## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU PADA ANAK DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR
Bayu Kurniawan (bkurniawan2311@gmail.com) Yustina Retno Wahyu Utami (yustina.retno@gmail.com) Wawan Laksito Yuly Saptomo (wlaksito@yahoo.com)

## ABSTRAK
Berdasarkan  data  World  Health  Organization  (WHO)  tahun  2013  menunjukkan  fakta  radang paru  akut  dinyatakan  menjadi  penyebab  kematian  terhadap  1,2  juta  anak  setiap  tahunnya,  atau dapat  dikatakan  setiap  jamnya  230  anak  meninggal  karena  penyakit  tersebut.  Berbagai  upaya telah  dilakukan  oleh  pemerintah,  diantaranya  menyiapkan  perangkat  kesehatan  tetapi  upaya  itu belum  memberikan  hasil  yang  memadai.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  masih  terbatasnya tenaga  medis  bila  dibandingkan  jumlah  penduduk.  Oleh  karena  itu  penulis  membuat  aplikasi sistem  pakar  untuk  menentukan  jenis  penyakit  paru-paru  pada  anak  yang  memiliki  kepandaian layaknya  seorang  dokter  atau  pakar.  Sistem  pakar  ini  untuk  memberikan informasi tentang penyakit yang diderita, sehingga upaya pengobatan terhadap penderita dilakukan cepat atau lebih dini  akan  dapat  mencegah  tingkat  kematian  anak.  Aplikasi  ini  menggunakan  metode  Certainty factor  (CF),  didapatkan  nilai  kemungkinan  jenis  penyakit  paru-paru  anak  yang  mungkin  terjadi. Aplikasi  yang  dibuat  adalah  aplikasi  berbasis  web  dan  menggunakan  MySQL  sebagai basisdatanya. Aplikasi ini menghasilkan data gejala,data pengguna, data jenis penyakit paru-paru, data  pengetahuan  dan  laporan  data  hasil  konsultasi.  Berdasarkan  hasil  10  kasus  diagnosa penyakit paru diatas hasil sistem memiliki parameter index tingkat kepercayaan sangat tinggi yaitu dengan  skala  0,80-1,00  dan  analisa  pakar  sama  dengan  hasil  sistem,  maka  dapat  disimpulkan sistem pakar menghasilkan hasil pemeriksaan yang sama dengan perhitungan pakar.
Kata Kunci: sistem pakar, Certainty factor, paru-paru anak

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  komputer  sekarang  ini telah  mengalami  banyak  perubahan  yang sangat  pesat,  seiring  dengan  kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Hal  ini  mendorong  para  ahli  untuk  semakin mengembangkan komputer agar dapat membantu  kerja  manusia atau bahkan melebihi kemampuan kerja manusia.
Berdasarkan data World
Health Organization (WHO)  tahun  2013  menunjukkan fakta  radang  paru  akut  dinyatakan  menjadi penyebab  kematian  terhadap  1,2  juta  anak setiap  tahunnya,  atau  dapat  dikatakan  setiap jamnya  230  anak  meninggak  karena  penyakit tersebut.  Penyakit  paru-paru  anak  jika  tidak segera ditangani dapat menyebabkan penyakit  paru-paru  yang  lebih  parah  bahkan dapat  menyebabkan  kematian.  Berbagai upaya  telah  dilakukan  oleh  pemerintah, diantaranya menyiapkan perangkat kesehatan yang handal yakni dokter dan paramedik yang dihadapkan  mampu  bekerja  secara  optimal dalam  memberikan  pelayanan  kesehatan pada masyarakat khususnya anak-anak, akan tetapi upaya tersebut belum memberikan hasil
yang  memadai.  Salah  satu  penyebabnya adalah  masih  terbatasnya  tenaga  medis  bila dibandingkan  dengan  jumlah  penduduk.  Dari sinilah penulis termotivasi untuk membuat satu perangkat  lunak  yang  memiliki  kepandaian sebagaimana  layaknya  seorang  dokter  atau pakar. Salah satu implementasi yang diterapkan adalah sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  paru-paru  pada  anak. dengan  metode  c ertainty  factor .  Metode  ini memberikan ruang pada pakar dalam memberi nilai keyakinannya pada pengetahuan yang diungkapkannya.
Aplikasi  yang  diusulkan  adalah  aplikasi berbasis web menggunakan  MySQL.  Sistem pakar  ini  diharapkan  memberikan  informasi tentang  jenis  penyakit  paru  pada  anak berdasarkan gejalanya, sehingga upaya pengobatan  terhadap  penderita  dilakukan secara tepat.

