## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039

## Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit Kehamilan Berbasis Web
Dania Purnawan * , Jhonson Efendi Hutagalung, Sri Rezki Maulina Azmi
Program Studi Sistem Informasi, Teknik Komputer, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* dania.purnawan2018@gmail.com, 2 jhonefendi12@yahoo.co.id, 3 srirezki.maulina@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: dania.purnawan2018@gmail.com Submitted: 03/08/2022 ; Accepted: 16/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak- Penyakit atau gangguan pada kehamilan mengakibatkan kematian, terutama pada ibu hamil dan bayi. Hal ini nantinya juga berpengaruh terhadap angka kematian bayi yang sedang dikandungnya. Penyakit yang menyerang pada kandungan wanita tidak bisa dianggap sepele dan memerlukan campur tangan seorang pakar, sedangkan pakar untuk penyakit ini masih jarang dan dapat dipastikan membutuhkan biaya yang tidak kecil. Dalam menciptakan tenaga ahli (human expert), diperlukan waktu yang relatif  lama  serta  biaya  yang  tidak  sedikit.  Salah  satu  usaha  alternatif  untuk  menanggulangi  kebutuhan  ini  adalah  dengan menciptakan suatu sistem cerdas berbasis web. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem pakar yang dapat digunakan sebagai sarana untuk melakukan diagnosa awal terhadap penyakit kehamilan. Penerapan sistem tersebut dilengkapi dengan metode perhitungan  certainty  factor  yang  bertujuan  untuk  menunjukan  tingkat  kepercayaan  hasil  diagnosa.  Dari  gejala  yang  dialami terdapat 20 % tingkat kepastian dan untuk toksoplasma terdapat 80% bahwa pasien mengalami penyakit amenia kehamilan.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Kehamilan; Certainty Factor; Diagnosa; Web
Abstract - Diseases or disorders in pregnancy can cause death, especially for pregnant women and babies. This will also affect the infant mortality rate. Diseases that attack a woman's womb cannot be considered trivial and require the intervention of an expert, while an expert for this disease is still rare and certainly requires no small cost. In creating experts (human experts), it takes a relatively long time and costs are not small. One alternative effort to overcome this need is to create a web-based intelligent system. In this study, an expert system will be developed that can be used as a means to carry out early diagnosis of pregnancy diseases. The application of the system is equipped with a certainty factor calculation method that aims to show the level of confidence in the diagnostic results. From the symptoms experienced there is a 20% certainty level and for toxoplasma there are 80% that the patient has gestational anemia.
Keyword: Expert System; Pregnancy Disease; Certainty Factor; Diagnosis; Web

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi begitu pesat terutama dalam bidang komputer, sehingga tidak berlebihan apabila komputer dijadikan  alat  untuk  memperingan  beban  kerja  manusia.  Semakin  berkembangnya  teknologi  menyebabkan  makin banyak  pekerjaan  yang  memerlukan  keahlian  tertentu.  Dalam  menciptakan  tenaga  ahli (human  expert), diperlukan waktu yang relatif lama serta biaya yang tidak sedikit. Salah satu usaha alternatif untuk menanggulangi kebutuhan ini adalah dengan menciptakan suatu sistem cerdas berbasis komputer. Sistem cerdas ini dikatakan sebagai sistem pakar yang  dapat  mengadopsi  pengetahuan  manusia  dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit.    Berbagai  penyakit  yang  perlu dilakukan pendiagnosaan sehingga diperoleh suatu solusi ataupun penangangannya. Salah satunya adalah penyakit pada masa seorang ibu mengalami kehamilan.
Penyakit pada saat kehamilan mengakibatkan kematian, terutama pada ibu hamil dan bayi. Hal ini nantinya juga  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  bayi  yang  sedang  dikandungnya.  Penyakit  yang  menyerang  pada kandungan wanita tidak bisa dianggap sepele dan memerlukan campur tangan seorang pakar, sedangkan pakar  untuk penyakit ini masih jarang dan dapat dipastikan membutuhkan biaya yang tidak kecil.  Perkembangan teknologi begitu pesat terutama dalam bidang komputer, sehingga tidak berlebihan apabila komputer dijadikan alat untuk memperingan beban kerja manusia. Semakin berkembangnya teknologi menyebabkan makin banyak pekerjaan yang memerlukan keahlian tertentu. Dalam menciptakan tenaga ahli ( human expert ), diperlukan waktu yang relatif lama serta biaya yang tidak sedikit. Salah satu usaha alternatif untuk menanggulangi kebutuhan ini adalah dengan menciptakan suatu sistem cerdas berbasis komputer [1].
