## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 121
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kardiovaskular Menggunakan Metode Certainty Factor
Lanang Dian Ajisari 1 , Putri Taqwa Prasetyaningrum 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: 1 211230082@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 putri@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
Cardiovascular disease is the main cause of death globally causing challenges in the  world  of  health,  including  in  Indonesia.  Lack  of  public  knowledge  about cardiovascular  disease  is  very  dangerous  if  preventive  measures  are  not  taken immediately. Currently, the treatment of cardiovascular disease is done manually, takes a long time, costs a lot and the practice hours of cardiologists are short. To overcome  this  problem,  researchers  implemented  an  expert  system  that  can diagnose cardiovascular disease and a web system is needed to identify symptoms and apply the certainty factor method as a  decision-making tool in overcoming public uncertainty in early examinations. This system involves 6 disease data, 29 symptom data, and 20 case data. In this study, testing was carried out based on the  results  of  expert  validation  with  accuracy  system  test  data,  resulting  in  an appropriate level of symptom and disease compliance and an accuracy  level of 100% obtained from 20 data checks.
Keywords : Cardiovascular disease, Expert System, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Kardiovaskular  merupakan  penyakit  yang  melibatkan  jantung  dan pembuluh  darah.  Kardiovaskular  juga  salah  satu  penyebab  kematian secara global dalam dunia kesehatan termasuk di Indonesia. Banyaknya faktor terhadap kesehatan masyarakat kita serta kurangnya pengetahuan mengenai  penyakit  kardiovaskular  yang  menyebabkan  ketidak  tahuan gejala mengenai penyakit kardiovaskular. Karna itu sangat berbahaya jika dibiarkan dan tidak segera dilakukan tindakan preventif [1].
Saat  ini  penanganan  penyakit  kardiovaskular  dilakukan  secara  manual yang  dimana  pasien  menemui  dokter  spesialis  penyakit  jantung  dan pembuluh darah kemudian diagnosa dilakukan dengan cara mengajukan pertanyaan  terhadap  pasien  serta  keluhan  yang  dirasakan  oleh  pasien.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
122 | Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kardiovaskular Menggunakan .....
Singkatnya  jam  praktek  dokter  spesialis  juga  mempengaruhi permasalahan selain membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tidak sedikit.
Dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang  pesat  saat  ini  telah mempermudah  proses  deteksi  dini  penyakit  kardiovaskular.  Komputer telah mencapai kemampuan yang sangat kuat dalam memproses informasi dan  pengetahuan,  terutama  dengan  perkembangan  kecerdasan  buatan, yang  merupakan  bentuk  lanjutan  dari  kemajuan  komputasi  yang memungkinkan mereka untuk berpikir dan menyelesaikan masalah. Salah satu yang banyak digunakan dari kecerdasan buatan saat ini adalah sistem pakar,  yang  sangat  relevan  dalam  bidang  deteksi  dini  penyakit kardiovaskular[2].
Sistem  pakar  akan  mengimplementasikan  kecerdasan  seorang  pakar kedalam suatu sistem. Sistem ini akan memungkinkan orang awam untuk memecahkan  masalah  tertentu,  tanpa  bantuan  ahli  di  bidangnya. Sedangkan  bagi  pakar,  sistem  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  yang berpengalaman  [3]. Tujuan  dibuatnya  sistem  pakar  ini  adalah  untuk mengembangkan sistem yang dapat melakukan diagnosis awal penyakit [4].  Selain  itu  digunakan  untuk  membantu  dalam  identifikasi  dan penangananya[5].

