## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal:  269-274 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Menganalisis Penyakit Kelenjar Getah Bening Menggunakan Metode Certainty Factor
Sri Layli Fajri 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 1 Independent Researcher
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## srilayli26@gmail.com

## Abstract
In general, a person is difficult do dermine whether a lump or swelling of the lymph nodes in the body, is just a normal lump or  whether  it  has become  cancer.  If  the  lumph  does  not  go  away  whitin  a  few  days,  the  patient  is required to  immediately consult a doctor to get detailed information about the disease and how to treat it. Lymph nodes scattered in the human body are round and are part of the lymphatic system that plays a role  in fighting viruses that enter the  body. The  cause of these enlarged lymph nodes can be due to the type of food consumed, congenital disease in the patient’s body (comorbid), infection to lymph node cancer (lymphoma). For this reason, an Expert System is needed by applying the Certainty Factor method in order  to  assist  the  public  in  analyzing  lymph  node  disease  by  answering  several  questions  regarding  the  symptoms experienced.  This  system  is  implementad  using  the  PHP  programming  language  and  MySQL  database.  The  result  of  this study show that the Certainty Factor method can work well in the Expert System analysis process. From the result of system trials with several patient data, the disease accuracy rate in the patient named S is 63% and the disease accuracy rate in the patient named MR is 68%. Besides being useful for an expert, this Expert System can help patients to find out the type of disease they are suffering from, the accuracy of disease, the method of treatment and a guide for making decisions.
Keywords: Lymph node, Certainty Factor, Expert System, PHP, MySQL.

## Abstrak
Pada  umumnya,  seseorang  sulit  menentukan  apakah  benjolan  atau  pembengkakan  kelenjar  getah  bening  di  tubuh,  hanya benjolan biasa ataukah itu sudah menjadi kanker. Apabila benjolan tidak hilang dalam beberapa hari, pasien diharuskan untuk berkonsultasi ke dokter agar dapat informasi detail mengenai penyakit dan bagaimana cara penanganan medisnya. Kelenjar getah bening tersebar dalam tubuh manusia yang berbentuk bulat dan merupakan bagian dari sistem limfatik yang berperan dalam  melawan virus  yang  masuk ke dalam tubuh. Penyebab kelenjar getah bening ini mengalami  pembesaran bisa karena jenis makanan yang dikonsumsi, penyakit bawaan pada tubuh pasien (comorbid) , infeksi sampai kanker kelenjar getah bening (limfoma).  Untuk  itu,  dibutuhkan  Sistem  Pakar  dengan  menerapkan  metode  Certainty  Factor  agar  dapat  membantu masyarakat  dalam  menganalisis  penyakit  kelenjar  getah  bening  dengan  menjawab  beberapa  pertanyaan  mengenai  gejala- gejala  yang  dialami.  Sistem  ini  diimpletasikan  menggunakan  bahasa  pemrogramn  PHP  dan  database  MySQL.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Cetainty  Factor  dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  proses  analisis  Sistem  Pakar. Dari  hasil  ujicoba  sistem  dengan  beberapa  data  pasien,  tingkat  akurasi  penyakit  pada  pasien  bernama  S  sebesar  63%  dan tingkat  akurasi  penyakit  pada  pasien  bernama  MR  sebesar  68%.  Selain  bermanfaat  bagi  pakar,  Sistem  Pakar  ini  dapat membantu  pasien  untuk  mengetahui  jenis  penyakit  yang  diderita,  tingkat  akurasi  penyakit,  cara  penggobatan  dan  sebagai pedoman untuk mengambil keputusan
