Ditekuk Tabel 5. Bobot Gejala Kode Cedera Kode Gejala Bobot P01 G01 0.4 P01 G02 0.6 P01 G03 1 P01 G04 0.2 P02 G05 1 P02 G06 0.8 P02 G07 0.6 P03 G08 0.4 P03 G09 1 P03 G10 0.6 P04 G11 0.4 P04 G12 0.6 P04 G13 1 P05 G14 1 P05 G15 0.6 P06 G16 0.8 P06 G17 1 P06 G18 1 P06 G19 1 P06 G20 1 P07 G21 0.8 P07 G22 1
Kode Cedera Kode Gejala Bobot P07 G23 0.4 P08 G24 1 P08 G25 0.8 P08 G26 0.8 P08 G27 0.4 P09 G28 1 P09 G29 0.8 P09 G30 0.8 P10 G31 0.8 P10 G32 0.6 P10 G33 1 P10 G34 0.6 P10 G35 0.6

## 3.4. Struktur Menu Admin
Struktur menu admin terdiri dari beberapa bagian penting  yang  meliputi Home ,  Data  Cedera  dengan subbagian  Data  Penyebab  dan  Data  Solusi,  Data Gejala,  Pembobotan,  Riwayat  Diagnosa  dan  Akun. Home menyajikan  ringkasan  informasi  utama, sementara  Data  Cedera  memuat  detail  cedera  dan solusinya. Data Gejala memberikan daftar gejala yang terkait,  sementara  Pembobotan  digunakan  untuk penilaian  bobot  gejala  pada  setiap  cedera.  Riwayat Diagnosa  mencatat  diagnosa  sebelumnya,  sedangkan bagian  Akun  digunakan  untuk  mengelola  informasi pribadi dan administratif admin. Dengan struktur ini, admin  dapat  mengelola  sistem  dengan  lebih terorganisir  dan  efisien,  memudahkan  navigasi  dan manajemen data yang berkaitan. Struktur menu admin dapat dilihat di Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Menu Admin

## 3.5. Struktur Menu User
Struktur  menu user sederhana  terdiri  dari  tiga bagian  utama  yaitu Home ,  Diagnosa  dan  Informasi. Bagian Home menyediakan  halaman  utama  aplikasi, sedangkan Diagnosa memungkinkan pengguna untuk melakukan  diagnosa  kondisi  kesehatan.  Bagian Informasi  berisi  detail  tentang  aplikasi  dan  petunjuk penggunaannya. Dengan struktur ini, pengguna dapat dengan  mudah  mengakses  beranda,  melakukan diagnosa, dan mendapatkan informasi penting tentang aplikasi serta cara penggunaannya. Struktur menu user dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Struktur Menu User
3.6. Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  representasi visual  yang  memperlihatkan  pergerakan  informasi atau data dari satu komponen ke komponen lain dalam suatu  sistem  informasi.  Di  dalam  DFD  juga menyediakan  informasi  mengenai input dan output dari tiap entitas dan proses itu sendiri. Untuk diagram konteks dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Diagram Konteks

## 3.7. Flowchart Certainty Factor
Proses  pada  Gambar  5  dimulai  dengan pembangunan  aturan  yang  diperlukan  untuk  sistem. Setelah  aturan  dibangun,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan  nilai Certainty Factor (CF) untuk setiap aturan yang telah dibuat. Setelah nilai CF ditentukan, dilakukan  perhitungan  menggunakan certainty  factor untuk menghasilkan output yang diinginkan. Selanjutnya,  nilai  CF  dari  masing-masing  aturan dikombinasikan untuk mendapatkan nilai akhir. Proses ini  berlangsung  hingga  selesai,  dan  ketika  semua langkah telah dilakukan, proses dianggap selesai.

