## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Bronkho Pneumonia Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Klinik Assifa Bengkulu
1 Shintia Cantika, 2 Indra Kanedi, 3 Juju jumadi
1 Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Email: Shintiacantika012@gmail.com
2 Dosen Prodi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Email: indrakanedi12@gmail.com ,
3 Dosen Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu juju.jumadi@unived.ac.id
Jalan Meranti Raya no. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp(0736)22027, 26957 Fax. (0736)341139 (Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract_ Broncho pneumonia can occur at any age caused by  pneumococcal  bacteria.  Usually  the  symptoms  of bacterial  pneumonia  are  preceded  by  a  mild  respiratory infection a week earlier. Implementation of expert systems in  the  field  of  health  and  medicine  in  the  form  of  initial diagnosis,  treatment  of  the  results  of  the  diagnosis, determination  of  visible  clinical  symptoms.  As-Shifa Bengkulu Clinic is one of the health clinics in the city of Bengkulu. In its service, this clinic serves all those related to disease from children to adults. One of them is Broncho Pneumonia. The lack of expert doctors in handling every problem in this clinic is one of the problems that occur. So that  this  can  cause  patients  to  wait  a  long time  or not  be able to consult directly with a doctor. Of course this takes time  and  will  be  in  vain  if  the  doctor  concerned  is  not available.  Therefore  an  expert  system  is  designed  to diagnose  Broncho  Pneumonia  with  the  Certainty  Factor method.  This  expert  system  is  designed  using  the  PHP Programming Language and MySQL database. The expert system created can make it easy for users to consult online about Broncho Pneumonia.
Keywords:  Expert  system,  Certainty  Factor,  Broncho Pneumonia Disease, Bengkulu As-Shifa Clinic
Intisari_ Penyakit  bronkho  pneumonia  dapat  terjadi  pada semua  usia  yang  disebabkan  oleh  bakteri  pneumokokus. Biasanya  gejala  pneumonia  bakteri  itu  didahului  dengan infeksi  saluran  napas  yang  ringan  satu  minggu sebelumnya.  Pengimplementasian    sistem    pakar    dalam bidang  kesehatan  dan  kedokteran  berupa  diagnosa awal, penanganan  dari  hasil  diagnosa,  penentuan  gejala-gejala klinis  yang  terlihat. Klinik As-Shifa Bengkulu merupakan salah  satu  klinik  Kesehatan  yang  ada  di  Kota  Bengkulu. Dalam  pelayanannya  klinik  ini  melayani  semua  yang berhubungan  dengan  penyaki  dari  anak-anak  sampai dengan  dewasa.  Salah  satunya  adalah  penyakit  Bronkho Pneumonia.  Kurangnya  tenaga  dokter  ahli  dalam menangani setiap permasalahan di klinik ini menjadi salah satu  permasalahan  yang  terjadi.  Sehingga  hal  tersebut dapat  menyebabkan  pasien  lama  menunggu  atau  tidak dapat berkonsultasi langsung dengan dokter. Tentunya hal tersebut membutuhkan waktu dan akan sia-sia jika dokter yang  bersangkutan  tidak  ada.Oleh  karena  itu  dirancang sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  Bronkho
Pneumonia dengan metode Certainty Factor. Sistem pakar ini  dirancang  menggunakan  Bahasa  Pemrograman  PHP dan database MySQL.  S istem  pakar  yang  dibuat  dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk berkonsultasi  mengenai  penyakit Bronkho  Pneumonia secara online . Kata  Kunci: Sistem  pakar,  Certainty  Factor,  Penyakit Bronkho Pneumonia, Klinik As-Shifa Bengkulu

