## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503

## Sistem Pakar Delirium Pasien COVID-19 Pada Lansia Menggunakan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining
Ernawati, Deny Hidayatullah, Iskandar Fitri *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 ernawati2018@student.unas.ac.id, 2 deny@civitas.unas.ac.id, 3,* iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Pada  penelitian  ini  terkait  dengan  sistem  pakar  pendeteksi  delirium  pada  pasien  COVID-19  yang  belum  pernah dilakukan di Indonesia pada penelitian sebelumnya, terkait dengan metode yang digunakan peneliti untuk membandingkan 2 metode  hybrid  yaitu  metode Certanty Factor dengan metode Forward  Chaining  dibandingkan dengan  metode Bayes dan Forward Chaining . Dari hasil perbandingan tersebut diperoleh dengan nilai kepercayaan yang lebih tinggi yaitu 96% pada certainty factor den forward chaining sebagai metode dalam pembuatan aplikasi sistem pakar deteksi penyakit delerium pada pasien COVOD-19 berusia lanjut. Dari hasil pengujian aplikasi yang dibandingan dengan hasil perhitungan diketahui bahwa dari 20 sampel pasien bahwa 70%  sampel dinyatakan Kemungkinan dan 30% dinyatakan Kemungkinan Besar menderita penyakit yang telah didiagnosa. Teknik faktor kepastian diterapkan untuk menghitung nilai kepastian fakta atau aturan dan metode rantai maju digunakan untuk menarik kesimpulan yang akan membantu mendiagnosis suatu penyakit.
Kata Kunci: Certainty Factor, Delirium,  Expert System, Forward Chaining, Lansia
Abstract − In this study, it is related to an expert system for detecting delirium in COVID-19 patients which has never been done in Indonesia in previous studies, related to the method used by researchers to compare 2 hybrid methods, namely the Certanty Factor method with the Forward Chaining method compared to the Bayes method and Forward Chaining . From the results of the comparison, a higher confidence value is obtained, namely the certainty factor and forward chaining as a method in making an expert system application for detecting delirium in elderly COVOD-19 patients. From the results of the application test, which  is  compared  with  the  calculation  results,  it  is  known  that  from  the  20  patient  samples,  70%  of  the  samples  stated Possibility and 30% stated Most Likely from the diagnosed disease. The certainty factor technique is applied to calculate the certainty value of a fact or rule and the forward chain method is used to draw conclusions that will help diagnose a disease.
Keywords : Certainty Factor, Delirium, Elderly, Expert System, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Demam  dan  gejala  pernapasan  telah  digambarkan  sebagai  manifestasi  COVID-19  yang  paling  sering  terjadi. Dalam kasus COVID-19 di Wuhan,China 36% pasien mereka memiliki keluhan neurologis, dan 8% mengalami gangguan kesadaran. Pasien lanjut usia dianggap sebagai faktor resiko manifestasi penyebaran virus COVID-19. Baru ini, sebuah laporan kasus dari Inggris menggambarkan delirium, sindrom neuropsikiatri akut yang ditandai dengan  kurangnya  perhatian  dan  gejala  yang  fluktuasi,  sebagai  satu-satunya  manifestasi  penyakit  pada nonagenarian  yang  lemah.  Penyelidikan  terbaru  menunjukkan  bahwa  26  dari  40  pasien  dengan  paparan  virus COVID-19 memiliki gambaran klinis sugestif untuk delirium  [1].  Dalam perawatan kesehatan, beragam sistem komputerisasi yang dirancang untuk mendukung kerja lebih efisiens. Sama dalam expert system yang berfungsi membedah beragam jenis kasus, misalnya ketika para pakar mengalami kendala. Pengetahuan tentang sistem pakar dapat  berasal  dari banyak  sumber, misalnya dari para  pakar, majalah, buku, dan  para  yang  pakar dalam bidang tertentu.[2].
Riset  yang  berkaitan dengan expert  system yang membahas berbagai  macam  gangguan jiwa,  yaitu riset yang  telah  dilakukan  oleh  Landing  Sudarmama  dan  Febty  Lestari  tahun  2018.  Penelitian  tersebut  bertujuan mendiagnosa  gangguan  mental skizofrenia menggunakan  runut  maju  dan Dempster  Shafer tingkat  lanjut  untuk mengembangkan  Pengertian  penyakit  serta  tanda  dan  gejalanya  dari  suatu  penyakit  atau  kelainan.  Hasil penghitungan gejala adalah 69%[3].
