## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pakar Dalam Deteksi Dini Kista Ovarium Menggunakan Kombinasi Forward Chaining dan Certainty Factor
Fajri Nurhidayahti * , Triase, Muhammad Dedi Irawan
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* fajrinurhidayahti08@gmail.com, 2 triase@uinsu.ac.id, 3 muhammaddediirawan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: fajrinurhidayahti08@gmail.com
Abstrak− Kista ovarium adalah penyakit yang hanya dialami oleh wanita dan menyerang bagian indung telur. Banyak masyarakat yang belum mengetahui tentang penyakit ini, termasuk penyebab, gejala, dan cara pencegahannya. Dalam dunia kesehatan, masih terdapat beberapa masalah dalam mendiagnosa penyakit, terutama kista ovarium. Sebagian orang awam tidak memiliki pengetahuan tentang penyakit ini dan sering kali mengalami kesulitan karena terbatasnya jadwal dokter atau ketersediaan dokter spesialis di rumah sakit. Banyak pasien yang ingin berkonsultasi atau mengetahui ada tidaknya penyakit kista ovarium pada kehamilan mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem berbasis pengetahuan dalam bidang kedokteran yang menggunakan kombinasi metode Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  untuk  mendiagnosa  penyakit  kista  ovarium.  Metode  Forward  Chaining  digunakan  untuk mencari kesimpulan berdasarkan sebab-akibat dengan menggunakan aturan IF-THEN, sedangkan Certainty Factor digunakan untuk memberikan nilai bobot (CF Pakar) yang sudah ditentukan oleh pakar agar mendapatkan hasil yang maksimal. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pakar yang mengkombinasikan metode  Forward Chaining dan Certainty Factor dalam mendiagnosa penyakit kista  ovarium.  Aplikasi  ini  ditujukan  untuk  masyarakat  dengan  melakukan  diagnosa  awal  berdasarkan  gejala-gejala  yang  telah diinputkan, menggunakan rule dari metode Forward Chaining dan perhitungan nilai kepastian menggunakan metode Certainty Factor. Dengan  aplikasi  ini,  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mengetahui  penyakit  yang  mereka  derita  dan  memberikan informasi yang diperlukan untuk mengambil tindakan selanjutnya.
Kata Kunci: Diagnosa; Kista Ovarium; Forward Chaining; Certainty Factor
Abstract− Ovarian cysts are a disease that only affects  women and attacks the ovaries. Many people don't know about this disease, including its causes, symptoms and how to prevent it. In the world of health, there are still several problems in diagnosing  diseases, especially ovarian cysts. Some lay people have no knowledge about this disease and often experience difficulties due to limited doctor schedules or the availability of specialist doctors in hospitals. Many patients want to consult or find out whether there are ovarian cysts in  their pregnancy.  The  aim  of  this  research  is  to  build  a  knowledge-based  system  in  the  medical  field  that  uses  a  combination of Forward Chaining and Certainty Factor methods to diagnose ovarian cysts. The Forward Chaining method is used to find conclusions based on cause and effect using the IF-THEN rule, while the Certainty Factor is used to provide a weight value (Expert CF) that has been determined by the expert in order to get maximum results. The result of this research is an expert system application that combines the Forward Chaining and Certainty Factor methods in diagnosing ovarian cysts. This application is intended for the public by carrying out an initial diagnosis based on the symptoms that have been input, using rules from the Forward Chaining method and calculating certainty values using the Certainty Factor method. With this application, it is hoped that it can help people find out about the disease they are suffering from and provide the information needed to take further action.
Keywords : Diagnosis; Ovarian Cysts; Forward Chaining; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan dan perkembangan teknologi di zaman sekarang ini telah banyak menumbuhkan kemajuan dalam aspek-aspek kehidupan dan akan terus berkembang seiring waktu. Dari banyaknya aspek kehidupan yang berkembang, aspek teknologi menjadi salah satu aspek yang memiliki kemajuan yang pesat. Hal ini juga menjadi salah satu kunci yang menjadikan teknologi  dikehidupan  guna  membantu  pekerjaan  manusia  dan  menjadi  pendukung  bagi  perusahaan  dalam  kegiatan operasionalnya  [1].  Dalam  hal  ini  juga  terdapat  cabang  ilmu  dibidang  teknologi  komputer  yaitu  sistem  pakar  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  kekomputer  agar  komputer  dapat  bertindak  menyelesaikan  masalah  yang biasa dilakukan oleh para ahli [2].
