Vol. 3, No.2 Desember 2019, Hlm 71-78
E-ISSN: 2527-3116

## SISTEM PAKAR GINEKOLOGI DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR
Firna Yenila 1) , Yogi Wiyandra 2)
1 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
2 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Email: 1 firnayenila@upiyptk.ac.id , 2 yogiwiyandra@upiyptk.ac.id

## Abstract
Gynecology  is  a  female  problem.  Not  infrequently  among  women  doing  various  types  of medical tests to determine the possibility they experienced when one obstacle occurred. And also among the women seemed to leave the condition alone due to various things including limited time to consult with experts, costs and various other types of obstacles. So given a solution  in  the  form  of  an  expert  system  that  provides  information  like  an  expert.  This system  was  built  using  a  forward  chaining  and  certainty  factor  method  that  coupled  the forward chaining method with certainty factors with the aim of the two methods providing clear  information  by  raising  the  percentage  of  the  likelihood  of  users  experiencing gynecological  problems.  This  system  aims  to  provide  clear  information  to  the  user regarding  gynecology  suffered  in  the  form  of  a  percentage  of  confidence  based  on  the expert.

## Keywords: Ginekologi, Expert System, Forward Chaining, Certainty Factor

## Abstrak
Ginekologi  merupakan  salah  satu  masalah  kewanitaan.  Tak  jarang  diantara  para  wanita melakukan  berbagai  jenis  test  medis    untuk  mengetahui  kemungkinan  yang  dialaminya ketika  salah  satu  kendala  kewanitaan  terjadi.  Dan    juga  diantara  para  wanita  terkesan membiarkan  saja  kondisi  tersebut  dikarenakan  berbagai  hal  termasuk  keterbatasan  waktu untuk  berkonsultasi  dengan  pakar,  biaya  dan  berbagai  jenis  kendala  lainnya.  Sehingga diberikan sebuah solusi berupa sistem pakar yang memberikan informasi layaknya seorang pakar.  Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan  metoda  forward  chaining  dan  certainty factor  yang  menggandengkan  metoda  forward  chaining  dengan  certainty  factor  dengan tujuan  dua  metoda  tersebut  memberikan  informasi  yang  jelas  dengan  memunculkan persentase  kemungkinan  user  mengalami  permasalahan  ginekologi.  Sistem  ini  bertujuan untuk  memberikan  informasi  yang  jelas  kepada  user  mengenai  ginekology  yang  diderita berupa persentase keyakinan berdasarkan pakar.
Keywords: Ginekologi , Sistem Pakar, Forward Chaining , Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan wanita juga merupakan parameter kemampuan negara dalam
menyelenggarakan pelayanan kesehatan terhadap  masyarakat  (Kementrian  Kesehatan, 2016). Salah satu hal yang perlu diperhatikan untuk  mencapai  derajat  kesehatan  yang optimal  adalah  kesehatan  wanita  khususnya kesehatan  reproduksi  karena  dampaknya  luas dan  menyangkut  berbagai  aspek  kehidupan ( Tjandrawinata, 2016 ).
Ginekologi adalah  cabang  kedokteran yang  khusus  mempelajari  masalah  kesehatan reproduksi  wanita  (vagina,  rahim,  ovarium, saluran  telur),  termasuk  pengobatan  dan perawatannya (Octaviana, 2017). Hal tersebut terjadi  karena  adanya  beberapa  faktor  yang salah  satunya  kurangnya  informasi  mengenai kesehatan ginekologi disebabkan  karena diantara mereka masih sulit untuk berkonsultasi (malu) secara langsung mengenai  kesehatan  pribadi  atau  vital.  Dan ginekologi lebih dikenal dengan
sekelompok  penyakit  yang  berkembang  di organ  reproduksi  wanita,  seperti  vulva, vagina,  leher  rahim,  rahim,  ovarium,  dan tuba  fallopi,  yang  semuanya  terletak  di dalam  panggul  (Selina,  2017).  Penyakit ginekologi  dinamai  setelah  organ  yang merupakan  sel-sel  penyakit    pada  wanita terbentuk  sesuai  dengan  kondisi-kondisi yang  dialami,  kondisi  tersebut  di  jabarkan oleh para pakar sesuai dengan tabel 1 (Putri, 2017).
Sejauh  ini  banyak  diantara  masyarakat kurang memahami mengenai ginekologi yang kerap  menyerang,  sehingga  resiko  akhirnya menjadi fatal bagai mereka (Larasati, 2016).
Kejadian  kasus ginekologi seperti  halnya pada  kasus  penyakit  kanker  yang  terjadi  di Indonesia  pada  tahun  2013,  sebanyak  25.012 menderita  penyakit  kanker serviks ,  dan  di Jawa  Timur  sebanyak  9688  menderita penyakit  kanker serviks .  Untuk  kasus mioma uteri ditemukan  2,39  –  11,7%  pada  semua penderita  ginekologi  yang  dirawat. Mioma uteri merupakan  tumor  pada pelvis yang paling  sering  dijumpai.  Diperkirakan  1 dibanding 4 atau 5 wanita yang berumur lebih dari 35 tahun terdapat mioma uteri. Meskipun umumnya  mioma  tidak  menunjukkan  gejala, diperkirakan 60% dari laparotomi pelvis pada wanita dikerjakan dengan alasan mioma uteri . Pada  kasus  kanker serviks yang  diketahui sejak  dini  memiliki  kemungkinan  untuk mendapatkan penanganan lebih baik
(Yudianti, 2018)
Berdasarkan  penelitian  tersebut  dapat  di simpulkan  bahwa  kesehatan    kesehatan wanita  perlu  diperhatikan  untuk  mengurangi kondisi tersebut.
Sejauh  ini  masyarakat  kurang  memiliki waktu  yang  sesuai  untuk  berkonsultasi dengan  dokter  bagian obstetri dan ginekologi sehingga  lebih  cendrung  menahan  diri  atau membiarkan  kondisi  tersebut  (Path,  2017). Sistem  ini  dibangun  untuk  membantu masyarakat  dalam  memberikan  informasi mengenai ginekologi untuk  orang  awam sehingga  mereka  lebih  memiliki  informasi yang  jelas  mengenai  kondisi  tubuh.  Apakah mengidap ginekologi atau  normal  seperti biasanya.  Sistem  ini  merupakan  sistem  pakar yang  menyadurkan  kepakaran  dari  seorang dokter ahli obstetri dan ginekologi . Sistem ini dibangun  dengan  menggunakan  metode certainty  factor dengan  tujuan  memberikan informasi  persentase  kemungkinan user
mengidap ginekologi tersebut atau tidak serta memberikan solusi awal untuk yang dikategorikan mengidap ginekologi.

