## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 418-430
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT BERDASARKAN KELUHAN SAAT KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR (STUDI KASUS : KLINIK ALQILA)
Ryan Ramadhan 1 , Asep Jamaludin 2 , Arip Solehudin 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: ryan.ramadhan19229@student.unsika.ac.id 1 , asep.jamaludin@staff.unsika.ac.id 2 , arip.solehudin@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRACT
Many diseases during pregnancy are experienced in Indonesia, based on Basic Health Research (RISKESDAS) in 2018, 48.9% of pregnant women experience anemia, 5.6% experience premature rupture of membranes, 3.6% experience placenta previa, 48.9% experience hyperemesis gravidarum, preeclampsia and abortion. Therefore, an  expert  system  is  needed  that  can  diagnose  diseases  during  pregnancy.  This  expert  system  uses  forward chaining  and  certainty  factor  methods  and  uses  the  Expert  System  Development  Life  Cycle  (ESDLC) development  method  with  stages  starting  from  the  state  assessment  stage,  knowledge  acquisition,  design  and design, testing, documentation, and maintenance. The results of black box testing and white box testing are that the system has run well and declared successful, the results of the expert test are that the system is in accordance with  expert  knowledge  and  reasoning,  the  results  of  questionnaires  distributed  to  30  users  obtained  an assessment in terms of appearance 87.67% and in terms of benefits 87.5%.
Keywords: Certainty Factor, ESDLC, Expert System, Forward Chaining, Pregnancy Disease.

## ABSTRAK
Penyakit saat kehamilan banyak dialami di Indonesia, berdasarkan Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) tahun 2018  terdapat  48.9%  ibu  hamil  mengalami  penyakit  anemia,  5,6%  mengalami  ketuban  pecah  dini,  3,6% mengalami  plasenta  previa,  48,9%  mengalami  hiperemesis  gravidarum,  preeklampsia  dan  aborsi.  Oleh  karena itu, dibutuhkan sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit saat kehamilan. Sistem pakar ini menggunakan metode forward  chaining dan certainty  factor serta  menggunakan  metode  pengembangan Expert  System Development  Life  Cycle  (ESDLC) dengan  tahapan  dimulai  dari  tahap  penilaian  keadaan,  akuisisi  pengetahuan, perancangan dan design, pengujian, dokumentasi, dan pemeliharaan. Hasil pengujian black box testing dan white box testing yaitu sistem sudah berjalan dengan baik dan dinyatakan berhasil, hasil uji pakar yaitu sistem sudah sesuai  pengetahuan  dan  penalaran  pakar,  hasil  kuesioner  yang  di  bagikan  kepada  30  pengguna  diperoleh penilaian dari sisi tampilan 87,67% dan dari sisi manfaat 87,5%.
Kata Kunci: Certainty Factor, ESDLC , Forward Chaining , Penyakit Kehamilan, Sistem Pakar.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 04-08-2023
Tanggal revisi : 06-08-2023
Tanggal terbit : 07-08-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6320
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kesehatan  pada  manusia  merupakan  hal  yang sangat berharga, pentingnya kesadaran atas kesahatan  diri  sendiri  menjadi  hal  yang  penting agar dapat menjaga kesahatan diri sendiri. Penyakit saat  kehamilan  banyak  dialami  di  Indonesia, berdasarkan LITBANGKES Kementrian Kesehatan RI  menunjukkan  data  pada  tahun  2018  tentang Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS)  terdapat  ibu hamil mengalami penyakit anemia sebanyak 48,9%, terdapat  5,6%  mengalami  Ketuban  Pecah  Dini, terdapat  3,6%  mengalami  plasenta  previa,  terdapat 48,9%  mengalami  hiperemesis  gravidarum  dan Penyakit Perdarahan, infeksi, preeklampsia, eklampsia, dan aborsi mengakibatkan 75% kematian pada ibu hamil. Penyakit yang menyerang pada saat  kehamilan tidak bisa dianggap hal sepele dan  memerlukan  perlu  penganan  seorang  pakar (Purnawan, Hutagalung & Azmi, 2022).
Klinik  Alqila  adalah  klinik  umum  dan  praktek bidan yang berlokasi di Jalan Cilamaya, Karawang. Klinik  Alqila  bertugas  untuk  melayani  warga sekitar  dalam  hal  kesehatan.  Di  Klinik  Alqila, diagnosis  penyakit  dilakukan  secara  langsung antara  pasien  dan  bidan  atau  dokter.  Ini  dianggap tidak  efisien  secara  waktu  dan  hanya  dapat dilakukan ketika bidan atau dokter hadir. Ibu hamil terkadang tidak dapat melakukan pemeriksaan rutin karena  jauh  dari  klinik.  Selain  itu  kurangnya pengetahuan  pasien  mengenai  gejala  atau  keluhan penyakit saat kehamilan yang dapat mengakibatkan keterlambatan ibu hamil untuk mengetahui penyakit yang terjadi pada kehamilannya.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  diperlukan adanya  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  untuk ibu hamil dalam mendeteksi dini penyakit pada saat kehamilan dan memungkinkan ibu hamil dan pasien untuk  mendapatkan  informasi  tentang  masalah kesehatan  mereka  dan  mengetahui  lebih  awal tentang  kondisi  kesehatan  mereka.  Sistem  pakar yaitu  program  komputer  yang  menggunakan pengetahuan dan penalaran yang diperoleh dari ahli sehingga  dapat  mengatasi  permasalahan  layaknya para ahli (Damanik & Idrus, 2023).
Oleh karena itu  peneliti  akan  melakukan  penelitian yaitu merancang sistem pakar dengan memanfaatkan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor .  penggunaan  metode forward chaining dalam  mendiagnosis  penyakit  anemia dapat  bekerja  sesuai  dengan  basis  pengetahuan yang  di  peroleh  dari  pakar  (Saefudin  & Rachmaniar,  2021).  Sedangkan  metode Certainty Factor digunakan pada penelitian ini karena metode Certainty Factor berhasil menghitung nilai keyakinan  dari  hasil  diagnosis  terinfeksi  covid-19 dan  hasil  nilai  persentase  keyakinan  tersebut  dapat digunakan  sebagai  nilai  kepastian  hasil  diagnosis (Fahindra & Amin, 2021).
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  maka penelitian  ini  akan
memanfaatkan  metode forward  chaining dan certainty  factor serta  menggunakan  metode pengembangan Expert  System  Development  Life Cycle  (ESDLC) dengan  judul  “Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Berdasarkan  Keluhan  Saat Kehamilan Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty  Fac tor  (Studi  Kasus  : Klinik Alqila)”.

