## Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saraf Iskemik
Niken Ayuputri 1 , Anita Desiani 2
1,2 Matematika,Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,Universitas Sriwijaya Jln. Raya Palembang-Prabumulih, Indralaya, 30662 INDONESIA Email: 1 08011182126012@student.unsri.ac.id, 2 anita_desiani@unsri.ac.id
Abstract- Central nervous system works depending on adequate blood flow, but the need for blood supply in the brain that is not met can cause neurological disease. One  of  the  neurological  diseases  is  ischemic  nerve disease. Based on data from WHO, this ischemic nerve disease  is  included  in  a  deadly  disease.  Therefore,  we need  a  system  that  can  detect  early  ischemic  nerve disease,  for  example  an  expert  system.  One  of  the methods  used  in  expert  systems  is  the  certainty  factor method. The advantage of the certainty factor is that it is suitable for measuring uncertainty, for example in the diagnosis  of  a  disease.  This  study  discusses  the application  of  the  certainty  factor  in  the  diagnosis  of ischemic  nerve  disease.  To  diagnose  ischemic  nerves, there  are  14 symptoms  with  3  types  of  disease,  namely mild,  moderate  and  acute  ischemic  nerves.  This  study used 5 test data from patients with ischemic nerves based on the patient's symptoms. From the five test data, the prediction  accuracy  was  obtained,  namely  in  the  first patient  72.9772%  of  moderate  ischemic  nerve  disease, the second patient 47.008% mild ischemic nerve disease, the third patient 86.3921% acute ischemic nerve disease, the fourth patient 78.1967% moderate syschemic nerve disease,  and  the  fifth  patient  with  94.6294%  acute sychemic neurological disease. With the certainty factor method  in  this  expert  system,  it  produces  appropriate prediction accuracy so that it is effective in assisting in the early detection of ischemic nerve disease.
Keywords: Certainty Factor, Ischemic Nerve, Expert System, Central Nervous System
Abstrak-  Sistem  saraf  pusat  bekerja  bergantung pada  aliran  darah  yang  cukup,  namun  kebutuhan suplai darah di dalam otak yang tidak terpenuhi dapat menyebabkan  terjangkit  penyakit  saraf.  Salah  satu penyakit  saraf  adalah  penyakit  saraf  iskemik. Bedasarkan  data  dari  WHO,  penyakit  saraf  iskemik ini termasuk kedalam penyakit yang mematikan. Oleh karena  itu,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat
mendeteksi  dini  penyakit  saraf  iskemik  misalnya sistem pakar. Salah satu metode yang digunakan pada sistem  pakar  adalah  metode  certainty  factor. Kelebihan  certainty  factor  yaitu  cocok  dalam mengukur  suatu  ketidakpastian  misalnya  dalam diagnosis  suatu  penyakit.  Pada  penelitian  ini membahas penerapan certainty factor dalam diagnosa penyakit  saraf  iskemik.  Untuk  mendiagnosa  saraf iskemik  terdapat  14  gejala  dengan  3  jenis  penyakit yaitu  saraf  iskemik  ringan,  sedang  dan  akut. Penelitian  ini  menggunakan  5  data  uji  dari  pasien penderita  saraf  iskemik  berdasarkan  gejala  yang dirasakan  pasien.  Dari  kelima  data  uji  tersebut menghasilkan  akurasi  prediksi  yaitu  pada  pasien pertama  sebesar  72.9772%  penyakit  saraf  iskemik sedang, pasien kedua sebesar 47.008% penyakit saraf iskemik  ringan,  pasien  ketiga  sebesar  86.3921% penyakit saraf iskemik akut, pasien keempat sebesar 78.1967% penyakit saraf sikemik sedang, dan pasien kelima sebesar 94.6294% penyakit saraf sikemik akut. Dengan metode certainty factor pada sistem pakar ini menghasilkan  akurasi  prediksi  yang  sesuai  sehingga efektif untuk membantu dalam deteksi dini penyakit saraf iskemik.
