## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT GINEKOLOGI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Nur Devita Azzahra 1 , Anita Desiani 2*
1,2 Jurusan Matematika, Universitas Sriwijaya, JL. Palembang-Prabumulih km-32 Indralaya
Riwayat artikel: Received: 25 Mei 2023 Accepted: 10 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Ginekologi, Sistem Pakar, Certainty Factor
Corespondent Email: anita_desiani@unsri.ac.id
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Ginekologi  adalah  cabang  ilmu  kedokteran  yang  berfokus  pada tubuh wanita dan kesehatan reproduksinya mulai dari masa pubertas hingga dewasa.  Ginekologi  merupakan  masalah  kewanitaan  yang  asing  ditelinga orang  awam.  Keterbatasan  pengetahuan  dan  informasi  yang  dimiliki  oleh maryarakat tentang kesehatan ginekologi disebabkan karena barbagai kondisi yang  ada,  dengan  faktor  utama  yang  menjadi  permasalahan  tersebut  adalah rasa  enggan  ataupun  malas  untuk  berkonsultasi  secara  langsung  dengan seorang pakar atau ahli  dikarenakan merasa malu untuk membahas mengenai kesehatan pribadi apalagi yang berhubungan dengan organ vital. Oleh karena itu,  dibuatlah  sebuah  sistem  pakar  yang  digunakan  sebagai  alternatif  solusi layakya  seorang  pakar  atau  ahli  dalam  mendiagnosis  pasien.  Penggunaan metode  certainty  factor  dalam  membangun  sistem  pakar  diagnosa  kanker ginekologi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  yang  jelas  dengan memunculkan  presentase  kemungkinan  user  mengalami  masalah  kanker ginekologi berdasarkan gejala yang dialami. Sistem pakar ini dibuat dengan tujuan  untuk  memberikan  informasi  yang  jelas  kepada  user  dengan menampilkan presentase keyakinan bedasarkan seorang pakar. Sistem pakar diagnosa  kanker  ginekologi  dibuat  berdasarkan  27  gejala  dengan  5  jenis kanker ginekologi yang meliputi kanker serviks, kanker endometrium, kanker vulva, kanker tuba fallopi, dan kanker ovarium, dengan masing-masing tingkat akurasi  diagnosa,  yaitu  47,8291%,  35,9512%,  58,4773%,45,6657%  dan 45,4034%.
Abstract. Gynecology  is  a  branch  of  medical  science  that  focuses  on  the female body and reproductive health from puberty to adulthood. Gynecology is  an  unfamiliar  subject  to  the  general  public.  The  limited  knowledge  and information about gynecological health in society are primarily due to various factors,  with  the  main  problem  being  the  reluctance  or  laziness  to  consult directly with an expert or specialist due to feeling ashamed to discuss personal health, especially when it comes to vital organs. Therefore, an expert system is developed as an alternative solution, serving as a specialist in diagnosing patients. The use of the certainty factor method in building this gynecological cancer expert system is expected to provide clear information by presenting the percentage of the user's likelihood of experiencing gynecological cancer issues based on the symptoms experienced. This expert system is created with the aim of providing clear information to the user by displaying confidence percentages  based  on  an  expert.  The  gynecological  cancer  diagnosis  expert system  is  developed  based  on  27  symptoms,  covering  five  types  of gynecological  cancers  including  cervical  cancer,  endometrial  cancer, vulvar cancer,  fallopian  tube  cancer,  and  ovarian  cancer,  each  with  a  diagnostic accuracy rate of 47.8291%, 35.9512%, 58.4773%, 45.6657%, and 45.4034% respectively.

