## PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT ASMA PADA PASIEN
Ruth Octovani Christia Wardianti Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ruthoctovani17@gmail.com

## ABSTRAK
Angka kejadian penyakit alergi akhir-akhir ini meningkat sejalan dengan perubahan pola hidup masyarakat modern,  polusi  baik  lingkungan  maupun  zat-zat  yang  ada  di  dalam  makanan.  Salah  satu  penyakit  alergi  yang banyak  terjadi  di  masyarakat  adalah  penyakit  asma.  Asma  adalah  satu  di  antara  beberapa  penyakit  yang  tidak bisa  disembuhkan  secara  total.    Oleh  sebab  itu  untuk  mendiagnosis  penyakit  asma  dengan  mengetahui keakuratan penyakit yang sedang di alami menggunakan metode forward chaining. Metode Forward Chaining merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  aturan inferensi  Artificial  Intelligence. Metode  ini melakukan pemrosesan berawal dari sekumpulan data untuk kemudian dilakukan inferensi sesuai dengan aturan yang diterapkan hingga diketemukan kesimpulan yang optimal. Kelebihan metode forward chaining ini adalah data baru dapat dimasukkan ke dalam tabel basis data inferensi dan kemungkinan untuk melakukan perubahan inference  rules .  Faktor  kepastian  ( certainty  factor )  mencatat  bahwa  dokter  sering  kali  menganalisis  informasi yang  ada  dengan  ungkapan  seperti  misalnya:  mungkin,  kemungkinan  besar,  hampir  pasti.  Menggunakan certainty factor (CF) guna untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap permasalahan yang sedang dihadapi.
Berdasarkan  pengujian  untuk  menentukan  keakuratan  metode  yang  digunakan  baik  melalui  program maupun  perhitungan  manual  yang  menyatakan  bahwa  hasil  perhitungan  program  dengan  perhitungan  manual memiliki hasil  yang sama dengan perhitungan sistem, dengan presentase error sebesar 0,3 %. Hasil pengujian fungsional  sistem  hak  akses  sebagai  user,  admin,  dan  pakar  berjalan  sesuai  dengan  fungsinya.  Berdasarkan pengujian  fungsi  sistem  tersebut  menggunakan browser .  Diketahui  seluruh  fitur  dapat  diakses  dengan  baik. Berdasarkan pengujian kepada user diketahui mayoritas mengatakan sangat setuju.
Kata kunci : Certainty Factor, Asma, Website, Pola Hidup.
1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Penyakit  paru-paru  merupakan  suatu  masalah kesehatan  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah  asma. Data  WHO  menunjukkan  300  juta  orang  di  dunia terdiagnosa  asma  dan  diperkirakan  akan  meningkat menjadi  400  juta  orang  di  tahun  2025[1]. Asma dipengaruhi  oleh  dua  faktor  yaitu  genetik  dan lingkungan,  mengingat  patogenesisnya  tidak  jelas, asma  didefinisikan  secara  deskripsi  yaitu  penyakit inflamasi  kronik  saluran  napas  yang  menyebabkan hipereaktivitas bronkus terhadap berbagai rangsangan,  dengan  gejala  episodik  berulang  berupa batuk,  sesak  napas,  mengi  dan  rasa  berat  di  dada terutama  pada  malam  dan  atau  dini  hari,  yang umumnya  bersifat  reversibel  baik  dengan  atau  tanpa pengobatan[2].
Asma  merupakan  penyakit  inflamasi  kronik saluran  napas  yang  menyebabkan  hiperaktivitas bonkus  terhadap  rangsangan  oleh  sebab  itu  untuk mengatasi  dan  mendeteksi  sebuah  penyakit  asma dengan  mengetahui  suatu  nilai  kepercayaan  yang sedang  ada  pada  penyakit  ini  akan  lebih  baik menggunakan metode certainty factor untuk menentukan suatu  niai  kepastian  dari  penyakit  yang
ada  sehingga  memiliki  solusi  dan  hasil  akhir  yang tepat.
Metode  yang  dikenal  dengan Certainty  Factor (CF).  CF  merupakan  parameter  klinis  untuk menunjukkan  besarnya  kepercayaan  [3].  Perhitungan ketidak  pastian  diperlukan  dalam  sistem  pakar  untuk dapat  meyakinkan  pasien  (pengguna  sistem)  akan hasil diagnosa yang dihasilkan sehingga sistem pakar yang  dibuat  benar-benar  seperti  layaknya  diagnosa seorang  dokter  sebagai  pakar  dalam  bidang  tersebut. Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dibangun suatu sistem pakar pernafasan dan paru menggunakan metode certainty factor (CF). Perancangan pelacakan solusi  suatu  masalah  yang  digunakan  adalah  metode forward  chaining yaitu  dengan  cara  mengumpulkan fakta-fakta  terlebih  dahulu  baru  diambil  kesimpulan atau solusi[4].