Kata  Kunci : Certainty  Factor,  Saraf  Iskemik,  Sistem Pakar, Sistem Saraf Pusat

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  saraf  pusat  mempunyai  kemampuan  yang bergantung  pada  kecukupan  aliran  darah  dalam memenuhi  nutrisi  serta  membuang  sisa  metabolisme tubuh sama seperti organ tubuh lainnya. Suplai darah ke otak  membentuk  sebuah  jalinan  dari  pembuluh  darah yang bercabang, saling terhubung satu sama lain sehingga suplai darah yang kuat bagi sel terjamin. Suplai darah ke otak akan memberikan kebutuhan oksigen, nutrisi untuk sel-sel  saraf,  serta  membuang  sisa  metabolisme  dan karbondioksida.    Namun,  kekurangan  suplai  darah menuju otak dapat menyebabkan banyak orang menderita penyakit saraf seperti penyakit saraf iskemik [1].
Bedasarkan data WHO ( World Health Organization ) salah  satu  penyakit  mematikan  selain  penyakit  jantung koroner dan pernyakit kardiovaskular yaitu penyakit saraf iskemik.  Pada  tahun  2011  sebanyak  6,2  juta  jiwa meninggal  karena  penyakit  saraf  iskemik  sehingga penyakit  ini  mendapat  peringkat  kedua  penyebab kematian terbanyak di dunia. Sedangkan pada tahun 2018, di  Indonesia  terdapat  10,9%  penderita  penyakit  saraf iskemik  yang  mengalami  kenaikan  dalam  lima  tahun terkahir  sebesar  3,9%  [2].  Selain  itu,  masyarakat  yang kurang  informasi  tentang  penyakit  ini  membuat  angka penderita  penyakit  saraf  iskemik  semakin  meningkat. Karena hal tersebut, diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi  dini  penyakit  saraf  iskemik  dengan  akurasi tinggi misalnya sistem pakar.
Sistem  pakar  termasuk  dalam  cabang  dari  ilmu kecerdasan  buatan  yang  berisi  pengetahuan  dan pengalaman  yang  dimasukkan  oleh  seorang  pakar  atau banyak  pakar  ke  dalam  suatu  area  pengetahuan  tertentu sehingga  dapat  digunakan  dalam  memecahkan  berbagai masalah tertentu [3]. Terdapat 2 komponen dalam konsep dasar  sistem  pakar  yaitu knowledge-base dan  mesin inferensi sehingga diperoleh kesimpulan  atas permintaan pengguna  sistem  yaitu  berupa  respon  dari  sistem[4]. Sistem  pakar  ini  bekerja  dengan  memindahkan pengetahuan  seorang  ahli/pakar  ke  komputer,  kemudian menghasilkan  keputusan  serta  kesimpulan  berdasarkan pengetahuan  yang  disimpan  dalam  basis  pengetahuan terhadap penyelesaian masalah [5].  Sistem pakar berguna membantu masyarakat dalam mendeteksi suatu penyakit. Selain itu, juga dapat membantu para ahli karena sistem pakar  layaknya  asisten  yang  berpengalaman  dalam mendiagnosis suatu penyakit.
Salah satu  metode dalam  menarik kesimpulan pada sistem  pakar  adalah certainty  factor .  Metode certainty factor adalah  metode  yang  digunakan  dalam  mengatasi masalah  yang  jawabannya  tidak  pasti  [6].  Metode  ini menampilkan  ukuran  kepastian  dari  fakta  yang menunjukkan  tingkat  keyakinan  seorang  pakar  dalam menghadapi suatu permasalahan [7].
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode certainty factor adalah penelitian oleh Aidil Setiawan [8] dalam  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ginjal  dengan tingkat keyakinan sebesar 85%. Penelitian Supina dkk [9] untuk  diganosa  penyakit  dalam  yang  menghasilkan tingkat keyakinan sebesar 86%. Penelitian Fitri dan Ihsan [10]  dalam  diagnosa  gangguan  gizi  yang  menghasilkan tingkat  keyakinan  sebesar  90%.  Adapun  kelebihan  dari metode certainty  factor yaitu  metode  ini  cocok  dalam mengukur  suatu  ketidakpastian  seperti  mengdiagnosis suatu  penyakit,  dan  untuk  menjaga  keakuratan  data metode ini dapat mengolah hanya dua data dalam sekali perhitungan [11].