## 1.2. Rumusan Masalah
Rumusan masalah pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Bagaimana  menerapkan  pengetahuan  seorang pakar  kandungan  dan  kebidanan  ke  dalam sistem  pakar  diagnosis  dini  penyakit  saat kehamilan berbasis website dengan memanfaatkan  metode Forward  Chaining  d an Certainty Factor ?
2. Bagaimana  merancang  sistem  pakar  diagnosis dini  penyakit  saat  kehamilan  berbasis  website dengan  memanfaatkan  metode  pengembangan Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC)?
3. Bagaimana  evaluasi  penggunaan  sistem  pakar diagnosis dini penyakit saat kehamilan berbasis website?

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dilaksanakannya penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Menerapkan  pengetahuan  seorang  dokter spesialis  kandungan  dan  kebidanan  dalam mendiagnosis  penyakit  saat  kehamilan  ke dalam sebuah sistem pakar dengan memanfaatkan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor .
2. Merancang  sistem  pakar  diagnosis  penyakit saat  kehamilan  berbasis  website  dengan memanfaatkan  metode  pengembangan Expert System Development Life Cycle (ESDLC).
3. Mengevaluasi  sistem  pakar  diagnosis  dini penyakit  saat  kehamilan  menggunakan  metode Black  Box  Testing,  White  Box  Testing,  Uji Pakar dan User Acceptance Test .

## 1.4. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  akan  menggunakan Expert  System Development Life Cycle (ESDLC) sebagai metodologi  penelitian  dengan  tahapan  sebagai berikut:
1. Penilaian Keadaan
2. Akuisisi Pengetahuan
3. Perancangan Dan Design
4. Pengujian
5. Dokumentasi
6. Pemeliharaan
2. TINJUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem  yang  digunakan  dalam  cabang  kecerdasan buatan  dikenal  sebagai  sistem  pakar  yang  meniru logika dan pengetahuan seorang ahli saat menyelesaikan  masalah  dan  membuat  membuat keputusan berupa kesimpulan. (Maulina & Wulaningsih, 2020).
2.2. Forward Chaining
Forward  chaining adalah  teknik  pelacakan  yang didasarkan  pada  data  yang  dikumpulkan  dan kemudian  disesuaikan  dengan IF dari  aturan IF_THEN jika  fakta  sesuai  dengan  bagian IF . Aturan  akan  dieksekusi  jika  fakta  sesuai  dengan bagian IF , dan setiap aturan akan dieksekusi sekali, yang  menghasilkan  fakta  baru  (bagian THEN ) (Hayadi, 2018).
2.3. Certainty Factor
Menurut  Ramadhan  &  Fatimah  (2018) Certainty Factor diperkenalkan  sejak  tahun  1975  oleh Shortliffe  dan  Buchanan  bertujuan  untuk  dapat menangani permasalahan ketidakpastian dari seorang  ahli. Certainty  Factor merupakan  metode yang membuktikan kepastian dari fakta berdasarkan nilai keyakinan pakar. Certainty Factor didefinisikan dengan persamaan berikut.
𝐶 ( 𝐻 , 𝐸 ) = 𝐶𝐹(E) ∗ 𝐶𝐹 (Rule)                                (1)
Keterangan :
• CF(H,E) : Certainty factor dalam H (hipotesis) dipengaruhi oleh E (evidence)
• CF(E) : Nilai CF Evidence dari User
• CF(Rule) : Nilai CF Evidence dari pakar
Apabila  memiliki  lebih  dari  satu  rule  fakta  yang didapat,  maka  nilai  CF  berikutnya  akan  dihitung dengan rumus berikut:
𝐶𝐹 old = 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 1 + 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 2 * (1 – 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 1 )  (2) 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 )           (3)
Dan  Selanjutnya  dihitung    persentase  CF,  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100% (4)

## 2.4. Kehamilan
Kehamilan  adalah  hal  yang  terjadi  pada  wanita yang  dimulai  dari  pertemuan  antara  ovum  dengan sperma  yang  sehat  dan  kemudian  melalui  proses fertilasi,  nidasi  dan  implantasi  (Handoko  & Neneng, 2021).