## I. PENDAHULUAN
Sebutan  kesehatan  dalam  kehidupan  sehari-hari terkadang  dimanfaatkan  untuk  menerangkan bahwa  sesuatu  dapat    bekerja    secara    alamiah. Kesehatan    sangat    diperlukan    nilainya    dalam kehidupan    manusia,    akan    tetapi    sebagian orang    menganggap    biasa    dalam    persoalan kesehatan karena kurangnya pemahaman tentang pentingnya menjaga kesehatan, sehingga mengakibatkan banyaknya orang yang meninggal  dunia  padahal  itu  dapat  disingkirkan apabila  ditangani  dengan  efesien  dan  efektif. Salah    satu    diantara    penyakit    yang  dianggap biasa    oleh    masyarakat    adalah    penyakit bronkho  pneumonia.  Penyakit  infeksi  saluran pernapasan  akut  bagian  bawah  ini  adalah  salah satu  diantara  penyakit  yang  harus  diamati dikalangan  masyarakat  luas  karena  dapat mengakibatkan  kematian  terutama  pada  anak. Penyakit bronkho pneumonia dapat terjadi pada semua  usia  yang  disebabkan  oleh  bakteri pneumokokus.  Biasanya  gejala  pneumonia bakteri  itu  didahului  dengan  infeksi  saluran napas  yang  ringan  satu  minggu  sebelumnya. Pengimplementasian    sistem    pakar    dalam bidang    kesehatan    dan    kedokteran    berupa diagnosa awal,  penanganan  dari  hasil  diagnosa, penentuan    gejala-gejala    klinis    yang    terlihat. Aplikasi  ini akan   menghasilkan output berupa
diagnosa   awal   yang  diderita   disertai   fakta- fakta      yang  dimasukkan    user    sehingga    kita dapat  melakukan  penanganan  dan  pengobatan secara    cepat    dan  menghemat    waktu    tanpa harus  bertemu  langsung  dengan  dokter. Sistem pakar    juga    dapat  diartikan    suatu    sistem berbasis    komputer    yang    menggunakan pengetahuan,  fakta  dan  teknik penalaran  dalam memecahkan    masalah    yang    biasanya    hanya diselesaikan  oleh  seorang  pakar dalam bidang tertentu.  Pada  penelitian    ini,    peneliti menggunakan    metode    penalaran Certainty Factor . Certainty    factor merupakan    nilai parameter    klinis  untuk    menunjukkan    ukuran kepastian    terhadap    suatu    fakta    atau    aturan. Certainty factory menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengamsumsikan    derajad    keyakinan    seorang pakar    terhadap  suatu  data.  Klinik  As-Shifa Bengkulu merupakan salah satu klinik Kesehatan yang ada di Kota Bengkulu. Dalam pelayanannya klinik  ini  melayani  semua  yang  berhubungan dengan  penyaki  dari  anak-anak  sampai  dengan dewasa. Salah satunya adalah penyakit Bronkho Pneumonia. Kurangnya tenaga dokter ahli dalam menangani  setiap  permasalahan  di  klinik  ini menjadi  salah  satu  permasalahan  yang  terjadi. Sehingga hal tersebut dapat menyebabkan pasien lama  menunggu  atau  tidak  dapat  berkonsultasi langsung  dengan  dokter.  Tentunya  hal  tersebut membutuhkan waktu dan sia-sia jika dokter yang bersangkutan  tidak  ada.  Oleh  karena  itu diharapkan dengan adanya sistem pakar ini dapat memberikan  kemudahan  konsultasi  awal  jika dokter  tidak  ada  di  tempat,  meskipun  nantinya tetap konsultasi langsung dengan dokter.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pakar
Menurut  Ramadhan  (2018),  Sistem  pakar termasuk ke dalam kelompok kecerdasan buatan yang  mempunyai  kemampuan  khusus  untuk menyelesaikan  kondisi  permasalahan  yang  ada. Kemudian menurut Irawan (2018), Sistem Pakar adalah sebuah program computer yang mencoba meniru atau mensimulasikan pengetahuan ( knowledge ) dan ketrampilan (skill) dari seorang pakar  pada  area tertentu.  Selanjutnya  sistem  ini akan men-coba memecahkan suatu permasalahan sesuai dengan kepakarannya. Sedangkan menurut Triambudi (2018), sistem pakar ( expert
system )  merupakan  cabang  dari Artificial Intelligence (AI)  yang  dikembangkan  pada pertengahan  1960.  Sistem  pakar  berasal  dari istilah  knowledge-based  expert  system,  yaitu sebuah  sistem  yang  menggunakan  pengetahuan manusia dimana pengetahuan tersebut dimasukkan  kedalam  komputer  dan  kemudian digunakan unruk menyelesaikan masalah- masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia. Sistem pakar merupakan program kecerdasan buatan yang menggabungkan  pengetahuan  base  dengan sistem inferensi untuk menirukan seorang pakar. Sistem pakar merupakan suatu program komputerisasi  yang  berusaha  menirukan  proses penalaran dari seorang pakar dalam memecahkan masalah spesifikasi atau bisa dikatakan merupakan  tiruan  dari  seorang  pakar  karena pengetahuannya disimpan dalam basis pengetahuan sistem yang digunakan untuk proses pemecahan  masalah  (Rahardjo,  2020).  Menurut Putri  (2017),  Sistem  pakar  ( Expert  System ) adalah  salah  satu  cabang  dari  AI  ( Artificial Intelligence ) khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar. Sitem pakar adalah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang terekam dalam komputer untuk memecahkan persoalan yang biasanya memerlukan keahlian manusia. Sedangkan AI itu sendiri atau yang disebut juga kecerdasan buatan adalah  tingkah  laku  mesin  yang  jika  dilakukan oleh  manusia,  disebut  cerdas.  Secara  umum struktur  sebuah  sistem  pakar  terdiri  atas  3 komponen  utama,  yaitu: knowledge  base , working memory , dan inference engine (Irawan, 2018).