Berdasarkan  kelebihan  tersebut,  penelitian  ini menerapkan metode certainty factor dalam mendiagnosa
penyakit  saraf  iskemik.  Pada  penelitian  ini  digunakan  5 data uji untuk mengukur keakuratan sistem pakar dengan 14 gejala dan 3 jenis tingat penyakit saraf iskemik.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data dari berbagai literatur ataupun informasi dari seorang ahli atau  pakar  yang  berkaitan  dengan  penyakit  saraf iskemik.  Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  ini, didapatkan 14 gejala penyakit saraf iskemik. Selain itu,  juga  diketahui  3  jenis  penyakit  ini  antara  lain saraf iskemik ringan, saraf iskemik sedang, dan saraf iskemik  akut.  Jenis  penyakit  saraf  iskemik  tersebut kemudian diberi kode pada masing-masing penyakit yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis Penyakit Saraf Iskemik
Kode Penyakit Nama Penyakit IS01 Saraf Iskemik Ringan IS02 Saraf  Iskemik Sedang IS03 Saraf Iskemik Akut
Pada  masing-masing  jenis  penyakit  memiliki beberapa gejala yang diderita, dengan demikian satu jenis penyakit  memiliki  lebih  dari  gejala  yang  sama  ataupun berbeda.  Gejala-gejala  penyakit  saraf  iskemik  ini berumber dari penelitian yang dilakukan oleh Nurul dkk [2]. Terdapat 14 gejala yang diderita pada pebyakit saraf iskemik. Setiap gejala diberi label yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Saraf Iskemik
Kode Gejala Gejala-Gejala GA01 Lengan  terasa  lemah  hingga tidak bisa bergerak GA02 Sulit berbicara GA03 Mengalami kewaspadaan GA04 Sulit dalam menelan GA05 Sulit untuk berjalan GA06 Sering  mengalami  kesemutan salah satu sisi GA07 Sering kehilangan keseimbangan GA08 Kurangnya kontrol atas kandung kemih GA09 Penglihatan kabur atau kebutaan GA10 Sulit  dalam  memahami  orang lain GA11 Mengalami  perubahan  mental contohnya kehilangan ingatan GA12 Sering terjadi  sakit  kepala  hebat tanpa sebab GA13 Kelumpuhan pada anggota gerak
GA14 Salah satu wajah terlihat
menurun
Setiap  jenis  penyakit  saraf  iskemik  juga  memiliki beberapa  gejala  yang  berpengaruh  ataupun  berpengaruh kuat  terhadapat  jenis  penyakit  tersebut.  Setiap  jenis penyakit juga memiliki gejala yang sama ataupun berbeda. Beberapa  gejala  untuk  masing-masing  jenis  penyakit dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Gejala Untuk Setiap Penyakit Saraf Iskemik
Jenis Penyakit Nama  Gejala Saraf Iskemik Ringan Lengan terasa lemah hingga tidak bisa bergerak Sulit berbicara Mengalami kewaspadaan Sering mengalami kesemutan salah satu sisi Sering kehilangan keseimbangan Kurangnya kontrol atas kandung kemih Saraf Iskemik Sedang Lengan terasa lemah hingga tidak bisa bergerak Sulit berbicara Mengalami kewaspadaan Sulit dalam menelan Sulit untuk berjalan Sering kehilangan keseimbangan Kurang kontrol kandung kemih Saraf skemik Akut Sulit berbicara Sulit dalam menelan Sulit untuk berjalan Sering kehilangan keseimbangan Penglihatan kabur atau kebutaan Sulit dalam memahami orang lain Mengalami perubahan mental contohnya kehilangan ingatan Sering terjadi sakit kepala hebat tanpa sebab Kelumpuhan pada anggota gerak Salah satu wajah terlihat menurun Penglihatan kabur atau kebutaan
Selanjutnya,  terdapat  aturan  (rule)  dalam  bentuk pernyataan  IF  [asumsikan]  THEN  [kesimpulan].  Gejala