## II. METODE PENELITIAN
2.1. Teknik Pengumpulan Data.
1.  Metode Wawancara
Metode  ini  merupakan  pengumpulan data  yang  dilakukan  dengan  wawancara.
Dalam  hal  ini  penulis  menanyakan  langsung pada  seorang  dokter  spesialis  paru-paru, mengenai  hal-hal  yang  berhubungan  dengan paru-paru,  alat  wawancara  yang  digunakan yaitu pertanyaan yang sudah terdaftar.
2.  Metode Studi Pustaka
Metode ini digunakan untuk mendapatkan informasi tambahan yang digunakan sebagai acuan dalam
mengembangkan sistem pakar.

## 2.2.  Perancangan Sistem.
2.2.1.  Analisa Sistem.
Tool-tool  yang  dipakai  untuk  menganalisa sistem sebagai berikut:
1.  Diagram Konteks.
Diagram Konteks
untuk menggambarkan sistem pakar untuk menentukan  jenis  penyakit  paru-paru  yang dijabarkan  secara  global  atau  secara keseluruhan menggambarkan aliran data. 2. Hierarchy Input Process Output (HIPO). HIPO  digunakan  untuk  mempersiapkan penggambaran  diagram  arus  data  dari sistem  pakar  untuk  menuju  level-level  lebih bawah lagi.
2.2.2.  Perancangan Database.
Tahap  ini  digunakan  untuk  merancang penyimpanan data sistem pakar untuk menentukan jenis penyakit paru-paru. Pemodelan  menggunakan  Entity  Relationship Diagram (ERD), dimana dalam pemodelannya menggunakan  sejumlah  notasi  dan  simbol untuk menggambarkan struktur dan hubungan antar  data.  Pada  dasarnya  ada  3  macam simbol  yang  digunakan,  yaitu:  Entitas,  Atribut dan hubungannya . 2.2.3.  Pengolahan Data. 1.  Basis Pengetahuan.
Dalam  perancangan  basis  pengetahuan ini digunakan kaidah produksi sebagai sarana untuk representasikan. Kaidah produksi dituliskan  dalam  bentuk  pernyataan JIKA [premis] MAKA [konklusi]. Pada perancangan basis  pengetahuan  sistem  pakar  ini  premis adalah  gejala-gejala  dan  konklusi  adalah jenis-jenis penyakit paru-paru. 2.  Teknik Penelusuran(Mesin inferensi)
Teknik  penelusuran  yang  digunakan dalam  sistem  pakar  adalah  metode Certainty Factor .  Untuk  mendapatkan  hasil  dari  suatu fakta  menggunakan  metode  CF  dengan perhitungan nilai MB dan MD dari suatu gejala yang  dimiliki.  dari  beberapa  gejala  yang dirasakan,  kemudian  akan  didapat  nilai  CF
yang  tertinggi,  nilai  CF  tertinggi  inilah  yang akan  dijadikan  parameter  untuk  menentukan jenis penyakit paru-paru anak 2.2.4.  Implementasi dan Pengujian
Hasil  tahap  desain  diimplementasikan dalam  bahasa  PHP  dengan  basis  data MySQL.  Setelah  implementasi  selesai,  sistem diuji  beberapa  kali  sampai  dihasilkan  sistem pakar yang handal.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA
3.1. Sistem Pakar.
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  yang baik  dirancang  agar  dapat  menyelesaikan masalah suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli [1].