## 1. PENDAHULUAN
Memperoleh  suatu  informasi  dengan cepat  dan  mudah  merupakan  salah  satu keuntungan dari perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Salah satunya kita bisa  mengetahui  penyakit  apa  yang  kita  derita hanya dengan mencari berdasarkan gejala yang dirasakan. Sistem pakar merupakan contoh dari dampak  positif  dari  perkembangan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi.  Sistem  pakar adalah  suatu  sistem  berbasis  pengetahuan dengan  meniru  penalaran  dari  seorang  pakar pada  bidang  tertentu  kedalam  suatu  program komputer  yang  ditampilkan  dalam  suatu tampilan yang dapat diakses oleh orang awam. Dasar  dari  sistem  pakar,  yaitu  bagaimana memindahkan  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh seorang  pakar  ke  dalam  suatu  komputer, bagaimana  cara  membuat  keputusan  serta mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan  itu  [1].  Sistem  pakar  banyak digunakan dalam mendiagnosis suatu penyakit. Ketidakseimbangan  antara  pasein  dan  dokter menjadi  suatu  masalah  dalam  dunia  medis, untuk itu sitem pakar dapat digunakan sebagai alternatif penyelesaian masalah tersebut.
Cabang  ilmu  kedokteran  yang  berfokus pada tubuh wanita dan kesehatan reproduksinya mulai  dari  pubertas  hingga  dewasa  disebut ginekologi.  Penyakit  ginekologi  memiliki angka kematian akibat persalinan cukup tinggi, dikarenakan  kurangnya  informasi  dan  juga pengetahuan  masyarakat  khususnya  wanita mengenai  masalah  ginekologi  ini[  [2].  Faktor tingginya      angka      kematian  karena  kanker ginekologi  dapat  disebabkan  oleh  rendahnya kesadaran    masyarakat  tentang    kesehatan reproduksi  perempuan  dan pengetahuan  jenis- jenis    penyakit    ginekologi    [3],  serta  rasa enggan  untuk  berkonsultasi  secara  langsung karena merasa malu untuk membahas mengenai kesehatan pribadi dan organ vital. Oleh karena itu,  dibuatlah  suatu  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  penyakit  dari  kanker  ginekologi dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF).
Beberapa penelitian tentang sistem pakar diagnosa penyakit dengan menggunakan metode CF, diantaranya yaitu sistem pakar yang digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  THT perdasarkan  jenisnya  [4].  Selanjutnya  sistem pakar  untuk  diagnosis  penyakit  kulit  sapi  bali dengan menggunakan gabungan dua
metode,yaitu  forward  chaining  dan  CF  [5]. Penggunaan  gabungan  dua  metode    yaitu forward  chaining  dan  CF  pada  sistem  pakar diagnosis penyakit ginekologi [6] dan penyakit menular [7].
Pada studi ini akan dibangun suatu sistem pakar  dengan  menggunakan  metode  Certainty factor  untuk  mendiagnosis  penyakit  kanker ginekologi,  dengan  adanya  sistem  pakar  ini dapat membantu masyarakat untuk deteksi awal dan  sebagai  alternatif  solusi  layakya  seorang pakar atau ahli dalam mendiagnosis pasien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem komputer yang dirancang  untuk  meniru  pengetahuan  dan kemampuan  seorang  pakar  manusia  dalam suatu bidang tertentu. Sistem ini menggunakan pengetahuan  yang  diberikan  oleh  pakar manusia  dan  aturan  inferensi  yang  telah ditentukan  untuk  mengambil  keputusan  atau memberikan  solusi  terhadap  masalah  yang kompleks[1].

## 2.2 Certainty Factor
Certainty  factor  (CF)  adalah  metode  yang digunakan untuk menunjukkan besarnya kepercayaan dengan memberikan nlai parameter  klinis  yang  diberikan  oleh  MYCIN [5]. Ketidakpastian dalam suatu sistem berbasis aturan dapat dikelola menggunakan metode CF.
Kelebihan dari metode CF , yaitu [5]:
1. Sistem  pakar  yang  digunakan  untuk mengukur suatu kepastian /
ketidakpastian  dalam  mendiagnosis penyakit  cocok menggunakan metode CF.
