## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232

## Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kejiwaan Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining dan Certainty Factor
Muhammad Fauzan * , Fitri Wulandari, Elin Haerani, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11850114639@students.uin-suska.ac.id, 2 fitri_wulandari@uin-suska.ac.id, 3 elin.haerani@uin-suska.ac.id,
4 lola.oktavia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850114639@students.uin-suska.ac.id Submitted: 14/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Era teknologi AI kecerdasan buatan kini menjadi keunggulan karena sistem melakukan semua pekerjaan sesuai dengan otak  manusia.  Sistem  Pakar  adalah  cabang  kecerdasan  buatan  yang  menyesuaikan  pikiran  dan  penalaran  seorang  pakar  untuk memecahkan  suatu  masalah  dan  mengambil  keputusan  sehingga  menarik  kesimpulan  berdasarkan  fakta.  Dari  kasus  gangguan kejiwaan,  sistem  pakar  ini  sangat  direkomendasikan  untuk  memudahkan  mengetahui  jenis  gangguan  yang  di  derita  untuk membantu masyarakat dan pakar dalam mendiagnosa penyakit dengan cepat dan akurat. Untuk itu peneliti membuat sistem pakar untuk  mendiagnosa  gangguan  kejiwaan  dengan  menggunakanmetode  inferensi forward  chaining dan certainty  factor . Berdasarkanhasil  implementasidan  analisisyang  telahdilakukan  pada  penelitian  ini  menghasilkan  sistem  perangkat  lunak  yaitu sistem pakar yang memiliki tampilan yang mudah dipahami, serta dapat membantu pakar dalam mendiagnosa gangguan kejiwaan.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Gangguan Kejiwaan; Certainty Factor; Forward Chaining ; Diagnosa
Abstract− The era of artificial intelligence AI technology is now an advantage because the system does all the work according to the human brain. Expert Systemis abranch ofartificial intelligencethat adapts the mind and reasoning of an expert to solve a problem and make a decision so that it draws conclusions based on the facts. From cases of psychiatric disorders, this expert system  is highly recommended to make it easier to find out what type of disorder you are suffering from to assist the public and experts in diagnosing  diseases  quickly  and  accurately.  For  this  reason,  researcherscreated  an  expert  system  for  diagnosingpsychiatric disordersusing the forwardchaining inferencemethod and certainty factor. Based on the results of the implementation and analysis thathave been carried out in this study, it produces a software system, namely an expert system that has an easy-to-understand display, and can assist experts in diagnosing psychiatric disorders.
Keywords : Expert System; Mental Disorders; Certainty Factor; Forward Chain; Diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Jiwa  merupakan  konstituen  manusia  yang  yang  tidak  tampak  seperti  benda,  jiwa  sendiri  bersifat  abstrak.  Di  jiwa manusia memiliki penyakit yaitu gangguan jiwa. Gangguan jiwa tersebut adalah sin drom tingkah prilaku se-seorang yang  secara  kusus  berhubung  pada  gejala  penderitaan  (distress)  atau  hendaya  (imperment)  semanga  fungsi  yang penting dalam manusia [1]. Gangguan jiwa rentan terkena kepada manusia yang memiliki pola kehidupan yang tidak simetris  dengan  jiwa  nya  sehingga  timbul  sebuah  beban  terhadap  otak  sehingga  jiwa  mendapatkan  penyakit  jiwa. WHOregional  AsiaPasifik  telah  mecatat  bahwa  indianegara  terbanyakkasus  gangguan  depresi  mencapai  4.5%  dari populasi terendah di maldives yaitu 3.7% [2] Riset kesehatan dasar (Riskesdas) ditahun 2018 memberitakan kurang lebih19  jutamasyarakat  di  indonesiayang  15  tahun  keatas  terkena  mental  emosional,  kemudian  lebih12  juta masyarakat  berusia  15  tahun  atas  terkena  depresi  [3].  Pada  kasus  gangguan  jiwa  ada  stigma  diakhir  membangun prejudice tanpa hal yang berujung pada usaha menyingkirkan penderita gangguan jiwa [4].
