## Prototipe Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan (ISPA) Menggunakan Metode Certainty Factor
Puput Dwi Mandiri 1* , Dwi Hartanti 2 , Aprilisa Arum Sari 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Surakarta, Indonesia E-mail: 1* 202040332@mhs.udb.ac.id, 2 dwihartanti@udb.ac.id, 3 aprilisa_arumsari@udb.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Infeksi Saluran Pernapasan (ISPA) merupakan suatu kondisi pemicu peradangan pernapasan bagian atas, seperti hidung, tenggorokan, sinus, dan saluran udara menuju paru-paru. Muncul gejala seperti pilek, batuk, sakit tenggorokan, hidung tersumbat, bersin-bersin, dan demam. Karena gejalanya seringkali mirip dengan penyakit lain, penderita ISPA sering kali tidak menyadari kondisinya. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem yang  dapat  mendiagnosis  gejala  ISPA  dengan  cepat  dan  akurat.  Dengan  mengintegrasikan  biologi  dan kecerdasan  buatan  (AI),  dikembangkanlah  bioteknologi  berupa  sistem  pakar  ISPA.  Metode  Certainty Factor digunakan untuk menilai tingkat kepercayaan terhadap suatu gejala berdasarkan keyakinan seorang ahli. Sistem ini dirancang untuk masyarakat umum agar dapat menerima hasil pemeriksaan dalam bentuk persentase, yang membantu mengidentifikasi apakah gejala yang dialami termasuk dalam kategori sinusitis, pneumonia,  faringitis,  atau  asma.  Fitur  tanya  dokter  sebagai  pengembangan  dari  sistem  sebelumnya memungkinkan user untuk konsultasi dengan dokter mengenai gejala yang dialami. Hasil uji coba sistem menunjukkan  bahwa  hasilnya  sesuai  dengan  perhitungan  manual.  Selain  itu  uji  akurasi  sistem menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci : Infeksi Saluran Pernapasan (ISPA), Sistem Pakar, Certainty Factor

## Abstract
Respiratory Tract Infection is a condition that triggers inflammation of the upper respiratory tract, such as the  nose,  throat,  sinuses,  and  airways  leading  to  the  lungs.  Symptoms  such  as  runny  nose,  cough,  sore throat,  nasal  congestion,  sneezing,  and  fever  appear.  Because  the  symptoms  are  often  similar  to  other diseases, people with respiratory infections are often unaware of their condition. For this reason, a system that can diagnose respiratory infection symptoms quickly and accurately is needed. By integrating biology and  artificial  intelligence  (AI),  a  biotechnology  expert  system  for  respiratory  tract  infections  was developed. The Certainty Factor method is used to assess the level of confidence in a symptom based on the beliefs of an expert. The system is designed for the general public to receive examination results in the form  of  percentages,  which  help  identify  whether  the  symptoms  experienced  fall  into  the  category  of sinusitis, pneumonia, pharyngitis, or asthma. The doctor's question feature as a development of the previous system, allows users to  consult with doctors about the symptoms experienced. The test results that have been carried out show that the results are in accordance with manual calculations. In addition, the system accuracy test resulted in an accuracy value of 80%.
Keywords :  Respiratory Tract Infection, Expert System, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi  Saluran  Pernapasan  (ISPA)  merupakan  gangguan  saluran  pernapasan  yang disebabkan oleh virus, bakteri, dan jamur. Penyebarannya biasa terjadi lewat udara atau interaksi antar individu.  Penyakit ini  menyebabkan  berbagai  macam  penyakit  mulai  dari penyakit  tanpa gejala,  infeksi  ringan  hingga  berat  [1].  Menurut  informasi  yang  dikumpulkan  oleh  Direktorat Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Menular Kementerian Kesehatan, jumlah kasus ISPA di Indonesia dari Januari hingga September 2023 mencapai angka yang signifikan, yaitu antara 1,5 hingga 1,8 juta kasus secara nasional. Salah satu penyebab ISPA adalah faktor lingkungan, faktor lingkungan memiliki dampak yang cukup signifikan terhadap Infeksi Saluran Pernapasan (ISPA) [2]. Polusi udara seperti asap rokok merupakan sumber utama zat kimia yang berpotensi merusak sistem kekebalan tubuh. Selain itu debu dan bahan kimia berbahaya yang ada di lingkungan kerja
atau rumah juga dapat merusak saluran pernapasan. Kebersihan lingkungan yang kurang seperti sanitasi yang buruk atau ventilasi yang tidak memadai dapat meningkatkan risiko penularan ISPA. Kepadatan penduduk yang tinggi juga dapat mempercepat penyebaran penyakit tersebut. Selain itu komponen iklim seperti suhu, kelembaban, dan curah hujan memiliki dampak penyebaran dan prevalensi ISPA, musim hujan yang lembab dan musim kering yang berdebu memiliki dampak yang berbeda terhadap risiko infeksi dan keparahan gejala ISPA [3].
