SISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN CERTAINTY FACTOR
Yustika Maulina 1 , Aris Gunaryati 2 , Rima Tamara Aldisa 3
Sistem Informasi, Universitas Nasional 1, 2, 3 yustika.maulina98@gmail.com
Submitted February 10, 2023; Revised May 23, 2023; Accepted August 2, 2023

## Abstrak
Di Indonesia, anemia merupakan penyakit kelainan darah yang banyak terjadi. Tidak adanya sel darah merah dalam tubuh dapat menyebabkan penyakit ini. Banyaknya masyarakat yang masih mengabaikan gejala  awal  penyakit  anemia  dapat  memperparah  kondisi  tubuh  akibat  keterlambatan  dalam mendiagnosis  penyakit  yang  dialami.  Penelitian  ini  akan  menggabungkan  metode  Naïve  Bayes  dan Certainty  Factor  dalam  membantu  diagnosis  awal  penyakit  anemia.  Metode  Naïve  Bayes  digunakan untuk menentukan jenis anemia yang diderita oleh user berdasarkan gejala yang dirasakan. Setelah itu sistem akan melakukan perhitungan menggunakan metode Certainty Factor berdasarkan jenis penyakit yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengetahui seberapa besar tingkat kepastian user mengalami jenis anemia tersebut. Pengujian pada sistem menghasilkan nilai akurasi sebesar 93% dari 60 data uji. Kata Kunci : Naïve Bayes, Certainty Factor, Anemia, Sistem Pakar, Diagnosis.