Orang  dengan  gangguan  jiwa  sering  kali  tidak  dapat  perhatian.  Padahal  ODGJ  harus  di  beri  perhatian  dan jangan  membuli  atau  membiarkannya  tidak  tentu  arah,  karena  kita  yang  sehat  mental  harus  saling  tolong- menolong,dan  memiliki  kasih  dan  sayang  [5].Gangguan  Skizofrenia  yaitu  gangguan  mental  kronis,sekitar  20  juta orang terkena dampaknya.  Skizofrenia penyakit psikosis, serupa dengan penyakit mental  yang tertanda pembiasan dalam  berpikir,  penampilan,  emosi,  ucapan  dan  prilaku.  Gejala  skizofrenia  ini  1.  Halusinasi  dalam  berpikir  dan mendengar, 2. Delusi selalu mendapati rasa keyakinan atau kecurigaan yang tidak nyata terhadap seseorang 3. perilaku abnormal seperti menyimpangnya perilaku 4. Omongan yang bertele-tele 5. ekspresi wajah yang dapat terlihat dari terputusnya  hubungan  emosi.[6].  Gangguan  Bipolar  merupakan  berupa  gangguan  suasana  hati  yang  berubah-ubah secara terus menerus yang mederitanya. Penyebab bipolar dari berbagai faktor, bisa faktor biologis maupun dari faktor lingkungan. bipolar dicirikan perasaan suasana dengan adanya dua sudut ekstrim emosi.Gejala yang tampak akan 1. sangat bersemangat 2. hiperaktif 3. antusias 4. pesimis 5. gelisah 6. keinginan untuk bunuh diri [7]. Gangguan Depresi merupakan penyakit pada tubuh yang mempengaruhi mental yang serius yang di tandai perasaan sedih atau cemas [8]. Gangguan umum yang akan menyebabkan persepsi yang negatif pada diri sendiri dan terjadi stigmatis diri terhadap lingkungan, kualitas hidup yang tidak baik dengan perasaan tertekan[9].
Zaman teknologi AI kecerdaan buatan sekarang ini sudah menjadi keunggulan karena sistem melakukan semua pekerjaan  sesuai  seperti  otak  manusia  [10].  SistemPakar  adalahcabang  kecerdasanbuatan  yang  mengadaptasikan pikiran  dan  nalarseorang  pakar  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  dan  membuat  suatu  keputusan  sehingga mengambilkesimpulan  faktayangada  [11]. Foward  chaining adalah  teknik  mencocokan  fakta,menggunakan  fakta memproses  data  yang  sudah  ada  dengan  aturan  rule  hingga  akan  mencapai  hasil  yang  di  harapkan,  bekerja mengguankan  data  yang  tersedia  dimulai  dari  bagian  kiri  memasukan  informasi  (IF)  kemudia  hasil  THEN[12].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
Certainty  factor adalah  sebuah  metode  untuk  menentukan  sebuah  ketidak  pastian  pemikiran  dari  seorang  pakar. dimana  untuk  menentukan  fakta  itu  pasti  atau  tidakpasti  [13].  Metode Certainty  Factor ini  merupakan  salah  satu teknik penalaran dalam sistem pakar di perkanalkan oleh Shortliffe Buchan dalam pembuatan MYCIN [14]. Penerapan SistemPakar  dengan  metode Certainty  Factor ini  sudah  banyak  di  gunakan  dalam  menyelesaikan  banyak permasalahan dalam berbagai bidang kehidupan [15]. Dari kasus gangguan kejiwaan ini sistem pakar sangat rekomen untuk mempermudah mendapatkan gangguan tipe apa yang sedang di derita.
Penelitian  terdahulu  yang  sudah  pernah  dilakukan  oleh  Nopi  Purnomo,  2022,  dengan  judul  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Gangguan  Mental  pada  Diri  Seseorang  Menggunakan  Metode Certainty  Factor .  penelitian  tersebut mendapatkan tingkat kepastian yang akurat dari beberapa gejala yang dipilih mendapatkan gejala Skizofrenia dengan tingkat kepastian 56% [16]. Dan ada juga penelitian sebelumnya yang di lakukan oleh hazmi dengan menggunakan certainty factor ini sistem yang telah dibuat telah mampu mendetektsi penyakittulang belakang sesuai dengan gejala yang  diberikan  oleh  pakar  dan  sistem  mampu  membantu  menganalisis  penyakit  [17].  menerapkan  metode  foward chaining dan certainty factor mendapatkan hasil output akurasi besar 70%, dengan perbandingan uji 10 data rekam, 7 kasus  sesuai  dan  3  kasus  belum  sesuai[18].  sistem  mendaptkan  keakuratan  100%  dengan  menggunakan  3 jawban, kasus 1 manual 94,44% dan sistem 94%, kasus 2 manual 92,32% dan sistem 92%, kasus 3 manual 97,44% dan sistem 97%[19].