Penelitian selanjutnya mengenai sistem pakar tentang analisis gangguan jiwa dengan menggunakan metode certainty factor pada tahun 2021 oleh Rafi Septiawa Putra dan Yuhandri Yunus. Sistem pakar  mampu memilih pengambilan keputusan atau solusi dan beberapa terapi yang dapat dilakukan masyarakat atau pasien itu sendiri. Berdasarkan hasil tingkat kepastian, sistem pakar membuat diagnosis depresi dengan nilai 0,73 atau 73% [4].
Penelitian  ketiga  oleh  Taufiq  dan  Syahib  Natarsyah  dari  tahun  2016  meneliti expert  system untuk mendiagnosis  dan  mengobati  gangguan  kejiwaan  menggunakan  metode certainty  factor .  Aplikasi  ini  dapat membantu  orang  mendiagnosa  gangguan  jiwa.  Berdasarkan  hasil  pengujian, Major  Depression memiliki  nilai certainty factor tertinggi dengan CF = 0,756025602 dengan kondisi Grade CF = Hampir pasti [5]. Kajian  keempat  penggunaan forward  chaining untuk  merancang  sistem  pakar    mendiagnosis  gangguan kejiwaan oleh Fransiskus P.J tahun 2017. Pada penelitian ini, data yang belum diproses dari  penyakit dan gejala yang  terdapat  di    referensi  literatur  dapat  diartikan  ke  dalam  bentuk  grafik,  ilmu  pengetahuan,  tabel  kepastian, pohon kepastian, dan aturan dalam produksinya.[6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
Pengkajian kelima dilakukan  pada tahun 2021 oleh Winda Widya Arestya, Yulia Eka Praptiningsih dan Muhammad  Kasfi  pada  sistem  pakar  untuk  diagnosis  kesehatan  mental.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode forward chaining sebagai  kontrol  inferensi  dan RAD (Rapid Application Development) sebagai  pengembangan sistem.  Dalam  penelitian  ini  tidak  ada  tingkat  kepercayaan  persen  untuk  hasil  menyelesaikan  penyakit  dengan menggunakan metode faktor kepastian [7].
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, penulis mengajukan konsep kombinasi metode forward chaining dan certainty factor yang   diadaptasi  dari  beberapa  acuan  [4][5][6],  dimana dalam penelitian ini dilakukan uji coba perbandingan kombinasi metode yaitu forward chaining dan certainty factor ( FC dan CF ) dengan bayes dan forward chaining untuk mengetahui tingkat kepercayaan sebagai dasar penggunaan metode tersebut pada apliksi yang akan dibuat. Dalam membangun sistem pakar diagnosis delirium pada pasien lansia COVID-19 yang mana sumber  data  dari  penyakit  tersebut  saya  adobsi  dari website IndonesiaRe[8].  Sistem  pakar  ini  bersifat komplementer  atau  mendukung  dalam  memahami  gejala  delirium  pada  pasien  COVID-19  di  usia  lanjut,  yakni tidak  menggantikan  posisi  tim  medis  atau  dokter    melainkan  sebagai  asisten  untuk  menyampaikan  kesadaran kepada pasien COVID-19 tentang gejala delirium pasien COVID-19 dan pendukung keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Di bawah ini adalah  jenjang  penelitian yang dilakukan dalam proses  pengkajian agar penelitian berhasil sesuai rencana. Dijelaskan bahwa jenjang penelitian diawali dari membandingkan metode hybrid yang diusulkan dengan metode hybrid yang  lainnya,  selanjutnya  tahapan  pengumpulan  data,  perancangan  atau  pemograman  sistem, implementasi sistem, dan yang terakhir pengujian metode.