## Gambar 1 Struktur Sistem Pakar
Keterangan :
a. Knowledge  base  ( basis  pengetahuan ) adalah  bagian  dari  sebuah  sistem  pakar yang mengandung/menyimpan pengetahuan ( domain knowledge ). Knowledge  base  yang  dikandung  oleh sebuah  sistem  pakar  berbeda  antara  satu dengan yang lain tergantung pada bidang kepakaran  dari  sistem  yang  dibangun.
Misalnya,  medical  expert  system  akan memiliki  basis pengetahuan tentang  hal- hal  yang  berkaitan  dengan  medis. Knowledge base direpresentasikan dalam berbagai  macam  bentuk,  salah  satunya adalah  dalam  bentuk  sistem  berbasis aturan ( ruled-based system ).
b. Working
memory
mengandung/menyimpan fakta-fakta yang ditemukan selama proses konsultasi dengan  sistem  pakar.  Selama  proses konsultasi, user memasukkan fakta-fakta yang  dibutuhkan.  Kemudian  sistem mencari  padanan  tentang  fakta  tersebut dengan  informasi  yang  ada  dalam knowledge base untuk menghasilkanfakta baru. Sistem memasukkan  fakta  baru  ini  ke  dalam working  memory. Jadi working  memory menyimpan informasi tentang fakta-fakta yang dimasukkan oleh user ataupun fakta baru hasil kesimpulan dari sistem.
c. Inference engine bertugas mencari padanan antara fakta yang ada di dalam working memory dengan fakta- fakta tentang domain knowledge tertentu yang  ada  di  dalam knowledge  base , selanjutnya inference engine akan menarik/mengambil  kesimpulan  dari problem yang diajukan kepada sistem

## Gejala – Gejala Sistem Pakar
Ada  berbagai  gejala-gejala  yang  membedakan sistem  pakar  dengan  sistem  yang  lain.  Gejala- gejala  ini  menjadi  pedoman  utama  dalam pengembangan  sitem  pakar.  Gejala-gejala  yang dimaksud adalah sebagai berikut:
1. Memiliki  fasilitas  informasi  yang  handal, yaitu  bagaimana  memberikan  kemudahan pada  user,  terutama  pemula,  agar  merasa puas  dalam  menerima  jawaban  yang diberikan  sistem pakar.
2. Mudah  dimodifikasi,  yaitu  bagaimana proses modifikasi dilakukan dengan  mudah tanpa berbelit-belit dengan harus memodifikasi basis pengetahuan dan menuliskan kaidah-kaidah baru, lalu memodifikasi  kaidah  yang  sudah  ada  atau mengganti kaidah yang sudah tidak diperlukan, sistem yang lebih baik mestinya mempunyai subsistem yang memungkinkan perubahan  bisa  dikerjakan  tanpa  melalui proses yang sulit.
3. Dapat  digunakan  dalam  berbagai  jenis komputer.
4. Memiliki kemampuan untuk belajar adaptif, sistem pakar menggabungkan
kemampuannya untuk belajar sendiri,  maka sistem akan lebih berdaya guna dan menjadi pemecah masalah yang efektif