## 2.5. Expert System Development Life Cycle
Terdapat  6  tahapan  dalam  pengembangan  sistem pakar  dengan  metode  Expert  System  Development Life  Cycle  (ESDLC).  yaitu  dimulai  dari  tahap penilaian  keadaan,  tahap  akuisisi  pengetahuan, tahap  perancangan  dan  design,  tahap  pengujian, tahap dokumentasi, dan terakhir tahap pemeliharaan (Pratiwi, 2019).

## 2.6. Pengujian Perangkat Lunak

## 1. Black Box Testing
Metode  Black  Box  Testing  adalah  menguji fungsional  sistem  tanpa  harus  mengetahui  struktur kode  atau  program  tapi  menguji  fungsi  menu  atau tombol yang terdapat di sistem (Suprapto, 2021).
2. White Box Testing
Metode white  box  testing berfungsi  untuk  melihat mekanisme  internal  dari  sistem  yaitu  pengujian yang  dilakukan  untuk  menguji  perangkat  lunak dengan  cara  menganalisa  dan  meneliti  struktur logika  suatu  program  yang  ditulis  dan  kode  dari perangkat lunak (Rohmat et al, 2021).

## 3. Uji Pakar
Metode  Uji  Pakar  adalah  menguji  secara  langsung oleh  pakar  mengenai  kelayakan  dan  fungsi  dari sistem  pakar  telah  sesuai  dengan  data  basis pengetahuan yang diperoleh dari pakar (Andreswari, Ginting & Masyita, 2023).
4. User Acceptance Testing (UAT)
Pendapat  pengguna  terhadap  sistem  yang  telah dibuat  dapat  diukur  dengan  menggunakan  metode user  acceptance  test .  Proses  ini  juga  akan memastikan  bahwa  solusi  dalam  sistem  tersebut dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai  kebutuhan pengguna (Suprapto, 2021).
Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  purposive sampling  yaitu  teknik  pengambilan  sampling dengan  cara  mengambil  responden  yang  relevan dengan  penelitian  (Lenaini,  2021)  dan  untuk pengisian kuesioner akan menggunakan skala likert. Berikut  adalah  rumus  perhitungan  nilai  persentase hasil user acceptance test :
Nilai Maks  =  Jumlah Responden ∗ Jumlah Pertanyaan
∗ Nilai Bobot Maks (6) Persentase = (Skor Total)/(Nilai Maks)*100% (7)

## 3. PEMBAHASAN
Penelitian   ini   menggunakan   ESDLC,    berikut tahapan  pada  ESDLC  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 1 berikut:

## 3.1. Penilaian Keadaan
Tahapan  pertama  dari  metode  ESDLC  yaitu  tahap penilaian  keadaan,  pada  tahap  ini  akan  dilakukan analisis masalah dan analisis kebutuhan.

## 1. Analisis Masalah
Permasalahan  yang  terjadi  yaitu  di  masyarakat umum  adalah  karena  lambatnya  kesadaran  dari pasien  di  Klinik  Alqila,  diagnosis  penyakit dilakukan  secara  manual  antara  pasien  dan  bidan atau dokter. Ini dianggap tidak efisien secara waktu dan hanya dapat dilakukan ketika bidan atau dokter hadir.  Ibu  hamil  terkadang  tidak  dapat  melakukan pemeriksaan rutin karena jauh dari klinik. Selain itu kurangnya  pengetahuan  pasien  mengenai  gejala atau  keluhan  penyakit  saat  kehamilan  yang  dapat mengakibatkan  keterlambatan  ibu  hamil  untuk mengetahui penyakit yang terjadi pada kehamilannya.
2. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  pengguna  dalam  merancang sistem  pakar  diagnosis  penyakit  saat  kehamilan meliputi kebutuhan sistem dan kebutuhan pengguna.

## 3.2. Akuisisi Pengetahuan
Tahap  akuisisi  pengetahuan  akan  mengumpulkan data  yang  dibutuhkan.  Setelah  mengumpulkan  data maka  akan  dilakukan  penerapan  forward  chaining dan certainty factor.
1) Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data yaitu melalui wawancara dan  studi  literatur.  Wawancara  dilakukan  dengan pakar secara langsung dengan dr. M. Farid Ghazali, Sp.OG  (K).,  M.Kes.  yang  merupakan  dokter spesialis kebidanan dan kandungan.

