## SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF)
Luther A. Latumakulita 1)
1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat Manado 95115 e-mail: alexalatu@gmail.com

## ABSTRAK
Telah  dibangun  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  anak  dengan  penanganan  faktor ketidakpastian  menggunakan certainty  factor (CF).  Tahapan  pembangunan  sistem  ini  dimulai dengan mengakuisisi pengetahuan dari dokter ahli anak kemudian membangun basis pengetahuan dan memberikan nilai CF pada setiap gejala yang terkait dengan suatu penyakit anak dalam range nilai  0  dan1.  Dengan  memilih  gejala-gejala  penyakit  yang  dilihat  atau  dirasakan  maka  sistem dapat  mendiagnosa  penyakit  anak  dengan  menampilkan  tiga  penyakit  dengan  nilai  CF  terbesar yang diurutkan secara descending.
Kata kunci : Certainty faktor, sistem pakar, penyakit anak

## EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING CHILD DISEASE
BY USING CERTAINTY FACTOR (CF)

## ABSTRACT
An expert system has been conducted for diagnosing child disease by using certainty factor (CF) with  uncertainty  variable.  This  conducting  phase  was  started  by  acquiring  the  pediatrician’s knowledge which was then followed by conducting knowledge base and giving CF value on every symptom which bonds to a child disease on 0 to 1 range. By choosing the syptoms of the disease that  have  been  observed  or  felt,  the  system  would  be  able  to  diagnose  the  child  disease  by showing the three diseases which have been listed descendingly from the biggest CF value.
Keywords: certainty factor, expert system, child disease

## PENDAHULUAN

## Latar Brlakang
Ketersediaan  dokter  ahli  dan  tenaga medis  relatif  masih  kurang  khususnya  di daerah-daerah  pelosok  dan  terpencil.  Hal  ini membuat  masyarakat  mengalami  kesulitan dalam    mendiagnosa  penyakit  tertentu sehingga penanganan medis menjadi terlambat    dan  dapat    mengakibatkan    resiko kematian.
Anak  sangat  rentan  terhadap  kuman penyakit  sehingga  sebagai  orang  tua  perlu untuk  secara  cepat  memperoleh  informasi tentang  tingkat  keparahan  penyakit  anak walaupun  tidak  tersedia  dokter  ahli  anak sehingga  orang  tua  mempunyai  pengetahuan yang cukup untuk melakukan tindakan awal.
Keterbatasan ketersediaan tenaga paramedis  khususnya  dokter  ahli  anak  di
daerah  terpencil dapat diatasi dengan mengadopsi  kepakaran  dokter  ahli  anak kedalam suatu sistem berbasis komputer yang mampu melakukan diagnosa layaknya seorang  dokter  ahli  anak.  Untuk  menangani factor  ketidakpastian  dalam  mendiagona penyakit  anak  maka  sistem  pakar  tersebut dirancang  dengan  menggunakan  teori-teori ketidak  pastian  seperti  yang  akan  di  bahas pada bab selanjutnya. Sistem pakar yang akan dibangun  dalam  penelitian  ini  menggunakan Certainty  Factor. (CF)  untuk  penanganan masalah ketidakpastian.

## Perumusan Masalah
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi permasalahan utama adalah bagaimana membangun  suatu  sistem  berbasis  komputer yang dapat mengadopsi kepakaran dokter ahli anak dengan menggunakan Certainty Factor.
(CF) dalam menangani masalah ketidakpastian.  sehingga  masyarakat  dapat menngunakan sistem tersebut untuk melakukan  diagnosa  terhadap  penyakit  anak.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  program komputer  yang  dirancang  untuk  mengambil keputusan  seperti  keputusan  yang  diambil oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar. Dalam penyusunannya, sistem 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. Tujuan  utama sistem  pakar  bukan  untuk  menggantikan kedudukan  seorang  ahli  atau  seorang  pakar, tetapi hanya untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar. Seiring pertumbuhan populasi manusia, maka di  masa  yang  akan  datang  sistem  pakar  ini diharapkan  sangat  berguna  membantu  dalam hal  pengambilan  keputusan  (Giarratano  dan Riley, 2005).
Berikut  ini  ada  beberapa  definisi tentang  sistem  pakar  menurut  para  ahli, antara lain :
a) 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
(Martin dan Oxman, 1988). b) Sistem  pakar  merupakan  bidang  yang dicirikan oleh sistem berbasis
pengetahuan  (Knowledge  Base  System), memungkinkan  komputer  dapat  berfikir dan mengambil keputusan dari sekumpulan kaidah (Ignizio, 1991).
c) Sistem  pakar  adalah  program  komputer yang  didesain  untuk  meniru  kemampuan memecahkan masalah dari seorang pakar.
Pakar  adalah  orang  yang  memiliki kemampuan atau mengerti dalam menghadapi suatu masalah. Lewat pengalaman, seorang pakar mengembangkan kemampuan yang
membuatnya dapat memecahkan permasalahan dengan hasil yang baik dan efisien (John Durkin, 1994) d) Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang kecerdasan  buatan  yang  menggunakan pengetahuan-pengetahuan  khusus  yang dimiliki oleh seorang ahli untuk menyelesaikan  suatu  masalah  tertentu (Giarratano dan Riley, 2005).