## 3.8. Flowchart Sistem
Gambar 6. Flowchart Sistem
Beberapa langkah proses pada Gambar 6 dimulai dengan  memilih  menu  diagnosa.  Pengguna  akan diminta  untuk  memasukkan  gejala  yang  dialami. Setelah  gejala  dimasukkan,  sistem  akan  memproses diagnosa  sesuai  dengan  gejala  yang  telah  dipilih  dan akan  menghitung  nilai  berdasarkan  metode certainty factor . Dalam proses diagnosis yang digunakan, aturan certainty factor kunci  dalam  menentukan  hasil diagnosa  atau output .  Hubungan  antara input gejala dengan output adalah input gejala  dimasukkan  oleh pengguna dan sistem akan memproses gejala tersebut menggunakan  aturan  yang  sudah  ditentukan  untuk menghasilkan output berupa  kemungkinan  cedera dengan  persentase  nilai  keyakinan  tertinggi  berserta penyebab dan solusinya.
Pertama,  sistem  menghitung  nilai  CFgejala berdasarkan CFuser (nilai kepercayaan pengguna) dan CFpakar  (nilai  kepercayaan  pakar)  yang  telah
dimasukkan  sebelumnya.  Nilai  CFgejala  dihitung dengan mengalikan CFuser dengan CFpakar. Langkah berikutnya adalah menentukan CFcombine dilakukan dengan persamaan (3) dan persamaan (4). Setelah itu, sistem mengalikan hasil CFcombine dengan persentase 100% untuk mendapatkan persentase nilai keyakinan. Output dari  sistem  berupa  hasil  diagnosa kemungkinan cedera dengan nilai persentase tertinggi berserta penyebab dan solusinya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian
Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pakar yang dapat mendiagnosis cedera bahu, siku dan pergelangan tangan. Tampilan Halaman Login Admin dapat dilihat dalam Gambar 7. Fungsinya adalah untuk memverifikasi  hak  akses  pengguna  terhadap  sistem yang telah dikembangkan.
Gambar 7. Halaman Login
Tampilan Halaman Home Admin terlihat dalam
Gambar 8. Halaman ini bertujuan untuk memungkinkan  admin  untuk  memasukkan  atau menambahkan data cedera bahu, siku, dan pergelangan tangan.
Gambar 8. Halaman Home Admin
Tampilan  Halaman  Cedera  dapat  dilihat  dalam Gambar  9.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan  admin  untuk  memasukkan  atau menambahkan, menghapus dan mengubah data cedera pada  bahu,  siku,  dan  pergelangan  tangan.  Data-data tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  sampai  dengan Tabel 3.
Gambar 9. Halaman Cedera
Tampilan  Halaman  Gejala  dapat  dilihat  dalam Gambar  10.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan  admin  untuk  memasukkan  atau menambahkan, menghapus dan mengubah data gejala cedera pada bahu, siku, dan pergelangan tangan. Data- data tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
Gambar 10. Halaman Gejala
Tampilan Halaman Penyebab dapat dilihat dalam Gambar  11.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan  admin  untuk  memasukkan  atau menambahkan,  menghapus  dan  mengubah  data penyebab  cedera  pada  bahu,  siku,  dan  pergelangan tangan.
Gambar 11. Halaman Penyebab
Tampilan  Halaman  Solusi  dapat  dilihat  dalam Gambar  12.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah memungkinkan  admin  untuk  memasukkan  atau menambahkan, menghapus dan mengubah data solusi cedera pada bahu, siku, dan pergelangan tangan.
Gambar 12. Halaman Solusi
Tampilan  Halaman  Pembobotan  dapat  dilihat dalam  Gambar  13.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini adalah memungkinkan admin untuk memasukkan atau menambahkan  dan  menghapus  data  bobot  gejala cedera pada bahu, siku, dan pergelangan tangan.

## Gambar 13. Halaman Pembobotan
Tampilan  Halaman Home User dapat  dilihat dalam  Gambar  14.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini adalah  untuk  memilih  bagian  cedera  yang  ingin didiagnosis secara mandiri oleh pengguna.
Gambar 14 Halaman Home User
Tampilan Halaman Diagnosis dapat dilihat dalam Gambar  15.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah untuk pengguna melakukan diagnosa dengan memilih gejala dan melakukan perhitungan certainty factor .