Kemajuan  teknologi  sistem  informasi  juga  dapat  dirasakan  bagi  perusahaan  rumah  sakit.  Rumah  sakit  dapat diartikan sebagai instansi/perusahaan pelayanan kesehatan bagi masyarakat yang mengalami gangguan kesehatan. Untuk memberikan pelayanan yang terbaik diperlukan sebuah tindakan yang tepat untuk memberikan kondisi dan rasa nyaman bagi para pasien yang datang kerumah sakit. Rumah Sakit Umum Pusat H. Adam Malik dikenal dengan instansi pelayanan kesehatan masyarakat yang memanfaatkan kemajuan teknologi sistem informasi. Penyakit Kista Ovarium adalah jenis penyakit yang hanya dialami wanita saja, dimana penyakit Kista Ovarium ini adalah penyakit yang menyerang bagian indung telur yang dimiliki seorang wanita saja [3]. Bagi masyarakat, penyakit kista masih banyak yang belum mengetahui tentang penyakit tersebut. Baik tentang penyebab, gejala serta cara pencegahan penyakit tersebut.
Sampai  saat  ini  didalam  dunia  kesehatan,  untuk  mendiagnosa  suatu  penyakit  seorang  pasien  masih  terdapat beberapa  masalah.  Contohnya  pada  penyakit  kista  ini  sendiri  yang  sebagian  orang  awam  tidak  memiliki  pengetahuan alam penyakit yang bisa saja menyerang mereka dan menganggu rahim kandungan, kemudian akan jadwal dokter yang terbatas atau tidak ada dokter spesialis tersebut di rumah sakit hal ini sangat bertolak belakang dengan banyaknya jumlah pasien yang ingin berkonsultasi ataupun hanya ingin mengetahui ada tidaknya penyakit kista ovarium pada kehamilan mereka [4]. Berdasarkan hal tersebut, maka dibutuhkan suatu alat bantu yang dapat mendiagnosa penyakit kista ovarium berupa  sistem  pakar.  Sistem  pakar  ini  sebagai  pengetahuan  manusia  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem ini hanya mampu untuk memberikan berdasarkan gejala fisik

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pada seseorang [5]. Pengkajian dilihat dari gejala yang berkembang pada pasien berdasarkan saran ahli dan penelitian kepustakaan dari buku referensi mendiagnosa penyakit kista ovarium, memanfaatkan teknik yang berkombinasi forward chaining dan certainty factor dengan representasi pengetahuan berbasis aturan (rule based system). Pada proses cara kerja yang  melibatkan  teknik  forward  chaining  karena  mampu  mencari  kesimpulan  berdasarkan  sebab-akibat  dengan menggunakan  aturan  IF-THEN  dan  juga  teknik  certainty  factor  untuk  memberi  nilai  bobot  (CF  Pakar)  yang  sudah ditentukan oleh pakar [6].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Aggy Pramana Gusman, Dian Maulida dan Eva Rianti pada tahun 2019 membahas sistem pakar diagnosa penyakit kista ovarium dengan metode Forward Chaining yang membantu pengguna atau pasien dalam mendiagnosa penyakit Kista Ovarium berdasarkan gejala-gejala [3] . Penelitian yang dilakukan pada tahun 2017 yang dilakukan oleh Doddy Teguh Yuwono, Abdul Fadlil dan Sunardi membahas perbandingan dua metode yaitu metode Forward Chaining dan Certainty Factor pada sistem pakar diagnosa hama Anggrek Coelogyne Pandurata untuk menyelesaikan masalah yang ada, dapat juga membantu para pembudidaya dan juga penghobi dalam mendapatkan informasi tentang hama yang menyerang tanaman anggrek terestrial dalam menangani hama pada anggrek [7].  Penelitian terdahulu dilakukan oleh Tantri Wahyuni, Ii Sopiandi dan  Ani Siti Ranifa pada tahun 2022 yang dijadikan acuan dan referensi pada penelitian ini, yaitu peneliti yang membahas tentang Kista Ovarium dengan menggunakan metode forward chaining dan metode certainty factor [8]. Dalam penelitian yang dilakukan adapun perbedaan dan pengembangan dari penelitian  sebelumnya,  yaitu  penelitian  yang  dikembangkan  oleh  peneliti  menggunakan  metode  berkombinasi  karena peneliti  tertarik  untuk  memanfaatkan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kista  ovarium  menggunakan  kombinasi  metode forward  chaining  dan  certainty  factor  dengan  berbasis  web.  Dalam  kombinasi  metode  forward  chaining  dan  certainty factor dipilih  karena  metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar  yang  mengandung  ketidakpastian lalu disimpulkan berdasarkan sebab-akibat dengan menggunakan aturan IF-THEN.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode penelitian dan pengembangan atau bahasa inggrisnya dikenal dengan sebutan Research and Development adalah metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifan produk tersebut. Untuk dapat menghasilkan produk tertentu digunakan penelitian yang bersifat analisis kebutuhan dan untuk menguji keefektifan produk tersebut supaya dapat berfungsi di masyarakat luas, maka diperlukan penelitian untuk menguji keefektifan produk tersebut  [9].  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  R&D  karena  hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan sebuah produk berupa software sistem pakar mendiagnosa Kista Ovarium pada Ibu Hamil. Adapun yang terdapat dalam metode  penelitian  dan  pengembangan  R&D  seperti  potensi  dan  masalah,  pengumpulan  informasi,  desain  penelitian, validasi instrumen, revisi, pembuatan software, ujicoba produk dan produk [10].
