## Aplikasi Diagnosa Epliepsi dengan Metode Certainty Factor pada Rumah Sakit Umum Daerah Kota Pinang
Febrianti Mandasari * , Antoni, Tasliyah Haramaini
Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Sumatera Utara Email: 1,* febri27antimanda@gmail.com, 2 antmunthe@gmail.com , 3 tasliyah@ft.uisu.ac.id Email Penulis Korespondensi: 10.47065/bulletincsr.v2i3.171
Abstrak- Dalam perkembangan teknologi komputer, teknologi komputer menjadi suatu hal yang melekat di dalam kehidupan manusia dalam menyelesaikan suatu masalah yang lebih kompleks diberbagai bidang, diantaranya di bidang pendidikan, kesehatan, dan lain sebagainya. Salah satu penerapan teknologi komputer di bidang kesehatan yaitu sistem pakar untuk melakukan identifikasi penyakit epilepsi.  Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  bertujuan  untuk  mereplikasi  (meniru)  kemampuan  pengambilan  keputusan (decision making) seorang pakar dalam setiap aspek. Epilepsi merupakan gangguan neurologis kedua yang paling umum pada manusia setelah  stroke.  Kurangnya  dokter  spesialis  di  bidang  penyakit  epilepsi  serta  kurangnya  alat  bantu  dalam  menanggulangi  penyakit epilepsi diperlukan suatu sistem yang dapat membantu masalah tersebut berupa sistem pakar dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF) agar tidak ada kesalahan diagnosa serta untuk membantu dokter dalam melakukan diagnosa penyakit epilepsi pada pasien secara  cepat.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  explanatory  research  menggunakan  jenis  data  primer  dan  sekunder,  metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode wawancara dan studi literatur serta menggunakan metode certainty factor dengan teknik penalaran forward chaining. Aplikasi ini membutuhkan data gejala penyakit, certainty factor nilai pakar serta nilai certainty factor pasien untuk mendapatkan nilai tingkat keyakinan diagnosa penyakit epilepsi. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa sistem  mampu  memberikan  nilai  keyakinan,  dapat  mendiagnosa  penyakit  epilepsi  berdasarkan  gejala  yang  diinput  oleh  user  serta mampu memberikan solusi penyakit epilepsi.

## Kata Kunci : Sistem Pakar; Certainty Factor; Epilepsi
Abstract- In the development of computer technology, computer technology has become an inherent part of human life when it comes to solving a more complex problem in various areas, including education, health, etc. One of the applications of information technology in the health field is an expert system for the identification of epilepsy. An expert system is a computer system that wants to replicate the decision making ability of an expert in all aspects. Epilepsy is the second most common neurological disorder in humans following stroke. The shortage of epilepsy specialists and the lack of tools to deal with epilepsy requires a system that can help the  problem in the form of an expert system using certainty factor method to ensure that there are no misdiagnosis and to assist doctors in diagnosing epilepsy in patients quickly. As a research type, explanatory research is used using primary and secondary data types, the data collection method  used  is  the  method  of  interviewing  and  literature  studies  and  the  method  of  certainty  factor  with  front  chain  reasoning techniques. This application requires data on disease symptoms, certainty factors of expert value and certainty factors of patients to get a confidence level for epilepsy diagnosis. Based on the results of the study, it can be concluded that the system is capable of providing confidence values, can diagnose epilepsy based on the symptoms entered by the user, and can provide a solution for epilepsy.
Keywords : Expert System; Certainty Factor; Epilepsy

