ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5563

## Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web
Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo a , Latifah Rifani a , Wiwin Agus Kristiana a , Aryo Nugroho a,* a Teknik Informatika, Universitas Narotama, Jl Arif Rahman Hakim No 51, Surabaya, Indonesia
* correspondence email : aryo.nugroho@narotama.ac.id
Abstract —Today's  nurses   are   in   charge   of   helping  the   performance   of   a  doctor   and   interacting   more directly with a patient. Patients who come to health facilities have different health problems, including those with the cardiovascular system. When there is a disturbance or blockage in the two parts of the body, it will interfere with blood circulation in the patient's body and cause a dangerous impact on the patient. However, it is not uncommon for a nurse to make mistakes in concluding a diagnosis due to a lack of focus. Therefore, one of the applications of technology in the world of health is applying artificial intelligence technology to help nurses determine the diagnosis accurately. With the Certainty Factor method, the nurse will determine the diagnosis based on subjective and objective data. The use of Forward Chaining algorithms to analyze thoughts and decide on this system will later predict whether a patient is diagnosed with a cardiovascular system. In addition, the use of the Laravel framework makes this system web-based, which is certainly easy to operate by all nursing personnel and is accurate in helping the diagnosis process to patients.

## Index Terms—Cardiovascular, Laravel, Certainty Factor.
Abstrak —Perawat saat ini tidak hanya sekedar bertugas untuk membantu kinerja dari seorang dokter saja, melainkan akan lebih banyak berinteraksi secara langsung dengan seorang pasien. Pasien yang datang ke fasilitas   kesehatan   memiliki   permasalahan   kesehatan   yang   berbeda-beda,   termasuk   dengan   sistem kardiovaskular .   Saat   terjadi   gangguan   maupun   penyumbatan   pada   kedua   bagian   tubuh   tersebut, mengakibatkan   sirkulasi   darah   pada   tubuh   pasien   akan   terganggu   dan   mengakibatkan   dampak   yang berbahaya   bagi   pasien.   Namun   tidak   jarang   seorang   perawat   melakukan   kesalahan   dalam   mengambil kesimpulan   diagnosa   yang   disebabkan   kurangnya   fokus   dan   lain   sebagainya.   Maka   dari   itu   salah   satu penerapan teknologi pada dunia kesehatan adalah dengan menerapkan teknologi kecerdasan buatan yang nantinya akan membantu para perawat menentukan diagnosa secara akurat. Dengan metode Certainty Factor perawat akan menentukan diagnosa berdasarkan data secara subjektif dan objektif. Penggunaan algoritma forward chaining untuk melakukan analisis pemikiran dan juga pengambilan sebuah keputusan pada sistem ini yang nantinya akan memprediksi seorang pasien apakah terdiagnosis sistem kardiovaskular . Selain itu penggunaan framework laravel membuat sistem ini berbasiskan web yang tentunya mudah dioperasikan oleh semua tenaga keperawatan serta akurat dalam membantu proses diagnosa kepada pasien.
Kata Kunci — Kardiovaskular , Laravel, Certainty Factor.