Berdasarkan  uraianlatar  belakang  diatasdan  penjelasanbeberapa  penelitian,  maka  padapenelitian  ini  akan membangun sistem pakar diagnosagangguan kejiwaan menggunakan inferensi forward chaining dan certainty factor yang  memiliki  manfaat  sebagai  sumber  mediainformasi  untukmendiagnosa  gangguankejiwaan  serta  memberikan saran  yang  dapatdilakukan  selanjutnya,  serta  dapat  membantu  pakar  psikiater  dan  psikolog  dalam  mendiagnosa gangguan kejiwaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1. Metodepenelitian
Metode penelitian menggunakan lima tahap, metode penelitian ini bertujuan mendeskripsikan urutan penelitian dengan langkah-langkah Gambar 1 di atas.

## 2.1  Tahapan Penelitian
Dalam penyelesaian tahapanpenelitian ini menggunakan metode ESDLC (Expert System Development Life Cycle) [20]. a. StudiKelayakan(penilaian)
Pada tahapan ini adalah tahapan pertama yang mendefinisikan masalah dan tujuan agar diverifikasi sehingga sesuai dengan sistem yang dibuat,
b. Akuisis pengetahuan
Pada tahapan ini menentukan sumber pengetahuan untuk mendapatkan sumber yang pasti yaitu sumber nya dari buku,jurnal dan pakar untuk pengembangan sistem.
c. Desain
Pada tahapan ketiga ini akan dilakukan desain untuk merancang sistem pakar secara lengkap dengan Architectur, User Interface, Platform, Security lalu hasil rancangan tersebut di implementasikan.
d. Pengujian Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
Pada  tahapan  keempat  inidilakukan  pengujian  padasistem  dan  menilai  apakah  sistem  pakaryang  telahdibangun berfungsi secara benar sesuai dengan yangdiharapkan.
e. Dokumentasi dan Pemeliharaan
Pada  tahapan  kelima  ini  setelah  pengujian  sistem  selesai  dan  tidak  bermasalah  pada  sistem,  Lalu mendokumentasikan nya ke user, Setelah itu dilakukan pemeliharaan yaitu pengembangan secara instens kepada sistem terus-menerus.

## 2.2  Basis Pengetahuan
Ρada рenelitian ini, memiliki empat jenis data penyakit dan lima puluhenam jenis data gejala yang diperoleh melalui pengumpulan data sebelumnya. Dibawah ini Adapun data yang digunakan pada tabel 1 dan 2 berikut : Tabel 1 merupakan data penyakit yang dipakai.
Tabel 1. Data Penyakit
Tabel 1 di atas akan digunakan untuk hasil diagnosa penyakit pada sistem. Tabel 2 merupakan gejala penyakit yang akan digunakan yang di dapatkan dari pakar.
Tabel 2. Data Gejala Kode Penyakit Penyakit G01 G02 G03
…
G54 G55 G56 Perasaan seperti terasa sedih sepanjang waktu Merasa sulit untuk berkonsentrasi, mengingat, dan memutuskan Rasa kuatir yang berlebihan …
Mencoba melakukan bunuh diri Badan,kaki,lengan terasa berat seperti ada beban Perasaan tidak tenang,mudah tersinggung
Tabel 3 di bawah merupakan aturan pakar yang berfungsi sebagai representasi pengetahuan didasrkan aturan dan fakta yang ada.
Tabel 3. Tabel Keputusan Kode Penyakit Penyakit P01 P02 P03 P04 Gangguan Umum Gangguan Skizofrenia Gangguan Bipolar Gangguan Depresi berat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
Tabelkeputusan yang digunakan sebagaiacuan dalam pembuatan pohon keputusan yang berisikan hubungan antara penyakit gangguan kejiwaan dengan gejala-gejala yang di alami oleh pasien. pohon keputusan ini dirancang agar dapat memudahkan dalam menentukan keputusan dengan efisien. Dan dapat di lihat pada Gambar 2 dibawah.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
Pohon keputusan (inferensi) adalah salah satu metodologi pengumpulan data, sering digunakan sebagai solusi klasifikasi, pohon keputusan suatu metode yang menggunakan struktur pohon yang mewakili beberapa bagian a.   Akar, akar merupakan awalan pertama yang memiliki satu arah jalan, atau memiliki lebih dari satu jalan keluar. b.   Node Cabang, Node Cabang ini memiliki satu input dan memiliki dua output
c.   Daun, Daun ini adalah yang terakhir yang memiliki satu pintu dan tidak ada jalan lagi.[21]
Dari pohon keputusan yang di rancang maka sistem akan memberikan pertanyaan kepada user apakah gejala tersebut di derita YA atau TIDAK misalkan penyakit G01 di derita  YA atau TIDAK jika di jawab YA maka lanjut pertanyaan G02 dan jika jawab TIDAK maka lanjut ke pertanyaan G07 dan lanjut seterusnya.