## 3.2. Penyakit Paru
Penyakit  paru  merupakan  radang  yang terjadi pada area paru-paru yang menyebabkan  kondisi  pernafasan  terganggu, seperti  terjadinya  asma,  batuk,  mengi  dan terdapat  lendir  di  tenggorokan.  Penyebabnya karena  polusi  udara,  faktor  keturunan,  alergi dan penggunaan obat. [2].
1. Bronkitis Bronkitis adalah  hipersekresi  mukus  dan batuk  produktif  kronis  berulang  minimal selama 3 bulan pertahun atau paling sedikit dalam  2  tahun  berturut-turut  pada  pasien yang  diketahui  tidak  terdapat  penyebab lain.
2.  Asma
Asma  adalah  penyakit inflamasiobstruktif yang ditandai oleh periode episodicspasme otot-otot polos dalam dinding saluran udara bronchial ( SpasmeBronkus ).
3.  Pneumonia
Pneumonia adalah  penyakit  pada  saluran nafas  bagian  bawah  yang  terbanyak kasusnya  didapatkan  di  praktek-praktek dokter  atau  rumah  sakit  dan  sering menyebabkan  kematian  terbesar  bagi anak-anak  dan  balita  hampir  di  seluruh dunia.  Diperkirakan pneumonia banyak terjadi  pada  bayi  kurang  dari  2  bulan,  oleh karena itu pengobatan penderita pneumonia dapat menurunkan angka kematian anak.
4.  Atelektaksis
Atelektaksis  adalah  suatu  kondisi  dimana paru-paru tidak mengembang secara
sempurna  tepatnya  pada  alveoli  atau alveolus  paru  yang  tidak  mengandung udara.
5.  Emfisema
Emfisema merupakan  keadaan  dimana alveoli menjadi  kaku  mengembang  dan terus  menerus  terisi  udara  walaupun setelah ekspirasi.
6.  Pneumotoraks
Udara atau gas dalam rongga pleura, yang dapat  terjadi  secara  spontan (spontaneous pleura) ,  sebagai  akibat  trauma  ataupun proses  patologis,  atau  dimasukkan  dengan sengaja.
7.  Empiema Torasis Efusipleural adalah  penumpukan  cairan  di dalam  ruang  pleural,  proses  penyakit primer  jarang  terjadi  namun  biasanya terjadi  sekunder  akibat  penyakit  lain.  Efusi dapat  berupa  cairan  jernih,  yang  mungkin merupakan transudat , eksudat ,  atau  dapat berupa darah atau pus. [3]
3.3. Certainty Factor (Faktor Kepastian)
Faktor kepastian ( Certainty factor ) dikenalkan  oleh Shortliffe  Buchanan dalam pembuatan  MYCIN. Certainty  factor (CF) merupakan  parameter  klinis  yang  diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certainty factor menunjukkan suatu fakta atau aturan. [4]
Rumus data faktor kepastian:
CF(h,e)= MB(h,e) - MD(h,e) (1) Keterangan: CF(h,e) : Faktor Kepastian
MB(h,e) :  ukuran  kepercayaan  terhadap
hipotesis h, jika diberikan evidence e(antara 0
dan 1) MD(h,e) : ukuran ketidakpercayaan terhadap  hipotesis  h,  jika  diberikan evidence e(antara 0 dan 1) [4].

## 3.4.  Aplikasi Berbasis Web
Aplikasi Web adalah  jenis  aplikasi  yang diakses  melalui browser ,  misalnya Internet Explorer dan Mozila Firefox [5]. PHP merupakan  bahasa  berbentuk  skrip  yang ditempatkan  dalam server dan  diproses  di server .  Hasilnyalah  yang  dikirimkan  ke  klien, tempat pemakai menggunakan browser [5]. MySQL  adalah multiuser  database yang menggunakan bahasa Structured Query Language (SQL),  MySQL  dalam  operasi client-server melibatkan server dan  berbagai
macam  program  serta library yang  berjalan  di sisi client [6].
Data  flow  diagram adalah  suatu network yang menggambarkan suatu sistem komputerisasi,  manualisasi  atau  gabungan dari keduanya, yang penggambarannya disusun  dalam  bentuk  kumpulan  komponen sistem  yang  saling  berhubungan  sesuai dengan aturan mainnya [7]. Entity relationship diagram (ERD) adalah diagram yang menggambarkan  keterhubungan  antar  data secara konseptual [8]. Flowchart adalah suatu teknik  untuk  menulis  algoritma    menggunakan simbol ( chart )  dan  garis panah [9].