Artifical Intelegence (AI) atau kecerdasan buatan dikenal dengan adanya aplikasi yang disebut sistem pakar ( expert system ). Sistem pakar adalah aplikasi komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Minimnya pengetahuan pasien tentang gejala penyakit kehamilan yang dialami  sehingga dibutuhkan  kemampuan untuk mengetahui gejala dengan kondisi yang terjadi. Proses diagnosa penyakit yang benar sanagat membutuhkan diagnose seorang ahli yang berpengalaman tetapi keterbatasan  waktu  yang  dimiliki  seorang  pakar  terkadang  menjadi  kendala  bagi  pasien  yang  akan  melakukan konsultasi ke rumah sakit serta pengambilan keputusan pada proses penanggulangan penyakit serta mahalnya biaya untuk melakukan konsultasi ke dokter spesialis kandungan.
Penyakit pada saat kehamilan mengakibatkan kematian, terutama pada ibu hamil dan bayi. Hal ini nantinya juga  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  bayi  yang  sedang  dikandungnya.  Penyakit  yang  menyerang  pada kandungan wanita tidak bisa dianggap sepele dan memerlukan campur tangan seorang pakar, sedangkan pakar  untuk penyakit ini masih jarang dan dapat dipastikan membutuhkan biaya yang tidak kecil.  .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
Dalam  menyelesaikan  sistem  pakar  dapat  digunakan  beberapa  metode,  namun  dalam  penerapan  sistem diagnosa  kesehatan  kandungan  pada  ibu  hamil  penulis  menggunakan  metode  Metode Certainty  Facto r.  Metode Certainty Factor memberikan diagnosis awal penyakit Kehamilan, pada metode Certainty Factor pendekatan yang dilakukan  adalah  dengan mengukur  kekuatan evidence (fakta)  dalam  mendukung  suatu himpunan proposisi.  Teori tersebut  dapat  memberikan  sebuah  cara  untuk  menggabungkan evidence dari  sumber  dan  mendatangkan  atau memberikan  tingkat  kepercayaan  (direpresentasikan  melalui  fungsi  kepercayan)  dimana  mengambil  dari  seluruh evidence yang tersedia[2].  Dalam penelitian yang telah dilakukan oleh Fiby Nur Afiana (2017) dengan judul penelitian “Perancangan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Mendeteksi  Dini  Gangguan  Masa  Kehamilan”.    Metode  forward chaining ini akan diterapkan ke aplikasi sistem pakar untuk mendeteksi dini gangguan masa kehamilan. Sistem Pakar yang dibuat dapat  membantu  para  pakar yaitu  bidan/dokter  kandungan  dalam  mendiagnosa  gangguan  yang  terjadi pada masa kehamilan yang diakibatkan oleh gejala-gejala yang muncul sehingga mempermudah dalam memberikan penanganan yang cepat dan tepat. Dengan ada penelitian.
Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputerisasi yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak terstruktur. Komponen sistem dapat diakses dengan mudah oleh user untuk memberikan dukungan pada pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  memudahkan peneliti  dalam  melakukan  penelitian  karena  akan  menjadi  landasan  dalam penelitian.  Berikut  adalah  langkah-  langkah  dalam  penelitian  dari  Penerapan  Metode  Certainty  Factor  dalam Mendiagnosa Penyakit Kehamilan berbasis Web adalah:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Pada gambar 1 dapat dijelaskan kerangka kerja penelitian yang dilakukan untuk penyelesaian permasalahan yang terjadi, maka dapat diuraikan pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah: a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini  adalah  menemukan  masalah-masalah  yang  terjadi  dalam mendiagnosa  gejala  dari  penyakit  kehamilan  yang  dialami  sehingga  membantu  pasien  dalam  mengatasi penanganan penyakit tersebut.
b. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  yang  sedang  berjalan.  Dengan  demikian,  diharapkan  peneliti  dapat menemukan  kendala-kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi  untuk  memudahkan  proses  mendiagnosa  penyakit kehamilan dengan menggunakan data yang telah dikumpul dari pakar yang ada di Rumah Sakit Umum H. Abdul Manan Kabupaten Asahan sehingga peneliti dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut.