Kata kunci: Kelenjar getah bening, Certainty Factor, Sistem Pakar, PHP, MySQL.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kelenjar getah bening ialah struktur jaringan kecil yang tersebar  di  seluruh  bagia  tubuh,  bagian  ini  berperan sebagai  sistem  kekebalan  pada  tubuh  manusia.  Sistem kekebalan  sering  disebut  juga  sebagai  sistem  imun. Sistem  ini  memiliki  jutaan  sel  yang  berfungsi  untuk menangkal  radikal  bebas  yang  dapat  menyerang  dan menimbulkan  berbagai  macam  penyakit.  Sedangkan kelenjar  getah  bening  berfungsi  sebagai  pusat pemrosesan  informasi,  jaringan  deteksi  dan  respon terdistribusi.  Dan  terjadinya  pembengkakan  kelenjar getah  bening  adalah  kondisi  di  mana  kelenjar  getah bening  mengalami  pembesaran  karena  reaksi  terhadap banyaknya sel imun yang dihasilkan oleh kelenjar getah
bening  untuk  melawan  zat  yang  membahayakan  tubuh [ 1 ].  Perbedaan  kelenjar  getah  bening  normal  dan kelenjar  yang  mengalami  pembesaran  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Swallen Lymph Node & Normal Lymph Node
Metode C ertainty Factor (faktor kepastian) merupakan suatu  metode  cara  penggabungan  kepercayaan  ( belief ) dan  ketidakpercayaan  ( disbelief )  yang  bisa  digunakan dalam  mengatasi  ketidakpastian  pemikiran  ( inexact reasoning )  berupa  suatu  informasi  atau  fakta  dari seorang  pakar.  Meskipun  seorang  pakar  ahli  di bidangnya,  seorang  pakar  juga  memiliki  keterbatasan stamina  kerja  dan  daya  ingat  yang  menurun  karena faktor usia. Sehingga, seorang pakar juga bisa membuat kesalahan  saat  proses  analis  dan  pengambilan keputusan.  Untuk  itu,  seorang  peneliti  atau  pakar berusaha  mencari  solusi  pemecahan  masalah  dengan penerapan Sistem Pakar ( Expert System ) menggunakan berbagai macam metode [ 2 ].
Penelitian  sebelumnya  dengan  penerapan  metode Certainty  Factor pada  objek  yang  berbeda,  membahas masalah  yang  dihadapi  oleh  masyarakat  mengenai faktor penyebab terjadinya bencana alam banyak terjadi di  dunia.  Salah  satu  dari  bencana  alam  yaitu  tanah longsor yang terjadi di Cina. Untuk mengurangi resiko bencana, maka peneliti dari Cina melakukan penelitian penyebab  kejadian  tersebut  dengan  dilakukannya penilaian  kerentanan  tanah  longsor  menggunakan  tiga metode  yaitu Evidential  Belief  Function , Certainty Factor dan Frequency  Ratio berdasarkan  faktor lingkungan dengan hasil analisis yang didapatkan yaitu 0.8056, 0.7922 dan 0.7988 [ 3 ]. Dalam studi kasus yang sama,  evaluasi  tingkat  kerentanan  tanah  longsor menggunakan Funtional  Trees  Based  Ensemble Techniques memiliki  tingkat  prediksi  tinggi  dari  pada metode Certainty Factor [ 4 ]. Dan penelitian kerentanan tanah longsor di kabupaten Wen menggunakan metode Certainty  Factor lebih  memiliki  akurasi  yang  tinggi dibandingkan  dengan  metode Information  Value dan Weights  of  Evidence [ 5 ].  Sedangkan  dalam  mengatasi masalah  kasus  penilaian  potensi  panas  bumi  yang terjadi di kabupaten Tenchong menggunakan Certainty Factor menunjukkan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat [ 6 ].