## Pada penelitian terdahulu, dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Hiperlipidemia  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web” Pada  penelitian  ini  membangun  sistem  pakar  yang  mampu  melakukan diagnosa  penyakit  Hiperlipidemia.  Metode  Forward  Chaining  (FW)  dan Certainty Factor (CF) digunakan untuk memberikan hasil diagnosa yang cukup tepat dan akurat. Dataset penelitian ini menggunakan data gejala dan  jenis  dari  penyakit  Hiperlipidemia  [6].  Pada  penelitian  ini  yaitu membangun  sistem  pakar  pendiagnosa  penyakit  tuberkulosis  dengan menggunakan metode Certainty Factor. Aplikasi ini mendiagnosa penyakit dengan  cara  penelurusan  gejala  berdasarkan  mesin  inferensi  forward chaining.  Penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  tenaga kesehatan  dan  masyarakat  umum  dalam  mendiagnosa  awal  penyakit turberkulokis [7]. Pada penelitian ini membahas sistem pakar yang dapat memberikan  informasi  tentang  pengetahuan  dalam  hal  mendiagnosa kolesterol  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor.  Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan membutuhkan suatu bidang keilmuan yang dapat mendeteksi kadar kolesterol seseorang berdasarkan pengetahuan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 123
pakar  [8].  Pada  penelitian  ini  membahas  kurangnya  informasi  tentang penyakit  dan  solusi  perawatan  serta  sedikitnya  jumlah  ahli  estetika professional membuat wanita akhirnya tidak melakukan konsultasi ketika muncul  masalah  kulit.  Tujuan  penelitian  ini  mengidentifikasi  akurasi masalah kulit pada wanita sehingga diperoleh solusi dalam merawat kulit dengan baik. [9]. Pada penelitian ini membahas penyakit Osteochondroma masih  dilakukan  langsung  oleh  dokter,  tidak  adanya  sistem  yang membantu  mendiagnosa  pasien  yang  memiliki  gejala  dari  penyakit Osteochondroma. Dengan masalah tersebut maka di buatlah sistem pakar mendiagnosa penyakit Osteochondroma dengan tujuan untuk membantu poliklinik dalam mendiagnosa penyakit Osteochondroma [10].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memusatkan  perhatian  pada  diagnosis  penyakit kardiovaskular dengan memanfaatkan data sekunder yang diperoleh dari RS  Ludira  Husada  Tama,  Jl.  Wiratama  No.4.  Data  tersebut  mencakup informasi tentang jenis penyakit, gejala, saran, serta penilaian bobot gejala oleh  ahli  jantung  dan  pembuluh  darah.  Data  yang  terkumpul  dijadikan dasar  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  menggunakan  metode Certainty  Factor .  Pemilihan  metode  ini  didasarkan  pada  kemampuan Certainty Factor untuk memberikan informasi tentang tingkat kepastian dan ketidakpastian suatu diagnosis dalam bentuk persentase.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Proses  alur  penelitian  mengikuti  model  Waterfall  dengan  pendekatan SDLC ( Systems Development Life Cycle ). Dalam metodologi ini, setiap tahap memiliki  tujuan  yang  jelas,  memastikan  bahwa  data  dianalisis  secara cermat dan sistem yang dikembangkan mampu memberikan solusi yang akurat dalam diagnosa penyakit kardiovaskular yang dapat dilihat pada Gambar 1.
1) Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  langkah  identifikasi  dilakukan  untuk  menentukan tindakan  yang  perlu  diambil  guna  mengidentifikasi  permasalahan yang  timbul  selama  proses  diagnosa  penyakit  kardiovaskular  dan untuk  menemukan  solusi  yang  sesuai.  Melalui  pengamatan  yang telah dilakukan, permasalahan utama yang terkait dengan penelitian ini  adalah  kurangnya  penelitian  yang  telah  dilakukan  terkait penggunaan metode certainty factor dalam mendiagnosa penyakit kardiovaskular. Oleh karena itu, diperlukan sebuah pengujian untuk menentukan apakah metode certainty factor dapat digunakan efektif dalam proses diagnosis penyakit kardiovaskular.
2) Pengumpulan Data Data  yang  dikumpulkan  adalah  hasil  dari  wawancara  dan  studi literatur  terkait  penyakit  kardiovaskular  yang  dilakukan  di  Poli Jantung dan Pembuluh Darah RS Ludira Husada Tama Yogyakarta. Wawancara  dilakukan  dengan  pakar  di  bidang  ini,  yaitu  dokter spesialis  jantung  dan  pembuluh  darah,  untuk  memperoleh pengetahuan  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  basis pengetahuan. Informasi yang diperlukan mencakup jenis penyakit kardiovaskular,  data  gejala  yang  muncul,  serta  solusi  dan pengelolaan penyakit kardiovaskular.
3) Analisis Data
Tahap analisis data bertujuan untuk mendukung penelitian, di mana penulis  melakukan  evaluasi  terhadap  data  yang  telah  terkumpul serta menganalisis sistem yang akan diimplementasikan. 4) Desain Sistem
Dalam fase desain sistem ini, penulis mengembangkan perencanaan untuk aplikasi berbasis website dengan beberapa langkah tertentu. Untuk  mendukung  pembuatan  sistem  ini,  penulis  merancang dengan pendekatan UML yang dijelaskan dalam diagram use case, diagram  aktivitas,  diagram  sequence,  dan  class  diagram  urutan sebagai representasi sistem yang akan dibuat.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 125
5) Implementasi Sistem
Dalam  fase  implementasi  sistem  dibangun  berdasarkan  hasil perancangan desain sistem dalam bentuk tampilan website untuk sistem  diagnosa  penyakit  kardiovaskular  dengan  pengujian menggunakan metode certainty factor.