## Certainty Factor
Sistem  pakar  harus  mampu  bekerja dalam  ketidakpastian  (Giarratano  dan  Riley, 2005).  Sejumlah  teori  telah  ditemukan  untuk menyelesaikan ketidakpastian, antara lain:
a) Probabilitas klasik ( classical probability ) b) Probabilitas Bayes ( Bayesian probability ) c) Teori  Hartley  berdasarkan  himpunan klasik ( Hartley theory based on classical sets ) d) Teori Shannon berdasarkan pada
probabilitas  ( Shanon  theory  based  on probability ) e) Teori Dempster-Shafer ( Dempster-
Shafer theory ) f) Teori  fuzzy  Zadeh  ( Zadeh’s  fuzzy theory )
g) Faktor kepastian ( certainty factor ) Rumus  umum  menentukan Certainty Factor :
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]   ….. (1) dengan :
CF[h,e] = faktor kepastian MB[h,e] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1) MD[h,e] = ukuran ketidakpercayaan terha- dap evidence h, jika diberikan evidence e (antara 0 da1)
Suatu sistem pakar seringkali memiliki  kaidah  lebih  dari  satu  dan  terdiri dari  beberapa  premis  yang  dihubungkan dengan AND atau OR . Pengetahuan mengenai premis  dapat  juga  tidak  pasti,  hal  ini dikarenakan  besarnya  nilai  ( value )  CF  yang diberikan oleh pasien saat menjawab pertanyaan  sistem  atas  premis  (gejala)  yang dialami  pasien  atau  dapat  juga  dari  nilai  CF hipotesa.
Formula  CF  untuk  beberapa  kaidah  yang mengarah  pada  hipotesa  yang  sama  menurut Kusrini  (2006),  dapat  dituliskan  sebagai berikut :
CF(R1) + CF(R2) – [CF(R1) * CF(R2)] ;
CF(H) CF(R1) + CF(R2) + [CF(R1) * CF(R2)]; nilai CF(R1) dan CF(R2) > 0 nilai CF(R1) dan CF(R2) < 0 nilai CF(R1) dan CF(R2) berlawanan tanda CF(H)= (Rumus 2)

## METODE PENELITIAN
Metode-metode yang digunakan dalam  penelitian ini:
a) Studi Pustaka Studi pustaka mempelajari defenisi
b) Wawancara dengan dokter ahli anak untuk mendapatkan  data  penyakit  anak  dan gejala-gejalanya  serta  teknik  inferensi untuk memperoleh kesimpulan
c) Metode Pengembangan Sistem Dalam  pengembangan  sistem  beberapa tahapan yang dilakukan adalah:
 Tahapan Akuisisi Pengetahuan
Pada bagian ini dilakukan proses mengubah  data-data  menjadi  perumusan pengetahuan  awal  tentang  penyakit  anak. Pada bagian ini melibatkan pakar penyakit mata sebagai nara sumber.
 Tahapan Perancangan Sistem Pada  bagian  ini,  rumusan  pengetahuan yang  telah  diperoleh  diolah  lebih  lanjut menjadi bentuk pengetahuan dalam format JIKA <anteseden> MAKA <konsekuen>.    Konsekuen  merupakan kesimpulan  berdasarkan  rule  dari  basis pengetahuan.  Dalam  tahapan  ini  juga dirancang  interface  menyangkut  interface untuk  penginputan  data  dan  interface untuk proses diagnose
 Tahapan Implementasi Dalam  tahapan  ini  rancangan  yang  sudah dibuat  pada  tahapan  sebelumnya  di terjemahkan dalam sintaks bahasa
pemograman
 Tahapan Pengujian Sistem Dalam tahapan ini data diinput dan proses diagnose dilakukan keudian output sistem berupa  hasil  diagnose  dianalisis  untuk menguji  kebenarannya  sesuai  dengan
teori-teori yang dilibatkan.