Gambar 1. Skema Penelitian Yang Dilakukan
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  dalam  membandingkan  metode hybrid peniliti  membandingkan  metode kombinasi forward  chaining dan certainty  factor dengan Bayes dan forward  chaining untuk  mengkur  nilai kepastian tertinggi, selanjutnya pengumpulan data-data penyakit delirium pasien COVID-19, perancangan sistem pakar diagnosa delirium pasien COVID-19, implementasi  metode forward chaining dan certainty factor dalam sistem, dan terakhir pengujian ketepatan metode forward chaining dan certainty factor di sistem dan manual.
2.2 Metode Certainty Factor dan Teknik Forward Chaining
Sebelum  menentukan  metode  mana  yang  akan  peneliti  gunakan,  peneliti  membandingkan  2  metode  hybrid diantaranya  metode forward  chaining dan certainty  factor dengan  metode Bayes dan forward  chaining ,  untuk menentukan skor kepercayaan mana  yang lebih tinggi diantara kedua metode hybrid tersebut. Metode certainty factor (CF) ini dipilih ketika dalam menghadapi suatu masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian  penuh.  Untuk  mengakomodasi  hal  ini  maka  digunakan certainty  factor (CF)  guna  menggambarkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi  [9].  Rumus  metode Forward  chaining dan Certainty facto r [10]  :
a. Menentuka CF Sekuential
CF Paralel = Nilai User (MB)  x Nilai Pakar (MD)
(1)
b. Menentukan CF Paralel
MB n  = MBold + ( MBnew * ( 1 – MBold ) MD n= MDold + ( MDnew * ( 1 – MDold )
CF = MB n – MD n (2)

## 2.3 Metode Naïve Bayes dan Teknik Forward Chaining
Metode  Naïve  bayes  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  peluang  terjadinya  suatu  peristiwa berdasarkan efek yang diperoleh dari pengamatan. Probabilitas Bayes adalah metode menggunakan rumus formula Bayes untuk mengatasi ketidakpastian data [11], metode naïve bayes lebih cocok digunakan utuk penelitian yang berkaitan dengan probabilitas dan statistika [12] dengan rumus naïve bayes dan forward chaining sebagai berikut : Step 1 : Hasil P  =  (G01,G02….Gn) * populasi penyakit Step 2 : Hi = Hasil P01 + Hasil P02 +Hasil P03 Step 3 : Nilai probabilitas= Hasil P1 Hi , Hasil P2 Hi , Hasil P3 Hi
Nilai max (P01,Pn) ditentukan dengan hasil tertinggi nilai probabilitas
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tabulasi Data
Tabulasi data didapat dari beberapa studi pustaka yang berkaitan dengan mengutip dari beberapa sumber bacaan yang terkait dengan penelitian.
Tabel  1. Daftar Jenis Penyakit Delirium Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Penyakit Delirium Hiperaktif P002 Penyakit Delirium Hipoaktif P003 Penyakit Delirium Campuran
Berdasarkan  hasil  pendataan  dari  Tabel  1  ,  diperoleh  3  jenis  penyakit  delirium  yaitu  penyakit delirium hiperaktif, delirium hipoaktif,  dan delirium campuran  dan  disetiap  penyait  tersebut  sudah  diberi  kode  masing- masing dari P001 untuk delirium hiperaktif , P002 untuk delirium hipoaktif, dan P003 untuk delirium campuran.
Tabel  2. Nama-Nama Gejala Delirium Kode Gejala Nama Gejala MB MD Nilai Kepastian CF (MB * MD) G01 Penderita akan mengalami gelisah 1 0.04 0.04 G02 Penderita  mengalami  perubahan mood secara mendadak 0.6 0.08 0.048 G03 Penderita sering berhalusinasi 0.4 0.12 0.056 G04 Penderita akan terlihat pendiam 0.6 0.11 0.066 G05 Kurang aktif 1 0.04 0.04 G06 Lesu 1 0.13 0.13 G07 Mengantuk 1 0.09 0.09 G08 Disorientasi 0.8 0.14 0.112 G09 Apatis 0.2 0.07 0.014 G10 Menarik  diri  dari  aktivitas  harian serta lingkungan 1 0.06 0.06 G11 Penderita  sering  terliaht  pendiam kemudian beberapa jam mengalami halusinasi 1 0.06 0.06 G12 Penderita dapat menunjukkan perubahan  gejala  dari  delirium hiperaktif  ke  delirium  hipoaktif, 0.8 0.09 0.072

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
Kode Gejala Nama Gejala MB MD Nilai Kepastian CF (MB * MD) atau  sebaliknya,  dalam  periode tertentu G13 Penderita mengalami gelisah kemudian berubah menjadi apatis 0.8 0.12 0.096
Tabel 2 berisi 13 gejala yang didapat dari beberapa gejala dari penyakit-penyakit delirium pasien COVID- 19 berusia lanjut yang sudah ditentukan oleh pakar. Dalam tabel 3 telah diketahui juga nilai Measure of Believe (MB) dari Pakar dan Measure of Disbelieve (MB) dari User atau pasien.