Demam juga sering terjadi sebagai respon tubuh terhadap infeksi terutama pada anak-anak. Selain  itu  beberapa  individu  mungkin  mengalami  sesak  napas  yang  dapat  menjadi  tanda keparahan infeksi atau komplikasi seperti pneumonia. Nyeri dada atau ketidaknyamanan di area dada  juga  bisa  muncul,  terutama  saat  bernapas  dalam  -  dalam  atau  batuk.  Beberapa  gejala tambahan yang mungkin dialami termasuk sakit kepala, menggigil, kelelahan yang berat, nyeri otot dan sendi, serta gangguan gastrointestinal seperti mual dan muntah [4]. Beberapa pengobatan yang dapat dilakukan untuk memberikan solusi terhadap penyakit ISPA antara lain memastikan asupan  cairan  tubuh  tercukupi,  menggunakan  obat-obatan  seperti  penurun  demam  dan  pereda nyeri,  serta  inhaler  jika  diperlukan.  Fisioterapi  pada  dada  dan  punggung  juga  dapat  dilakukan untuk relaksasi pernapasan.
Dari penelitian [5] tentang penyakit ISPA pada anak menghasilkan sebuah sistem berbasis website dengan output berupa laporan rekam medis, sistem tersebut digunakan untuk mengenalisa gejala yang dialami pada anak usia dini dengan dilengkapi keamanan sistem berupa password. Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  [6]  tentang  sistem  pakar  detector  penyakit  ISPA menggunakan Rule-Based Expert System berbasis android menghasilkan 90% tingkat kesesuaian informasi dan 95% dapat bermanfaat untuk pengguna. Penelitian yang dilakukan [7] tentang ISPA menggunakan metode Naive Bayes, menghasilkan sebuah sistem berbasis website dengan tingkat akurasi mencapai 92,3% dari 39 jumlah data uji dan 104 data latih. Hasil akhir metode ini berupa nilai probabilitas yang digunakan untuk perhitungan keputusan akhir.
Sistem  pakar  yaitu  sebuah  program  yang  dirancang  untuk  meniru  keahlian  dan keterampilan  para  ahli  dalam  membuat  keputusan  dan  menyelesaikan  masalah.  Dengan mengadopsi pengetahuan dari para ahli yang dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah yang umumnya memerlukan kecakapan manusia. Komponen utama dari Sistem Pakar meliputi  basis  pengetahuan  yang  menyimpan  informasi  untuk  memahami,  merumuskan,  dan menyelesaikan  masalah  berdasarkan  fakta  dan  aturan  yang  ada  atau  biasa  disebut knowledge assistant [8]. Certainty Factor dipilih karena memberikan pendekatan yang terstruktur dalam mengatasi ketidakpastian  dalam  proses  diagnosis,  pengambil  keputusan  yang  disajikan  dengan  presentasi tingkat keyakinan berguna untuk meningkatkan keakuratan dan kepercayaan pada hasil diagnosa [9].  Dalam  sistem  ini  teknik  yang  digunakan  adalah  mengevaluasi  tingkat  keyakinan  terhadap pernyataan atau aturan yang didasarkan pada pengetahuan seorang ahli. Metode Certainty Factor melibatkan  perkalian  antara  (CF  user)  dan  (CF  pakar)  digabungkan  untuk  menghasilkan  nilai kepercayaan  gabungan.  Nilai  kepercayaan  gabungan  tertinggi  menjadi  hasil  akhir  dari  proses perhitungan ini.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  pemeriksaan  dan  diagnosis penyakit  ISPA  dengan  metode Certainty  Factor untuk  mengenali  gejala  dini  terkait  penyakit sinusitis,  pneumonia,  faringitis,  dan  asma.