## Tabel 1. Data Penyakit
No Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi 1. P01 Hiperemis Gravidarum • Pemberian obat oral. • Bila  Pemberian  oral gagal  maka  dapat dilakukan pemberian obat NaCl  atau  RL  atau pemberian nutrisi. • Jika mual dan muntah  hebat  tetap terjadi  maka  pasien sebaiknya di rawat. 2 P02 Preeklampsia  • Pasien disarankan untuk mengecek tekanan  darah  dan proteinuria setiap hari  dan  istirahat yang cukup. • Dapat diberikan antioksidan dan kalsium. • Kontrol  tiap  minggu ke bidan/dokter. 3 P03 Anemia • Mengkonsumsi daging merah, kacang-kacangan, telur,  dan  sayuran hijau yang tinggi zat besi. • Mengonsumsi makanan yang mengandung B12, Vitamin C • Silahkan  periksa  ke bidan atau dokter. 4 P04 Abortus • Segera  periksa  ke bidan/dokter 5 P05 Ketuban Pecah Dini • Segera  periksa  ke bidan/dokter  untuk penanganan lebih lanjut.
6 P06 Plasenta Previa • Memperbanyak istirahat dan berbaring. • Mengurangi aktivitas yang berat.
• ibu hamil dibawa ke rumah  sakit  untuk perawatan lebih.

## Tabel 2. Data Gejala Serta Nilai Kayakinan Pakar
Kode Gejala Gejala atau Keluhan Nilai Keyakinan Nilai CF G01 Terjadi pada usia kehamilan (4-16 minggu) Yakin 0,8 G02 Mual dan Muntah Sangat Yakin 1,0 G03 Dehidrasi Cukup  Yakin 0,6 G04 Kehilangan Berat Badan  Cukup  Yakin 0,6 G05 Turgor Kulit Menurun  Cukup  Yakin 0,6 G06 Pemeriksaan Lab Keton (+) Sangat Yakin 1,0 G07 Terjadi pada usia kehamilan > 20 minggu Yakin 0,8 G08 Kejang Yakin 0,8 G09 Penurunan kesadaran Yakin 0,8 G10 Penglihatan kabur Yakin 0,8 G11 Nyeri kepala hebat Yakin 0,8 G12 Nyeri Ulu hati Yakin 0,8 G13 Tekanan Darah ≥ 140/90 mmHg Sangat Yakin 1,0 G14 Protein Urin (+) (Lab) Sangat Yakin 1,0 G15 Kuku, bibir, dan kulit tampak pucat Yakin 0,8 G16 Detak jantung tidak teratur Yakin 0,8 G17 Cepat Lelah Yakin 0,8 G18 Sakit kepala Yakin 0,8 G19 Nyeri dada Yakin 0,8 G20 Kadar hemoglobin (Hb) < 11 g/dL Sangat Yakin 1,0 G21 Terjadi pada usia kehamilan < 20 minggu Yakin 0,8 G22 Perdarahan dari jalan lahir Sangat Yakin 1,0 G23 Nyeri Perut Bagian bawah Cukup Yakin 0,6 G24 Nyeri pinggang. Cukup Yakin 0,6 G25 Buah kehamilan tidak Yakin 0,8
baik G26 Terjadi pada usia kehamilan < 37 minggu Cukup Yakin 0,6 G27 Keluar cairan ketubah dari alat kelamin perempuan Sangat Yakin 1,0 G28 Cairan ketuban berkurang banyak (Hasil USG) Yakin 0,8 G29 Kertas warna merah berubah menjadi biru (Hasil Tes Lakmus) Yakin 0,8 G30 Terjadi pada usia kehamilan > 28 minggu Cukup Yakin 0,6 G31 Pendarahan dari jalan lahir berulang Yakin 0,8 G32 Pendarahan tanpa ada rasa nyeri Cukup Yakin 0,6 G33 Pendarahan keluar banyak Sangat Yakin 1,0 G34 Plasenta menutupi jalan lahir (Hasil USG) Sangat Yakin 1,0

