JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 49-52

## CERTAINTY FACTOR UNTUK KLASIFIKASI KELAINAN JANTUNG BERDASARKAN REKAM MEDIS ELEKTROKARDIOGRAM
Sumiati 1 , Akip Suhendar 2 , Fahriyanti 3
1,2,3 Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jln. Raya Cilegon Serang – Drangong Kota Serang
1 Sumiati82@yahoo.com
2 Akip.suhendar@gmail.com
Abstrak – Keterbatasan seorang pakar khususnya pakar penyakit jantung di Provinsi Banten, sedangkan penyakit jantung merupakan urutan tertinggi penyebab  kematian,  sehingga  untuk  mendapatkan  perawatan  kesehatan  sangat  minim  sekali,  karena  keterbatasan  seorang  pakar.  Untuk  mengatasi permasalahan tersebut membuat sistem pakar untuk klasifikasi kelainan jantung dengan pendekatan metode Certainty Factor. Sistem Pakar merupakan suatu  cabang  ilmu  artificial  intellegent  yang  mengadopsi  kepakaran  seseorang  ke  dalam  suatu  aplikasi.  Sistem  Pakar  ini  untuk  klasifikasi  kelainan jantung  menggunakan  teknik  faktor  kepastian  dengan  beberapa  aturan  premis.  Hasil  pencarian  untuk  gejala  yang  dipilih  pasien  menunjukkan  nilai kepastian dan menunjukkan prosentasi kenyakinan kelainan jantung normal sebesar 89,07 % sedangkan nilai kepastian untuk jantung abnormal sebesai 89,43%.
Kata Kunci – Sistem Pakar,Certainty Factor, Kelainan Jantung, artificial intellegent.