yang  diinputkan  dan  kesimpulan  yang  dihasilkan  akan berpengaruh pada jenis penyakit saraf iskemik, sehingga pola  pernyataannya  adalah  IF  (gejala)  lalu  THEN  (jenis penyakit asaraf iskemik). Setiap jenis penyakit memiliki banyak  gejala,  oleh  karena  itu  untuk  beberapa  gejala dalam satu aturan digunakan operator logika AND [dan] sebagai penghubung yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Aturan (Rule) CF Penyakit Logika Aturan (Rule) Saraf Isekimik Ringan [IS01] IF  GA01  AND  GA02  AND GA03 AND GA06 AND GA07 AND GA08 THEN IS01 Saraf Iskemik Sedang [IS02] IF  GA01  AND  GA02  AND GA03 AND GA04 AND GA05 AND GA06 AND GA07 AND GA08 THEN IS02 Saraf Iskemik Aakut [IS03] IF  GA02  AND  GA04  AND GA05 AND GA07 AND GA09 AND GA10 AND GA011 AND GA012  AND  GA013  AND GA014 THEN IS03 Kemudian, sistem pakar ini memerlukan pembobotan yakni tingkat keyakinan pengguna terhadap gejala penyakit serta bobot gejala untuk menentukan jenis penyakit  yang  diderita.  Pengguna  akan  menginputkan pilihan  1  hingga  6  sebagai  jawaban  untuk  tingkat keyakinan  terhadap  gejala  yang  dirasakan.  Tingkat keyakinan  tersebut  dari  tingkat  rendah  (tidak)  sampai dengan  tingkat  keyakinan  tinggi  (sangat  yakin)  seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai CF User No Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0.2 3 Sedikit Yakin 0.4 4 Cukup Yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6 Sangat Yakin 1
Tingkat  keyakinan  pengguna  memiliki  nilai  bobot yang  berbeda-beda.  Nilai  bobot  menunjukkan  tingkat keyakinan  pengguna  untuk  setiap  gejala  penyakit  yang ditampilkan oleh sistem. Semakin tinggi nilai bobot maka semakin  tinggi  pula  tingkat  keyakinan  penggunanya. Sehingga  diagnosa  jenis  penyakit  juga  dipengaruhi  oleh bobot  gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna  sistem.    Nilai bobot  masing-masing  gejala  untuk  setiap  penyakit  saraf iskemik dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai Bobot Gejala pada Penyakit Saraf Iskemik Jenis Penyakit Nama Gejala Bobot Saraf Iskemik Ringan Lengan terasa lemah hingga tidak bisa bergerak 0.1 Sulit berbicara 0.2 Mengalami kewaspadaan 0.1 Sering mengalami kesemutan salah satu sisi 0.2 Sering kehilangan keseimbangan 0.4 Kurangnya kontrol atas kandung kemih 0.6 Saraf Iskemik Sedang Lengan terasa lemah hingga tidak bisa bergerak 0.1 Sulit berbicara 0.2 Mengalami kewaspadaan 0.1 Sulit dalam menelan 0.3 Sulit untuk berjalan 0.5 Sering kehilangan keseimbangan 0.4 Kurangnya kontrol atas kandung kemih 0.6 Saraf skemik Akut Sulit berbicara 0.2 Sulit dalam menelan 0.3 Sulit untuk berjalan 0.5 Sering kehilangan keseimbangan 0.4 Penglihatan kabur atau kebutaan 0.4 Sulit dalam memahami orang lain 0.2 Mengalami perubahan mental hilang ingatan 0.2 Sering terjadi sakit kepala hebat tanpa sebab 0.3 Kelumpuhan pada anggota gerak 0.5 Salah satu wajah terlihat menurun 0.7

## B. Perancangan Sistem Pakar
Gambar 1. Flowchart Sistem Pakar
Pada tahap perancangan sistem pakar ini meggunakan  metode certainty  factor .    Berdasarkan penilaian  pakar,  metode certainty  factor menunjukkan tingkat  keyakinan  terhadap  suatu  kejadian.  Kemudian, dalam mengasumsikan derajat kepastian seorang ahli atau pakar  pada  data  digunakan  suatu  nilai  tertentu  pada metode  certainty  factor  [12].  Berikut  rumus certainty factor dapat dilihat pada persamaan persamaan 1, 2, 3, 4 dan 5 [13].
