## Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Hipertensi  Pada  Ibu Hamil Menggunakan  Metode  Certainty  Factor
Sabda Novita 1 , Hari Aspriyono 2 , Lena Elfianty 3
1 Profram Studi, Informatika Universitas  Dehasen  Bengkulu (UNIVED)
2 Profram Studi, Informatika Universitas  Dehasen  Bengkulu (UNIVED)
3 Profram Studi, Informatika Universitas  Dehasen  Bengkulu (UNIVED) Email : 1 sabdanovita16@gmail.com , 2 hariaspriyono@gmail.com, 3 lena.elfianty@unived.ac.id
Abstrak .  Penelitian  ini  bertujuan  membuat  aplikasi  sistem  pakar  identifikasi  penyakit  hipertensi  pada  ibu hamil menggunakan metode certainty factor. Hipertensi merupakan tekanan darah tinggi yang menyebabkan berbagai masalah kesehatan. Adapun permasalahan yang sering terjadi adalah minimnya pengetahuan serta terbatasnya  sumber  informasi  menyebabkan  rendahnya  kesadaran  masyarakat  terhadap  upaya  mencegah bahkan mengobati penyakit hipertensi. Database MySQL dapat menampung informasi dan data pasien yang melakukan  konsultasi  dengan  sistem  pakar  yang  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pasien  untuk berkonsultasi  mengenai  penyakit  Hipertensi.  Dari  hasil  program  sistem  terhadap  pengguna  didapati  hasil rata-rata  jawaban  responden  yang  mencapai  63%  menjawab  sangat  setuju,  26%  menjawab  setuju,    7  % menjawab kurang setuju dan hanya 4% responden yang menjawab tidak setuju. Maka dari hasil pengolahan data tersebut dapat disimpulkan bahwasanya sistem ini sudah layak untuk digunakan. Karena lebih dari 50% responden dari total keseluruhan yang menyetujui sistem ini untuk layak digunakan.

## Kata kunci : sistem pakar, certainty factor, hipertensi
Abstract. This study aims to create an expert system application to diagnose hypertension in pregnant women using the Certainty Factor method. Hypertension is high blood pressure which causes various health problems. The problem that often occurs is the lack of knowledge and limited sources of information which causes low public awareness of efforts to prevent and even treat hypertension. The MySQL database can accommodate information and data on patients who consult with expert systems that can make it easy for patients to consult about  hypertension.  From  the  results  of  the  system  program  for  users,  it  was  obtained  that  the  average response of respondents reached 63% who answered strongly agreed, 26% answered that they agreed, 7% answered that they did not agree and only 4% of respondents answered that they did not agree. So from the results of data processing it can be interpreted that this system is feasible to use. Because more than 50% of the total respondents agree that this system is feasible to use.

## Keywords : expert system, certainty factor, hypertension

## PENDAHULUAN
Seiring dengan majunya dunia teknologi informasi saat ini, komputer telah menjadi bagian yang sangat penting dari kehidupan sehari-hari. Begitupun dalam dunia kesehatan, peran computer sudah menjadi suatu yang  tidak  asing  lagi.  kehamilan  adalah  saat  yang  sangat  spesial  bagi  kehidupan  pasangan  suami  istri. Kehamilan adalah  proses  alami  yang  harus  dilalui  seorang  calon  ibu  sebelum  melahirkan.Seringkali  ada banyak masalah kesehatan selama kehamilan, yang dapat membahayakan ibu dan bayi yang belum lahir Salah satu  masalah  kesehatan  adanya  terkena  penyakit  yang  dapat  menyerang  ibu  hamil.  Salah  satu  penyakit  ibu hamil adalah Hipertensi ( Preekslamsia ).
Salah satu penyakit Hipertensi pada ibu hamil adalah Preeklamsia. Preeklamsia adalah penyakit yang bisa dihadapi ibu hamil dan merupakan penyakit yang  merupakan penyebab utama kematian dan kesakitan pada  ibu  hamil,  baik  saat  hamil  maupun  saat  melahirkan.  Penyakit  ini  juga  bisa  menyerang  janin.  Gejala preeklamsia mungkin termasuk penambahan berat badan, edema, peningkatan tekanan darah, dan proteinuria. Oleh  karena  itu,  penyadaran  akan  bahaya  penyakit  preeklamsia  pada  ibu  hamil  akan  mencegah  terjadinya preeklamsia pada ibu hamil. Preeklamsia merupakan kondisi berbahaya yang dapat disebabkan oleh banyak faktor, sehingga penting untuk memiliki sistem yang dapat memberikan pengobatan berdasarkan hasil deteksi dini dan edukasi tentang cara pencegahannya.