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  perkembangan  teknologi  komputer,  teknologi  komputer  menjadi  suatu  hal  yang  melekat  di  dalam  kehidupan manusia dalam menyelesaikan suatu masalah yang lebih kompleks di berbagai bidang, diantaranya di bidang pendidikan, kesehatan, dan lain sebagainya. Salah satu penerapan teknologi komputer di bidang kesehatan yaitu sistem pakar untuk melakukan identifikasi penyakit epilepsi. Sistem pakar adalah sistem komputer yang ditujukan untuk meniru semua aspek ( emulates )  kemampuan  pengambilan  keputusan  ( decision  making )  seorang  pakar.  Sistem  pakar  memanfaatkan  secara maksimal pengetahuan khusus selayaknya seorang pakar untuk memecahkan masalah [1].
Epilepsi adalah gangguan pada sistem saraf otak manusia yang mengakibatkan adanya aktivitas yang tidak normal yaitu aktivitas berlebihan dari sel neuron pada otak. Aktivitas dari neuron yang berlebihan akan menimbulkan dampak seperti melamun sesaat, kejang-kejang, gangguan kesadaran, kontraksi otot, serta kesemutan. Epilepsi adalah gangguan neurologis kedua yang paling umum pada manusia setelah stroke [2]. Epilepsi terjadi karena adanya gangguan saraf pada batang otak yang dapat menimbulkan ketidak sadaran, emosi, halusinasi, kejang, dan nyeri pada bagian kepala. Epilepsi merupakan penyakit yang memerlukan pengobatan yang cukup lama bahkan bisa seumur hidup, akan tetapi dengan obat dan terapi yang tepat penderita dapat dibebaskan dari epilepsi [3].
Indonesia  memiliki  alat  teknologi  untuk  mengetahui  diagnosa  penyakit  epilepsi  yang  dinamakan elektroensefalografi (EEG). Menurut [3] EEG adalah teknik untuk merekam aktivitas listrik di otak melalui tengkorak yang utuh. EEG dapat menunjukkan tanda–tanda disfungsi otak pada penderita epilepsi (step/kejang). Pada meningitis , ensefalitis , sklerosis ,  perdarahan,  dan  keadaan-keadaan psikiatrik ,  EEG  dapat  memberikan  informasi  menarik  yang berkontribusi  pada  gambaran  klinis  yang  lengkap,  tetapi  tidak  ada  tanda-tanda  konkret  dan  praktis  dari  pendekatan terapeutik. Apabila ada keraguan berdasarkan pertimbangan klinis, keraguan itu tidak dapat diselesaikan oleh EEG secara mutlak.
Selain itu ditemukan beberapa kendala, diantaranya kurangnya dokter spesialis di bidang penyakit epilepsi serta kurangnya alat bantu dalam menanggulangi penyakit ini. Oleh karena itu, agar tidak ada kesalahan diagnosa serta untuk membantu dokter dalam melakukan diagnosa penyakit epilepsi pada pasien secara cepat. Maka diperlukan suatu sistem
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 3, Agustus 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v2i3.171 | Hal 93 − 99 https://hostjournals.com/bulletincsr
yang dapat membantu masalah tersebut berupa sistem pakar dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). 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 [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem komputer yang ditujukan untuk  meniru semua aspek ( emulates ) kemampuan pengambilan keputusan  ( decision  making )  seorang  pakar.  Sistem  pakar  memanfaatkan  secara  maksimal  pengetahuan  khusus selayaknya seorang pakar untuk  memecahkan masalah  [1]. Sedangkan menurut [5] sistem pakar ( expert  system ) yaitu suatu aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang  spesifik  yang  bekerja  dengan  menggunakan  pengetahuan  dan  metode  analisis  yang  telah  didefinisikan  terlebih dahulu oleh pakar yang sesuai dengan bidang keahliannya.

## 2.2 Aplikasi Web
Aplikasi  web  dapat  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  aplikasi  web  statis  dan  dinamis.  Web  statis  dibentuk  dengan menggunakan HTML. Kekurangan aplikasi seperti ini terletak pada keharusan untuk memelihara program secara terus menerus  untuk  mengikuti  setiap  perkembangan  yang  terjadi.  Kelemahan  ini  diatasi  oleh  model  aplikasi  web  dinamis. Pada aplikasi web dinamis, perubahan informasi dalam halaman web dilakukan tanpa perubahan program tetapi melalui perubahan data [6].