## B. Keuntungan Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  paket  perangkat  lunak atau  program  komputer  yang  ditujukan  sebagai penyedia  nasihat  dan  sarana  bantu  dalam memecahkan masalah di bidang-bidang spesiasi tertentu seperti sains, perekayasaan, metematika, kedokteran, pendidikan dan sebagainya. Adapun keunggulan  sistem  pakar  antara  lain  sebagai berikut:
a. Menghimpun data dalam jumlah yang sangat besar
b. Menyimpan data tersebut untuk jangka waktu yang panjang dalam sustu bentuk tertentu
c. Mengajarkan  perhitungan  secra  cepat  dan tepat tanpa  jemu  mencari  kembali  data  yang tersimpan dengan kecepatan tinggi.

## C. Penyakit Bronkho Pneumonia
Bronkho  Pneumonia  adalah  suatu  radang paru  yang  disebabkan  oleh  bakteri,  virus, jamur dan benda asing. Bronkhopneumonia sendiri  adalah  infiltrate  yang  tersebar  pada kedua belahan paru. Dimulai pada bronkiolus terminalis yang menjadi tersumbat  oleh  eksudat  mukopurulent  yang disebut juga “Lobular Pneumonia”. Bronkhopneumonia adalah jenis infeksi paru yang  disebabkan  oleh  agen  infeksius  dan terdapat  di  daerah  bronkus  dan  sekitar alveoli (Huda dan Kusuma, 2019).
Pneumonia  adalah  sebagai  infeksi  akut parenkim  paru  oleh  satu  atau  penginfeksi pathogen, tetapi termasuk kondisi bronchiolitis  yang  terdefinisi  dengan  baik, penyebab  utama  yang  hamper  selalu  aguen virus.  Penyebabnya  adalah  bakteri,  virus, jamur, pajanan bahan kimia atau kerusakan fisik dari paru-paru, maupun pengaruh tidak langsung  dari  penyakit  lain.  Bakteri  yang biasa  menyebabkan  Pneumonia  adalah Streptococcus dan Mycoplasma pneumonia, sedangkan virus yang menyebabkan Pneumonia adalah adenoviruses, rhinovirus, influenza  virus,  respiratory  syncytial  virus (RSV)  dan  para  influenza  virus  (Silmina,
2018).  Pneumonia  adalah  peradangan  yang mengenai  parenkim  paru,  yang  disebabkan oleh  mikroorganisme,  aspirasi  dari  cairan lambung,  benda  asing,  hidrokarbon,  bahan- bahan  lipoid  dan  reaksi  hipersensitivitas. Pneumonia  yang  didapat  di  masyarakat disebut pneumonia komunitas ( Community- Acquired  Pneumonia ).  Bayi  dan  anak  kecil lebih  rentan  terhadap  penyakit  ini  karena respon  imunitas  mereka  masih  belum berkembang dengan baik. Terdapat berbagai faktor  risiko  yang  menyebabkan  tingginya angka  mortalitas  pneumonia  pada  anak balita  di  negara  berkembang.  Faktor  risiko tersebut  yaitu  umur,  jenis  kelamin,  berat badan  lahir,  imunisasi  yang  tidak  lengkap, tidak mendapatkan ASI yang adekuat, status gizi kurang, defisiensi vitamin A, tingginya prevalens  kolonisasi  bakteri  patogen  di nasofaring, orang dengan immunocompromised,  tingginya  pajanan terhadap polusi udara, kepadatan hunia, dan ventilasi udara rumah yang tidak baik.
Gambar 2 Pnemunonia D. Metode Certainty Factor
Faktor kepastian merupakan suatu metode untuk membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  atau tidak pasti yang berbentuk matric yang biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar  (Rizal,  2018). Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosa sesuatu penyakit. Dalam merepresentasikan  data-data  kualitatif  metode certainty  factor memiliki  kemampuan  sebagai berikut:
1. Kemampuan  untuk  merepresikan  derajat keyakinan sesuai dengan  metode yang sudah dibahas sebelumnya
2. Kemampuan untuk menempatkan dan mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar.
Logika  metode certainty  factor pada  pada  sesi konsultasi  sistem,  pengguna  konsultasi  diberi
pilihan  jawaban  yang  masing-masing  memiliki bobot.  Nilai  0  menunjukkan  bahwa  pengguna konsultasi  menginformasikan  bahwa  user  tidak mengalami  gejala  seperti  yang  ditanyakan  oleh sistem.  Semakin  pengguna  konsultasi  yakin bahwa gejala tersebut memang dialami manusia, maka  semakin  tinggi  pula  hasil  prosentase keyakinan  yang diperoleh. Proses penghitungan prosentase keyakinan diawali dengan pemecahan sebuah  kaidah  yang  memiliki  premis  majemuk, menjadi  kaidah-kaidah  yang  memiliki  premis tunggal.  Kemudian  masing-masing  aturan  baru dihitung certainty  factor -nya  (Sari,  2018). Logika  metode certainty  factor pada  pada  sesi konsultasi  sistem,  pengguna  konsultasi  diberi pilihan  jawaban  yang  masing-masing  memiliki bobot sebagai berikut :