## I. PENDAHULUAN
Sebagai salah satu tulang punggung pemberi pelayanan kesehatan, perawat merupakan tenaga profesional kesehatan yang mempunyai kesempatan lebih lama untuk berinteraksi dengan pasien. Pada masa  sekarang  perawat  tidak  hanya  bertugas untuk membantu dokter  saja, namun diharapkan  untuk mampu melakukan diagnosa awal  kepada  para pasien  [1]. Pasien yang datang ke fasilitas kesehatan seperti rumah sakit dengan permasalah yang berkaitan terkait sistem kardiovaskuler, perlu mendapatkan penanganan yang tepat  [2]. Perawat diharapkan mampu menentukan diagnosis dan rencana intervensi keperawatan berdasarkan tanda ( sign ) dan gejala ( symptom )  [3]. Namun yang terjadi dilapangan para tenaga keperawatan sering melakukan diagnosa yang terfragmentasi dan tidak berdasarkan tingkat urgensi kegawatdaruratan kasus yang sedang dihadapi, seperti permasalahan yang menyangkut terkait dengan sistem kardiovaskular  [4]. Berdasarkan penelitian-penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya dengan judul “Sistem Pakar Pemupukan Kelapa Sawit Menggunakan Metode Forward Chaining ” yang bertujuan untuk mengidentifikasi basis pengetahuan berupa fakta-fakta yang dibutuhkan untuk pemupukan kelapa sawit, dimana penelitian ini menggunakan forward chaining untuk mengambil sebuah keputusan . Setelah itu berdasarkan penelitian yang berjudul “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis   Menggunakan   Metode Certainty   Factor Dengan   Penelusuran Forward   Training ”   dimana
penelitian   ini   bertujuan   untuk  mengetahui   kemungkinan   pasien   mengidap   penyakit Asidosis  Tubulus Renalis atau tidak serta mengetahui faktor-faktor resiko yang dimiliki pasien [5]. Berdasarkan beberapa penelitian yang telah ada sebelumnya, penulis ingin mengembangkan sebuah  penelitian yang nantinya dapat membantu para tenaga keperawatan untuk merekomendasikan penegakan diagnosa keperawatan sistem kardiovaskuler [6].  Dengan  menggunakan   UML  ( Unified  Modelling  Language )  tampilan dari sebuah sistem nantinya akan lebih interaktif dengan berbagai grafik atau gambar yang dapat digunakan untuk membuat visualisasi dari sistem tersebut yang tentunya memudahkan bagi orang yang awam  [7]. Selain   itu   penggunaan framework PHP   yang   bersifat open-source yaitu   Laravel   pada   website   yang nantinya akan digunakan oleh para tenaga keperawatan membuat sistem yang dijalankan akan lebih stabil dan   juga   memiliki   akurasi   yang   baik  [8].   Dimana   didukung   dengan   kerangka   dari   laravel   seperti Authentication,  routing,  session  manager,   caching,  IoC  container dan   masih  banyak  lagi  komponen lainnya, website yang nantinya akan diimplementasikan akan lebih baik dari segi keamanan data atau serangan   dari   pihak   luar  [9].   Maka   dari   itu   dengan   penelitian   ini   diharapkan   nantinya   para   tenaga keperawatan dapat melakukan proses diagnosa lebih cepat, akurat dan dapat menangani pasien secara tepat.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Wawancara
Selama proses pembuatan aplikasi sistem pakar ini berlangsung, penulis selalu melakukan wawancara dengan   tenaga  keperawatan  profesional  di   Klinik  Grha  Kumala  serta   aktif melakukan   diskusi  untuk keperluan pengambilan data dan penggalian informasi terkait dengan penelitian yang sedang berlangsung bersama konsultan keperawatan PT Husada Adnyana Indonesia. Setelah data-data yang didapatkan dari beberapa narasumber yang sudah disebutkan, penulis mengumpulkan data gejala, data diagnosis serta data nilai kepastian atas parameter data subjektif dan objektif pengkajian perawatan.