3.2 Penerapan Metode
a. Certainty Factor dan Forward Chaining
Fase ini dilaksanakan untuk mendiagnos delirium pada pasien COVID-19 lansia, yang diawali dengan pembobotan setiap gejala, yang digunakan untuk mengetahui tingkat kepastian hasil diagnosa delirium pada pasien COVID-19 lansia. Berikut adalah aturan untuk menghitung nilai kepercayaan dengan metode certainty factor .
Gambar 2. Flowchart Perhitungan Certainty Factor
Gambar 3 menggambarkan alur memperoleh nilai kepastian dari metode certainty factor yag dimulai dari data  Nilai  CF  (Pakar),  data  Nilai  CF  ( User )  kemudian  dilakukan  proses  perhitungan certainty  factor untuk mengetahui hasil nilai kepastian certainty factor tersebut.
Tabel  3. Bobot Nilai Pakar No Keterangan Nilai Pakar (MB) 1 Sangat Yakin 1 2 Yakin 0.8 3 Cukup Yakin 0.6 4 Sedikit Yakin 0.4 5 Tidak Tahu 0.2 6 Tidak 0
Tabel 3 menunjukkan tingkat kepercayaan CF (ahli), dengan certainty factor setiap aturan memiliki nilai kepercayaan sendiri, bukan hanya premis yang memiliki nilai keypercayaan [13]. Pada penelitian ini, perhitungan simulasi certainty factor diberikan pilihan nilai yang masing-masing diberi bobot.
Tabel  4. Bobot User No. Keterangan Nilai User (MD) 1 Sangat Yakin 0.11 - 0.15 2 Yakin 0.06 - 0.10 3 Sedikit Yakin 0 – 0.05
Saat konsultasi dalam aplikasi sistem pakar delirium pasien COVID-19 berusia lanjut dalam sistem logika certainty  factor  user memilih  jawaban  yang  masing-masing  dari  jawaban  tersebut  mempunyai  tingkatan  bobot yang sudah diterapkan dalam Tabel 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
Saat  menghitung  persentase  kepercayaan  berdasarkan  aturan  dengan  beberapa  gejala,  terbentuk  aturan untuk digunakan sebagai acuan dalam menentukan diagnosis pasien atau user . Teknik forward chaining dipakai untuk  melacak  argumen  bersumber  pada  sebab  akibat  yang  menerapkan rule IF-THEN dan  metode Certainty factor agar mendapatkan skor pakar terbobot (CF Pakar)[2].
Tabel  5. Rules Dan Nilai CF Pakar Rule ke Rules 1 IF [G01 : 1] AND [G02 : 0.6] AND [G03 : 0.4] THEN P001 2 IF [G04 : 0.6] AND [G05 : 1] AND [G06 : 1] AND [G07 : 1] AND [G08 : 0.8] AND [G09 : 0.2] AND [G10 : 1] THEN P002 3 IF [G11 : 1] AND [G12 : 0.8] AND [G13 : 08] THEN P003
Tabel  5  adalah  tabel  yang  memuat  3  aturan  metode forward  chaining menurut delirium ,  setiap  jenis delirium memiliki aturan yang berbeda untuk rule 1 tersebut berlaku penyakit delirium hiperaktif, untuk nomor 2 berlaku  penyakit delirium hipoaktif  dan  nomor  3  untuk  penyakit delirium campuran.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode certainty factor untuk aturan pertama seperti perhitungan dibawah ini : Rule ke 1 = IF [G01 : 1] AND [G02 : 0.6] AND [G03 : 0.4] THEN P001.
