## PENGANTAR REDAKSI
Puji  syukur  dipanjatkan  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  atas  karunia  dan  limpahan rahmatNYA  jualah  Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  yang  terbit  dua  (2)  kali dalam  setahun  ini  merupakan  sua tu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan  Informasi  dan  Komputer  khususnya  bagi  dosen- dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para  cendikiawan,  praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang berkaitan  dengan  kajian-  kajian    di    bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data    dan Jaringan  Komputer,  perancangan  dan  Rekayasa Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki hasil-hasil penelitian, kajian pustaka, karya ilmiah dalam bidang tersebut diatas, dengan bangga redaksi  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan berpedoman  pada  penulisan  naskah  jurnal  sebagaimana  dilampirkan  pada  halaman  belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu  dari  suatu  jurnal  ilmiah  tidak  hanya  ditentukan  oleh  para  pengelolanya  saja,  tetapi  para penulis  dan  pembaca    jualah    yang    mempunyai  peranan    besar    dalam    meningkatkan  mutu jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif  dari  peneliti  untuk  bersama-  sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal Informasi  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas,  adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat  berarti guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak  lupa  diucapkan  terima  kasih  yang  tak  terhingga  atas  perhatian  dan  kerjasama  dari  semua pihak yang tak  dapat disebutkan satu  persatu hingga dapat  diterbitkan nya  Jurnal Informasi dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa  yang  telah  diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2022

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 Oktober  2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu  pengetahuan, Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian,  tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun  pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil penelitian  ilmiah  di  bidang  informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun
2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.T.I

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.T.I (Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Nurmayanti        M.Kom (Institut  Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Sukatmi,.S.Kom.,   M.Kom   (Institut   Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo  Wahyu  Pratama,S.Kom.,M.T.I  (Institut Teknologi  Bisnis  Dan  Bahasa    Dian  Cipta Cendikia)
Sri  Wahyuni,  M.Kom,  (Universitas Panca  Sakti Bekasi) Rima  Mawarni.,  M.Kom,  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)

