## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KISTA OVARIUM MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Ni’matu Zahroh 1,* , Yulian Findawati 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, 61271
* nimatuzahroh5@gmail.com , yulianfindawati@umsida.ac.id

## Abstrak
Penyakit kista  ovarium adalah  penyakit  yang  sering  dialami  oleh  seorang  wanita,  penyakit  ini sangat rumit, halus dan unik, sebab penyakit ini mirim dengan kehamilan dan bisa jadi semua wanita mempunyai resiko terkenak penyakit ini. Sistem pakar diagnosa penyakit kista ovarium adalah suatu aplikasi web yang memungkinkan pengguna untuk mendiagnosa penyakit kista ovarium yang sedang mereka  alami.  Tujuan  dari  pembuatan  aplikasi  ini  adalah  untuk  mempermudah  pengguna  dalam mendiagnosa  jenis  penyakit kista  ovarium berdasarkan  gejala-gejala  yang  sedang  dirasakan.  Dalam penggunaan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit kista  ovarium ini,  pengguna  harus  melakukan registrasi terlebih dahulu untuk mendapatkan username dan password yang nantinya akan digunakan untuk login pada  sistem  pakar  dan  melakukan  diagnosa  penyakit kista  ovarium. Metode  yang digunakan  adalah  certainty  factor  yaitu  dengan  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  seorang pakar, atau menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian yaitu fakta atau hipotesa.
Kata kunci : Kista Ovarium , Certainty Factor, Informasi .

## Abstract
Ovarian  cyst  disease  is  a  disease  that  is  often  experienced  by  a  woman,  the  disease  is  very complicated, smooth and unique, because this disease mirim with pregnancy and could be all women have the risk of this disease. The expert system of ovarian cyst disease diagnosis is a web application that allows users to diagnose ovarian cyst disease they are experiencing. The purpose of making this application  is  to  facilitate  the  user  in  diagnosing  the  type  of  ovarian  cyst  disease  based  on  the symptoms  that  are  being  felt.  In  the  use  of  expert  system  application  of  this  ovarian  cyst  disease diagnosis, the user must register first to get a username and password that will be used to log on expert system  and  diagnose  ovarian  cyst  disease.  The  method  used  is  certainty  factor  that  is  by accommodating the uncertainty of an expert's thinking, or expressed the belief in an event that is fact or hypothesis.
Keywords: Ovarian Cyst , Certainty Factor, Information

## 1. Pendahuluan
Kista  ovarium  merupakan  sejenis  tumor yang  memiliki  sifat  neplastik  dan  non  plastik. Kista  ini  memiliki  ukuran  baik  kecil  maupun besar,  ganas  atu  tidak,  dan  bertempat  pada ovarium (Winjosastro,2005).
Menurut  tingkat  keganasan  penyakit kista,  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  kista  non- neoplastik dan neoplastik. Kista nonneoplastik mempunyai  sifat  yaitu    jinak  dan  biasa
mengempis  sendiri  setelah  2  sampai  3  bulan. sedangkan  kista  neoplastik  harus  dioperasi, tetapi  hal  ini  tergantung  pada  ukuran  dan sifatnya dari penyakit kista tersebut (Prawirohardjo,2002). Sistem pakar ini merupakan sistem yang berbasis komputer dan menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  juga tehnik   penalaran  dalam  memecahkan  suatu masalah  yang  biasanya  dipecahkan  oleh seorang  pakar.  Sistem  pakar  bisa  memberikan nilai tambah untuk membantu dalam
menangani  era  informasi  yang  semakin canggih. Aplikasi Sistem Pakar ini menghasilkan  keluaran  berupa  kemungkinan dari suatu penyakit (Kadir, 2003 ).
Faktor kepastian ( certainty factor ) dikenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan  MYCIN  (Wesley,  1984).  Masih banyak  masyarakat  yang  tidak  mengetahui kalau  mereka  menderita  penyakit  kista.  Untuk dapat  memastikannya  mereka  harus  konsultasi terlebih  dahulu  ke  dokter  dalam.  Hal  ini  yang mendorong dalam pembangunan sebuah sistem pakar  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  kista untuk  diwujudkan.  Maka  dalam  penelitian  ini penulis  mengangkat  judul “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Kista Ovarium Menggunakan  Metode  Certainty  Factor
Berbasis  Web” . Dengan  adanya  sistem  pakar ini  orang  awam  atau  pengguna  dapat melakukan  diagnosa  penyakit  kista  melalui gejala-gejala yang dirasakan.
Supaya pembahasan masalah tetap berada dalam  batasan  yang  diinginkan  dan  tidak terlampau  jauh  melewati  batas  apa  yang dibahas  dari  permasalahan  yang  sebenarnya, maka  dengan  ini  dilakukan  pembatasan masalah yaitu :
1. Penyakit  yang  akan  didiagnosa  yaitu penyakit  kista  folikel,  kista  korpus luteum,  kista  lutein,  kista  endometriosis dan kista dermoid.
2. Pembuatan  sistem  pakar  ini  berdasarkan pada  gejala-gejala  umum  yang    dialami oleh menderita penyakit kista ovarium.
3. Pembuatan  sistem  pakar  untuk  penyakit kista  menggunakan  metode certainty factor
dan berbasis web dan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
4. Hasil  diagnosa  dan  informasi  dari  sistem pakar  ini  bersifat  sebagai  alternatif  dan tidak  menghilangkan  peran  dari  seorang pakar yang sesungguhnya