## I. PENDAHULUAN
Keterbatasan  seorang  pakar  khususnya  pakar  penyakit jantung  di  Provinsi  Banten,  sedangkan  penyakit  jantung merupakan  urutan  tertinggi  penyebab  kematian,  sehingga untuk  mendapatkan perawatan  kesehatan sangat  minim  sekali, karena  keterbatasan  seorang  pakar.  Untuk  mengatasi permasalahan tersebut membuat sistem pakar untuk klasifikasi kelainan  jantung  dengan  pendekatan  metode  Certainty  Factor. Sistem  Pakar  merupakan  suatu  cabang  ilmu  artificial intellegent  yang  mengadopsi  kepakaran  seseorang  ke  dalam suatu  aplikasi.  Sistem  Pakar  ini  untuk  klasifikasi  kelainan jantung menggunakan teknik faktor kepastian dengan beberapa aturan  premis.
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  alat  atau  sistem  yang lebih  praktis  dan  memiliki  kemampuan  layaknya  seorang dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Sistem  tersebut  adalah sistem pakar yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke  dalam  komputer  agar  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti yang  biasa  dilakukan  oleh  pakar  atau  dokter.  Dengan  adanya sisem  pakar  ini,  orang  awam  mampu  mendeteksi  adanya penyakit pada dirinya berdasarkan.
Hasil  analisis  penelitian  sebuah  aplikasi  Sistem  Pakar Untuk Klasifikasi Kelainan Jantung dengan pendekatan metode Certainty  Factor.  Sistem  Pakar  ini  untuk  klasifikasi  kelainan
jantung menggunakan teknik faktor kepastian dengan beberapa aturan premis. Hasil pencarian untuk gejala yang dipilih pasien menunjukkan  nilai  kepastian  dan  menunjukkan  prosentasi kenyakinan  kelainan  jantung  normal  sebesar  89,07  % sedangkan  nilai  kepastian  ssuntuk  jantung  abnormal  sebesai 89,43%.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini terbagi menjadi beberapa tahap penelitian, dimulai  dengan  tahap  pengumpulan  data  dan  informasi  gejala setiap  penyakit.  Setelah  gejala  diperoleh  informasi,  kemudian diklasifikasikan  menurut  jenisnya  penyakit.  Jika  ada  beberapa gejala  yang  sama  untuk  penyakit  yang  berbeda,  gejala  yang sama  disatukan  dan  kemudian  membuat  kode  gejala  untuk dimasukkan ke dalam basis pengetahuan dan dikaitkan dengan jenis  penyakitnya.  Tahap  selanjutnya  adalah  pengembangan basis pengetahuan  menggunakan  mesin database MYSQL  dan pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP.  Tahap  selanjutnya  adalah  pengembangan basis pengetahuan  menggunakan  mesin database MYSQL  dan pembuatan  sistem  pakaraplikasi,  dan  kemudian  diuji  terhadap beberapa pengguna untuk menguji keakuratan hasil akhir.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 49-52
Aplikasi  yang  dibangun  sangat  user  friendly,  dimana user dihadapkan dengan beberapa pertanyaan berdasarkan  gejala  gejala  yang  dirasakan  oleh  pasien. Dalam  aplikasi  ini  dibutuhkan  jawaban  dari  user  Ya atau  Tidak  seperti  halnya  berhadapan  dengan  dokter pada  saat  konsultasi.  Setelah  pasien  telah  menjawab beberapa pertanyaan yang telah dipilih beberapa gejala, kemudian  pasien  dihadapkan  pada  halaman  konsultasi untuk  memberikan  nilai  CF  sesuai  kenyakinan  pasien. Nilai CF ini akan dihitung sesuai dengan nilai CF yang ada di knowledge base.
Pemilihan  gejala  dapat  dilakukan  berulang  kali  selama pengguna  yakin  bahwa  banyak  gejala  yang  dirasakan. Jika  pengguna  sudah  merasa  cukup  percaya  diri,  maka pengguna  cukup  melakukan  pencarian  hasil  akhir. Sistem  akan  melakukan  proses  dari  kesimpulan  gejala CF  dipilih  dengan  nilai  yang  dimasukkan.  Misalnya, konsultasi pengguna sebagai berikut:
Rule 01 (Jantung Normal) Rule 1.1 : IF G05 THEN K02 CFuser = 0,4 CFrule = 0,6 Rule 1.2 : IF G14 THEN K02 CFuser = 0,6 CFrule = 0,2 Rule 1.3 : IF G01 THEN K02 CFuser = 0,6 CFrule = 0,6 Rule 1.4 :s IF G11 THEN K02 CFuser = -0,4 CFrule = -0,6 Rule 1.5 : IF G17 THEN K02 CFuser = 0,4 CFrule = 0,4 Rule 1.6 : IF G21 THEN K02 CFuser = 1 CFrule = 0,6
Proses perhitungan manual untuk rule 1.1 :
CF Gejala 05 = CF( User ) * CF(Pakar)
= 0,4 * 0,6
= 0,24
Proses perhitungan manual untuk rule 1.2 :
CF Gejala 14 = CF( User ) * CF(Pakar) = 0,6 * 0,2
= 0,12
Proses perhitungan manual untuk rule 1.3 :
CF Gejala 01 = CF( User ) * CF(Pakar)
= 0,6 * 0,6
= 0,36
Proses perhitungan manual untuk rule 1.4 :
CF Gejala 11 = CF( User ) * CF(Pakar)
= -0,4 * -0,6
= 0,24
Proses perhitungan manual untuk rule 2.5 :
CF Gejala 17 = CF( User ) * CF(Pakar)
= 0,4 * 0,4
= 0,16
Proses perhitungan manual untuk rule 2.6 :
CF Gejala 21 = CF( User ) * CF(Pakar) = 1 * 0,6
= 0,6
CF combine 1(CFgejala05 ,CFgejala14) = CFgejala05+ CFgejala14 *(1- CFgejala05)
= 0,24 + 0,12 * (1- 0,24) = 0,24 + 0,0912 CF old 1= 0,3312
CF combine 2(CF old 1 , CFgejala01) =  CF old 1+ CFgejala01 *(1- CF old 1)
=  0,3312 + 0,36 * (1- 0,3312)
= 0,3312 + 0,240768 CF old 2= 0,571968
CF combine 3(CF old 2 , CFgejala11) = CF old 2+ CFgejala11 *(1- CF old 2)
= 0,571968 + 0,24 * (1- 0,571968) = 0,571968 + 0,10272768 CF old 3= 0,6746956
CF combine 4(CF old 3 , CFgejala17) = CF old 3+ CFgejala17 *(1- CF old 3) = 0,6746956 + 0,16 * (1-0,6746956) = 0,6746956 + 0,052048704
CF old 4= 0,726744
CF combine 5(CF old 4 , CFgejala21) = CF old 4+ CFgejala21 *(1- CF old 4) = 0,726744 + 0,6 * (1-0,726744)
= 0,726744 + 0,1639536
CFold5= 0,89067= 0,890697
Untuk  mendapatkan  nilai  dalam  bentuk persentase, maka
menggunakan rumus  CF Persentase sebagai berikut :
CF Persentase   = CF old 5 x 100
= 0,8907x100 =89,07 %
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 49-52
Rule 02 (Jantung Abnormal)
Rule 2.1 :
IF G02 THEN K07 CFuser = 0,6 CFrule = 1 Rule 2.2 :
IF G10 THEN K07 CFuser = -0,8 CFrule = -1,0
Rule 2.3 :
IF G03 THEN K07 CFuser = 0,8 CFrule = 1
Proses perhitungan manual untuk rule 2.1 :
CF Gejala 02                      = CF( User ) * CF(Pakar)
= 0,6 * 1
= 0,6
Proses perhitungan manual untuk rule 2.2 : CF Gejala 10 = CF( User ) * CF(Pakar) = -0,8 * -1,0 = 0,8 Proses perhitungan manual untuk rule 2.3 : CF Gejala 03 = CF( User ) * CF(Pakar) = 0,8 * 1 = 0,8 Dikarenakan  terdapat  lebih  dari  satu gejala, maka untuk menentukan CF  jantung  abnormal selanjutnya digunakan
persamaan (2) : CF combine 1(CFgejala02 , CFgejala10) = CFgejala02+ CFgejala10 *(1- CFgejala02) = 0,6 + 0,8 * (1- 0,6) = 0,6 + 0,32
CF old 1     = 0,92
CF combine 2(CF old 1 , CFgejala03) = CF old 1+ CFgejala03 *(1- CF old 1)
= 0,92 + 0,8 * (1- 0,92)
= 0,92 + 0,064
CF old 2= 0,984
Untuk  mendapatkan  nilai  dalam  bentuk persentase,
maka  menggunakan  rumus  CF  Persentase sebagai berikut : CF Persentase = CF old2 x 100 = 0,984 x100 =98,4 %