c. Perancangan Sistem
Suatu tahapan kegiatan yang dilakukan seseorang atau kelompok dalam merancang atau membuat sistem sebelum sistem  dibuat  dengan  tujuan  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  memecahkan  atau  dengan kebutuhan pengguna berkaitan dengan pengolahan, pengelolaan dan perolehan informasi yang diinginkan.
d. Pembangunan Sistem Tahap  Pembangunan  merupakan  tahap  penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik  kesimpulan.  Sistem  ini diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
e. Uji Coba Sistem
Uji coba sistem dilakukan setelah pembuatan modul sistem selesai dibuat dengan percobaan pada komputer user interface . Dengan melakukan uji coba ini dapat diketahui kekurangan sistem yang telah dibuat berjalan dengan baik, apakah sistem yang dibuat sesuai dengan perancangan pada sistem yang dirancang, dan apakah penanganan kesalahan berfungsi dengan baik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
f. Implementasi Sistem
Suatu proses untuk menempatkan sistem informasi baru ke dalam sistem yang sudah ada (sistem lama). Pada kesempatan ini saya akan membahas tahapan dalam melakukan implementasi sistem informasi.

## 2.2 Metode Certainty Factor
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mengatasi ketidak pastian adalah metode Certainty Factor , Certainty Factor merupakan metode yang mendefinisikan ukuran kepastian terhadap fakta atau aturan untuk menggambarkan keyakinan  seorang  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi.  Metode Certainty  Factor digunakan  untuk menghitung  faktor  kepastian  dalam  mendiagnosa  penyakit  Leukimia. Certainty  Factor memiliki  konsep  yang bertujuan untuk menampung ketidakpastian dari seorang pakar.
Certainty Factor menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian dari pakar. Certainty Factor didefinisikan dengan persamaan (1).
𝐶𝐹 [ ℎ , 𝑒 ] = [ ℎ , 𝑒 ] − [ ℎ , 𝑒 ] (1)
Dimana: 𝐶𝐹 [ ℎ , 𝑒 ]  : Faktor Kepastian [ ℎ , 𝑒 ] : Ukuran kepercayaan atau tingkat keyakinan terhadap hipotesis H, jika diberikan atau dipengaruhi evidence E (antara 0-1).
[ ℎ , 𝑒 ] : Ukuran  ketidak  percayaan  atau  tingkat  ketidak  yakinan   terhadap  hipotesis   H,  jika  diberikan  atau dipengaruhi evidence E (antara 0-1.
Ada tiga hal yang mungkin terjadi pada Certainy Factor , yaitu:
a. Beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan Certainty Factor dari suatu hipotesis. Jika e1 dan e2 adalah observasi, maka:
[ ℎ , 𝑒 1 ˄ 𝑒 2 ] = { 0 𝑀𝐵 [ ℎ , 𝑒 1 ] + 𝑀𝐵 [ ℎ , 𝑒 2 ]. (1 − [ ℎ , 𝑒 1 ]) 𝑀𝐷 [ ℎ , 𝑒 1 ˄ 𝑒 2 ] = 1 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 𝑀𝐷 [ ℎ , 𝑒 1 ˄ 𝑒 2 ] = { 0 𝑀𝐷 [ ℎ , 𝑒 1 ] + 𝑀𝐷 [ ℎ , 𝑒 2 ]. (1 − [ ℎ , 𝑒 1 ]) [ ℎ , 𝑒 1 ˄ 𝑒 2 ] = 1 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 b. Certainty Factor dihitung dari kombinasi beberapa hipotesis.
Jika h1 dan h2 adalah hipotesis, maka:
𝑀𝐵 [ ℎ 1 ˄ ℎ 2, 𝑒 ] = min ( 𝑀𝐵 [ ℎ 1, 𝑒 ], 𝑀𝐵 [ ℎ 2, 𝑒 ]) 𝑀𝐵 [ ℎ 1 ˄ ℎ 2, 𝑒 ] = 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑀𝐵 [ ℎ 1, 𝑒 ], 𝑀𝐵 [ ℎ 2, 𝑒 ]) 𝑀𝐷 [ ℎ 1 ˄ ℎ 2, 𝑒 ] = min ( 𝑀𝐷 [ ℎ 1, 𝑒 ], 𝑀𝐷 [ ℎ 2, 𝑒 ]) 𝑀𝐷 [ ℎ 1 ˄ ℎ 2, 𝑒 ] = 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑀𝐷 [ ℎ 1, 𝑒 ], 𝑀𝐷 [ ℎ 2, 𝑒 ])
c. Beberapa  aturan  yang  saling  bergandengan,  ketidakpastian  dari  suatu  aturan  menjadi input untuk  aturan  yang lainnya, maka persamaannya lihat persamaan (2).