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.  Diagram Konteks
Diagram  konteks  ini  mempunyai  dua terminator dan satu proses, dimana proses ini mencakup  proses  secara  keseluruhan  dari aplikasi  sistem  pakar  untuk  menentukan  jenis penyakit paru pada anak.
Gambar 1. Diagram konteks.

## 4.2. HIPO
Hierarchy  process  input-output ,  atau HIPO  digunakan  untuk  perancangan  desain menu  dalam  program.  HIPO  dibuat  sebagai penjabaran dari diagram konteks.
Gambar 2. Hierarchy proses input- output (HIPO)
4.3.  Perancangan Input Data.
Desain input data  yang  terdapat  pada sistem  pakar  ini  adalah  desain input data pengguna,  desain input data  gejala,  desain input data  penyakit,  desain input data pengetahuan,  desain input data  konsultasi, desain input data hasil konsultasi.
0 Aplikasi Sistem Pakar Untuk Deteksi Dini
Penyakit Paru Anak Dengan Metode Certainty Factor Pakar / Admin Pengguna Data gejala Data penyakit Data pengetahuan Laporan data gejala Laporan data tpenyakit Laporan data pengetahuan Laporan data hasil konsultasi Data pengguna Data konsultasi Laporan data pengguna Laporan data hasil konsultasi Laporan data pengguna Data hasil konsultasi Laporan data konsultasi 5 . 1 Tambah Data Pengetahuan 5 . 3 Hapus Data Pengetahuan 5 . 2 Edit Data Pengetahuan 4 . 3 Hapus Data Penyakit 4 . 2 Edit Data Penyakit 4 . 1 Tambah Data Penyakit 3 . 3 Hapus Data Gejala 3 . 2 Edit Data Gejala 3 . 1 Tambah Data Gejala 2 . 2 Edit Data Pengguna 2 . 1 Tambah Data Pengguna 7 Hasil Konsultasi 6 Konsultasi 5 Pengolahan Data Pengetahuan 4 Pengolahan Data Penyakit 3 Pengolahan Data Gejala 2 Pengolahan Data Pengguna 1 Login 0 SISTEM PAKAR 8 Laporan Data 8 . 2 Laporan Data Gejala 8 . 3 Laporan
Data  Penyakit 8 . 5 Laporan Data konsultasi 8 . 4 Laporan Data Pengetahuan 8 . 1 Laporan Data
Pengguna 8 . 6 Laporan Data Hasil konsultasi
4.4.  Perancangan Output Data.
Desain output pada  sistem  pakar  ini meliputi  desain Output data  pengguna, output data  gejala, output data  penyakit, output data pengetahuan, dan output data hasil konsultasi.

## 4.5.  Diagram Alir Data
Diagram  alir  data  adalah  diagram  yang menggambarkan  arus  data  secara  mendetail dijelaskan  bahwa admin /pakar  memberikan input dan update data gejala, input dan update data  penyakit, input dan update data pengetahuan, Output Laporan  data  gejala, Output laporan  data  penyakit, Output laporan data  pengetahuan, Output laporan  data pengguna, Output laporan  data  semua  hasil konsultasi. Pengguna dapat memberikan input dan update data  pengguna, Login pengguna, input data  konsultasi, input data  hasil konsultasi, Output laporan  data  pengguna, laporan data konsultasi dan laporan data hasil konsultasi.
Gambar 3. Diagram Alir Data

## 4.6.  Entity Relationship Diagram
Model entity-relationship  diagram berisi komponen-komponen  himpunan  entitas  dan himpunan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan atribut-atribut yang merepresentasikan  seluruh  fakta  dari  dunia
nyata.