## Akuisisi Pengetahuan
Berdasarkan
pengetahuan yang diperoleh  dari  pakar  maka  sibangun  table keputusan  sebagai  dasar  pembuatan  mesin inferensi.
Tabel
keputusan Sistem
Pendiagnosa  Penyakit  Anak  Menggunakan Certainty Factor dapat dilihat pada tabel 1. Nilai Certainty  Factor ditentukan untuk  setiap  gejala  yang  melekat  pada  suatu penyakit  dan  dalam  sistem  ini  nilai  certainty factor dapat diupdate.
Dari  Tabel  keputusan  diatas  maka  dapat dibentuk tujuh aturan ( rule ) Sebagai berikut
R1: IF demam AND lesu AND malas makan AND  muntah  berak  AND  pendarahan pada  kulit  AND  mimisan  AND  sakit kepala THEN penyakit=DBD
R2: IF demam AND sakit kepala AND tubuh menggigil  AND  denyut  jantung  lemah AND badan lemah AND Nyeri otot myalgia  AND  Tidak  nafsu    makan AND konstipasi THEN penyakit=Demam Tifoit
R3: IF demam AND nyeri tenggorokan AND hidung  meler  AND  batuk  AND  bercak koplik  AND  nyeri  otot   AND  mata merah THEN penyakit=Campak
R4:  IF  buang  air  besar  terus  menerus  AND mual  AND  muntah-muntah  AND  pegal pada  punggung  AND  perut  sering berbunyi THEN penyakit=Diare
R5:  IF  buang  air  besar  terus  menerus  AND mual  AND  muntah-muntah  AND  pegal pada  punggung  AND  perut  sering berbunyi THEN penyakit=Tetanus
R6:  IF  demam  AND  lesu  AND  sakit  kepala AND tubuh menggigil AND tidak nafsu makan AND sakit otot AND nyeri perut AND nyeri punggung THEN
penyakit=Malaria R7:  IF  demam  AND  lesu  AND  sakit  kepala AND  mual  AND  nyeri  punggung  AND tonjolan-tonjolan kemerahan AND THEN penyakit=Varisela
Tabel 1.  Tabel Keputusan Penyakit Berdasarkan Gejala
Tabel Keputusan Penyakit Berdasarkan Gejalanya Gejala Penyakit P01 P02 P03 P04 P05  P06 P07 Demam √ √ √ √ √ Lesu √ √ Malas makan √ Muntah berak √ Pendarahan pada kulit √ Mimisan √ Sakit Kepala √ √ √ √ √ Tubuh menggigil √ √ √ Denyut jantung lemah √ Badan lemah √ Nyeri otot myalgia √ Tidak nafsu makan √ √ Konstipasi √ Sakit perut √ Penyebaran vlek merah muda √ Nyeri tenggorokan √ √ Hidung meler √ Batuk √ Bercak Koplik √ Nyeri otot √ Mata merah √ Buang air besar terus menerus √ Mual √ √ Muntah-muntah √ Pegal pada punggung √ Perut sering berbunyi √ Kekakuan rahang √ Nyeri telan √ Kejang otot √ Sakit Otot √ Nyeri perut √ Nyeri punggung √ √ Tonjolan-tonjolan kemerahan √
Keterangan  Penyakit:  P01:  DBD  (Demam  Berdarah  Dengue),  P02:  Demam  Tifoid,  P03:  Campak,  P04: Diare, P05: Tetanus, P06: Malaria, P07: Varisela (Cacar Air)
Perancangan Basis Data
Sistem manajemen database yang digunakan  adalam  Microsoft  Access  2003 dengan struktur tabel sebagai berikut:
1. Tabel User.
Tabel user digunakan untuk menyimpan data user  sebagai  admin,  debgab  struktur  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Struktur Tabel User
No. Field Tipe Keterangan 1 Nama User Text User Admin 2 Passwor Text Password Admin Lebar 20 20
2. Tabel Penyakit.
Tabel  penyakit  digunakan  untuk  menyimpan data penyakit, dengan struktur pada Tabel 3.