Penelitian  sebelumnya  juga  membahas  penerapan metode Certainty Factor dalam masalah yang dihadapi oleh  petani  tanaman  cabai.  Mereka  mengalami  banyak kerugian  seperti  gagal  panen  yang  menyebabkan kuantitas  pemasokan  cabai  berkurang  akibat  penyakit dan  beberapa  jenis  hama  yang  menyerang  tanaman mereka. Untuk mendapatkan kepercayaan atau kepastian  permasalahan  tersebut,  maka  dibangun Sistem Pakar untuk mendeteksi penyakit tanaman cabai menggunakan  metode Certainty  Factor sehingga didapatkan  hasil  analisis  77,58%  berhasil  mendeteksi penyakit  tanaman  cabai  [ 7 ].  Analisis  dan  pendeteksian awal  sangat  perlu  dilakukan  untuk  mencegah  tingkat keparahan  suatu  masalah.  Salah  satunya  yaitu  dalam menganalisis  suatu  penyakit.  Pada  penelitian  dalam mendeteksi  permanen  kebutaan  yang  diakibatkan  oleh
penyakit glaukoma, penerapan Sistem Pakar membantu dalam  pemeriksaan  glaukoma  dengan  tingkat  akurasi [ 8 ]. 2. Metodologi Penelitian
Istilah  metodologi  berbeda  dengan  metode,  di  mana metodologi  merupakan  prinsip  dasar  penelitian,  apa yang  hendak  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  menjawab pertanyaan-pertanyaan  penelitian.  Sedangkan  metode adalah teknik penerapannya dalam mencari, merumuskan,  menganalisis  hingga  menyusun  laporan berdasarkan fakta-fakta secara ilmiah untuk memperoleh  pemahaman  tentang  sasaran  yang  telah ditetapkan  sebelumnya.  Agar  penelitian  lebih  mudah dipahami  perlu  adanya  kerangka  kerja (frame  work). Kerangka kerja penelitian yang digunakan seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  Gambar  2,  pembahasan  dari  uraiani kerangka kerja sebagai berikut:
1. Tahap awal penelitian Tahapan  ini  diawali  dengan  mengidentifikasi masalah, menentukan tujuan dan kebutuhan apasaja yang dibutuhkan untuk memperoleh data.
2. Studi Literatur Mencari  landasan-landasan  teori  dari  berbagai sumber  yang  berkaitan  dengan  analisis  penyakit kelenjar getah bening.
3. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  observasi  ke  tempat penelitian dan melakukan wawancara dengan pakar. Sehingga  penelitian  mendapatkan  data  yang  akurat dan tidak terpaku pada studi literatur saja.
4. Analisa Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  data  yang dibutuhkan  seperti  data  gejala,  jenis  penyakit  dan pengobatan  dan  basis  pengetahuan.  Kemudian analisa  proses,  yaitu  mencari  solusi  pemecahan masalah  dengan  metode Certainty  Factor .  Terakhir yaitu  analisa  sistem,  apa  saja  yang  dibutuhkan dalam perancangan sebuah sistem.
5. Desain Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem menggunakan Unified Modelling Language . Melakukan  perancangan  struktur  data, database , desain interface, dan basis pengetahuan. 6. Code Di  mana  pada  tahap  ini  metode Certainty  Factor diterjemahkan ke dalam kode.
7. Implentasi Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL.
8. Uji Coba Hasil Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  dengan  data yang  telah  didapatkan  baik  itu  secara  manual maupun sistem yang telah dibangun.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ialah data rekam medis  pasien  pada  Poliklinik  Bedah  Onkologi  Rumah Sakit  Ibnu  Sina  Bukittinggi.  Informasi  mengenai  data penelitian  diperoleh  dari  sumber  sekunder,  dokter umum,  bidan  dan  hasil  wawancara  dengan  pakar  yaitu dr.  Ismeldi  Syarief,  Sp.B(Onk).  Data  yang  digunakan dalam penelitian ialah 34 data gejala, 3 jenis penyakit, 11  cara  pengobatan  dan  basis  pengetahuan    atau  nilai MB ( measure belief ) dan MD ( measure disbelief )  dari seorang  pakar  untuk  setiap  gejala  penyakit.  Nilai  MB dan  MD  bernilai  0  sampai  1.  Dari  hasil  wawancara dengan  pakar  maka  didapatkanlah  informasi  mengenai data gejala penyakit kelenjar getah bening, seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Gejala