[ ℎ , 𝑠 ] = 𝑀𝐵 ′ [ ℎ , 𝑠 ] ∗ max (0, [ 𝑠 , 𝑒 ]) (2)
Dalam  aturan dengan  bukti  tunggal  e  ( single  evidence e)  dan  hipotesis  tunggal  h,  di  mana  rumus  Certainty Factor dapat dilihat persamaan (3).
[ ℎ , 𝑒 ] = ( 𝑒 ) 𝐶𝐹 ( 𝑟𝑢𝑙𝑒 ) (3)
Dimana: CF ( rule ) ditentukan oleh para ahli atau pakar. CF (e) ditentukan oleh pengguna saat berkonsultasi dengan sistem [5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Sistem yang sedang berjalan tidak dapat mengatasi solusi dan pengobatan dari penyakit Kehamilan. Dengan adanya sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Kehamilan diharapkan dapat membantu para dokter spesialis penyakit dalam untuk mendiagnosa penyakit Kehamilan. Sistem ini dirancang untuk memudahkan para penderita penyakit Kehamilan dalam mendiagnosa penyakit yang diderita selain hal tersebut juga dapat membantu para dokter dalam mendiagnosa penyakit. Berikut aliran sistem informasi yang sedang berjalan dapat dilihat pada gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
Analisis Sistem Yang Berjalan Diagnosa Penyakit Kehamilan Pada R.S.U. H. Abdul. M.S Kisaran
Pasien
Dokter Spesialis Kandungan Data Pasien Malakukan Konsultasi Data Pasien Buat Laporan Hasil Konsultasi A Laporan Hasil Konsultasi Hasil Konsultasi Laporan Hasil Konsultasi Formulir Isian Formulir Isian Mengisi Formulir
Gambar 2. Aliran Sistem Informasi Lama Untuk Analisa Sistem yang diusulkan dapat dilihat pada gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039

## 3.2 Data Penyakit Kehamilan
Masalah yang dibahas dalam penelitian ini adalah mengenai penyakit kehamilan. Beberapa jenis penyakit kehamilan dapat kita lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis-Jenis Penyakit Kehamilan No Kode Penyakit Nama Penyakit Definisi Solusi 1 p01 Anemia Kehamilan Anemia  sering  terjadi  pada kehamilan  pada  trimester  I dan  trimester  III.  Kadar haemoglobin berada di bawah 11  gr  %,  sedangkan  kadar haemoglobin  normal  untuk wanita  hamil  pada  trimester akhir minimal 10,5 g/dL Pengobatannya  yaitu,  keperluan  zat  besi untuk  wanita  hamil,  tidak  hamil  dan  dalam laktasi  yang  dianjurkan  adalah  pemberian tablet besi. 2 p02 Toksoplasma Toksoplasma merupakan parasit yang menyerang manusia  lewat  hewan  hidup seperti  kucing,  anjing,  dan kambing. Periksakan kucing anda ke dokter hewan, tes untuk toksoplasma dapat dilakukan di rumah sakit hewan atau di sinas peternakan. 3 p03 Preeklamsia Preeklamsia  adalah  tekanan darah  yang  tinggi  pada  ibu hamil,  dan  kelebihan  kadar protein dalam urine (proteinuria). Pengobatan  dan  Pencegahan  Preeklamsia Apabila seorang wanita hamil memiliki risiko tinggi untuk mengalami preeklamsia, biasanya  dokter  akan  memberikan  aspirin dosis  rendah,  mulai  dari  usia  kehamilan  12 minggu sampai bayi lahir, untuk menurunkan risiko terkena preeklamsia. 4 p04 Plasenta Previa Plasenta  Previa  adalah  suatu kondisi plasenta (ari-ari) yang menutupi bagian bawah rahim. Langkah Penanganan Plasenta Previa Penanganan untuk plasenta previa umumnya meliputi istirahat sebanyak mungkin, transfusi darah jika dibutuhkan, serta operasi Caesar. 5 p05 gestational diabetes Kencing manis semasa hamil disebut  sebagai  gestational diabetes mellitus. Kondisi ini berisiko Bagaimana  diabetes  gestasi  dirawat.  Dalam kebanyakan  kes,  anda  boleh  mengawalnya dengan  mengubah  diet  anda  dan  selalu bersenam.  Doktor  anda  akan  menasihatkan anda  mengenai  cara-cara  mengawal  tahap gula dalam darah dengan cara: mengamalkan diet  seimbang  yang  sihat;  mengurangkan pengambilan makanan dan minuman bergula. 6 p06 Pregnancy Induced Hypertension Pregnancy-induced hypertension  (PIH)  adalah tekanan  darah  tinggi  yang terjadi selama kehamilan. Baik  dengan  atau  tanpa  hipertensi,  ibu  akan disarankan  untuk  menghindari  konsumsi makanan/minuman yang tidak sehat, termasuk juga alkohol dan rokok.