## 2.1. Sistem Pakar
Prinsip  dasar  dari  sebuah  sistem  pakar  mencakup  beberapa  elemen, termasuk  keahlian,  transfer  pengetahuan,  inferensi,  peraturan,  dan kemampuan  penjelasan.  Keahlian  menggambarkan  pemahaman mendalam dalam suatu bidang pengetahuan, baik yang diperoleh melalui pendidikan  formal  maupun  pengalaman  informal.  Ahli  merujuk  kepada individu  yang  memiliki  pengetahuan  khusus,  mampu  memberikan penjelasan  tentang  situasi  tertentu,  dan  memiliki  motivasi  untuk  terus memperbarui  pengetahuannya  dalam  bidang  tersebut.  Transfer pengetahuan  melibatkan  proses  mentransfer  keahlian  dari  seorang  ahli dan mengkomunikasikannya kepada individu non-ahli atau orang awam yang  membutuhkan  informasi  tersebut.  Inferensi  adalah  serangkaian langkah untuk menghasilkan informasi dari data yang telah diketahui atau diperkirakan. Kemampuan penjelasan adalah salah satu kemampuan yang harus  dimiliki  oleh  sistem  pakar  setelah  program  tersebut  dijalankan dalam computer [11].

## 2.2. Certainty Factor
Dalam  menangani  permasalahan,  seringkali  kita  menghadapi  situasi  di mana  jawaban  yang  diberikan  tidak  bersifat  mutlak  atau  pasti. Ketidakpastian  ini  bisa  berhubungan  dengan  probabilitas  atau  peluang yang terkait dengan hasil dari suatu kejadian tertentu. Situasi semacam ini sangat umum dalam konteks sistem diagnosis penyakit, di mana para ahli medis tidak selalu bisa dengan pasti menetapkan hubungan antara gejala dengan  penyebab  penyakit.  Akibatnya,  terdapat  beragam  kemungkinan diagnosis  yang  mungkin.  Oleh  karena  itu,  sistem  pakar  harus  mampu beroperasi  dalam  situasi  ketidakpastian  ini  [12].  Untuk  menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Berikut definisi notasi certainty  factor yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  [13] sebagai berikut:
Notasi Certainty Factor
𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒]   =  𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] –  𝑀𝐷[ℎ, 𝑒]