Penelitian  ini  menggunakan  sistem  pakar  agar  dapat  membantu  ibu  hamil  dalam  mendeteksi  penyakit hipertensi preeklamsia. Sistem pakar dapat membantu para pakar menjalankan aktivitasnya secara lebih efektif sebagai asisten yang berpengalaman. Mereka memiliki pengetahuan yang dibutuhkan untuk melakukannya. Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  menggunakan  aturan  menggambar  dan  inferensi  untuk menggabungkan pengetahuan dari para ahli di bidang tertentu dan membantu membuat keputusan. Kombinasi ini disimpan di komputer, dan dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam pengambilan keputusan.
Maka,  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  digunakan  metode  penyelesaian  masalah  yang berhubungan  AI  (Artificial  Intelligent).  Salah  satu  cakupan  AI  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  (Expert System)  yaitu  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli, dan salah satu metode yang digunakan dalam  sistem  pakar  adalah  knowledge  based  system.  Knowledge  Based  System  adalah  suatu  sistem  yang menggunakan set pengetahuan (knowledge) yang dikodekan ke bahasa mesin untuk dapat membantu manusia dalam menyelesaikan masalah yang dihadapi dengan berdasarkan atas pengetahuan yang telah diprogramkan ke sistem tersebut.
Perancangan sistem pakar ini akan dibuat berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data menggunakan MySQL. Perancangan sistem pakar ini dibuat berbasis web agar pengguna mudah dalam mengaksesnya.  Perancangan  sistem  pakar  ini juga  dibangun  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor. Metode  ini  merupakan  suatu  metode  untuk  membuktikan  ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar,  dimana untuk mengakomodasi hal tersebut seseorang biasanya menggunakan certainty factor untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi. Hasil metode certainty factor yang berupa persentase, cocok untuk hasil program yang dibutuhkan pada penelitian.
Praktek dokter merupakan salah satu praktek dokter kandungan di rumah sakit kota Bengkulu. Dalam pelayanannya praktek ini melayani semua yang berhubungan dengan masalah ibu hamil salah satunya penyakit hipertensi preeklamsia. Akan tetapi dokter yang bersangkutan sering keluar kota atau praktek di Rumah sakit. Sehingga  hal  tersebut  dapat  menyebabkan  pasien  lama  menunggu  atau  tidak  dapat  berkonsultasi  langsung dengan  dokter.  Kemudian  pemeriksaan  untuk  konsultasi  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  langsung mendaftar ke tempat praktek. Tentunya hal tersebut membutuhkan waktu dan akan sia-sia jika dokter yang bersangkutan  tidak  ada.  Oleh  karena  itu  diharapkan  dengan  adanya  sistem  pakar  ini  dapat  memberikan kemudahan  konsultasi  awal  jika  dokter  tidak  ada  di  tempat,  meskipun  nantinya  tetap  konsultasi  langsung dengan dokter.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Penelitian
Metode  waterfall  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  metode  waterfall  adalah merupakan sebuah model teknik dalam pengembangan software, di mana sebuah proyek akan dirincikan secara berurutan.
Gambar 1 . Metode Waterfall Requirement Design Implementatio n Verification Maintenance

## Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan dalam tiga metode yaitu pertama metode observasi  yang  dilakukan dengan pengamatan langsung ke tempat penelitian, metode kedua wawancara dilakukan tanya jawab langsung kepada pakar, metode ketiga Pengumpulan data dan informasi dengan cara membaca buku- buku referensi dan situs internet yang dapat dijadikan acuan pembahasan dalam masalah ini.

## Metode Analisis Data
Metode Analisis data yang peneliti lakukan adalah menganalisa data tentang penyakit yang berkaitan dengan penyakit hipertensi pada ibu hamil dan bagaimana cara penanganan  penyakit  tersebut  agar  kedepanya  data  tersebut  dapat  di  aplikasikan  ke  dalam  sebuah system.