2. Keakuratan data terjaga, karena dalam perhitungannya  hanya 2 data saja yang diolah dalam sekali hitung.
Adapun kelemahan dari metode CF , yaitu [5]:
1. Dalam  mengolah  data  yang  lebih  dari dua perlu dilakukan berulang kali.
2. Nilai CF yang bersift subyektif
3. Perbedaan pendapat atas fomula metode CF
Kelebihan  lain  dari  metode  CF  adalah dapat  mengatur  sesuatu  yang  pasti  ataupun tidak dalam pengambilan suatu keputusan pada sistem  pakar  diagnosa  penyakit,  dengan  kata lain  cf  menunjukkan  ukuran  kepastian  dari
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
suatu  fakta  atau  aturan.  Adapun  Rumus  dasar CF sebagai berikut [4]:
𝐶𝐹(𝐻|𝐸) = 𝑀𝐵(𝐻|𝐸) − 𝑀𝐷(𝐻|𝐸)
Keterangan :
CF(H | E) : CF dari hipotesis
yang dipengaruhi evidence
MB(H | E)  : Besar kepercayaan hipotesis
evidence MD(H | E)  : Besar ketidakpercayaan hipotesis evidence H : Hipotesa    atau  konklusi  yang dihasilkan (antara 0 dan 1) E : Evidence      (peristiwa  /  fakta  / gejala)
Perhitungan CF kombinasi dua atau lebih rule  dengan  evidence  berbeda  tetapi  dalam hipotesis yang sama :
▪ Rule 1
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸1 = 𝐶𝐹1 = 𝐶(𝐸1) × 𝐶𝐹(𝑅𝑢𝑙𝑒1)
▪ Rule 2 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸2 = 𝐶𝐹2 = 𝐶(𝐸2) × 𝐶𝐹(𝑅𝑢𝑙𝑒2)
▪ CF kombinasi 𝐶𝐹1, 𝐶𝐹2 = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2(1 − 𝐶𝐹1)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1.     Mengmpulkan Data
Melakukan  pengumpulan  data  dari berbagai sumber yang membahas permasalahan yang  sedang  penulis  teliti  dengan  cara  studi kepustakaan,  yaitu  mengumpulkan  data  dan informasi  yang  di  dapat  dari  Website,  E-book dan jurnal ilmiah yang isinya dapat dipertanggungjawabkan.

## 3.2.     Pembentukkan Aturan Atau Rule
Membuat  suatu  aturan  atau  rule  yang akan  diterapkan  di  dalam  sistem  pakar  guna memecahkan  masalah  dengan  cara  merubah data  yang  diberikan  oleh  pakar  atau  ahli. Pembentukan  aturan  atau  rule  menggunakan suatu  pernyataan  kondisi  IF(gejala)  THEN (jenis penyakit kanker ginekologi) dengan tiap gejala yang berhubungan dihubungkan dengan operator AND.

## 3.3.    Pembentukkan Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  dibentuk  berdasarkan klasifikasi  penyakit  kanker  ginekologi  sesuai dengan gejala – gejala yang ada

## Gambar 1. Pohon keputusan

## 3.4. Perancangan
Dilakukan  proses  perancangan  sistem pakar  diagnosis  penyakit  kanker  ginekologi dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman C++. Perancangan dilakukan dengan menganalisa  jenis  dan  gejala  penyakit  kanker ginekologi.

## 3.5.  Perhitungan  Dengan  Metode  Certainty Factor
Dilakukan perhitungan nilai kepastian user yang  didiagnosis  penyakit  kanker  ginekologi berdasarkan  aturan  atau  rule  yang  telah dibentuk.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisais dan  proses
Dalam analisis ini diberikan gambar yang lebih  jelas  mengenai  gejala–gejala  yang berhubungan dengan masalah kanker ginekologi  yang  dialami  wanita  menurut beberapa pakar yang bergerak dibidang ini.
Tabel 1 . Gejala ginekologi Kode Gejala Nama Gejala G01  Siklus menstruasi tidak teratur G02  Cepat kenyang G03  Mual
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
G04  Pendarahan dari vagina (terjadi antra waktu mestruasi, menopause ataupun setelah berhubungan seksual)
G05  Urine bercampur darah G06  Pasangan seks > 1
G07  Merokok G08  Penderita Diabetes Mellitus G09  Pengguna cairan khusus pembersih Miss V G010  Aborsi G011  Melakukan hubungan seks < 17 tahun G012  Nyeri pada bagian panggul atau punggung bawah G013  Nyeri pada saat berhubungan intim
G014  Nyeri pada rongga panggul G015  Sulit buang air kecil dan merasa sakit atau nyeri
G016  Gatal yang mengganggu diarea vagina G017  Perubahan pada kondisi kulit, seperti warna(merah,putih ataupun menggelap) dan ketebalan kulit.