## Mitra Bestari
Dr.   RZ.   ABDUL   AZIZ,   ST.,   MT (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.   Dadang   Sudrajat,   S.Si,   M.Kom   (STMIK IKMI Cirebon) Dr. Septafiansyah Dwi    Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr. Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I (Universitas Sebelas Maret) Dr. Mohammad Iqbak, S.Kom, MMSI(Universitas Gunadarma) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas Teknokrat Indonesia ) Ferry   Wongso, S.KOm., M.Kom (  STMIK
Ferly Ardhy, S.Kom., M.T.I( Universitas Aisyah Pringsewu )
Firmansyah,  S.E.,   M.Si   (STMIK   Darma   Pala Riau) Amarudin (Universitas    Teknokrat    Indonesia) Alhibarsyah, St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas  Bangsa Bandar Lampung) Kemal    Farouq    Mauladi,    S.Kom ., M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau) Dwi   Marisa   Efendi,   S.Kom,   M.T.I   (   Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Ni Luh Ratniasih, S.Kom.,M.T (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali)
Ni  Komang  Sri  Julyantari,  S.Kom.,M.T  (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama  Dengan  LPPM  STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id
JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI
Halaman
Pengembangan Aplikasi Pelelangan Menggunakan Framework Codeigniter Berbasis Web Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................01-07
Pengelompokan Status Gizi Balita Dengan Data Langsung Dan Data Tidak Langsung Ni Komang Sri Julyantari 1 ,  Ni Made Dewi Kansa Putri 2
(ITB STIKOM Bali)…………………………………………..........................................09-17
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Produk Ferly Ardhy 1 , Ockhy Jey Fhiter Wassalam 2 ,Tahta Herdian Andika 3 , Salman Alfarisi Salimu 4
(Universitas Aisyah Pringewu)........................................................................................18-23
Analisis Celah Keamanan Jaringan Menggunakan Pengujian Intrution Detection System Dan Microsoft Network Monitor Aliy Hafiz 1 , Sukatmi 2
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................24-28
Rekayasa Perangkat Lunak Inventory Barang Dengan Metode Fast Pada Petshop Salsa Di Bandarlampung Pitrawati 1 , Verawati 2 , Riska Bilgisa Putri 3
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................29-38
Komparasi Algoritma Winnowing Dan Algoritma Manber Dalam Mendeteksi Kemiripan Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa
(ITB STIKOM Bali)........................................................................................................39-46
Klasifikasi Quality Of Service Layanan Internet Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Cindyk Irawanto 1 , Odi Nurdiawan 2 , Gifthera Dwilestari 3
(STMIK IKMI Cirebon)...................................................................................................47-54
Implementasi Metode Rc6 Untuk Keamanan Pesan Berbasis Android Suci Ananda Sari 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank Semarang)...................................................................................55-61
Sistem Deteksi Manusia Dengan Metode Aggregate Channel Features (Acf) Umi Kholifah 1 , Veronica Lusiana 2
(Universitas Stikubank Semarang)...................................................................................62-69
Pengukuran Kualitas Websitekota Administrasi Jakarta Utara Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakanmetode Webqual4.0 Rachma Dien 1 , Iwan 2
(Universitas Nusa Mandiri)..............................................................................................70-81
Penerapan Model V Dalam Pengembangan Sistem Penjualan Online Pada Toko Lapak Teknik Tools Suhermanto 1 ,Septi Kristin Anantasia 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi).....................................................................................82-89
Analisis Sentimen Program Migrasi Tvdigital Menggunakan Algoritmanaive Bayesdengan Chi Square Virgaria Zuliana 1 , Garno 2 , Iqbal Maulana 3
(Universitas Singaperbangsa Karawang)..........................................................................90-95
Perbandinganmetodesimple Queuedan Queue Treedalam Optimalisa Simanajemen Bandwidth Nafis NaufalAnwari 1 ,Puwantoro 2 ,TesaNurPadilah 3
(Universitas SingaperbangsaKarawang).........................................................................96-100
Tingkat Keefektifan Pengembangan Sistem Informasi Dalam Era Revolusi Industri 4.0 Rizky Rahmat Illahi 1 , Nafis Naufal Anwari 2 , Aji Primajaya 3
(Universitas Singaperbangsa Karawang).....................................................................101-105
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Menggunakan Metode Copras Abdul Patahudin 1 ,Felix Andreas Sutanto 2
(UnisbankSemarang)...................................................................................................106-111
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasipenjualan Jasa Pencucian Sepatu Dan Tas Pada Sojishoesandbagcareberbasismobile DandiRamasenjaya 1 , KundangKarsonoJuman 2
(Universitas Esa Unggul)............................................................................................112-121
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komputer Berdasarkan Komponen Menggunakan Metode Hybrid Ahp Dan Mooraberbasis Web