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒] = Certainy Factor (faktor kepastian)
𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] = Measure of Belief (tingkat keyakinan 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] = Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan E = Evidence (peristiwa atau fakta) H = Hipotesis (dugaan)
Pada certainty factor setiap rule memiiki nilai keyakinannya sendiri tidak hanya premis-premisnya saja yang memiliki nilai keyakinan. Penelitian ini simulasi  perhitungan  certainty  factor  diberikan  pilihan  jawaban  yang masing- masing memiliki bobot dapat dilihat pada Tabel.
Tabel 1 . Nilai Bobot Certainty Factor Keterangan Nilai Bobot Tidak Tahu/Tidak Yakin 0 Hampir Mungkin 0,2 Mungkin 0,4 Cukup Yakin 0,6 Yakin 0,8 Sangat Yakin 1 Certainty Factor untuk kaidah dengan premis Tunggal: 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸]   =  𝐶𝐹[𝐻]   ∗  𝐶𝐹 [𝐸] =  𝐶𝐹[𝑢𝑠𝑒𝑟]   ∗ 𝐶𝐹[𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟]
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa:
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1,2 =  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1 +  𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]2 ∗   [1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]1] 𝐶𝐹 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒  =  𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑  +  𝐶𝐹𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 (1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑) Menentukan hasil akhir dari nilai CF dalam bentuk persentase
𝐶𝐹𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒  =  𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒  ∗ 100%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan ini berdasarkan data atau informasi kebutuhan yang sudah dilakukan berdasarkan hasil wawancara yang diajukan kepada Dr. Surya Prabowo, Sp.JP, M.Kes, FIHA dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 2 . Data Penyakit Kode Pengetahuan Nama Penyakit P01 Jantung Koroner

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 127
Kode Pengetahuan Nama Penyakit P02 Gagal Jantung Kongestif P03 Katup Jantung P04 Aritmia P05 Jantung Bawaan P06 Pembuluh Darah Tabel 3 . Data Gejala dan Nilai Bobot Pakar No Nama Penyakit Gejala Bobot Pakar 1. [P01] Jantung Koroner [G01] Nyeri Dada 0.8 [G02] Keringat dingin 0.6 [G03] Nyeri ulu hati 0.4 [G04] Penurunan kesadaran 0.6 [G05] Denyut nadi lemah 0.6 [G06] Sesak nafas 0.4 [G07] Pusing 0.2 [G08] Mual / Muntah 0.4 2. [P02] Gagal Jantung Kongestif [G06] Sesak nafas 0.8 [G09] Kaki bengkak 0.6 [G10] Perut membesar 0.4 [G08] Mual / muntah 0.4 [G01] Nyeri dada 0.4 [G04] Penurunan kesadaran 0.2 [G11] Sesak saat malam hari 0.6 [G12] Posisi tidur 2 bantal 0.8 [G17] Mudah Lelah 0.6 3. [P03] Katup Jantung [G13] Berdebar 0.4 [G06] Sesak nafas 0.6 [G14] Batuk berdarah 0.4 [G11] Sesak saat malam hari 0.6 [G17] Mudah Lelah 0.6 [G09] Kaki bengkak 0.6 [G04] Penurunan kesadaran 0.4 4. [P04] Aritmia [G13] Berdebar 0.8 [G07] Pusing 0.4 [G17] Mudah Lelah 0.6

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
No Nama Penyakit Gejala Bobot Pakar [G04] Penurunan kesadaran 0.6 [G06] Sesak nafas 0.4 [G15] Nadi tidak teraba 0.8 [G16] Nadi tidak teratur 0.8 5 [P05] Jantung Bawaan [G06] Sesak nafas 0.6 [G18] Bibir membiru 0.8 [G19] Bagian bawah kuku membiru 0.8 [G17] Mudah Lelah 0.4 [G20] Infeksi saluran nafas berulang 0.6 [G21] Sulit menyusu pada bayi 0.8 6 [P06] Pembuluh Darah [G09] Kaki bengkak 0.6 [G22] Nyeri pada tangan/kaki 0.6 [G23] kaki / tangan memerah 0.8 [G24] kaki / tangan membiru 0.8 [G25] kaki/tangan terasa panas  0.8 [G26] kaki/tangan terasa dingin  0.8 [G27] luka kaki/tangan sulit sembuh 0.8 [G28] kesemutan kaki/tangan 0.6 [G29] Pandangan kabur 0.4 [G01] Nyeri dada 0.4 [G07] Pusing 0.4 [G04] Penurunan Kesadaran 0.6