## Analisa Sistem Aktual
Analisis sistem aktual yang dilakukan dalam pembuatan sistem  ini adalah sistem yang telah ada dan sudah berjalan dirumah sakit tersebut sistem yang berjalan seperti calon pasien melakukan registrasi kemudian setelah itu pasien mengatri dan akan di panggil sesuai dengan nomor antrian yang di dapat, pasien akan di periksa oleh dr spesial kandungan sesuai dengan nomor dan waktu prakter dokter poli kadungan yang terjadwal oleh dr. Joko Prasanto. Sp. OG yakni pukul 16.00 – 18.00 Wib. Dengan antrian dan waktu yang terbatas pasien yang hendak konsultasi harus menunggu jadwal poli selanjutnya jika pada hari itu tidak mendapat giliran konsultasi kan waktu yang telah habis. Dengan permasalahan  dan  kelemahan  sistem  yang  ada  dirumah  sakit  tersebut  maka  penulis  bermaksud menciptakan  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  suatu  pelayanan  agar  dapat  di  akses  dan  di manfaatkan untuk identifikasi pasein sehingga peyakit hipertensi yang diderita oleh ibu hamil dapat ditangani lebih awal dan tidak ,menjadi penyakit yang kronis.

## Analisa Sistem Baru
Berdasarkan dari uraian sistem aktual diatas terdapat beberapa kelemahan dan permasalahan maka  setelah  penulis  melakukan  observasi  dengan  penganamatan  langsung  terhadap  pelayanan dirumah  sakit  tersebut  dan  melakukan  wawancara  tanya  dengan  dokter  spesial  kandungan,  maka penulis  membuat  sistem  baru  yang  akan  menetukan  beberapa  klasifikasi  menegenai  penyakit hipertensi  pada  ibu  hamil  yaitu  hipertensi  preeklamsia,  hipertensi  eklamsia  dan  hipertensi gestasional. Untuk menentukan nilai kepastian penyakit  dari gejala gejala penyakit  yang ada dan melakukan perhitungan menggunakan metode certainty factor dengan sumber buku buku referensi, karya ilmiah yang dapat di jadikan acuan dalam menyelesaikan permasalahn yang ada.

## Proses Perhitungan Metode Certainty Factor
Dari data penilaian pakar pada tabel diatas akan diproses berdasarkan metode certainty factor. Proses tersebut berdasarkan penilaian pengguna pada saat konsultasi. Adapun 26 gejala yang dipilih pengguna pada saat konsultasi adalah sebagai beriku
Tabel 1. Masing Masing CF Penyakit No  Nama Gejala Kode Gejala Cf Pengguna Cf Pakar 1 Ditemukan warna urine yang berubah G01 0.6 0.8 2 Tekanan darah meningkat secara cepat G02 0.6 0.8 3 Pembengkakan pada kaki G03 0.6 0.6 4 Mual G04 0.3 0.4 5 Muntah G05 0.3 0.4 6 Sesak napas G06 0.4 0.6
7 Kehamilan usia di atas 40 tahun G07 0.4 0.4 8 Kehamilan pertama G08 0.3 0.3 9 Perubahan pengelihatan, pengelihatan menjadi kabur G09 0.6 0.8 10  Sakit kpepala yang parah G10 0.6 0.4 11  Darah tinggi pada kehamilan sebelumnya G20 0 0.1 12  Tekanan darah semakin tinggi G11 0.1 0.3 13  Kejang kejang G12 0 0.8 14  Sakit kepala yang parah G13 0 0.1 15  Nyeri perut dibagian bawah G14 0.1 0.3 16  Pembengkakan pada wajah G15 0.1 0.3 17  Jumlah urine berkurang G16 0 0.8 18  Sakit perut dibagian kanan atas G17 0.1 0.4 19  Riwayat penyakit diabetes G18 0.1 0.3 20  Ditemukan warna urine yang berubah G01 0.3 0.3 21  Riwayat penyakit ginjal G19 0.1 0.4 22  Sakit kepala yang parah G21 0.1 0.3 23  Tekanan darah semakin tinggi G22 0 0.4 24  Jumlah urine berkurang G23 0.1 0.3 25  Usia kandungan 20 minggu G24 0.1 0.3 26  Badan terasa panas G25 0.1 0.3 Tabel 2. Masing Masing CF Penyakit No   Nama Gejala Kode Gejala Cf Pengguna Cf Pakar 1 Ditemukan warna urine yang berubah G01 0.6 0.8 2 Tekanan darah meningkat secara cepat G02 0.6 0.8 3 Pembengkakan pada kaki G03 0.6 0.6 4 Mual G04 0.3 0.4 5 Muntah G05 0.3 0.4 6 Sesak napas G06 0.4 0.6 7 Kehamilan usia di atas 40 tahun G07 0.4 0.4 8 Kehamilan pertama G08 0.3 0.3 9 Perubahan pengelihatan, pengelihatan menjadi kabur G09 0.6 0.8 10  Sakit kepala yang parah G10 0.6 0.4 11  Darah tinggi pada kehamilan sebelumnya G20 0 0.1
Menghitung CF Combine pada masing masing gejala terpilih sebagai berikut:
CF gejala = CF [Pengguna] * CF [Pakar] CF gejala1 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF gejala2 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF gejala3 = 0.6 * 0.6 = 0.48 CF gejala4 = 0.3 * 0.4 = 0.12 CF gejala5 = 0.3 * 0.4 = 0.12 CF gejala6 = 0.4 * 0.6 = 0.24 CF gejala7 = 0.4 * 0.4 = 0.16 CF gejala8 = 0.3 * 0.3 = 0.9 CF gejala9 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF gejala10 = 0.6 * 0.1 = 0.6
CF gejala11 = 0 * 0.1 = 0.1
Setelah didapat nilai masing-masing CF gejala , maka dihitung  nilai CFcombine.
