## Aplikasi Pendiagnosa Cedera Lutut Dan Saran Fisioterapinya Berbasis Sistem Pakar
Sari Iswanti 1 , Muhammad Syaifudin Dwi Korayanto 2 1,2 Prodi Informatika STMIK Akakom Yogyakarta, Jalan Brawijaya no 148, Banguntapan, Bantul Email: sari@akakom.ac.id 1 , syaifudin.dk94@gmail.com 2
Abstrack - Injuries are often experienced by people in daily life, one of them is knee injuries. This knee injury should not be ignored because it will have direct or long-term effects, so people are required to understand about knee injuries and how to overcome them. One way to solve this problem using an application that can be used by people to diagnose knee injuries and it gives the solution suggestion: physiotherapy.  This application is a web based computer program with an expert system approach, a computer  based  system  which  uses  knowledge’s  expert  to  solve  a  problem  about  knee  injuring.  An application which capable to assist diagnosing knee injuries and it gives the physioterapy suggestions has been developed. The interaction between the system and its users is in the form of consultation and the output is in the form of a conclusion and the output is a result diagnose with its certainty value showing degree of belief of resulting knee injuring and its physioterapy suggestions for suffered knee injuring.  The  value  of  certainty  is  obtained  using  Certainty  Factor  (CF)  method,  as  a  method  of overcoming uncertainty in expert system.
Keywords – certainty factor, expert system, injury, physiotherapy
I ntisari – Cedera sering dialami oleh masyarakat dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya adalah cedera lutut. Cedera lutut ini tidak boleh diabaikan karena akan memiliki efek secara langsung maupun jangka  panjang,  sehingga  masyarakat  dituntut  untuk  memahami  tentang  cedera  lutut  dan    cara mengatasinya. Salah satu cara mengatasi masalah tersebut adalah dengan menggunakan aplikasi yang dapat  digunakan  oleh  masyarakat  umum  untuk  mendiagnosa  cedera  lutut  dan  memberikan  saran solusinya  berupa  fisioterapi.  Aplikasi  ini  adalah  sebuah  program  komputer  berbasis  web  dengan pendekatan sistem pakar yaitu sebuah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan pakar dalam  menyelesaikan  masalah  tentang  cedera  pada  lutut.  Sebuah  aplikasi  komputer  yang  dapat mendiagnosa cedera lutut dan memberikan saran fisioterapinya telah berhasil dibuat.  Interaksi antara sistem dengan penggunanya dalam bentuk konsultasi dan keluarannya adalah hasil diagnosa dengan nilai  kepastian  yang  menunjukkan  derajat  keyakinan  terhadap      cedera  lutut  yang  dialami  dan  saran fisioterapi terhadap cedera lutut yang diderita.  Nilai kepastian diperoleh dengan menggunakan metode certainty factor , sebagai metode untuk mengatasi ketidakpastian dalan sistem pakar.
Kata Kunci : cedera, ceirtainty factor , fisioterapi, sistem pakar