Febian Ageng Resta (Universitas Stikubank Semarang)...............................................................................222-228
Perancangan Sistem Perpustakaan Onlinedi Ma Al Hasan Dengan Metode Spiralberbasis Web Suhermant 1 ,Riza Apriansyah 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi).................................................................................129-135
Evaluasi Sistem Informasi Electronic Daily Perform Report (E-Dpr Denganmenggunakanframeworkcobit 5 Afif Khoirul Abdi 1 ,Endro Kuswoyo 2 , Indah Purnamasari 3
(UniversitasNusaMandiri)............................................................................................136-142
Sistem Pengambilan Keputusan Perceraian Dipengadilan Negeri Kotabumi Dengan Metode Saw Nurmayanti 1 ,MerriParida 2 ,DesiMalina 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)....................................................................143-154
Penerapan Metode Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Sparepart Motor (Pt. Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi) Sidik Rahmatullah 1 , Sigit Mintoro 2 , Karmila Permatasari 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)....................................................................155-163
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (Cf) Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android Aliy Hafiz 1 , Ferry Susanto 2 , Donny Muda Priyangan 3 , Chandra Kirana 4
(AMIK Dian Cipta Cendikia).......................................................................................164-169
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Sehat Dengan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp) (Study Kasus : Provinsi Lampung) Sulasminarti
(AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu).....................................................................170-181
Penerapan Metode V-Model Dalam Perancangan Sistem Penjualan Online Produk Furniture Menggunakan Php Mysql Di Pd Dua Putri Yuyun Yuningsih
(UniversitasPancaSaktiBekasi).....................................................................................182-188
Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Untuk Sistem Penentuan Peminjaman Modal Nasabah Bank Syariah Indonesia Cabang Cikarang Berbasis Website Melina Rahmadiah 1 , Parman Suparman 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi)..................................................................................189-197
Penerapan Internet Of Things Pada Stop Kontak Lampu Berbasis Arduino M. Abu Jihad Plaza R 1 , Yulina 2 , Sigit Gunanto 3
(Universitas Muhammadiyah Kotabumi).....................................................................198-204
Penerapan Metode Profile Matching Dalam Penentuan Peserta Pelatihan Terbaik (Studi Kasus: Lpk Prima Buana Indonesia Cabang Purwakarta) SriWahyunin 1 , FarizRizalMubarok 2
(Universitas PancaSaktiBekas).....................................................................................205-217
Sistem Penunjang Keputusan Dengan Metode Ahp Menentukan Peringkat Siswa Berdasarkan Hard Skill Dan Soft Skill Haris Munandar 1 , Tumini 2
(Universitas PancaSaktiBekas).....................................................................................218-224
Sistem Informasi Penjualan Kuliner Pada Kedai Linda Berbasis Web Di Kotaagung Kabupaten Tanggamus” (Studi Kasus Kedai Linda Kotaagung) Rima Mawarni 1 , Supriyanto 2 , Dodi Afriansyah 3 ,  Linda Riyanti 4
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi).....................................................................225-230
Penerapan Sistem Informasi Penampungan Aspirasi Masyarakat Berbasis Website Halim Saputro 1 , Agustami 2 , Wahid Susanto 3 , Iwan 4
(Universitas Nusa Mandiri)..........................................................................................231-235
Pengembangan Skema Paten Pada Sistem Informasi Hak Kekayaan Intelektual Lppm Universitas Dhyana Pura I Made Dwi Ardiada 1 , Putu Wida Gunawan 2 , Gerson Feoh 3
(Universitas Dhyana Pura)...........................................................................................236-245
Pengembangan Game Edukasi Untuk Meningkatkan Pemahaman Materi Anatomi Tubuh Bagi Siswa Sd Menggunakan Metode Research And Development Moch Feri Izulhaq 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Arif Rinaldi Dikananda 3
(STMIK IKMI Cirebon)..............................................................................................246-251
Pengembangan Game Edukasi Tebak Surah Pendek Untuk Mengasah Daya Pikir Siswa Menggunakan Metode Research And Development Musofi 1 , Nana Suarna 2 , Arif Rinaldi Dikananda 3
(STMIK IKMI Cirebon)..............................................................................................252-256
Klasifikasi Jenis Kucing Menggunakkan Algoritma Principal Component Analysis Dan K-Nearest Neighbor Aisyah Nur Ramadhayani 1 , Veronica Lusiana, 2
( Universitas Stikubank Semarang)...............................................................................257-263
Audit Pelayanan Kir Pada Dinas Perhubungan Lampung Utara Menggunakan Metode It-Val Merri Parida 1 , Nurmayanti 2 , Nova Alda Yanti 3
(STMIK  Dian Cipta CendikiaKotabumi).....................................................................264-273