CFcombine  =  CFold  +CFgejala  *  (1-CFold)  CFcombine(CFgejala1,CFgejala2)  =  CFgejala1 +CFgejala2 * (1-CFgejala1)
= 0.48+ 0.48 * (1-0.48)
=0.629 old1 CFcombine(CFold1,CFgejala3) =  CFold1
+CFgejala3 * (1-CFold1)
= 0.629 + 0.48* (1-0.629)
= 0.739 old2
CFcombine(CFold2,CFgejala4)  =  CFold2 +CFgejala4 * (1-CFold2)
= 0. 739 + 0.12 * (1-0.739)
= 0. 845 old3
CFcombine(CFold2,Cfgejala5)  =  CFold2 +Cfgejala5 * (1-CFold2)
= 0. 845 + 0.12 * (1-0.845)
= 0. 859 old4
CFcombine(CFold2,Cfgejala6)  =  CFold2 +Cfgejala6 * (1-CFold2)
= 0. 859 + 0.24 * (1-0.859) = 0. 866 old5
CFcombine(CFold2,Cfgejala7)  =  CFold2 +Cfgejala7 * (1-CFold2)
= 0. 866 + 0.16 * (1-0.866) = 0. 879 old6
CFcombine(CFold2,Cfgejala8)  =  CFold2 +Cfgejala8 * (1-CFold2)
= 0. 879 + 0.9 * (1-0.879) = 0. 879 old7
CFcombine(CFold2,Cfgejala9)  =  CFold2 +Cfgejala9 * (1-CFold2)
= 0. 883 + 0.48 * (1-0.883)
= 0. 883 old8
CFcombine(CFold2,Cfgejala10) =  CFold2 +Cfgejala10 * (1-CFold2)
= 0. 883 + 0.6 * (1-0.883)
= 0. 905 old9
CFcombine(CFold2,Cfgejala11) =  CFold2 +Cfgejala11 * (1-CFold2)
= 0. 905 + 0 * (1-0.905)
= 0. 917 old10 CF persentase = CF combine , old9 *100% = 0. 917 *100% = 91.7%
Jadi persentase gejala yang dipilih untuk hipertensi preeklampsia adalah 91.7%.
Tabel 3. Masing Masing CF Penyakit No Nama Gejala Kode Gejala Cf Pengguna Cf Pakar 1 Tekanan darah semakin tinggi G11 0.1 0.3 2 Kejang kejang G12 0.1 0.8 3 Sakit kepala yang parah G13 0 0.1 4 Nyeri perut dibagian bawah G14 0.1 0.3 5 Pembengkakan pada wajah G15 0.1 0.3 6 Jumlah urine berkurang G16 0 0.8 7 Sakit perut dibagian kanan atas G17 0.1 0.4 8 Riwayat penyakit diabetes G18 0 0.3
9 Ditemukan warna urine yang berubah G01 0.1 0.3 CF gejala = CF [Pengguna] * CF [Pakar]
CF gejala1 = 0.1 * 0.3 = 0.3
CF gejala2 = 0.1 * 0.3 = 0.3
CF gejala3 = 0 * 0.1 = 0
CF gejala4 = 0.1 * 0.3 = 0.3 CF gejala5 = 0.1 * 0.3 = 0.3 CF gejala6 = 0 * 0.3 = 0
CF gejala7 = 0.1 * 0.4 = 0.4 CF gejala8 = 0* 0.3 = 0 CF gejala9 = 0.1 * 0.3 = 0.3
Setelah didapat nilai masing-masing CF gejala , maka dihitung nilai CFcombine. CFcombine = CFold +CFgejala * (1-CFold) CFcombine(CFgejala1,CFgejala2) = CFgejala1 +CFgejala2 * (1-CFgejala1)                              = 0.3 + 0.3 * (1-0.3) = 0.34 old1
CFcombine(CFold1,Cfgejala3) = CFold1 +CFgejala3 * (1-CFold1)
= 0.34 + 0* (1-0.34)
= 0.34 old2 CFcombine(CFold1,Cfgejala4) = CFold1 +Cfgejala4 * (1-CFold1)
= 0.34 + 0.3* (1-0.34)
= 0.347 old3
CFcombine(CFold1,Cfgejala5) = CFold1 +Cfgejala5 * (1-CFold1)
= 0.347 + 0.3* (1-0.347)