## Menghitung Tingkat Akurasi
Setelah  melakukan  analisa  data  perlu  untuk mencari  tingkat  akurasi  untuk  mengetahui apakah  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan memiliki tingkat akurasi yang tinggi atau rendah. Metode yang digunakan untuk menghitung nilai. akurasi dalam penelitian ini metode success rate dan kappa statistic.

## Success Rate
Success rate (Sr)
merupakan  ukuran  pengukuran  kinerja  yang biasanya  digunakan  pada  teknik  klasifikasi. Seberapa  sukses  model  yang  terbentuk  mampu mengklasifikasi sejumlah data berdasarkan aturan  yang  dihasilkan  dari  model  yang terbentuk.  Ukuran  kesuksesan  dilihat  jika  kelas suatu  data  dapat  diprediksi  dengan  benar, sebaliknya  jika  kelas  suatu  data  tidak  dapat
diprediksi  dengan  benar,  maka  dikatakan  gagal/ Error.Untuk  mengukur  nilai  SR  digunakan pendekatan confusion matrix sebagai berikut:
Predicated Class Normal Abnormal Actual Class Normal 1 (TP) 9 (FN) Abnormal 0 (FP) 10(TN) True Positive rate=TP/(TP+FN) = 0,1
False Positive Rate= FP/ (FP+TN) = 0 Success rate=  (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = 0,55 Error rate=1 – Success Rate. =0,45

## Kappa Statistik
Dengan  demikian  didapat  nilai  Kappa  =  0,61  ,  maka  hasil klasifikasi terbilang cukup akurat

## III. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
a. Penerapan  Metode Certainty  Factor ini  memudahkan pengguna  dalam  memberikan  jawaban  terkait  dengan besarnya  kepercayaan  terhadap  gejala  yang  di  alami dan  menghasilkan  hasil  yang  cukup  akurat  dalam menentukan  diagnosa  kelainan  jantung  Normal  atau jantung Abnormal pada pasien tersebut.
b. Sistem pakar identifikasi kelainan jantung normal dan abnormal  berdasarkan  data  elektrokardiogram  ini dirancang  dengan  berbasis  web  agar  dapat  diakses secara  luas  dan  memudahkan  para  medis  untuk  dapat mendiagnosa  kelainan  jantung  normal  dan  abnormal dalam waktu  yang lebih cepat.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 49-52

## 5.2 Saran
Dalam penelitian ini, saran yang dapat diberikan agar nantinya penelitian  ini  dapat  diimplementasikan  dan  di  penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  dengan metode dan penerapan yang lain.