## Tabel 1 Nilai Pembobotan CF
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 Faktor  kepastian  ( certainty  factor )  menyatakan kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau hipotesa)  berdasar  bukti  atau  penilaian  pakar. Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap  suatu  data.  Faktor  kepastian  yang diisikan  oleh  pakar  bersama  aturan  dalam kepercayaan pakar terhadap hubungan antara antecedent dan consequent pada aturan kaidah  produksi  faktor  kepastian  yang  diisikan oleh  pengguna  untuk  menunjukkan  besarnya kepercayaan  terhadap  keberadaan  masing- masing elemen dalam antecedent. Kelebihan dari metode CF adalah dapat mengukur sesuatu yang pasti  atau  tidak  pasti  dalam  pengambilan keputusan pada sistem pakar diagnosa penyakit

## III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan peneliti  adalah  metode waterfall .  Secara  garis besar metode waterfall .

## Gambar 3 Tahapan Metode Waterfall
Keterangan :
A. Kebutuhan Sistem
Layanan  system  kendala  dan  tujuan  ditetapkan oleh  hasil  konsultasi  dengan  pengguna  yang kemudian  didefinisikan  secara  rinci  dan berfungsi sebagai spesifikasi sistem.
B. Design Perangkat Lunak Tahapan  perancangan  sistem  mengalokasikan kebutuhan-kebutuhan  sistem  baik  perangkat keras maupun perangkat lunak dengan membentuk arsitektur sistem secara keseluruhan. Perancangan perangkat lunak melibatkan identifikasi  dan  penggambaran  abstraksi  sistem dasar perangkat lunak dan hubungannya. C. Implementation Perangkat Lunak Pada  tahap  ini,  perancangan  perangkat  lunak direalisasikan sebagai serangkaian program atau unit  program.  Pengujian  melibatkan  verifikasi bahwa setiap unit memenuhi spesifikasinya. D. Pengujian
Unit-unit  individu  program  atau  program digabung  dan  diuji  sebagai  sebuah  sistem lengkap untuk memastikan apakah sesuai dengan kebutuhan  perangkat  lunak  atau  tidak.  Setelah pengujian, perangkat lunak dapat dikirimkan ke customer E. Pemeliharaan
Biasanya  (walaupun  tidak  selalu),  tahapan  ini merupakan tahapan yang paling panjang. Sistem dipasang dan digunakan secara nyata. Maintenance melibatkan  pembetulan  kesalahan yang  tidak  ditemukan  pada  tahapan-tahapan sebelumnya,  meningkatkan  implementasi  dari unit  sistem,  dan  meningkatkan  layanan  sistem sebagai kebutuhan baru B. Perancangan Pengujian
Pengujian  yang  digunakan  adalah  pengujian black box . Pengujian black box adalah pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat lunak. Metode ini  di  gunakan  untuk  mengetahui  apakan perangkat  lunak  berfungsi  dengan  benar.
Pengujian Black  Box merupakan  metode perancangan  data  uji  yang  didasarkan  pada spesifikasi  perangkat  lunak.  Data  uji  di bangkitkan, dieksekusi pada perangkat lunak dan kemudian  keluaran  dari  perangkat  lunak  di  cek apakah  sudah  sesuai  dengan  yang  di  harapkan atau  tidak.  Selain  itu  pengujian  juga  dilakukan dengan  penyebaran  kuisioner  kepada  calon pengguna sistem.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Program
Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit Bronkho  Pneumonia  ini  dapat  diakses  melalui link www.sp_pneumonia.com .  Halaman  utama merupakan  halaman  yang  tampil  pertama  saat sistem  diakses.  Tampilan  halaman  utama  dapat dilihat pada berikut.