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  menghasilkan sistem  yang  efisien  dalam  mendeteksi  gejala  penyakit  ISPA,  memberikan  rekomendasi pengobatan  sementara,  dan  menyediakan  informasi  lengkap  mengenai  ISPA  dengan menggabungkan teknologi kecerdasan buatan dan pengetahuan medis yang relevan. Selain itu, fitur  Tanya  Dokter  sebagai  pengembangan  sistem  dari  penelitian  sebelumnya  memberikan kemudahan bagi user yang ingin melakukan konsultasi dengan dokter.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengembangan Sistem Agile
Sistem pakar diagnosis penyakit ISPA menggunakan metode Agile , metode ini dipilih karena
dapat menyesuaikan dengan perubahan yang dibutuhkan oleh pengguna dan mempercepat proses pengembangan aplikasi [10]. Dengan fokus pada fleksibilitas dan memungkinkan pengembang untuk beradaptasi dengan perubahan yang terjadi selama proses pengembangan [11], menjadikan sistem lebih responsif terhadap kebutuhan klien. Plan, design, developer, test, deploy, review, dan launch adalah beberapa langkah dalam metode Agile , menurut penelitian [12]. Untuk tahapannya seperti gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Metode Agile

## 2.2. Kerangka Tahapan Penelitian
Dalam penerapan metode Agile , penelitian ini hanya berfokus pada tahap perencanaan atau plan  dan  perancangan  design  untuk  pengembangan  sistem  pakar  penyakit  ISPA.  Pada  tahap perencanaan, fokus utama adalah merancang proyek yang mencakup analisis masalah, perumusan masalah,  dan  pengumpulan  data.  Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  ahli  pakar, observasi,  dan  studi  pustaka.  Selanjutnya,  pada  tahap  perancangan,  kegiatan  terbatas  pada pembuatan use case diagram dan user interface . Untuk tahapan dapat dilihat secara rinci pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Kerangka Penelitian
2.3. Metode Certainty Factor
Certainty Factor dalam sistem pakar  yang dikembangkan oleh David  McAllister pada  tahun  1975,  yaitu  sebuah  metode  untuk  menangani  ketidakpastian  dengan memberikan  tingkat  keyakinan  terhadap  suatu  hipotesis  atau  kesimpulan  berdasarkan
bukti yang ada, sehingga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik [13] . Untuk tahapan penelitian dengan metode Certainty Factor dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini :

## Gambar 3. Tahapan Metode
Certainty Factor
Tahap  pertama  yaitu  dengan  mengindentifikasi  gejala  penyakit,  tahapan  kedua  yaitu membuat  rule  berdasarkan  gejala  –  gejala  yang  dialami  user/pasien.  Tahap  ketiga  yaitu, melakukan  pengumpulan  data  gejala  yang  dialami  oleh  user/pasien.  Tahap  keempat,    untuk mengetahui persentase hasil diagnosis perlu dilakukan perhitungan nilai CF terlebih dahulu [14], rumus untuk perhitungan CF dapat dilihat dibawah ini:
𝐂𝐅[𝐇, 𝐄] =  𝐂𝐅[𝐇] ∗ 𝐂𝐅[𝐄] (1)
Tahap  kelima  yaitu  menghitung  nilai  CF  kombinasi.  Pada  tahap  awal  CF  kombinasi menghitung dua CF, kemudian menghitung kembali hasil dari kedua CF dengan CF berikutnya. Prosedur ini berulang hingga nilai CF kombinasi semuanya dihitung.