Gambar 1 . Langkah-Langkah metode R&D
Gambar 1 merupakan langkah-langkah metode R&D. Penjelasan dari Gambar 1 adalah sebagai berikut: 1. Potensi Masalah
Potensi yang diangkat menjadi masalah pada penelitian ini adalah kurangnya tenaga medis di RSUP H. Adam Malik serta  jam  kerja  dokter  yang  terbatas  membuat  bertambahnya  antrian  pasien  yang  hendak  melakukan  konsultasi mengenai kesehatan.
2. Pengumpulan Informasi
Cara memperoleh data primer adalah dengan datang langsung ke lapangan untuk melakukan observasi, wawancara ke RSUP  H.  Adam  Malik.  Sedangkan  data  sekunder  adalah  diperoleh  dari  kajian  pustaka  dan  kuesioner  yang berhubungan dengan AI (Artifical Intelligence) [11]. Berikut penjelasan dari pengumpulan data: a. Wawancara
Wawancara dilakukan pada RSUP H. Adam Malik dengan mengajukan pertanyaan kepada pakar secara langsung dalam mengadakan teknik pengumpulan data kepada orang yang mempunyai informasi mengenai penyakit Kista Ovarium [12].
b. Observasi
Observasi  dilakukan  pada  RSUP  H.  Adam  Malik.  Observasi  yang  dilakukan  obeservasi  no-partisipan,  yaitu peneliti tidak terlibat dan hanya sebagai pengamat independen observasi dilakukan [13].
Potensi dan Masalah Pengumpulan Informasi Desain Penelitian
Validasi Instrumen Revisi Instrumen Pembuatan Software Uji Coba Produk Produk

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
c. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan cara mempelajari banyak penelitian terdahulu, baik berupa jurnal, skripsi dan juga dengan mempelajari buku-buku terkait permasalahan penelitian ini [14].
3. Desain Penelitian
Dalam  metode  pengembangan  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  kista  ovarium  pada  ibu  hamil,  peneliti menggunakan  Rapid  Application  Development  (RAD)  atau  Rapid  Prototyping  adalah  model  proses  pembangunan perangkat lunak yang tergolong dalam teknik inkremental (bertingkat).
4. Validasi Instrumen
Validasi  intrumen  adalah  proses  kegiatan  untuk  menilai  apakah  rancangan  konten  kuesioner  dalam  aplikasi  sudah dibuat berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan oleh Elizabeth Wagele. Kemudian, instrumen di-judgement dengan meminta seorang pakar untuk  menganalisis  kekurangan  yang terdapat pada instrumen. Setelah di-judgement  maka nantinya akan didapatkan perbaikan-perbaikan berhunungan dengan kriteria pembuatan kuesioner dan isi konten, lalu pakar  tersebut  menyimpulkan  kelayakan  instrument  kuesioner  pada  penyakit  Kista  Ovarium  untuk  menjadikan parameter pengambilan keputusan penetapan hasil dari diagnosa penyakit yang diderita oleh masyarakat.
5. Revisi Instrumen
Setelah desain produk berupa instrumen kuesioner selesai  divalidasi dan di-judgement, maka akan dapat diketahui kelemahannya. Kuesioner tersebut kemudian diperbaiki untuk kemudian dikonstruksi menjadi sebuat parameter dalam sistem pakar mendiagnosa penyakit Kista Ovarium. Dari hasil analisis logis dan perbaikan instrumen, kemudia akan didapatkan satu seri kuesioner hasil diagnosa penyakit Kista Ovarium.