## Gambar 4 Tampilan Halaman Utama Login Admin
Halaman  login  admin  digunakan  oleh  admin untuk masuk ke sistem. Tampilan halaman login admin dapat dilihat pada Gambar berikut.

## Gambar 5. Halaman Login Admin Halaman Data Gejala
Input  data  gejala  merupakan  form  yang digunakan  oleh  admin  untuk  memasukkan  data gejala ke sistem.

## Gambar 6 Halaman Input Data Gejala
Halaman Data Penyakit Data penyakit merupakan form yang digunanakan oleh admin untuk memasukkan data penyakit ke sistem.

## Gambar 7 Halaman Input Data Penyakit

## Halaman Data Solusi
Halaman data solusi merupakan form yang digunakan oleh admin untuk memasukkan data solusi ke sistem.

## Gambar 8. Halaman Input Data Solusi

## Halaman Data Rule
Data rule merupak bagian form  yang digunakan oleh  admin  untuk  menentukan  file  gejala  dan solusi  beserta  nilai  CF  pakar  pada  sistem  pakar ini.  Tampilan  halaman  data  input rule  untuk penyakit-gejala.

## Gambar 9 Halaman Input Rule Penyakit- Gejala
Setelah  itu  pada  tampilan  untuk  halaman input rule penyakit-solusi digunakan oleh admin untuk memasukkan  data  penyakit-solusi  pada  sistem pakar ini.

## Gambar 10 Halaman Input Rule Penyakit- Solusi

## Halaman Rekap Data Pengguna
Rekap  data  pengguna  ini  merupakan  dapat digunakan oleh admin untuk melihat laporan data pengguna  yang  telah  melakukan  registrasi. Tampilan  halaman  data  pengguna  dapat  dilihat pada Gambar berikut.

## Gambar 11. Halaman Rekap Data Peengguna

## Halaman Rekap Data Konsultasi
Rekap data konsultasi merupakan halaman yang digunakan oleh admin untuk melihat laporan data konsultasi. Tampilan halaman data konsultasi.

## Gambar 12 Halaman Rekap Data Konsultasi
Registrasi Pengguna Form ini  digunakan  oleh  pengguna  untuk mendaftar ke sistem.
Gambar 13. Form Registrasi

## Tampilan Halaman Login Pengguna
Login pengguna digunakan untuk login ke sistem menggunakan username dan password nya  oleh pengguna  yang  akan  konsultasi.  Tampilan halaman login pengguna.
Gambar 14.Tampilan Halaman Login Pengguna
Tampilan Halaman Konsultasi Form konsultasi digunakan oleh pengguna untuk berkonsultasi dengan sistem.
Gambar 15. Halaman Konsultasi

## Adapun hasil diagnosa dapat dilihat pada gambar
16

## Gambar 16. Hasil Konsultasi

## Kemudian hasil diagnosa tersebut dapat dicetak
Gambar 17 Cetak Hasil Diagnosa
B. Hasil Pengujian
1. Pengujian Black Box
Pengujian dalam penelitian ini dilaksanakan oleh admin, metode pengujian yang digunakan adalah pengujian black box . Pengujian black box adalah pengujian  aspek  fundamental  sistem  tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat  lunak.  Metode  ini  digunakan  untuk mengetahui  apakah  perangkat  lunak  berfungsi dengan  benar.  Pengujian black  box merupakan metode  perancangan  data  uji  yang  didasarkan pada  sepesifikasi  perangkat  lunak  yang  dibuat. Adapun  pengujian Black  Box yang  dilakukan adalah sebagai berikut :
Tabel 2 Pengujian Black Box Pengujian Yang diharapkan Pengamata n Login Admin Akan menampilkan form login admin [  ] Berhasil [   ] Tidak Login Pengguna Akan menampilkan form login pengguna [  ] Berhasil [   ] Tidak Input Data Gejala Dapat memasukkan data gejala ke dalam sistem [  ] Berhasil [   ] Tidak Input Data Penyakit Dapat memasukkan data penyakit ke dalam sistem [  ] Berhasil [   ] Tidak nput Data Solusi Dapat memasukkan data solusi ke dalam sistem [  ] Berhasil [   ] Tidak Registrasi Pengguna dapat melakukan registrasi [  ] Berhasil [   ] Tidak Konsultasi Pengguna dapat melakukan konsultasi dengan sistem [  ]
Berhasil [   ] Tidak
Hasil Konsultasi Adanay hasil konsultasi [  ] Berhasil [   ] Tidak
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dapat dikatakan  tidak  terdapat  lagi  error  pada  sistem. Sehingga  Sistem  pakar  penyakit  Bronko  Pneumonia ini dapat digunakan sebagaimana mestinya.