## Abstract
In Indonesia, anemia is a common blood disorder. The absence of red blood cells in the body can cause the disease. The large number of people who still ignore the early symptoms of anemia can worsen the body's condition due to delays in diagnosing the disease they are experiencing. This study will combine the Naïve Bayes and Certainty Factor methods in assisting the initial diagnosis of anemia. The Naïve Bayes method is used to determine the type of anemia a user suffers from based on the symptoms they have. After that, the system will perform a calculation using the Certainty Factor method based on the type of disease that has been determined previously to find out how much the certainty to prove that the user has anemia. A Test on the system produce an accuracy score of 93% from 60 test data. Keywords : Naïve Bayes, Certainty Factor, Anemia, Expert System, Diagnosis.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  hal  yang  perlu  dijaga  adalah kesehatan.  Manusia  dapat  melakukan aktivitas rutin mereka dengan lebih mudah ketika  mereka  dalam  keadaan  sehat. Namun,  banyak  masyarakat  yang  masih sering  mengabaikan  kondisi  kesehatan sehingga  apabila  terdapat  gejala-gejala yang tidak disadari maka dapat memperparah kondisi tubuh akibat keterlambatan
dalam mendiagnosis penyakit yang dialami. Salah satu contohnya yaitu penyakit anemia.
Anemia  merupakan  kelainan  darah  yang umum  terjadi  di  Indonesia.  Anemia merupakan  sebuah  penyakit  dimana  tubuh mengalami  kekurangan  kadar  hemoglobin dalam  darah  dari  batas  normal.  Kadar hemoglobin  pada  manusia  ditentukan berdasarkan usia. Kurangnya kadar hemoglobin dalam darah dapat menyebabkan  organ  tubuh  mengalami kekurangan oksigen yang cukup karena sel darah merah tidak mampu mendistribusikan oksigen  ke  seluruh  tubuh sehingga penderita anemia dapat mengalami beberapa gejala seperti kelelahan,
kelemahan, kulit tampak pucat, dan pusing [1].
Anemia  dapat  terjadi  pada  berbagai  usia, seperti  anak-anak,  remaja,  dan  yang  lebih tua.  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas) yang  diterbitkan  pada  2018  menemukan bahwa  48,9  persen  ibu  hamil  di  Indonesia mengalami  anemia,  sementara  32  persen remaja  di  Indonesia  mengalami  anemia. Keluhan tersebut dapat terjadi dalam jangka panjang  apabila  tidak  ditangani  dari  awal dan  dapat  menyebabkan  penyakit  lainnya seperti  stroke  dan  gagal  jantung  [2]. Beberapa  jenis  anemia  terjadi  akibat  dari berbagai penyebab yang mendasarinya [3]. Anemia  kronis,  anemia  aplastik,  dan anemia defisiensi zat besi merupakan jenis penyakit  anemia  yang  tergolong  mudah untuk disembuhkan dengan mengkonsumsi suplemen dan juga pengobatan rutin sesuai dengan penyebab yang mendasarinya.
Informasi mengenai penyakit anemia masih terbatas  sehingga  membuat  masyarakat belum  begitu  paham  terhadap  penyakit anemia  [4].  Pada  umumnya,  penderita penyakit  anemia  melakukan  konsultasi secara  langsung  pada  dokter.  Namun bertambahnya jumlah pasien dapat membuat proses diagnosis semakin tertunda [5].  Sehingga  membutuhkan  solusi  untuk melakukan diagnosis awal terhadap penyakit  anemia  sebelum  melakukan tindakan lebih lanjut seperti pemeriksaan ke rumah sakit.
Perkembangan  teknologi  informasi  dapat membantu  manusia  dalam  mendiagnosis penyakit  anemia  [6].  Dalam  mendiagnosis penyakit  anemia  tentunya  membutuhkan pengetahuan pakar untuk membantu pasien dalam melakukan konsultasi [7]. Teknologi informasi  yang  digunakan  dapat  menarik kesimpulan sebagai hasil diagnosis berdasarkan gejala-gejala yang diinput oleh user [8].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul “Penerapan Metode Forward Chaining Pada
Aplikasi Daring untuk Mendeteksi Penyakit Anemia” telah berhasil melakukan diagnosis terhadap penyakit anemia menggunakan  sistem  pakar  [9].  Namun sistem  yang  dibuat  pada  penelitian terdahulu  tidak  terdapat  faktor  penyebab dan juga penanganan yang harus dilakukan sebagai  langkah  awal  dalam  mengatasi penyakit  anemia  sebelum  penyakit  yang diderita  akan  semakin  parah.  Dengan membuat sistem tersebut akan mempermudah
masyarakat dalam
mendiagnosis  penyakit  anemia  dengan cepat dan tepat [10].
Dilihat  dari  permasalahan  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  maka  penulis tertarik mengembangkan sistem yang dapat membantu  penderita  penyakit  anemia dalam  melakukan  diagnosis  awal  terhadap penyakit  anemia  sebelum  melakukan tindakan  lebih  lanjut  seperti  melakukan pemeriksaan  ke  dokter.  Sistem  yang dibangun  dapat  memberikan  informasi tentang penyakit anemia beserta solusi yang dapat  digunakan  sebagai  langkah  awal penanganan  penyakit  anemia.  Tujuan penelitian  ini  untuk  membantu  dalam mendiagnosis penyakit anemia menggunakan sistem yang
mengimplementasikan metode Naïve Bayes dan Certainty  Factor .  Kemudian  bahasa pemrograman  yang  digunakan  yaitu  PHP dan MySQL sebagai basis datanya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melalui tahapan-tahapan yang tercantum di bawah ini :

## Gambar 1. Tahap Penelitian
1. Tahap  studi  literatur  yang  akan dilakukan yaitu mencari informasi dari berbagai  sumber  seperti website dan jurnal  ilmiah  mengenai  penyakit anemia  dan  juga  gejala  yang  sering dirasakan  oleh  penderita  penyakit anemia.
2. Setelah  itu  dilakukan  tahap  analisis kebutuhan dengan menentukan kebutuhan yang akan digunakan seperti data-data dan juga perangkat lunak.
3. Peneliti  melakukan  pengumpulan  data di  RSUD  Jati  Padang  Jakarta  Selatan terkait penyakit anemia pada penelitian ini  dengan  cara  pengambilan  data  dan juga melakukan wawancara.
4. Tahap perancangan yang akan dilakukan  yaitu  merancang  desain sistem dengan menerapkan perhitungan Naïve Bayes dan Certainty
Factor.
5. Tahap implementasi dilakukan dengan menerapkan  rancangan  yang  telah dibuat sebelumnya ke dalam sistem.
6. Tahap pengujian menggunakan 60 data uji  yang  digunakan  untuk  melakukan uji akurasi pada sistem untuk menentukan  apakah  hasil  diagnosis sistem sesuai dengan diagnosis pakar.
7. Tahapan  yang  terakhir  yaitu  membuat sebuah  kesimpulan  yaitu  menentukan hasil  akhir  atau  keputusan  yang diperoleh  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.