## Tabel 3. Struktur Tabel Penyakit
No. Field Tipe Keterangan 1 Kode Penyakit Text Primary key, Kode Penyakit 2 Nama Penyakit Text Nama Penyakit
3 Penyebab Memo Penyebab penyakit Lebar 7 100 -
3. Tabel Gejala
Tabel  gejala  digunakan  untuk  menyimpan semua  gejala  penyakit  yang  terkait  dengan penyakit anak (Tabel 4).
Tabel 4. Struktur Tabel Gejala
No. Field Tipe Keterangan
1 Kode Gejala Text Primary key , kode gejala penyakit 2 Nama Gejala Text Nama Gejala Penyakit 3 Keterangan Gejala
Memo Keterangan Lebar 7 150 -
4. Tabel Penyakit_Gejala.
Tabel  Penyakit_Gejala  adalah  tabel  yang digunakan  untuk  aturan  ( rule )  yang  telah didefenisikan sebelumnya (Tabel 5).
Tabel 5. Struktur Tabel Penyakit_Gejala
No. Field Tipe Keterangan 1 Kode Penyakit Text Kode Penyakit 2 Kode Gejala Text Kode Gejala Penyakit Lebar 7 7 3 CF Number Nilai CF Gejala Terhadap Penyakit -

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bahasa pemograman yang digunakan dalam  membangun  sistem  ini  adalah  Visual Basic  6.0.  Menu  utama  dari  sistem  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Untuk  dapat  melakukan  pengolahan database pengetahuan  berupa  data  penyakit, gejala  dan  rule  maka user harus  terlebih melakukan  proses  login  untk  memastikan user  tersebut  sebagai  admin.  Tampilan  dari layar menu login dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Menu Login
User  sebagai  admin  yang  telah melakukan proses login dapat mengolah data penyakit  melalui  form  penyakit  seperti gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Tampilan Form Penyakit
Pengolahan  data  gejala  penyakit  dapat dilakukan  melalui  Form  Gejala  Penyakit seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4 Tampilan Form Gejala Penyakit
Setelah data gejala dan data penyakit diinput  maka  langkah  selanjutna  adalah membangun  basis  pengetahuan  dengan  cara melakukan  penginputan  data  aturan  ( rules ) melalui form Rule seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Form Rule Nilai Certainty Factor (CF)
ditentukan    untuk  setiap  gejala  yang berkorespondensi  dengan  penyakit  tertentu dalam  range  nilai  0..1.  Nilai  ini  mewakili keyakinan seorang pakar dalam hal ini dokter anak terhadap suatu gejala yang mempengaruhi  terjadinya  suatu  penyakit tertentu.
Selanjutnya  proses  diagnosis  dapat dilakukan melalui form diagnosa seperti yang terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Form Diagnosa
Form  diagnosa  dapat  diakses  tanpa melalui  proses  login.  Semua  data  gejala penyakit  yang  telah  tersimpan  dalam  tabel gejala  ditampilkan  dan  user  dapat  memilih gejala  yang  dirasakan  atau  dilihat  pada  anak dengan  cara  mencentang button  chek yang
tersedia.  Berdasarkan  gejala-gejala  yang dipilih tersebut maka sistem akan menjalankan  mesin  inferensi  yang  telah dibuat  menurut  pendefenisian  aturan  ( rule ) yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Untuk menghitung  tingkat  kepercayaan  terjadinya penyakit yang terdiagnosa menggunakan nilai
CF  dan  hasilnya  dapat  dilihat  seperti  pada gambar 7 berikut ini:
Gambar 7 Tampilan Form Hasil Diagnosa
Dengan  Menggunakan  (Rumus  2) nilai  CF  untuk  setiap  penyakit  dihitung kemudian  ditampilkan  tiga  jenis  penyakit dengan  nilai  CF  terbesar  yang  diurutkan secara descending . Berdasarkan gejala dipilih dan  nilai  CF  gejala  pada  Penyakit  DBD seperti pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Nilai CF Gejala Pada Penyakit DBD
No. Gejala Penyakit CF 1 Demam DBD 0,8 2 Lesu DBD 0,5 3 Malas Makan DBD 0,2 4 Mimisan DBD 0,5 5 Muntah Berak DBD 0,6 6 Sakit Kepala DBD 0,3 maka nilai CF Penyakit Denam Berdarah Dengue (DBD) deperoleh dengan cara: CF(A) = CF(1) + [ CF(2) * (1 – CF(1) ] = 0,8 + [0,5*(1 – 0,8)] = 0,9 CF(B) = CF(3) + [ CF(A) * (1 – CF(3) ] = 0,2 + [0,9*(1 – 0,2)] =  0,92 CF(C) = CF(4) + [ CF(B) *  (1 – CF(4) ]= 0,5 + [0,92*(1 – 0,5)] =  0,96 CF(D) = CF(5) + [ CF(C) * (1 – CF(5) ]= 0,6 + [0,96*(1 – 0,6)]= 0,984 CF(E) = CF(6) + [ CF(D) * (1 – CF(6) ] = 0,3
+ [0,984*(1 – 0,3)]= 0,9888
Sehingga  CF  penyakit  DBD  (Demam Berdarah  Dengue) adalah  0,9888  (dibulatkan menjadi  0,99atau  99%),  dan  Berdasarkan
nilai CF gejala pada penyakit  Demam Tifoid seperti yang terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai CF Gejala Pada Penyakit Demam Tifoid No. Gejala Penyakit CF 1 Demam Demam Tifoid 0,83 6 Sakit Kepala Demam Tifoid 0,50
Maka  nilai  CF  Penyakit  Demam  Tifoid adalah : CF(A) = CF(1) + [ CF(2) * (1 – CF(1) ] = 0,83 + [0,50*(1 – 0,83)] = 0,92 Dan  untuk  penyakit  campak  yang  hanya memiliki  satu  gejala  dari  gejala  yang  dipilih yaitu  gejala  demam  (CF=80)  maka  CF Penyakit campak adalah: CF(A) = CF(1) + [ CF(2) * (1 – CF(1) ] = 0,80 + [0,0*(1 – 0,83)] = 0,80
Dengan cara yang sama maka semua penyakit  dihitung  nilai  CF.  Nilai  CF  Dari hasil  perhitungan  nilai  CF  untuk  semua penyakit diperoleh Penyakit Demam
Berdarah  Dengue  mempunyai  nilai  CF terbesar yaitu 0,99 Maka penyakit DBD yang di fired sebagai  kesimpulan  hasil  diagnosis menurut gejala yang dipilih.

## KESIMPULAN
Sistem  Pakar    Pendiagnosa  Penyakit Anak  Menggunakan Certainty  Factor dapat digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  anak
dengan  tingkat  kepercayaan  yang  telah ditentukan  oleh  pakar  terhadap  gejala-gejala yang  mempengaruhi  probabilitas  terjadinya suatu penyakit anak. Sistem ini akan optimal jika  seorang  atau  sekelompok  pakar  dalam hal ini dokter ahli anak telah mendefenisikan secara  jelas  nilai  CF  setiap  gejala  penyakit terhadap  kemungkinan  terjadinya  penyakit anak.

## DAFTAR PUSTAKA
Durkin,  J.  1994. Expert  System:  Design  and Development. Prentice-Hall  Int.  Inc., New Jersey.
Giarratano,  J.  &  Riley,  G.  2005. Expert Sistem:  Principles  and  Programming,
4th Edition. PWS Publishing Company, Boston.
Ignizio,  J.  P.  1991. Introduction  To  Expert Systems  :  The  Development  and Implementation  of  Rule-Based  Expert Systems . McGraw-Hill,Inc., New York.
Kusrini.  2006.  Sistem  Pakar  Teori  dan Aplikasi.  Penerbit Andi, Yokyakarta.
Martin, J & Oxman, S. 1988. Building Expert System  a  tutorial .  Prentice  Hall,  New Jersey.