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan permasalahan yang ada untuk menciptakan  sebuah  sistem  pakar ginekologi dibutuhkan  beberapa  siklus  atau  kerangka penelitian sebagai berikut:
Identify
Study Literatur
Pengumpulan Data Pengumpulan Informasi Pengumpulan Pakar Analisa Sistem (Mengolah data, Informasi dan menentukan rule based) Rancang Sistem Rancang Program Aplikasi Uji coba dan Evaluasi Kesimpulan
Gambar 1. Kerangka penelitian
Kerangka  penelitian  tersebut  menjelaskan mengenai  prosedur  penelitian  secara  global hingga sistem bisa digunakan dengan maksimal. Penelitian ini menggunakan metode research  dan  development dengan mengembangkan  informasi  yang  diberikan oleh  pakar  kedalam  sebuah  sistem  yang berbasiskan knowledgebase dan  memberikan output  berupa  aplikasi  yang  siap  digunakan oleh user .

## 3. SISTEM PAKAR

## 3.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  kegiatan untuk memindahkan keahlian/kepakaran seseorang  melalui  sebuah  sistem.  Dan  hal spesifik  yang  dimiliki  oleh  para  ahli  atau pakar  dalam  memecahkan  masalah  tertentu yang  dituangkan  dalam  sebuah  aplikasi (Yenila,  2019).  Pengetahuan  tentang  sistem pakar  dibentuk  dari  kaidah  atau  pengalaman tentang  prilaku  elemen  dari  domain  bidang pengetahuan  tertentu  (Wiyandra,  2017). Pengetahuan pada sistem pakar diperoleh dari orang  yang  mempunyai  pengetahuan  pada suatu  bidang  (pakar  bidang  tertentu),  buku-
buku,  jurnal  ilmiah,  majalah,  maupun dokumentasi cetak lainnya. Sumber pengetahuan  tersebut  bisa  dikenal  dengan sumber keahlian (Nurajizah, 2018).