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarka latar belakang yang telah dikemukakan  sebelumnya,  maka  penulis  akan merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut :
1. Bagaimana  mengimplementasikan  sistem  pakar diagnosis penyakit asma  berbasis website?
2. Bagaimana mengimplementasikan metode forward chaining menggunakan certainty factor pada sistem pakar diagnosis penyakit asma pada pasien?.

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan- batasan masalah itu antara lain :
1. Sistem  yang  dibangun  ini  menggunakan  12 gejala  untuk  mendiagnosis  10    jenis  penyakit yang ada pada pasien.
2. Sistem  ini  menggunakan  metode Certainty Factor dan  dibangun  menggunakan  alur Forward Chaining.
3. Sistem dibuat dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
4. Pada  penelitian  ini  hanya  mengembangkan algoritrama pemrograman sesuai dengan metode certainty factor .
5. Penelitian  ini  mengambil  data  penyakit  asma dan data presentase nilai penyakit asma.
6. Mengambil  data    secara  langsung  melalui  dr. Nazar., M.M.R,S. M.Trop.
1.4 Tujuan Ada pun Tujuan dari pembahasan ini adalah:
1. Mengimplementasikan  sistem  pakar  diagnosa penyakit asma menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai database server dan Mendiagnosa penyakit asma dengan merancang bangun sistem pakar berbasis website.
2. Mengimplementasikan metode
forward chaining menggunakan certainty  factor pada sistem  pakar  diagnosa  penyakit  asma  pada pasien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Sistem  pakar  untuk  melakukan  diagnosa penyakit diabetes  nefropathy dan  pencegahannya (memberikan solusi pada pasien) dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode untuk  melakukan  diagnosis  terhadap  penderita penyakit  nefropathy diabetic  adalah  metode certainty factor  (nilai  kepastian)  dimana  setiap  variabel mempunyai nila kepastian (CF) sendiri untuk masing- masing output diagnosa. Nilai tersebut telah diperoleh dan  disetujui  oleh  pakar.  Metode certainty  factor telah  mampu  menjawab  permasalahan  adanya pengetahuan yang tidak komplit dan tidak pasti [6].

## 2.2 Mendiagnosa Penyakit Asma
Penyakit  paru-paru  merupakan  suatu  masalah kesehatan  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah  asma. Pencetus  serangan  asma  dapat  disebabkan  oleh sejumlah  faktor,  antara  lain  alergen,  virus,  dan  iritan
yang  dapat  menginduksi  respons  inflamasi  akut. Pengobatan  asma  dibagi  menjadi  2  golongan  yaitu antiinflamasi  merupakan  pengobatan  rutin  yang bertujuan  mengontrol  penyakit  serta  mencegah serangan dikenal dengan pengontrol dan bronkodilator  yang  merupakan  pengobatan  saat serangan  untuk  mengatasi  eksaserbasi/serangan, dikenal  dengan  pelega.  [1].Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengembangkan  sebuah  sistem  berbasis pengetahuan kedokteran dalam mendiagnosis penyakit  asma  yang  dapat  ditampilkan  dalam perangkat  lunak  aplikasi  berbasis  sistem  pakar. Sehingga  dapat  mempermudah  proses  penyuluhan kepada  masyarakat  awam  untuk  mengetahui  deteksi dini gejala penyakit asma dan solusi atau pengobatan yang bisa dilakukan secara mandiri[5].
Metode  untuk  melakukan  diagnosis  terhadap penderita penyakit nefropathy diabetic adalah metode certainty  factor (nilai  kepastian)  dimana  setiap variabel  mempunyai  nilai  kepastian  (CF)  sendiri untuk  masing-masing  output  diagnosa.  Nilai  tersebut telah  diperoleh  dan  disetujui  oleh  pakar.  Metode certainty factor telah mampu menjawab permasalahan  adanya  pengetahuan  yang  tidak komplit dan tidak pasti [6].
Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Mata Pada  Manusia  menggunakan  metode forward chaining .  Cara  pemilihan  urutan  data  dengan mengelompokkan  jenis  penyakit  sesuai  dengan  hasil quisioner  dengan  beberapa  dokter  mata.  Perangkat lunak  sistem  pakar  dapat  mengenali  jenis  penyakit mata setelah melakukan konsultasi dengan menjawab beberapa  pertanyaan-pertanyaan  yang  ditampilkan oleh aplikasi sistem pakar serta dapat menyimpulkan beberapa  jenis  penyakit  mata  yang  di  derita  oleh pasien [7].
Memberikan  informasi  tentang  penyakit  dalam mulai  dari  gejala  yang  terjadi,    penentuan  jenis penyakit  sampai  dengan  solusi  untuk  mengatasi penyakit  tersebut  masih  bergantung  kepada  dokter spesialis  penyakit  dalam.Sistem  pakar  di  rancang dengan  menggunakan  metode  penelusuran  alur  maju ( forward chaining ) . [8]