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒]   = 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] − 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] (1) Keterangan: 𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = faktor kepastian ( certainty factor ) 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] =  ukuran  kepastian  ( measure  of  belief ) terhadap hipotesis ( h ) jika dierikan evidence ( e ) antar 0 dan 1 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] =  ukuran  ketidakpastian  ( measure  of disbelief )  terhadap  hipotesis  ( h )  jika  dierikan evidence ( e ) antar 0 dan 1
h = hipotesis
e = fakta ( evidence )
Adapun  rumus  beberapa  kombinasi  dari certainty  factor terhadapt  suatu  premis  tertentu sebagai berikut.
1. Rumus certainty  factor untuk  aturan  premis tunggal 𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = 𝐶𝐹 ∗ 𝐶𝐹[𝑒] = 𝐶𝐹[𝑢𝑠𝑒𝑟] ∗ 𝐶𝐹[𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟] (2)
2. Rumus certainty factor untuk lebih dari satu premis 𝐶𝐹[𝐴˄𝐵] = 𝑀𝑖𝑛(𝐶𝐹[𝑎], 𝐶𝐹[𝑏]) ∗ 𝐶𝐹[𝑟𝑢𝑙𝑒] (3) 𝐶𝐹[𝐴˅𝐵] = 𝑀𝑎𝑥(𝐶𝐹[𝑎], 𝐶𝐹[𝑏]) ∗ 𝐶𝐹[𝑟𝑢𝑙𝑒] (4) 3. Rumus certainty factor untuk kesimpulan yang serupa 𝐶𝐹 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = [𝐶𝐹1, 𝐶𝐹2] = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2 ∗ 1(1 − 𝐶𝐹1) (5)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menguji  sistem  pakar  dengan  metode cerntainty  factor  dalam  mendiagnosa  penyakit  saraf iskemik  digunakan  5  data  uji  yang  diperoleh  dari penderita  penyakit  saraf  iskemik.  Gejala-Gejala  yang dirasakan  oleh  pasien  tersebut  akan  diuji  pada  sistem pakar ini guna melihat tingkat akurasi dari sistem apakah sesuai dengan penyakit yang diderita oleh pasien. Setelah data uji disipakan, maka data tersebut masuk tahap testing . Pasien  sebagai  pengguna  sistem  akan  menginputkan pilihan terhadap gejala yang dirasakan. Selanjutnya pada tahap testing ,  dilakukan  validasi  hasil  untuk  melihat akurasi prediksi sistem. Pada tahap validasi hasil, output dari  sistem  pakar  yaitu  jenis  penyakit  yang  didiagnosa serta presentase akurasi yang akan dibandingkan dengan fakta penyakit yang diderita oleh pasien. Berikut lima data uji pada tabel 7.