## 3.2 Proses Inferensi
Adapun contoh menghitung manual certainty factor untuk mendapatkan nilai  CF  penyakit  data  yang  digunakan  yaitu  pada  pasien  pertama berdasarkan gejala-gejala yang sudah dipilih pada Tabel 4.
Tabel 4 . Perhitungan Manual Gejala Pilihan User CF User CF Pakar Penurunan Kesadaran Cukup Yakin 0.6 0.4 Sesak Nafas Mungkin 0.4 0.6 Kaki Bengkak Mungkin 0.4 0.6

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 129
Gejala Pilihan User CF User CF Pakar Sesak saat malam hari Mungkin 0.4 0.6 Batuk Darah Cukup Yakin 0.6 0.4 Berdebar Mungkin 0.4 0.4 Mudah Lelah Cukup Yakin 0.4 0.6 Katup Jantung hasil percocokan yang dimiliki penyakit tersebut terdapat 7 gejala yang sama. CF = CF User*CF Pakar CF1 = 0.6*0.4 = 0.24 CF2 = 0.4*0.6 = 0.24 CF3 = 0.4*0.6 = 0.24 CF4 = 0.4*0.6 = 0.24 CF5 = 0.6*0.4 = 0.24 CF6 = 0.4*0.4 = 0.16 CF7 = 0.4*0.6 = 0.24 CF Combine = CF old + CFgejala (1-CFold)
CF Combine 1  = 0,24 + 0,24 * (1-0,24) = 0,4224
CF Combine 2  = 0,4224 + 0,24 * (1-0,4224) = 0,56102
CF Combine 3  = 0,56102 + 0,24 * (1-0,56102) = 0,66637 CF Combine 4  = 0,66637 + 0,24 * (1-0,66637) = 0,74644 CF Combine 5  = 0,74644 + 0,16 * (1-0,74644) = 0,78700 CF Combine 6  = 0,78700 + 0,24 * (1-0,78700) = 0,83817 CF Persentase = CF Combine * 100% CF Persentase = 0,8375 * 100% = 83,81%
Dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode certainty  factor didapatkan nilai keyakinan dari penyakit katup jantung sebesar 83,81%.

## 3.3 Desain Sistem
Website  ini  akan  menjadi  hasil  akhir  dari  penelitian  ini.  Untuk mendukung  pembuatan  sistem  ini,  penulis  merancang  dengan pendekatan UML yang dijelaskan dalam flowchart, diagram use case, diagram  activity,  diagram  sequence,  dan  class  diagram  urutan sebagai representasi sistem yang akan dibuat.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 1) Flowchart
Gambar tersebut menggambarkan diagram flowchart sebagai representasi dari  algoritma  umum  yang  terdapat  dalam  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  kardiovaskular  dengan  menggunakan  metode certainty factor dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 . Flowchart

## 2) Use Case Diagram
Use case menggambarkan bagaimana aktor berinteraksi dengan aplikasi. Dalam  konteks  sistem  yang  akan  dikembangkan,  terdapat  dua  aktor utama,  yaitu  pengguna  (user)  dan  admin.  Admin  memiliki  kemampuan untuk login ke dalam sistem dan mengelola berbagai aspek seperti data penyakit,  gejala,  pembobotan,  serta  solusi  dan  konsultasi  dalam  sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 3.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 131
Gambar 3 . Use Case

## 3) Diagram Activity
Diagram activity login admin bertujuan untuk dapat memodelkan dengan proses  yang  terjadi  login  pada  admin  system  pakar  diagnose  penyakit kardiovaskular dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Diagram Activity Login Admin