## 2.3 Metode Certainty Factor
Metode  untuk  melakukan  diagnosis  terhadap penderita  penyakit nefropathy  diabetic adalah metode certainty  factor (nilai  kepastian)  dimana setiap variabel mempunyai nila kepastian (CF) sendiri untuk  masing-masing  output  diagnosa.  Nilai  tersebut telah  diperoleh  dan  disetujui  oleh  pakar.  Metode certainty factor telah mampu menjawab permasalahan  adanya  pengetahuan  yang  tidak komplit  dan  tidak  pasti. Model  untuk  menghitung Certainty  Factor dari  rule  sampai  saat  ini  ada  2 model  yang  sering  digunakan  untuk  menghitung tingkat  keyakinan  (CF)  dari  sebuah rule adalah sebagai berikut:
CF(Rue) = MB(H,E) – MD(H,E) MB(H,E) = | max [P(H|E) .      P(H)]  -  P( H )    if P(H)  =1 1 -  P(H) otherwise
MD(H,E) = | min [P(H|E) .      P(H)]  -  P( H )      if P(H)  =1 -  P(H)              otherwise dimana:
P(H) = probabilitas kebenaran hipotesa H P(H,E) = probabilitas bahwa H benar karena   fakta E P(H)  dan P(H,E) =  merepresentasikan keyakinan dan ketidakyakinan pakar [6].

## 2.4 Sistem Pakar
Sistem pakar ( expert system ) adalah sistem yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama,  yaitu lingkungan pengembangan ( development environment ) dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ).  Lingkungan  pengembangan  sistem pakar  digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar,  sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna yang bukan pakar guna memperoleh pengetahuan pakar[5].

## 3. DESKRIPSI SISTEM

## 3.1 Perancangan Data Penyakit
Jenis Penyakit yang ada merupakan dasar untuk melihat  Gejala-Gejala  yang  ada  pada  Pasien  Asma. Jenis penyakit ditunjukkan pada Tabel 1, berdasarkan Jenis  Penyakit  yang  ada  pada  Tabel  tersebut  maka dapat  dilihat  gejala-gejala  yang  terjadi  untuk  tiap penyakit  yang  ada.  10  Jenis  Penyakit  yang  ada ditunjukan  pada  Tabel  1.  Jenis  Gejala  ditunjukan pada Tabel 2

## Tabel 1. Jenis Penyakit
Kode Penyakit Nama_Penyakit P01 Asma Alergi P02 Asma Non Alergi P03 Asma Nokturnal P04 Asma pada Anak P05 Asma pada Orang Dewasa P06 Asma Batuk P07 Asma Akibat Pekerjaan(Oksional) P08 Asma Musiman P09 Asma Campuran P10 Asma Eksersais(OlahRaga)