Tabel 7. Data Uji dari 5 Paisen Penyakit Saraf Iskemik
Pasien 1 Mengalami kewaspadaan Sering kehilangan keseimbangan Kurangnya kontrol atas kandung kemih Pasien 2 Sulit berbicara Sering mengalami kesemutan salah satu sisi
Lengan terasa lemah hingga tidak bisa bergerak Mengalami kewaspadaan Pasien 3 Salah satu wajah terlihat menurun Kurangnya kontrol atas kandung kemih Sering terjadi sakit kepala hebat tanpa sebab Sering kehilangan keseimbangan Lengan terasa lemah hingga tidak bisa bergerak Sulit berbicara Pasien 4 Sulit untuk berjalan Kurangnya kontrol kandung kemih Sering mengalami kesemutan salah satu sisi Mengalami kewaspadaan Pasien 5 Penglihatan kabur atau kebutaan Kelumpuhan pada anggota gerak Sering kehilangan keseimbangan Kurangnya kontrol atas kandung kemih Salah satu wajah terlihat menurun Sering terjadi sakit kepala hebat tanpa sebab Mengalami perubahan mental contohnya
kehilangan ingatan
Data  dari  kelima  pasien  pada  tabel  7,  menunjukkan gejala yang diraakan oleh masing-masing pasien. Pasien sebagai  pengguna  sistem  akan  menginputkan  variabel masukaan  sebagai  pilihan  terhadap  tingkat  keyakinan untuk  setiap  gejala  yang  ditampilkan  pada  sistem. Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai 𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] dengan nilai CF pasien. Hasil perhitungan masing-masing pasien dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8.  Hasil Perhitungan Nilai CF dari 5 Data Uji Pasien
No. Kode Gejala CF Pakar Pasien 1 Pasien 2 Pasien 3 Pasien 4 Pasien 5 CF User CF Gejala CF User CF Gejala CF User CF Gejala CF User CF Gejala CF User CF Gejala 1 GA01 0.1 0.2 0.02 1 0.01 0.8 0.08 1 0.1 0.2 0.02 2 GA02 0.2 0 0 1 0.02 0.6 0.12 0.2 0.04 0.2 0.04 3 GA03 0.1 1 0.01 0.8 0.08 0.4 0.04 0.2 0.02 0 0 4 GA04 0.3 0.4 0.12 0 0 0.2 0.06 0 0 0.4 0.12 5 GA05 0.5 0.4 0.20 0.2 0.10 0.2 0.10 0.2 0.10 0 0 6 GA06 0.2 0 0 1 0.2 0 0 0 0 0.2 0.04 7 GA07 0.4 0.8 0.32 0 0 0 0 0.2 0.08 0.6 0.24 8 GA08 0.6 0.6 0.36 0 0 1 0.6 0.2 0.12 1 0.06
Nilai  CF  untuk  masing-masing  pasien  sudah didapatkan.
Selanjutnya,
menghitung nilai 𝐶𝐹 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 untuk masing-masing gejala sebagai variabel masukan untuk tiap jenis penyakit saraf iskemik. Setelah didapatkan hasil 𝐶𝐹 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 , maka untuk mencari skor presetase  sebagai  tingkat akurasi  keyakinan  pada  sistem pakar hasil 𝐶𝐹 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 dikalikan dengan 100%. Berikut hasil  perhitungan 𝐶𝐹 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 dan  presentase  akurasi sistem pakar dari 5 data uji pasien dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil dan Akurasi Pasien Jenis Penyakit Hasil CF Akurasi (CF x 100%) Pasien 1 Saraf Iskemik Ringan 0.616154 61.6154% Saraf Iskemik Sedang 0.729772 72.9772% Saraf Iskemik Akut 0.669109 66.9109% Pasien2 Saraf Iskemik Ringan 0.470080 47.0080% Saraf Iskemik Sedang 0.403840 40.3840% Saraf Iskemik Akut 0.402250 40.2250% Pasien 3 Saraf Iskemik Ringan 0.717376 71.7376% Saraf Iskemik Sedang 0.760900 76.0900% Saraf Iskemik Akut 0.863921 86.3921% Pasien 4 Saraf Iskemik Ringan 0.725902 72.5902% Saraf Iskemik Sedang 0.781967 78.1967% Saraf Iskemik Akut 0.569604 56.9604% Pasien 5 Saraf Iskemik Ringan 0.725437 72.5437% Saraf Iskemik Sedang 0.748317 74.8317% Saraf Iskemik Akut 0.946294 94.6294%
Hasil perhitungan akurasi untuk setiap jenis penyakit saraf  iskemik  terhadap  kelima  pasien  dinyatakan  salam bentuk  presentase,  dimana  akurasi  yang  mempunyai presentase tertinggi merupakan akurasi variabel diagnosa atau luaran dari sistem pakar. Tingginya nilai presentase artinya dari gejala-gejala dan tingkat keyakinan terhadap gejala  yang  diinputkan  oleh  pengguna  lebih  dominan mengarah pada jenis penyakit yang didiagnosa.