6. Pembuatan Software
Setelah parameter didapatkan, peneliti membuat sebuah sistem pakar menggunakan aplikai XAMPP dan PHP sebagai bahasa pemrogramannya. Pembuatan aplikasi berdasarkan dari analisis desain  UML dan FlowChart Diagram yang telah  dibuat  terlebih  dahulu.  Pembuatan  interface  disesuaikan  dengan  tujuan  pembuatan  aplikasi,  yaitu  untuk masyarakat.
7. Uji Coba Produk
Pada tahap ini sebelum peneliti  mencobakan aplikasi sistem pakar kepada masyarakat luas, peneliti  melakukan uji coba black box testing adalah penguji yang dilakukan hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dan perangkat lunak.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam metode pengembangan sistem pakar mendiagnosa penyakit kista ovarium pada ibu hamil, peneliti menggunakan Rapid Application Development (RAD) atau Rapid Prototyping adalah model proses pembangunan perangkat lunak yang tergolong  dalam  teknik  inkremental  (bertingkat).  Rapid  Application  Development  (RAD)  menekankan  pada  siklus pembangunan  pendek,  singkat,  dan  cepat.  Waktu  yang  singkat  adalah  batasan  yang  penting  untuk  model  ini.  Rapid Application  Development  (RAD)  menggunakan  metode  iterative  (berulang)  dalam  mengembangkan  sistem  dimana working model (model kerja) sistem dikonstruksikan dalam tahap pengembangan dengan tujuan menetapkan kebutuhan (requirement) pengguna [15].
Gambar 2. Tahapan Metode Rapid Application Development (RAD)
Gambar 2 merupakan tahap-tahap dalam pengembangan metode RAD (Rapid Application Development). Berikut ini adalah penjelasan dalam gambar tersebut [15]:
1. Requirements Planning (Perencanaan Persyaratan)
Pada tahap ini penulis melakukan kegiatan observasi dan wawancara untuk mengidentifikasi tujuan-tujuan aplikasi atau sistem serta mengidentifikasi kebutuhan informasi apa saja yang diperlukan [16]. Tahap ini memerlukan peran aktif dari kedua belah pihak yaitu antara penulis dan pihak RSUP H. Adam Malik.
2. Workshop Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  desain  sistem  yang  diusulkan  agar  kebutuhan  dan  analisis  semakin  dipahami.  Kemudian sistem yang diusulkan ini diharapkan berjalan baik dan dapat mengatasi permasalahan dengan semestinya. Pemodelan aplikasi ini dilakukan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) [17] .

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
3. Implementasi
Pada  tahap  implementas  hal  yang  dilakukan  adalah  pengkodean  dan  penyempurnaan  sistem,  sistem  yang  akan dibangun  oleh  penulis  ini  akan  dituangkan  kedalam  pemrograman  berbasis  web,  dan  akan  dilakukan  proses  kerja sistem serta melakukan uji coba sistem dikatakan layak [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut daftar penyakit Kista Ovarium yang diperoleh dari Rumah Sakit Umum Pusat H. Adam Malik dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Jenis Penyakit Kista Ovarium Kode Penyakit Nama Penyakit P1 Kistadenoma Ovarii Serosum P2 Kistadenoma Ovarii Musinosum P3 Kista Endometriosis P4 Kista Dermoid P5 Kista Folikel
Daftar gejala penyakit kista ovarium yang berkaitan dengan Tabel 2 diperoleh dari Rumah Sakit Umum Pusat H. Adam Malik yaitu bapak Dr. Hanudse Hartono, SpOGK dirangkum pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Gejala-Gejala Penyakit Kista Ovarium
Kode Gejala Nama Gejala G001 Adanya ketidakteraturan menstruasi G002 Nyeri pada perut bagian bawah G003 Perut berasa penuh G004 Adanya timbul benjolan pada perut G005 Perut membesar dan bengkak G006 Benjolan keluar dari kemaluan G007 Sering gatal yang berlebihan didalam vagina G008 Nyeri parah saat menstruasi G009 Menstruasi datang terlambat G010 Tidak sanggup mencerna G011 Berat badan menurun G012 Kurang nafsu makan G013 Malas bergerak G014 Nyeri saat berhubungan seksual G015 Gangguan buang air besar dan kecil G016 Pendarahan menstruasi berlebihan G017 Sulit punya anak kurun waktu 1 tahun G018 Sering sesak nafas G019 Mudah lelah G020 Nyeri perut dapat muncul tiba-tiba G021 Merasakan nyeri punggung bagian bawah G022 Sering muntah dan mual G023 Tubuh merasa lemas G024 Pembengkakan tungkai bawah G025 Adanya darah pada urine dan tinja G026 Rasa penuh pada payudara G027 Nyeri panggul kepinggang bawah dan paha G028 Demam G029 Pengerasan payudara mirip ibu hamil G030 Tumbuh rambut didaerah wajah dan bagian tubuh lainnya
Gejala  ialah  basis  pengetahuan  yang  digunakan  untuk  menarik  suatu  simpulan  yang  menjadi  goal  dalam  hal mendiagnosa pada Tabel 3. dapat dilihat hubungan atau relasi kode gejala dengan kode penyakit.