## I. P ENDAHULUAN
Cedera sering terjadi pada saat aktivitas fisik dilakukan dan dapat menimpa semua orang. Cedera bisa terjadi di berbagai bagian tubuh manusia salah satunya adalah di lutut. Faktor yang dapat menyebabkan cedera antara lain terjatuh, terbentur benda keras, atau kurang pemanasan pada  saat  olahraga.  Cedera  memiliki  pengertian  adanya  suatu  kerusakan  pada  struktur  atau fungsi tubuh yang disebabkan adanya paksaan maupun tekanan fisik atau kimiawi [11]. Cedera pada lutut tidak boleh diabaikan, karena bisa berakibat fatal baik dalam waktu dekat maupun  dalam  jangka  waktu  yang  cukup  lama  dari  cedera  awal.  Sikap  abai  dan  kurangnya pemahaman  masyarakat  terhadap  cedera  lutut  dapat  mengakibatkan  salahnya  pengambilan langkah tindak lanjut dalam mengatasi cedera yang dialami. Untuk mengatasi masalah tersebut, alangkah  baiknya  apabila  ada  sebuah tools yang  dapat  membantu  masyarakat  mengetahui
secara  dini  cedera  pada  lutut  yang  dialami  berdasarkan  gejala-gejala  fisik  yang  tampak  dan dapat  mengetahui  apakah  cedera  yang  dialami  bisa  diatasi  sendiri  di  rumah  tanpa  peralatan medis  atau  harus  di  bawa  ke  dokter  untuk  penanganan  selanjutnya.  Kemajuan  teknologi informasi saat ini memungkinkan terciptanya tools tersebut berupa sebuah aplikasi komputer yang dapat membantu masyarakat umum untuk mendiagnosa cedera lutut yang dialami dan bisa memberikan saran penanganan yang harus dilakukan. Pendekatan aplikasi ini berbasis sistem pakar,  salah  satu  bidang  dalam  kecerdasan  buatan,  yang  mengadopsi  pengetahuan  pakar  ke dalam komputer untuk menyelesaikan masalah yang biasanya diselesaikan oleh seorang pakar. Sistem  pakar  bukan  menggantikan  pakar  tetapi  berfungsi  sebagai  konsultan  atau  penasehat sebagai langkah awal untuk menyelesaikan masalah. Supaya aplikasi ini bisa digunakan oleh masyarakat umum tanpa dibatasi oleh waktu dan tempat, maka aplikasi komputer ini dibuat berbasis web dan dibatasi untuk dignosa cedera lutut yang dapat ditangani dengan fisioterapi oleh  masyarakat  di  rumah  tanpa  bantuan  alat  medis.  Mengacu [9]  menyatakan  bahwa fisioterapi  merupakan  bentuk  pelayanan  kesehatan  baik  kepada  individu  dan/atau kelompok untuk mengembangkan, memelihara, memulihkan gerak dan fungsi tubuh dengan menggunakan penanganan secara manual maupun menggunakan peralatan, pelatihan fungsi, pelatihan komunikasi, dan peningkatan gerak.
Untuk mengetahui tingkat keyakinan atau kepastian hasil diagnosa yang dihasilkan oleh aplikasi sistem pakar, maka diperlukan sebuah metode yaitu metode Ceirtainty Factor (Faktor Kepastian) yang biasa dikenal dengan CF.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan. Sistem pakar adalah sebuah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan manusia  yang dimasukkan ke dalam komputer sehingga komputer tersebut dapat bertindak seperti seorang pakar dalam menyelesaikan permasalahan  sesuai dengan bidang kepakarannya. Dalam membangun sistem pakar harus memperhatikan struktur/arsitektur yang harus dimiliki oleh sebuah sistem pakar sehingga  sistem  tersebut  dapat  menyerupai  seorang  pakar.  Struktur  sistem  pakar  yang menekankan pada komponen-komponen penyusunnya seperti pada gambar 1  [6].
Basis pengetahuan merupakan sebuah tempat yang digunakan untuk menyimpan berbagai pengetahuan  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem  pakar  terutama  pengetahuan  dalam  bentuk kaidah. Memori kerja digunakan untuk menyimpan fakta dari pengguna untuk kemudian  diolah oleh mesin inferensi berdasarkan pengetahuan yang tersimpan dalam basis pengetahuan.  Mesin inferensi merupakan sebuah program perangkat lunak yang dapat melakukan penalaran untuk menghasilkan kesimpulan sebagai output dari sistem pakar. Penalaran yang dilakukan dengan mengolah semua fakta yang ada di memori kerja untuk disesuaikan dengan semua pengetahuan yang ada di basis pengetahuan. Fasilitas akuisisi pengetahuan perlu ada di dalam sebuah sistem pakar dikarenakan pengetahuan selalu mengalami perubahan sehingga perlu adanya fasilitas untuk  mengakomodasi  hal  tersebut.  Dengan  fasilitas  ini  seorang  pakar  dapat  menambah, menghapus, ataupun merubah pengetahuan dan kaidah yang ada sehingga pengetahuan dalam sistem pakar selalu terbaharukan. Fasilitas penjelasan diperlukan karena pengguna akhir sistem pakar perlu mendapatkan penjelasan mengenai bagaimana sebuah kesimpulan dapat dihasilkan beserta  proses  penalarannya.  Antar  muka  pengguna  harus  ada  karena  ini  merupakan penghubung antara sistem dengan pengguna dalam berkomunikasi.