Tabel 4. Kaidah Produksi Gejala Gangguan Jiwa Aturan Gejala P01 P02
P03 P04
IF (G01) Perasaan seperti terasa sedih sepanjang waktu AND (G02) Merasa sulit untuk berkonsentrasi, sulit untuk mengingat, dan memutuskan AND (G03) Rasa kuatir yang berlebihan (G04) Perasaan bersalah yang berlebihan AND (G05) Mengalami keadaan hati berubah ekstrem (G06) Tidak mau berhubungan aktivitas dengan teman AND (G07) Merasa lelah sepanjang hari secara signifikan AND (G08) Sulit untuk tidur (Insomnia), atau Keseringan tidur ( Hipersomnia) AND (G09) Mengalami stress berlebihan AND (G10) Tidak dapat memahami hubungan orang lain AND (G11) Rasa candu tinggi menggunakan narkoba AND (G12) Kebiasaan makan menjadi tidak terkontrol AND (G13) Daya seks menjadi tidak terkontrol AND (G14) Perasaan hati ingin marah, AND (G15) Melakukan kekerasan merasa senang AND (G16) Memiliki Perasaan ingin bunuh diri AND (G17) Mengalamin perubahan mood yang drastic AND (G18) Mengalamin  rasa  takut  berlebihan  AND  (G19)  Tidak  dapat  berdampingan  di  kehidupan  sosial  AND (G20) Mengalami delusi AND (G21) Perasaan muda tersinggung AND (G22) Merasa banyak berbicara dari biasnya dan terus menerus berbicara AND (G23) Merasa terancam terus-menerus AND (G24) Terasa seperti memikirkan sesuatu THEN Gangguan Umum IF (G16)  Memiliki  Perasaan  ingin  bunuh  diri  AND  (G20) Mengalami  Delusi  AND  (G25) Di  dalam tubuh  seperti  ada  daya  dasyat  yang  mempengaruhi  dari  luar  tubuh  AND (G26) Merasa  mendapatkan kekuatan super atau mukjizat AND (G27) Merasa orang laen dapat mengetahui pikiran nya AND (G28)
Berbicara dengan makhluk dari dunia lain yang di anggapnya ada AND (G29) Tidak mudah berinteraksi dengan lawan berbicara (G30) Mengalamin Stupor (penurunan kesadaran yang membuat tidak merespon percakapan  )  AND  (G31)  Mengalamin  mutisme  (tidak  ingin  berbicara)  AND  (G32)  Terjadinya perlambatan  psikomotorik  (kemampuan  daya  otot  dan fisik)  AND (G33)  Mendengar  suara  suara  aneh (mendengar anak menangis,jeritan, suara trompet ) AND (G34) Menunjukan sipat pemalu AND (G35) Memiliki  Sipat tidakbertanggung jawab  atassemua hal  buruk yang di lakukannya dan itu membuatnya senang (G36) Memiliki sipat halusinasi dalam panca indra (G37) Di dalam isi pikirannyasendiri berasa adayang berulangatau bergema di dalam kepala (G38) Merasakan seperti isi pikirannya di curi oleh orang lain  (G39) Menampilkan  bagian  tubuh  tertentu  yang  tidak  wajar  dan  membiarkan  semua  orang melihatnya THEN Gangguan Skizofrenia IF (G07) Merasa lelah sepanjang hari secara signifikan AND (G08) Sulit untuk tidur (Insomnia), atau Keseringan  tidur  (  Hipersomnia)  AND  (G35)  Memiliki  Sipat  tidakbertanggung  jawabatas  semua  hal buruk yang di lakukannya dan itu membuatnya senang AND (G40) Hanya ingin berbicara saja tidak mau melakukan apa apa AND (G41) Terpengaruhnya pengalaman subejektif sehingga Ketika berbicara 1 topik malah berbicara ke laen topik AND (G42) Peningkatan aktifitas misal yaitu sudah mengerjakan sesuatu bisa  berjam  jam  tahan  nya  1  aktifitas  tersebut  AND  (G43)  Suka  dengan  aktifitas  yang  bisa  merengut nyawa (G44) Perasaan hati suasananya tertekan AND (G45) Berkurang nya minat sesuatu hal yang ada AND  (G46) Berat  badan  menurun  secara  signifikan  AND  (G47) Merasa  selalu  menjadi  beban  untuk banyak orang  AND (G48) Merasa sulit  untuk  berkonsentrasi, sulit  untuk  mengingat, dan memutuskan AND (G49) Selalu berfikir kematian dirinya sendiri (G50) Gejala terjadi berlangsung 1 minggu THEN Gangguan Bipolar
