## PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR PENYAKIT PADA BALITA MENGGUNAKANMETODE
FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
Annisa Syawaliah Desfarawati Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang anisyawaliah20@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit  umum  yang  sering  terjadi  khususnya  pada  anak-anak  indonesia  merupakan  penyakit  yang disebabkan  oleh  virus.  Penyakit  tersebut  rentan  terjadi  pada  anak-anak  atau  balita  yang  berusia  kurang  dari  5 tahun.  Karena  keterbatasan  informasi  mengenai  penyakit  pada  anak,  para  orang  tua  lebih  mempercayakan diagnosa penyakit kepada pakar atau doketer spesialis anak. Namun dengan adanya para pakar atau dokter ahli, terkadang terdapat pula kelemahannya seperti jam kerja (praktek) terbatas dan banyaknya pasien sehingga harus menunggu antrian. Dalam  hal ini, orang  tua selaku pemakai jasa lebih  membutuhkan  seorang pakar  yang bisa memudahkan  dalam  mendiagnosa  penyakit  lebih  dini  agar  dapat  melakukan  pencegahan  lebih  awal  yang sekiranya membutuhkan waktu jika berkonsultasi dengan dokter ahli.
Pengembangan  Sistem Pakar  Diagnosis Penyakit Balita  menggunakan Metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor  Berbasis  Android  menjadi  sangat  penting  guna  menjadi  pertolongan  pertama  dalam mendiagnosis penyakit balita dan dapat memudahkan penggunanya terutama para orangtua karena sistem pakar ini  dapat  diakses  dimana  saja  menggunakan  smartphone.  Sistem  pakar  penyakit  pada  balita  ini  dibangun menggunakan metode forward chainning dan certainty factor. Metode certainty factor (CF) merupakan metode yang mendefenisikan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan, untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi, dengan menggunakan certainty factor ini dapat menggambarkan tingkat  keyakinan  pakar.  Sistem  Pakar  ini  dibuat  berbasis  Android  dan  dibangun  menggunakan  Eclipse  dan MySQL sebagai databasenya.
Kata kunci : Sistem pakar, Metode Certainty Factor, Android, Penyakit Balita

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Penyakit  umum  pada  balita  merupakan  jenis penyakit  yang  mudah  menyerang  balita  yang disebabkan  oleh  virus  atau  bakteri.  Penyakit  umum yang sering menyerang balita khusunya di Indonesia adalah  Otitis  Media,  Otitis  Eksterna,  Glaukoma, Hordeolum,  Asma,  Aritmia,  Pleuritis,  Pneumonia, Pankreatitis,  Konstipasi,  Diare,  Flu,  Flu  Singapura, Cacar Air. Penyakit tersebut rentan dan sering terjadi pada balita berumur kurang dari 5 tahun . Terbatasnya informasi  mengenai  penyakit  pada  anak  membuat para orang tua kesulitan untuk memeprediksi penyakit yang diderita oleh anak mereka. Para orang tua lebih mempercayakan  diagnosis  penyakit  kepada  pakar atau  dokter  yang  ahli  tentang  kesehatan.  Namun dengan adanya para pakar atau dokter ahli, terkadang terdapat  pula  kelemahannya  seperti  jam  kerja (praktek)  terbatas  dan  banyaknya  pasien  sehingga harus menunggu antrian.
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang  semakin banyak dan kompleks memungkinkan untuk digunakan  secara  luas  terutama  pada  teknologi berbasis  android  yang  kini  semakin  mudah  untuk digunakan  dan  hampir  seluruh  masyarakat  umum sudah  memakai  smarthphone  android.  Sistem  pakar penyakit  pada  balita  ini  dibangun  menggunakan metode forward  chainning dan certainty  factor.
Metode certainty factor (CF) merupakan metode yang mendefenisikan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan, untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi, dengan menggunakan certainty factor ini dapat menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar . Sistem Pakar  ini  dibuat  berbasis  Android  dan  dibangun menggunakan Eclipse dan MySQL sebagai databasenya.
Berdasarkan  hal  tersebut  diatas,  maka  dengan mengandalkan  kemajuan  di  bidang  teknologi  dan informasis khususnya android, kiranya Pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Balita  menggunakan  Metode  Forward  Chaining  dan Certainty  Factor  Berbasis  Android  menjadi  sangat penting  guna  menjadi  pertolongan  pertama  dalam mendiagnosis penyakit balita dan dapat memudahkan penggunanya  terutama  para  orangtua  karena  sistem pakar  ini  dapat  diakses  dimana  saja  menggunakan smartphone.
1.1. Rumusan Masalah
Berdasarkan    Latar    Belakang    yang    telah dikemukakan  sebelumnya,  maka  dapat  dirumuskan masalah yang akan dibahas sebagai berikut:
1. Bagaimana membangun basis pengetahuan yang berisi  pengetahuan  penanganan  diagnosa  yang sesuai dengan gejala yang ada pada balita?
2. Bagaimana  merancang  mesin  inferensi  pada sistem  pakar  dengan  metode Certainty  Factor
dan teknik penelusuran Forward Chaining ?
3. Bagaimana  membangun  user  interface  aplikasi sistem pakar berbasis android?
1.2 Batasan Masalah
Adapun  Batasan  masalah  dari  pengembangan sistem pakar penyakit balita adalah sebagai berikut:
1. Penyakit  yang  dibahas  hanya  penyakit  umum yang sering terjadi pada balita usia (kurang dari 5  tahun)  seperti  penyakit  Otitis  Media,  Otitis Eksterna, Glaukoma, Hordeulum, Asma, Aritmia,  Peluritis,  Pneumonia,  Konstipasi, E.coli, Diare, Flu, Flu Singapura, Cacar Air
2. Menggunakan  teknik  penelusuran Forward Chaining dan  metode Certainty  Factor untuk penarikan kesimpulan.
3. Sistem  pakar  pada  balita  ini  berbasis android dan dibangun dengan menggunakan Eclipse dan MySQL sebagai database 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Membangun  basis  pengetahuan  yang  berisi pengetahuan tentang penanganan diagnosa yang sesuai dengan gejala yang ada pada balita.
2. Merancang  mesin  inferensi  pada  sistem  pakar dengan  metode Certainty  Factor dan  teknik penulusuran Forward Chaining .
3. Membangun user interface aplikasi sistem pakar berbasis android .