## Gambar 1. Struktur Sistem Pakar

## B. Ceirtainty Factor (CF)
Ceirtanty  Factor (CF)  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menangani ketidakpastian  yang  ada  di  dalam  sistem  pakar.  Ketidakpastian  memiliki  pengertian  sebagai suatu  pengetahuan  yang  mengandung  ketidaktepatan  yang  memungkinkan  untuk  mencapai suatu  kesimpulan  yang  sempurna  dan  dapat  diandalkan  [5].  Metode  CF  merupakan  metode yang menggabungkan nilai keyakinan yang dimiliki oleh seorang pakar dan nilai keyakinan yang  dirasakan  oleh  pengguna  terhadap  suatu evidence .  Dalam  sistem  pakar,  salah  satu representasi  pengetahuan  disajikan  dalam  bentuk  kaidah  produksi  yaitu If  Evidence  Then Hipotesa ( IF E Then H) . Apabila pengetahuan disajikan dalam bentuk If E Then H , maka rumus Ceirtainty Factor sebagai berikut [4] :
𝐶𝐹 (𝐻, 𝑒) = 𝐶𝐹(𝐸, 𝑒) ∗ 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) (1)
dengan
CF (H,e) :  tingkat kepastian adanya hipotesa H yang ditunjukkan dengan adanya gejala e CF (E,e) :  tingkat kepastian terhadap gejala E yang ditunjukkan dengan adanya gejala e CF (H,E) :  tingkat kepastian adanya hipotesa H dengan asumsi gejala E diketahui dengan pasti ketika nilai CF(E,e) = 1
Kaidah dalam sebuah sistem pakar tentunya lebih dari 1(satu) kaidah, dan dalam sebuah kaidah  dimungkinkan  lebih  dari  sebuah evidence .  Apabila  dalam  kaidah  terdapat  kombinasi beberapa evidence , maka aturan dalam tabel 1 berikut perlu diterapkan :
T ABEL I

## KOMBINASI EVIDENCE

## C. Penelitian Relevan
Penelitian dengan topik sistem pakar cukup banyak dilakukan dengan berbagai variasi baik dari  sisi  domain  dan  kategori  problemnya,  bidang  implementasi,  metode  inferensi,  metode untuk  mengatasi  ketidakpastian, tools untuk  membangun  aplikasinya,  maupun  basis
Evidence
Nilai Kepastian) E1 and E2 E1 or E2 Not E
min [CF[H,E1), CF(H,E2)]
max [CF(H,E1), CF(H,E2)] - CF (H,E)
teknologinya. Sistem pakar diterapkan pada berbagai bidang antara lain pertanian, otomotif, kesehatan, komputer, keamanan, dan kejiwaan.
Referensi  [10]  merupakan  contoh  implementasi  sistem  pakar  di  bidang  pertanian. Penelitian [3], [11], [12] memiliki domain bidang kesehatan khususnya membahas cedera saat melakukan olahraga. Penelitian [1] juga memiliki domain di bidang kesehatan yaitu penyakit kulit.  Hasil  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  pakar  yang  memiliki  kemampuan  untuk mendiagnosa penyakit kulit dan menentukan obat generik sesuai dengan hasil diagnosisnya. Referensi [2] memilih bidang komputer sebagai domain dalam implementasi sistem pakar yang dibangun,  sedangkan  [8]  pada  bidang  otomotif  khususnya  sepeda  motor.  Sistem  pakar  juga dapat mengambil domain yang berkaitan dengan kejiwaan atau psikologi dengan pakar seorang psikolog atau psikiater, contohnya pada penelitian [7] dan [13]. Dilihat dari kategori problem dalam sistem pakar, maka sebagian besar penelitian [2], [3], [7], [8], [9], [10],[11], [12], dan [13] mengambil kategori problem diagnosa atau identifikasi. Metode Ceirtainty Factor sebagai salah satu metode untuk mengatasi ketidakpastian diterapkan pada penelitian [3], [7], [11], dan [13]. Metode Ceirtainty Factor dapat juga digabungkan dengan metode yang lain seperti Naïve- Bayes [3]. Selain metode Ceirtainty Factor , masih ada beberapa penelitian yang bisa digunakan untuk menangani ketidakpasatian di dalam sistem pakar antara lain metode Dempster Shafer [8]  dan  Naïve  Bayes  [11].  Referensi  [9]  merupakan  penelitian  di  bidang  komputer  dengan pendekatan  yang  berbeda  dari  sistem  pakar  yaitu  aplikasi  multimedia  untuk  menerapkan fisioterapi di pedesaan. Penelitian ini berisi menekankan pada penyampaian informasi kepada masyarakat  tentang  program  fisioterapi  baik  dari  sisi  teori  dan  penanganan  fisioterapi  pada olahraga dan orang usia lanjut khususnya penderita stroke. Aplikasi ini menggabungkan media dokumen,  audio,  dan  video.  Penelitian-penelitian  yang  pernah  dilakukan  diacu  dan dikembangkan dalam melakukan penelitian kali ini.