IF (G07)) Merasa lelah sepanjang hari secara signifikan AND (G08) Sulit untuk tidur (Insomnia), atau Keseringan tidur ( Hipersomnia) AND (G02) Merasa sulit untuk berkonsentrasi, sulit untuk mengingat, dan memutuskan AND (G33) Mendengar suara suara aneh (mendengar anak menangis,jeritan, suara trompet orang) AND (G51) Sakit kepala ketika melakukan aktivitas kerja AND (G52) Sering merasa sedih AND (G53) Rasa malas yang berlebihan (tidak mau melakukan aktivitas apapun) AND (G54) Mencoba melakukan bunuh diri AND (G55) Badan,kaki,lengan terasa berat seperti ada beban AND (G56) Perasaan tidak tenang, mudah tersinggung

## 2.3 Forward Chaining
Metode Foward  chaining adalah  teknik  mencocokan  fakta,menggunakan  fakta  memproses  data  yang  sudah  ada dengan aturan rule hingga akan mencapai hasil yang di harapkan, bekerja mengguankan data yang tersedia dimulai dari bagian kiri memasukan informasi (IF) kemudia hasil THEN[22]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232

## 2.4 Certainty Factor
Certainty Factor adalah suatu metode mengakomodasi ketidak pastian pengetahuan seorang pakar. metode ini berfungsi untuk mendapatkan tingkat keyakinan pakar dalam mendiagnosa penyakit adapun rumus nya dengan persamaan 1 sebagai berikut [23] :
CF [h, е] =  MB [h, e ] −  MD [h, е]                                                                 (1) MB [h, е]¹´²  =  MB[h, е¹] +  MB[h, е²] × (1 − MB[h, е 1 ]                        (2) MD [h, е]¹´²  =  MD [h, е¹] +  MD [h, е²] × (1 −  MD [h, е 1 ]                    (3)
Keterangan :
CF (h, e)      ∶  Certainty Factor  hipotesis(h) yang dipengaruhi oleh evidence (e) MB (h, e): Ukurantingkatan kepercayaanterhadap hipotesis (h), jikadiberikan evidence (e) MD (h, e): Ukuran tingkatan ketidakkepercayaan terhadaphipotesis (h), jika diberikan evidence (e) e: evidence (e) yang dipengaruhi oleh evidence (e), peristiwa/fakta h: hipotesis atau asumsi awal

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Sistem Pakar yang akan dibuat dapatdigambarkan melalui use case diagram yang terdapat padagambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Use case diagram
Use Case diagram pada gambar 3 di atas merupakan sebuah interaksi antara dua actor yaitu administrator dan pengguna.

## 3.2 Penerapan Metode dan Perhitungan Manual
Projek sistempakaryangakan diselesaikan, metode certainty factor ini diterapkan dalammelakukan perhitunganuntuk menentukandiagnosa, denganalur tahapanmetode pada sistem sebagai berikut :
a. Sistem akanmenerima gejalayang sudahdipilih user sesuai pohon keputusan yang di rancang, Datagejala terdapat padatabel 2.
b. Gejala,  Kemudian  sistem  akanmembuat rule  based perhitungandengan  mengelompokkan  berdasarkanjenis penyakit yang sesuai dengan gejala yang ditanya.
c. Rule based ditetapkan, perhitungan dapat dilakukan secara ber-urutan pada setiap rule based tersebut.