Hasil  diagnosa  pasien  1  menunjukkan  bahwa  pasien terdiagnosa penyakit saraf iskemik sedang dengan akurasi sedang 72.9772%. Hasil diagnosa pasien 2 menunjukkan bahwa  pasien  terdiagnosa  penyakit  saraf iskemik  ringan dengan akurasi sebesar 47.0080%. Hasil diagnosa pasien 3 menunjukkan bahwa pasien terdiagnosa penyakit saraf iskemik  akut  dengan  akurasi  sebesar  86.3921%.  Hasil diagnosa  pasien  4 menunjukkan  bahwa  pasien terdiagnosa penyakit saraf iskemik sedang dengan akurasi sebesar 78.1967%. Hasil diagnosa pasien 5 menunjukkan pasien  terdiagnosa  penyakit  saraf  iskemik  akut  dengan akurasi sebesar 94.6294%.
Setelah  didapatkan  nilai  akurasi,    tahap  selanjutnya adalah melakukan validasi terhadap sistem  dengan truth point . Truth point adalah jenis penyakit dimana faktanya sedang  atau  sudah  dialami  oleh  setiap  pengguna  sistem atau  pasien  yang  dijadikan  sebagai  data  uji.  Dengan validasi dapat menunjukkan seberapa akurat sistem pakar yang  telah  dirancang  menggunakan  metode certainty factor . Berikut validasi data uji dengan truth point pada tabel 10.
Tabel 10. Validasi Data Uji dengn Truth Point Data Uji Hasil Sistem Pakar Truth point Data Uji 1 (Pasien 1) Saraf Iskemik Sedang (72.9772%) Saraf Iskemik Sedang Data Uji 2 (Pasien 2) Saraf Iskemik Ringan (47.0080%) Saraf Iskemik Ringan Data Uji 3 (Pasien 3) Saraf Iskemik Akut (86.3921%) Saraf Iskemik Akut Data Uji 4 (Pasien 4) Saraf Iskemik Sedang (78.1967%) Saraf Iskemik Sedang Data Uji 5 (Pasien 5) Saraf Iskemik Akut (94.6294%) Saraf Iskemik Akut 9 GA09 0.4 0 0 0.2 0.08 0.8 0.32 0.8 0.32 1 0.04 10 GA10 0.2 0 0 0 0 0 0 0.8 0.16 0.4 0.08 11 GA11 0.2 0.2 0.04 0.2 0.04 0.2 0.04 1 0.02 0.8 0.16 12 GA12 0.3 0 0 0.2 0.06 1 0.3 0.8 0.24 0.6 0.18 13 GA13 0.4 0 0 0 0 0 0 0.2 0.08 1 0.04 14 GA14 0.7 0.4 0.28 0 0 0.8 0.56 0 0 0.8 0.56
Berdasarkan  tabel  11,  data  uji  1  (pasien  1) menjelaskan hasil sistem pakar yang relevan serta sesuai dengan  truth  point  dengan  persentase  keyakinan  sistem tertinggi. Hal yang sama berlaku pada data uji 2 (pasien 2), data uji 3 (pasien 3), data uji 4 (pasien 4), dan data uji 5  (pasien  5)  yang  menunjukkan  kesamaan  antara  hasil sistem pakar dengan truth point . Kesesuaian antara hasil pada  tahap testing dengan truth  point yang  didapatkan pada  tahap  validasi,  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar yang  dirancang  menggunakan  metode certainty  factor dapat bekerja dengan baik dan cukup akurat.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem pakar dapat digunakan sebagai solusi dalam mendiagnosa penyakit saraf iskemik, dengan menginputkan  nilai  kepastian certainty  factor terhadap gejala yang dirasakan oleh pengguna sistem. Sistem pakar yang  dirancang  menggunakan  metode certainty  factor dalam  mendiagnosa  penyakit  saraf  iskemik,  terdapat  14 gejala dengan 3 jenis penyakit antara lain penyakit saraf iskemik  ringan,  sedang  dan  akut.  Penelitian  ini menggunakan  5  data  uji  yang  diambil  dari  pasien penderita  penyakit  saraf  iskemik.  