## V. PENUTUP A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut:
1. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  metode certainty  factor dapat  dijadikan  solusi  dalam penggunaan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit  Bronkho  Pneumonia  ini.  Dalam penerapannya  metode certainty  factor ini dapat memberikan persentase tingkat keyakinan terhadap sustu penyakit. Sehingga pengguna  dapat  menjadkan  sistem  pakar  ini sebagai  salah  satu  aplikasi  yang  dapat memberikan bantuan dalam Bronkho
Pneumonia.
2. Berdasarkan pengujian yang dialkuakan dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar untuk mendiagnosa penyakit Bronkho Pneumonia sudah dapat digunakan
sebagaimana mestinya .

## B. Saran
Agar  sistem  yang  diusulkan  dapat  digunakan lebih  optimal  dan  dapat  berjalan  sesuai  dengan yang  diharapkan.  Adapun  saran  yang  peneliti berikan adalah sebagai berikut :
1. Dapat disarakan agar untuk kedepannya dapat diuji  coba  menggunakan  metode  sistem paakar yang lain beserta pengembangan yang lebih baik.
2. Disarankan  untuk  kedepanya  sistem  ini diupgrade  secara  berkala  dan  disesuaikan dengan perkembangan pengetahuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aprianto, S. g. (2017). Panduan Praktis Pemrograman PHP untuk Pemula . Yogyakarta: Indosmartdigital.
[2]Arifin,  Mohammad,  Slamin  dan  Windi  Eka  Yulia Retnani.  2017. Penerapan Metode  Certainty  Factor Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit
Pada Tanaman Tembakau . ISSN : V (1): 21-28
[3]Fatta,  Hanif.  2018. Analisis dan  Perancangan  SIstem Informasi . Yokyakarta: Andi
[4]Huda,  N.,  &  Kusuma,  H.  (2019). Aplikasi  asuhan keperawatan  berdasarkan  diagnosa  medis  dan Nanda Nic-noc . MediAction: Jogjakarta.
[5] Irawan, J. (2018). Sistem Pakar . Surabaya: STIKOM.
[6]Ladjamudin,  Al-Bahra.  2017. Analisis  dan  Desain Sistem Informasi . Yogyakarta : Graha Ilmu
[7]Putri, Raisa Amanda. 2017. Sistem Pakar . Medan: Unsu [8]Rahardjo, J. S. (2020). Diagnosis Penyakit Pada Burung Lovebird  Dengan  Algoritma  Forward  Chaining. Academic Journal of Computer Science Research , 18. [9]Ramadhan,  P.  S.  (2018). Mengenal  Metode  Sistem Pakar . Ponogoro: Uais Inspirasi Indonesia.
[10]Rizal,  Rachman.  2018.  Penerapan  Metode  Certainty Factor pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa  SD.  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informatika. ISSN : 2621-038X, STMIK Nusa Mandiri Jakarta.
[11]Sari,  N.  A.  (2018).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Demam  Berdarah  Menggunakan  Metode Certainty Factor. Pelita Utama Budi Darma , 100.
[12]Silmina,  E.  P.,  &  Hardiani,  T.  (2018).  Perancangan sistem  pakar  penyakit  pneumonia  pada  balita menggunakan algoritme k-nn (k-nearest neighbor). Pseudocode , 5 (2), 56-63.
[13]Solichin, A. (2017). Pemrograman Web dengan PHP dan MySQL. Jakarta : Univ. Budi Luhur.