## 2.3 Metode 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  [4]. Metode Certainty Factor didefinisikan sebagai persamaan berikut [7]:
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝑀𝐵 (𝐻, 𝐸) − 𝑀𝐷 (𝐻, 𝐸) (1) Dimana: CF (H, E) = Certainty  factor dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  ( evidence )  E.  besarnya  CF berkisar antar -1 sampai 1.
MB (H, E) = Ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure  of  increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD (H, E) = Ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( measure  of  increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Bentuk dasar rumus certainty factor , adalah sebuah aturan jika E maka H seperti ditunjukkan oleh persamaan 2 berikut:
𝐶𝐹(𝐻, 𝑒) = 𝐶𝐹 (𝐸, 𝑒) ∗ 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) (2) Dimana: CF (H, e) = Certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e. CF (E, e) = Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e.
MD (H, E) = Certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF (E, e) = 1.
Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi:
𝐶𝐹(𝐸, 𝑒) = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸)
(3)
Dalam  aplikasinya,  CF  (H,  E)  merupakan  nilai  kepastian  yang  diberikan  oleh  pakar  terhadap  suatu  aturan, sedangkan  CF  (E,  e)  merupakan  nilai  kepercayaan  yang  diberikan  oleh  pengguna  terhadap  gejala  yang  dialaminya. Langkah–langkah untuk melakukan perhitungan dengan algoritma certainty factor . Langkah pertama yaitu memberikan bobot untuk setiap gejala dari pakar dan bobot setiap keterangan jawaban gejala dari pasien, lalu pembentukan rule base atau aturan kaidah–kaidah yang sesuai  dengan penyakit epilepsi. Kemudian menghitung  nilai  CF(E) berdasarkan data gejala, dengan mengurangi Measure of  Belief (MB) dan Measure of  Disbelief (MD) yang merupakan nilai  ahli dari  x gejala suatu penyakit. Setelah menghitung besarnya CF(E), maka lakukan perhitungan menggunakan kombinasi rumus CF untuk mendapatkan nilai setiap aturan.

## 2.4 Epilepsi
Menurut  [8] epilepsi  adalah gangguan neurologis ketiga yang paling umum pada orang  tua (65 tahun ke atas) setelah stroke dan demensia, dan merupakan gangguan yang meningkatkan risiko kejang. Perubahan demografis secara signifikan meningkatkan jumlah orang tua yang menderita epilepsi di seluruh dunia, dan negara – negara berpenghasilan tinggi telah memiliki insiden  epilepsi  tertinggi  di  antara  orang  berusia  65  tahun  ke  atas.  Orang  yang  menderita  epilepsi  pada  usia
muda  (di  bawah  18  tahun)  sekarang  hidup  lebih  lama.  Hal  ini  berarti  prevalensi  epilepsi  pada  lansia  akan  semakin meningkat di masa yang akan datang.
Epilepsi terjadi karena adanya gangguan saraf pada batang otak yang dapat menimbulkan ketidaksadaran, emosi, halusinasi, kejang, dan nyeri pada bagian kepala. Epilepsi merupakan penyakit yang memerlukan pengobatan yang cukup lama bahkan bisa seumur hidup, akan tetapi dengan obat dan terapi yang tepat penderita dapat dibebaskan dari epilepsi [3].
Menurut [9] operasi epilepsi adalah cara yang paling efektif untuk mencapai kebebasan kejang jangka panjang, tetapi merupakan pilihan hanya pada beberapa orang dengan epilepsi yang resistan terhadap obat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan analisa teknik penalaran yang akan digunakan dalam mesin inferensi. Teknik penalaran yang digunakan dalam penelitian ini adalah Teknik penalaran forward chaining . Teknik penalaran forward chaining dimulai dengan memproses data yang tersedia dan menggunakan aturan inferensi untuk mengambil data lain sampai tujuan atau kesimpulan  tercapai  [9].  Setelah  itu  dilakukan  analisa  dengan  menggunakan  algoritma Certainty  Factor (CF)  untuk menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Tabel 1 menunjukkan daftar gejala Epilepsi.
Tabel 1 . Gejala Epilepsi Kode Gejala Gejala CF Pakar G01 Hilangnya Kesadaran 0.8 G02 Kontraksi Otot Dikepala 0.4 G03 Kejang Toknik Klonik 0.6 G04 Keluar Busa Dari Mulut 0.8 G05 Mengorok 0.6 G06 Keterbelakangan Mental 0.4 G07 Rasa Kesemutan 0.1 G08 Daya Ingat Terganggu 0.4 G09 Berlari–Lari Tanpa Tujuan 0.8 G10 Faktor Keturunan 0.4 G11 Kejang Selama 3–4 Menit 0.8 Berikut merupakan rule base penyakit epilepsi: IF hilangnya kesadaran AND kontraksi otot dikepala AND kejang toknik klonik AND keluar busa dari mulut AND mengorok AND keterbelakangan mental AND rasa kesemutan AND daya ingat terganggu AND berlari–lari tanpa tujuan AND faktor keturunan AND kejang selama 3–4 menit THEN epilepsi