Tabel 3. Basis Pengetahuan Diagnosa Kista Ovarium
Gejala Nama Penyakit G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07 Kistadenoma Ovarii Serosum G08, G09, G10, G11, G12, G13 Kistadenoma Ovarii Musinosum G08, G14, G15, G16, G17, G18, G19 Kista Endometriosis

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
Gejala Nama Penyakit G20, G21, G22, G23, G24, G25 Kista Dermoid
G20, G26, G27, G28, G29, G30
Kista Folikel
Nilai  CF  (Rule)  didapat  melalui  “term”  dari  pakar  menggunakan  nilai  yang  telah  ditentunkan  seperti  Tabel  4 berikut:
Tabel 4. Interprestasi Certainty Factor Nilai CF Certainty Factor 1 Sangat Yakin 0.8 Yakin 0.6 Cukup Yakin 0.4 Sedikit Yakin 0.2 Kurang Yakin 0 Tidak Yakin
Pada tabel representasi pengetahuan  yang diperoleh dari ahli atau pakar,  yang  mana  nilai CF rule untuk gejala penyakit  disertakan.  Dimana  nilai  CF  adalah  nilai  yang  memiliki  hipotesis  dengan  asumsi  evidence  yang  diketahui. Adapun nilai rule yang diperoleh dari pakar untuk sistem dirangkum pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 5. Bobot Keyakinan Pada Tiap Gejala Penyakit Gejala CF Pakar P1 G01 0.4 G02 0.8 G03 0.8 G04 1 G05 1 G06 0.4 G07 0.2 P2 G08 0.8 G09 0.4 G10 0.2 G11 0.8 G12 0.4 G13 0.2 P3 G08 0.8 G14 0.6 G15 0.6 G16 0.4 G17 0.4 G18 0.4 G19 0.2 P4 G20 0.6 G21 0.6 G22 0.6 G23 0.6 G24 0.2 G25 0.2 P5 G20 0.6 G26 0.8 G27 0.4 G28 0.2 G29 0.2 G30 0.2

## 3.1 Penerapan Metode Certainty Factor
Tabel 6 dibawah ini adalah contoh kasus dengan penyelesain perhitungan manual menggunakan metode certainty factor.
Tabel 6. Contoh Kasus No. Nama Kode Gejala & CF User 1.  Kaspiana G1[0.6];G2[0.8];G3[0.6];G4[0.8];G5[0.8];G6[0.2];G11[0.4]; G30[0.6];

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
No. Nama Kode Gejala & CF User 2.  Suparni G7[0.6];G8[0.4];G9[0.2];G10[0.8];G15[0.6];G16[0.4]; 3.  Siti Fatimah G1[0.8]; G2[0.2]; G12[0.2]; G13[0.6]; G14[0.2];G15[0.4]; G19[0.4] G25[0.2];
Penyelesaian:
1. Kistadenoma Ovari Serosum [P1]
Gejala dan nilai Certainty Factor dari User pada Kistadenoma Ovari Serosum [P1] terlihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Gejala Kistadenoma Ovari Serosum [P1] Kode Gejala Nama Gejala CF User G01 Adanya ketidakteraturan menstruasi 0.6 G02 Nyeri pada perut bagian bawah 0.8 G03 Perut berasa penuh 0.6 G04 Adanya timbul benjolan pada perut 0.8 G05 Perut besar dan membengkak 0.8 G06 Benjolan keluar dari kemaluan 0.2 G11 Berat badan menurun 0.4 G30 Tumbuh rambut didaerah wajah dan bagian tubuh lainnya 0.6 CF(Pararel) = CF(pakar) * CF(user) CF1 = 0.24 (nilai hipotesa G1) CF2 = 0.64
(nilai hipotesa G2)
CF3 = 0.48 (nilai hipotesa G3) CF4 = 0.8 (nilai hipotesa G4) CF5 = 0.8
(nilai hipotesa G5)
CF6 = 0.08
(nilai hipotesa G6)
CF7 = 0.32
(nilai hipotesa G11) CF8 = 0.12 (nilai hipotesa G30)
Dikarenakan jumlah CF Hipotesia dalam diagnosa ini lebih dari 1, maka selanjutnya akan dilakukan perhitungan CF Kombinasi.