## D. Metodologi Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini langkah-langkah yang dilakukan adalah
a. Melakukan akuisisi pengetahuan dari berbagai sumber pengetahuan
b. Merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk tabel keputusan dan meminta persetujuan pakar
c. Membangun aplikasi sistem pakar
d. Uji coba aplikasi yang berhasil dibangun

## 1. Akusisi Pengetahuan
Akusisi  pengetahuan  adalah  sebuah  proses  untuk  menggali  berbagai  pengetahuan  yang relevan dari berbagai sumber pengetahuan. Sumber pengetahuan dalam penelitian ini berasal dari pakar dalam bidang fisioterapi dan berbagai tulisan mengenai cedera otot, fisioterapi, dan juga sistem pakar.
Proses  mendapatkan  pengetahuan  dari  pakar  dilakukan  melalui  wawancara  berupa konsultasi  dan  tanya  jawab  secara  langsung.    Dari  proses  tersebut  diperoleh  pengetahuan tentang cedera lutut, gejala cedera lutut, saran fisioterapi , dan nilai keyakinan terhadap cedera lutut beserta gejala-gejala yang menyertainya. Sedangkan pengambilan informasi melalui buku, jurnal  dan  artikel  untuk  melengkapi  pengetahuan  yang  didapat  dari  pakar  mengenai  cedera lutut.  Hasil  dari  akusisi  pengetahuan  akan  disajikan  dalam  bentuk  yang  dapat  diterima  oleh komputer untuk dimasukkan ke dalam sistem pakar.

## 2. Representasi Pengetahuan
Representasi  adalah  penyajian  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  hasil  proses  akuisisi pengetahuan sampai pengetahuan tersebut dapat dimasukkan dan diterima oleh sistem, dalam
hal  ini  komputer.  Dalam  penelitian  ini,  representasi  pengetahuan  yang  dilakukan  melalui  3 (tiga) tahap yaitu: tabel keputusan, pohon keputusan, kaidah produksi.
Tabel keputusan digunakan sebagai langkah awal untuk mendokumentasikan pengetahuan yang diperoleh dari proses akuisisi pengetahuan. Dari tabel keputusan yang sudah dibuat, maka dibuatlah pohon keputusan. Pohon keputusan dapat memudahkan menelusuri gejala yang perlu ditanyakan oleh aplikasi sistem pakar pada saat proses konsultasi, selain itu pohon keputusan juga menjadi acuan pada saat membuat kaidah produksi. Kaidah produksi merupakan salah satu cara merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk:
IF evidence THEN consequent atau JIKA anteseden MAKA konsekuen.
Dalam  sistem  pakar  yang  akan  dibangun  nanti,  anteseden  berisi  gejala  dan  konsekuennya berupa  diagnosa  cedera  lutut.  Tabel  II  memuat  6  (enam)  kaidah  yang  akan  dimasukkan  ke dalam basis pengetahuan sebagai tempat untuk menyimpan pengetahuan aplikasi sistem pakar yang akan dibangun. Setiap kaidah harus memiliki nilai kepastian (CF), nilai ini diperoleh dari pakar.

