Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956

## Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor

## Lola Fida Putri
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: lolafidaputri@gmail.com
Abstrak – Campak Roseola biasa menyerang bayi dengan penularan dari percikan air liur penderita. Roseola harus cepat diobati karena dapat menyebabkan pembekakan hati dan otak. Penyakit Roseola bagi masyarakat yang ekonominya rendah tidak terlalu diperhatikan karena sering  didiagnosa dalam keadaan sakit parah atau akut. Ini dikarenakan menganggap ruam merah pada bayi adalah campak biasa. Diagnosa dini penyakit Roseola merupakan cara baik untuk menghindari akibat yang buruk bagi kesehatan bayi. Sistem Pakar penyakit Roseola mampu membantu masyarakat ekonomi rendah untuk mendiagnosa sendiri penyakit tersebut.  Sistem pakar penyakit Roseola merupakan terapan pengetahuan yang didapatkan dari pakar yaitu dokter spesialis  penyakit  kulit  pada  anak-anak.  Pengolahan  gejala-gejala  berdasarkan  fakta  dengan  nilai  dan  perhitungan  metode Certainty Factor. Certainty Factor menetukan hasil yang baik dengan pengkombinasian nilai pakar dan nilai user.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Roseola, Certainty Factor
Abstract – Measles Roseola usually attacks infants with transmission from a sprinkling of sufferers' saliva. Roseola must be treated quickly because it can cause liver and brain inflammation. Roseola's disease for people whose economy is low is not given much attention because it is often diagnosed in severe or acute illness. This is because the red rash in infants is a common measles. Early diagnosis of Roseola's disease is a good way to avoid adverse consequences for the baby's health. The Roseola disease expert system is able to help low-income people to self-diagnose the disease. Roseola's disease expert system is applied knowledge gained from experts, namely specialist dermatologists in children. Processing of symptoms based on facts with the value and calculation of the Certainty Factor method. Certainty Factor determines good results by combining expert values and user values.
Keywords : Expert System, Roseola, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Roseola  adalah  salah  satu  jenis  dari  campak  akan  tetapi  berbeda  dengan  penyakit  campak  biasanya. Campak Roseola biasanya menyerang bayi  dengan penularan dari  percikan air liur penderita. Campak Roseola berasal  dari  virus  herpest  tipe  6  dan  7  dan  Sebenarnya  campak  Roseola  dapat  sembuh  dengan  sendirinya  jika penderita  memiliki  antibodi  yang  baik.  Bagi  penderita  yang  memiliki  antibodi  yang  kurang  baik  harus  diobati dengan cepat karena dapat menyebabkan pembekakan hati dan otak. Adapun Gejala yang timbul, seperti demam selama 3 hari berkisar 39–40 °C, dan setelah demam selesai muncul ruam kemerahan, diare, batuk, pilek, radang tenggorokan, pembesaran kelenjar limfe (kelenjar getah bening) di kepala belakang, timbul bercak merah pada langit-langit mulut dan daerah ovula (vaginal).
Hidup sehat salah satu harapan dalam keluarga. orangtua yang baik selalu memperhatikan kesehatan anak- anaknya  dan  mengajarkan  untuk  selalu  menjaga  kesehatan.  Akan  tetapi  ada  juga  orangtua  yang  terlalu  sibuk dengan  pekerjaannya  sehingga  kurang  memperhatikan  kesehatan  anak-anaknya.  Sikap  lalai  orangtua  dapat menyebabkan penyakit yang diderita anak-anak menjadi parah atau menyebabkan kematian. Cara yang baik untuk mengatasi  masalah  orangtua  yang  sibuk  dengan  pekerjaannya  adalah  orangtua  dapat  menggunakan  salah  satu aplikasi dari sistem pakar untuk mengetahui penyakit yang diderita anaknya.