## 2) Penerapan Forward Chaining
Dalam  kaidah  produksi  ini,  IF  yang  berarti  gejala dari  penyakit,  dan  THEN  yang  berarti  kesimpulan berupa  jenis  penyakit.  Berikut  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3. Kaidah Produksi
No Aturan 1 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND
G05 AND G06 THEN P01
2 IF G07 AND G08 AND G09 AND G010 AND G011 AND G12 AND G13 AND G14
THEN P02
3 IF G15 AND G16 AND G17 AND G18 AND
G19 AND G20 THEN P03
4 IF G21 AND G22 AND G23 AND G24 AND G25 THEN P04 5 IF G26 AND G27 AND G28 AND G29 THEN P05
6 IF G30 AND G31 AND G32 AND G33 AND
G34 THEN P06
3) Penerapan Certainty Factor
Perhitungan  nilai  certainty  factor  secara  manual dari  penyakit  ketuban  pecah  dini  dengan  user memilih gejala (G26, G27, G28, dan G29) dan nilai kepastian  pengguna  atau  CF  User  diasumsikan adalah  "Yakin",  yang  berarti  nilai  CF  User  adalah 0,8. Berikut perhitungan nilai certainty factor secara manual.
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2 = 𝐶𝐹 (H,E)1 + 𝐶𝐹 (H,E) 2 ∗ (1 − 𝐶𝐹 (H,E) 1 ) 𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2 =  (CF(E) 1 ∗ CF(Rule) 1 )  + (CF(E) 2 ∗ CF(Rule) 2 ) ∗ (1 − (CF(E) 1 ∗ CF(Rule) 1 ) 𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2 =  (0,8 * 0,6) + (0,8 * 1) ∗ (1
− (0,8 * 0,6))
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2 = 0,48 + 0,8 ∗ (1 − 0,48)
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2
= 0,48 + 0,8 ∗ (0,52) 𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2
= 0,48 + 0,416
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 1,2 = 0,896 => 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 1,3 = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1 + 𝐶𝐹 (H,E) 3 ∗ (1  −
𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1 ) 𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 1,3 =  0,896 + (0,8 ∗ 0,8) ∗ (1 − 0,896)
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 1,3 =  0,896 + 0,64 ∗ (0,104)
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 1,3 =  0,896 + 0,06656
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 1,3 =  0,96256 => 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 2,4 = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2 + 𝐶𝐹 (H,E) 4 ∗ (1  − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2 ) 𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 2,4 =  0,96256 + (0,8 ∗ 0,8) ∗ (1
− 0,96256)
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 2,4 =  0,96256 + 0,64 ∗ (0,03744) 𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 2,4 =  0,96256 + 0,0239616
𝐶𝐹 combine CF(H,E) 𝑜𝑙𝑑 2,4 =  0,9865216
Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual  certainty factor  yang  telah  dilakukan  maka  nilai  kepastian terdiagnosis  dari  penyakit  Ketuban  Pecah  Dini adalah  0,9865216  atau  jika  diubah  ke  dalam persentase yaitu 98,65%.

## 3.3. Perancangan dan Design
Tahap selanjutnya adalah perancangan dan desain.
1. Diagram UML
a. Use Case Diagram
Use  case menggambarkan  prilaku  aktor  dan hubungan antara sistem dengan aktor.
b. Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan  use  case  yang memiliki aktivitas dari sebuah sistem.
Gambar 2. Use Case Diagram
c. Sequence Diagram
Sequence  Diagram ini  menunjukkan  urutan  pesan yang  dikirim  antara  objek  dan  bagaimana  objek tersebut berinteraksi satu sama lain dalam sistem.
Gambar 8. Sequence Diagram Melakukan Konsultasi
Gambar 3. Activity Diagram Pengguna
Melakukan Konsultasi
Gambar 4. Activity Diagram Login Admin
Gambar 5. Activity Diagram Admin Mengelola Data Basis Pengetahuan
Gambar 6. Activity Diagram Admin Mengelola
Data Penyakit
Gambar 7. Activity Diagram Admin Mengelola Data Gejala
d. Class Diagram
Class Diagram menggambarkan  kelas-kelas dalam sistem,  atribut-atribut  yang  dimiliki  oleh  kelas, serta hubungan antara kelas-kelas tersebut.
Gambar 13. Class Diagram

## 2. Implementasi Web
Pada    tahap    ini,    yaitu  mengimplementasikan design  user  interface yang  dirancang  ke  dalam bahasa pemrograman yaitu sebagai berikut:
a. Halaman Home
Gambar 14. Implementasi Halaman Home
b. Halaman Login Admin
Gambar 15. Implementasi Halaman Login Admin
c. Halaman Konsultasi
Gambar 16. Implementasi Halaman Form Data Diri Konsultasi
Gambar 9. Sequence Diagram Login Admin
Gambar 10. Sequence Diagram Tambah Data Basis Pengetahuan Gambar 11. Sequence Diagram Tambah Data Penyakit
Gambar 12. Sequence Diagram Tambah Data Penyakit
Gambar 17. Implementasi Halaman
Form Konsultasi
Gambar 18. Implementasi Halaman Hasil
d. Halaman Dahsboard Admin
Gambar 19. Implementasi Halaman Dashboard
e. Halaman Data Penyakit
Gambar 20. Implementasi Halaman
Data Penyakit
f. Halaman Data Gejala
Gambar 21. Implementasi Halaman Data Gejala