## 1.4 Manfaat
Manfaat  dalam  penyusunan  skripsi  ini  adalah sebagai berikut:
1. Memberikan  layanan  dan  fasilitas  konsultasi yang mudah diakses oleh orang tua balita juga masyarakat umum.
2. Memudahkan para orang tua dalam mendiagnosa  penyakit  pada  balita  lebih  dini agar dapat melakukan pencegahan lebih awal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penyakit Umum Balita
Bayi  dan  anak-anak  di  bawah  lima  tahun adalah  kelompok  yang  rentan  terhadap  berbagai penyakit  karena  sistem  kekebalan  tubuh  mereka belum terbangun sempurna. Sebagian besar penyakit anak  tidak  berbahaya  dan  hanya  menyebabkan ketidaknyamanan  sementara.  Beberapa  jenis  lainnya sangat berbahaya, bahkan mengancam jiwa.
Dibandingkan  dengan  orang  dewasa,  bayi  dan balita  lebih  rentan  terhadap  panyakit.  Kondisi geografis  Indonesia  yang  berada  di  daerah  tropis menjadikan variasi mikrooranisme penyebab penyakit lebih  beragam.  Diperlukan  pengetahuan  terhadap penyakit-penyakit yang biasa menghinggapi bayi dan balita, agar orang tua  dapat bertindak cepat dan tepat dalam  mencegah  dan  menagguangi  kondisi  tersebut (Kesehatan anak, 2011).
2.2 Certainty Factor
Dalam  aplikasi  Untuk  sistem  ini,  tingkat kepastian sistem terhadap kesimpulan yang diperoleh dihitung  berdasarkan  nilai  probabilitas  penyakit karena  adanya  evident/gejala  tertentu  (Pearl,  2000, Bain, dan Engelhardt, 1992 dari jurnal Syatibi, 2012).
Jika  ada  gejala dan  penyakit  sebagai hipothesis  maka  tingkat  kepastian  diformulasikan sebagai CF (Pk, G) :
CF  (Pk,  G)  =  MB
(Pk,G) – MD (Pk,G)
(1)
dengan :
CF (Pk,G) tingkat kepastian penyakit Pk, berdasarkan gejala G
MB (Pk, G) pengukuran kenaikkan tingkat kepastian penyakit Pk,karena adanya G
MD  (Pk,G)  pengukuran  kenaikan  ketidakpercayaan penyakit Pk, berdasar gejala G
P  (Pk\G)  probabilitas  penyakit  Pk  dengan  diketahui gejala G telah terjadi P (Pk) probabilitas penyakit Pk
Jika terdapat lebih dari satu gejala yang menyebabkan adanya penyakit Pk, maka tingkat kepastian penyakit Pk yang disebabkan oleh banyak gejala G1, G2 ... dan Gn adalah :
CF  (Pk,  G)  =  min  (CF (Pk, Gi) i = l..n (2) Apabila terdapat gejala-gejala yang berbeda menyebabkan penyakit yang sama, maka, mis gejala G (G1, G2 dan ... Gn) menyebabkan penyakit Pk, dan E (E1, E2, dan ... En) juga menyebabkan penyakit Pk, maka  terdapat  nilai  CF1  (Pk,  G)  dan  CF2  (Pk,  E). Tingkat  kepastian  yang  dihasilkan  sistem  dalam menentukan  diagnosa  adalah  CF  kombinasi  seperti yang dirumuskan pada persamaan (3) CFkombinasi (CF1, CF2)
(3)