## Gambar 4. Entity relationship diagram
Berikut  penjelasan  hasil  assosiasi  m-m  entity relationship  diagram  pada  sistem  pakar deteksi dini penyakit paru anak:
1.  Pengguna mempunyai gejala menghasilkan entitas baru yaitu entitas konsultasi dengan key ‘id_pengguna’, ‘kd_gejala’.
2.  Setiap  hasil  konsultasi  mempunyai  gejala menghasilkan  entitas  baru  yaitu  entitas Hasil
Konsultasi dengan key ‘kd_konsultasi’, ’kd_gejala’
3. Gejala mempunyai penyakit, terdapat entitas  baru  yaitu  entitas  pengetahuan dengan key ‘kd_gejala’, ’kd_penyakit’ .

## 4.7. Relasi Antar Tabel
Relasi  antar  tabel  yang  terlihat  pada gambar memperlihatkan hubungan keterkaitan antara tabel satu dengan lainnya. Relasi antar tabel dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Relasi Antar Tabel.
gejala kd _ gejala * nm _ gejala penyakit kd _ penyakit * penyakit solusi pengetahuan id _ pengetahuan * kd _ penyakit ** kd _ gejala ** mb md cf temp _ konsultasi kd _ pengguna ** kd _ gejala **
pengguna kd _ pengguna * nm _ pasien alamat username password hasil _ konsultasi 1 kd _ konsultasi * tgl _ konsultasi kd _ pengguna ** kd _ penyakit ** cf hasil _ konsultasi 2 kd _ konsultasi ** kd _ gejala ** Keterangan : * = Primary key **
= Foreign key
= One to Many
1 Login 2 Pengolahan Data Pengguna 3 Pengolahan Data Gejala 4 Pengolahan Data Penyakit 5 Pengolahan Data Pengetahuan 6 Konsultasi 7 Hasil Konsultasi Admin / pakar Pengguna Pengguna Gejala Penyakit Pengetahuan Hasil _ konsultasi 1 Hasil _ konsultasi 2 Temp _ konsultasi Data pengguna Data pengguna Data gejala Data gejala Data penyakit Data pengetahuan Data pengguna Data konsultasi Data hasil konsultasi Data penyakit Data gejala Data hasil konsultasi Data penyakit Data gejala Data hasil konsultasi 8 Laporan Data Laporan data pengguna Data hasil konsultasi Data hasil konsultasi Data pengetahuan Data penyakit Data gejala Data konsultasi Data pennguna Data pengetahuan Laporan data  hasil konsultasi Data konsultasi Username dan Password Laporan data gejala Laporan data penyakit Laporan data pengguna Data gejala Data penyakit Laporan data pengguna Laporan data konsultasi Data pengguna Laporan data  hasil konsultasi Data konsultasi Data pengguna

## 4.8.  Basis Pengetahuan
Dalam perancangan basis pengetauan ini digunakan  kaidah  produksi  sebagai  sarana untuk  representasi  pengetahuan.  Kaidah produksi  dituliskan  dalam  bentuk  pernyataan JIKA [premi] MAKA [konklusi]. Bentuk pernyataannya adalah :
JIKA [Gejala 1] DAN [Gejala 2] DAN [Gejala 3]
MAKA [Tingkat HG] 4.9.  Mesin Inferensi Mesin yang digunakan untuk
merepresentasikan basis pengetahuan sehingga dihasilkan informasi yang dibutuhkan dan  dapat  dimengerti  oleh  pasien.  Berikut Flowchart dari sistem pakar dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Flowchart Perhitungan Sistem Pakar