## B. Metode Certainty Factor
Faktor   kepastian   yang   menyatakan   kepercayaan   dalam   sebuah   kejadian   berdasarkan   bukti   atau penilaian   pakar.   Certainty   factor   menggunakan   suatu   nilai   untuk   mengasumsikan   derajat   keyakinan seorang pakar terhadap sebuah data [10]. Analisa dengan metode certainty factor pada suatu sistem pakar adalah   dengan   menggunakan   metode   certainty   factor,   dimana   metode   ini   merupakan   metode   yang mengukur nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan dan mengatasi kesulitan dalam menentukan kriteria hasil terhadap asesmen keperawatan kardiovaskuler [11]. Berikut merupakan rumus metode Certainty Factor untuk mengasumsikan kepastian seorang pakar terhadap suatu data.
CF[H,E] = CF[H] * CF[E] , CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 *(1CF[H,E]1) , CFcombineCF[H,E]old3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1CF[H,E]old) .
C. Pengumpulan Data Gejala Dan Diagnosis
Pengumpulan data dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu studi pustaka, wawancara dan analisis data rekam medis dalam basis pengetahuan.
1. Data Subyektif
Data   subyektif   diperoleh   dari   hasil   pengkajian   terhadap   beberapa   pasien,   keluarga   dan   tenaga keperawatan.   Data   ini   berupa   keluhan   atau   persepsi   subyektif   pasien   terhadap   status   kesehatannya. Berikut merupakan hasil pengumpulan datanya :
Tabel 1. Data Gejala Subyektif
No Gejala 1 Batuk
2 Dispnea
3 Lelah
4 Oliguria
5 Ortopnea
Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web (Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo)

## 2. Data Obyektif
Informasi data obyektif didapatkan dari hasil observasi, pemeriksaan fisik dan hasil laboratorium. Fokus dari pengkajian data obyektif berupa status kesehatan, fungsi atau status respon pasien terhadap terapi resiko untuk masalah potensial, dukungan terhadap pasien. Berikut merupakan bentuk datanya :
Tabel 2. Data Gejala Obyektif
No Gejala 1 ETCO2 2 Frekuensi Nadi 3 Frekuensi Nafas
4 Gambaran EKG aritmia
5 Produksi Urine

## 3. Data Diagnosis
Tabel 3. Data Diagnosis No Diagnosis 1 Sirkulasi Spontan
2 Curah Jantung
3 Perfusi Perifer
4 Tingkat Pendarahan
5 Perfusi Gastrointestinal

## D. Pembuatan Rule Setiap Gejala
Dalam setiap pembuatan rule setelah data terkumpul, maka dari setiap gejala akan dibuat rule dan memasukkan nilai/pembobotan cf dari setiap gejala.
Tabel 4. Data Ketentuan Nilai Pakar dan Ketentuan Diagnosis
No Kreteria Hasil Nlai CF (Diagnosis) Sirkulasi Spontan 1 ETCO2 0 YA 2 Frekuensi Nadi 1 YA 3 Frekuensi Nafas 0 YA 4 Gambaran EKG aritmia 1 YA 5 Produksi Urine 1 YA 6 Saturasi oksigen 1 YA 7 Suhu Tubuh 1 YA 8 Tekanan Darah 1 YA 9 Tingkat Kesadaran 0 YA
Dimana berdasarkan data yang ditunjukkan pada tabel 4, menunjukkan bahwa setiap kriteria memiliki nilai   CF   yang   berbeda-beda   meskipun   satu   dengan   yang   lain   tidak   terlalu   jauh   perbedaan   nilainya. Sedangkan dari segi diagnosis, disebutkan bahwa semuanya bernilai YA berdasarkan sirkulasi spontan.
E. Desain Sistem
Pada gambar diatas merupakan flow dari sistem yang nantinya akan dibangun untuk menentukan penyakit kardiovaskular untuk membantu para tenaga keperawatan dalam penelitian yang akan dilakukan kali ini.
Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web (Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo)
Gambar 1. Desain Sistem Master Administrator

## III. RESULT AND DISCUSSION
A. Pengolahan Data Pasien
Pada pengolahan data pasien ini merupakan tahapan awal yang digunakan untuk melakukan registrasi dari pasien yang akan diperiksa oleh para tenaga keperawatan. Tujuan adanya pengolahan data pasien ini bertujuan untuk menentukan identitas yang valid dari pasien mulai dari nama dan juga identitas dasar lainnya. Pada bagian ini terlihat jelas bahwa nantinya administrator akan melakukan pengisian data diri dari calon pasien yang akan dilakukan pemeriksaan.
Berikut adalah merupakan tampilan dari website yang digunakan untuk melakukan pengolahan data pasien:
Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web (Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo)
Gambar 2. Dashboard Pengolahan Data Pasien.
B. Pengolahan Data Gejala
Pada tahapan ini adalah bagian yang digunakan untuk memasukkan data gejala yang dialami oleh pasien, sebagai tahapan untuk pemeriksaan tahap selanjutnya.