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT IBU HAMIL MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) UNTUK MENURUNKAN RISIKO KEMATIAN IBU HAMIL BERBASIS ANDROID
Aliy Hafiz, M Makmur 1 , Ferry Susanto 2 , Donny Muda Priyangan 3 , Chandra Kirana 4
AMIK Dian Cipta Cendikia 1 , STMIK Surya Intan 2 , STMIK Kalirejo 3 , ISB Atma Luhur 4
Jl. Cut Nyak Dien No. 65 Palapa Durian Payung Bandar Lampung E-mail : hafiz@dcc.ac.id 1 ,makmur@dcc.ac.id 2 , ferrysusanto80@gmail.com 3 , donnymudapriyangan89@gmail.com 4 , Chandra.kirana@atmaluhur.ac.id 5

## ABSTRAK
Sistem pakar  merupakan sistem  yang berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia ke komputer, agar komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli.  Para  ahli  disini  adalah  dokter  dan  bidan. Dengan perpaduan antara teknologi dan para pakar membuat ibu hamil tidak harus repot untuk konsultasi karena cukup  menggunakan  sistem pakar  yang terdapat pada handphone berbasis android. Penelitiani  ini  dimulai dari observasi  untuk  mengumpulkan  data-data  keluhan  ibu  hamil  sebagai  bahan  dasar  dalam  perancangan  sistem pakar  kemudian  wawancara  untuk  mengumpulkan  informasi  dari  dokter  atau  bidan  yang  bertugas  yang informasinya akan dijadikan sebagai data gejala dan penyakit.
Kata kunci : Sistem Pakar, Ibu Hamil,Certainty Factor,AKI.

## ABSTRACTS
An expert system is a system that seeks to adopt human knowledge into computers, so that computers can solve problems  as  experts  do.  The  experts  here  are  doctors  and  midwives.  With  a  combination  of  technology  and experts, pregnant women don't have to bother for consultations because they simply use the expert system found on  Android-based  cellphones.  This  study  started  from  observations  to  collect  data  on  complaints  of  pregnant women as a basic material in designing an expert system then interviews to collect information from doctors or midwives on duty whose information will be used as symptom and disease data.
Keywords: Expert System, Pregnant Women, Certainty Factor, AKI.