## Naïve Bayes
Thomas  Bayes,  seorang  ilmuwan  yang berasal  dari  Inggris  telah    mengemukakan metode  klasifikasi Naïve  Bayes .  Menurut Olson dan Delen, Naïve Bayes menghitung probabilitas  dengan  asumsi  setiap  kelas yang telah dipilih berdasarkan data historis. Karena tidak bergantung pada karakteristik tambahan apa pun, pendekatan Naïve Bayes disebut sebagai "Naif". Dengan membandingkan  nilai  kelas  posterior, metode Naive  Bayes menentukan  nilai akhir.  Nilai  posterior  tertinggi  dipilih sebagai hasil dari diagnosis [6].
Langkah-langkah dalam perhitungan Naïve Bayes yaitu sebagai berikut [6]:
1. Mencari  probabilitas  kelas  penyakit menggunakan persamaan sebagai berikut:
P(C)            = X A (1)
Keterangan:
a) P(C) = nilai probabilitas awal ( prior ).
b) X = jumlah kelas penyakit pada data latih.
c) A = total keseluruhan data latih.
2. Mencari  jumlah  kasus  gejala  yang terjadi pada  masing-masing  kelas penyakit menggunakan persamaan berikut :
P(A|C)                  = F X (2)
Keterangan: a) P(A|C) =  nilai probabilitas gejala terhadap kelas penyakit ( likelihood ).
b) F =  jumlah kasus gejala yang terjadi
pada tiap kelas penyakit  yang
ada di data latih. c) X = jumlah kelas penyakit pada data latih.
3. Menghitung  nilai  akhir  dari  tiap  kelas ( Posterior ): P(C) x P(A|C) (3) Keterangan: a) P(C) = nilai probabilitas awal ( prior ). d) P(A|C) = nilai probabilitas gejala terhadap kelas penyakit ( likelihood ).
Certainty Factor Certainty  Factor adalah  angka  yang disediakan oleh MYCIN untuk mengetahui besarnya  nilai kepercayaan.  Masalah ketidakpastian  dapat  disebabkan  oleh respons  pengguna  yang  tidak  yakin terhadap  pernyataan  sistem  atau  aturan yang  tidak  pasti.  Untuk  itu  sistem  pakar harus  mampu  bekerja  pada  permasalahan yang belum pasti [2].
Terdapat  beberapa  kombinasi  rumus  yang dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai kepastian yaitu sebagai berikut [1]:
1. Rumus  di  bawah  ini  dapat  digunakan jika hanya ada 1 gejala yang dialami: CF[h,e] = CF[ user ]*CF[pakar]   (4) Keterangan:
a. CF[h,e]= Nilai kepastian dalam hipotesis yang dipengaruhi oleh fakta evidence .
b. CF[ user ]= Tingkat kepastian yang ditentukan oleh user.
c. CF[pakar]=Tingkat kepastian yang ditentukan oleh pakar.
2. Apabila gejala yang dialami lebih dari satu,  maka  perhitungannya  dapat dilanjutkan menggunakan
rumus berikut:
CF combine =CF1+(CF2*(1- CF1)) (5)
Keterangan:
a. CF combine = Certainty Factor
gabungan. b. CF1 = nilai CF[h,e] pada pertama. c. CF2 = nilai CF[h,e] pada berikutnya.
Tingkat  keyakinan  terhadap  suatu  gejala dapat  dilakukan  dengan  mewawancarai seorang  pakar  dengan  menghasilkan  nilai yang disebut sebagai bobot CF pakar. Nilai bobot  pakar  dapat  ditentukan  oleh  pakar berdasarkan Tabel 1 [11].

## Tabel 1. Interpretasi Nilai CF
Keterangan CF Pasti Tidak -1.0 Hampir Pasti Tidak -0.8 Kemungkinan Tidak -0.6 Mungkin Tidak -0.4 Tidak Tahu -0.2 sd/ 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan Benar 0.6 Hampir Pasti 0.8 Pasti 1.0
Tingkat kepastian gejala yang dialami oleh user telah  ditentukan  nilai  bobotnya  yang disebut  sebagai  CF user. Nilai  keyakinan dapat  dipilih  oleh  pengguna  berdasarkan gejala yang dialami pada Tabel 2  [12].