## 3.2 Perancangan Data Gejala
Gejala-Gejala  yang  terjadi  untuk  tiap  penyakit yang ada. 12 Jenis Gejala yang  ada ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis Gejala
Kode_Gejala Nama_Gejala G01 Kesulitan Bernafas (Sesak Nafas) G02 Sering Batuk (Kering, Berdahak) G03 Suara Nafas (Mengi, Bengi) G04 Dada Terasa Sesak (Dada Sakit) G05 Lesu dan Lelah G06 Susah Tidur (Karena sering batuk) G07 Mengalami masalah pernafasan (Aktivitas Fisik) G08 Penurunan  Fungsi  Paru-Paru  sebagai jalan masuk oksigen G09 Lebih Sensitif terhadap Alergi G10 Memburuk di malam hari G11 Infeksi Pernapasan (pemicu iritasi) G12 Panas

## 3.3 Perancangan Relasi Gejala dan Penyakit
Tabel  Relasi  antara  Gejala  dan    Penyakit  Asma pada pasien, seperti di tunjukan pada tabel
Tabel 3. Relasi KODE GEJALA KODE PENYAKIT P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 G01  - - - - - - - - - G02       - -  - G03 - - - - - - - -  - G04    -  - - -  - G05  -  -  -     G06 - -    - - -  - G07 - - - - - -  - - - G08 - - - - - - - - -  G09 - - -   - -    G10 - - - - - - - -  - G11 - - - - - - - -  - G12 - - -  - - - - - -
Setelah  Tabel  hubungan    gejala  dan  penyakit dibuat,  langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  sebuah rule (aturan) yang digunakan untuk sistem pakar, data aturan  relasi  terdiri  dari  hubungan  antar  gejala, penyakit,    nilai  mb  ( measure  of increse  belief )  dan nilai md ( measure of increasedisbelief ). Tabel Aturan di tunjukan pada tabel 4
Tabel 4. Nilai Keyakinan MB dan MD
Kode Penyakit Kode Gejala MB MD G01 P01 0.8 0.2 G02 P01 0.7 0.2 G02 P02 0.8 0.3 G02 P03 0.9 0.1 G02 P04 0.5 0.2 G02 P05 0.6 0.1 G02 P06 0.7 0.3 G02 P09 1.0 0.4 G03 P09 0.6 0.1 G04 P01 0.5 0.2 G04 P02 0.8 0.3 G04 P03 0.4 0.2 G04 P05 0.6 0.4 G04 P09 0.5 0.1 G05 P01 0.4 0.2 G05 P03 0.6 0.3 G05 P05 0.7 0.4 G05 P07 0.7 0.2 G05 P08 0.9 0.1 G05 P09 0.8 0.4 G05 P10 0.7 0.2 G06 P03 0.8 0.1 G06 P04 0.9 0.3 G06 P05 0.9 0.4 G06 P09 0.8 0.2 G07 P07 0.7 0.3 G08 P10 0.6 0.4 G09 P04 0.5 0.1 G09 P05 0.7 0.2 G09 P08 0.8 0.4 G09 P09 0.9 0.3 G09 P10 1.0 0.2 G10 P09 0.7 0.1 G11 P09 0.9 0.3 G12 P04 0.6 0.1 3.4 Flowchat  System
Terdapat Flowchart System yang akan dilakukan  oleh  sistem  dalam  proses        mendiagnosa penyakit asma, seperti pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Sistem  dimulai  dengan memilih  menu konsultasi  yang  ada  di  sistem,    dan  memilih  gejala yang  ada  pada  penyakit  asma, melakukan tahap prosesan diagnosa.
penyakit  asma sesuai gejala  yang  sudah  dipilih, kemudian  melakukan  proses  perhitungan  nilai  CF dengan menggunakan metode Certainty Factor untuk mengetahui  nilai  kepastian  dari  masing-masing penyakit  yang  ada,  mendapatkan  hasil  diagnosa penyakit  beserta  nilai  CF  dan  Solusi  dari  penyakit asma. Kemudian  jika  ingin  mengulang  program, maka  harus  kembali  memilih  menu  konsultasi  lagi, jika tidak maka program selesai.