## 1. PENDAHULUAN
Faktor pengetahuan tentang kehamilan  yang  masih kurang  dimiliki  oleh  ibu  hamil  sendiri  sangat beresiko  dan  berbahaya  bagi  calon  ibu  dan  bayi yang  sedang  dikandungnya.  Sampai  tahun  2019 angka  kematian  ibu  (AKI)  di  Indonesia  masih tergolong  tinggi,  yaitu  305  per  100.000  kelahiran hidup.  Data  ini  menurut  Ketua  Komite  Ilmiah International  Conference  on  Indonesia  Family Planning and Reproductive Health (ICIFPRH)[1].
Padahal,  target  angka  kematian  ibu  (AKI) Indonesia  saat tahun  2015  adalah  102  per  100.000 kelahiran  hidup.9  Pada  tahun  2019  penyebab kematian  ibu  terbanyak  adalah  perdarahan  (1.280 kasus),  hipertensi  dalam  kehamilan  (1.066  kasus), infeksi  (207  kasus),  gangguan  sistem  peredaran darah  (200  kasus),  gangguan  metabolisme  (157 kasus),  dan  lain-lain  (1.311  Kasus).  Penurunan jumlah  angka  kematian  ibu  (AKI)  di  Indonesia sudah ditargetkan dan sudah terjadi sejak tahun
1991-2007,  yaitu  dari  390  menjadi  228.  Namun kenyataannya, pada tahun 2012 SDKI menunjukkan  jumlah  peningkatan  angka  kematian ibu  (AKI)  yang  sangat  signifikan  terjadi  yaitu  359 kematian ibu per 100.000 kelahiran hidup[2].
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  perangkat  lunak atau  software.  Dimana  perangkat  digunakan  untuk menyelesaikan  suatu  masalah.  Dan  masalah  itu dalam  bidang  tertentu  berdasarkan  pengetahuan, fakta  dan  teknik  penalaran  atau  kepakaran. pengetahuan dari seorang pakar dalam memecahkan  masalah  yang  ada.  Oleh  karena  itu, berdasarkan  permasalahan  di  atas,  dibutuhkan suatu  sistem  yang  bisa  membantu  masyarakat khususnya ibu hamil untuk mendapatkan pengetahuan  tentang  kehamilan  dan  melakukan diagnosa  dini  penyakit  kehamilan[3].  Sehingga dengan adanya sistem tersebut nantinya diharapkan dapat membantu ibu hamil agar menjaga kandungannya dengan baik dan dapat meminimalisasikan tingkat resiko kematian  ibu
hamil. Metode yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah Certainty Factor (CF)[4].
Metode  Certainty  Factor  (CF)  merupakan  salah satu  metode  dari  sistem  pakar.  Dimana  metode  ini yang  memiliki  kelebihan  yaitu  dapat  melihat apakah  sebuah  fakta  bersifat  pasti  atau tidak  pasti. Selain itu juga dapat memberikan hasil yang akurat yang  didapatkan  dari  perhitungan.  Dimana  berasal dari  bobot  gejala  yang  dipilih  oleh  pakar  dan mampu  memberikan  jawaban  pada  permasalahan yang  tidak  pasti  hasilnya.  Di  dalam  metode  ini perhitungannya    yaitu    menghitung    Certainty Factor  dari  Rule  Sampai  saat    ini    untuk menghitung  tingkat  keyakinan  (CF)  dari  sebuah rule[5].
Pada  penelitian  ini  peneliti  mengumpulan  teori mengenai  permasalahan  ibu  hamil,  mengumpulkan data  baik  melalui  literatur  ilmiah  dan  wawancara. Kemudian peneliti melakukan analisis data berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan.  Sistem pakar  ini  telah  diteliti  oleh  beberapa  peneliti sebelumnya  seperti  penelitian  oleh  banni  satria andoko  dimana  melakukan  penelitian  tentang sistem  pakar  bagi  ibu  hamil  menggunakan  metode naïve bayes dengan tingkat akurasi sebesar 83%[6]. Kemudian penelitian sistem pakar oleh  fajri  ilhami andrean  meneliti  tentang  analisis  penyakit  karies gigi  menggunakan  metode certainty  factor (ct) dan memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  94%[7].  Pada penelitian ini perbedaan metode akan menghasilkan perbedaan  hasil  dan  tingkat  akurasi.  Metode certainty factor memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari metode naïve bayes.
