Vol.29 No.1, Juni 2023 ISSN (p): 1693-5907, ISSN (e): 2686-4711 DOI: 10.36309/goi.v29i1.195
 94

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR
Anton Respati Pamungkas 1 , Radite Purwahana 2 , Master Putra Praja 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma AUB Surakarta, Surakarta, Indonesia E-mail: 1 anton18@stmik-aub.ac.id , radite.purwahana@stmik-aub.ac.id 2 ,
3 master_putra99@yahoo.com

## Abstrak
Lambung  merupakan  salah  satu  oragan  tubuh  yang  bertugas  mencerna  makanan, menyimpan  makanan,  serta  memilah  zat  yang  berbahaya,  dan  menyerap  zat  yang  baik  untuk tubuh.  Karena  lambung  memiliki  peranan  yang  sangat  penting,  maka  perlu  bagi  kita  untuk menerapkan pola makan yang sehat. Namun pada kenyataannya banyak sekali orang yang abai terhadap pola makan yang sehat. Efek dari pola makan yang sehat dapat menimbulkan berbagai penyakit,  contohnya  Gastritis,  Dispepsia,  Gastroparesis  dan  juga  Gastroesophageal  Reflux Disease. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti memberikan solusi berupa sistem pakar diagnosa penyakit  lambung  dengan  metode  certainty  factor.  Dalam  proses  pengembangan  sistem menggunakan framework CodeIgniter dengan bahasa pemrograman PHP dan juga framework Flutter dengan bahasa pemrograman dart. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah  Rapid  Application  Development.  Pada  proses  Analisa  menggunakan  metode  PIECES dengan menggunakan Flowchart dan Unified Modeling Language untuk menggambarkan proses alur dan struktur data dari sistem yang berjalan.  Hasil dari penelitian ini adalah implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung yang dapat membantu dalam mengetahui gejala awal terhadap  kemungkinan  diagnosa  dan  resiko  penyakit  lambung.  Sistem  ini  diuji  menggunakan metode blackbox. Hasil dari pengujian dengan metode blackbox diperoleh hasil yang diharapkan.
Kata kunci : Sistem Pakar, Penyakit, Lambung, Certainty Factor, Diagnosa

## Abstract
The stomach is one of the organs of the body that is responsible for digesting food, storing food, and sorting out harmful substances, and absorbing substances that are good for the body. Because the stomach has a very important role, it is necessary for us to implement a healthy diet. But in reality, there are many people who neglect a healthy diet. The effects of a healthy diet can cause various diseases, for example Gastritis, Dyspepsia, Gastroparesis  and  also  Gastroesophageal  Reflux  Disease.  To  overcome  this  problem, researchers  provide  a  solution  in  the  form  of  an  expert  system  for  diagnosing  gastric diseases with the certainty factor method. In the process of developing the system using the CodeIgniter framework with the PHP programming language and also the Flutter framework with the dart programming language. The method used in system development is  Rapid Application  Development.  In  the  analysis  process  using  the  PIECES  method using Flowchart and Unified Modeling Language to describe the flow process and data
structure of the running system.  The result of this research is the implementation of a Gastric Disease Diagnosis Expert System that can help in knowing the initial symptoms of possible diagnoses and risks of gastric disease. This system is tested using the blackbox method. The results of testing with the blackbox method obtained the expected results.
Keywords: Expert System, Disease, Stomach, Certainty Factor, Diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Memelihara kesehatan tubuh merupakan aspek yang sangat penting, akan tetapi hanya segelintir orang yang memperhatikan tentang kesehatan tubuh. Banyak orang yang enggan dan hanya  setelah  mengalami  penyakit  yang  semakin  akut  lalu  baru  mengunjungi  dokter  untuk pemeriksaan.  Tingkat  kesadaran  masyarakat  akan  kesehatan  yang  masih  sangat  rendah,  gaya hidup yang cenderung menginginkan hal yang praktis, kebiasaan makan yang tidak sehat, dan perilaku serta pandangan hidup yang mendorong gaya hidup yang tidak sehat, bersama dengan pengetahuan  yang  terbatas  mengenai  tanda-tanda  awal  penyakit,  semua  berperan  dalam menyebabkan  timbulnya  penyakit  yang  lebih  serius  ketika  dilakukan  pemeriksaan  oleh professional medis.