## 3.3 Analisa Proses
Dalam diagnosa penyakit dapat dilakukan perhitungan data menggunakan metode certainty factor sbagai berikut : Nama : Dania Alamat   : 22 Umur : Gambir Email : dani@gmail.com GEJALA YANG DIMASUKKAN Perhitungan Manual Nilai CF CF[h,e] = MB[h,e] - MD[h,e] Dengan: CF[h,e] = Faktor Kepastian MB[h,e] = Ukuran Kepercayaan terhadap Hipotesis h MD[h,e] = Ukuran Ketidakpercayaan Hasil Diagnosa Berdasarkan Proses Hitung Metode Certainty Factor :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
Nama Penyakit = p01(CFPenyakit)=0.8 data P relasi=0.8 Nilai CF (gejala) g1 (pucat, cepat lelah dan rasa lemah) = 0.8 MB(h,E1) = ((CFGejala)-(CFPenyakit))/(1-(CFPenyakit)) =( 0.8-0.8 ) / ( 1-0.8 ) 0.8=0 / 0.2 cfgp=0.2
Berdasarkan Gejala yang di alami maka kemungkinan pasien menderita penyakit Kehamilan berikut : Persen=20 NP =-3 Total cf=-15 Pasien Mengalami Penyakit : Anemia Kehamilan  (sebesar=20%) Pasien Mengalami Penyakit : Toksoplasma  (sebesar=80%)
Definisi  Penyakit  :  Toksoplasma  merupakan  parasit  yang  menyerang  manusia  lewat  hewan  hidup  seperti kucing, anjing, dan kambing. Bisa juga lewat daging yang tidak sempurna kematangannya, dan sayur-sayuran serta buah-buahan mentah yang tidak dicuci. Bahkan parasit tersebut bisa masuk ke dalam tubuh Moms lewat kaki tanpa alas.  Yang  perlu diwaspadai adalah  bila  terinfeksi  melalui kucing. Tak  mengherankan  bila  Moms  yang  lagi hamil jauh-jauhlah dari kucing.

## 3.4 Basis Data Sistem
Sebelum menggunakan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit Kehamilan terlebih dahulu database sudah tersedia dan terpasang pada komputer dengan benar. Berikut database MySQL ke phpMyAdmin . dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Database
3.6 Implementasi Sistem
a. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau halaman  selamat  datang  merupakan halaman  yang  pertama  tampil ketika  pengguna mengakses  halaman  sistem  pakar  Fungi.  Pada  bagian  utama  halaman  ini  terdapat  menu  utama  seperti home , diagnosa,  info  penyakit, about ,  Jenis  Penyakit  dan admin .  Bagi  pasien  yang  akan  mendiagnosa  penyakit  dapat langsung  menekan  tombol  mulai  diagnosa  yang  akan  diarahkan  langsung  ke  bagian  registrasi  pasien.  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
Gambar 4. Halaman Utama Sistem Pakar
b. Halaman Utama Administrator
Halaman utama administrator merupakan halaman utama pada bagian administrator untuk melakukan semua kegiatan dalam sistem. Pada halaman utama ini terdapat menu yang dapat diakses langsung seperti menu penyakit & solusi, menu gejala, menu relasi, laporan gejala, laporan user dan logout . Tampilannya seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Utama Administrator
c. Form Input Data Relasi Form data relasi digunakan untuk mengatur rule antar penyakit dan gejala. Langkahnya tentukan penyakit mana yang akan diset bobot gejalanya kemudian pada tabel dibawahnya akan ditampilkan gejala- gejala dengan menetukan aturan rule If Then . Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
d. Form Data Pasien
Form data Pasien digunakan untuk menampilkan data pasien yang melakukan diagnosa di dalam sistem. Laporan  data  pasien  ini  pengguna  ini  didapatkan  berdasarkan  hasil  diagnose  oleh  pasien-pasien  yang  berhasil melakukan registrasi dan diagnosa penyakit. Pada laporan ini ditampilkan nama, alamat, penyakit yang diderita, dan tanggal diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Pasien