## g. Halaman Data Basis Pengetahuan
Gambar 22. Implementasi Halaman Data Basis Pengetahuan
3.4. Pengujian
1. Black Box Testing
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  peneliti menguji  fungsionalitas  sistem  pakar  yang  telah dibuat.
Tabel 4. Black Box Testing Halaman Home User
Tabel 5. Black Box Testing Halaman Konsultasi
Tabel 6. Black Box Testing Halaman Data Penyakit
Tabel 7. Black Box Testing Halaman Data Gejala
Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Klik sidebar menu gejala Menampilkan halaman data gejala Sesuai Diterima Klik link data gejala Menampilkan kembali halaman data gejala Sesuai Diterima Klik icon edit Menampilkan halaman form edit data gejala Sesuai Diterima Klik icon hapus Menampilkan alert hapus data gejala Sesuai Diterima Tabel 8. Black Box Testing Halaman Data Basis Pengetahuan Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Klik sidebar menu basis pengetahuan Menampilkan halaman  data basis pengetahuan Sesuai Diterima Klik link data basis pengetahuan Menampilkan kembali halaman  data basis pengetahuan Sesuai Diterima Klik icon edit Menampilkan halaman  form edit data basis pengetahuan Sesuai Diterima Klik icon hapus Menampilkan alert hapus data basis pengetahuan Sesuai Diterima Tabel 9. Black Box Testing Halaman Login Admin Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Memilih tombol Login Admin Menampilkan form Login Admin Sesuai Diterima kosongkan kolom username dan password Menampilkan peringatan bahwa ada kolom yang harus di isi Sesuai Diterima kosongkan kolom username
Menampilkan peringatan bahwa  kolom username harus di isi Sesuai Diterima kosongkan kolom password Menampilkan peringatan bahwa  kolom password harus di isi Sesuai Diterima Mengisi kolom Username Menampilkan alert bahwa username atau Sesuai Diterima Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Klik menu home Menampilkan halaman  menu home Sesuai Diterima Klik tombol mulai konsultasi Menampilkan halaman  form konsultasi Sesuai Diterima Klik menu konsultasi Menampilkan halaman  form konsultasi Sesuai Diterima Klik menu blog Menampilkan halaman  menu blog Sesuai Diterima Memilih menu about Menampilkan halaman  menu about Sesuai Diterima Memilih tombol login admin Menampilkan halaman  login admin Sesuai Diterima Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Mengisi semua kolom form data diri Sistem menyimpan data diri pengguna  atau pasien ke database Sesuai Diterima Klik  tombol kirim Menampilkan lanjutan dari halaman konsultasi. Sesuai Diterima Klik  tombol cek diagnosis Menampilkan hasil diagnosis Sesuai Diterima Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Klik  sidebar menu penyakit Menampilkan halaman  data penyakit Sesuai Diterima Klik link data penyakit Menampilkan kembali halaman  data penyakit Sesuai Diterima Klik icon edit Menampilkan halaman  form edit data penyakit Sesuai Diterima Klik icon hapus Menampilkan alert hapus data penyakit Sesuai Diterima
Password yang Salah password yang di masukkan salah Mengisi kolom Username dan Password yang Benar Menampilkan halaman dashboard admin. Sesuai Diterima Tabel 10. Black Box Testing Halaman Dashboard Admin Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan Klik  sidebar menu dashboard Menampilkan halaman dashboard Sesuai Diterima Klik  sidebar menu pasien Menampilkan halaman  data pasien Sesuai Diterima Klik  sidebar menu penyakit Menampilkan halaman  data penyakit Sesuai Diterima Klik  sidebar menu gejala Menampilkan halaman  data gejala Sesuai Diterima Klik  sidebar menu  basis pengetahuan Menampilkan halaman  data basis pengetahuan Sesuai Diterima Klik  sidebar menu riwayat konsultasi Menampilkan halaman  data riwayat konsultasi Sesuai Diterima

## 2. White Box Testing
Pengujian  white    box,  yaitu  pengujian  kebenaran pengimplementasian  proses  dan  algoritma  yang dibutuhkan  dalam  memproses    inputan    user    dan melakukan  perhitungan  dengan  metode forward chaining dan certainty factor. Berdasarkan Algoritma  pada source  kode halaman  konsultasi diperoleh flowgraph berikut.
Berdasarkan  data  flowgraph  diatas  disimpulkan bahwa:
Node (N) = 9 Circle Edge (E) = 10 Tanda panah Predicate (P) = 2 Kondisi Node
Teknik cyclomatic  complexity dipakai  untuk menemukan  besar  path  pada  suatu  flowgraph menggunakan ketentuan sebagai berikut:
V (G)  = E – N + 2 V (G) = P + 1 = 10 – 9 + 2 = 2 + 1 = 3 = 3
Hasil yang didapat menunjukan terdapat 3 skenario pada proses diagnosa:
Path 1 = 1-2-3-4-7-8-9 Path 2 = 1-2-3-5-7-8-9 Path 3 = 1-2-3-6-7-8-9
Setelah  melakukan  pengujian  logika,  maka  didapat hasil  yang  menyimpulkan  bahwa cyclomatic complexity untuk flowgraph adalah  3  maka termasuk  simple  prosedur  dengan  tingkat  resiko rendah,  dan  terdapat  3  path  yang  sesuai  dengan design  flowgraph yang  telah  dirancang,  dan dinyatakan berhasil.
3. Uji Pakar
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  kelayakan aplikasi  sistem  pakar  yang  telah  dirancang  dengan cara  peneliti  melakukan  wawancara  langsung dengan  pakar  dan  pakar  mencoba  secara  langsung aplikasi sistem pakar yang telah dirancang.  Berikut hasil uji pakar pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Uji Pakar Gejala Nilai Kondisi Hasil Sistem Hasil Pakar Ket G01 Yakin Hiperemis Gravidarum Hiperemis Gravidarum Sesuai G02 Sangat yakin
G03 Cukup yakin G04 Cukup yakin G05 Cukup yakin G06 Sangat yakin G07 Yakin Preeklampsia Preeklampsia Sesuai G08
Yakin G09 Yakin G10 Yakin G11 Yakin G12 Yakin G13 Sangat yakin G14 Sangat yakin G15 Yakin
Anemia Anemia
Sesuai G16 Yakin G17 Yakin G18 Yakin G19 Yakin G20 Sangat yakin G21 Yakin Abortus Abortus Sesuai Gambar 23. Flowgraph White Box Testing Konsultasi
G22 Sangat yakin G23 Cukup yakin G24 Cukup yakin
G25 Yakin G26 Cukup yakin Ketuban Pecah Dini Ketuban Pecah Dini Sesuai G27 Yakin G28 Yakin G29 Sangat yakin G30 Cukup Yakin Plasenta Previa Plasenta Previa Sesuai G31 Yakin G32 Cukup Yakin G33 Sangat Yakin G34 Sangat Yakin
4. User Acceptence Test
Metode user  acceptance  test pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  membagikan  kuisioner online kepada  30  pengguna  dengan  menggunakan skala likert pada Tabel 12 di bawah.