## 3.5 Blog Diagram
Berdasarkan rencana untuk mendiagnosa penyakit    asma  pada  pasien  terdapat  diagram  blok yang akan dilakukan sistem dalam proses mendiagnosa sebagai berikut, pada Gambar 5.
Gambar  5. Diagram Blok pada Sistem
Menentukan  gejala  yang  ada  pada  masing- masing pasien, menentukan jalan dari masing-masing gejala  untuk  mendapatkan  suatu  arah  yang  pasti, memiliki  tingkatan-tingkatan  dari  masing-masing penyakit  asma  untuk  pasien  asma,  membuat  desain website untuk  mendiagnosa  penyakit  asma  dengan menggunakan  metode certainty  factor dengan menentukan  suatu  nilai  kepercayaan  yang  ada  pada penyakit,  pengguna  yang  memiliki  penyakit  asma akan  melakukan  tahap  menentukan  gejala  sesuai kondisi  yang  ada  pada  pasien  kemudian  pasien mendapatkan hasil penyakit dari gejala yang ada serta mendapatkan  nilai  keyakinan  dari  masing-masing
penyakit  serta  mendapatkan  solusi  untuk  penyakit yang  ada  pada  pasien,  dari  gejala  yang  diinputkan akan dilakukan diagnose penyakit kemudian mendapatkan  suatu  nilai  keyakinan  certainty  factor serta solusi pada penyakit yang ada pada pasien.

## 3.6 DFD Level 0
Pada  DFD  Level  0  terdapat  beberapa  entitas yaitu  admin,  pakar  (dokter)    dan  user  (pasien). Adapun bentuk dari Data Flow Diagram( DFD) Level 0 dapat diliat pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. DFD Level 0

## 3.7 DFD Level 1
Pada  DFD  Level  1  terdapat  beberapa  entitas yaitu  admin,  pakar  (dokter)    dan  user  (pasien). Adapun  bentuk  dari  Data  Flow  Diagram  (  DFD  ) Level 1 dapat diliat pada Gambar 11 berikut.
Gambar 11. DFD Level 1

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi
Proses  penulisan  program  dilakukan  sesuai dengan perancangan yang sudah di buat sebelumnya. Software  yang  digunakan  dalam  pembuatan  system pakar ini adalah sublime dan Xampp v3.2.1.

## 4.2 Pengujian Sistem
Proses pengujian sistem yaitu data gejala digunakan sebagai  input,  sehingga  menghasilkan  diagnosa  penyakit asma  sesuai  dengan  gejala  yang  sudah  diproses  pada metode Certainty Factor.

## 4.3 Pengujian Kompabilitas Menu Sistem Pakar
Tabel 3. Hasil Pengujian Menu No Jenis Pengujian Pelaku Sistem Hasil Pengujian MF IE GC 1. Pengujian Menu User User    2. Pengujian Menu Admin Admin    3. Pengujian Menu Pakar Pakar   
Keterangan : MF = Mozilla Firefox IE   = Internet Explorer GC = Google Chrome  = Berfungsi X     = Tidak Berfungsi
Perhitungan  :     45    x 100% = 100% 45
Kesimpulan  dari  tabel  pengujian  kompabilitas system  pakar  diagnosa  penyakit  asma  100%  bisa  di tampilkan  di  browser Mozilla  Firefox,  Internet  Explorer, dan Google Chrome.

## 4.4 Pengujian Perhitungan Metode Certainty Factor (Pengujian Sistem)
Pengujian  Sistem  adalah  tahap  melakukan  uji  coba perhitungan yang ada di dalam sistem atau program yang ada,  supaya  mendapatkan  hasil  dan  solusi  terhadap penyakit asma yang sedang terjadi pada pasien.
Gambar 16. Pengujian Sistem 1
Gambar 17. Pengujian Sistem 2

## a. Percobaan 1
Hasil  yang  di  peroleh  system  terhadap  gejala  G01 yang mempunyai hasil 0.60
Gambar 17. Hasil Perhitungan Sistem1

## b. Percobaan 2
Hasil  yang  di  peroleh  sistem  terhadap  gejala  G01 dan G02 yang mempunyai hasil 0.60
Gambar 18. Hasil Perhitungan Sistem2