## T ABEL II
K AIDAH DAN NILAI CF Nama Kaidah Nama Kaidah Kaidah 1 Jika bengkak dan panas/hangat pada cedera dan nyeri saat berdiri dan nyeri saat berjalan dan keterbatasan gerak dan memar dan sendi lutut tidak stabil dan otot melemah/kekuatan lutut berkurang dan nyeri pada bagian depan dan belakang lutut, maka Sprain, {CF = 85 %} Kaidah 2 Jika bengkak dan panas/hangat pada cedera dan nyeri saat berdiri dan nyeri saat berjalan dan keterbatasan gerak dan memar dan sendi lutut tidak stabil dan bentuk sendi yang tidak normal dan mati rasa di sekitar sendi maka Dislokasi, {CF = 90 %} Kaidah 3 Jika bengkak dan panas/hangat pada cedera dan nyeri saat berdiri dan nyeri saat  berjalan  dan  nyeri  saat  melompat  dan  otot  melemah/kekuatan  lutut berkurang dan kekakuan sendi lutut saat bangun pagi dan rasa nyeri yang hilang timbul dan terdengar bunyi “gemeratak” saat lutut digerakkan maka Osteoarthritis, {CF = 85 %} Kaidah 4 Jika bengkak dan panas/hangat pada cedera dan nyeri saat berdiri dan nyeri saat  berjalan  dan  keterbatasan  gerak  dan  memar  dan  kaki  terlihat  lebih pendek dan tulang terlihat terpelintir dan sendi terlihat terpelintir maka Fraktur, {CF = 90 %} Kaidah 5 Jika bengkak dan panas/hangat pada cedera dan nyeri saat melompat dan memar dan otot melemah/kekuatan lutut berkurang dan nyeri saat berlari dan nyeri saat ditekan maka Strain, { CF = 85 % }
Kaidah 6 Jika bengkak dan panas/hangat pada cedera dan nyeri saat melompat dan bunyi klik saat terjadi cedera dan nyeri pada bagian samping kanan dan kiri lutut maka Meniskus, {CF = 85 %}

## 3. Membangun Aplikasi Sistem Pakar
Sistem pakar yang dibangun harus memenuhi struktur sebuah sistem pakar, yaitu memiliki basis  pengetahuan  untuk  menyimpan  semua  pengetahuan  yang  akan  digunakan  oleh  sistem pakar, mesin inferensi, memori kerja, fasilitas penjelasan, fasilitas akuisisi pengetahuan, dan antar  muka  pengguna  sebagai  penghubung  antara  sistem  dengan  pengguna.  Mesin  inferensi merupakan  otak  dari  sistem  pakar  yang  berupa  program  komputer  dengan  tugas  melakukan pencocokan fakta yang ada dengan pengetahuan yang tersimpan dalam basis pengetahuan untuk menghasilkan  kesimpulan.    Memori  kerja  digunakan  untuk  menyimpan  fakta.  Sistem  pakar yang  baik  harus  memiliki  fasilitas  akuisisi  pengetahuan  sebagai  sarana  untuk  melakukan pembaharuan pengetahuan, karena pengetahuan akan terus berkembang. Fasilitas ini digunakan untuk  mengakomodir  pengetahuan  pakar.  Fasilitas  penjelasan  dibutuhkan  supaya  pengguna merasa seolah-olah sedang berinteraksi dengan pakar secara langsung. Gambar 2 menampilkan struktur sistem pakar dari aplikasi yang dibuat.

## Gambar 2. Struktur Aplikasi Sistem Pakar
Selain  memperhatikan  struktur  sistem  pakar,  maka  aplikasi  yang  akan  dibuat  ini  juga dimodelkan dengan menggunakan DAD (Diagram Arus Data). DAD dapat menunjukkan arus data  yang  mengalir  dalam  sistem,  entitas  yang  berinteraksi  dengan  sistem,  dan  juga  proses- proses  utama  yang  ada  dalam  sistem  pakar.  Dalam  tulisan  ini  tidak  akan  ditunjukkan  DAD secara  lengkap,  hanya  ditampilkan  diagram  konteks  yang  dapat  menunjukkan  entitas  yang berinteraksi dengan sistem dan aliran arus datanya. Gambar 3 adalah gambar diagram konteks aplikasi sistem pakar  pendiagnosa cedera lutut dan saran fisoterapinya.