Sistem  Pakar  (Expert  System)  digunakan  dengan  bantuan  perangkat  komputer  untuk  memberikan keputusan atas suatu  masalah yang spesifik  dan terbatas. Sistem pakar berupa teknologi inteligensi  buatan dari pengetahuan (knowledge) dan pengalaman dari hasil eksperimen para ahli atau pakar di bidangnya. Pengetahuan pakar yang diwujudkan dalam bentuk aplikasi tingkat pemecahannya dapat sama dengan para pakarnya, sehigga pengguna  dapat  berinteraksi  dengan  dengan  komputer  sistem  pakar  tanpa  harus  menjumpai  pakarnya.  Seperti seorang  yang  menderita  penyakit  tertentu  dapat  menggunakan  sistem  pakar  yang  sesuai  atau  menyamai  gejala penyakitnya untuk mendapatkan solusi dan saran dari sistem pakar.Contoh Sistem Pakar untuk deteksi penyakit ruam kulit menggunakan metode Bayes dengan kesimpulan hasil pengujian yaitu dari enam gejala yang ada, maka nilai  probabilitas  terbesar  ada  pada  penyakit  Roseola  yaitu  0,00309716,  maka  kemungkinan  pasien  terkena penyakit Roseola dan metode Bayes cukup akurat dalam menentukan diagnosa dari penyakit ruam kulit untuk lima penyakit yang diujikan[1].
Metode  Certainty  Factor  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  untuk  sistem  pakar selain metode Bayes. Certainty Factor dapat membuktikan apakah suatu fakta itu pasti  ataukah tidak pasti yang berbentuk  metric.  Penggunaan  metode  Certainty  Factors  ini  sangatlah  mudah  dengan  penentuan  bobot  yang diberikan, dan dikalkukasi berdasarkan fakta-fakta yang muncul sebagai gejala. Hal yang perlu diperhatikan dalam metode Certainty  Factors ini adalah pemberian nilai bobot  terhadap gejala yang ditimbulkan akan berpengaruh terhadap besaran hasil kesimpulan yang diperoleh. Tidak menutup kemungkinan bagi pengembangan lanjut atas
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956
metode Certainty Factors ini dengan kombinasi rule yang lebih kompleks sehingga kompleksitas diagnosis dapat memberikan hasil yang lebih memuaskan[2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu [3]..

## 2.2 Certainty Factor
Certainty Faktor  kepastian marupakan cara dari penggabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan dalam bilangan yang tunggal.  Dalam certainty theory , data-data kualitatif dipresentasikan sebagai  derajat keyakinan ( degree of belief ). Ada dua langkah dalam perepresentasian data-data kualitatif. Langkah pertama adalah kemampuan untuk mengekspresikan  derajat  keyakinan  tersebut  dalam  sistem  pakar.  Dalam  mengekpresikan  derajat  kepastian, certainty  factor untuk  mengasumsikan  derajat  kepastian  seorang  pakar  terhadap  suatu  data. Certaity  factor memperkenalkan konsep belief/ keyakinan dan disbelief/ ketidakyakinan [4] Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumus dasar sebagai berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1) CF[H,E] 1 =CF[H]*CF[E] (2) Keterangan : CF = Certainty factor (faktor kepastian) dalam hipotesa H yang dipengaruhi oleh fakta E.
MB = Measure of belief (tingkat keyakinan) merupakan ukuran dalam kepercayaan hipotesa H dipengaruhi oleh fakta H.
E
= Evidence (peristiwa atau fakta)
CF(E)
= Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e CF(H) = Certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e) = 1 CF(H,E) = Certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti.