CFcombine1,2 = CF1 + CF2 * [1 – CF1] CFcombine1,2 = 0.7264 old CFcombine old,3 = CFold + CF3 * [1 – CFold] CFcombine old,3 = 0.857728 old2 Cfcombine old2,4 = Cfold2 + CF4 * [1 – Cfold2] CFcombine old2,4 = 0.9715456 old3 CFcombine old3,5 = Cfold3 + CF5 * [1 – Cfold3] CFcombine old3,5 = 0.99430912 old4 CFcombine old4,6 = CFold4 + CF6 * [1 – CFold4] CFcombine old4,6 = 0.99476439 old5 CFcombine old5,7 = CFold5 + CF7 * [1 – CFold5] CFcombine old5,7 = 0.99643979 old6 CFcombine old6,8 = CFold6 + CF8 * [1 – CFold6] CFcombine old6,8 = 0.99686702 old7 Certainty Factor untuk hasil persentase diperoleh berdasarkan nilai CFcombine yang paling terakhir, dan kemudian dikalikan menggunakan rumus berikut:
Hasil akhir = CFcombine * 100% Hasil akhir = 0.99686702 * 100% Hasil akhir = 99.68%
2. Kistadenoma Ovarii Serosum [P2]
Gejala dan nilai Certainty Factor dari User pada Kistadenoma Ovari Serosum [P2] terlihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Gejala Kistadenoma Ovari Serosum [P2] Kode Gejala Nama Gejala CF User G07 Sering gatal yang berlebihan didalam vagina 0.6 G08 Nyeri parah saat menstruasi 0.4 G09 Menstruasi datang terlambat 0.2 G10 Tidak sanggup mencerna 0.8 G15 Gangguan buang air besar dan kecil 0.6 G16 Pendarahan menstruasi berlebihan 0.4
Hasil akhir = CFcombine * 100% Hasil akhir = 0.76873119 * 100%

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
Hasil akhir = 76.87%
3. Kista Endometriosis [P3]
Gejala dan nilai Certainty Factor dari User pada Kista Endometriosis [P3] disajikan pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Gejala Kista Endometriosis [P3] Kode Gejala Nama Gejala CF User G01 Adanya ketidakteraturan menstruasi 0.8 G02 Nyeri pada perut bagian bawah 0.2 G12 Kurang nafsu makan 0.2 G13 Malas bergerak 0.6 G14 Nyeri saat berhubungan seksual 0.2 G15 Gangguan buang air besar dan kecil 0.4 G19 Mudah lelah 0.4 G25 Adanya darah pada urine dan tinja 0.2
Hasil akhir = CFcombine * 100% Hasil akhir = 0.726841938  * 100% Hasil akhir = 72.68% Tabel 10 berikut merupakan hasil perbandingan perhitungan Certainty Factor secara manual dan sistem.
Tabel 10. Hasil Certainty Factor
No Hasil CF Sistem Hasil CF Manual Diagnosa Kista 1 99.687% 99.687% Kistadenoma Ovarii Serosum 2 75.139% 75.139% Kistadenoma Ovarii Musinosum 3 72.684% 72.684% Kista Endometriosis

## 3.2 Rancangan Use Case Diagram
Rancangan Use Case diagram menggambarkan fungsional sistem yang dikerjakan oleh actor [19] [20]. Gambar 3 berikut adalah use case diagram dalam mendiagnosa penyakit kista ovarium.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi

## 3.3 Implementasi Sistem
1. Halaman Awal (Login)
Gambar 4 pada khalaman awal ini merupakan halaman login yang pertama kali admin dan pasien lihat saat membuka website. Admin dan pasien harus memasukkan username dan password yang sudah didaftarkan, jika yang dimasukkan salah maka admin dan pasien tidak akan bisa masuk ke halaman selanjutnya. Jika berhasil terverifikasi maka admin akan dibawa  menuju halaman beranda. Jika tidak  maka akan  muncul  pop up bahwa username  dan password  yang dimasukkan tidak sesuai atau login gagal.