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Diagram  Activity  Diagnosa  bertujuan  untuk  dapat  memodelkan dengan  proses  yang  terjadi  pada  pengguna  dengan  mengisi  data pribadi  lalu  pengguna  dapat  memilih  gejala  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5 . Diagram Activity Diagnosa

## 4) Diagram Sequence
Diagram Sequence Login Admin menjelaskan proses verifikasi username dan  password  yang  digunakan  oleh  administrator  untuk  diperiksa  di dalam basis data. Jika data yang dimasukkan benar, maka akses ke sistem administrator akan berhasil yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Diagram Sequence Login Admin
Diagram  Sequence  Diagosa  ini  menggambarkan  interaksi  objek  yang didasarkan  pada  urutan  waktu  selama  proses  diagnosa.  Diagram  ini

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 133
menjelaskan  bahwa  pengguna  sistem,  sebagai  user,  akan  mengisi  data pribadi mereka dan memilih gejala yang mereka alami yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 . Diagram Sequence Diagnosa

## 5) Diagram Class
Class  Diagran  atau  diagram  kelas  merupakan  representasi  grafis  dari kelas-kelas  yang  ada  didalam  suatu  sistem  dan  hubungan  antara  kelas pertama dan kelas-kelas lainnya yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 . Diagram Class

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
134 | Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kardiovaskular Menggunakan .....

## 3.4 Hasil Perancangan Sistem
Pada  bagian  ini,  akan  diuraikan  mengenai  mekanisme  operasional  dari sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  kardiovaskular  dan  akan menghasilkan tampilan dari sistem tersebut yaitu sebagai berikut :
1) Tampilan Halaman Utama Berikut merupakan tampilan awal Ketika user menggakses sistem pakar diagnosa ini. pada yang dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Tampilan Halaman Utama

## 2) Tampilan Halaman Konsultasi
Berikut merupakan tampilan halaman konsultasi dengan mengisi data diri yang terdiri dari nama, usia, umur, nomor telp, alamat lalu mengisi form gejala sesuai denga kondisi yang dirasakan. User juga dapat melakukan konsultasi tanpa harus login yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Tampilan Halaman Konsultasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 135
3) Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
Berikut merupakan tampilan halaman hasil konsultasi yang berisi hasil  diagnosa  berdasarkan  gejala  yang  sudah  dipilih  dan menampilkan  persentase  penyakit  berserta  saran  yang  dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
Pada bagian ini merupakan validasi hasil sistem dan validasi hasil pakar yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Validasi Pakar No Nama Keterangan Validasi Sistem Pakar 1 PSN1 Katup Jantung Katup Jantung Sesuai 2 PSN2 Katup Jantung Katup Jantung Sesuai 3 PSN3 Katup Jantung Katup Jantung Sesuai 4 PSN4 Jantung Bawaan Jantung Bawaan Sesuai 5 PSN5 Jantung Bawaan Jantung Bawaan Sesuai 6 PSN6 Jantung Bawaan Jantung Bawaan Sesuai 7 PSN7 Jantung Bawaan Jantung Bawaan Sesuai 8 PSN8 Jantung Bawaan Jantung Bawaan Sesuai 9 PSN9 Pembuluh Darah Pembuluh Darah Sesuai 10 PSN10 Pembuluh Darah Pembuluh Darah Sesuai 11 PSN11 Pembuluh Darah Pembuluh Darah Sesuai 12 PSN12 Pembuluh Darah Pembuluh Darah Sesuai