## 4.10.  Implementasi Program.
4.10.1.  Halaman Utama.
Halaman  Utama  adalah  tampilan awal dalam website sistem pakar. Terdapat  sub  menu home ,  registrasi pasien, Login pasien dan bantuan pasien. Halaman utama disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Utama.
Mulai
Inisialisasi Gejala Gejala = list gejala yang diisi Jmlh gejala = count(gejala) Count(gejala) = 1 List tingkat =list gejala yang sama Jmlh tingkat = 1 MB = list gejala MB[i][MB] MD = list gejala MD[i][MD] CF = MB – MD List gejala [i][CF]= CF Ya Ya Tampilkan jenis tingkat Hiperemesis gravidarum , Solusi dan Nilai CF Selesai MB = list gejala MB[i][MB] MD = list gejala MD[i][MD] MAX(CF = MB – MD) List gejala [i][CF]= CF Tidak Tidak For I = 1 to count(gejala) i++ List tingkat = gejala yang sama Jmlh tingkat= count (tingkat) Count (tingkat) = 1 I = 1 CF1 = list tingkat CF1[i][CF1] CF2 = list tingkat CF2[i][CF2] CF = CF1 + CF2 * (1- CF1 ) Count(gejala) = i CF = CF1 Ya Ya Tidak For j=1 to count(tingkat) j++ Tidak j = 1 CF1 = list tingkat CF1[i][CF1] CF2 = list tingkat CF2[i][CF2] CF = CF1 + CF2 * (1- CF1) Count(gejala) = i CF = CF1 CF = CF1 + CF2 * (1 – CF1) List tingkat[i][CF] I = 1 YA Tidak Tampilkan Nilai CF Tertinggi Count(tingkat) = j Ya Tidak
Form ini  sebagai  pengolahan  data pasien  untuk  menambah/memasukkan pasien  baru  yang  belum  menjadi  anggota di sistem ini.
Gambar 9. Registrasi Pasien.

## 4.10.3.  Halaman Login Pasien.
Halaman    ini  digunakan  untuk masuk ke dalam akun user /pasien.
Gambar 10. Halaman Login Pasien.

## 4.10.4.  Halaman Konsultasi
Halaman ini digunakan untuk menampilkan gejala-gejala yang ada pada sistem  dengan  menggunakan checkbox dimana  pengunjung  dapat  melakukan konsultasi terhadap gejala yang dirasakan anak  untuk  mendapatkan  kemungkinan jenis penyakit paru apa yang di alami.
Gambar 11. Halaman Konsultasi.
4.10.5.  Halaman Hasil Konsultasi.
Halaman ini digunakan untuk menampilkan hasil konsultasi yang dilakukan pasien.
Gambar 12. Hasil Konsultasi.

## 4.11. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk mengetahui  kesamaan  hasil  akhir  atau output yang  berupa  kemungkinan  jenis penyakit paru  yang dihasilkan oleh sistem dengan perhitungan secara manual. Berikut  aturan-aturan/kaidah  yang  dipilih dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Certainty factor dari setiap gejala yang dipilih.
No Ge ja la B ronkiti s P neu m ot ora k s A s m a H iper s e k re s i A s m a K ron ik /
P e rs is te n A s m a P e rs is te n P a da Ba y i 1 Batuk kering
0.7 - - - - 2 Dahak  kental  dan kuning 0.8 - - - - 3 Sesak nafas restrotenal 0.75 - - - -
4 Suara ada lendir 0.7 0.7 - - - 5 Suara nafas berderak - - 0.95 - - 6 Umur  kurang  dari 3 tahun - - - 0.9 0.65
Aturan-aturan dari pakar seperti yang terlihat  pada  Tabel  1  dapat  dihitung dengan  metode  rumus Certainty  factor . Berikut  perhitungan  manual  nilai  CF  total setiap jenis penyakit..
1. Bronkitis (batuk  kering  ^  dahak  kental
dan kuning): CF1 = 0,7 CF2 = 0,7 + 0,8 * (1-0,7) = 0,7 + 0,24 = 0,94 Bronkitis (batuk  kering  ^  dahak  kental dan kuning ^ sesak nafas retrotenal):
CF3 = 0,94 + 0,75 * (1-0,94) = 0,94 + 0,045 = 0,985 Bronkitis (batuk  kering  ^  dahak  kental dan  kuning  ^  sesak  nafas  retrotenal  ^ suara ada lender):
CF4 = 0,985 + 0,7 * (1-0,985) = 0,985 + 0,0105 = 0,9955 Hasil  perhitungan  Nilai  CF  total  pada penyakit bronkitis adalah 0,9979.
1.  Pneumotoraks (Suara ada lendir) CF1 = 0,7 2.  Asma  Hipersekresi  (Suara  nafas berderak) CF1 = 0,95 3.  Persisten (Umur kurang dari 3 tahun CF1 = 0,9 4.  Persisten  pada  bayi  (Umur  kurang dari 3 tahun) CF1 = 0,65
Dari  perhitungan  manual  diatas, maka didapat bahwa nilai CF total tertinggi terdapat  pada  penyakit bronkitis dengan nilai  CF  total  0,9955.  Demikian  juga  pada perhitungan  aplikasi  sistem  pakar  diatas yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  11, bahwa  nilai  CF  total  tertinggi  terdapat pada  penyakit bronkitis dengan  nilai  CF
total 0,9955. Sehingga perhitungan manual  dibandingkan  dengan  perhitungan di aplikasi sistem pakar sama/konsisten.