## Tabel 2. Bobot Nilai Keyakinan
Keterangan Nilai CF Tidak 0 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Use Case Admin

## Gambar 2. Use Case Admin
Admin  mendapatkan  hak  akses  untuk melakukan  login  pada  sistem,  menghapus, menambah,  dan  mengubah  data  penyakit, data gejala, data pengetahuan, dan data CF pakar.
Use Case User
Gambar 3. Use Case User
User mendapatkan hak akses untuk melihat informasi  mengenai  penyakit  anemia, melihat  informasi  pakar/dokter  spesialis penyakit  dalam  yang  telah  berkontribusi
dalam penelitian ini, melakukan input data diri, melakukan konsultasi dengan menginput  gejala  yang  dialami,  melihat hasil  diagnosis,  dan  melakukan  print  hasil diagnosis.

## Variabel Penelitian
Terdapat  3  jenis  penyakit  anemia  pada penelitian  ini  yang  dapat  dilihat  sebagai berikut [4],[9]:
Tabel 3. Nama Penyakit No Nama Penyakit Kode Penyakit 1 Anemia Aplastik P01 2 Anemia Defisiensi Zat Besi P02 3 Anemia Kronis P03 Tabel 4. Akuisisi Gejala Penyakit Anemia Kode Gejala Penyakit P01 P02 P03 G1 Mudah merasa lelah dari biasanya Ya Ya Ya G2 Pucat Ya Ya Ya G3 Pusing atau sakit kepala Ya Ya Ya G4 Nafsu makan menurun Ya G5 Terjadi pembengkakan di bagian tubuh Ya G6 Nyeri dada Ya Ya Ya G7 Sesak nafas Ya Ya Ya G8 Nyeri pinggang Ya G9 Kaki dan tangan terasa dingin Ya G10 Demam Ya G11 BAB berdarah atau mimisan Ya G12 Mudah memar Ya G13 Memiliki riwayat penyakit kronis Ya G14 Sering mengalami vertigo Ya G15 Badan terasa kesemutan Ya
Tabel 5. Bobot Nilai CF Pakar No Nama Penyakit Kode Gejala Gejala Bobot Pakar 1. Anemia Aplastik G1 Mudah  merasa lelah 0.4 G2 Pucat 0.4 G3 Pusing atau sakit kepala 0.4 G6 Nyeri dada 0.6 G7 Sesak nafas 0.4 G10 Demam 0.4 G11 Mengalami pendarahan seperti  mimisan atau BAB berdarah 0.8 G12 Mudah memar 0.8 2. Anemia zat besi G1 Mudah  merasa lelah 0.4 G2 Pucat 0.4 G3 Pusing atau sakit kepala 0.4 G4 Nafsu makan menurun 0.6 G5 Terjadi pembengkakan di bagian tubuh 0.8 G6 Nyeri dada 0.4 G7 Sesak nafas 0.6 G8 Nyeri pinggang 0.8 G9 Kaki dan tangan terasa dingin 0.6 G15 Badan terasa kesemutan 0.6 3. Anemia Kronis G1 Mudah  merasa lelah 0.4 G2 Pucat 0.4 G3 Pusing atau sakit kepala 0.4 G6 Nyeri dada 0.4 G7 Sesak nafas 0.4 G13 Memiliki riwayat penyakit kronis. 0.8 G14 Sering mengalami vertigo 0.6

## Analisis Perhitungan
Tabel  5  merupakan  salah  satu  kasus penderita penyakit anemia yang digunakan sebagai contoh dalam melakukan perhitungan  Naïve  Bayes  dan Certainty Factor:
Tabel 6. Contoh Gejala yang Dialami User Gejala yang dipilih user Nilai User [G1] Mudah merasa lelah 0.6 [G5] Terjadi pembengkakan di bagian tubuh 0.4 [G7] Sesak nafas 0.4 [G8] Nyeri pinggang 0.8