## Gambar 3. Dashboard Pengolahan Data Gejala
Pada dashboard tersebut menunjukkan beberapa field isian yang digunakan untuk memasukkan nama gejala apa yang sedang diderita oleh pasien untuk selanjutnya akan diolah kembali.
C. Pengolahan Data Rule Diagnosis
Pada tahapan ini adalah bagian yang digunakan untuk menentukan diagnosis gejala yang dialami oleh pasien.   Pada   bagian   ini   data   yang   digunakan   sebagai   acuan   untuk   menentukan   sebuah   gejala   akan diperoleh dari pengolahan data yang dilakukan sebelumnya yaitu proses memasukkan data pada menu gejala.
Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web (Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo)

## Gambar 4. Dashboard Pengolahan Rule Diagnosa
Pada bagian ini merupakan  tahapan yang akan menampilkan hasil rule diagnosa yang menampilkan hasil dari seorang pasien. Dimana tahapan ini akan menganalisa data yang telah dimasukkan pada tahapan sebelumnya. Terdapat pula nilai CF atau Certainty Factor yang digunakan untuk menentukan apakah pasien tersebut terindikasi memiliki gejala penyakit kardiovaskular atau tidak. Kemudian sistem akan menentukan hasil diagnosis akhir dari seorang pasien seperti gambar 5 berikut ini :

## Gambar 5. Hasil Diagnosa
Pada gambar  tersebut  menunjukkan bahwa  sistem  akan melakukan  penyimpulan gejala  apa  yang diderita seorang pasien dengan sebelumnya memperhatikan berbagai aspek, seperti nilai Certainty Factor, Data   gejala,   data   objektif   serta   yang   terakhir   adalah   subjektif.   Dengan   pengolahan   tersebut   akan menghasilkan sebuah diagnosa seperti gambar 5 diatas yang menunjukkan nama pasien yang dilengkapi dengan keterangan masalah yang timbul.