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
No Nama Keterangan Validasi Sistem Pakar 13 PSN13 Pembuluh Darah Pembuluh Darah Sesuai 14 PSN14 Aritmia Aritmia Sesuai 15 PSN15 Aritmia Aritmia Sesuai 16 PSN16 Gagal Jantung Kongestif Gagal Jantung Kongestif Sesuai 17 PSN17 Gagal Jantung Kongestif Gagal Jantung Kongestif Sesuai 18 PSN18 Jantung Koroner Jantung Koroner Sesuai 19 PSN19 Jantung Koroner Jantung Koroner Sesuai 20 PSN20 Jantung Koroner Jantung Koroner Sesuai Dari data uji akurasi sistem pakar ini dengan menggunakan data uji untuk memperoleh hasil sesuai dengan validasi pakar yaitu sebagai berikut:
Akurasi (%) = 20 20 x 100% = 100%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan sistem pakar diagnosa penyakit kardiovaskular dengan menggunakan metode Certainty Factor yang telah dilakukan, maka penulis menarik beberapa kesimpulan. Sistem ini memberikan informasi kepada  pengguna/user  mengenai  penyakit  kardiovaskular  berdasarkan gejala, dan sistem ini juga dapat menampilkan saran untuk penanganan penyakit  kardiovaskular  serta  menampilkan  nilai  persentase  penyakit kardiovaskular dengan  metode  certainty factor. Pada penelitian ini juga dilakukan  pengujian  berdasarkan  hasil  validasi  pakar  dengan  data  uji akurasi sistem menghasilkan tingkat kecocokan yang sesuai antara gejala dan  penyakit  dan  didapat  tingkat  akurasi  sebesar  100%  dari  20  data periksa.

## REFERENSI
[1] H.  Maradona,  “S istem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Dengan Metode Case Base Reasoning (CBR),” 2021.
[2] Raharjo Dwi S J, Damiyana D, and Steven L, “Perancangan Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Jantung dengan Metode Forward Chaining

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Lanang Dian Ajisari, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 137
Berbasis Android,” Jurnal Sisfotek Global , vol. 7, no. 2, pp. 102 – 107, 2017.
[3] L. Handayani, D. T. Sutikno, P. Studi, I. Kesehatan, M.  Universitas, and  A.  Dahlan,  “Sistem  Pakar  untuk  Diagnosis  Penyakit  THT Berbasis  Web  dengan  ‘e2gLite  Expert  System  Shell.’” Jurnal Teknologi Industri , vol. 12, no. 1, pp.19-26, 2008. [4] S .  Setiyani  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “P enerapan  Metode  Naïve Bayes Classifier Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung ,” Jurnal Sistem Informasi Dan Bisnis Cerdas (SIBC), vol, 14, no. 2. 2021.
[5] P. Taqwa Prasetyaningrum, “I mplementasi Sistem Pakar Berbasis
Website  Untuk  Mengidentifikasi  Hama  Tanaman  Padi  Beserta Penanganannya, ” 2020.
[6] M. Afdhal and Rita, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hiperlipidemia Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web,” Jurnal KomtekInfo , pp. 133 – 139, Dec. 2022.
[7] N. Aini and H. Rahmania Hatta, “S istem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis ,” Jurnal Informatika Mulawarman , vol. 12, no. 1, p. 56,
2017.
[8] E.  Tua  Marbun,  K.  Erwansyah,  J.  Hutagalung,  P.  Studi  Sistem
Informasi,  and  S.  Triguna  Dharma,  “Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja Menggunakan Metode Certainty Factor”, [Online].
[9] S. Chandra, Y. Yunus, and S. Sumijan, “Sistem Pakar Menggunakan Metode  Certainty  Factor  untuk  Estetika  Kulit  Wanita  dalam Menjaga Kesehatan,” Jurnal Informasi dan Teknologi , Dec. 2020.
[10] M.  Hutasuhut,  E.  F.  Ginting,  and  D.  Nofriansyah,  “Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Osteochondroma Dengan Metode Certainty Factor,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1401, Oct. 2022.
[11] A.  Sulistyohati  and  T.  Hidayat,  “A plikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Ginjal  Dengan  Metode  Dempster-Shafer ,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , 2008.
[12] J.  Parhusip,  V.  H.  Pranatawijaya,  and  D.  Putrisetiani,  “Seminar Nasional Informatika 2012 (semnasIF 2012) ISSN: 1979-2328 UPN ‘Veteran’ Yogyakarta,” 2012.
[13]  A. Sucipto et al. , “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang”.