CF1+CF2 (1-CF1), keduanya > 0 CF1+CF2 salah satu < 0 1-min (|CF1|, |CF2|) CF1 + CF2 (1+CF1) keduanya < 0 Pada kenyataannya sering ada gejala penyakit P yang ditandai  dengan  gejala  E  yang  ditunjukkan  adanya gejala parsial e. Untuk menghitung faktor kepastian E dipengaruhi  oleh  gejala  parsial  e  digunakan  (Pearl, 2000 dari jurnal Syatibi, 2012).
CF  (H,e)  =  CF  (E,e) × CF (H,E)
(4)
Dengan CF(H,e) : tingkat kepastian ( certainty factors ) adanya penyakit H yang ditunjukkan oleh gejala parsial e. CF (E,e) : tingkat kepastian E didukung adanya gejala parsial e.
CF  (H,E)  :  tingkat  kepastian  terhadap  penyakit  H berkaitan dengan adanya gejala E.
Analogi  dengan  persamaan  (5),  apabila  dalam membentuk  knowledge  base  setiap  kaidah  diagnosa sudah  diberi  tingkat  kepastian  dari pakar,  dan  setiap gejala yang diderita diberi tingkat kepercayaan, maka tingkat kepastian dari sistem ketika menentukan hasil
diagnosa  dirumuskan  oleh  persamaan  (Ignizio,  1991 dari Jurnal Syatibi,2012).
CFpenyakit = CFkaidah × CFgejala
(5)
2.3 Forward Chaining Forward chaining merupakan grup dari multiple inferensi  yang  melakukan  pencarian  dari  suatu masalah kepada solusinya. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh.
Metode Forward chaining dimulai dari sejumlah fakta-fakta yang telah diketahui, untuk mendapatkan suatu  fakta  baru  dengan  memakai rule-rule yang memiliki ide dasar yang cocok dengan fakta dan terus dilanjutkan  sampai  mendapatkan  tujuan  atau  sampai tidak ada rule yang punya ide dasar yang cocok atau sampai mendapatkan fakta (Wahyono dan Oktaviano, 2011).
2.4 Sistem Pakar Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer  yang  di  rancang  untuk  menyelesaikaan masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar.  Dalam penyusunannya,  sisitem  pakar  mengkombinasikan kaidah kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu, kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam komputer,  yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan  keputusan  untuk  penyelesaian  masalah tertentu. (Irawanti, 2009)
3. METODE PENELITIAN 3.1 Akuisisi Pengetahuan
Bahan  pengetahuan  dan  informasi  untuk membangun  SPDPB  didapat  dari  seorang  dokter anak, yaitu: Dr. Zainuddin Sp.A Rumah Sakit Ibu dan Anak Puri Bunda Malang. Pengetahuan dan informasi dari pakar didapat dari wawancara. Proses wawancara dilakukan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dan informasi mengenai penyakit yang sering terjadi pada balita  yang  dapat  di  diagnosis  secara  klinis  yang terlihat  pada  balita.  Selain  pengetahuan  dari  pakar juga  diambil  pengetahuan  dan  informasi  dari  buku, seperti  buku  berjudul  “ Pediatric  Decisison-Making Strategies ” yang di tulis oleh Behrman Kliegman.