G018  Terdapat tahi lalat diarea vulva anda
yang berubah bentuk dan warna
G019  Memiliki  Benjolan yang menyerupai
kutil, jerawat pada vulva Anda
G020  Merasa sakit/nyeri atau sering buang
air kecil
G021  Pendarahan diluar masa menstruasi atau setelah menopause
G022  Kelelahan G023  Mengalami penurunan berat badan turun tanpa sebab yang jelas G024  Perut selalu kembung G025  Keputihan secara terus-menerus G026  Perut bagian bawah terasa nyeri
G027  Terdapat benjolan di perut bagian bawah
Tabel 2 menunjukkan klasifikasi pada kanker ginekologi
Tabel 2 . Klasifikasi kanker Ginekologi Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Kanker Serviks P02 Kanker Endometrium P03 Kanker Vulva P04 Kanker Tuba Fallopi P05 Kanker Ovarium
Tabel  3  menunjukkan  gejala  kanker ginekologi  berdasarkan  presentase  hubungan antara gejala dengan penyakit menurut pakar.
Tabel 3. Gejala dan bobot kanker Ginekologi Kode Gejala Nama Gejala Nilai CF G01  Siklus menstruasi tidak teratur 0.7 G02  Cepat kenyang 0.4 G03  Mual 0.2 G04  Pendarahan dari vagina (terjadi antra waktu mestruasi, menopause ataupun setelah berhubungan seksual) 0.8 G05  Urine bercampur darah 0.5 G06  Pasangan seks > 1 0.6 G07  Merokok 0.7 G08  Penderita Diabetes Mellitus 0.8 G09  Pengguna cairan khusus pembersih Miss V 0.7 G010  Aborsi 0.3 G011  Melakukan hubungan seks < 17 tahun 0.4 G012  Nyeri pada bagian panggul atau punggung bawah 0.8 G013  Nyeri pada saat berhubungan intim 0.5 G014  Nyeri pada rongga panggul 0.5 G015  Sulit buang air kecil dan merasa sakit atau nyeri 0.4 G016  Gatal yang mengganggu diarea vagina 0.7 G017  Perubahan pada kondisi kulit, seperti warna(merah, putih ataupun menggelap) dan ketebalan kulit 0.6 G018  Terdapat tahi lalat diarea vulva anda yang berubah warna dan bentuk 0.3 G019  Memiliki benjolan yang menyerupai kutil, jerawat pada vulva Anda 0.5 G020  Merasa sakit/nyeri atau sering buang air kecil 0.4 G021  Pendarahan diluar masa menstruasi atau setelah menopause 0.8 G022  Kelelahan 0.2 G023  Mengalami penurunan berat badan turun tanpa sebab yang jelas 0.3
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
G024  Perut selalu kembung 0.2 G025  Keputihan secara terus-menerus  0.6 G026  Perut bagian bawah terasa nyeri  0.8 G027  Terdapat benjolan di perut bagian bawah 0.7
Tabel  4  menunjukkan  suatu  aturan  atau rule  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar diagnosis penyakit kanker ginekologi.