## V.  PENUTUP

## 5.1.  Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dari bab sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1.  Terciptanya  sistem  pakar  yang  dapat mendiagnosa jenis-jenis penyakit paru pada  anak  dengan  metode Certainty Factor .
2. Software sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak telah sesuai dengan  perhitungan certainty  factor (CF).
3. Software sistem pakar diagnosa penyakit  paru  pada  anak  dengan metode certainty  factor (CF)  telah dapat digunakan untuk konsultasi.
4.  Hasil  perancangan  dan  kebutuhan database pada sistem, maka menghasilkan database yang  berupa tabel  pengguna,  tabel  gejala,  tabel tingkat,  tabel  pengetahuan,  tabel temp_konsultasi, tabel hasil_konsultasi1 dan tabel hasil_konsultasi2. 5.  Fitur Software sistem  pakar  ini, input berupa input data  pengguna, input data gejala, input data penyakit, input data pengetahuan, input data konsultasi  pengguna, input data  hasil konsultasi. Proses konsultasinya pengguna melakukan registrasi
dengan  memasukan  nama,  alamat, username , password . Login dan  pilih gejala  kemudian  lihat  hasil  penyakit paru. Output software sistem pakar ini yaitu nama pengguna, alamat pengguna, jenis penyakit paru, gejala, nilai  kepastian  atau  nilai Certainty factor (CF) dan solusi sementara.

## 5.2.  Saran
Penulis  ingin  menyampaikan  beberapa saran  atau  masukan  bagi  siapapun  yang ingin mengembangkan atau
menyempurnakan  dari  sistem  pakar  ini adalah sebagai berikut :
1. Software sistem  pakar  ini  dapat dikembangkan ke perangkat mobile .
2. Software sistem pakar diagnosa penyakit  paru  ini  dapat  dikembangkan dengan mengelinkkan ke penyakit lain.
3.  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  paru pada  anak  ini  dapat  dikembangkan menggunakan  metode  algoritma  yang berbeda seperti algoritma Neural Network,  C5.0,  Logistic,  Classification via Regression dan LogitBoost .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  S  (2003). Artificial Intelligence ( Teknik dan Aplikasinya) .Yogyakarta: Graha Ilmu. [2] Manuaba,  I.B.G  (1998). Yayasan Kesehatan Paru Indonesia . Jakarta : Penerbit Buku Kedokteran ECG.
[3] Prawirohardjo, S (2007). Ilmu Penyakit  Paru .  Jakarta  :  Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirahardjo. [4] Kusrini (2008). Aplikasi Sistem Pakar .  Yogyakarta  :  Penerbit  ANDI Offset. [5] Kadir, A (2002). Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP . Yogyakarta:
Andi Offset.
[6] Sunarfrihantono,  Bimo  (2002). PHP dan MySQL Untuk Web. Yogyakarta:
ANDI Offset.
[7] Sutabri,  Tata  (2004). Analisa  Sistem Informasi . Yogyakarta : Andi Offset.
[8] Fathansyah,  (1999). Basis  Data .
Bandung : In Form atika.
[9] Eddy  Prasetyo  Nugroho,  K.  R. (2009). Rekayasa  Perangkat  Lunak.
Bandung:Politeknik Telkom