## 3.2 Basis Pengetahuan
Setelah  menerima  bidang  kepakaran  yang telah  di  aplikasikan  pada  sistem  pakar,  kemudian pengetahuan  tersebut  dikembangkan  dalam  bentuk yang  mudah  dijabarkan  secara  sederhana,  sehingga membantu  pengkodean  pengetahuan  ke  dalam program. Jenis penyakit ditunjukkan pada Tabel 3.1, berdasarkan  jenis  penyakit  pada  tabel  tersebut  maka dapat  dilihat  gejala-gejala  yang  terjadi  untuk  tiap penyakit.  Penelitian  ini  meneliti  14  penyakit  yang ditunjukan  pada  Tabel  3.2.  Gejala-gejala  penyakit ditunjukan pada tabel 3.3
Tabel 3.1 Tabel Jenis Penyakit Kode Jenis Penyakit Jenis Penyakit JP01 Telinga JP02 Mata JP03 Saluran Pernafasan JP04 Perut JP05 Virus Tabel 3.2 Daftar Penyakit Kode Penyakit Penyakit P001 Otitis Media P002 Otitis Externa P003 Glaukoma P004 Hordeolum P005 Asma P006 Aritmia P007 Pleuritis P008 Pneumonia P009 Pankreatitis P010 Konstipasi P011 Diare P012 Flu P013 Flu Singapura P014 Cacar Air Tabel 3.3 Daftar Gejala Kode Gejala Gejala G001 Sering menarik, menggenggam & menggaruk telinga G002 tidak nafsu makan G003 Rewel dan mudah marah G004 tidak bereaksi dengan suara lirih atau pelan G005 susah tidur di malam hari G006 Demam G007 sakit telinga setelah memasukkan korek kuping atau menekan telinga G008 gatal dalam telinga G009 keluar nanah dari dalam telinga G010 kehilangan pendengaran sementara G011 munculnya tekstur menyerupai jerawat G012 nyeri pada mata G013 sakit kepala G014 melihat bayangan lingkaran di sekeliling cahaya G015 mata merah G016 mual atau muntah G017 mata berkabut G018 penglihatan menyempit G019 mata berair G020 muncul kotoran disekeliling kelopak mata G021 muncul bintil seperti jerawat atau bisul pada kelopak mata G022 sulit bernafas G023 sesak dada G024 batuk dan mengi
G025 sulit bicara, makan dan tidur G026 bibir dan jari-jari terlihat biru G027 pusing dan Lelah G028 sesak nafas G029 nyeri atau sakit dada G030 hampir pingsan atau pingsan
G031 sakit pada bahu G032 batuk kering G033 Berkeringat G034 berkeringat dan menggigil G035 batuk kering atau batuk dengan dahak kental berwarna kuning, hijau atau disertai darah G036 nafas terengah-engah dan pendek G037 sakit pada dada saat menarik nafas atau batuk G038 Diare G039 Kelelahan G040 nyeri pada bagian perut atas G041 perut terasa sakit saat di sentuh atau bengkak G042 kulit dan mata menjadi menguning G043 harus mengejan saat buang air besar G044 tinja terlihat kering, keras atau menggumpal