## IV. KESIMPULAN
Dengan   menerapkan   metode   Certainty   Factor   membuat   pengambilan   keputusan   diagnosa   yang dilakukan oleh para tenaga keperawatan dapat lebih cepat dan akurat. Selain itu penggunaan sistem yang berbasis web dengan menerapkan  sistem UML yang lebih mudah digunakan oleh orang awam  akan pengoperasian komputer. Dengan penerapan framework laravel pula, pengolahan data serta kecepatan dari kinerja website bisa lebih baik dan handal. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan mampu mengatasi masalah pada penanganan pasien sistem kardiovaskuler oleh tenaga keperawatan dengan baik serta   sesuai   dengan   standar   yang   telah   ditentukan   agar   pasien   dapat   tertangani   dengan   tepat   dan menurunkan resiko kematian.
Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web (Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.   W.   Nola,   “Asuhan   Keperawatan   Pada   Pasien   St   Elevation   Myocardial  Infarction   Dan   Acute   Heart   Failure   Dengan Penerapan   Dukungan   Sosial   Keluarga   Untuk   Mengurangi   Kecemasan   Di  Ruangan   Cardiovascular   Care   Unit   Rsup.   Dr. Mdjamil   Padang,”   Diploma,   Universitas   Andalas,   2018.   Accessed:   May   24,   2021.   [Online].   Available: Http://Scholar.Unand.Ac.Id/41353/
[2] S. Safri, S. Nurchayati, And S. Rahmalia, “Gambaran Asuhan Keperawatan Dimensi Spiritual Di Ruangan Kardiovaskuler Rsud Arifin Achmad,” J. Ners Indones., Vol. 9, No. 1, Art. No. 1, Jul. 2019, Doi: 10.31258/Jni.9.1.1-10.
[3] M.   U.   Madu,   “Hubungan   Indeks  Massa   Tubuh   Dan   Self   Efficacy   Aktivitas   Fisik   Dengan   Resiko   Terjadinya   Penyakit Kardiovaskular Pada Masyarakat Kelurahan Jatimurni,” Undergraduate, Stik Sint Carolus, 2019. Doi: 10/No.%2013%20bab %20iii.Pdf.
[4] D. Zhao, J. Liu, M. Wang, X. Zhang, And M. Zhou, “Epidemiology Of Cardiovascular Disease In China: Current Features And Implications,” Nat. Rev. Cardiol., Vol. 16, No. 4, Art. No. 4, Apr. 2019, Doi: 10.1038/S41569-018-0119-4.
[5] R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, And E. Buulolo, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penulusuran Forward Chaining,” J. Media Inform. Budidarma, Vol. 1, No. 1, Art. No. 1, Feb. 2017, Doi: 10.30865/Mib.V1i1.316.
[6] D. Prasetyo, M. I. Wahyuddin, And R. T. Komalasari, “Expert System To Diagnose Human Heart Disease Using Web-based Forward Chaining Method: Expert System To Diagnose Human Heart Disease Using Web-based Forward Chaining Method,” J. Mantik, Vol. 3, No. 4, Art. No. 4, Feb. 2020.
[7] M. Elallaoui, K. Nafil, And R. Touahni, “Automatic Transformation Of User Stories Into Uml Use Case Diagrams Using Nlp Techniques,” Procedia Comput. Sci., Vol. 130, Pp. 42–49, Jan. 2018, Doi: 10.1016/J.Procs.2018.04.010.
[8] M.   Laaziri,   K.  Benmoussa,   S.   Khoulji,   And   M.   L.   Kerkeb,   “A   Comparative  Study   Of  Php   Frameworks  Performance,” Procedia Manuf., Vol. 32, Pp. 864–871, Jan. 2019, Doi: 10.1016/J.Promfg.2019.02.295.
[9] M. Sendiang, S. Kasenda, A. Polii, And Y. R. Putung, “Optimizing Laravel Authentication Process,” In 2018 International Conference On Applied Science And Technology (Icast), Oct. 2018, Pp. 247–251. Doi: 10.1109/Icast1.2018.8751257.
[10] W. Fan, X. Wei, Y. Cao, And B. Zheng, “Landslide Susceptibility Assessment Using The Certainty Factor And Analytic Hierarchy Process,” J. Mt. Sci., Vol. 14, No. 5, Pp. 906–925, May 2017, Doi: 10.1007/S11629-016-4068-2.
[11] I.  Sumatorno,   D.  Arisandi,  A.   P.   U.   Siahaan,   And   M.   Mesran,  “Expert  System   Of  Catfish   Disease  Determinant  Using Certainty Factor Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res., Vol. 3, No. 8, Art. No. 8, Aug. 2017, Accessed: May 25, 2021. [Online].   Available:  Http://Www.Mesran.Web.Id/Publikasi-44-expert-system-of-catfish-disease-determinant-using-certainty- factor-method.Html
Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo , Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama. Latifah Rifani,  Meraih gelar Master (MIT) dari Universiti Kebangsaan Malaysia pada tahun 2003. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknik Informatika di Universitas Narotama.
Wiwin Agus Kristiana, Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknik Informatika di Universitas Narotama. Aryo Nugroho, Meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember pada tahun 1995. Kemudian meraih gelar Master (M.T) dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember pada tahun 2004. Kemudian meraih gelar Doktor (Dr) dari Institut   Teknologi   Sepuluh   Nopember   pada   tahun   2021.   Saat   ini   Penulis   menjadi   dosen   program   studi   Sistem   Informasi   di Universitas Narotama.
Sistem Pakar Penentuan Asesmen Keperawatan Kardiovaskular Menggunakan Metode Certanty Factor (CF) Berbasis Web (Ivan Ubaidillah Sekar Wibowo)