𝐂𝐅[𝐇, 𝐄]   =  𝐂𝐅𝟏  +  𝐂𝐅𝟐  ∗   (𝟏 − 𝐂𝐅𝟏) (2)
Setelah  menentukan  CF  Kombinasi  tahap  kelima  yaitu  menghitung  CF  Persentase  untuk mengetahui persentase dari nilai kombinasi, dengan rumus:
𝐂𝐅 𝐏𝐞𝐫𝐬𝐞𝐧𝐭𝐚𝐬𝐞  =  𝐂𝐅 𝐊𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐚𝐬𝐢  ∗ 𝟏𝟎𝟎% (3)
Setelah nilai CF Persentase dihitung, maka dapat dilihat tingkat keyakinan berdasarkan nilai akhir persentase dari gejala yang dialami pasien/user.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Peneliti  melakukan  analisis  kebutuhan  data  untuk  membangun  sistem  pakar diagnosis penyakit ISPA [15]. Hasil dari wawancara dan observasi dengan ahli, serta studi pustaka dari penelitian sebelumnya, menghasilkan data berikut:
Tabel 1. Data Penyakit ISPA Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Sinusitis P02 Pneumonia P03 Faringitis P04 Asma Tabel 2. Data Gejala ISPA Kode Gejala Sinusitis Pneumonia Faringitis Asma G01 Tekanan atau rasa sakit di area wajah ✔ G02 Hidung tersumbat atau pilek ✔ G03 Pusing atau sakit kepala ✔ ✔ G04 Batuk ✔ ✔ ✔ ✔ G05 Hilangnya indra penciuman dan indra perasa ✔ G06 Demam rendah ✔ ✔ G07 Bau mulut (halitosis) ✔ ✔ G08 Sakit tenggorokan ✔ ✔ ✔
G09 Diare ✔ G10 Demam tinggi ✔ G11 Kesulitan bernapas (napas pendek) ✔ G12 Nyeri dada yang memburuk saat bernapas dalam ✔ ✔ G13 Kehilangan nafsu makan ✔ G14 Kelelahan dan rasa sakit tubuh secara umum ✔ ✔ G15 Muntah ✔ ✔ G16 Pembengkakan kelenjar getah bening ✔ G17 Kemerahan dan pembengkakan ✔ G18 Sulit menelan ✔ G19 Batuk kering atau batuk dengan dahak ringan ✔ G20 Suara serak atau hilangnya suara ✔ G21 Nyeri telinga ✔ G22 Sesak napas ✔ G23 Pernapasan cepat ✔ G24 Mengi (suara napas) ✔ G25 Kelelahan ✔ G26 Peningkatan denyut jantung ✔ Tabel 3. Bobot Gejala Pakar, MB & MD Kode Gejala Bobot Gejala G01 0.6 G02 1.0 G03 0.6 G04 0.4 G05 0.9 G06 0.2 G07 0.2 G08 0.2 G09 0.2 G10 0.6 G11 0.8 G12 0.4 G13 0.6 G14 0.4 G15 0.2 G16 0.4 G17 0.8 G18 0.8 G19 0.4 G20 0.4 G21 0.2 G22 1.0 G23 0.6 G24 0.9 G25 0.6 G26 0.4 Tabel 4. Penilaian User Keterangan Keyakinan User Tidak Tahu 0 Tidak Yakin 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1
Tabel 5. Saran Pengobatan Kode Penyakit Saran pengobatan P01 Untuk  mengencerkan  lendir  dan melembabkan  saluran  sinus,  perbanyak  konsumsi  air  putih  dan  teh hangat. Secara teratur melakukan irigasi nasal dengan larutan garam dapat membantu membersihkan lendir dan mengurangi iritasi. Menghirup uap dari air panas atau menggunakan humidifier juga dapat melembabkan  saluran  hidung  dan  meredakan  hidung  tersumbat.  Untuk  mengurangi  rasa  sakit  dan tekanan pada sinus, letakkan kompres hangat di sekitar mata, pipi, dan hidung. Meskipun penggunaan dekongestan  yang  dijual  bebas  dapat  membantu  membuka  saluran  sinus  dan  mengurangi pembengkakan,  hindari  penggunaan  dalam  jangka  waktu  yang  lama.  Hindari polusi dan  asap  rokok yang dapat memperburuk gejala untuk membantu sistem kekebalan tubuh melawan infeksi.
P02 Pastikan  istirahat  yang  cukup  untuk  membantu  melawan  infeksi  dan  mempercepat  proses penyembuhan. Untuk mencegah dehidrasi perbanyak minum air putih, jus, dan teh hangat. Memiliki humidifier  di  kamar  tidur  dapat  meringankan  batuk  dan  kesulitan  bernapas  dengan  menjaga kelembaban udara. Hindari paparan bahan kimia, polusi, dan asap rokok karena dapat memperburuk kondisi  paru-paru  Anda.  Lakukan  latihan  pernapasan  dalam  untuk  membantu  memudahkan pernapasan.