## Gambar 15 Halaman Diagnosis
Tampilan Halaman Diagnosis dapat dilihat dalam Gambar  16.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah untuk  menampilkan  hasil  diagnosa  dari  perhitungan certainty  factor dan  menampilkan  solusi  dari  hasil diagnosa tersebut.
Gambar 16 Halaman Hasil Diagnosis
Tampilan Halaman Informasi dapat dilihat dalam Gambar  17.  Tujuan  utama  dari  halaman  ini  adalah untuk memberikan informasi tentang aplikasi “Sistem Pakar Diagnosis Cedera Bahu, Siku dan Pergelangan Tangan”  dan  petunjuk  untuk  menggunakan  aplikasi tersebut.

## Gambar 17 Halaman Informasi
4.2. Pembahasan
Proses  penerapan certainty  factor (CF)  pada penelitian  ini  terjadi  saat  seorang  pasien  ingin mengetahui  kemungkinan  cedera  yang  dialaminya sebelum  berkonsultasi  dengan  dokter,  berdasarkan beberapa  gejala  yang  dirasakannya.  Contoh  gejala pada kasus ini tercantum dalam Tabel 6.

## Tabel 6. Gejala yang dirasakan pengguna
Gejala yang dirasakan (E) Hipotesis (H) G16 - Nyeri Di Siku Sisi Luar 0.8 G17 - Tes Ekstension Wrist Melawan Tekanan 1.0 G18 - Tes Mill's Positif 1.0
Lalu,  perhitungan  nilai  CF  antara  CFpakar  dan CFuser dilakukan menggunakan persamaan (2). Hasil perhitungannya terdokumentasi dalam Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan nilai CFpakar dengan CFuser CF CFpakar (H) CFuser (E) CF(H,E) 1 0.8 X 0.8 0.64 2 1 X 0.8 0.8 3 1 X 0.8 0.8
Selanjutnya,  dilakukan  kombinasi  nilai  CF  dari masing-masing  aturan.  Dikombinasikan  CF1  sampai CF3  dengan  persamaan  (3)  dan  persamaan  (4)  pada Tabel 8, sebagai berikut:
Tabel 8. Perhitungan nilai CFcombine 1. Nyeri Di Siku Sisi Luar dan Tes Ekstension Wrist Melawan Tekanan CFcombine(CF1, CF2) = CF1 + CF2 * (1-CF1) = 0.64 + 0.8 * (1-0.64) = 0.64 + 0.288 = 0.928 CFold 2. Mill's Tes Positif dan CFold CFcombine(CFold, F3) = CFold+CF3 * (1-CFold)
= 0.928 + 0.8 * (1-0.928)
= 0.928 + 0.072 = 0.9856 CFold
Langkah  terakhir  yaitu  menghitung  tingkat persentase keyakinan dengan mengalikan CFcombine dengan 100% menggunakan persamaan (5) pada Tabel 9, sebagai berikut:
Tabel 9. Perhitungan nilai CFpersentase CFpersentase = CFcombine * 100% = 0.9856 * 100% = 98.56%
Berdasarkan  tabel  gejala  cedera,  gejala  yang dipilih  menunjukkan  adanya  indikasi  cedera Tennis Elbow pada  pasien  Wxx,  dengan  tingkat  keyakinan sebesar 98.56%.
Berikut  merupakan  hasil  validasi  berdasarkan perhitungan data rekam medis dan sistem menggunakan  inferensi  dan  perhitungan certainty factor . Validasi ditunjukkan pada Tabel 10.