Aplikasi  ini  bertujuan  sebagai  basis  pengetahuan pakar  untuk  menurunkan  tingkat  kematian  ibu hamil  yang  saat  ini  tergolong  tinggi,    apalagi dengan adanya wabah pandemi covid 19. Sehingga sangat  diperlukan  untuk  menurunkan  tingkat kematian ibu hamil.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah  model  eksperimental.  Model  eksperimental yang  merupakan  model penelitian  yang bersifat uji coba,  memanipulasi,  dan  mempengaruhi  hal-hal yang  terkait  dengan  seluruh  variabel  atau  atribut dari  penelitian  ini[8].  Penelitian  eksperimental bertujuan untuk membangun Sistem Pakar diagnosa Penyakit  ibu hamil  menggunakan  metode certainty  factor  (CF)  untuk  menuruntkan  rsiko kematian ibu hamil berbasis android.  Android
adalah sebuah sistem operasi yang digunakan pada perangkat smartphone [9].
Berikut ini adalah alur penelitian yang diajukan;
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan gambar di atas maka alur dalam penelitian ini yaitu:
1. Studi  literatur  yang  di  lakukan  menggunakan beberapa sumber baik buku fisik maupun paper, e-book,  jurnal  yang  didapatkan  secara  online. Tujuan  dari  melakukan  studi  literatur  adalah untuk  mendapatkan  pemahaman  dan  wawasan mengenai  manajemen  risiko  TI  dan  kerangka kerja  yang  digunakan  dalam  melakukan penilaian  risiko  dan  mitigasi  terhadap  risiko tersebut.
2. Membuat  interview  protocol  Pemahaman  dan wawasan  yang  dimiliki  dari  proses  melakukan studi literatur sebelumnya , menjadi dasar untuk membuat  interview  protocol  yang  berisi mengenai daftar pertanyaan yang akan diajukan kepada pihak yang terkait.
3. Selanjutnya yaitu melakukan wawancara. Adapun  tujuan  dari  melakukan  wawancara adalah  untuk  menggali  informasi  mengenai permasalah  yang  dialamin  oleh  ibu  hamil  baik melakukan  wawancara  oleh  ibu  hamil  ataupun tenaga kesehatan seperti bidan dan dokter.
4. Analisa  Analisa  Certainty  Factor(CF)  berguna untuk  sistem  pakar  yang  mendiagnosis  sesuatu yang  belum  pasti.  Metode  certainty  factors  ini hanya  bisa  mengolah  dua  bobot  dalam  sekali perhitungan.  Untuk  bobot  yang  lebih  dari  2 banyaknya, untuk  melakukan perhitungan tidak terjadi  masalah  apabila  bobot  yang  dihitung teracak,  artinya  tidak  ada  aturan  untuk mengkombinasikan  bobotnya,  karena  untuk kombinasi  seperti  apapun  hasilnya  akan  tetap sama.
Untuk mengetahui apakah seorang pasien tersebut
menderita suatu penyakit atau tidak, itu dilihat dari hasil  perhitungan  bobot  setelah  semua  keluhan keluhan  diinputkan  dan  semua  bobot  dihitung dengan  menggunakan  metode  certainty  factors. Pasien  yang  divonis  mengidap  penyakit  jantung adalah  pasien  yang  memiliki  bobot  mendekati  +1 dengan  keluhan-keluhan  yang  dimiliki  mengarah kepada  jenis  penyakit  tertentu.  Sedangkan  pasien yang mempunyai bobot mendekati -1 adalah pasien yang  dianggap  tidak  mengidap  penyakit  jenis tertentu,  serta  pasien  yang  memiliki  bobot  sama dengan  0  diagnosisnya  tidak  diketahui  atau unknown atau bisa disebut dengan netral.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam pengembangan sistem ini digunakan metode Extreme Programming (XP), yaitu jenis pengembangan sistem agile sama dengan scrum[10]. Adapun langkahnya yaitu :