P03 Untuk menjaga tenggorokan agar tetap lembab dan menghindari dehidrasi perbanyak minum air putih, mempertahankan  kelembaban  udara  di  kamar  tidur dengan  humidifier  dapat  membantu  mengurangi gejala  sakit  tenggorokan.  Hindari  paparan  bahan  kimia,  polusi,  dan  asap  rokok  karena  dapat memperburuk  kondisi  tenggorokan  Anda.  Untuk  mencegah  iritasi  lebih  lanjut  pada  tenggorokan hindari  berbicara  terlalu  banyak  atau  berteriak.  Lozenges  atau  permen  pelega  tenggorokan  dapat membantu mengurangi sakit tenggorokan sementara.
P04 Sangat penting untuk mengenali dan menghindari pemicu asma, seperti alergi atau polusi udara serta menggunakan  obat-obatan  seperti  inhaler  dan  kortikosteroid  secara  teratur  sesuai  dengan  petunjuk dokter. Selalu bawa inhaler untuk meredakan gejala sesak napas dan mengatasi serangan asma. Hindari asap rokok dan polusi udara yang bisa memperburuk gejala serta gunakan humidifier di rumah untuk menjaga  kelembaban  udara.  Selain  itu  hindari  olahraga  yang  terlalu  intens  dan  kelola  stres  dengan teknik relaksasi.
Gambar 4. Pohon Keputusan ( Decision Tree)

## 3.2 Hasil Perhitungan Manual
Tabel 6 menunjukkan gejala yang dialami oleh user dalam hal ini. CF User adalah nilai keyakinan yang dihasilkan dari input user, dan CF Pakar adalah nilai keyakinan yang diberikan oleh pakar.
Tabel 6. Studi Kasus Kode Gejala CF Pakar CF User CF[H, E] G12 0.4 0.4 0.16 G14 0.4 0.8 0.32 G15 0.2 0.6 0.12 G21 0.2 0.2 0.04 G22 1.0 0.8 0.80 G26 0.4 0.2 0.08
Menghitung kombinasi CF untuk setiap penyakit menggunakan rumus berikut ini:
CF[H, E] = CF1 + CF2 * (1-CF1)
● Pneumonia
CF[H, E] G12,G14   = 0.16 + 0.32(1-0.16) = 0.32 + 0.12*0.84 = 0.32 + 0.1008 = 0.4208 CF[H, E] lama,G15  = 0. 4208+ 0.12(1-0. 4208) = 0. 4208+ 0.12*0.5792 = 0. 4208+ 0.069504 = 0.490304 Tingkat keyakinan penyakit Pneumonia: 49%
● Faringitis
CF[H, E] G14,G15   = 0.32 + 0.12(1-0.32) = 0.32 + 0.12*0.68 = 0.32 + 0.0816 = 0.4016 CF[H, E] lama,G21  = 0.4016 + 0.04(1-0.4016) = 0.4016 + 0.04*0.5984 = 0.4016 + 0.023936 = 0.425536 Tingkat keyakinan penyakit Faringitis: 42%
● Asma
CF[H, E] G12,G22   = 0.16 + 0.80(1-0.16) = 0.16 + 0.80*0.84 = 0.16 + 0.672 = 0.832 CF[H, E] lama,G26  = 0.832 + 0.08(1-0.832) = 0.832 + 0.08*0.168 = 0.832 + 0.01344 = 0.84544 Tingkat keyakinan penyakit Asma: 84%
Dari hasil diagnosis terhadap jenis penyakit ISPA antara lain sinusitis, pneumonia, faringitis, dan asma. Dapat disimpulkan bahwa user mengalami gejala penyakit pneumonia sebesar 49%, gejala penyakit faringitis sebesar 42%, dan kemungkinan besar mengalami gejala penyakit asma sebesar 84%,  karena  memiliki  persentase  yang  lebih  besar  daripada  penyakit  lainnya.  Jika  ada kemungkinan penyakit lain, itu mungkin terjadi antara Pneumonia dan Faringitis.