Tabel 4.  Rule No Rule 1  IF  G01  AND  G03  AND  G04  AND  G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G010 AND G011 AND G021 THEN
P01
2  IF G02 AND G04 AND G010 AND G011 AND  G012  AND  G013  AND  G014  AND
G015  AND  G021  AND  G022  AND  G023
AND G024 THEN P02
3  IF G07 AND G016 AND G017 AND G018 AND G019 AND G020 AND G021  THEN P03
4  IF  G021  AND  G025  AND  G026  AND G027  THEN P04
5  IF  G01  AND  G02  AND  G03  AND  G07 AND  G013  AND  G020  AND  G023  AND
G024  THEN P05
Saat  sedang  berkonsultasi  pada  sistem logika  CF  user  akan  memilih  jawaban  yang didalamnya  memiliki  bobot  nilai  sebagai berikut :
Tabel 5 . Nilai User Certainty Term CF Tidak 0 Tidak tahu 0.5 Kemungkinan iya 0.8 Iya 1

## 4.2 Implementasi
Pengujian  sistem  pakar  ini  dilakukan dengan  mengambil  lima  data  uji  dengan menyertakan  semua  gejala  yang  ada  untuk mengetahui  kemungkinan  bahwa  ia  terkena kanker ginekologi dengan melihat akurasi dari gejala  yang  diinputkan  ke  dalam  sistem  pakar sesuai dengan gejala yang dialami user. Data uji tersebut digambarkan pada tabel 6.
Tabel 6. Data Uji User
User 1
Siklus menstruasi tidak teratur
Cepat kenyang
Mual Pasangan seks > 1 Penderita Diabetes Mellitus Merokok Pengguna cairan khusus pembersih Miss V Melakukan  hubungan  seks  <  17 tahun Nyeri pada saat berhubungan intim
Nyeri pada rongga panggul User 2
Cepat kenyang
Perut selalu kembung
Perut bagian bawah terasa nyeri Merasa  sakit/nyeri  atau  sering buang air kecil
Gatal  yang  mengganggu  diarea vagina Keputihan secara terus-menerus Penderita Diabetes Mellitus
Siklus menstruasi tidak teratur User 3 Siklus menstruasi tidak teratur Urine bercampur darah Aborsi
Melakukan  hubungan  seks  <  17 tahun Nyeri  pada  bagian  panggul  atau punggung bawah Merasa  sakit/nyeri  atau  sering buang air kecil
Penderita Diabetes Mellitus
User 4 Gatal  yang  mengganggu  diarea vagina Perubahan  pada  kondisi  kulit, seperti warna(merah, putih ataupun menggelap) dan ketebalan kulit Merasa  sakit/nyeri  atau  sering buang air kecil Pendarahan diluar masa menstruasi atau setelah menopause
Kelelahan
Keputihan secara terus-menerus User 5 Pendarahan dari vagina (terjadi antra waktu mestruasi, menopause ataupun setelah berhubungan seksual)
Urine bercampur darah
Merokok
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Penderita Diabetes Mellitus Pengguna cairan khusus pembersih Miss V
Perut bagian bawah terasa nyeri
Terdapat benjolan di perut bagian bawah
Berdasarkan data uji yang telah ditampilkan pada  Tabel  6,  dilakukan  suatu  perhitungan untuk menentukan nilai CF masing-masing user yang ditampilkan pada Tabel 7, Tabel 8, Tabel 9, Tabel 10, dan Tabel 11.
Tabel 7. Perhitungan nilai CF user 1
Nilai CF user 1 Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G01 0.7 0.0 0.0 0.0 0.7 G02 0.0 0.32 0.0 0.0 0.32 G03 0.16 0.0 0.0 0.0 0.16 G06 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 G07 0.7 0.0 0.7 0.0 0.7 G08 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 G09 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 G011 0.4 0.4 0.0 0.0 0.0 G013 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5 G014 0.0 0.4 0.0 0.0 0.0 Tabel 8. Perhitungan nilai CF user 2 Nilai CF user 2 Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G02 0.0 0.4 0.0 0.0 0.4 G024 0.0 0.16 0.0 0.0 0.16 G026 0.0 0.0 0.0 0.8 0.0 G020 0.0 0.0 0.4 0.0 0.4 G016 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 G025 0.0 0.0 0.0 0.48 0.0 G08 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 G01 0.56 0.0 0.0 0.0 0.56 Tabel 9. Perhitungan nilai CF user 3 Nilai CF user 3 Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G01 0.56 0.0 0.0 0.0 0.56 G05 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 G010 0.3 0.3 0.0 0.0 0.0 G011 0.4 0.4 0.0 0.0 0.0 G012 0.0 0.64 0.0 0.0 0.0 G020 0.0 0.0 0.4 0.0 0.4