## Perhitungan Naïve Bayes:
Penentuan jenis penyakit yang dialami oleh user akan dihitung menggunakan algoritma Naïve  Bayes .  Penelitian  ini  menggunakan 100  data  latih  yang  digunakan  untuk perhitungan Naïve  Bayes .  Perhitungan diawali dengan menghitung nilai probabilitas penyakit sebagai berikut :
a. Menghitung  Probabilitas  Tiap  Kelas Penyakit.
Anemia Aplastik (P01)  = 33/100 = 0.33 Anemia Zat Besi (P02)   = 40/100 = 0.4 Anemia Kronis    (P03)  = 27/100 = 0.27
b. Menghitung  Nilai  Probabilitas  Gejala Penyakit ( Likelihood ).
Anemia Aplastik : P(G1|P01) = 24/33 = 0.72 P(G5|P01) = 1/33   = 0.03 P(G7|P01) = 6/33   = 0.18
P(G8|P01) = 2/33   = 0.06 Anemia Defisiensi Zat Besi : P(G1|P02) = 25/40 = 0.625 P(G5|P02) = 9/40   = 0.225
P(G7|P02) = 16/40 = 0.4
P(G8|P02) = 13/40 = 0.325 Anemia Kronis :
P(G1|P03) = 14/27 = 0.518 P(G5|P03) = 2/27   = 0.074 P(G7|P03) = 10/27 = 0.37
P(G8|P03) = 2/27   = 0.074
c. Menghitung Nilai Probabilitas Posterior . P (P01|G1|G5|G7|G8)
= P(P01)xP(G1|P01)x P(G5|P01)x
P(G7|P01) x P(G8|P01)
= 0.33 x 0.72 x 0.03 x 0.18 x 0.06 = 0.0001 P (P02|G1|G5|G7|G8)
= P(P02) x P(G1|P02) x P(G5|P02)x P(G7|P02) x  P(G8|P02) = 0.40 x 0.625 x 0.225 x 0.4 x 0.325 = 0.0073
P (P03|G1|G5|G7|G8) = P(P03) x P(G1|P03) x P(G5|P03) x (G7|P03) x P(G8|P03) = 0.27 x 0.518 x 0.074 x 0.37 x 0.074 = 0.0003 Berdasarkan  perhitungan Naïve  Bayes diatas, maka akan diambil nilai probabilitas tertinggi.  Nilai  probabilitas  tertinggi  akan diklasifikasikan  menjadi  penyakit  yang didiagnosis.  Nilai  tertinggi  terdapat  pada P02 yaitu anemia defisiensi zat besi dengan nilai 0.0073. Sehingga pasien kemungkinan mengalami anemia defisiensi zat besi.

## Perhitungan Certainty Factor:
Pada  tahap  ini  akan  dicari  nilai  kepastian dari    jenis  penyakit  yang  telah  dipilih berdasarkan hasil perhitungan Naïve Bayes . Dari  hasil  perhitungan Naïve  Bayes sebelumnya,  penyakit  yang  diderita  yaitu anemia  defisiensi  zat  besi.  Sehingga  pada perhitungan Certainty  Factor disini  akan menghitung  nilai  kepastian  dari  penyakit anemia defisiensi zat besi.
a. Menghitung  Nilai Certainty  Factor
Tiap Gejala
CF G1 = CF user [G1] * CFpakar [G1] = 0.6 * 0.4 = 0.24
CF G5 = CF user [G5] * CFpakar [G5]
= 0.4 * 0.8  = 0.32 CF G7 = CF user [G7] * CFpakar [G7] = 0.4 * 0.6 = 0.24 CF G8 = CF user [G8] * CFpakar [G8] = 0.8 * 0.8
= 0.64
b. Menghitung  Nilai Certainty  Factor
Combine.
CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 1 = CF G1 +( CF G5 *(1- CF G1 )) = 0.24 +(0.32*(1 – 0.24)) = 0.4832
CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 2 = CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 1 +( CF G7 *(1- CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 1 ))
= 0.4832 + (0.24 * (1 – 0.4832))
= 0.6072
CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 3 = CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 2 +( CF G8 * (1- CF 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 2 ))
= 0.6072 + ( 0.64 * (1 –
0.6072)) = 0.8586 Sehingga persentase kepastian yang diperoleh yaitu: 0.8586 x 100% = 85.86%
Dari perhitungan Naïve Bayes dan Certainty  Factor sebelumnya , maka  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  yang  diperoleh pada  contoh  kasus  tersebut  yaitu  pasien menderita  penyakit  Anemia  Defisiensi  Zat Besi  dengan  tingkat  kepastian  sebesar 85.86%.

## Tampilan Interface

## Gambar 4. Tampilan Awal Aplikasi
Tampilan  awal  aplikasi  dapat  dilihat  pada gambar  di  atas.  Ada  beberapa  menu  yang bisa dipilih oleh pengguna.
Gambar 5. Login Admin
Admin  adalah  satu-satunya  orang  yang dapat  mengakses  halaman  login  yang digambarkan  pada  Gambar  5  dengan memasukkan username dan juga password . Admin  dapat  mengolah  data  pada  aplikasi setelah berhasil login.