## Tabel 10. Validasi Hasil Diagnosa
No Nama Pasien Hasil Diagnosa Validasi Pakar Sistem 1 Yxx Wxx Golfer's Elbow Golfer's Elbow S 2 Wxxx Capsulitis Adhesiva Capsulitis Adhesiva S 3 Wxx Tennis Elbow Tennis Elbow S 4 Nxx Sxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 5 Sxx Bxx Uxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 6 Nxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 7 Yxx Capsulitis Adhesiva Capsulitis Adhesiva S 8 Exx Capsulitis Adhesiva Capsulitis Adhesiva S 9 Axx Capsulitis Adhesiva Capsulitis Adhesiva S 10 Fxx Tennis Elbow Tennis Elbow S 11 Yxx Rxx Capsulitis Adhesiva Capsulitis Adhesiva S 12 Txx Tennis Elbow Tennis Elbow S 13 Nxx Nxx Tendinitis Bicipitalis Tendinitis Bicipitalis S 14 Rxx Sxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 15 Bxx Tendinitis Bicipitalis Bursitis Subacromial TS 16 Anxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 17 Sxx Bursitis Subacromial Bursitis Subacromial S 18 Sxx Tendinitis Supraspinatus Tendinitis Supraspinatus S 19 Dxx Tennis Elbow Tennis Elbow S 20 Yxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 21 Rxx Carpal Tunnel Syndrome Carpal Tunnel Syndrome S 22 Dxx Carpal Tunnel Syndrome Carpal Tunnel Syndrome S 23 Axx Tendinitis Bicipitalis Tendinitis Bicipitalis S 24 Sxx Tendinitis Bicipitalis Tendinitis Bicipitalis S 25 Sxx Nxx Tendinitis Supraspinatus Tendinitis Supraspinatus S 26 Hxx Tendinitis Supraspinatus Tendinitis Supraspinatus S 27 Nxx Sxx De Quervain’s Tenosynovitis De Quervain’s Tenosynovitis S 28 Sxx Bxx Ixx Tennis Elbow Tennis Elbow S 29 Sxx Bursitis Subacromial Bursitis Subacromial S 30 Sxx Rotator Cuff Rotator Cuff S Keterangan: S   : Sesuai
TS : Tidak Sesuai
Tabel  ini  menyajikan  hasil  diagnosa  dari beberapa pasien yang dilakukan oleh pakar dan sistem. Sebagian  besar  hasil  diagnosa  sistem  cocok  dengan hasil diagnosa yang diberikan oleh pakar, menunjukkan  tingkat  validasi  yang  tinggi.  Namun, terdapat  satu  kasus  di  baris  ke-15  di  mana  hasil diagnosa  sistem  tidak  sejalan  dengan  hasil  diagnosa pakar, yang menghasilkan tanda "TS" untuk menandai ketidaksesuaian tersebut.
Dari  30  data  diagnosa  yang  diuji,  terdapat persentase validasi pada Tabel 11, sebagai berikut:
Tabel 11. Persentase Validasi Validasi Sistem Jumlah data Persentase Sesuai 29 96.67% Tidak Sesuai 1 3.33%
Dari  tabel  yang  disajikan,  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  memiliki  tingkat  validasi  yang  tinggi dalam mendiagnosis kondisi medis. Dari total 30 data pasien  yang telah didiagnosis, 29 di antaranya sesuai dengan  hasil  diagnosa  yang  diberikan  oleh  pakar, mencapai  persentase  validasi  sistem  sebesar  96.67%.
Hanya  ada  satu  kasus  di  mana  hasil  diagnosa  sistem tidak  sejalan  dengan  hasil  diagnosa  pakar,  yang mewakili  3.33%  dari  total  data.  Meskipun  demikian, hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam mendiagnosis kondisi medis.

## 4.3. Pengujian Fungsional Sistem
Dalam  proses  pengujian  fungsional,  fitur-fitur yang  ada  dalam  sistem  pakar  diagnosis  cedera  bahu, siku  dan  pergelangan  tangan  akan  diuji.  Detail pengujian  fitur-fitur  dapat  dilihat  pada  Tabel  12, sebagai berikut:

## Tabel 12. Pengujian Fungsional Sistem
Akses Fungsi Browser Google Chrome Microsoft Edge Admin Login Admin   Tambah Penyakit   Edit Penyakit   Hapus Penyakit   Tambah Penyebab   Edit Penyebab   Hapus Penyebab   Tambah Solusi   Edit Solusi   Hapus Solusi   Tambah Gejala  
Akses Fungsi Browser Google Chrome Microsoft Edge Edit Gejala   Hapus Gejala   Tambah Rule   Hapus Rule   Logout   User Memilih Bagian Cedera   Klik tombol mulai diagnosa   Klik radio button tingkat keyakinan   Klik tombol reset   Klik diagnosa pada tombol proses   Hasil diagnosis   Keterangan :  : Berhasil
 : Tidak Berhasil