## REFERENSI
[1] Awaludin, Nur., (2010) Principles, Techniques, Applications, and
Management, Geogrphical Information System With ArcGIS 9.X, Andi, Jogjakarta, 2010.
[2] Arifin,  Mohammad.  dkk.  (2017).  Penerapan  Metode Certainty  Factor Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau.Berkala Sainstek V(1): 21-28
[3] Maulana,  dkk.  (2018).  Rancang  Bangun  Instrumentasi Elektrokardiograf  (EKG)  dan  Klasifikasi  Kenormalan Jantung  Pada  Pola  Sinyal  EKG  Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Publiser : JITCE (Journal of Information  Technology  and  Computer  Engineering) , Vol.2 ( No.1) , 20-26.
[4] Permana,  Dian.  dkk.  (2015).  Desain  Dan  Imlementasi
Perancangan Elektrokardiograf (EKG) Berbasis
Bluetooth.  ALHAZEN  Journal  of  Physics,  Volume  2, Nomor 1.
[5] Budiyanto, Eko., (2007), Avenue Untuk Pengembangan Sistem Informasi Geografis, Andi, Jogjakarta, 2007.
[6] Awaludin, Nur., (2010) Principles, Techniques,
Applications, and Management, Geogrphical
Information System With ArcGIS 9.X, Andi, Jogjakarta,
2010.
[7] Budiyanto, Eko., (2007), Avenue Untuk Pengembangan Sistem Informasi Geografis, Andi, Jogjakarta, 2007.
[8] Budiyanto,  Eko.,  (2009),  Sistem  Informasi  dengan ArcView GIS, Andi, Jogjakarta, 2009.
[9] Dwi  Arisa,  Yoanita,  (2009),  Aplikasi  GIS  untuk Mencari  Lokasi  Cabang  Warung  Bu  Kris  Baru,  Buku Tugas  Akhir,  Jurusan  Teknologi  Informasi  PENS-ITS, Surabaya, 2009.
[10] GIS  Konsorsium  Aceh  Nias,  (2007),  “Modul  Pelatihan ArcGIS Tingkat Dasar”, Banda Aceh, 2007.
[11] Keele, (1997). An Introduction to GIS using ArcView : Tutorial, Issue 1, Spring 1997 based on Arcview release
3,
http://www.keele.ac.uk/depts/cc/helpdesk/arcview/av_pr
fc. htm
[12] Nuarsa,  Wayan.,  (2005),  Menganalisa  Data  Spasial dengan  ArcView  GIS  3.3,  Penerbit  Informatika, Bandung, 2005.
[13] Prahasta,  Eddy.,(2001),  Konsep-konsep  Dasar  Sistem Informasi Geografis, Informatika, Bandung, 2001.
[14] Prahasta,  Eddy.,(2004),  Sistem  Informasi  Geografis Tods & Plugin, Informatika, Bandung, 2004.
[15] GIS  Konsorsium  Aceh  Nias,  (2007),  “Modul  Pelatihan ArcGIS Tingkat Dasar”, Banda Aceh, 2007.
[16] Keele, (1997). An Introduction to GIS using ArcView : Tutorial, Issue 1, Spring 1997 based on Arcview release 3,
http://www.keele.ac.uk/depts/cc/helpdesk/arcview/av_pr fc. htm
[17] Nuarsa,  Wayan.,  (2005),  Menganalisa  Data  Spasial dengan  ArcView  GIS  3.3,  Penerbit  Informatika, Bandung, 2005.
[18] Prahasta,  Eddy.,(2001),  Konsep-konsep  Dasar  Sistem Informasi Geografis, Informatika, Bandung, 2001.
[19] Prahasta,  Eddy.,(2004),  Sistem  Informasi  Geografis Tods & Plugin, Informatika, Bandung, 2004.
[20] Prahasta,  Eddy.,  (2009),  Tutorial  ArcVIew,  Sistem Informasi Geografis, Informatika, Bandung, 2009.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 49-52