## 4.5 Pengujian Manual
Pengujian Manual adalah tahap melakukan uji coba perhitungan secara ril atau nyata yang dilakukan seseorang untuk  mendapatkan  hasil  terhadap  penyakit  asma  yang ada.
a. Percobaan 1 Gejala yang terpilih :    G01 (Kesulitan Bernafas) Nilai mb dan md gejala G01 : MB = 0.8 , MD = 0.2
Rumus manual
CF: MB – MD : 0.8 – 0.2
: 0.6
Berdasarkan perhitungan manual, hasil   perhitungan diperoleh nilai CF = 0.6 b. Percobaan 2 Gejala yang terpilih   :    G01 ( Kesulitan Bernafas ) :    G02 ( Sering Batuk ) Nilai mb dan md gejala G01 dan G02
:  MB1 = 0.8 , MD1= 0.2
:  MB2 = 0.7 , MD2= 0.2 Rumus Manual
MB : MB1+MB2*(1-MB1) = 0.8+0.7*(1-0.8) = 0.8+0.14 = 0.94 old MD : MD1+MD2*(1-MD1) = 0.2+0.2*(1-0.2) = 0.2+0.16 = 0.36 old
CF  : MBold – Mdold = 0.94 – 0.36 = 0.58 Berdasarkan perhitungan manual, hasil perhitungan diperoleh nilai CF = 0.58 4.6 Hasil Pengujian Error
Hasil  Pengujian Error dilakukan  perbandingan manual  agar  mengetahui  hasil  dan  nilai error yang dihasilkan. Seperti pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 4. Pengujian Error
No PS PM Perhitungan % Error 1. 0.60 0.60 (0.60-0.60) / 0.60    X  100% = 0 %
2. 0.60 0.58 (0.60-0.58) / 0.58    X  100% = 0.3 % Rata – Rata 0.3 % Keterangan : PS    = Perhitungan Sistem PM  = Perhitungan Manual
Pada  Penelitian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  system  dan  analisis perhitungan  manual  didapatkan  nilai  presentase  error tertinggi  dan  error  terendah  0.3  %  dan  rata-rata  error sebesar 0.3 %.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1   Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan setelah melakukkan tahap pengujian antara lain yaitu:
1. Semua fungsi yang terdapat metode certainty factor berjalan dengan sesuai.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  system  menunjukkan bahwa  website  dapat  berjalan  dengan  baik  pada Mozilla  Firefox,  Internet  Explorer, dan Google Chrome.
3. Pengujian  yang  dilakukan  terhadap  19  responden didapatkan hasil rata-rata nilai presentase error 0.3%.

## 5.2   Saran
Adapun saran sebagai acuan terhadap penelitian atau pengembangan selanjutnya, antara lain yaitu:
1. Sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit asma dapat  dikembangkan  menjadi  sistem  pakar berbasis mobile sehingga  dapat  digunakan  pada sistem operasi android .
2. Sistem  pakar  dapat  dikembangkan  dengan metode  lainnya,  seperti  menggunakan  metode AHP  ( Analytical  Hirarchy  Process )  dengan alur backward chaining .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azhar,  A.  H.,  &  Berawi,  K.  2015.  Hubungan Rutinitas Senam  Asma terhadap Faal Paru pada Penderita Asma. Jurnal Majority , 4 (9), 103-107.
[2] Rengganis,  I.  2008.  Diagnosis  dan  tatalaksana asma  bronkial. Maj  Kedokt  Indon , 58 (11),  444- 51.
[3] Mevung,  F.  I.,  Suyatno,  A.,  &  Maharani,  S. (2017,  March).  DIAGNOSIS  PENYAKIT KEJIWAAN  MENGGUNAKAN  METODE CERTAINTY  FACTOR.  In Prosiding  Seminar Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi (SAKTI) (Vol. 2, No. 1, pp. 374-380).
[4] Octavina, Y., & Fadlil, A. (2014). Sistem Pakar untuk  Mendiagnosa  Penyakit  pada  Saluran Pernafasan  dan  Paru  Menggunakan  Metode Certainty Factor. Jurnal Sarjana Teknik
Informatika , 2 (2).
[5] Rachmawati,  R.,  Damiri,  D.  J.,  &  Susanto,  A. (2012).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Asma. Jurnal Algoritma , 9 (01).
[6] Puspitasari,  D.,  Martiana,  E.,  &  Setiowati,  Y. (2010).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Diabetes Nefropathy  dengan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web dan Mobile. EEPIS Final Project .
[7] Hamdani,  H.  (2016).  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa  Penyakit  Mata  Pada  Manusia. Jurnal Informatika Mulawarman (JIM) , 5 (2), 13-21.
[8] Sulistyowati,  I.  (2011).  Implementasi  Sistem Pakar  Berbasis  Web  Untuk  Mendiagnosis Penyakit Dalam Pada Manusia. Semantik , 1 (1).