d. Melakuan perhitungan di setiap rule based nilaiMBdanMD denganpersamaan 2 dan 3.
e. Stelah selesai melakukanperhitungan MB dan MD, selanjutnya melakukan perhitungan CF dengan persamaan 1.
f. Stelah di dapatkan nilaidari seluruh rule based yang ada,kemudian dilanjutkanpenarikan kesimpulan diagnosa.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
g. Kesimpulan hasil diagnosadiambil dari nilai CFtertinggi dari rule based yang ada. Penjelasan dari alur tahapan metode dan perhitungan certainty factor untuk sistem pakar diagnosa gangguan kejiwaan dapat  dilihat melalui contoh berikut. Ada seseorang yang akan di tanya YA atau TIDAK,  gejala tersebut diderita mengikuti alur pohon keputusan yang dapat di lihat pada gambar 3 untuk mendapatkan hasil diagnosa, gejala tersebut antara lain :
Rule 1
: Gangguan Umum
Gejala pertama  : Merasa lelah sepanjang hari secara signifikan nilai 𝑀B: 0.6 dan MD ∶  0.02
Gejala kedua
: Sulit untuk tidur (Insomnia), atau Keseringan tidur ( Hipersomnia) nilai 𝑀B ∶ 0. dan M𝐷 ∶  0.01 Gejala ketiga : Merasa sulit untuk berkonsentrasi, sulit untuk mengingat, dan memutuskan nilai MB: 0.8 dan MD: 0.01
MB =  MB [h, е]¹  =  MB[h, е¹] +  MB[h, е²] × (1 − MB[h, е¹] (Persamaan 2)
=  0.6  +  0.6  ×   (1 − 0.6) =  0.84 =  0.84  +  0.8  ×   (1 − 0.84) =  0.968 MD =  MD [h, е]¹  =  MD [h, е¹] +  MD [h, е²] × (1 −  MD [h, е¹] (Persamaan 3) =  0.02  +  0.01  ×  (1 − 0.02) =  0.0298 =  0.0298  +  0.01  ×   (1 − 0.0298) =  0.039502 CF =  MB –  MD (Persaman 1) =  0.968 –  0.039502 =  0.928498 Rule 2
: Gangguan Bipolar
Gejala pertama  : Merasa lelah sepanjang hari secara signifikan nilai MB ∶  0.8 dan MD ∶  0.01 Gejala kedua : Sulit untuk tidur (Insomnia), atau Keseringan tidur ( Hipersomnia) MB ∶  0.5 dan MD ∶  0.02 MB =  MB [h, е]¹  =  MB[h, е¹] +  MB[h, е²] × (1 − MB[h, е¹] (Persamaan 2) =  0.8  +  0.5  ×   (1 − 0.8)
=  0.9 MD =  MD [h, е]¹  =  MD [h, е¹] +  MD [h, е²] × (1 −  MD [h, е¹] (Persamaan 3) =  0.01  +  0.02  ×  (1 − 0.01) =  0.0298 CF =  MB –  MD (Persamaan 1) =  0.9 − 0.0298 =  0.8702 Rule 3 : Gangguan Depresi berat
: Merasa lelah sepanjang hari secara signifikan nilai MB ∶  0.7 dan MD ∶  0.01
: Sulit untuk tidur (Insomnia), atau Keseringan tidur ( Hipersomnia) MB ∶  0.8 dan MD ∶  0.02 : Merasa sulit untuk berkonsentrasi, sulit untuk mengingat, dan memutuskan MB ∶  0.8 dan MD ∶ 0.02
MB =  MB [h, е]¹  =  MB[h, е¹] +  MB[h, е²] × (1 − MB[h, е¹] (Persamaan 2) =  0.7  +  0.8  ×   (1 − 0.7) =  0.94 =  0.94  +  0.8  ×   (1 − 0.94) =  0.988 MD =  MD [h, е]¹  =  MD [h, е¹] +  MD [h, е²] × (1 −  MD [h, е¹] (Persamaan 3) =  0.01  +  0.02  ×  (1 − 0.01) =  0.0298 =  0.0298  +  0.02  ×   (1 − 0.0298) =  0.049204 CF =  MB –  MD (Persamaan 1) =  0.988 –  0.049204 =  0.938796
Setelah di lihat hasil perhitungan di atas, dapat dipatkan jika nilai CF untuk Gangguan Depresi berat paling tinggi dengan nilai 0.938796. sehingga kesimpulan yang dapat di ambil pasien terkena Gangguan Depresi berat.