## 2. Metodologi Penelitian
Perancangan sistem merupakan gambaran umum  mengenai  sistem  pakar  yang  akan dibuat. Perancangan sistem juga akan membahas dan
mengidentifikasikan komponen-komponen  sistem  pakar  secara terperinci.
Flowchart
Diagaram  alir  atau flowchart merupakan diagram  simbol  grafis  yang  menampilkan proses  langkah-langkah  yang  mempunyai simbol  berbertuk  kotak,  beserta  urutannya untuk menghubungan langkah tersebut dengan menggunakan tanda panah.
Mulai Home Registrasi Login Selesai Input biodata Biodata lengkap Simpan Biodata Tidak Ya Ya Form Login Ya Tidak Gambar 1. Flowchart Sistem Registrasi User Mulai Valid Login Form Edit Akun User Data Akun Lengkap Simpan Perubahan Akun User Tidak Ya Ya Ya Tampilan Pertanyaan Diagnosa Home Edit akun Diagnosa Selesai Proses Diagnosa Penyakit Kista Ovarium Hasil Diagnosa Penyakit Kista Ovarium Tidak Ya Registrasi Menu User Tidak Tidak
Mulai Login Valid Tidak Ya Home Edit Akun Admin Laporan Ya Lihat Hasi Diagnosa User Tidak Selesai Tidak Input tanggal awal dan akhir Proses Cetak Laporan Laporan Hasil Penyakit Kista Ovarium Ya Input Biodata Proses Edit Biodata Belum Lengkap Simpan Perubahan Akun Ya Tidak Ya Menu Admin Data Admin Tidak Data user Tidak Data Penyakit Tidak Data Diagnosa Tidak Data Informasi Tidak tidak Input, Delete Data Admin Delete Data User Input, Edit, Delete Data Penyakit Input, Edit, Delete Data Diagnosa Input, Edit, Delete Data Informasi Simpan Perubahan Data Admin Simpan Perubahan Data User Simpan Perubahan Data Penyakit Simpan Perubahan Data Diagnosa Simpan Perubahan Data Informasi Ya Ya Ya Ya Ya
Gambar 3. Flowchart Sistem Dengan Admin
Context Diagram atau Diagram Konteks
Diagram  konteks  adalah  aliran  yang berhubungan  antara  sistem  dengan  entitas. Digram  ini  terdiri  dari  suatu  proses  data  dan menggambarkan  ruang  lungkup  suatu  sistem garis besar.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KISTA ADMIN/ PAKAR USER/ PASIEN Input, edit, delete data Gejala Input, edit, delete data admin/pakar delete data user/pasien Login admin/pakar Edit akun user/pasien Diagnosa penyakit kista ovarium Login user/pasien Registrasi (input biodata user/pasien) Konfirmasi data diagnosa Konfirmasi data gejala Konfirmasi  data admin/pakar Validasi login admin Konfirmasi edit akun user Hasil diagnosa penyakit kista Konfirmasi login user Konfirmasi registrasi Edit akun data admin/pakar Input, edit, delete data Diagnosa Input, edit, delete data Penyakit Input, edit, delete data Informasi Kesehatan Konfirmasi data penyakit Konfirmasi data user/pasien Konfirmasi data informasi kesehatan Laporan( input tgl awal dan akhir ) Konfirmasi hasil diagnosa Pilih judul informasi Lihat informasi