G08 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 Tabel 10. Perhitungan nilai CF user 4 Nilai CF user 4 Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G016 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 G017 0.0 0.0 0.48 0.0 0.0 G020 0.0 0.0 0.4 0.0 0.4 G021 0.8 0.8 0.8 0.8 0.0 G022 0.0 0.16 0.0 0.0 0.0 G025 0.0 0.6 0.0 0.6 0.0 Tabel 11. Perhitungan nilai CF user 5 Nilai CF user 5 Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G04 0.64 0.64 0.0 0.0 0.0 G05 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 G07 0.7 0.0 0.7 0.0 0.7 G08 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 G09 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 G026 0.0 0.0 0.0 0.8 0.0 G027 0.0 0.0 0.0 0.56 0.0
Nilai  CF  untuk  masing-masing  user  telah diketahui, kemudian dilanjutkan dengan menghitung  nilai  CF  kombinasi  untuk  setiap gejala  yang  menjadi  variabel  masukan  untuk setiap  jenis  penyakit  ginekologi.  Langkah selanjutnya, yaitu mencari skor presentase yang digunakan  untuk  menentukan  tingkat  akurasi sistem pakar dengan cara mengalikan hasil dari CF  kombinasi  dengan  100%.  Tingkat  akurasi sistem pakar ditampilkan pada Tabel 12
Tabel 12. Tingkat akurasi sistem pakar
User Jenis Penyakit Hasil CF Kombinasi Akurasi (CF kombinasi × 100% ) User 1 Kanker Serviks 0.48321 48.321% Kanker Endometrium 0.112129 11.2129% Kanker Vulva 0.0939856 9.39856% Kanker Tuba Fallopi 0 0% Kanker Ovarium 0.249831 24.9831
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
User 2 Kanker Serviks 0.151549 15.1549% Kanker Endometrium 0.213088 21.3088% Kanker Vulva 0.248927 24.8927% Kanker Tuba Fallopi 0.167275 16.7275% Kanker Ovarium 0.476049 47.6049% User 3 Kanker Serviks 0.477368 47.7368% Kanker Endometrium 0.0892542  8.92542% Kanker Vulva 0.24 24% Kanker Tuba Fallopi 0 0% Kanker Ovarium 0.476933 47.6933% User 4 Kanker Serviks 0.0743741  7.43741% Kanker Endometrium 0.166816 16.6816% Kanker Vulva 0.563967 56.3967% Kanker Tuba Fallopi 0.1873 18.73% Kanker Ovarium 0.40 40% User 5 Kanker Serviks 0.176528 17.6528% Kanker Endometrium 0.0682081  6.82081% Kanker Vulva 0.0939856  9.39856% Kanker Tuba Fallopi 0.272 27.2% Kanker Ovarium 0.0939056  9.39056%
Perhitungan  nilai  akurasi  untuk  setiap jenis  penyakit  kanker  ginekologi  terhadap kelima user dinyatakan dalam bentuk presentase  yang  mana  akan  menjadi  keluaran sistem pakar adalah akurasi dengan presentase tertinggi.  Hasil  diagnosis  user1  menunjukkan bahwa  ia  terdiagnosa  penyakit  kanker  serviks dengan  akurasi  sebesar  48.321%,  hasil diagnosis  user2  menunjukkan  bahwa  ia terdiagnosa  penyakit  kanker  ovarium  dengan
akurasi sebesar 47.6049%, hasil diagnosis user3 menunjukkan  bahwa  ia  terdiagnosa  penyakit kanker serviks dengan akurasi sebesar 47.7368%, hasil diagnosis user4 menunjukkan bahwa  ia  terdiagnosa  penyakit  kanker  vulva dengan  akurasi  sebesar  56.3967%,  dan  hasil diagnosis  user5  menunjukkan  bahwa  ia terdiagnosa penyakit kanker tuba fallopi dengan akurasi sebesar 27.2%.