No Kode Nama Gejala 1 KGB-S01 Ada  pembengkakan  kelenjar  getah bening 2 KGB-S02 Benjolan/ bengkak pada leher 3 KGB-S03 Benjolan/ bengkak pada pipi 4 KGB-S04 Benjolan/ bengkak pada paha 5 KGB-S05 Bengkak pada kaki/ tungkai 6 KGB-S06 Benjolan/ bengkak pada dada 7 KGB-S07 Benjolan/ bengkak pada ketiak 8 KGB-S08 Flu/ influenza 9 KGB-S09 Demam dan menggigil 10 KGB-S10 Sakit kepala/ pusing 11 KGB-S11 Muntah 12 KGB-S12 Nyeri  dada,  tulang,  punggung, perut/ limfa 13 KGB-S23 Nyeri pada benjolan/bengkak 14 KGB-S14 Mual 15 KGB-S15 Mudah letih/ lesu/ malaise 16 KGB-S16 Benjolan terasa padat/ keras 17 KGB-S17 Gatal-gatal/  ruam  di  sebagian  atau seluruh tubuh (wajah/ area benjolan)
18 KGB-S18 Keluar darah dalam tinja/ hidung 19 KGB-S19 Pucat Tabel 1. Data Gejala Lanjutan No Kode Nama Gejala 20 KGB-S20 Memiliki  riwayat  anemia/  penyakit bawaan 21 KGB-S21 Berkeringat di malam hari 22 KGB-S22 Berat badan turun drastis 23 KGB-S23 Nafsu makan berkurang 24 KGB-S24 Kesulitan bernafas/ sesak nafas 25 KGB-S25 Gangguan pencernaan 26 KGB-S26 Benjolan tidak nyeri 27 KGB-S27 Benjolan terasa kenyal 28 KGB-S28 Tenggorokan gatal 29 KGB-S29 Susah mengeluarkan dahak 30 KGB-S30 Benjolan mudah digerakkan 31 KGB-S31 Batuk berkepanjangan 32 KGB-S32 Sakit punggung bagian bawah 33 KGB-S33 Penyumbatan aliran urin 34 KGB-S34 Benjolan pecah mengeluarkan nanah
Peradangan  kelenjar  getah  bening  disebabkan  oleh infeksi  dan  kelenjar  getah  bening  yang  mengalami kanker.  TBC  Kelenjar  Getah  bening  adalah  penyakit kelenjar  getah  bening  yang  disebabkan  oleh  infeksi, Sedangkan  penyakit  Limfoma  Maglina  Non  Hodgkin atau  Limfoma  Non  Hodgkin  adalah  penyakit  atau pembengkakan  kelenjar  getah  bening  yang  telah mengalami  kanker.  Limfoma  Maglina  Non  Hodgkin adalah  jenis  kanker  atau  tumor  jinak  dan  memiliki beberapa  stadium.  Sedangkan  Limfoma  Hodgkin adalah  jenis  kanker  atau  tumor  ganas.  Limfoma Hodgkin  juga  memiliki  beberapa  stadium.  Untuk mengetahui  tingkat  atau  level  stadium  hanya  dapat dilihat  melalui  CT scan .  Berikut  ini  adalah  data penyakit  kelenjar getah bening dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Data Penyakit
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 D01-KGB TBC Kelenjar Getah Bening 2 D02-KGB Limfoma Maglina Non Hodgkin/Limfoma  Non  Hodgkin (LMNH/LNH) 3 D03-KGB Limfoma Hodgkin
Dari  tiga  jenis  penyakit  ini  terdapat  beberapa  metode pengobatannya. Data pengobatan penyakit dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Data Pengobatan
No Nama Penyakit Pengobatan 1 TBC Kelenjar Getah Bening Pengobatannya dengan cara Biopsi (pengambilan sampel jaringan) terhadap benjolan, dapat diobati dengan obat antibiotik (Antituberkulosis/ OAT),  Rontgen  dada,  CT  Scan pada  leher,  tes  darah/  dahak. Pemberian antibiotik (Antituberkulosis  /OAT)  selama 6 (enam) bulan atau lebih. 2 Limfoma Non Hodgkin (LNH) Biopsi, Radioterapi, Radiasi paliatif, transplansi sumsung tulang dan Kemoterapi.
3 Limfoma Hodgkin (LH) Biopsi,  Radioterapi,  Kemoterapi dan Terapi Kombinasi.
Dilakukan pemeriksaan
Histopatologis, penentuan stadium dilakukan CT-Scan.