G045 ukuran tinja bisa besar atau sangat kecil G046 sakit perut bagian bawah G047 perut kembung G048 sakit dan kram perut G049 diare tingkat parah G050 tinja encer G051 selalu merasa ingin buang air besar G052 pegal-pegal G053 Menggigil G054 sakit tenggorokan G055 bersin-bersin, hidung tersumbat, hidung beringus G056 demam tinggi G057 muncul luka seperti melepuh berwarna merah di lidah, gusi, dan bagian dalam pipi G058 ruam merah G059 sakit perut G060 batuk G061 mual dan tubuh terasa tidak segar G062 muncul ruam merah pada seluruh tubuh
Tabel 3.4 Tabel Relasi
Berdasarkan  tabel  daftar  penyakit,  tabel daftar  gejala  dan  rule  yang  sudah  didpatkan,  maka dapat  dirancang  kaidah  produksi  berdasarkan  nilai MB  dan  MD  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara dengan  Pakar  atau  Dokter  anak.  Nilai  CF  ( rule ) didapat  dari  interpretasi “term ”  dari  pakar  menjadi nilai  MB/MD.  Pada  tabel  3.5  ditunjukkan  tabel certain term
Tabel 3.5 Certain Term Certain Term MB/MD Tidak ada 0 – 0,29 Mungkin 0,3  - 0,49 Kemungkinan Besar 0,5  – 0,69 Hampir Pasti 0,7  – 0,89 Pasti 0,9  – 1,0
MB  adalah  ukuran  kepercayaan  terhadap penyakit,  jika  ada  gejala,  MD  adalah  ukuran ketidakpercayaan terhadap penyakit, jika ada gejala. . Adapun nilai kepercayaan yang di lakukan dari hasil wawancara adalah sebagai berikut:
Tabel 3.6 Nilai keyakinan MB/MD Kode Penyakit Kode Gejala MB MD P001 G001 0.8 0.3 P001 G002 0.6 0.3 P001 G003 0.4 0.2 P001 G004 0.4 0.2 P001 G005 0.8 0.3 P001 G006 0.4 0.2 P002 G007 1 0.2 P002 G008 0.8 0.3 P002 G009 0.6 0.2 P002 G010 0.4 0.2 P002 G011 0.8 0.3 P002 G012 0.4 0.2 P003 G013 0.8 0.3 P003 G014 0.4 0 P003 G015 0.4 0 P003 G016 1 0.5 P003 G017 0.4 0.2 P003 G018 0.8 0.3 P003 G019 0.6 0.3 P004 G020 0.8 0.3 P004 G021 1 0.5 P004 G022 0.6 0.2 P004 G023 1 0 P005 G024 1 0 P005 G025 1 0.2 P005 G026 0.8 0.2 P005 G027 0.8 0.2 P005 G028 0.4 0.2 P005 G029 0.6 0.3 P006 G030 0.6 0.3 P006 G031 0.8 0.3 P006 G032 0.8 0.2 P006 G033 0.8 0.2 P007 G034 0.8 0.2 P007 G035 0 0.4 P007 G036 0.6 0 P007 G037 0.8 0.2 P007 G038 0.6 0.2 P007 G039 0 0.4 P007 G040 0.4 0.2 P008 G041 0.6 0.2 P008 G042 0.4 0 P008 G043 0.8 0 P008 G044 0.6 0 P008 G045 0.6 0
P008 G046 0.4 0.2 P008 G047 0.4 0 P008 G048 0.8 0 P009 G049 0.6 0.2 P009 G050 0.6 0.2 P009 G051 0.4 0.2 P009 G052 0.8 0 P009 G053 0.4 0 P009 G054 0.4 0 P010 G055 0.6 0.3 P010 G056 0.4 0.2 P010 G057 0.4 0 P010 G058 0.8 0 P010 G059 0.6 0 P010 G060 0.4 0.2 P010 G061 0.6 0.3 P011 G068 0.8 0 P011 G069 1 0 P011 G070 0.8 0 P011 G071 0.6 0.3 P011 G072 0.4 0.2 P011 G073 0.4 0.2 P012 G074 0.6 0.2 P012 G075 0.4 0 P012 G076 0.6 0 P012 G077 1 0 P012 G078 0.4 0.3 P012 G079 0.4 0.3 P012 G080 0.8 0 P012 G081 0.6 0 P012 G082 0.6 0.3 P013 G083 1 0 P013 G084 0.8 0 P013 G085 0.6 0.3 P013 G086 0.8 0.2 P013 G087 0.6 0 P013 G088 0.4 0.2 P013 G089 0.4 0.3 P013 G090 0.4 0.2 P013 G091 0.6 0 P014 G092 0.6 0.2 P014 G093 0.6 0 P014 G094 0.6 0.3 P014 G095 0.8 0 P014 G096 0.4 0.2 P014 G097 1 0 3.3 Mesin Inferensi