Setelah melakukan diagnosa menggunakan sistem pakar sehingga mendapatkan  hasil  diagnosa  penyakit  kanker ginekologi dengan akurasi keyakinan tertinggi, selanjutnya  perlu  dilakukan  validasi  terhadap hasil  sistem  dengan truth  point . Truth  point merupakan jenis penyakit yang faktanya sudah atau  sedang  dialami  oleh  setiap  user  yang dijadikan  sebagai  data  uji.  Adanya  validasi dapat  menunjukkan  seberapa  akurat  sistem pakar  yang  sudah  dirancang  menggunakan metode  CF.  Tabel  13  menunjukkan  validasi data uji dengan truth point
Tabel 13. Validasi data uji dengan truth point Data Uji Hasil Sistem Pakar Truth Point Data uji 1 (user 1) Kanker Serviks 48.321% Kanker Serviks Data uji 2 (user 2) Kanker ovarium 47.6049%, Kanker ovarium Data uji 3 (user 3) Kanker Serviks 47.7368% Kanker Serviks Data uji 4 (user 4) Kanker vulva 56.3967% Kanker vulva Data uji 5 (user 5) Kanker tuba fallopi 27.2% Kanker tuba fallopi
Pada  Table  13,  data  uji  1  (user  1) menjelaskan  hasil  sistem  pakar  yang  relevan dan  sesuai  dengan truth  point dengan  akurasi keyakinan  sistem  tertinggi,  begitu  juga  pada data uji 2 (user 2), data uji 3 (user 3), data uji 4 (user  4),  dan  data  uji  5  (user  5)  yang menampilkan  kesamaan  antara  hasil  sistem pakar  dengan  truth  point.  Kesesuaian  antara hasil  tahap  testing  dengan  truth  point  yang dipaparkan  pada  tahap  validasi  menunjukkan bahwa sistem pakar yang dirancang menggunakan metode CF bekerja dengan baik dan cukup akurat.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pembuatan sistem pakar ginekologi yang dilakukan oleh penulis, maka kesimpulan yang dapat ditarik, yaitu :
1. Pembuatan  sistem  pakar  ini  dibuat dengan tujuan untuk dijadikan alternatif  solusi  untuk  masyarakat umum khusunya wanita dalam
melakukan  diagnosis  dini  terhadap kemungkinan mengidap penyakit kanker  ginekologi  berdasarkan  gejala yang  dirasakan  dan  dapat  menghemat waktu serta tenaga karena tidak  harus berkonsultasi  secara  lansung  dengan dokter ataupun seorang pakar
2. Penggunaan  metode  Certainty  Factor pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit ginekologi yang dibangun dapat
membantu
dalam mendiagnosis berdasarkan  gejala  –  gejala  yang dirasakan user, yang selanjutnya sistem akan  menampilkan  hasil  diagnosis beserta solusi pengobatannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  N.  D.  Soetarmono,  “Perancangan  Sistem
Pakar  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Pada Balita,” Teknika , vol. 2, no. 1, pp. 28–39, 2013.
[2]  N.  Yona,  S.  Munti,  and  F.  A.  Effindri, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Ginekologi  Menggunakan  Metode Forward Chaining Berbasis Web Mobile,” vol. 13, no. 2, pp. 67–72, 2017.
[3]  C. Berhandus, M. F. Loho, and J. J. . Wantania, “Jenis-Jenis  Penyakit  Ginekologi  Menurut Uurutan  Terbanyak  Di  BLU  RSU  Prof.  DR. R.D.  Kando  u  Periode  1  Januari  2012  -  31 Desember 2012,” 2012.
[4]  K.  E.  Setyaputri,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT,” J.  Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018.
[5]  I.  K.  D.  G.  Supartha  and  I.  N.  Sari,  “Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Kulit Pada Sapi Bali  dengan  Menggunakan  MetodeForward chaining  dan  Certainty  Factor,” J.  Nas.
Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  p.  110,
2014.
[6]  F.  Yenila  and  Y.  Wiyandra,  “Sistem  Pakar Ginekologi Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” vol. 3, no. 2, pp. 71–78, 2019.
[7]  W. L. Army, Yuhandri, and Sumijan, “Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Menular  Dengan Metode Forward Chaining,” vol. 2, 2018.