Certainty factor untuk kaidah yang serupa ( Similiary concluded rules ) CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 *(1-CF[H,E] 1 ) (3)
CF combine CF[H,E] old3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old ) (4)

## 2.3 Penyakit Roseola
Human  herpesvirus  type  6  (HHV-6)  merupakan  penyebab  terbanyak  Roseola  Infantum  atau  exanthema subitum(45-86%), yang merupakan penyakit pada bayi dengan ruam dan disertai dengan infeksi saluran nafas akut dan kelainan serebral. Gejala ini harus dibedakan dengan  penyakit lain pada penderita normal dan  harus dicari padanannya pada penderita dengan defisiensi imun. Virus ini umumnya hanya menimbulkan gejala klinik yang ringan,  namun  bisa  bersifat  laten  dan  sering  dikaitkan    dengan  gejala  klinik  kelainan  otak  termasuik  multiple sclerosis. Infeksi Primer HHV-6 didapat dari kasus kontak dan sumber infeksi primer HHV-6 hampir selalu tak diketahui  dengan  inkubasi  sekitar  10  hari.  Manifestasi  klinis  sangat  bervariasi;  mayoritas  berupa  Roseola  dan demam tinggi  akut  (39  -  40o C), berlangsung 3  - 6 hari. Demam seiring  dgn viremia;  disertai gejala  lethargy, anoreksia atau beberapa tak terganggu oleh demam tinggi tersebut Biasanya  diagnosis awal pend inf primer HHV- 6 adalah demam tanpa sebab yang jelas disertai (kadang) otitis media. Human herpesvirus type 7 (HHV-7) mirip dengan HHV 6 dan gejala klinik yang ditimbukan pun mirip, dengan prevalensi lebih rendah (10-31%) [7].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Tahapan analisis terhadap suatu sistem dilakukan sebelum tahapan perancangan, karena hal ini agar sistem pakar yang dirancang sesuai dengan masalah yang diselesaikan. Pembuatan sistem pakar mengacu pada user interface yang akan dirancang. Tepatnya sistem pakar penyakit Roseola dan metode Certainty Factors untuk pendefinisian harus  sesuai input data,  proses,  dan output yang  hasilkan  dapat  memberikan  keterangan  dari  input  data  yang dimasukkan. Data yang dimaksud berdasarkan hubungan-hubungan permasalahan yang berkaitan satu sama lain. Sebagai data input adalah penyakit Roseola dengan gejala-gejala Roseola Gejala, yaitu: Demam, Tinggi Demam antara  39–40  °C,  Kejang-kejang,  Ruam  kemerahan  muncul  setelah  demam  turun,  Diare,  Batuk,  Pilek,  Radang tenggorokan,  Pembesaran  kelenjar  limfe  di  kepala  belakang, Nakayamaís  spot ,  Nafsu  makan  berkurang,  dan Kelopak mata membengkak.
Tabel 1. Tabel Kode dan Nama Jenis Gejala No  Kode  Nama Jenis Gejala 1 G001  Demam
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956
2 G002  Tinggi Demam antara 39–40 °C
3 G003  Kejang-kejang 4 G004  Ruam kemerahan muncul setelah demam turun 5 G005  Diare 6 G006  Batuk 7 G007  Pilek 8 G008  Radang tenggorokan 9 G009  Pembesaran kelenjar limfe di kepala belakang 10 G010 Nakayamaís spot
11 G011  Nafsu makan berkurang
12 G012  Kelopak mata membengkak
Langkah pertama pakar memberikan sejumlah pertanyaan mengenai gejala Roseola kepada user sebagai berikut:
1. Apakah bayi mengalami demam ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab d. pasti, nilai 0,8
2. Apakah demam tinggi antara 39–40 °C ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab d. pasti, nilai 0,8
3. Apakah bayi mengalami Kejang-kejang ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab a.tidak mungkin, nilai 0,2
4. Apakah ada ruam kemerahan muncul setelah demam turun ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab d. pasti, nilai 0,8
5. Apakah bayi mengalami Diare ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab b. mungkin, nilai 0,4
6. Apakah bayi mengalami Batuk ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab b. mungkin, nilai 0,4
7. Apakah bayi mengalami Pilek ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab b. mungkin, nilai 0,4
8. Apakah terdapat Radang Tenggorokan ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab b. mungkin, nilai 0,4
9. Apakah terdapat Pembesaran kelenjar limfe di kepala belakang bayi ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti
e.  sangat pasti User menjawab b. mungkin, nilai 0,4 10. Apakah terdapak bercak merah pada langit-langit mulut dan daerah ovula ( Nakayamaís spot ) ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956
User menjawab b. mungkin, nilai 0,4
11. Apakah nafsu makan bayi berkurang ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin
c.  kemungkinan besar
d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab a. tidak mungkin, nilai 0,2 12 . Apakah Kelopak mata bayi membengkak ?