## 3.2  Inference Engine
Inference engine merupakan otak dari sistem  pakar,  bagian  ini  mengandung mekanisme  fungsi  berpikir  dan  pola-pola penalaran  sistem  yang  digunakan  oleh seorang pakar (Dou, 2014).
Mekanisme  ini  akan  menganalisa  suatu masalah  tertentu  dan  kemudian  mencari jawaban  atau  kesimpulan  yang  terbaik.  Dari fakta-fakta  yang  diperoleh  selama  proses tanya-jawab  dengan user ,  serta  aturan-aturan yang tersimpan pada knowledge base , inference engine dapatmenar ik suatu kesimpulan  dan memberikan rekomendasi  atau  saran  yang  diharapkan oleh user (Wicaknoso, 2018).
a. Forward Chaining Forward  chaining adalah  salah  satu metode  dari  sistem  pakar  yang mencari atau menelusuri solusi melalui  masalah  (Fahmi,  2018). Forward    chaining (pelacakan  ke depan)  adalah  pendekatan  yang dimotori  data  ( data  driven ) (Mahmudah, 2016). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi  masukan,  dan  mencoba menggambarkan kesimpulan.
Pelacakan  ke  depan  mencari  fakta yang  sesuai  dengan  bagian  dari IF dari aturan IF-THEN .
Gambar 2. Diagram Pelacakan
b. Certainty Factor Metode certainty  factor digunakan ketika  menghadapi  suatu  masalah yang jawabannya tidak pasti.
Ketidakpastian  ini  bisa  merupakan probabilitas (Defkota, 2013). Certainty factor menunjukkan ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau aturan (Wiyandra, 2017). CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]...(1) Keterangan :
CF[h,e] = Faktor kepastian MB[h,e]  = Measure  of  belief ,  ukuran kepercayaan  atau  tingkat  keyakinan terhadap  hipotesis  (h),  jika  diberikan evidence (e) antara 0 dan 1 MD[h,e]  = Measure  of  disbelief , ukuranketidakpercayaan  atau  tingkat keyakinan terhadap hipotesis (h), jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1. Adapun beberapa kombinasi certainty factor terhadap  premis  tertentu  (Sari, 2017):
1. Certainty  factor  dengan  satu premis
CF[h,e]  =  CF[e]  *  CF[rule]= CF[user] * CF[pakar]...(2)
2. Certainty factor dengan lebih dari satu premis CF[A ˄ B] = Min(CF[a],CF[b]) * CF[rule] ...(3) CF[A ˅ B] = Max(CF[a],CF[b])  *  CF[rule] ...(4) 3. Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa
CF  gabungan  [CF1,  CF2]  =
CF1 + CF2 * (1 – CF1) ...(5)
Kelebihan  dari  metode  ini  adalah  cocok digunakan  pada  sistem  pakar  yang  mengukur sesuatu  yang  pasti  atau  tidak  pasti  seperti mendiagnosis  penyakit  dan  perhitungan  dari metode ini hanya berlaku untuk sekali hitung, serta  hanya  dapat  mengolah  dua  data sehingga  keakuratannya  terjaga  (Razandi, 2015).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisa
Dalam analisis ini diberikan gambaran lebih jelas  mengenai  sistem  pengenalan  serta pertolongan  pertama  terhadap user yang memiliki  permasalahan  berhubungan  dengan ginekology menurut  beberapa  orang  pakar yang bergerak dibidang ginekology (gnikolog).
Tabel 1. Gejala Ginekologi Kode Gejala G001 Siklus menstruasi yang tidak teratur G002 Keputihan yang tidak normal (Cair dan berdarah) G003 Adanya nyeri di bagian panggul
atau di bagian punggung bawah G004 Badan menjadi lebih cepat lelah dan lemas G005 Nafsu makan menurun G006 Berat badan turun drastis padahal tidak melakukan program diet G007 Salah satu bagian kaki menjadi bengkak G008 Keluarnya cairan pada vagina yang tidak normal dan disertai bau menyengat G009 Pendarahan yang tak terduga setelah menopause G010 Perut selalu terasa kembung