## 3.3.1 Struktur Menu
Dalam pembuatan antarmuka terdapat struktur menu  program,  aplikasi  sistem  pakar  ini  terdapat  4 menu utama yaitu home atau beranda, menu diagnosa, menu info penyakit dan menu tentang. Struktur menu program ditunjukkan Pada Gambar 3.1.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit
Balita Home Diagnosa Info Penyakit Tentang Informasi seputar balita dan tips kesehatan balita Pilih Jenis Penakit
~Telinga ~Mata ~Saluran Pernafasan ~ Perut ~ Virus
Informasi tentang penyakit balita dan solusi Tentang Aplikasi dan Profile pembuat Aplikasi

## Gambar 3.1 Struktur Menu

## 3.3.2 Flowchart Forward Chaining
Proses  mesin  Inferensi  forward  chaining dimulai pada saat user menginputkan gejala dan nilai terhadap gejala tersebut. Sistem kemudian menyimpan  gejala-gejala  yang  dipilih  oleh  user  saat diagnosis.  Sistem  akan  mencocokkan  gejala  yang dipilih  user  dengan  kaidah  atau rule .  Berikut flowchart metode FC ditunjukkan pada gambar 3.2.
mulai
Fakta gejala klinis dan nilai kepastian gejala Mengecek aturan pada tabel aturan untuk setiap gejala yang diinputkan Apakah gejala cocok dengan Rule yang ada ? Mengecek rule berikutnya Tambahkan  gejala yang dipilih ke basis data Menampilkan jenis penyakit dengan bobot kepastian tertinggi Melakukan perhitungan nilai kepastian dengan metode certainty factor Selesai YA TIDAK Gambar 3.2 Flowchart Forward Chaining

## 3.3.3
Flowchart Certainty Factor
Pada tahap perhitungan nilai metode certainty factor, akan  menghitung  nilai  probabilitas  penyakit sesuai dengan gejala yang dipilih. Dapat dilihat pada gambar 3.3.
START
NILAI MB NILAI MD Gejala=1 & Sebab=1 Gejala=1 & Sebab>1 Gejala>1 & Sebab=1 Gejala>1 & Sebab>1 CF=MB-MD CF1=MB1-MD1 CFn=MBn-MDn CF1=MB1+MD1*(1-MB1) CFn=MBn+MDn*(1-MBn) CFkom=CF1+CF2*(1CF1) Cfkom=CFn+CFn*(1-CFn) Hasil END TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK YA YA YA YA
3.3.4 Flowchart Sistem
Pada gambar 3.3 ditunjukan Flowchart
Sistem yang telah dibangun.
Mulai Pilih Jenis Penyakit Cek gejala dan nilai yang telah dipilih ke database Pilih gejala dari jenis penyakit Perhitungan nilai Certainty Fcator Hasil Diagnosis Penyakit, dan nilai CF Selesai Ulangi? TIDAK YA Gambar 3.4 Flowchart Sistem
4. HASIL DAN PENGUJIAN
4.1 Meu Utama (Home)
Halaman  utama  ini  merupakan  tampilan  awal ketika  pengunjung  ( user) membuka  aplikasi  sistem pakar penyakit balita. Menu yang ada pada aplikasi ini yaitu  diagnosa,  info  penyakit  dan  tentang.  Dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Halaman Utama

## 4.2 Menu Diagnosa
Pada  menu  diagnosa  user  terlebih  dahulu memilih jenis penyakit apa yang ingin di diganosa  . Dapat dilihat pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Halaman Tentang Pada  tampilan  diagnosa  user  akan  memilih jenis  penyakit  apa  yang  dialami  oleh  balita,  setelah memilih  jenis  penyakit  maka  akan  muncul  pilihan gejala  yang  dialami  oleh  balita.  Misalnya,  user memilih  penyakit  telinga,  maka  tampilan  layout gejala jenis penyakit telinga seperti pada Gambar 4.3 dan Gambar 4.4.
Gambar 4.3 Halaman Gejala Penyakit
Gambar 4.4 Tampilan Diagnosa

## 4.3 Pengujian  Perhitungan Metode  Cerainty Factor
Berdasarkan  penilaian  diagnosa  sesuai  gejala yang ada, maka dapat diperoleh data sebagai berikut.
CASE 1 Gejala : 1.  Sering  menarik,  menggenggam  & menggaruk telinga (G001) 2. tidak nafsu makan (G002)
Hasil analisis system : *CF : MB – MD = 0.4
Hasil perhitungan : CF : MB – MD CF1= MB1-MD1 = 0.8 – 0.3 = 0.5 CF2= MB2 – MD2 = 0.6 – 0.3 = 0.3 Cfkominasi = (CF1 + CF2)*(1 – CF1) = 0.8 * 0.5 = 0.4