a.  tidak mungkin b.  mungkin c.  kemungkinan besar d.  pasti e.  sangat pasti
User menjawab a. tidak mungkin, nilai 0,2 Langkah kedua kaidah-kaidah yang baru tersebut di hitung nilai Cfnya dengan mengalikan CF pakar dengan CF user: CF[H,E] 1
= CF[H] 1 * CF[E] 1
= 0.8 * 0.6
= 0.48 CF[H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2
= 0,8 * 0.6
= 0.48 CF[H,E] 3 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0.2 * 0.2
= 0.04 CF[H,E] 4 = CF[H] 4 * CF[E] 4 = 0.8 * 0.4 = 0.32 CF[H,E] 5 = CF[H] 5 * CF[E] 5 = 0.4 * 0.2
= 0.08 CF[H,E] 6 = CF[H] 6 * CF[E] 6 = 0.4 * 0.2 = 0.08 CF[H,E] 7 = CF[H] 7 * CF[E] 7 = 0.4 * 0.2
= 0.08 CF[H,E] 8 = CF[H] 1 * CF[E] 1 = 0.4 * 0.2
= 0.08 CF[H,E] 9 = CF[H] 2 * CF[E] 2 = 0,4 * 0.2
= 0.08
CF[H,E] 10 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0.4 * 0.2 = 0.08 CF[H,E] 11 = CF[H] 4 * CF[E] 4
= 0.2 * 0.2
= 0.04
CF[H,E] 12 = CF[H] 5 * CF[E] 5 = 0.2 * 0.2 = 0.04 Langkah yang terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing kaidah. Berikut kombinasi CF 1 dengan CF 2 : CF combine CF[H,E] 1 , 2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1-CF[H,E] 1 ) = 0.48 + 0.48 * (1-0.48) = 0.48 + 0.2496 = 0.7296 old CF combine CF[H,E] old,3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old ) = 0.7296 + 0.04 (1-0.7296) = 0.7296 + 0.010816 = 0.740416 old2
CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1-CF[H,E] old2 )
= 0.740416 + 0.32 * (1-0.912) = 0.740416 + 0.08306688 = 0.82348288 old3
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956
CF combine CF[H,E] old3,5
= CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1-CF[H,E] old3 ) = 0.82348288 + 0.08 * (1-0.082348288 = 0.82348288 + 0.01412137 = 0.83760425 old4
CF combine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old4 + CF[H,E] 6 * (1-CF[H,E] old4 )
= 0.083760425 + 0.08 * (1-0.0823482881) = 0.083760425 + 0.01299166 = 0.85059591 old5
CF combine CF[H,E] old5,7 = CF[H,E] old5 + CF[H,E] 7 * (1-CF[H,E] old5 )
= 0.85059591 + 0.08 * (1-0.85059591) = 0.85059591 + 0.011952327 = 0.862548237 old6 CF combine CF[H,E] old6,8 = CF[H,E] old6 + CF[H,E] 8 * (1-CF[H,E] old6 )
= 0.862548237 + 0.08 * (1-0.862548237) = 0.862548237 + 0.010996141 = 0.873544378 old7 CF combine CF[H,E] old7,9
= CF[H,E] old7 + CF[H,E] 9 * (1-CF[H,E] old7 )
= 0.873544378 + 0.08 * (1-0.873544378) = 0.873544378 + 0.01011645 = 0.883660828 old8 CF combine CF[H,E] old8,10
= CF[H,E] old8 + CF[H,E] 10 * (1-CF[H,E] old8 )
= 0.883660828 + 0.08 * (1-0.883660828) = 0.883660828 + 0.009307134 = 0.892967961 old9 CF combine CF[H,E] old9,11 = CF[H,E] old9 + CF[H,E] 11 * (1-CF[H,E] old9 )
= 0.892967961 + 0.02 * (1-0.892967961) = 0.892967961 + 0.004281282 = 0.897249243 old10 CF combine CF[H,E] old10,12 = CF[H,E] old10 + CF[H,E] 12 * (1-CF[H,E] old10 )
= 0.897249243 + 0.02 * (1-0.897249243) = 0.897249243 + 0.00411003 = 0.901359273 old11 Pencarian hasil kombinasi diurutkan seperti pada tabel di bawah