## 3.3 Implementasi Sistem
Memberikan konsultasi dengan memberi pertanyaan kepada user apakah gejala tersebut di derita YA atau TIDAK dan mengklik jawaban nya lalu sistem akan menyimpan gejala yang dipilih, bisadilihat di Gambar 4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
Gambar 4. Laman konsultasi diagnose
Setelah selesai menjawab pertanyaan gejala lalu hasil diagnosa akan ditampilkan dan laman tampilan diagnosa bisadilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil diagnosa
Agar dapat  mengaksesadministrator harus login terlebih dahulu,setelah berhasil login maka dapat mengolah data yang diperlukan dapat dilihat Gambar 6.
Gambar 6. Login admin
Setelah berhasil login, administrator akandapat mengakseslaman dashboard , Pada tampilan ini administrator dapat melihat jumlah data yang tersimpan yang dapat dilihat dari Gambar 7.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
Gambar 7. Admin dashboard

## 3.4 Pengujian Sistem
Setelah sistem sudah berhasil dibuat maka langkah selanjunya yaitu pengetesan sistem agar dapat mengetahui apakah sistemsudah  berjalan  dengan  lancar,  optimal  dan  sesuai  yang  dibutuhkan,  pengujia . n  sistem  dilakukan  dengan menggunakan metode black box yang dapat dilihat pada tabel 4. berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Sisitem Dengan Black Box Pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan Use case pengisian data pribadi
Use case memilih gejala
Use case hasil diagnosa
Use case melihat riwayat diagnosasistem Use case l ogin
Use case keloladatapenyakit dan saran Pengguna berhasil mengisi data pribadi Pengguna berhasil memilih YA atau TIDAK gejala dialami Mendiagnosa gejalayang sudah dipilihmenggunakan metode certainty factor danditampilkan Penggunadapat melihatriwayat diagnosa yang dilakukan oleh sistem Administratorberhasil login dan lamanutama administrator ditampilkan Administrator berhasil melakukanpengelolaan data penyakit dan saran Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
Setelah  melakukan  pengujian  ke  sistem  dari  keseluruhan  sistem  semua  telah  berhasil,  maka  hal  tersebut membuktkan bahwa sistem telah berjalan dengan baik dan lancer.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasilimplementasi  dananalisa  yang  dilakukandalam  penelitian  ini  sehingga  menghasilkan  sebuah perangkatlunakyaitu Sistem PakarDiagnosa Gangguan Kejiwaan Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining dan Certainty  Factor dengan  kesimpulansistemyang  telahdibuat  sudah  berjalan  dengan  baik  tanpa  adanyaeror sertamemiliki  tampilan  antarmukayang  mudahdipahami  olehpengguna  dan  dapatmemberikan  informasimengenai gangguankejiwaandengan  benar.  Sistem  yang  dapat  digunakan  dengan  webbrowser  sehingga  memudahkan  pakar dalam mendiagnosa gangguan kejiwaan dengan waktu yang tidak lama.

## REFERENCES
[1] A. Yusuf and R. F. P. H. E. Nihayati, “KEPERAWATAN,” 2014.
[2] N. I. dan R. Ernia, “Hubungan Dukungan Instrumental Keluarga Dengan Kepatuhan Kontrol Pasien Orang Dengan Gangguan Jiwa (ODGJ),” J. Ilm. Karya Kesehat., vol. 01, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[3] H. Mayatopani, R. Subekti, N. Yudaningsih, and M. Sanwasih, “Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Mental dengan Mesin Inferensi Menggunakan Algoritma Dempster-Shafer Theory,” vol. 13, no. April, pp. 66–76, 2022.
[4] G. Mane, H. Sulastien, and M. K. R. Kuwa, “Gambaran Stigma Masyarakat pada Orang Dengan Gangguan Jiwa (ODGJ),” J. Keperawatan Jiwa, vol. 10, no. 1, p. 185, 2022, doi: 10.26714/jkj.10.1.2022.185-192.