## 3.1 Perhitungan dengan Algoritma Certainty Factor
Berikut merupakan pilihan jawaban beserta nilai untuk setiap gejala:
Tabel 2 . Nilai Pasien No Keterangan Nilai 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0.2 3 Sedikit Yakin 0.4 4 Cukup Yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6 Sangat Yakin 1
Pasien dapat mengetahui tingkat persentase dan nilai keyakinan dari penyakit epilepsi yang didapatkan pada saat berkonsultasi sesuai dengan Tabel 3 berikut:
Tabel 3 . Persentase Kesimpulan

## https://hostjournals.com/bulletincsr
Tingkat Keyakinan Nilai Keyakinan 0% - 40% Tidak 41% - 55% Kemungkinan Kecil 56% - 75% Kemungkinan Besar 76% - 89% Hampir Pasti 90% - 100% Pasti
Untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  epilepsi  pada  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  yang  terletak  di  Kota  Pinang, terdapat  5  data  sampel  yang  akan  dilakukan  perhitungan  berdasarkan  jawaban  pasien  atau user terhadap  gejala  yang ditetapkan. Jumlah gejala yang ditetapkan yaitu sebanyak 11 gejala. Berikut merupakan data diagnosa pasien berdasarkan inputan jawaban gejala yang telah ditetapkan.
Tabel 4 . Data Diagnosa Pasien Kode Pasien Gejala G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 P01 0 0.4 0.6 0.8 0.2 0 0 0 0 0.4 0.8 P02 1 0.4 0.2 0.6 0.4 0 0 0.4 0 0 0.4 P03 1 0.6 0 1 1 0 0.4 1 0 0.6 0 P04 0 1 0.6 1 0.2 0 0.8 0.4 0 0.2 0.8 P05 0 0 0 0.6 0 0 1 0 0 0 0
Tabel 5 merupakan tabel hasil perkalian nilai CF Pakar dengan CF Pasien pada setiap gejala yang telah ditetapkan.
Tabel 5 . Perkalian Nilai CF Pakar dengan CF Pasien Kode Pasien Gejala G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 P01 0 0.16 0.36 0.64 0.12 0 0 0 0 0.16 0.64 P02 0.8 0.16 0.12 0.48 0.24 0 0 0.16 0 0 0.32 P03 0.8 0.24 0 0.8 0.6 0 0.04 0.4 0 0.24 0 P04 0 0.5 0.36 0.4 0.12 0 0.08 0.16 0 0.08 0.64 P05 0 0 0 0.24 0 0 0.1 0 0 0 0
Selanjutnya mengkombinasikan nilai CF dengan masing–masing kaidah. Hasil akhir kombinasi nilai CF dengan masing–masing kaidah ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Akhir Kombinasi Kode Pasien CF[H, E] old10 ∗ 100% Nilai Keyakinan P01 95% Pasti P02 97% Pasti P03 99% Pasti P04 98% Pasti P05 53% Kemungkinan Kecil

## 3.2 Rancangan Case Diagram
Pada gambar 2, fungsi dan fitur sistem hanya dapat dilakukan oleh administrator , yaitu melakukan manajemen terhadap data penyakit, data gejala, data bobot dan data report . Proses manajemen data yang dapat dilakukan seperti penginputan data, mengubah data serta penghapusan data.

## https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3.3 Implementasi Program
Setelah sukses melakukan login , maka akan disambut dengan halaman menu dashboard sebagai halaman utama aplikasi diagnosa penyakit epilepsi seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Menu Penyakit
Pada Gambar 3, admin dapat melakukan penambahan data penyakit baru, menghapus data penyakit dan mengedit data penyakit.
Gambar 4. Tampilan Halaman Menu Gejala
Pada gambar 4, admin dapat melakukan penambahan data gejala baru, menghapus data gejala dan mengedit data gejala.
Gambar 5. Tampilan Halaman Menu Hasil Diagnosa
Pada gambar 5, admin dapat melakukan export data diagnosa ke dalam bentuk file pdf, melihat detail diagnosa serta melakukan penghapusan data hasil diagnosa.