e. Form Regisrasi Pengguna
Form registrasi  pengguna  digunakan  untuk  melakukan  registrasi  bagi  penggunaaplikasi.  Registrasi pendiagnosa  ini  dilakukan  pertama  kali  sebelum  diagnosa  yaitu  melengkapi  data  pribadi  pasien  dengan menginputkan data seperti nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, alamat dan email. Selanjutnya pasien menekan tombol registrasi dan apabila registrasi berhasil maka data akan disimpan dalam tabel pasien serta akan diarahkan pada halaman diagnosa penyakit. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Form Registrasi Pendiagnosa
f. Form Diagnosa / Konsultasi Form diagnosa  penyakit  digunakan  untuk  memilih  penyakit  yang  diderit  aoleh  Pasien  untuk  melakukan proses  diagnosa  dan  mendapatkan  hasil.  Pasien  yang  melakukan  diagnosa  dapat  memilih  beberapa  gejala  yang mungkin dialami oleh pasien dan dapat memilih gejala lebih dari satu dengan sembarang pilihan berdasarkan gejala yang  dialami.  Setelah  memilih  gejala-gejala  maka  pasien  dapat  menekan  tombol  proses  diagnosa  untuk mendapatkan hasil diagnosa pada halaman hasil diagnosa.  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 9.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
g. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit. Hasil proses diagnosa menampilkan hasil dengan identitas pendiagnosa pada bagian atas, kemudian ditampilkan informasi gejala-gejala yang dipilih sebelumnya pada tahap diagnosa, dan hasil diagnosa pada bagian bawah dengan menampilkan nama penyakit yang terdeteksi, penjelasan definisi penyakit dan solusi untuk pengangannya penyakit Kehamilan. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar 10.
Gambar 10. Halaman Hasil Diagnosa

## 3.7 Hasil Uji Coba Sistem
Pengujian dan Implementasi sistem bertujuan untuk melihat apakah sistem yang dirancang sudah sesuai dengan apa yang diinginkan atau belum, setelah dilakukannya pengujian dan implementasi, kualitas sebuah system akan terlihat. Pengujian dan Implementasi sistem bertujuan untuk melihat apakah sistem yang dirancang sudah sesuai dengan apa yang diinginkan atau belum, setelah dilakukannya pengujian dan implementasi, kualitas sebuah system akan terlihat. Berikut  contoh  pengujian white  box atas  terjadinya  kesalahan  dalam  program.  ‘cari  persen  penyakit  yang  sesuai dengan  gejala  contoh  :  $persen>=70  if($persen==100){  echo  "<strong>Anda  Menderita  Penyakit ".$row_penyasol['nama_penyakit'] ."</strong><br>"; echo "<p>".$row_penyasol['definisi']."</p>"; echo "<p>"."<strong>Solusi Pengobatan :</strong> ".$row_penyasol['solusi']."</p>". Dari script diatas terdapat kesalahan logika dimana hasil diagnosa yang ditampilkan harus diatas 70 persen.

## 3.8 Hasil Implementasi Sistem Pakar
Sistem pakar ini dapat diterapkan untuk memudahkan pasien atau pun pengguna mengetahui gejala awal dari penyakit Kehamilan yang diderita pasien sehingga dapat lebih cepat mengetahui cara penanganan dalam menyelesaikan atau dapat mengetahui solusi dari penyakit yang telah dialami pasien tersebut. Hasil  yang  didapatkan  dari pembahasan dari  permasalahan  yang  ada  adalah  terciptanya    sebuah    program    sistem    pakar    untuk    mendiagnosa  penyakit Kehamilan.  Dimana  aplikasi  ini  tercipta  dengan    baik  dikarenakan      penganalisaan  sistem,  perancangan  program berdasarkan  data  yang  didapat  dari  metode  yang  digunakan,  pengumpulan  data    yang  tepat  sehingga    apa    yang dibutuhkan  sistem  dapat terpenuhi.