Tabel  6. Gejala Terpilih Kode Gejala CF Ahli (MB) CF Pengguna (MD) G01 1 0.04 G02 0.6 0.08 G03 0.4 0.12
Setelah memahami nilai CF ahli (MB) dan CF pengguna (MD) untuk setiap gejala, maka perhitungan (2) berlaku, karena  3 gejala terpilih.  Data Tabel  6  diambl dari data-data gejala untuk penyakit P001 yaitu delirium hiperaktif dengan masing-masing nilai MB dan MD dari Tabel 2. Setelah memahami nilai CF ahli (MB) dan CF pengguna  (MD)  untuk  setiap  gejala,  maka  perhitungan  (2)  berlaku,  karena  3  gejala  terpilih.  Berikut  adalah perhitungan CF gabungan:
Tabel  7. Perhitungan Rule Pertama Hasil CF = (MBn) – (MDn) ( 1 + (0.6 * (1-1))  ) –  (0.04 + (0.8 * (1 – 0.04) ) ) = 1 – 0.1168 (1  +  (0.4  *  (1-1))    )  –  (  0.1168  +  (0.12  *  (  1-  0.1168))  )  =  1-  0.222784  = 0.777216 Hasil 0.777216  * 100% = 77.7216%
Hasil  akhir  kombinasi  CF  adalah  hasil  diagnosa  yang  akan  menentukan  jenis  delirium  pada  penderita COVID-19 lanjut usia dengan menggunakan perhitungan certainty factor dan karena aturan pertama menerapkan aturan teknik forward chaining . Kemudian hasil diagnosa dari data pertama menyebutkan pengguna mengalami delirium hiperaktif dengan tingkat kepercayaan CF sebesar 77,7216% masuk dalam Kemungkinan . Hasil tes lain untuk gejala yang dipilih pengguna ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel  8. Perbandingan Perhitungan Sistem Dengan Manual Kode Gejala dan CF User Tingkat Kepastian Sistem Tingkat Kepastian Manual Keterangan G01 [0.04] ; G02 [0.08] ; G03 [0.12] 777216% 777216% Delirium Hiperaktif G01 [0.04] ; G02 [ 0.08]; G04 [0.11]; G05 [ 0.04] ; G06 [ 0.13] 88.32% 88.32% Delirium Hiperaktf G11 [ 0.06]; G12 [0.09] ;  G13 [0.12] 752752% 752752% Delirium Campuran G04 [0.11];  G06 [ 0.13] ;  G07 [0.09]; G08 [0.14]; G09 [0.07]; G10[0.06] 529736% 529736% Delirium Hipoaktif G02 [ 0.08];  G04 [0.11] ; G06 [ 0.13] ;  G07 [0.09] 70461% 70461% Delirium Hipoaktif G01 [0.04] ;  G05 [ 0.04] ; G06 [ 0.13] 96% 96% Delirium Hiperaktif G01 [0.04] ; G03 [0.12];  G04 [0.11] ;  G12 [0.09] 84.48% 84.48% Delirium Hiperaktif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
Kode Gejala dan CF User Tingkat Kepastian Sistem Tingkat Kepastian Manual Keterangan G04 [0.11] ; G06 [ 0.13] 77.43% 77.43% Delirium Hipoaktif G04 [0.11] ; G05 [ 0.04] ;  G06 [ 0.13] 743328% 743328% Delirium Hipoaktif G11 [ 0.06] ; G13 [0.12] 82.72% 82.72% Delirium Campuran G04 [0.11] ; G06 [ 0.13];  G07 [0.09] 704613% 704613% Delirium Hipoaktif G04 [0.11]; G05 [ 0.04] ; G07 [0.09]; G08 [0.14] 668653% 668653% Delirium Hipoaktif G04 [0.11]; G05 [ 0.04]; G06 [ 0.13]; G08 [0.14] 639262% 639262% Delirium Hipoaktif G01 [0.04] ; G03 [0.12];  G12 [0.09] 84.58% 84.58% Delirium Hiperaktif G04 [0.11]; G11 [ 0.06] ; G12 [0.09]; G13 [0.12] 752752% 752752% Delirium Campuran G01 [0.04] ; G02 [0.08] ; G05 [ 0.04] ; G06 [ 0.13] ; G07 [0.09] 88.32% 88.32% Delirium Hiperaktif G01 [0.04] ; G02 [0.08];  G03 [0.12];  G04 [0.11] ;   G05 [ 0.04] ; G06 [0.13] ; G07 [0.09] 777216% 777126% Delirium Hiperaktif G05 [ 0.04] ; G06 [ 0.13] ; G07 [0.09]; G12 [0.09] 760032% 760032% Delirium Hipoaktif G04 [0.11]; G05 [ 0.04] ; G06 [ 0.13] ; G07 [0.09]; G08 [0.14]; G09 [0.07]; G10[0.06] 508547% 508547% Delirium Hipoaktif G12 [0.09];  G13 [0.12] 76.08% 76.08% Delirium Campuran