Gaya hidup yang sehat merupakan aspek yang paling krusial, karena menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), kebiasaan makan tidak sehat dan kurangnya   aktivitas fisik merupakan faktor risiko  kesehatan  secara  global.    Berbagai  metode  diupayakan  agar  mendapat  kesehatan yang  optimal.    Pola  makan  yang  seimbang  akan  memberikan  asupan  nutrisi  yang  cukup  bagi fungsi tubuh, yang pada gilirannya memastikan kinerja tubuh yang optimal. Namun, ironisnya, permasalahan terkait dengan pola makan justru sering dikesampingkan. Jika merasa lapar, tinggal makan. Bila haus, tinggal minum. Kualitas dan kuantitas asupan dari makanan dan minuman yang masuk  ke  dalam  tubuh  tidak  terlalu  diperhatikan.  Kini,  masyarakat  cenderung  lebih  gemar mengkonsumsi makanan cepat saji dari pada makanan segar alami, seperti sayuran serta buah- buahan yang mengandung nilai gizi yang tinggi. Konsekuensi dari pola makan yang tidak sehat ini tidak terjadi dalam waktu dekat, namum akan berakumulasi dan efeknya baru muncul setelah bertahun-tahun.
Organ lambung adalah salah satu sistem pencernaan pada manusia yang memiliki fungsi untuk menyerap dan mencerna sari-sari makanan yang masuk ke dalam tubuh manusia. lambung akan melumatkan makanan yang masuk hingga menjadi hancur seperti bubur [1]. Pada lambung terdapat enzim renin, pepsin, dan asam klorida. Asam lambung kerap kali menyebabkan penyakit pada  lambung  jika  dikeluarkan  secara  berlebihan. Asam  lambung  sebenarnya  tidak  langsung menyebabkan kematian, namun dapat menyebabkan komplikasi organ lain dan bisa berujung ke serangan jantung, stroke, pendarahan dan infeksi. Beberapa kondisi penyakit yang mempengaruhi lambung  diantaranya  adalah Gastritis , Dispepsia , Gastroparesis , Gastroentritis dan  GERD. Gejala dan keluhan yang dirasakan setiap orang sangat bervariasi.
Karena masih kurangnya edukasi terkait dengan penyakit lambung, banyak orang yang akhirnya  salah  diagnosa  terhadap  penyakit  yang  diderita.  Selain  kurangnya  edukasi  proses diagnosa yang dilakukan di rumah sakit atau klinik memerlukan administrasi yang rumit, serta membutuhkan waktu yang relatif lama. Dengan adanya pemeriksaan dini mampu  mengurangi salah  diagnosa  dan  juga  keparahan  dari  penyakit  yang  diderita.  Pemeriksaan  tersebut  dapat dilakukan dengan menggunakan sistem pakar dan mendeteksi penyakit secara mudah dan efisien. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  penerapan  teknologi  kecerdasan  buatan  untuk  mendukung menyelesaikan  tantangan  tersebut  berupa  perancangan  dan  implementasi  sistem  pakar  dengan menggunakan  metode certainty factor .  Dengan  mengadopsi  metode certainty factor dalam pengembangan sistem pakar ini, masyarakat akan dimudahkan dalam mengatasi masalah yang
muncul terkait dengan identifikasi penyakit yang dialami. Hal ini akan memmungkinkan deteksi dini penyakit serta langkah-langkah pencegahan yang efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Teknik Pengumpulan Data
a. Wawancara Pada  metode  ini  data  yang  diperoleh  dan  dikumpulkan  oleh  peneliti  secara langsung  melalui  sumber  data  yang  ada  [2].  Penulis  memperoleh  data  melalui wawancara  dengan  dr. Musrifah  Budi  Utami,  Sp.PD,  M.Kes  sebagai  dokter  spesialis penyakit dalam.
b. Metode Studi Pustaka Studi Pustaka dilakukan dengan mempelajari buku-buku, artikel-artikel, dan jurnal yang berhubungan dengan permasalahan yang akan dibahas [3].