Selain data gejala, jenis penyakit dan pengobatan, data basis  pengetahuan  dari  seorang  pakar  juga  dibutuhkan yaitu menentukan nilai MB dan MD dari seorang pakar. Dari beberapa data yang telah ada, barulah data tersebut bisa  diproses  menggunakan  metode  Certainty  Factor dengan penelusuran Forward Chaining.

## 3.1. Proses Perhitungan
Pada proses  perhitungan  ini,  dilakukan  ujicoba  dengan data  pasien  bernama  S  berumur  59  tahun,  pasien  S mengeluhkan  beberapa  gejala  di  antaranya  bengkak  di paha  kiri  sebesar  telur  itik  semenjak  5  bulan,  muntah, flu  dan  pusing.  Berdasarkan  data  gejala  yang dikeluhkan  pasien,  kemudian  dilakukan  perhitungan dengan metode Certainty Factor sebagai berikut:
Penyelesaian: 1. Gejala 1
D01-KGB = TBC Kelenjar Getah Bening a. Gejala 1 (KGB-S04)  =  Bengkak  pada  paha, MB= 0.4  MD= 0.1 MB Lama : 0 MD Lama : 0 MB Baru : 0.4 MD Baru : 0.1 MB Sementara : = (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0 + 0.4 x (1-0) = 0.4 MD Sementara   : = (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0 + 0.1 x(1- 0) = 0.1
CF = MB Sementara - MD Sementara
= 0.4 - 0.1 = 0.3
Persentase nilai CF = 0.3 x 100% = 30 % TBC Kelenjar Getah Bening
2. Gejala 1, gejala 2, gejala 3 dan gejala 4
D02-KGB = Limfoma Non Hodgkin
a. Gejala 1 (KGB-S04) = Bengkak pada paha, MB=0.9 MD=0
MB Lama : 0 MD Lama : 0 MB Baru : 0.9 MD Baru
: 0.2
MB Sementara : = (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0 + 0.9 x (1-0) = 0.9 MD Sementara  : = (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0 + 0.2 x(1- 0) = 0.2
b. Gejala 2 (KGB-S08) = Flu, MB=0.4 MD=0.1
MB Lama : 0.9 MD Lama : 0.2 MB Baru : 0.4 MD Baru : 0.1
MB Sementara :
= (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0.9 + 0.4 x (1-0.9) = 0.94
MD Sementara  :
= (MD lama + MD baru x (1- MD lama)
= (0.2 + 0.1 x(1- 0.2) = 0.28
c. Gejala 3 (KGB-S10) = Pusing, MB=0.8 MD=0.02 MB Lama : 0.94 MD Lama : 0.28 MB Baru : 0.8 MD Baru : 0.02 MB Sementara : = (MB lama + MB baru x (1- MB lama)
= (0.94 + 0.8 x (1-0.94) = 0.988 MD Sementara  : = (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0.28 + 0.02 x (1- 0.28) = 0.2944
d. Gejala 4 (KGB-S11)= Muntah, MB=0.6 MD=0.1 MB Lama : 0.988 MD Lama : 0.2944 MB Baru : 0.6 MD Baru : 0.1
MB Sementara  : = (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0.988 + 0.6 x (1-0.988) = 0.9952 MD Sementara  : = (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0.2944 + 0.1 x (1-0.2944) = 0.36496 CF = MB Sementara - MD Sementara = 0.9952 - 0.36496 = 0.63
Persentase  nilai  CF  =  0.63  x  100%  =  63  %  Limfoma Non Hodgkin
3. Gejala 1, gejala 2, dan gejala 3 D03-KGB = Limfoma Hodgkin
a. Gejala 1 (KGB-S04) = Bengkak pada paha, MB=0.8 MD=0.3 MB Lama : 0 MD Lama : 0 MB Baru : 0.8 MD Baru : 0.3 MB Sementara :
= (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0 + 0.8 x (1-0) = 0.8 MD Sementara  : = (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0 + 0.3 x(1- 0) = 0.3
b. Gejala 2 (KGB-S08) = Flu, MB=0.3 MD=0.1 MB Lama : 0.8 MD Lama : 0.3 MB Baru : 0.3 MD Baru : 0.1 MB Sementara :
= (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0.8 + 0.3 x (1-0.8) = 0.86 MD Sementara  :
= (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0.3 + 0.1 x(1- 0.3) = 0.37
c. Gejala 3 (KGB-S10) = Pusing, MB=0.6 MD=0.2 MB Lama : 0.86 MD Lama : 0.37 MB Baru : 0.6 MD Baru
: 0.2
MB Sementara : = (MB lama + MB baru x (1- MB lama) = (0.86 + 0.6 x (1-0.86) = 0.944 MD Sementara  : = (MD lama + MD baru x (1- MD lama) = (0.37 + 0.2 x(1- 0.37) = 0.496 CF = MB Sementara - MD Sementara = 0.944- 0.424 = 0.448 =0.45 Persentase CF = 0.45x 100% = 45% Limfoma Hodgkin (D03-KGB)
Maka  dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode Certainty Factor di atas, kemungkinan user S menderita penyakit  Limfoma  Non  Hodgkin  dengan  nilai persentase CF sebesar 63%.