## Gambar 4.  DFD Level 0
Pada DFD Level 0 atau diagram konteks diatas  menjelaskan  bahwa  terdapat  dua pengguna  atau  tipe  user  didalam  sistem  pakar
diagnosa  secara  dini  pada  penyakit  kista ovarium. Yaitu user dan admin.
Dimana  hak  akses  dari  user  adalah registrasi  user,  edit  akun  user,  dan  diagnosa penyakit  kista  ovarium.  Sedangkan  hak  akses dari admin adalah mengolah data pada sistem, diantaranya mengolah data admin dan mengolah data user.
2.0 Registrasi 3.0 Login 4.0 Diagnosa kista 5.0 Hasil Diagnosa 6.0 Olah data admin/pakar Username, password Konfirmasi login USER/PASIEN Hasil diagnosa penyakit kista & solusi Input perubahan biodata user/pasien Konfirmasi edit akun user/pasien ADMIN/ PAKAR Input, edit, delete data Admin/pakar User/pasien Admin/pakar Data user/pasien Data user/pasien Data admin/pakar Data admin/pakar Gejala Data gejala Data gejala Data diagnosa Diagnosa Data diagnosa Penyakit Data penyakit Data penyakit Data admin/pakar Data admin/pakar Data gejala Data gejala Data pasien Data pasien Data admin/pakar Data admin/pakar Data user/pasien Data user/pasien Konfirmasi  olah data admin/pakar (input, edit, delete) Jawab pertanyaan Pertanyan gejala kista 7.0 Olah data user/pasien Input biodata user/pasien Konfirmasi registrasi Username, password Konfirmasi login Input perubahan biodata user/pasien Konfirmasi edit akun user/pasien Data user/pasien Data user/pasien 1.0 Melihat Lihat informasi kesehatan Pilih judul informasi kesehatan Informasi Kesehatan Data Informasi Kesehatan Data Informasi Kesehatan Data Informasi Kesehatan Data Informasi Kesehatan Data user/pasien Data user/pasien 8.0 Laporan Input tgl awal dan akhir laporan Hasil laporan Laporan Tgl awal dan akhir laporan Data laporan Gambar 5. DFD Level 1

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  perancangan  pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Kista Ovarium menggunakan  metode certainty factor berbasis  web  ini  memberikan  hasil penelitian yaitu:
1. Mempunyai  2  pengguna  yaitu  untuk admin dan user.
2. Fasilitas  yang  dapat  digunakan  oleh admin  adalah  mengolah  data.  Data  yang dapat  diolah  oleh  admin  meliputi  data admin,data  user,  data  penyakit,  data
gejala,  data  diagnosa,  data  informasi, laporan.
3. Sedangkan  untuk user atau  pengguna dapat  melihat  informasi  tentang  penyakit kista  ovarium, pengguna  atau user juga dapat  melakukan  diagnosa  penyakit kista ovarium
berdasarkan gejala yang dirasakan  dan  bisa  melihat  hasil  dari diagnosa  berupa  jenis  penyakit  yang diderita  berapa  persen,  keterangan  dan solusi dari penyakit yang diderita.

## Halaman Utama Sistem Pakar
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama Sistem Pakar
Tampilan  menu utama pada sistem pakar diagnosa  penyakit kista  ovarium .  Pada halaman  utama  ini  berisi  tentang  deskripsi mengenai  penyakit kista  ovarium secara singkat.

## Tampilan Menu Informasi Kesehatan
Gambar 7. Informasi Kesehatan
Pada tampilan menu informasi kesehatan  ini,  user  dapat  melihat  beberapa jenis    informasi  kesehatan  yang  telah  di sediakan oleh sistem pakar diagnosa penyakit kista ovarium.

## Tampilan Menu Registrasi

## Gambar 8. Registrasi
Pada  tampilan  ini  sebelum  user/pasien bisa  mendapatkan  username  dan  password maka  user/pasien  harus  mengisi  form  pada menu  registrasi  lebih  dulu,  jika  data  kurang lengkap  maka  sistem  tidak  bisa  menyimpan data  pasien  secara  otomatis  dan  pasien  tidak akan mendapatkan ussername dan password.