## 2.2 Metode Pengujian Sistem
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  blackbox  testing  untuk  pengujian sistemnya.  Pada  pengujian  ini  meliputi  pengujian  fungsionalitas  dan  juga  tampilan  dari aplikasi.  Proses  dari  pengujian balck  box ini  adalah  dengan  cara  memasukkan  data  pada setiap  form  yang  ada,  dan  melihat  keluaran  dari  program  apakah  sesuai  dengan  yang dibutuhkan atau tidak [4].

## 2.3 Metode Analisis Sistem
Dalam  melakukan  analisa  kelemahan  sistem  secara  komprehensif,  penulis  memilih metode analisa PIECES. Framework PIECES merupakan suatu kerangka yang digunakan untuk mengkategorikan suatu permasalahan, peluang, dan panduan yang ada pada bagian ruang lingkup analisis dan perancangan sistem [5].
2.4 Flowchart Sistem Baru
Flowchart baru yang akan dibangun ditunjukkan pada gambar.
Gambar 2. 1 Flowchart Sistem yang dibangun
2.5 Use Case Diagram Use Case Diagram dari sistem yang dibuat ditunjukkan pada gambar.
Gambar 2. 2 Gambar Use Case Diagram
2.6 Metode certainty Factor Metode Certainty Factor (CF) merupakan salah satu metode dalam kecerdasan buatan (AI) untuk mengatasi ketidakpastian dan ketidaksempurnaan informasi yang terkait dengan pengambilan keputusan. Teori kepastian certainty theory, data-data diwakili sebagai derajat keyakinan  (degree  of  belief)  [6].  Dalam  menggambarkan  data  terdapat  dua  tahap.  Tahap pertama adalah kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar. Tahap kedua dalam menggambarkan derajat kepastian, untuk mengasumsikan derajat kepastian seorang pakar terhadap suatu data, certainty factor memperkenalkan konsep belief / keyakinan dan disbelief / ketidakyakinan.
Konsep ini kemudian diformulasikan kedalam bentuk rumus dasar sebagai berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1) CF[H,E]1 = CF[H]*CF[E] (2)
Keterangan :
MB = Measure of belief merupakan  ukuran  kenaikan  kepercayaan
terhadap hipotesa H yang dipengaruhi oeh gejala E MD = Measure of disbelief merupakan  ukuran  kenaikan ketidakpercayaan  terhadap  hipotesa  H  yang  dipengaruhi  oleh gejala E E = Evidence (peristiwa atau fakta)
H =  Hipotesis (Dugaan) CF(E) = Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence CF(H) = Certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e
CF(H,E) = Certainty factor hipotesis  dengan  asumsi  evidence  diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E,e)=1
Certainty factor untuk kaidah yang serupa ( Similary concluded rules ) CFcombine1 CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2*(1-CF[H,E]1) (3) CFcombine2 CF[H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3*(1-CF[H,E]old) (4)

## 2.7 Basis Pengetahuan
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  komponen  yang  perlu  ada  adalah  basis pengetahuan,  berikut  adalah  data  basis  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar diagnosa pentakit lambung.