## a. Planning
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  merencakan aplikasi/sistem yang akan dibangun. Merencanakan cakupan  sistem,  akan  dibangun  menggunakan bahasa  pemrogaman  apa,  tampilan  seperti  apa  dan databasenya.

## b. Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  desain  dari  aplikasi  yang akan dibangun. Baik desain aplikasi maupun desain tampilan.  Desain  menggunakan  aplikasi  seperti microsoft visio, mockup dan lain lain.

## c. Coding
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  implemtansi dari  planning  dan  desain  yang  telah  dilakukan. Implementasi berupa koding dari sistem yang akan dibangun.

## d. Testing
Pada  tahap  in  yang  dilakukan  adalah  pengujian sistem  yang  telah  berbasil  dibangun.  Testing  bisa dilakukan  menggunakan  metode  black  box  testing dan white box testing.

## 2.3 Certainty Factor (CF)
Menurut David McAllister Certainty  Factor adalah suatu  metode  untuk  membuktikan  apakah  suatu fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang  berbentuk metric  yang  biasanya  digunakan  dalam  sistem pakar. Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar
yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti[11]. Aturan metode Certainty Factors: McAllister menggambarkan aturan untuk menambahkan dua faktor Certaint positif.
Aturan untuk menambahkan dua Certaint yang negatif.
Aturan  untuk  menambahkan  Certainty  Factors positif  dan  Certainty  Factors  negatif  lebih kompleks.
Aturan  ini  menyediakan  suatu  skala  interval  untuk Certainty Factors. Contoh untuk fakta yang positif:
Strong suggestive (CFa): 0.8 Suggestive (CFb) : 0.6 CFcombine (CFa CFb) = 0.8 + 0.6 (1-0.8) = 0.92 Contoh untuk fakta yang negatif: Strong suggestive (CFc): -0.8 Suggestive (CFd) : -0.6 CFcombine (CFc CFd) = -0.8 + -0.6 + -0.8 * -0.6 = -0.92
Contoh untuk fakta yang positif dan negatif: Certainty factor adalah 0.88 (CFe) Certainty factor against adalah 0.90 (CFf) CF(H,E) = MB(H,E) - MD(H, E) CF(H,E)  :  certainty  factor  dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E.Besarnya  CF berkisar  antara  –1  sampai  dengan  1.  Nilai  –1 menunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan nilai 1 menunjukkan kerpercayaan mutlak.
MB(H,E)  :  ukuran  kenaikan  kepercayaan(measure of  increased  belief)  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E)  :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan (measure  of  increased  disbelief)  terhadap  hipotesis H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  E  Bentuk  dasar rumus  certainty  factor  sebuahaturan  JIKA  E MAKA  H  adalah  seperti  ditunjukkan  oleh persamaan 2 berikut:
CF(H,e) = CF(E, e) *CF(H,E)
Dimana CF(E,e) : certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e CF(H,E) : certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e) = 1 CF(H,e) : certainty factor hipotesis yang dipengaruhi  oleh  evidence  e  Jika  semua  evidence pada  antecedent  diketahui  dengan  pasti  maka persamaannya akan menjadi:
CF(H, e) = CF(H, E)
Dalam  aplikasinya,  CF(H,E)  merupakan  nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan, sedangkan CF(E,e) merupakan nilai
kerpercayaan  yang  diberikan  oleh  pengguna terhadap  gejala  yang  dialaminya.  Sebagai  contoh, berikut  ini  adalah  sebuah  aturan  dengan  CF  yang diberikan oleh seorang pakar:
JIKA batuk DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin MAKA influensa, CF: 0,7

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perancangan UML (Unified Modelling
Laguange)
Perancanagan  sistem  atau  desain  system  dilakukan dengan  memodelkan  permasalahan  dalam  bentuk diagram-diagram UML sebagai berikut :

## a. Use Case Diagram
Use  case  diagram  dibawah  ini  menjelaskan fungsionalitas dari Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor (CF)  Untuk  Menurunkan  Risiko  Kematian  Ibu Hamil Berbasis Android.
Gambar 2. Use case diagram
b. Activity Diagram

## 1. Aktifitas Diagram Login
Activitas Diagram Login dimulai dengan mengaktifkan  internet,  setelah  itu  pengguna memasukan  username  dan  password  untuk  masuk kedalam aplikasi.
Gambar 3. Aktifitas Diagram Login Admin

## 2. Aktifitas Input Data Admin
Activitas Diagram Input data dimana admin mengelola data seperti gejala, penyakit dan solusi.
Gambar 4. Aktifitas Mengelola data gejala
Gambar 5. Aktifitas Mengelola data penyakit

## 3.3 Hasil Rancangan Sistem
Gambar 6 Rancangan Menu Aplikasi Sistem Pakar
Pada  gambar  6  yang  merupakan  rancangan  menu utama  terdapat  beberapa  menu  seperti  login, logout,  beranda,  penyakit  dan  solusi,  gejala,  rule CF dan edukasi tentang ibu hamil.