Gambar 4. Halaman Login
2. Halaman Menu Penyakit
Gambar 5 ada halaman menu penyakit, admin dapat menampilkan data penyakit. Pada halaman ini, admin juga dapat menjalankan fungsi cari (search), tambah (input), edit (update) dan hapus (delete) data penyakit.

## Gambar 5. Halaman Menu Penyakit
3. Halaman Menu Gejala
Gambar 6 pada halaman menu gejala, admin dapat menampilkan  menu gejala. Pada halaman ini, admin juga dapat menjalankan fungsi cari (search), tambah (input), edit (update) dan hapus (delete) data gejala.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
4. Halaman Menu Pengetahuan
Gambar 7 pada halaman menu pengetahuan, admin dapat menampilkan penyakit, gejala, dan nilai MB dari masing- masing gejala. Pada halaman ini, admin juga dapat menjalankan fungsi cari (search), tambah (input), edit (update) dan hapus (delete) basis pengetahuan.
Gambar 7. Halaman Menu Pengetahuan
5. Halaman Menu Post Keterangan
Gambar 8 pada halaman menu post keterangan, admin dapat menampilkan post. Pada halaman ini, admin juga dapat menjalankan fungsi cari (search), tambah (input), edit (update) dan hapus (delete) data post.

## Gambar 8. Halaman Menu Post Keterangan
6. Halaman Menu Riwayat
Gambar 9 pada halaman menu riwayat, pasien dapat menampilkan riwayat konsultasi pasien beserta dengan tanggal konsultasi, hasil diagnosa penyakit, nilai cf, detail hasil konsultasi dan grafik penyakit.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 6, Juli 2024 Hal 519−529 https://djournals.com/resolusi
7. Halaman Menu Diagnosa
Gambar 10 pada halaman menu diagnosa, pasien dapat memilih gejala-gejala yang dirasakan pasien dan pasien diharuskan memilih kondisi gejala yang dirasakan pasien.

## Gambar 10. Halaman Menu Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan mengenai kombinasi Forward Chaining dan Certainty Factor dalam mendiagnosa penyakit kista ovarium maka diambil kesimpulan bawah aplikasi sistem pakar kombinasi Forward Chaining dan Certainty Factor dalam mendiagnosa penyakit kista ovarium ini ditujukan untuk masyarakat dengan melakukan diagnosa awal gejala yang telah  diinputkan  berdasarkan  rule  berdasarkan  gejala-gejala  dari  metode  Forward  Chaining  dan    perhitungan  nilai kepastian  menggunakan  metode  Certainty Factor sehingga  dapat membantu  masyarakat dalam penyakit  yang diderita. Kemudian  sistem  pakar  yang  dibangun  untuk  mendiagnosa  penyakit  kista  ovarium  ini  berjalan  dengan  baik.  Hasil perhitungan manual dari 2 sampel pasien dengan perhitungan sistem sudah sesuai, sehingga hasil uji akurasi diagnosa penyakit  kista  ovarium  mendapatkan  persentase  sebesar  100%.  Selanjutnya,  data  dalam  menentukan  gejala  dan  jenis penyakit kista ovarium dari sumber yang jelas yaitu seorang pakar yang ahli dibidangnya, sehingga informasi yang di tampilkan pada sistem ini sangat membantu pengguna untuk mengetahui informasi terkait penyakit yang dideritanya.

## REFERENCES
[1] N. S. Ramadhani, “A Systematic Literature Review: Revolusi Pancasila dalam Globalisasi di Era Industri,” J. Basicedu, vol. 7, no. 5, pp. 3337–3346, 2023.
[2] H. Sudibyo, M. B. Ulum, and R. Efendi, “Sistem Pakar Mengidentifikasi Penyakit pada Tanaman Cabai,” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 3, no. 4, pp. 5922–5934, 2023.
[3] A. P. Gusman, D. Maulida, and E. Rianti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kista Ovarium dengan Metode Forward Chaining,” J. KomtekInfo, vol. 6, no. 1, pp. 8–18, 2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v6i1.37.