Tabel 2. 1 Tabel Penyakit No.  Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P001 Tukak Lambung 2 P002 Gastroparesis 3 P003 Dispepsia 4 P004 GERD Tabel 2. 2 Tabel Gejala No.  Kode Gejala Nama Gejala 1 G001 Mual 2 G002 Muntah 3 G003 Nyeri di Perut 4 G004 Nyeri Pada Ulu Hati 5 G005 Perut Terasa Penuh 6 G006 Penurunan Berat Badan 7 G007 Cepat Kenyang 8 G008 Perut Kembung 9 G009 Kehilangan Nafsu Makan 10 G010 Nyeri Pada Tulang Dada 11 G011 Sering Sendawa 12 G012 Nyeri Setelah Makan 13 G013 Perut Terasa Panas 14 G014 Nyeri Dada 15 G015 Sulit Menelan 16 G016 Rasa Terbakar Pada Tenggorokan

## Tabel 2. 3 Tabel Basis Pengetahuan
No.  Nama Penyakit Nama Gejala Nilai MB Nilai MD Nilai CF 1 P001
G006 0.4 0.2 0.2 G005 0.6 0.2 0.4 G003 0.8 0.2 0.6 G001 0.8 0.2 0.6 G004 0.8 0.4 0.4 G009 0.8 0.2 0.6 G002 0.8 0.2 0.6
2 P002 G006 0.4 0.2 0.2 G005 0.6 0.2 0.4 G011 0.6 0.2 0.4 G004 0.8 0.4 0.4 G001 0.8 0.2 0.6 G002 0.8 0.2 0.6 G009 0.8 0.2 0.6 G007 0.4 0.2 0.2 3 P003
G013 0.8 0.2 0.6 G005 0.6 0.2 0.4 G004 0.8 0.4 0.4 G011 0.6 0.2 0.4 G001 0.8 0.2 0.6 G002 0.8 0.2 0.6
4 P004
G008 0.8 0.2 0.6 G001 0.8 0.2 0.6 G003 0.8 0.2 0.6 G014 0.4 0.2 0.2 G015 0.4 0.2 0.2 G004 0.8 0.4 0.4 G016 0.6 0.4 0.2
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Interface
a. Implementasi Interface Admin
Pada halaman interface ini, admin dapat melakukan pengelolaan data seperti: data gejala, data pengetahuan, data penyakit, data admin, data pengguna, data hasil diagnosa dan juga data dokter.
Gambar 3. 1 Gambar Dashboard Admin
b. Implementasi Halaman Diagnosa Pada interface pengguna ini, pengguna dapat melakukan diagnosa, melihat riwayat diagnosa, melihat rumah sakit terdekat, menghubungi dokter, dan juga membaca artikel seputar lambung.
Gambar 3. 2 Gambar Menu Diagnosa Pengguna
c. Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 3. 3 Gambar Hasil Diagnosa Pengguna
3.2 Pembahasan
Sebagai contoh kasus diagnosa penyakit lambung, pengguna memilih empat gejala yaitu, perut terasa penuh (kemungkinan besar ya), sering sendawa (Hampir pasti ya), mual (pasti ya), dan perut terasa panas (pasti ya).
Gejala MB MD Nilai User Perut terasa panas 0.8 0.2 1 Sering sendawa 0.6 0.2 0.8 Mual 0.8 0.2 1 Perut terasa penuh 0.6 0.2 0.6
Tahap pertama dalam menghitung menggunakan metode certainty factor adalah dengan menghitung nilai CF pakar.