[5] A. Azizah, Zainuri, “KESEHATAN JIWA Teori dan Aplikasi Praktik Klinik,” Kesehat. JIWA Teor. dan Apl. Prakt. Klin., p. 674, 2016, [Online]. Available: http://rsjiwajambi.com/wp- content/uploads/2019/09/Buku_Ajar_Keperawatan_Kesehatan_Jiwa_Teori-dan-Aplikasi-Praktik-Klinik-1.pdf
[6] T. Paramita and S. Alfinuha, “Dinamika Pasien dengan Gangguan Skizofrenia,” J. Psikol., vol. 17, no. 1, pp. 12–19, 2021.
[7] E. Widianti et al., “Intervensi pada Remaja dengan Gangguan Bipolar: Kajian Literatur,” J. Keperawatan Jiwa Persat. Perawat Nas. Indones., vol. 9, no. 1, pp. 79–94, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/JKJ/article/view/6726
[8] U. Hasanah, N. L. Fitri, S. Supardi, and L. PH, “Depression Among College Students Due to the COVID-19 Pandemic,” J. Keperawatan Jiwa, vol. 8, no. 4, p. 421, 2020, doi: 10.26714/jkj.8.4.2020.421-424.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1915 − 1924 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3232
[9] W. Daulay et al., “Kualitas hidup orang dengan gangguan jiwa: systematic review,” vol. 9, no. 1, pp. 187–196, 2021.
[10]  R.  S.  Putra  and  Y.  Yunus,  “Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi  Sistem  Pakar  dalam  Menganalisis  Gangguan  Jiwa Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 3, pp. 227–232, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.70.
[11]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.
[12]  H. Wadi, “Sistem Pakar Forward Chaining dengan Java GUI & MySQL: Studi kasus diagnosa penyakit ikan air tawar.” 2020. [Online].
Available:
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=bnnkDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=mysql&ots=oe- URb06lo&sig=zM4ezXeP36Hj4ubv0owz4RRvWE4
[13]  Windarsyah, Husnul Khatimi, and Ryan Maulana, “Sistem Pakar Diagnosa Jenis Gangguan Jiwa Skizofrenia Menggunakan Kombinasi Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat, vol. 2, no. 2, pp. 51–58, 2017, doi: 10.20527/jtiulm.v2i2.20.
[14]  S. R. Hernawan, H. A. Nugroho, and I. Hidayah, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Diagnosis Gangguan Depresi,” vol. 3, no. 2, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i2.643.
[15]  C. L. Andesti, S. Sumijan, and G. W. Nurcahyo, “Expert System in Accuracy to Identify Gingivitis in Humans Using the Certainty Factor Method,” J. Inf. dan Teknol., vol. 2, pp. 97–103, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.69.
[16]  N. P. Nopi, Musthafa Haris Munandar, Feri Irawan, and Januardi Rosyidi Lubis, “Sistem  Pakar Mendiagnosa Gangguan Mental pada Diri Seseorang Mengunakan Metode Certainty Factor,” J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 157– 162, 2022, doi: 10.52158/jacost.v3i1.307.
[17]  S. Nasional, T. Elektro, S. Informasi, and T. Informatika, “Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika,” pp. 89–94, 2022.
[18]  M.  A.  Nurerwan,  I.  R.  Wulandari,  Y.  Astuti,  and  W. Widayani,  “Implementasi  Metode  Forward  Chaining dan  Certainty Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Sinusitis,”  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1520–1529,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2630.
[19]  R.  Hardiansyah,  D.  Aribowo,  and  M.  A.  Hamid,  “Pengembangan  Sistem  Pakar  Identifikasi  Modalitas  Belajar  Siswa Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 502–511, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1226.
[20]  D. I. Putri, “PERANCANGAN EXPERT SYSTEM DEVELOPMENT LIFE CYCLE,” vol. 3, pp. 322–331, 2020.
[21]  S. A. Jawad and M. Sam, “Penerapan Algoritma Divide and Conquer untuk Berburu Monster dalam Permainan Final Fantasy III,” vol. 1, no. 1, pp. 26–31, 2023, doi: 10.26714/jkti.000.
[22]  W.  W.  Nanda  et  al.,  “METODE  FORWARD  CHAINING  DAN  CERTAINTY  FACTOR  UNTUK  MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA,” vol. 08, no. 2, pp. 187–198, 2021.
[23]  Efendi, A. Fauzi, and D. Sulistya Kusumaningrum, “Diagnosa Penyakit Gangguan Jiwa Menggunakan Metode Certainty Factor,”  Sci.  Student  J.  Information,  Technol.  Sci.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–11,  2020,  [Online].  Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/3