= 0.477 old4 CFcombine(CFold1,Cfgejala6) = CFold1 +Cfgejala6 * (1-CFold) = 0.477 + 0* (1-0.477) = 0.477 old5
CFcombine(CFold1,Cfgejala7) = CFold1 +Cfgejala7 * (1-CFold1)
= 0.477 + 0.4* (1-0.477)
= 0.646 old6
CFcombine(CFold1,Cfgejala8) = CFold1 +Cfgejala8 * (1-CFold1)
= 0.646 + 0* (1-0.646)
= 0.656 old7
CFcombine(CFold1,Cfgejala9) = CFold1 +Cfgejala9 * (1-CFold1)
= 0.656 + 0.3* (1-0.656)
= 0.682 old8 CF persentase = CF combine , old3 *100% = 0.682 *100% = 68,2%
Jadi persentase gejala yang dipilih untuk Hipertensi Eklamsia adalah 68,2 %. E. Setelah itu menghitung cf gejala dengan masing-masing gejala yang dipilih pasien untuk penyakit Hipertensi Gestasional.
Tabel 4 Gejala Terpilih Penyakit Hipertensi Gestasional No Nama Gejala Kode Gejala Cf Pengguna Cf Pakar 1 Ditemukan warna urine yang berubah G01 0.6 0.6
2 Tekanan darah meningkat secara cepat G02 0.6 0.6 19  Riwayat penyakit diabetes G18 0.3 0.3 21  Riwayat penyakit ginjal G19 0.1 0.4 22  Sakit kepala yang parah G21 0.1 0.3 23  Tekanan darah semakin tinggi G22 0.1 0.4 24  Kehamilan anak pertama G23 0.1 0.3 25  Usia kandungan 20 minggu G24 0 0.3 26  Hamil di usia kurang dari 20 tahun G25 0.1 0.8 CF gejala = CF [Pengguna] * CF [Pakar] CF gejala1 = 0.6 * 0.6 = 0.36 CF gejala2 = 0.6 * 0.6 = 0.36 CF gejala3 = 0.1* 0.4 = 0.4 CF gejala4 = 0 * 0.4 = 0 CF gejala5 = 0* 0.1 = 0.1
CF gejala6 = 0* 0.4 = 0 CF gejala7 = 0.1 * 0.3 = 0.3 CF gejala8 = 0 * 0.3 = 0 CF gejala9 = 0.1 * 0.8 = 0.8
Setelah didapat nilai masing-masing CF gejala , maka dihitung nilai CFcombine.
CFcombine = CFold +CFgejala * (1-CFold) CFcombine(CFgejala1,CFgejala2)  =  CFgejala1  +CFgejala2  *  (1- CFgejala1) = 0.36 + 0.36* (1-0.36) = 0.240 old1
CFcombine(CFold1,CFgejala3) = CFold1 +CFgejala3 * (1-CFold1)
= 0.240 + 0.4* (1-0.240)
= 0. 258 old2
CFcombine(CFold1,Cfgejala4) = CFold1 +Cfgejala4 * (1-CFold1)
= 0.258 + 0* (1-0.258)
= 0.388 old3 CFcombine(CFold1,Cfgejala5) = CFold1 +Cfgejala5 * (1-CFold1)
= 0.388 + 0.1* (1-0.388)
= 0.358 old4 CFcombine(CFold1,Cfgejala6) = CFold1 +Cfgejala6 * (1-CFold1) = 0.358 + 0* (1-0.358) = 0. 458 old5
CFcombine(CFold1,Cfgejala7) = CFold1 +Cfgejala7 * (1-CFold1)
= 0.458 + 0.1* (1-0.458) = 0. 458 old6
CFcombine(CFold1,Cfgejala8) = CFold1 +Cfgejala8 * (1-CFold1)
= 0.458 + 0* (1-0.458) = 0. 558 old7
CFcombine(CFold1,Cfgejala9) = CFold1 +Cfgejala9 * (1-CFold1)
= 0.758 + 0.3* (1-0.758) = 0. 586 old8 CFpersentase = CFcombine,old4*100% = 0.586*100% = 58,6% Jadi persentase gejala yang dipilih untuk Hipertensi Gestasional adalah 58,6%.