## Gambar 3. Diagram Konteks Aplikasi
Secara garis besar, sistem aplikasi ini memiliki 2 (dua) entitas yaitu pakar dan masyarakat. Entitas ini nanti akan menjadi pengguna dalam aplikasi yang dibangun. Data yang masuk dalam sistem dari entitas masyarakat adalah nama, umur, jawaban (ya atau tidak) terhadap pertanyaan gejala  yang  ditanyakan  oleh  aplikasi  sistem  pakar  saat  proses  konsultasi  dan  besarnya  nilai keyakinan  ( CF )  terhadap  gejala  yang  dirasakan.  Data  yang  dikeluarkan  oleh  sistem  menuju entitas  masyarakat  pada  saat  konsultasi  adalah  pertanyaan  gejala  yang  dirasakan  oleh masyarakat, hasil diagnosa, dan saran untuk fisioterapinya.
Entitas  pakar  berinteraksi  dengan  sistem  dalam  bentuk  memasukkan  pengetahuan  yang diperlukan oleh sistem pakar yaitu pengetahuan gejala, jenis cedera lutut dan solusinya, kaidah beserta nilai CF kaidah. Proses-proses utama dalam aplikasi sistem pakar ini adalah pengolahan pengetahuan, konsultasi, dan proses melakukan diagnosa.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Hasil  akhir  penelitian  ini  berupa  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web  yang  dapat digunakan untuk membantu masyarakat mengenali dirinya sendiri apakah sedang mengalami cedera lutut yang dapat ditangani sendiri tanpa bantuan alat medis atau tidak. Selain itu aplikasi ini  juga  memuat  informasi  mengenai  cedera  lutut  beserta  gejala-gejalanya  sehingga  dengan aplikasi  ini  juga  dapat  mengedukasi  masyarakat  tentang  cedera  lutut.  Pengguna  yang berinteraksi dengan aplikasi ini adalah masyarakat sebagai pengguna akhir dan pakar. Di sini hanya  akan  dibahas  mengenai  bagaimana  masyarakat  berinteraksi  dengan  sistem  dan penjelasan bagaimana hasil konsultasi diperoleh beserta nilai keyakinannya.
Masyarakat  bisa  langsung  berkonsultasi  menggunakan  aplikasi  ini  tanpa  login  terlebih dahulu tetapi diminta untuk mengisi nama dan umur, seperti terlihat pada gambar 4. Setelah pengguna  mengisikan  nama  dan  umur,  maka  sesi  konsultasi  dimulai.  Aplikasi  akan menanyakan gejala-gejala dan pengguna diminta untuk menjawab apakah mengalami gejala tersebut  atau  tidak.  Apabila  dijawab  “TIDAK”  maka  akan  dilanjutkan  dengan  pertanyaan berikutnya, tetapi apabila dijawab “YA” maka sebelum sistem menanyakan gejala berikutnya. pengguna diminta untuk mengisi nilai keyakinan terhadap jawaban tersebut yang oleh sistem sudah dibantu dengan 3 (tiga) pilihan yaitu “SANGAT YAKIN”, “YAKIN”, dan “KURANG YAKIN”. Pengguna dapat memilih “SANGAT YAKIN” dan mengisikan nilai keyakinannya di  atas  80  %  sampai  100%,  atau  dapat  juga  memilih  “KURANG  YAKIN”  apabila  dirasa memang kurang yakin terhadap gejala yang dialaminya dengan mengisikan nilai keyakinannya di bawah 60 %. Pengguna juga dapat mengisikan nilai keyakinan diantara kedua pilihan tersebut yaitu di atas 60% sampai 80% apabila merasa “YAKIN” terhadap gejala yang dialaminya.