Pasien  sebagai pengguna  sistem  akan  menginputkan  nilai  keyaknian terhadap  gejala-gejala  yang  ditampilkan  oleh  sistem. Diagnosa  penyakit  ditetapkan  dengan  akurasi  penyakit yang  memiliki  presentase  tertinggi  dibandingkan penyakit lainnya. Berdasarkan gejala yang dirasakan oleh kelima  pasien  mengahasilkan  akurasi  predisksi  untuk setiap  jenis  penyakit  saraf  iskemik  dimana  sebesar 72.9772% saraf iskemik sedang pada data uji 1, 47.0080% saraf  iskemik  ringan  pada  data  uji  2,  86.3921%  saraf iskemik  akut  pada  data  uji  3,  78.1967%  penyakit  saraf sikemik  sedang  pada  data  uji  4,  dan  94.6294%  saraf sikemik akut pada data uji 5. Penerapan metode certainty factor efektif dalam pada sistem pakar diagnosa penyakit saraf  iskemik.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan  hasil  pada truth point sehingga sistem pakar ini dapat menjadi solusi dalam permasalahan deteksi dini penyakit saraf iskemik.

## R EFERENSI
[1] D.  Saripurna,  N.  B.  Nugroho,  F.  Taufik,  E. Elfitriani, and W. R. Maya, “Implementasi Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Gangguan  Saraf Iskemik  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 143–150, 2022.
[2] N.  F.  M.  Harsa,  D.  Saripurna,  and  Azanuddin, “Implementasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit
Gangguan Saraf Iskemik Pada Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor,” cybertecth J. , vol. 10, no. 10, pp. 1–10, 2021.
[3] D.  Gustina  and  Y.  I.  Chandra,  “Paru  Pada  Anak Menggunakan Metode Rapid Application
Development  (  Rad  ),” Semin.  Nas.  Sains  dan Teknol. , pp. 1–9, 2015.
[4] S.  J.  H.  Silalahi,  “Penerapan  Metode  Forward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Transmitter Radar Plessey AR 325 Commander,” JTE UNIBA , vol. 3, no. 2, pp. 1–6, 2019.
[5] E.  Ongko,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit pada Mata,” J. Time , vol. 2, no. 1, pp. 10– 17, 2013.
[6] D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama  Anggrek  Coelogyne  Pandurata,” J.  Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 136– 145, 2017, doi: hhhhhhhhh.
[7] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N. Mahmuda,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, pp. 18–26, 2019.
[8] A.  Setiawan,  “Analisa  Dan  Perancangan  Sistem Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal  Dengan Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” Semin. Nas. Inform. , pp. 683–689, 2015.
[9] S.  Batubara,  S.  Wahyuni,  and  E.  Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” Semin. Nas. R. , pp. 81–86, 2020.
[10] F.  Wulandari  and  I.  Yuliandri,  “Diagnosa Gangguan  Gizi  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 11, no. 2, pp. 305–313, 2014.
[11] D.  Harto,  “Preancangan  Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Penyakit  Tanaman  Semangka dengan  Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” J. Pelita Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 2, pp. 22– 27, 2013.
[12] D.  Abdurahman  and  N.  Nurdiana,  “Perancangan metode  Certainty  Factor  untuk  diagnosa  Gagal Ginjal Kronis,” Infotech J. , vol. 7, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[13] S. Halim and S. Hansun, “Application of Certainty Factor Method in Osteoporosis and Osteoarthritis Risk Detection Expert System,” J. Ultim. Comput. , vol. 7, no. 2, pp. 59–69, 2016.