G011 Pembengkakan pada perut G012 Sakit saat berhubungan seksual. G013 Mual G014 Cepat kenyang G015 Perubahan pada kebiasaan buang air besar, misalnya konstipasi (sulit buang air besar) G016 Nyeri tuba falopi G017 Nyeri perut bagian bawah G018 Tekanan kandung kemih G019 Benjolan atau pembengkakan di daerah panggul G020 Nyeri pada rongga panggul G021 Perdarahan dari vagina (Perdarahan ini terjadi di antara waktu menstruasi, setelah berhubungan seksual, atau setelah menopause) G022 Muncul rasa gatal atau terdapat benjolan pada vagina. G023 Cepat Kenyang G024 Sulit buang air kecil dan sakit/nyeri G025 Urine bercampur darah G026 Jumlah pasangan seks yang lebih dari satu G027 Perubahan pada kondisi kulit, seperti warna dan ketebalan kulit. Kulit dapat berwarna merah, putih, atau menggelap G028 Terdapat tahi lalat di area vulva yang berubah bentuk atau warna. G029 Benjolan yang menyerupai jerawat, bisul, atau luka terbuka. G030 Pernah menggunakan DES
G031 Perokok G032 Diabetes Meletus G033 Sering menggunakan cairan douche G034 Pernah aborsi/kurek G035 Usia sex < 17 Tahun
Sejauh  ini  jenis  ginekology  yang umum terjadi adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Jenis Ginekologi Kode Jenis Inseminasi P1 Kanker Serviks P2 Endometrium P3 Kanker tuba fallopi P4 Kanker ovarium P5 Kanker vulva
Berikut  ini  merupakan  gejala  ginekology berdasarkan  pakar  dan  persentase  hubungan penyakit dengan gejala menurut pakar.
Tabel 3. Gejala Ginekologi dan bobot Kode Gejala Nilai Bobot Pakar G001 Siklus menstruasi yang tidak teratur 0.7 G002 Keputihan yang tidak normal (Cair dan berdarah) 0.6 G003 Adanya nyeri di bagian panggul atau di bagian punggung bawah 0.8 G004 Badan menjadi lebih cepat lelah dan lemas 0.3 G005 Nafsu makan menurun 0.3 G006 Berat badan turun drastis padahal tidak melakukan program diet 0.6 G007 Salah satu bagian kaki menjadi bengkak 0.6 G008 Keluarnya cairan pada vagina yang tidak normal dan disertai bau menyengat 0.8 G009 Pendarahan yang tak terduga setelah menopause 0.8 G010 Perut selalu terasa kembung 0.2 G011 Pembengkakan pada perut 0.4 G012 Sakit saat berhubungan seksual. 0.5 G013 Mual 0.2 G014 Cepat kenyang 0.2 G015 Perubahan pada kebiasaan buang air besar, misalnya konstipasi (sulit buang air besar) 0.5 G016 Nyeri tuba falopi 0.8 G017 Nyeri perut bagian bawah 0.7 G018 Tekanan kandung kemih 0.7 G019 Benjolan atau 0.6
pembengkakan di daerah panggul G020 Nyeri pada rongga panggul 0.5 G021 Perdarahan dari vagina (Perdarahan ini terjadi di antara waktu menstruasi, setelah berhubungan seksual, atau setelah menopause) 0.8 G022 Muncul rasa gatal atau terdapat benjolan pada vagina. 0.6 G023 Cepat Kenyang 0.2 G024 Sulit buang air kecil dan sakit/nyeri 0.4 G025 Urine bercampur darah 0.5 G026 Jumlah pasangan seks yang lebih dari satu 0.6 G027 Perubahan pada kondisi kulit, seperti warna dan ketebalan kulit. Kulit dapat berwarna merah, putih, atau menggelap 0.4 G028 Terdapat tahi lalat di area vulva yang berubah bentuk atau warna. 0.3 G029 Benjolan yang menyerupai jerawat, bisul, atau luka terbuka. 0.5 G030 Pernah menggunakan DES 0.8 G031 Perokok 0.5 G032 Diabetes Meletus 0.8 G033 Sering menggunakan cairan douche 0.7 G034 Pernah aborsi/kurek 0.4 G035 Usia sex < 17 Tahun 0.4
Berikut  ini  merupakan  tabel  aturan/rule yang  digunakan  dalam  penelitian  yang mampu diterapkan dalam aplikasi.