## Gambar 4. Halaman Awal Konsultasi bagi Masyarakat
Gambar 5 menunjukkan tampilan proses konsultasi antara sistem dengan pengguna. Apabila menjawab  “TIDAK”,  maka  sistem  akan  langsung  menanyakan  ke  gejala  berikutnya  tetapi apabila menjawab “YA” maka akan diminta terlebih dahulu nilai keyakinan terhadap jawaban tersebut.
Setelah pengguna  mengisi nilai keyakinan, sistem akan melanjutkan sesi konsultasi. Gambar 6 menunjukkan proses konsultasi sampai selesai dan hasil diagnosa yang diperoleh.
Gambar 6. Tampilan Proses Konsultasi dan Hasilnya
Hasil akhir dari sesi konsultasi adalah hasil diagnosis cedera lutut yang dialami oleh pengguna atau  muncul  pesan  “CEDERA  LUTUT  TIDAK  DITEMUKAN”  apabila  gejala-gejala  yang
dialami oleh pengguna tidak sesuai dengan pegetahuan yang dimiliki oleh aplikasi sistem pakar ini.  Hasil  diagnosis  yang  dihasilkan  oleh  sistem  akan  dimunculkan  beserta  saran  fisioterapi yang bisa dilakukan oleh pengguna. Dari  konsultasi yang sudah dilakukan, maka sistem akan menampilkan  hasil  diagnosis  MENISKUS  dengan  nilai  keyakinannya  63,75  %  dan  juga menampilkan  saran  fisioterapi  yang  bisa  dikerjakan  sendiri  dari  rumah  oleh  orang  yang mengalami cedera.

## B. Pembahasan
Hasil konsultasi seperti pada gambar 6 menghasilkan cidera lutut Meniskus dengan nilai keyakinan 63,75 %. Aplikasi juga memberikan saran terapi terhadap pengguna yang mengalami Meniskus, yaitu ada 6 (enam) hal yang harus dilakukan. Mengacu gambar 5 dan gambar 6 saat konsultasi,  maka  Lilo  sebagai  orang  yang  berkonsultasi  mengalami  gejala  :  nyeri  saat melompat, memar, terdengar bunyi “klik” saat cedera, serta nyeri pada bagian kanan dan kiri lutut masing-masing dengan nilai keyakinan 90 %, 80 %, dan 75 %.
Pada saat konsultasi, sistem tidak menanyakan adanya gejala bengkak dan panas/hangat pada  bagian  yang  cedera  padahal  dalam  semua  kaidah  terdapat  gejala  tersebut.  Hal  ini dikarenakan kedua gejala tersebut harus ada untuk 6 (enam) diagnosa cedera lutut  yang sudah ditentukan yaitu sprain, dislokasi, osteoarthritis, fraktur, strain, dan meniskus.  Dengan tidak ditanyakan  kedua  gejala  tersebut,  maka  dapat  memperpendek  durasi  waktu  konsultasi  dan meringankan  proses  inferensinya.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  akan  tepat  digunakan  oleh masyarakat yang sudah memiliki gejala bengkak dan panas/hangat pada bagian yang cedera sehingga akan mengarahkan pada diagnosa yang tepat. Apabila  tidak dimiliki kedua gejala tersebut, maka aplikasi sistem pakar ini kurang tepat digunakan.
Nilai keyakinan 63,75 % diperoleh mengacu dari tabel 1, tabel 2, dan  rumus 1 yaitu dengan penjelasan berikut :
a. CF [H,E] adalah nilai keyakinan yang diberikan oleh pakar yang melekat pada kaidah yaitu kaidah 6 besarnya 85 % ,
b. nilai  CF  [E,e]  adalah  nilai  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  saat  berkonsultasi  dengan aplikasi sistem pakar yaitu  nilai keyakinan terhadap gejala yang dirasakan. Nilai keyakinan hanya diberikan apabila pengguna menjawab “YA”. Dari konsultasi pengguna diperoleh :
- CF [nyeri saat melompat, e] = 90 %
- CF [ada bunyi klik saat cedera, e]   = 80 %
- CF [nyeri pada bagian kanan dan kiri lutut, e] = 75 %
Mengacu tabel 1,  maka nilai CF [E,e] diambil nilai yang paling minimal yaitu  75 % sehingga diperoleh  nilai keyakinan dari diagnosa cedera lutut Meniskus :
CF [Meniskus] = CF[E,e] x CF[H,E] = 0,75  x 0,85 = 0,6375 = 63,75 %
Dalam  bahasa  sehari-hari  yang  lebih  sederhana,  nilai  tersebut  mengandung  arti  bahwa  nilai keyakinan atau kepastian seseorang mengalami cedera lutut Meniskus adalah 63,75 %.