## CASE 2
Gejala : 1. Nyeri pada mata (G013) 2. Sakit Kepala (G014) 3. Mata Berkabut (G018)
Hasil analisis system *CF : MB – MD = 0.95
Hasil perhitungan : *CF : MB – MD = 0.748

## CASE 3
Gejala : 1. Sulit Bernafas (G024) 2. Sulit Bicara, makan dan tidur (G027) 3. Sesak nafas (G031)
Hasil analisis system : *CF : MB – MD = 0.5
Hasil perhitungan : *CF : MB – MD = 0.24

## CASE 4
Gejala : 1. Nyeri perut bagian atas (G049) 2.  perut  terasa  sakit  saat  di  sentuh  atau bengkak (G053)
Hasil analisis system : *CF : MB – MD =0.5
Hasil perhitungan : *CF : MB – MD = 0.4
Tabel 4.1 Tabel perhitungan error
Pada pengujian sistem yang dilakukan untuk menguji keakuratan perhitungan system dan anlisis perhitungan  didapatkan  nilai  prosentase  error tertinggi 0,095%,error terendah 0.026% dan rata-rata eror sebesar 0,027%.
4.4 Pengujian Fungsionalitas
Berikut merupakan tabel pengujian funsionalitas dari  pengembangan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit balita.
Tabel 4.2 Pengujian Fungsionalitas
Fungsi Sukses Gagal Home atau Beranda  - Diagnosa  - Info Penyakit  - Tentang  -

## 4.5 Studi Kelayakan
Berikut  merupakan  tebel  hasil  pengujian  studi kelayakan  aplikasi  dari  sistem  pakar  diagnosis penyakit  balita  yang  didapat  dari  rekapitulasi penilaian  dari  10  orang  responden.  Satu  diantaranya adalah pakar Dokter spesialis anak, ditunjukkan pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Studi Kelayakan SB B C K Apakah Interface aplikasi
layak digunakan?
√ Apakah Tingkat akurasi hasil diagnosis pada sistem pakar sudah sesuai? √ Apakah interface aplikasi sistem pakar mudah untuk dioperasikan? √ Apakah interface apikasi menarik? √ Apakah aplikasi dapat mrmbantu untuk mendiagnosis penyakit pada balita? √
Keterangan:
SB : Sangat Baik
B  : Baik
C  : Cukup K  : Kurang
5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis paparkan  setelah  melakukan  pengembangan  sistem pakar  menggunakan  metode certainty  factor antara lain yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian,  aplikasi  sistem pakar layak digunakan.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian,  aplikasi  sistem pakar memiliki tingkat akurasi hasil yang sesuai dengan pakar .
3. Pada  pengujian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  system  dan anlisis  perhtungan  didapatkan  nilai  prosentase error  tertinggi  0,5263%,error  terendah  0.000% dan  rata-rata  eror  sebesar  0,0311%..  Dapat dikatakan  system  pakar  ini  cukup  akurat  karena memiliki  nilai  simpangan  eror  yang  cukup rendah.

## 5.2 SARAN
Dari pembuatan aplikasi ini, penulis memberikan saran yaitu:
1. Aplikasi ini mampu mendiagnosis lebih banyak penyakit termasuk penyakit orang dewasa
2. Penambahan  metode  penyelesaiannya  sehingga aplikasi  ini  semakin  akurat  dalam  penentuan penyakit
3. Penambahan  data  gejala  dan  penyakit  agar cakupan aplikasi android ini semakin luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Irawanti,  Septiana.  (2009). Sistem  pakar diagnosa penyakit paru  pada  anak  berbasis web , Universitas Sebelas Maret
[2] Kesehatan, Anak. (2011). Penyakit Yang Paling Umum Pada Anak
[3] Kliegman, Behrman. (2002). Pediatric Decision-Making  Strategies  To  Accompany Nelson Textbook Of  Pediatric,  16th  Edition, Philadelphia.
[4] Syatibi, Ahmad. (2012). Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Kulit Sapi Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor ,
Semarang: Universitas Diponegoro
[5] Wahyono,  A    &  Oktaviano,  A.  (2015) Sistem Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit  Pada  Anak Dengan Metode Forward  Chaining  Berbasis Web, Banten: Universitas Pamulang