## Tabel 4. Tabel Rule
No Rule 1 IF  G001  AND  G009  AND  G013 AND  G021  AND  G025  AND  G026 AND  G031  AND  G032  AND  G033 AND G034 AND G035  THEN P1 2 IF  G003  AND  G009  AND  G012 AND  G020  AND  G021  AND  G024 AND G032 AND G035 THEN P2 Dst
Persentase  yang  dihitung  dalam  desimal untuk  mempertegas  kesimpulan  yang  akan diberikan dalam penelitian.
Tabel 5. Bobot Certainty Factor No Keterangan Nilai User 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 Pembahasan  diperlukan untuk  mengetahui hasil dari penelitian hingga dapat menyelesaikan  permasalaha.  Permasalahan yang telah dirumuskan atau diteliti sebelumnya yaitu memastikan metoda hybdrid  dapat  digunakan  untuk  menarik kesimpulan pada kasus ini.
Langkah yang digunakan dengan menggunakan  metode  ( Forward  Chaining dan Certainty  Factor )  dalam  memproses gejala-gejala  berdasarkan  diagnosakondisi awal  atau  penyakit  menggunakan  kaidah dengan  premis/gejala  tunggal.  Formula  dasar digunakan  apabila  belum  ada  nilai  CF  untuk setiap  gejala  yang  memberikan  diagnosa. Untuk  mendapatkan  nilai  CF  penguna  dapat memilih dari 18 gejala yang ada dan member nilai  bobot  yang  sesuai  dengan  gejala  yang dialami  oleh  pengguna.  Selanjutnya  bobot nilai yang diberikan pengguna akan dikalikan dengan bobot nilai yang diberikan oleh pakar. Contoh  poses  memperoleh  nilai  CF dengan  menggunakan  tabel  rule,  nilai  bobot pengguna dan nilai bobot pakar:

## Tabel 6. Tabel Rule (Aturan)
No Rule 1 IF  G001  AND  G009  AND  G013  AND G021  AND  G025  AND  G026  AND  G031
AND  G032  AND  G033  AND  G034  AND G035  THEN P1
Dst
Setelah user berkonsultasi dan menghasilkan rule diatas  dari  aktifitas konsultasinya. User harus memberikan berapa persentase  keyakinan  mengalami  kondisi tersebut.  Tabel  berikut  merupakan  simulasi awal terhadap bobot yang diberikan oleh user berdasarkan kondisi yang dialaminya.
Tabel 7. Nilai Bobot Pengguna Kode Gejala Nilai Bobot Pengguna G001 Siklus menstruasi 0.8
yang tidak teratur G009 Pendarahan yang tak terduga setelah menopause 0.8 G013 Mual 0.5 G021 Perdarahan dari vagina (Perdarahan ini terjadi di antara waktu menstruasi, setelah berhubungan seksual, atau setelah menopause) 0.7 G025 Urine bercampur darah 0.7 G026 Jumlah pasangan seks yang lebih dari satu 0.1 G031 Perokok 0.1 G032 Diabetes Meletus 0.8 G033 Sering menggunakan cairan douche 0.7 G034 Pernah aborsi/kurek 0.7 G035 Usia sex < 17 Tahun 0.5
Setelah  bobot  dari user didapatkan dilanjutkan  dengan  bobot  pakar  yang  dirunut berdasarkan tabel 1.
Tabel 6. Nilai Bobot Pakar Kode Gejala Nilai Bobot Pengguna G001 Siklus menstruasi yang tidak teratur 0.7 G009 Pendarahan yang tak terduga setelah menopause 0.8 G013 Mual 0.2 G021 Perdarahan dari vagina (Perdarahan ini terjadi di antara waktu menstruasi, setelah berhubungan seksual, atau setelah menopause) 0.8 G025 Urine bercampur darah 0.5
G026 Jumlah pasangan seks yang lebih dari satu 0.6 G031 Perokok 0.5 G032 Diabetes Meletus 0.8 G033 Sering menggunakan cairan douche 0.7 G034 Pernah aborsi/kurek 0.4 G035 Usia sex < 17 Tahun 0.4 Cfgejala1 Cfgejala2 Cfgejala3 Cfgejala4 Cfgejala5 Cfgejala6 = = = = = = CF(user)*CF(pakar) 0.8*0.7 0.56 CF(user)*CF(pakar) 0.8*0.8 0.64 CF(user)*CF(pakar) 0.5*0.2 0.10 CF(user)*CF(pakar) 0.7*0.8 0.56 CF(user)*CF(pakar) 0.7*0.5 0.35 CF(user)*CF(pakar) 0.6*0.1 0.06 Cfgejala7 Cfgejala8 Cfgejala9 Cfgejala10 Cfgejala11 = = = = = CF(user)*CF(pakar) 0.1*0.5 0.05 CF(user)*CF(pakar) 0.8*0.8 0.56 CF(user)*CF(pakar) 0.7*0.7 0.49 CF(user)*CF(pakar) 0.7*0.4 0.05 CF(user)*CF(pakar) 0.5*0.4 0.20
Dikarenakan terdapat lebih dari satu gejala, maka  untuk  menentukan  CF  selanjutnya digunakan persamaan berikut :
CFcombine1(CFgejala1, CFgejala2)   = CFgejala1+ CFgejala2*(1- CFgejala = 0.56+0.64 * (1-0.56) CFold1 = 0.8416
CFcombine2(CFold1, CFgejala3)
=
CFold1+ CFgejala3*(1- CFold1)
= 0. 8416+0.1* (1-0.8416) CFold2 = 0.85744 Certainty  factor kombinasi  bisa  dilakukan sampai  pada  gejala  ke  11  hingga  dimunculkan nilai, dari nilai tersebut maka dilakukan aktifitas persentase sebagai contoh sebagai berikut:
Persentase = CFpenyakit* 100 = 0. 85744*100 = 85.744 % Berdasarkan hasil perhitungan, maka keterangan tingkat keyakinan berdasarkan tabel interpretasi  dari  pakar  dan  persentase  akhir adalah YAKIN. Dikarenakan terdapat lebih dari satu  gejala,  maka  untuk  menentukan  CF selanjutnya digunakan persamaan berikut :
CFcombine1(CFgejala1, CFgejala2)   =
CFgejala1+
CFgejala2*(1-
CFgejala1)= 0.56+0.64 * (1-0.56) CFold1 = 0.8416 CFcombine2(CFold1, CFgejala3)
= CFold1+ CFgejala3*(1- CFold1) = 0. 8416+0.1* (1-0.8416) CFold2 = 0.85744 Certainty  factor kombinasi  bisa  dilakukan sampai  pada  gejala  ke  11  hingga  dimunculkan nilai, dari nilai tersebut maka dilakukan aktifitas persentase sebagai contoh sebagai berikut:
Persentase = CFpenyakit* 100 = 0. 85744*100 = 85.744 % Berdasarkan hasil perhitungan, maka keterangan tingkat keyakinan berdasarkan tabel interpretasi  dari  pakar  dan  persentase  akhir adalah YAKIN.