## 3.3 Perancangan
a. Use Case Diagram
1) Tampilan Use Case User

## Gambar 5. Tampilan Use Case User
Sistem ini ditujukan untuk masyarakat umum, dapat dilihat pada gambar di atas user masuk ke  halaman  utama,  yang  memiliki  empat  menu  yaitu  Home,  Informasi,  Konsultasi,  dan  Chat Dokter.  Menu  Home  berisi  tampilan  awal  dari  sistem.  Di  menu  Informasi,  pengguna  dapat menemukan  informasi  tentang  penyakit  termasuk  detail  penyakit,  gejala,  penyebab,  solusi, pencegahan, dan komplikasi penyakit ISPA. Menu Konsultasi menyediakan halaman untuk input data  dimana  pengguna  dapat  memilih  gejala  yang  terjadi.  Setelah  itu,  hasil  diagnosis  akan ditampilkan  oleh  sistem  beserta  informasi  mengenai  penanganan  sementara  dan  kemungkinan penyakit  lain  yang  memiliki  gejala  serupa.  Dan  yang  terakhir  menu  Tanya  Dokter,  bagi pasien/user  yang  ingin  melakukan  sesi  konsultasi  langsung  dengan  dokter  bisa  melakukan penjadwalan dan pembayaran terlebih dahulu.
2) Tampilan Use Case Admin

## Gambar 6. Tampilan Use Case Admin
Untuk mengakses sistem, admin terlebih dahulu masuk dengan  menginputkan username dan password .  setelah  itu  akan  ada  menu  yang  bisa  diakses  diantaranya  menu  Beranda,  Data
Master, dan Logout. Untuk menu Beranda menampilkan rekap data penyakit, jumlah data gejala, dan jumlah data informasi. Selanjutnya ada menu Data Master, di dalam menu ini ada 4 pilihan sub menu yaitu Data Penyakit, Data Gejala, Data Informasi, dan Data Dokter. Disini admin bisa melakukan CRUD (Creat, Read, Update, Delete) terhadap data yang akan menjadi database dari sistem pakar. Dan yang terakhir admin bisa Logout jika sudah selesai.
b. User Interface
1) Tampilan Interface pada user di menu konsultasi
Gambar 7. Interface Menu Konsultasi
2) Tampilan Interface hasil konsultasi
Gambar 8. Interface Hasil Konsultasi
3) Tampilan Menu Tanya Dokter
Gambar 9. Interface Tanya Dokter

## c. Hasil Pengujian Akurasi
Uji  akurasi  sistem  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  memberikan  hasil  yang benar,  akurat,  dan  memenuhi  standar  kinerja  yang  diharapkan.  Pengujian  sistem  dilakukan menggunakan  sampel  sebanyak  10  data  rekam  medis  pasien.  Nilai  persentase  akurasi  dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut:

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100%
Tabel 7. Hasil Uji Akurasi No. Gejala Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Keterangan 1. G2, G4, G6, G8 Sinusitis Sinusitis Sesuai 2. G4, G12, G23 Asma Asma Sesuai 3. G3, G14, G15, Pneumonia  Pneumonia  Sesuai 4. G2, G7, G8, G16 Sinusitis Sinusitis Sesuai 5. G18, G19, G20, G21 Faringitis Faringitis Sesuai 6. G9, G15, G13 Faringitis Pneumonia  Tidak Sesuai 7. G22, G24, G26 Asma Asma Sesuai 8. G1, G7, G8 Sinusitis Sinusitis Sesuai 9. G9, G14, G25 Pneumonia  Pneumonia  Sesuai 10. G11, G20, G22 Sinustis Asma Tidak Sesuai
Berdasarkan tabel 7 diperoleh persentase sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 8 10 × 100% = 80%

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Hasil uji coba mengenai diagnosis penyakit ISPA menggunakan metode Certainty Factor , dapat diambil kesimpulan bahwa:
a. Dari gejala yang terjadi terdapat beberapa kemungkinan penyakit yang diderita diantaranya pneumonia,  faringitis,  dan  asma.  Namun  berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan, kemungkinan besar user mengalami asma dengan tingkat persentase sebesar 84%.
b. Dari  hasil  uji  akurasi  pada  sistem  dengan  menggunakan  10  data  rekam  medis  dapat disimpulkan nilai akurasi pada sistem mencapai 80%.
c. Selain  diagnosis  dini,  sistem  pakar  ini  juga  menampilkan  beberapa  informasi  mengenai penyakit ISPA. Seperti cara penanganan, pengobatan yang harus dijalani, cara pencegahan ISPA dan fitur chat dengan dokter.
d. Tampilan  yang  sederhana  atau user  friendly memudahkan  masyarakat  umum  dalam mengakses sistem ini.