Tabel 8 adalah hasil perhitungan tingkat kepercayaan certainty factor pada sistem dan perhitungan manual, dapat dilihat hasil tingkat kepercayaan certainty factor pada sistem dan perhitungan manual sudah mencukupi dan hasil diagnosis delirium pada pasien COVID-19 lansia dengan forward chaining metode yang diberikan aturan. Dengan  tingkat  keakurasian  masing-masing rule dinyatakan  100%  akurat  karena  hasil  pengujian  pada  sistem dengan  perhitungan  manual  nya  memiliki  nilai  keakurasian  yang  sama  persis.  Hal  ini  sesuai  dengan  ilmu kepakaran bahwa penyakit tidak dapat ditetapkan hanya dengan satu gejala [14].
Tabel  9. Persentase Keyakinan Tingkat Presentase Nilai Kepercayaan 0% - 50% Sedikit mungkin atau kemungkinan kecil 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin
Proses pembobot setiap premis (gejala) untuk mendapatkan presentase keyakinan dalam mengidentifikasi penyakit delirium pasien COVID-19 usia lanjut seperti pada Tabel 9 [15]. Maka dari data tabel 9 untuk menarik kesimpulan terkait nilai kepercayaan yang dicantumkan dalam Tabel 8  dapat diketahui jika dari 20 sampel user tersebut  tidak ada user yang nilai  kepercayaannya Sedikit  Mungkin  atau dibawah 50%. Dari  data Tabel  8  pula terdapat  14  user  dengan  nilai  kepercayaan  51%  -  79%  maka  70% user dinyatakan Kemungkinan menderita penyakit yang telah didiagnosa oleh sistem maupun secara manual. Selanjutnya 6 user dengan nilai kepercayaan 80-99%, maka 30% user tersebut dinyatakan Kemungkinan Besar menderita penyakit yang telah didiagnosa oleh sistem maupun secara manual serta tidak ada user yang nilainya 100% yang dinyatakan Sangat Yakin.
Terkait presentase yang diperoleh dari setiap user mengacu pada banyak sedikitnya gejala yang dipilih user dari setiap penyakit. Maka semakin banyak gejala yang dipilih maka presentase semakin kecil ataupun sebaliknya karena mengacu pada rumus dari certainty factor tersebut yaitu MB n – MD n.
b. Naïve Bayes dan Forward Chaining Pada  metode naïve  bayes dan forward  chaining kali  ini  menggunakan  gejala  yang  terpilih  sama  seperti  pada metode forward chaining dan certainty factor , yang mana rule pertama tersebut berlaku untuk penyakit delirium hiperaktif maka perhitungannya sebagai berikut :
a. Gejala terpilih
G01 : 1 G02 : 0.6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
G03 : 04 Dengan populasi penyakit delirium hiperaktif sebesar 0.5
b. Setelah diketahui nilai masing-masing gejala dan populasi penyakitnya maka berlaku rumus (3) step 1 Hasil P  =  (G01*G02*….Gn) * populasi penyakit
=  ( 1 * 0.6 * 0.4) * 0.5 =  0.12 =  12%

## 3.3 Implementasi Program
Implementasi adalah bagian dari pengkodean design dengan menggunakan salah satu bahasa pemrograman. Pada website yang dirancang design yang dibuat dikodekan dengan bahasa pemrograman  PHP versi 7 [16]. Pada bagian ini, pengkodean dikerjakan sesuai dengan desain dan analisis yang telah dilakukan sebelumnya. Pada tahapan ini mengimplementasikan aturan di  mesin  inferensi menggunakan  meode forward chaining dan penerapan metode certainty factor [13] . Membangun sistem pakar untuk mendeteksi delirium pada pasien COVID-19 yang lebih tua membutuhkan  antarmuka  pengguna  yang  memudahkan  pengguna  untuk  mengidentifikasi  jenis  delirium  dan forward chaining dengan PHP sebagai bahasa pemrogramannya. Tampilan website menggunakan CSS yang dirancang melalui sofware Visual Studio Code sesuai dengan desain yang dibuat. Selain itu juga menggunakan fontawesome dan framework Bootstrap untuk menyempurnakan interface tampilan website.