Tabel 2. Perbandingan nilai kombinasi CF M1 M2 M3 0.7296 0.8128 0.8704 0.740416 0.820288 0.880768 0.82348288 0.93530368 0.95707648 0.83760425 0.945655091 0.970812006 0.85059591 0.954350277 0.980152164 0.862548237 0.961654232 0.986503472 0.873544378 0.967789555 0.988662916 0.883660828 0.972943226 0.99047685 0.892967961 0.97727231 0.993524258 0.897249243 0.978181418 0.994042317 Hasil Akhir → 0.901359273 0.979054161 0.994518932
Dari tabel di atas pada kombinasi ke sebelas disusun seperti berikut : Roseola Ringan = 0.901359273 Roseola Sedang = 0.979054161 Roseola Berat = 0.994518932 Maka  tingkat  keyakinan  dari  pada  jawaban  user  didiagnosa  sebagai  Roseola  Berat.  Solusi  penderita  terkena Roseola berat yaitu, segera bawa ke dokter atau Rumah Sakit untuk penanganan lebih lanjut. Beri banyak cairan untuk mencegah dehidrasi akibat demam tinggi.

## 3.1 Implementasi
Hasil pengujian program menampilkan hasil output dari sebuah input data pada aplikasi yang telah siap. Untuk melakukan input pada halaman konsultasi yaitu dengan cara pilih jawaban yang menurut pengguna sesuai dengan kondisi yang dialami bayinya.. Setelah memilih salah satu jawaban hingga 12 pertanyaan pengguna dapat menekan tombol Proses dan menunggu halaman hasil keluar. Berikut ini adalah gambar tampilan halaman Konsultasi.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956
Gambar 1. Input Pada Halaman Konsultasi
Tampilan output adalah  tampilan  hasil  dari  proses  metode certainty  factor pada  sistem  pakar  penyakit Roseola.  Gambar  2.  di  bawah  ini  adalah  tampilan output yang  memuat  nama  bayi  pengguna,  hasil  penyakit Roseola, dan solusi yang diberikan yang berkaitan dengan hasil.
Gambar 2. Tampilan Hasil Diagnosa Penyakit Roseola

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil yang penulis lakukan terhadap penelitian ini penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang terkait dengan proses penelitian maupun dengan isi dari penelitian itu sendiri. Adapun kesimpulan - kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Gejela-gejala penyakit Roseola terdiri dari dua belas gejala keseluruhannya, namun penyakit Roseola dapat juga tidak mengidikasikan keseluruhan dari gejala-gejala, karena itu penyakit Roseola dibagi menjadi tiga yaitu, Roseola ringan, Roseola sedang, dan Roseola berat.
2. Pendiagnosaan  penyakit  Roseola  dilakukan  pengguna  dengan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  pilihan ganda. Setiap jawaban akan dibandingkan dengan fakta yang tersimpan dalam mesin inferensi sistem pakar.
3. Perancangan sistem pakar penyakit Roseola berbasis web dapat digunakan siapa saja baik secara online

## REFERENCES
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1956
[1] Z. Yunizar, 2017, Sistem Pakar Untuk Deteksi Penyakit Ruam Kulit Menggunakan Metode Bayes, Variasi : Majalah Ilmiah Universitas Almuslim p55-62, ISSN 2085-6172.
[2] S. Rohajawati dan R. Supriyati, 2010, Sistem Pakar: Diagnosis Penyakit Unggas Dengan Metode Bayes, Jurnal CommIT, Bogor
[3] Kusrini,2008.Aplikasi Sistem Pakar. Penerbit Andi, Yogyakarta
[4] M. Arhami, 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Penerbit Andi. Yogyakarta