## Gambar 6. Halaman Data Gejala
Halaman  informasi  tentang  gejala  yang sering  dialami  oleh  penderita  anemia ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Admin memiliki akses untuk mengelola data gejala tersebut.

## Gambar 7. Halaman Basis Pengetahuan
Data kasus mengenai penyakit anemia yang telah  terjadi  sebelumnya  terdapat  pada halaman  basis  pengetahuan  seperti  pada Gambar  7.  Data  tersebut  dapat  diinput, diubah, dan dihapus oleh admin.
Gambar 8. Halaman CF Pakar
Untuk CF Pakar berisi beberapa data gejala dengan nilai kepastian (CF) dari pakar yang terdapat pada masing-masing jenis penyakit.  Halaman  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 9. Form Konsultasi
Halaman  konsultasi  yang  terdapat  pada Gambar 9 berisi beberapa pilihan gejala dan dapat dipilih oleh user sesuai dengan gejala yang  dirasakan.  Setelah  memilih  beberapa gejala  yang  dialami  maka user dapat melakukan  submit  untuk  mengetahui  hasil diagnosis.

## Gambar 10. Hasil Diagnosa
Hasil  dari  diagnosis  sistem  berdasarkan gejala yang dipilih pengguna digambarkan pada  Gambar  10.  Diagnosis  menghasilkan perhitungan  Naive  Bayes  dan  Faktor Kepastian,  nama  penyakit  dan  nilai kepercayaannya,  serta  solusi  atau  saran potensial.

## Gambar 11. Print Hasil Diagnosa
Gambar 11 merupakan tampilan print hasil diagnosis  yang  dapat  dilakukan  oleh user setelah melakukan konsultasi.

## Pengujian Akurasi
Tes  akurasi  dilakukan  pada  sistem  untuk melihat apakah sistem dapat  mendiagnosis pasien secara akurat. Hasil diagnosis sistem dibandingkan  dengan  diagnosis  ahli  untuk menentukan nilai akurasinya. Jenis penyakit  akan  ditentukan  dengan  metode Naive  Bayes,  kemudian  metode  Certainty Factor akan digunakan untuk mencari nilai keyakinan/kepastian  dari  hasil  perhitungan Naive Bayes.
Pada  penelitian  ini  terdapat  60  data  uji dengan  100  data  latih  yang  didapatkan berdasarkan  data  riwayat  penyakit  anemia yang  diderita  oleh  pasien  di  RSUD  Jati Padang.  Pengujian  akurasi  menggunakan rumus sebagai berikut :
Akurasi= Banyaknya data uji yang sesuai Total data uji x100%
Dari  60  data,  56  data  uji  sistem  memiliki hasil  yang  sesuai  dengan  diagnosis  pakar, sedangkan  empat  data  uji  memiliki  hasil yang  tidak  sesuai  dengan  diagnosis  pakar. Sehingga mendapatkan nilai akurasi sebagai berikut :
Akurasi = 56 60 x 100% = 93%
Nilai  akurasi  sistem  dalam  mendiagnosis penyakit  anemia  adalah  sebesar  93%. Sehingga  dari  nilai  akurasi  tersebut
membuktikan bahwa sistem mampu mendiagnosis  penyakit  anemia  dengan baik.
Dari  60  data  uji,  pada  tabel  6  terdapat  10 data yang disediakan oleh peneliti:
Tabel 7. Data Uji No Gejala Diagnosis Pakar Diagnosis Sistem CF Hasil 1. G1, G3, G4, G10, G11 Anemia Aplastik Anemia Aplastik 83.55% Sesuai 2. G2, G3, G8, G9 Anemia Zat Besi Anemia Zat Besi 79.03% Sesuai
3. G1, G5, G8, G15 Anemia Zat Besi Anemia Zat Besi 65.73% Sesuai 4. G10, G11, G12 Anemia Aplastik Anemia Aplastik 89.92% Sesuai 5. G2, G6, G13 Anemia Kronis Anemia Kronis 75.52% Sesuai 6. G1, G4, G9 Anemia Zat Besi Anemia Zat Besi 86.4% Sesuai 7. G1, G3, G4, G7 Anemia Zat Besi Anemia Zat Besi 56.48% Sesuai 8. G4, G10, G11 Anemia Aplastik Anemia Aplastik 69.76% Sesuai 9. G1, G2, G15 Anemia Zat Besi Anemia Zat Besi 71.44% Sesuai 10. G4, G8, G15 Anemia Zat Besi Anemia Zat Besi 54.24% Sesuai