## 4.2 Saran
Sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  pengembangan  sistem  pakar  penyakit  ISPA,  penulis ingin menyampaikan rekomendasi berikut:
a. Aplikasi ini masih sangat sederhana, bisa dikembangkan lagi untuk user interface agar lebih menarik.
b. Untuk  cakupan  penyakit  hanya  terbatas  pada  penyakit  infeksi  saluran  pernafasan,  untuk pengembangannya bisa ditambahkan penyakit lain yang lebih kompleks.
c. Sistem  ini  dikembangkan  menggunakan  metode Certainty  Factor ,  namun  kedepannya pengembang dapat memanfaatkan metode lain untuk diagnosis penyakit ISPA.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. D. Hidayatullah, Wahyu, Salman, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naïve Expert System Diagnosis of Ari Disease Using Naive Bayes Method Based on Web Based Puskesmas Teratak,” JKBTI: Jurnal Kecerdasan Buatan & Teknologi , vol. 2, no. 1, pp. 32–42, 2023.
[2] E.  Erlindai,  Y.  G.  Nengsih,  P.  Saragih, and  R.  A.  Sinaga,  “Application of the  Certainty Factor  Method  for  the  Expert  System  for  Diagnosing  ISPA  Disease  (Acute  Respiratory Infection) in Children Based on the Website,” J. Info Sains Inform. dan Sains , vol. 13, no. 02, pp. 337–344, 2023.
[3] M. T. Hidayatuloh and T. N. Suharsono, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan  Akut  (ISPA)  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer  Universitas  Sangga Buana YPKP, Indonesia,” Digital Transformation Technology (Digitech) , vol. 3, no. 2, pp. 489–498, 2023.
[4] D. Gusmaliza and R. Masdalipa, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA dengan Metode Forward  Chaining,” JOINTECTS:  Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science , vol. 3, no. 4, pp. 738–746, 2022.
[5] S.  A.  Putri,  M.  Dahria,  and  R.  Kustini,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Ispa  Fase Akut Pada Anak Usia Dini Dengan Menggunakan Metode Theorema Bayes,” Jurnal Cyber Tech , vol. 2, no. 5, pp. 1–18, 2021.
[6] N.  Fadila  and  R.  Tanamal,  “Penerapan  Rule-Based  Expert  System  (RBES)  Dalam Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Berbasis Android,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 15, no. 2, p. 115, 2021.
[7] F.  F.  W.  Ramadhana,  “Aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  ispa menggunakan metode naive bayes berbasis website,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan Inov. Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 320–329, 2020.
[8] A.  Gunawan  and  T.  M.  Yanti,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa  (Infeksi  Saluran Pernapasan  Akut)  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  Berbasis  Web  Mobile,” JUTIM (Jurnal Tek. Inform. Musirawas) , vol. 6, no. 2, pp. 154–165, 2021.
[9] D.  Maulina,  A.  M.  Wulanningsih,  “Metode  Certainty  Factor  Dalam  Penerapan  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” JOISM: Journal of Information System Management , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020.
[10]  F. Fitriyadi, T. F. Efendi, and M. Erkamim, “Perancangan Interface Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai dengan Metode Extreme Programming (XP),” JIKOBIS: Jurnal Informatika, Komputer dan Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 39-47, 2021.
[11]  M. F. J. K. Luid, A. A. Bouty, and I. R. Padiku, “Sistem Pakar Untuk Perencanaan Karir Dengan Algoritma Forward Chaining Berbasis Web,” DIFFUSION: Journal of System and Information Technology , vol. 4, no. 1, pp. 115–125, 2024.
[12]  T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” JOINTECTS: Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 3, no. 28, pp. 81–90, 2022.
[13]  D. P. P. N. Abdurahman, I. Jamaludin, E. D. S. Mulyani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA  Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web,” JUSITI:  Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi , vol. 11, no. 2, pp. 112–123, 2022.
[14]  J.  Kalyzta  and  M.  Syafrullah,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Komputer  Dengan Algoritma Certainty Factor Pada Lab Ict Budi Luhur,” SKANIKA , vol. 6, no. 1, pp. 12–21, 2023.
[15]  S. Njoo, K. Gunadi, and H. N. Palit, “Sistem Pakar Pendiagnosa Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” Jurnal Infra , vol. 9, no. 2, pp. 1-7, 2021.