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  pakar  diagnosis  cedera  bahu,  siku  dan pergelangan  tangan  menggunakan  metode certainty factor dapat membantu pengguna untuk mengidentifikasi awal dan mendiagnosis cedera pada bahu,  siku  dan  pergelangan  tangan  yang  mungkin dialami  oleh  pengguna,  sekaligus  melakukan  solusi yang  disarankan.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  menggunakan  30  data  uji  menghasilkan nilai akurasi sistem dengan persentase sebesar 96.67%. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah memperluas cakupan  sistem  pakar  dengan  menambah  fitur-fitur guna meningkatkan keakuratan diagnosis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Pamungkas dan C. Chazar, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA CEDERA LUTUT PADA PEMAIN  SEPAK  BOLA  MENGGUNAKAN METODE  CERTAINTY  FACTOR,” Jurnal Informasi , vol. 14, no. 1, hlm. 1–10, Jul 2022.
[2]  D.  Pramana,  P.  S.  Ramadhan,  dan  Elfitriani, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Covid-19 Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal CyberTech , vol. 1, no. 2, hlm. 104–114, Okt 2021.
[3]  W. A. Pratama, Dr. I. M. G. Sunarya, dan I. N. E. Mertayasa,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit  Nyeri  Akut  Menggunakan  Metode Certainty Factor Dan Forward Chaining Berbasis Web,” Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan
Teknik  Informatika  (KARMAPATI) ,  vol.  11,  no. 2, hlm. 200–212, 2022.
[4]  N.  E.  Rahmawati  dan  A.  A.  Arifiyanti, “Diagnosis  Penyakit  Dengan  Metode  Certainty Factor,” Seminar  Nasional  Informatika  Bela Negara (SANTIKA) , vol. 1, hlm. 50–54, 2020.
[5]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandar, dan Z. Abidin, “IMPLEMENTASI CERTAINTY FACTOR
DALAM MENGATASI

## KETIDAKPASTIAN  PADA  SISTEM  PAKAR
DIAGNOSA  PENYAKIT  KUDA  LAUT,”
JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi) , vol. VII, no. 1, Des 2020.
[6]  M. Safitri, F. Insani, Novi Yanti, dan L. Oktavia, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Stress Pasca Trauma Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal Sistem Komputer dan
Informatika (JSON) , vol. 4, no. 4, hlm. 594–603,
Jun 2023.
[7]  I.  B.  Fauzi  dan  B.  Priyonoadi,  “KLASIFIKASI DAN PEMAHAMAN PENANGANAN
CEDERA PADA SAAT LATIHAN MENARI,” MEDIKORA: Jurnal Ilmiah Kesehatan Olahraga , vol. 17, no. 1, hlm. 45, 2018.
[8]  I.  Safei,  H.  S.  B.  Sastradimadja,  dan  M.  A. Moeliono,  “Shoulder  Hand  Syndrome,” UMI Medical Journal : Jurnal Kedokteran , vol. 4, no. 1, hlm. 1–17, Jun 2019.
[9]  G.  N.  Tanudjaja,  “GANGGUAN  MANSET ROTATOR SENDI BAHU,” Jurnal Biomedik:JBM , vol. 6, no. 3, Des 2014.
[10]  B. Priyonoadi, “PERAWATAN CEDERA SIKU ,” MEDIKORA:  Jurnal  Ilmiah  Kesehatan Olahraga , vol. 3, no. 2, hlm. 1–27, Okt 2007.
[11]  E. Purnomo, ANATOMI FUNGSIONAL . Lintang Pustaka Utama Yogyakarta, 2019.
[12]  Al-Muqsith, ANATOMI  DAN  BIOMEKANIKA SENDI  SIKU  DAN  PERGELANGAN  TANGAN . Unimal Press, 2018.
[13]  M. Silmi, E. Sarwoko, dan Kushartantya, “Sistem Pakar  Berbasis  Web  Dan  Mobile  Web  Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Darah  Pada  Manusia Dengan Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining,” Jurnal Masyarakat
Informatika , vol. 4, no. 7, hlm. 31, 2013.
[14]  Kusrini, Sistem  Pakar,  Teori  dan  Aplikasinya . Andi, 2006.
[15]  L. Marlinda, SISTEM PAKAR PERANCANGAN DAN PEMBAHASAN; Metode Chaining,
Certainty Faktor, Fuzzy Logik . GRAHA ILMU, 2021.