## Tabel 12. Nilai Skala likert
Nilai Skala Keterangan SS Sangat Setuju S Setuju N Netral KS Kurang Setuju TS Tidak Setuju
Selanjutnya perhitungan persentase dilakukan untuk memperoleh  kesimpulan  dan  mengetahui  apakah sistem  pakar  diagnosis  penyakit  saat  kehamilan dapat diterima atau tidak dengan melihat Tabel 13.

## Tabel 13. Kriteria Interpretasi Hasil Perhitungan Persentase
No Nilai Score (%) Keterangan 1 81 – 100 Sangat Baik 2 61 – 80 Baik 3 41 – 60 Cukup 4 21 – 40 Kurang Baik 5 0 – 20 Tidak Baik
Hasil  kuesioner  dibagikan  kepada  30  pengguna yang  terdiri  dari  dokter,  bidan,  petugas  klinik,  dan ibu hamil. Tabel 14 di bawah berisi hasil kuesioner.
Tabel 14. Hasil Kuesioner
Pertanyaan Jumlah SS S N KS TS Tampilan 1 12 16 2 - - 2 14 12 4 - - 3 15 12 3 - - 4 15 14 1 - - Jumlah 56 54 10
Manfaat 1 15 13 2 - - 2 14 13 3 - - 3 14 12 4 - - 4 13 15 2 - - Jumlah 56 53 11
Setelah  itu,  menghitung  nilai  skor  total  dari  sisi tampilan  dan  sisi  manfaat.  Tabel  15  dibawah menunjukkan hasil skor total kuesioner.

## Tabel 15. Skor Total Hasil Kuesioner
Pertanyaan Nilai Jumlah Bobot Jumlah * Bobot Tampilan SS 56 5 280 S 54 4 216 N 10 3 30 KS 0 2 0 TS 0 1 0 Nilai Score Total 526 Manfaat SS 56 5 280 S 53 4 212 N 11 3 33 KS 0 2 0 TS 0 1 0 Nilai Score Total 525
Selanjutnya  menghitung  nilai  maksimal  kuisioner dengan menggunakan rumus berikut:
Nilai Maks = Jumlah  Responden ∗ Jumlah Pertanyaan ∗ Nilai Bobot Maks = 30 ∗ 4 ∗ 5 = 600
Dari  hasil  perhitungan  diatas  menunjukkan  bahwa nilai  maksimal  kuisioner  adalah  600.  Selanjutnya, nilai  persentase sisi  tampilan dan sisi  manfaat akan dihitung dengan menggunakan rumus berikut.
Persentase = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑘𝑠 x 100 %
1. Persentase Kuisioner Tampilan Persentase Tampilan = 526 600 x 100%
Persentase Tampilan =  87,67%
2. Persentase Kuisioner Manfaat Persentase Tampilan = 525 600 X 100%
Persentase Tampilan =  87,5%
Hasil  perhitungan  di  atas  menunjukkan  bahwa tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem pakar diagnosis  penyakit  saat  kehamilan  adalah  87,67% dari sisi tampilan dan 87,5% dari sisi manfaat. Jika melihat  pada  Tabel  13  berarti  kesimpulan penerimaan  pengguna  terhadap  sistem  pakar diagnosis  penyakit  saat  kehamilan  adalah  sangat baik.

## 3.5 Dokumentasi
Pada  tahap  dokumentasi  ini  yaitu  menjelaskan mengenai langkah-langkah ketika pengguna melakukan  konsultasi  pada  sistem  pakar  diagnosis penyakit saat kehamilan yang telah dibuat.