Gambar 3. Tampilan Awal Website
Gambar  4  dalam  website  tersebut  terdapat  2 use  case yaitu  admin  untuk  mengelola rule ,  menambah penyakit dan gejala serta laporan hasil konsultasi, kedua yaitu pasien yang melakukan konsultasi terkait penyakit delirium pasien COVID-19 berusia lanjut.

## Gambar 4. Menu Isi Data Konsultasi
Gambar  5  merupakan  form  pengisian  terkait  data  diri  dari  user  atau  pasien  saat  sedang  melakukan konsultasi, sebelum melakukan konsultasi User atau pasien diharapkan mengisi data diri dengan benar agar dapat melanjutan pada step berikutnya selain itu juga data diri pasien dapat dibukukan dalam bentuk laporan oleh admin.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
Gambar  6    dimana user atau pasien menjawab pertanyaan  yang diajukan dalam  sistem tersebut,  dimana pertanyaan  tersebut  bersumber  dari  semua  jenis  gejala-gejala  dari  penyakit delirium pada  pasien  COVID-19 berusia  lanjut,  pasien  atau user menjawab  pertanyaan  sesuai  dengan  gejala  yang  dialami oleh  pasien  yang bersangkutan.
Gambar 6. Hasil Konsultasi
Pada  Gambar  7  menunjukkan  bahwa  rekapitulasi  dari  daftar  pertanyaan  yang  diajukan  pakar,  biodata konsultasi, gejala terpilih, dan hasil analisa penyakit yang di derita. Gambar 8  menunjukkan hasil konsultasi dari user , kemudian dari perhitungan CF menunjukkan 77.7216% user mengalami “Penyakit delirium hiperaktif ”.
Gambar 7. Hasil Diagnosa
Gambar 8 menunjukkan hasil diagnosa dari pasien yang telah melakukan konsultasi dengan sistem pakar diagnosa delirum pada  pasien  COVID-19  berusia  lanjut  yang  bisa  di  print  atau  disimpan  sebagai  bukti  telah melakukan  konsultasi  atau  bisa  sebagai  bahas  rujukan  untuk  melakukan  pengobatan  selanjutkan  bagi  pasien pengidap penyakit delirium.

## 3.3 Hasil Pengujian dan Perbandingan
Dalam  perbandingan  metode forward  chaining dan certainty  factor dengan  metode naïve  bayes dan forward chaining bertujuan untuk menentukan alternatif untuk menganalisa perbandingan kecepatan dalam mendiagnosa delirium pada pasien COVID-19 berusia lanjut [17], adapun hasil dari perbandingan metode forward chaining dan certainty factor dengan metode naïve bayes dan forward chaining pada Tabel 10.