[4] A. Tanjung and N. V. Limantara, 41 Penyakit Yang Perlu Kita Kenali Sebelum Menemui Dokter. Elex Media Komputindo, 2023.
[5] A. J. F. Purba, “Perbandingan Metode Bayes Dan Certenty Factor Pada Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Varisela Pada Anak- Anak,” Heal. Contemp. Technol. J., vol. 1, no. 1, pp. 20–25, 2020.
[6] S. Cahyaningsih, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Kombinasi Metode Certainty Factor dan Forward Chaining untuk Identifikasi Jenis Kulit Wajah Berbasis Android,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 74, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2591.
[7] Yuwono, D. Teguh, A. Fadlil, and Sunardi, “Penerapan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Hama Anggrek Coelogyne Pandurata,” KLIK-Kumpulan J. Ilmu Komput., vol. 4, no. 2, pp. 136–145, 2020.
[8] A.  S.  R.  Tantri  Wahyuni,  Ii  Sopiandi,  “Implementasi  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Kandungan  Menggunakan Metode Certainty Factor,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2014 STMIK, no. 2302–3805, pp. 15–20, 2022.
[9] R. F. Rahmat, L. Mursyida, F. Rizal, K. Krismadinata, and Y. Yunus, “Pengembangan media pembelajaran berbasis mobile learning pada mata pelajaran simulasi digital,” J. Inov. Teknol. Pendidik., vol. 6, no. 2, pp. 116–126, 2019.
[10]  E. C. Agustin, D. D. Kusumajanto, H. D. Wahyudi, and R. Hidayat, “Pengembangan E-modul berbantuan aplikasi Flip Builder pada mata pelajaran marketing (studi pada kelas X bisnis daring dan pemasaran SMKN 1 Turen),” J. Ekon. Bisnis dan Pendidik., vol. 1, no. 5, pp. 470–478, 2021.
[11]  N. Tamba, “Pengaruh Tangible dan Responsiveness Terhadap Kepuasan Pasien Rawat Inap di Pusat Jantung Terpadu Rumah Sakit Adam Malik Kota Medan,” 2022.
[12]  I. Irwanto, “Perancangan Sistem Informasi Sekolah Kejuruan dengan Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus SMK PGRI

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
1 Kota Serang-Banten),” Lect.  J. Pendidik., vol. 12, no. 1, pp. 86–107, 2021, doi: 10.31849/lectura.v12i1.6093.
[13]  Suhardi,  A.  H.  Lubis,  A.  Aprilia,  and  I.  A.  Ningrum,  “Penerapan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  pada Pemilihan Cafe Terfavorit,” Sist. Pendukung Keputusan dengan Apl., vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2023, doi: 10.55537/spk.v2i1.114.
[14]  M.  S.  Muqorobin  and  E.  Kartin,  “Sistem  Cerdas  Untuk  Penentuan  Pohon  Keputusan  Bakat  Dan  Minat  Anak  Menggunakan Algoritma Classifcation And Regression Tree (CART),” SENTRI J. Ris. Ilm., vol. 1, no. 3, pp. 17–34, 2022.
[15]  H. M. S. N. Nasution, M. I. Padli, and Triase, “Implementasi Framework Bootstrap Pada Sistem Kerja Praktek Berbasis Web Responsive,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 6–11, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.3922.
[16]  J. Imanuel, L. Kintanswari, Vincent, M. S. Anggreainy, S. Yusuf, and S. Y. Sembiring Kembaren, “Development of Financial Planner Application Software Based on Waterfall Model,” in 9th International Conference on ICT for Smart Society: Recover Together,  Recover  Stronger  and  Smarter  Smartization,  Governance  and  Collaboration,  ICISS  2022  -  Proceeding,  2022.  doi: 10.1109/ICISS55894.2022.9915039.
[17]  A. S. Soyata and S. Assegaff, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Distribusi Pada Pt Rudi Agung Agralaksana,” Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 9, pp. 383–394, 2020.
[18]  Z. P. Vianto and E. R. Yulia, “Sistem Informasi Kehadiran Karyawan Berbasis Android Menggunakan Metode Geofencing Pada Pt. Gemilang Anugrah Permata,” Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 33–41, 2022.
[19]  R. Novita and F. R. Hardi, “Sistem Informasi Presensi Karyawan,” J. Ilm. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 2, pp. 230– 235, 2019.
[20]  S. Suendri, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” Algoritm. J. Ilmu Komput. Dan Inform., vol. 2, no. 2, p. 1, 2019.