## 3.4 Hasil Sistem Pakar
Hasil  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) Untuk Menurunkan  Risiko  Kematian  Ibu  Hamil  Berbasis Android.
Gambar 7 Menu Login Admin
Gambar 8 Menu Utama Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Android
Gambar 8 Menu Konsultasi
Pada hasil aplikasi berbasis android ini sistem yang dibangun  adalah  berbasis  android  dan  website. Dimana  user  bisa  menggunakan  melalui  instal  di android  atau  cukup  menggunakan  domain  dari aplikasi sistem pakar.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (CF)  yang bertujau  Untuk  Menurunkan  Risiko  Kematian  Ibu Hamil  Berbasis  Android  ini  dapat  berjalan  dengan baik  dengan  pengujian  blackbox  testing.  Dengan aplikasi  ini  kedepannya  ibu  hamil  bisa  dengan mudah  untuk  mengecek  kondisi  kesehatan  dirinya menjadi lebih mudah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saragih, R., & Nasution, R. S. (2018). Pengaruh
Faktor  Predisposisi,  Pendukung Dan  Penguat  Terhadap  Perawatan Kehamilan  Di  Kecamatan  Raya Kahean Kabupaten Simalungun. Jurnal Bidan Komunitas, 1(2), 76-85. [2] Sari, W.  N.  I.  (2019). Hubungan Dukungan Suami  Dengan  Tingkat  Kecemasan Menghadapi  Persalinan  Pada  Ibu Hamil  Primigravida  Trimester  Iii Di Puskesmas Mlati  Ii Sleman (Doctoral Dissertation, Universitas' Aisyiyah Yogyakarta). [3] Hafiz, A., & Verawati, V. (2021). Sistem  Pakar
Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan  Hasil  Panen  Kakao Menggunakan  Metode  Case  Base Reasoning  (Cbr)  Berbasis  Web Mobile. Jurnal Informasi Dan
Komputer, 9(2), 89-94.
[4] Kartini, A. D. (2019). Penerapan Algoritma
Dempster  Shafer  Pada  Aplikasi Sistem  Pakar  Masalah  Kehamilan
Berbasis Android (Doctoral Dissertation, Stmik Atma Luhur). [5] Wardianti,  R.  O.  C. (2018).  Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosis Penyakit Asma Pada Pasien.  Jati  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika), 2(1), 234-240.
[6] Andoko, B. S., & Romadlan, K. A. (2021, December).  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Gangguan Kehamilan Dengan      Metode     Naive      Bayes. In  Seminar  Informatika  Aplikatif Polinema (Pp. 161-166).
[7] Andrean,  F.  I.,  & Yuhandri,  Y.  (2021).  Sistem
Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor Dalam Menganalisis  Penyakit  Karies  Gigi Pada Manusia. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 209-214.
[8] Hamzah,   A.   (2021). Metode   Penelitian    & Pengembangan (Research
&
Development) Uji Produk Kuantitatif  Dan  Kualitatif  Proses Dan  Hasil  Dilengkapi  Contoh Proposal  Pengembangan    Desain
Uji  Kualitatif  Dan  Kuantitatif.  Cv Literasi Nusantara Abadi.
[9] Hafiz, A., Kirana, C., Aprizal, Y., Susanto, F., Durachman,  N.,  Subekti,  Z.  M.,  & Kapri,  R.  H.  (2021).  Rancang
Bangun  Aplikasi  Android  Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Dua Dimensi Untuk Pembelajaran  Di  Taman  Kanak- Kanak. Jurnal Informasi dan Komputer, 9(1), 94-100.
[10] Ma'mur, M., Lia, L., & Hafiz, A. (2019). Metode Extreme Programming Dalam  Membangun  Aplikasi  Kos- Kosan  Di  Kota  Bandar  Lampung Berbasis Web.  Jurnal Cendikia, 18(1), 377-383.
[11] Factor, C. Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendeteksi  Hama  Dan  Penyakit Pada  Tanaman  Cengkeh  Berbasis Website.  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika E-Issn, 2338, 5197.