## 3.6 Pemeliharaan
Pada  tahap  pemeliharaan  yang  dilakukan  adalah memperbaiki  sistem  jika  ditemukan  bug  dan membaharui basis pengetahuan jika terjadi pembaharuan, sehingga isi dalam basis pengetahuan sistem  pakar  dapat  diperbarui  seiring  berjalannya waktu.  Pada  saat  ini,  sistem  pakar  belum menemukan  bug  atau  masalah  apa  pun  dan  basis pengetahuan juga belum ada perubahan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  sistem pakar  diagnosis  penyakit  saat  kehamilan berbasis website menggunakan metode forward chaining dan certainty factor. Dengan menerapkan    metode forward  chaining ini dapat  menghasilkan  kesimpulan  berupa  jenis penyakit  yang  dialami  pasien  dan  metode certainty  factor dapat  menghasilkan  nilai akurasi dari hasil diagnosis.
2. Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode pengembangan Expert  System  Development Life  Cycle  (ESDLC), metode  pengembangan ini  dapat  mempermudah  dan  pengembangan sistem pakar menjadi terarah.
3. Hasil  pengujian  sistem  menggunakan  metode black  box  testing dan white  box  testing sudah berfungsi dengan baik dan dinyatakan berhasil, hasil  uji  coba  pakar  yang  telah  dilakukan  oleh dr. M. Farid Ghazali, Sp.OG (K)., M.Kes yaitu
sistem  pakar  memiliki  aturan  atau  rule  dan hasil  dari  diagnosis  telah  sesuai  dengan pengetahuan yang dimiliki pakar, dan hasil dari user  acceptance  test dengan  membagikan kuesioner  online  kepada  30  orang  dengan menggunakan skala  likert diperoleh  hasil interpretasi  sangat  baik  dengan  penilaian  dari sisi  tampilan  sebesar  87,67%  dan  dari  sisi manfaat 87,5%.
Penelitian  ini  mendapatkan  beberapa  saran  sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan  dengan menambah  diagnosis  jenis  penyakit  saat kehamilan.
2. Pada  tampilan  sistem  pakar  ini  diharapkan dapat  dikembangkan  tampilan  sistem  yang lebih  responsif  sehingga  dapat  dijalankan dengan optimal di berbagai perangkat.
3. Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan  beberapa  menu  atau  fitur  yang berkaitan dengan sistem pakar.

## PUSTAKA
Andreswari,  D.,  Ginting,  S.,  &  Masyita,  F.  N. Penerapan Metode Variable- Centeredintelligent Rule System (Vcirs) Dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Identifikasi  Hama Tanaman  Sorgum. Jurnal Pseudocode , 10(1), 45-56.
Damanik, F. I., & Idrus, S. I. Al., (2023). Diagnosa Autisme  Pada  Anak  Dengan  Sistem  Pakar Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Journal  of  Student  Research  (JSR), 6(3), 448-460.
Fahindra,  A.  R.,  &  Amin, I.  H.  Al.  (2021).  Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan Metode  Certainty  Factor. Jurnal  Tekno Kompak , 15(1), 92-103.
Handoko,  M.    R.,    &    Neneng.  (2021).  Sistem Pakar    Diagnosa    Penyakit    Selama Kehamilan  Menggunakan      Metode      Naive Bayes      Berbasis    Web. Jurnal     Teknologi dan   Sistem Informasi , II(1), 50-58.
Hayadi,  B.  H.  (2018).  Sistem  Pakar.  Yogyakarta: Deepublish.
Lenaini,  I.  2021.  Teknik  Pengambilan  Sampel Purposive  Dan  Snowball  Sampling. Jurnal
Kajian, Penelitian & Pengembangan Pendidikan Sejarah, 6(1), 33-39.
Maulina, D., & Wulaningsih, A. M. (2020). Metode Certainty  Factor  dalam  Penerapan  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Anak. Jurnal  Of Information  System  Management ,  1(2),  23- 32.
Pratiwi,  H.  (2019).  Buku  Ajar:  Sistem  Pakar. Goresan Pena.
Purnawan,  D.,  Hutagalung,  J.  F.,  dan  Azmi,  S.  R. M.  (2022).  Penerapan  Metode  Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit
Kehamilan  Berbasis  Web.  Building  of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(2), 614-623.
Ramadhan, P. S., &  Fatimah, U. (2018). Mengenal Metode  Sistem  Pakar.  Ponorogo:  Uwais Inspirasi Indonesia.
Rohmat,  A.,  Dermawan,  B.  A.,  Voutama,  A., Gunadi,  B.  (2021).  Sistem  Pakar  Penentuan Jenis Budidaya Ikan Air Tawar Berdasarkan Lokasi  dan  Kualitas  Air. Jurnal  Teknologi dan Informasi (JATI), 11(2), 96-110.
Saefudin, M., & Rachmaniar, A. (2021). Penerapan Metode  Forward  Chaining  Pada  Rancang Bangun  Web  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Anemia. Journal  of  Artificial Intelligence  and  Innovative  Applications, 2(4), 256-262.
Suprapto,  E.  (2021).    User  Acceptance  Testing (UAT)  Refreshment  PBX  Outlet  Site  BNI Kanwil  Padang. Jurnal  Civronlit  Unbari , 6(2), 54-58.