## 4.2 Hasil
Berdasarkan  analisa  terhadap ginekolog i diatas  dapat  dihasilkan  sebuah  sistem  sebagai berikut:
Gambar 3.  Tampilan awal Setelah user mengakses  tampilan  awal tersebut, user akan  diarahkan  kepada  aktivitas konsultasi untuk melakukan penggunaan sistem pakar. User akan  diminta  untuk  menjawab
setiap  pertanyaan  yang  diajukan  oleh  sistem sesuai dengan kondisi user pada saat itu:

## Gambar 4.  Konsultasi
Apabila  user  menjawab  “ya” dari pertanyaan tersebut maka sistem akan  meminta user  memberikan  persentase  yang  dibutuhkan untuk mempertegas kemungkinan user mengalami  kondisi  tersebut  hingga  kemudian konklusi  didapatkan.  Dan  jika user menjawab “tidak” maka sistem akan menuju ke pertanyaan selanjutnya.

## Gambar 5. Persentase Kepastian
Apabila  konsultasi  selesai  makan  sistem akan  memberikan  keputusan  atau  kesimpulan berupa sebuah informasi yang bisa dimiliki oleh user dalam bentuk softcopy ataupun hardcopy .

## Gambar 6.  Konklusi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya, dapat  diambil  kesimpulan  dari  penelitian  dan pembuatan  sistem  pakar ginekology .  Dalam upaya  membantu  wanita  untuk  menjaga kesehatan  kewanitaannya  dari  dini  sehingga terhindar  dari  masalah ginekology tersebut,
aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  menjadi alternatif pemecahan masalah, diantaranya;
a. Sistem  pakar  dibuat  agar  membantu wanitauntuk mendapatkan informasi tentang ginekology dan tidak diharuskan untuk  berkonsultasi  langsung  dengan para pakar.
b. Metode (Forward Chaining dan Certanty  Factor) dapat  memberikan diagnosa ginekology berdasarkan gejala- gejala  yang  diberikan  berdasarkan  hasil perhitungan,  maka  keterangan  tingkat keyakinan  berdasarkan  tabel  interpretasi dari  pakar  dan  persentase  akhir  sebesar 85.744% adalah yakin kedua metode ini diterapkan  ntuk  menyelesaikan  masalah yang ada.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Larasati,  T.  A.,  &  Alatas,  F.  (2016). Dismenore  primer  dan  faktor  risiko Dismenore  primer  pada  Remaja. Jurnal Majority , 5 (3), 79-84.
Kementrian Kesehatan, R. I. (2016). Pedoman Pencegahan  dan  Penangulangan  Anemia Pada Remaja Putri dan Wanita Usia Subur (WUS). Direktorat Gii Mayarakat, Kemenkes RI .
Mahmudah,  M.,  Yaunin,  Y.,  &  Lestari,  Y. (2016).  Faktor-faktor  yang  berhubungan dengan  perilaku  seksual  remaja  di  Kota Padang. Jurnal Kesehatan Andalas , 5 (2). Sari,  Y.  P.,  Mulyanti,  L.  D.,  &  Oktriani,  T. (2017).  Pengaruh  Pendidikan  Kesehatan Reproduksi Menggunakan Metode Mentoring  Terhadap  Pengetahuan  Remaja Tentang Kesehatan Reproduksi. NERS Jurnal Keperawatan , 11 (1), 41-49.
Octaviana,  A.,  &  Pranajaya,  R.  (2017).  Usia dan  Paritas  dengan  Kejadian  Mioma Uteri. Jurnal  Ilmiah  Keperawatan  Sai Betik , 10 (2), 209-214.
Selina,  P.  (2017). Hubungan  antara  usia  ibu dan  paritas  dengan  kejadian  perdarahan postpartum di Rumah Sakit" X" Surabaya (Doctoral  dissertation,  Widya Mandala Catholic University Surabaya).
Putri,  R.  H.  (2017).  Kualitas  hidup  pasien kanker ginekologi yang menjalani
terapi. Jurnal Aisyah: Jurnal Ilmu
Kesehatan , 2 (1), 69-74. Paat, C., Kristanto, E., & Kalalo, F. P. (2017). Analisis  Pelaksanaan  Clinical  Pathway  di
RSUP Prof. Dr. RD Kandou Manado. Community Health , 2 (2).
Yenila,  F.,  &  Wiyandra,  Y.  (2019).  Expert System  Eating  Disorder  To  Youth  With The  Hybrid  Method. SinkrOn , 4 (1),  149- 154.
Wiyandra,  Y.,  Yenila,  F.,  &  Marfalino,  H.
(2019). Sistem Pakar Progeria Di
Indonesia  Dengan  Menggunakan  Metoda Certainty Factor. EXPLORE , 9 (1), 47-53. Nurajizah, S., & Saputra, M. (2018). Sistem Pakar  Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa Penyakit  Kulit  Kucing  Dengan  Metode Forward  Chaining. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 14 (1), 7-14. Wicaksono,  N.  A.  (2018). SISTEM  PAKAR
UNTUK  IDENTIFIKASI  PENENTUAN STATUS KESUBURAN HEWAN TERNAK SAPI

## BETINA DENGAN METODE
DEMPSTER SHAFER THEORY (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada).
Razandi,  Y.,  Pourghasemi,  H.  R.,  Neisani,  N. S.,  &  Rahmati,  O.  (2015).  Application  of analytical  hierarchy  process,  frequency ratio,  and  certainty  factor  models  for groundwater potential mapping using GIS. Earth  Science  Informatics , 8 (4),  867- 883.
Dou,  J.,  Oguchi,  T.,  Hayakawa,  Y.  S., Uchiyama,  S.,  Saito,  H.,  &  Paudel,  U. (2014).  GIS-based  landslide  susceptibility mapping using a certainty factor model and its  validation  in  the  Chuetsu  Area,  Central Japan.  In Landslide  science  for  a  safer geoenvironment (pp.  419-424).  Springer, Cham.
Yudianti, I., & Nurhayati, R. (2018). HEALTH
BELIEF MODEL (HBM)
DAN
KETERLAMBATAN  RUJUKAN  KASUS
GINEKOLOGI. MIKIA:  Mimbar  Ilmiah Kesehatan  Ibu  dan  Anak  (Maternal  and Neonatal Health Journal) , 2 (1).
Tjandrawinata,  R.  R.  (2016).  Industri  4.0: Revolusi industri abad ini dan  pengaruhnya pada bidang kesehatan dan bioteknologi. Jurnal Medicinus , 29 (1).