## 4. SIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  yang  telah  dibuat, proses  diagnosis  anemia  dapat  berjalan dengan  lancar  dan  memberikan  informasi tentang penyakit tersebut. Sebagai langkah awal  dalam  menangani  anemia,  sistem dapat  mendiagnosis  anemia  berdasarkan gejala pengguna dengan memberikan solusi dan juga saran.
Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari perbandingan hasil diagnosis sistem dengan hasil  diagnosis  pakar  memperoleh  nilai
sebesar  93%  berdasarkan  60  data  uji. Sehingga  dari  nilai  akurasi  tersebut membuktikan bahwa sistem mampu mendiagnosis  penyakit  anemia  dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  P.  Kurniawan,  “Sistem  Pakar untuk  Diagnosis  Penyakit  Anemia Menggunakan  Metode  Certainty Faktor  dengan  Mesin  Inferensi Forward Chaining Berbasis Web,” J. Mhs.  Tek. Inform. , vol.  2, no. 1, pp. 256–262, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/ja ti/article/view/451
[2] E. Maulid and D. P. K. Esa, “Sistem Pakar  Identifikasi  Penyakit  Anemia Menggunakan  Metode  Certainty
Factor,” Sentinel ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 243–252, 2020, doi: 10.56622/sentineljournal.v3i1.21. [3] A.  F.  Ahmed  and  S.  S.  A.  Naser, “Anemia  Expert  System  Diagnosis Using  Sl5  Object,” Int.  J.  Academic. Inf. Syst. Research. , vol. 3, no. 5, pp. 9–17, 2019.
[4] N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit
Anemia Menggunakan Teorema
Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12. [5] K. Gilda, “Fuzzy Expert System for detection  of  nutritional  deficiency Anemia,” J.  Emerg.  Technol.  Innov. Research. , vol. 9, no. 5, 2022.
[6] D.  Ayu  Irawati,  Y.  Watequlis
Syaifudin,  F.  Ester  Tomasila,  A. Setiawan, and E. Rohadi, “Development  of  Android-based Rabbit Disease Expert System,” Int.
J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4.44, p. 82, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i4.44.26868. [7] F. Rahmawati, Y. V. Via, and E. Y. Puspaningrum, “Implementasi
Metode  Naive  Bayes  Dan  Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit Kulit  Kucing,” J.  Inform.  dan  Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 631–641, 2020,
[Online]. Available: http://jifosi.upnjatim.ac.id/index.php /jifosi/article/download/147/86/ [8] M.  Saefudin  and  A.  Rachmaniar, “Penerapan Metode Forward Chaining  Pada  Rancang  Bangun Web Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit  Anemia,” J.  Artif.  Intell. Innov. Appl. , vol. 2, no. 4, pp. 2775– 4057,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/inde
x.php/JOAIIA/index256 [9] E.  Budiyati  and  E.  Rihyanti, “Penerapan Metode Forward Chaining  Pada  Aplikasi  Daring Untuk Mendeteksi Penyakit Anemia,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1667, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4104.
[10]  I.  Management,  S.  Program,  and  K. Kosgoro,  “Expert  System  with Diagnosis  of  Blood  Cancer  ( Leukaemia  )  with  the  Certainty Factor  Method,”  vol.  4,  no.  36,  pp. 388–393, 2020.
[11]  I.  Efendi,  R.  K.  Niswatin,  and  I.  N. Farida, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Burung  Puyuh  Berbasis Web,” Pros.  SEMNAS  INOTEK (Seminar  Nas.  Inov.  Teknol. ,  vol.  4, no.  2,  pp.  45–54,  2020,  [Online]. Available:
https://proceeding.unpkediri.ac.id/in dex.php/inotek/article/view/119 [12]  S. Arlis,  “Diagnosis  Penyakit Radang  Sendi  Dengan  Metode Certainty Factor,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 42–47,
2017, doi: 10.33372/stn.v3i1.215.