Tabel  10. Perbandingan 2 Metode Hybrid
Nama Penyakit Nilai Keputusan CF & FC (Perhitungan 2) NB & FC (Perhitungan 3) Delirium Hiperaktif 96 % 41.67 % Delirium Hipoaktif 77.43 % 25 % Delirium Campuran 82.72 % 33.33 %

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3503
Berdasarkan  hasil  perbandingan  Tabel  10  maka  metode forward  chaining dan certainty  factor menjadi metode hybrid yang  memiliki  nilai  kepercayaan  lebih  tinggi  senilai  96%  daripada  metode bayes dan forward chaining  yang  hanya  memiliki  nilai  41.67%,  sehingga  peneliti  menggunakan  metode forward  chaining dan certainty factor dalam penelitian kali ini.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  penulis  tentang  sistem  pakar delirium pasien  COVID-19  pada  usia  lanjut  berbasis website menggunakan  metode certainty  factor dan forward  chaining memiliki  nilai  kepastian  sebesar  96%  dibanding dengan metode bayes dan forward chaining yang hanya 41.67%  untuk tingkat kepastiannya. Selanjutnya dari 20 sampel  pasien  diketahui  bahwa  70%  pasien  tersebut  dinyatakan Kemungkinan menderita  penyakit  yang  sama dari  diagnosa  pada  sistem  maupun  di  perhitungan  manualnya  dan  30%  dari  pasien  tersebut  dinyatakan Kemungkinan Besar menderita penyakit yang telah didiagnosa oleh sistem dan perhitungan manual, untuk itu berlaku juga disetiap kelipatan sampelnya dan pada range yang sama.

## REFERENCES
[ 1] F. B. Garcez et al. , “Delirium and Adverse Outcomes in Hospitalized Patients with COVID-19,” J. Am. Geriatr. Soc. , vol. 68, no. 11, pp. 2440–2446, 2020, doi: 10.1111/jgs.16803.
[2] S. Cahyaningsih, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Kombinasi Metode Certainty Factor dan Forward Chaining untuk Identifikasi Jenis Kulit Wajah Berbasis Android,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 74–82, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2591.
[3] L. Sudarmana et al. , “Aplikasi Sistem Pakar Untuk mendiagnosis Gangguan Jiwa Schizophrenia,” J. Pengemb. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  40–44,  2018,  [Online].  Available: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/download/650/639.
[4] R. S. Putra and Y. Yuhandri, “Sistem Pakar dalam Menganalisis Gangguan Jiwa Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 227–232, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.70.
[5] Taufiq and S. Natarsyah, “Implementasi Cartainty Factor Dalam Sistem Pakar Untuk Melakukan Diagnosa Dan Terapi Penyakit Gangguan Jiwa,” Jutisi , vol. 5, no. 3, pp. 1173–1310, 2016.
[6] F.  P.  Juniawan,  “Penggunaan  Metode  Forward  Chaining  Dalam  Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan Kejiwaan,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 8, no. 1, pp. 29–35, 2017.
[7] M. K. Winda Widya Ariesta , Yulia Eka Praptiningsih, “Sistem Pakar Diagnosa Kesehatan Mental,” J. Ilmu Komput. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 80–89, 2021.
[8] A. dr. Laras Prabandini Sasongko, “Delirium pada Penderita COVID-19.” https://indonesiare.co.id/id/article/delirium- pada-penderita-covid-19.
[9] P. S. Ramadhan and U. F. S. Sitorus Pane, “Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 17, no. 2, p. 151, 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.38.
[10] A. Gunawan, “Sistem Pakar Metode Naive Bayes Diagnosa Penyakit Ispa,” 2020. .
[11] H.  Hadi,  U.  Darusalam,  and  A.  Andrianingsih,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  dan  Naïve  Bayes  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  979,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3096.
[12] H. A. Nugroho et al. , “Kajian Sistematis : Sistem Pakar Dalam Gangguan Mental,” pp. 36–41, 2020.
[13] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N.  Mahmuda,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[14] R. Ginting, M. Zarlis, and R. Rosnelly, “Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes untuk Mendiagnosa  Penyakit  Autis  Pada  Anak,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  583,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2930.
[15] H. T. Sihotang, F. Riandari, and P. Buulolo, “Sistem Pakar untuk Identifikasi Kandungan Formalin dan Boraks Pada Makanan  dengan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Expert  System  for  Identification of  Formalin  and  Borax Content in Food Using Certainty Factor Method,” vol. 21, no. 1, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1364.
[16] C. Susanto, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Gangguan Mental pada Anak dengan Metode Certainty Factor,” J. Pekomas , vol. 18, no. 1, pp. 27–36, 2015.
[17] I.  Siahaan,  “Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  Dan  Bayes  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Angina  Pektoris Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–199, 2017.