## IV. K ESIMPULAN
Sebuah aplikasi sistem pakar sebagi tools untuk membantu masyarakat mengetahui cedera lutut yang dialami dan saran yang harus dilakukan telah berhasil dibuat. Aplikasi ini berbasis web  dan  cukup  mudah  membantu  masyarakat  umum  karena  bentuk  interaksinya  adalah konsultasi  tanya  jawab  antara  sistem  dan  masyarakat  sebagai  pengguna  akhir,  gejala  yang ditanyakan sistem adalah gejala-gejala yang dapat terlihat secara fisik dan disertai oleh gambar, fisioterapi yang disarankan adalah fisioterapi yang dapat dijalankan tanpa peralatan medis dan
dapat  dilakukan  sendiri  oleh  penderita  cedera  lutut,  serta  hasil  diagnosanya  memiliki  nilai kepastian/keyakinan.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  menjadi  berbasis mobile dan menerapkan metode lain untuk mengatasi ketidakpastian selain metode Certainty Factor .

## R EFERENSI
[1] Alhamri, R. Z., Izzah, A., & Eliyen, K. (2021). Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Android  untuk  Menentukan  Obat  Generik  pada  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode Forward Chaining. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , 6 (1), 1. https://doi.org/10.35314/isi.v6i1.1578
[2] Ambarita,  R.  (2017).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Mainboard  Komputer. IJIS- Indonesian Journal On Information System , 2 (1).
[3] Arniansya, R., Hidayat, N., & Dewi, R. K. (2018). Implementasi Metode Naive Bayes- Certainty Factor Untuk Identifikasi Cedera Pada Pemain Futsal. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
[4] Giarratano, J. C., & Riley,  gary D. (2005). Expert System Principles and Programming (fourth). Thomson Course Technology.
[5] Hartati, S. (2021). Kecerdasan Buatan Berbasis Pengetahuan (H. Prasetyo (ed.); 1st ed.). Gadjah Mada University Press.
[6] Hartati, S., & Iswanti, S. (2008). Sistem Pakar dan Pengembangannya (1st ed.). Graha Ilmu.
[7] Iswanti, S. (2018). Alat Bantu Pengidentifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Yang Sedang Mengerjakan  Tugas  Akhir/skripsi. INFORMATIKA  UPGRIS , 4 (1),  56–63. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26877/jiu.v4i1.2311
[8] Iswanti,  S.,  &  Anggraeny,  R.  N.  (2019).  Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Pada Sistem Pakar Pendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer . https://doi.org/10.30872/jim.v14i1.1443
[9] Kurniawan,  E.  (2020).  APLIKASI  MULTIMEDIA  SEBAGAI  MEDIA  INFORMASI INTERAKTIF  PADA  PROGRAM  FISIOTERAPI  DI  PEDESAAN. Jurnal  Teknologi Terapan and Sains 4.0 , 1 (1).
[10] Muhardi,  M.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman  Cabai Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Di  Desa  Langsat  Permai:  Sistem  Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Forward Chaining Di Desa Langsat Permai. Jurnal Ilmu Komputer , 9 (1), 27–34.
[11] Panjaitan,  S.  P.,  &  Putri,  R.  N.  (2021).  Penerapan  Naive  Bayes  Untuk  Mendiagnosa Cedera  Kaki  Pada  Atlet  Taekwondo. Jurnal  Mahasiswa  Aplikasi  Teknologi  Komputer Dan Informasi (JMApTeKsi) , 3 (1), 60–64.
[12] Pradipta, C., Irsan, M., & Harsadi, I. (2020). Sistem Pakar Identifikasi Cedera Kaki Pada Pemain Sepak Bola Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Telepon Pintar. Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik , 1 (3), 262–268.
[13] Putri, G. V. G. (2018). Sistem pakar diagnosa mental ilness sikosis dengan menggunakan metode certainty factor. Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika, 3 (2), 164–168.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Ibu  Nurwahida  Puspitasari,  S.ST.,  Ft.,  M.Or  selaku pakar dalam penelitian ini atas perkenannya berbagi kepakaran.