## Tampilan Diagnosa User/Pasien

## Gambar 9. Diagnosa
Pada  tampilan  form  diagnosa  penyakit kista  ovarium  terdapat  pertanyaan-pertanyaan gejala ksta ovarium yang akan diisi oleh pasien untuk  menentukan  jenis  penyakit  kista  pasien sesui dengan gejala yang dialami oleh pasien.
Tampilan  Hasil  Diagnosa  Penyakit  Kista Ovarium
Gambar 10. Hasil Diagnosa
Pada tampilan ini merupakan hasil diagnosa dari  penyakit  kista  ovarium,  pasien  dapat melihat  jenis  penyakit  kista  yang  dialami, pasien  juga  mendapatkan  keterangan  dan solusi dari jenis penyakit kista yang dialami.

## Tampilan Home Admin / Pakar
Gambar 11. Home Admin
Pada  tampilan  menu  utama  admin  ini terdapat beberapa menu yang dapat memudahkan  admin  untuk  memperbaharui informasi.  Dan  ada  data  terbaru  admin  yang telah login pada sistem pakar.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan,  pembuatan, pengimplementasian  serta  pengujian  program sistem  pakar  diagnosa  penyakit kista  ovarium menggunakan metode certainty factor berbasis web, maka dapat diperoleh beberapa kesimpulan  dan  saran  untuk  perkembangan program  sistem  pakar  diagnosa  penyakit kista ovarium kearah yang lebih baik.
1. Berdasarkan pada hasil pengujian program,  sistem  pakar  diagnosa  penyakit kista  ovarium menggunakan  metode certainty  factor berbasis  web  ini  cukup membantu  untuk  mendiagnosa  penyakit kista  ovarium berdasarkan  pada  gejala- gejala yang dikeluhkan oleh pasien.
2. Nilai  CF  pakar  dan  CF  user  berkisar  0 sampai  dengan  1,  jika  keluaran  CF  hasil mendekati  1  maka  nilai  kepastiannya mendekati  benar,  begitu  juga  sebaliknya jika  keluaran  CF  hasil  mendekati  0  maka kepastiannya mendekati salah.
3. Berdasarkan  pada  pengujian  program, sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  kista ovarium  ini  memiliki  nilai  keakuratan sebesar  87,5  %.  Dan  nilai ke-erroran  dari sistem pakar ini adalah 12,5 %.
4. Sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  kista ovarium  ini  memudahkan  bagi  para pengguna  untuk  mendiagnosa  penyakit kista ovarium mereka. Selain itu pengguna juga dapat memperoleh
berbagai macam informasi tentang kesehatan  melalui  informasi  kesehatan yang telah disediakan. 5. Pengguna dapat mengakses dan mendiagnosa  penyakit kista  ovarium kapanpun  dan  dimanapun  karena  sistem pakar ini berbasis web.

## Daftar Pustaka
Agustina, (2014), “ Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit  Kista  Ovarium  Dengan Menggunakan  Metode  Bayes ”,  Vol. VII, No.2 hal. 123-130. Arhami,  Muhammad,  (2005), Konsep  Dasar Sistem Pakar , Andi., Yogyakarta. Indra, Doly, (2014), “ Aplikasi untuk Mendiagnosa  Penyakit  Kista  Ovarium Mengunakan Metode Forward Chaining”, Vol. 11, No.2, hal. 61-67. Kadir,  Abdul,  (2002), Pemrograman  Web Mencakup HTML, CSS, Javascript dan PHP, Andi., Yogyakarta. Kusrini,  (2008), Sistem  Pakar  Teori  dan Aplikasi , Andi., Yogyakarta. Raharjo,  Budi,  (2011), Modul  Pemrograman WEB,  HTML,  PHP,  dan  MYSQL , Modula., Bandung.
Simarmata, Janner dan Imam, Paryudi, (2006),
Basis Data , Andi., Jakarta.
Suciani, Wulan. (2016), Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Metode Certainty Factor  Berbasis  Web ,  Tugas  Akhir S.Kom.,  Universitas  Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo.
Suyanto, (2011), Artificial Intelligence , Informatika., Bandung.
World Health Organization, (2013), Pelayanan Kesehatan  Ibu  Di  Fasilitas  Kesehatan Dasar Dan Rujukan., Jakarta. Yakub,  Suardi.  (2008), Sistem  Basis  Data Tutorial  Konseptual, Graha  Ilmu, Yogyakarta.