1. Menghitung CF pakar masing-masing gejala
a. Gejala G001
CF(H,E)  =   0.8 – 0.2 =  0.6 b. Gejala G005
CF(H,E)  =   0.6 – 0.2 =  0.4
c. Gejala G011 CF(H,E)  =   0.6 – 0.2 =  0.4
d. Gejala G013 CF(H,E)  =   0.8 – 0.2 =  0.6
2. Menghitung  CF  masing-masing  gejala  dengan  mengkalikan  dengan  CF  pakar dengan CF user.
a. Gejala G001
CF(H,E)  =   0.6 * 1.0
=  0.6
b. Gejala G005 CF(H,E)  =   0.4 * 0.6 =  0.24 c. Gejala G011 CF(H,E)  =   0.4 * 0.8 =  0.32 d. Gejala G013 CF(H,E)  =   0.6 * 1.0
=  0.6 3. Mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing gejala CFcombine1 CF(H,E)1,2 = 0.6 + 0.24 * (1-0.6) = 0.696 CFcombine2 CF(H,E)old,3 = 0.696 + 0.32 * (1-0.696) = 0.79328 CFcombine3 CF(H,E)old,4 = 0.79328 + 0.6 * (1-0.79328) = 0.917312 Disajikan dalam bentuk persentase, maka = 0.917312 * 100 = 91.73%
Bersasarkan perhitungan diagnosa dialami adalah Tukak Lambung dengan kepercayaan 91.73%.
4. KESIMPULAN
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung dirancang dan dibangun menggunakan metode  Certainty  Factor.  Proses  pembuatan  aplikasi  ini  menggunakan  metode Rapid Application Development (RAD). Pada tahap perencanaan dilakukan analisa kebutuhan sistem  menggunakan  analisa  PIECES.  Pada  tahap  desain  perancangan  sistem menggunakan flowchart, Unified Modeling Language, dan juga perancangan basis data. Pada  tahap  terakhir  dilakukan  implementasi,  menerapkan  metode  Certainty  Factor dalam menentukan diagnnosa, perancangan basis data menggunakan MySQL.  Proses pengkodean web menggunakan PHP, CSS, dan JavaScript. Pada pengkodean aplikasi android menggunakan framework Flutter denagn bahasa pemrograman Dart.
Hasilnya  adalah  sistem  mampu  memberikan  hasil  diagnosa  yang  sesuai  dengan aturan  yang  telah  ditetapkan  pakar  dan  juga  metode  yang  dipakai.  Sistem  mampu berjalan  dengan  baik  dan  mampu  memberikan  hasil  arah  diagnosa  dari  gejala-gejala yang dialami oleh pengguna yang mengalami sakit lambung.

## 5. SARAN
Saran bagi penulis untuk penelitian selanjutnya agar menghasilkan penelitian yang lebih baik diantaranya sebagai berikut:
a. Pengembangan  aplikasi  diagnosa  penyakit  lambung  dapat  menggunakan  metode selain Certainty Factor.
b. Aplikasi  dapat  dikembangkan  agar  mampu  diimplementasikan  pada  klinik  atau rumah sakit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Yunita,  R.,  &  Simanjuntak,  M.  (2020).  SISTEM  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Lambung Metode Dempster Shafer. Jurnal Informatika Kaputama(JIK), 4(2).
[2] Ewid, A., Kikky Vuspitasari, B., Rini Hapsari, V., & Tinggi Ilmu Manajemen Shanti Bhuana, S. (2019). JBEE : Jurnal Bisnis Ekonomi dan Entrepreneurship Perilaku Kreatif Dan Inovatif Pengepul Buah Durian Dalam Usaha Lempok Dan Tempoyak Di Kecamatan Bengkayang.
[3] Aprilyada, G., Akbar Zidan, M., Adypon Ainunisa, R., & Winarti, W. (n.d.). Peran Kajian Pustaka Dalam Penelitian Tindakan Kelas. Jurnal Kreativitas Mahasiswa, 1(2), 2023.
[4] Ningrum, F. C., Suherman, D., Aryanti, S., Prasetya, H. A., & Saifudin, A. (2019). Pengujian Black  Box  pada  Aplikasi  Sistem  Seleksi  Sales  Terbaik  Menggunakan  Teknik Equivalence Partitions. 4(4).
[5] Supriyatna, A., Maria, V., BSI Karawang, A.,& Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Karawang, P. (n.d.). khazanah informatika Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika 88 Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  dan  Tingkat  Kepentingan  Penerapan  Sistem Informasi DJP Online dengan Kerangka PIECES, 2017.
[6]  Putri,  L.  F.  (2020).  Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Penyakit  Roseola  Dengan Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika (JSON).