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode  certainty  factor  maka  persentase masing-masing penyakit dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Tabel Persentase Hasil Penyakit Persentase Hipertensi Preeklamsia 91.7 Hipertensi Eklamsia 68.2 Hipertensi Gestasional 58.6
Dilihat  dari  persentase  masing-masing  penyakit  yang  terdeteksi,  persentase  tertinggi  yaitu pada  penyakit  Hipertensi  preeklampsia  dengan  nilai  91.7  %.  Sehingga  disimpulkan  bahwasanya pengguna menderita penyakit Hipertensi Preeklampsia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan halaman menu utama ini, merupakan halaman yang pertama setelah sistem dijalankan. Pada halaman ini juga terdapat langkah-langkah penggunaan sistem. Tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar.
Gambar 1 . Menu Petunjuk Grafik 1.  Pengujian Konsioner 0% 20% 40% 60% 80% 100% SS S KS TS

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  maka  dapat          diambil  beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut:
1. Penerapan metode Certainty Factor dalam sistem pakar Hipertensi ini dapat digunakan dalam penentuan penyakit Hipertensi pada ibu hamil . Sehingga sistem pakar ini dapat dijadikan alat bantu dalam mendiagnosa penyakit Hipertensi Kehamilan 2. Database MySQL  dapat  menampung  informasi  dan  data  pasien  yang  melakukan  konsultasi dengan  sistem  pakar  yang dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pasien  untuk  berkonsultasi mengenai penyakit Hipertensi Kehamilan.
3. Dari hasil program sistem terhadap pengguna didapati hasil rata-rata jawaban responden yang mencapai 63% menjawab sangat setuju, 26% menjawab setuju, 14 % menjawab kurang setuju dan hanya 7% responden yang menjawab tidak setuju. Maka dari hasil pengolahan data tersebut dapat disimpulkan bahwasanya sistem ini sudah layak untuk digunakan. Karena lebih dari 50% responden dari total keseluruhan yang menyetujui sistem ini untuk layak digunakan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arikah, T., Rahardjo, T. B. W., & Widodo, S. (2020). Kejadian Hipertensi pada Ibu Hamil. Jurnal Penelitian Dan Pengembangan Kesehatan Masyarakat Indonesia , 1 (2), 115- 124.
[2] Ary, M., Baharuddin, A., & Idrus, H. (2022). Determinan Epidemiologi Kejadian Hipertensi Kehamilan. Window of Health: Jurnal Kesehatan , 592-601.
[3] Irawan, J. (2018). Sistem Pakar. Surabaya: STIKOM.
[4] Mustari, R., Yurniati, Y., Elis, A., Maryam, A., Marlina, M., & Badawi, B. (2022). Edukasi Kesehatan Pada Ibu Hamil Tentang Resiko Kejadian Hipertensi Dan Cara Pencegahannya. Jmm (Jurnal Masyarakat Mandiri) , 6 (4
[5] Rachmawati, E. (2021). Pencegahan Penyakit Hipertensi Melalui Penyuluhan Kesehatan dan Pelatihan Pengukuran Tekanan Darah Pada Kader PKK. CARADDE: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 4 (2), 312-319.
[7] Ramadhan, P. S., Kom, M., Pane, U. F. S., & Kom, M. (2018). Mengenal Metode Sistem Pakar . Uwais Inspirasi Indonesia.
[8] Rizky, R., Sukisno, S., Ridwan, M., & Hakim, Z. (2020). Implementasi Metode Forward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid 19 Di Rsud Berkah Pandeglang Banten. JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) , 4 (1), 69-72.
[9] Rizky, R. R., & Hakim, Z. H. (2020). Sistem Pakar Menentukan Penyakit Hipertensi Pada Ibu Hamil Di RSUD Adjidarmo Rangkasbitung Provinsi Banten. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , 9 (1), 30-34.
[10]   Trianto, J. (2018). Penerapan metode forward chaining untuk diagnosa penyakit diare pada anak usia 3-5 tahun berbasis mobile android. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 3(2), 98-103.