## 4. KESIMPULAN
Sistem pakar dapat mendiagnosa penyakit Kehamilan dengan cepat sehingga dapat mengetahui penyakit yang dialami oleh Pasien. Sistem pakar diagnosa Kehamilan mampu memberikan solusi untuk penanganan penyakit yang telah di diagnosa. Sistem pakar berbasis web sehingga dapat di akses oleh semua pasien yang mengalami penyakit kehamilan. Sistem yang berbasis aturan dengan metode Certainy Factor mampu mendeteksi jenis penyakit dan dapat memberikan 80  persen  pasien  mengalami  penyakit  toksoplasma  dilengkapi  dengan  informasi  pencegahan  dan  solusi  terhadap penyakit Kehamilan.

## REFERENCE
[1] L.  Sabda  Lesmana,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Gejala  Penyakit  Ibu  Hamil  Berdasarkan  Keluhan  Berbasis  Web,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. Desember, pp. 62–69, 2020.
[2] A.  Irmayana,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Persalinan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Expert  System  for

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 614 − 623 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2039
Diagnosing Labor of Pregnant Women Using Certainty Factor Method,” Pros. Semin. Nas. Komun. dan Inform. #3 Tahun , vol. 1, no. 1, pp. 111–118, 2019.
[3] I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode  Certainty  Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[4] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[5] J. A. Widians and F. N. Rizkyani, “Identifikasi Hama Kelapa Sawit menggunakan Metode Certainty Factor,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 1, pp. 58–63, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i1.526.58-63.
[6] I. D. Kurniati et al. , “Buku Ajar,” 2015.
[7] Hatijar, I. S. Saleh, and L. C. Yanti, BUKU AJAR ASUHAN KEBIDANAN PADA KEHAMILAN Penulis Penerbit Cv . Cahaya Bintang Cemerlang . 2020.
[8] L. Pkl, P. Devisi, and H. Pt, “2) 1,2,” vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[9] Y. Sen Sun, B. Qiu, and Q. S. Li, “The research of negative ion test method for fabric,” Adv. Mater. Res. , vol. 756–759, no. 1, pp. 138–140, 2013, doi: 10.4028/www.scientific.net/AMR.756-759.138.
[10]  M. Syarif and W. Nugraha, “Pemodelan Diagram UML Sistem Pembayaran Tunai Pada Transaksi E-Commerce,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 4, no. 1, p. 70 halaman, 2020.
[11]  A. Hendini, “No Title,” vol. IV, no. 2, pp. 107–116, 2016.
[12]  M. Muktar et al. , “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT THT BERBASIS WEB,” pp. 45–54, 2020.
[13]  R. Permana et al. , “Sistem Pakar Certainty Factor Dalam Mendiagnosis,” pp. 136–142, 2016.
[14]  P. Studi, S. Informasi, J. T. Informatika, F. Teknik, and U. N. Gorontalo, “PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING UNTUK Edar Maradesa,” vol. 4, 2012.
[15]  P.  Hasan,  E.  W.  Sholeha,  Y.  N.  Tetik,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kolesterol  Dan  Asam  Urat Menggunakan Metode Certainty Factor,” Sisfotenika , vol. 9, no. 1, p. 47, 2019, doi: 10.30700/jst.v9i1.448.
[16]  Isnaini, Iqbal Kamil Ihsan, “Application Of The Certainty Factor Method For Diagnose Palm Oil Disease Web-Based,” Jurnal Teknik  Informatika  (JUTIF),  vol.  3,  no.  3,  p.  581,  2022,  DOI:  https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3Siregar, Muhammad.24.
[17]   F.  Suryana,  F.  Fauziah,  and  R.  T.  K.  Sari,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Untuk Mendiagnosa  Dini  Corona  Virus  Desease  (COVID-19),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  559,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2132
[18]  Siti Tyas, “Asuhan Kebidanan Kehamilan,” Pusdik SDM Kesehatan. Jakarta Selatan, 2017
[19]  Ani Oktarini,  “Web Programing” Graha Ilmu, Jogyakarta, 2018 20]  Nanda Arista, “Database System” Jurusan Matematika Mulawarman, Samarinda,  2019.