## https://hostjournals.com/bulletincsr

## Gambar 6. Tampilan Halaman Nilai Certain Factor
Pada  gambar  6,  data yang dilakukan diagnosa akan  ditampilkan detailnya dalam bentuk  tabel  serta solusi  akan diberikan  jika  persentase  tingkat  keyakinan  mencapai  41%  hingga  100%.  Admin  juga  dapat  melakukan export data diagnosa ke dalam bentuk file pdf.
Gambar 7. Tampilan Hasil Export Riwayat Diagnosa Gejala Epilepsi
Pada gambar 7, merupakan tampilan hasil export riwayat diagnosa gejala epilepsi untuk seluruh pasien. File pdf tersebut nantinya akan terunduh ketika admin melakukan aksi menekan tombol export .

## 4. KESIMPULAN
Dalam merancang dan membuat aplikasi diagnosa penyakit epilepsi, terlebih dahulu melakukan analisis kebutuhan data yang dibutuhkan seperti data  gejala penyakit serta perancangan alur aplikasi berupa diagram UML ( Unified Modeling Language ),  perancangan  database,  perancangan  tampilan  aplikasi  sehingga  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat mendiagnosa penyakit epilepsi secara cepat. Dalam menerapkan metode certainty factor pada aplikasi diagnosa penyakit epilepsi, membutuhkan data gejala penyakit, nilai CF pakar serta nilai CF pasien sebagai basis pengetahuan ( knowledge base ). Untuk menghitung nilai CF ( Certainty Factor ) pada setiap rule serta mencari nilai CF combine berdasarkan setiap nilai  CF  ( Certainty  Factor )  yang  telah  didapatkan  lalu  membentuk  nilai  persentase  maksimum  dan  diambil  nilai keyakinan  berdasarkan  persentase  kesimpulan  sebagai  nilai  akhir  diagnosa  penyakit  epilepsi.  Apabila  persentase kesimpulan berada di antara 41%-100%, maka diberikan solusi dari penyakit epilepsi.

## REFERENCES
[1] R. Rosnelly, Sistem Pakar Konsep dan Teori , 1st ed. Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2012.
[2] M. Anggaipribadi, “Classification of Enchepalo Graph ( EEG ) Signals For Epilepsy Using Discreate Wavelet Transform and K- Nearest Neighbor Methods,” vol. 1, no. 1, 2021.
[3] A. Susano, “Penerapan Dan Implementasi Sistem Pakar Dalam Mendekteksi Gejala Penyakit Epilepsi,” Fakt. Exacta , vol. 9, no.

## https://hostjournals.com/bulletincsr
Vol 9, No 1 (2016), pp. 37–48, 2016, [Online]. Available:
http://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/Faktor_Exacta/article/view/739
[4] N.  A.  Sari,  “Pelita  Informatika  Budi  Darma  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” Pelita Inform. Budi Darma, vol. IV, no. 3, pp. 100–103, 2013.
[5] B. H. Hayadi, Sistem Pakar , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[6] R. Fachreza, “Perancangan Web Tes Potensi Akademik Online Berbasis PHP dan MYSQL,” Universitas Sumatera Utara, 2013.
[7] N. A. Hasibuan, H. Sunandar, S. Alas, and S. Suginam, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kaki Gajah Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, p. 29, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v2i1.16.
[8] A. Sen, N. Jette, M. Husain, and J. W. Sander, “Epilepsy in older people,” Lancet , vol. 395, no. 10225, pp. 735–748, Feb. 2020, doi: 10.1016/S0140-6736(19)33064-8.
[9] R. D. Thijs, R. Surges, T. J. O’Brien, and J. W. Sander, “Epilepsy in adults,” Lancet , vol. 393, no. 10172, pp. 689–701, Feb. 2019, doi: 10.1016/S0140-6736(18)32596-0.