## 3.2. Hasil Pengujian Sistem
Setelah  melakukan  perhitungan  manual,  kemudian dilakukan  pengujian  perhitungan  dengan  sistem. Berikut  ini  adalah  proses  konsultasi  pasien  S menggunakan sistem, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Konsultasi Pasien S
Berdasarkan  Gambar  3,  pasien  S  menginputkan  gejala yang dialaminya  yaitu  mencul bengkak pada paha, flu, sakit kepala/pusing dan muntah. Setelah itu pasien akan lanjut  pada  proses  diagnosa.  Di  mana  tampilan  hasil diagnosa Pasien dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Diagnosa Pasien S
Berdasarkan Gambar 3 diketahui bahwa hasil diagnosa menunjukkan  pasien  bernama  S  menderita  penyakit Limfoma Maglina Non Hodgkin (LMNH/LNH) dengan nilai  CF  atau  tingkat  akurasi  penyakit  63%.  Hasil perhitungan  manual  sebelumnya  juga  sesuai  dengan hasil  diagnosa  Sistem  Pakar  dan  diagnosa  dokter  atau pakar di rumah sakit.
Jika  pasien  masih  keliru,  pasien  dapat  mencetak  hasil diagnosa  untuk  dijadikan  pedoman  dalam  mengambil keputusan jika ingin berkonsultasi lagi ke dokter. Hasil konsultasi yang telah dicetak juga dapat menjadi bahan pertimbangan  bagi  dokter.  Berikut  hasil  diagnosa  atau output pasien S yang dicetak terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Output Konsultasi Pasien S Pada  Gambar  5,  hasil  diagnosa  yang  dicetak  sistem menampilkan  data  pengguna  atau  pasien  berupa  id pengguna, nama, umur, jenis kelamin, diagnosa gejala, nama  penyakit,  cara  pengobatan,  nilai  CF  tertinggi penyakit sampai nilai CF terendah dari 3 jenis penyakit. Nilai  CF  penyakit  Limfoma  Non  Hodgkin  63%,  nilai CF  penyakit  Limfoma  Hodgkin  45%,  dan  TBC Kelenjar Getah Bening nilai Cfnya 30%.
Selain dilakukan ujicoba dengan data pasien S, ujicoba juga  dilakukan  dengan  beberapa  data  pasien  lainnya. Hasil diagnosa pasien yang telah melakukan konsultasi dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Laporan Konsultasi Pasien
Pada Gambar 6.  terlihat bahwa laporan hasil konsultasi 9  orang  pasien.  Di  mana  nilai  CF  pasien  S    63%  dan nilai  CF  tertinggi  yaitu  68%    tingkat  akurasi  penyakit pasien bernama MR.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  serta pengujian sampel terhadap data pasien yang mengalami gejala  penyakit  kelenjar  getah  bening  atau  peradangan kelenjar  getah  bening  diperoleh  beberapa  kesimpulan.
Sistem  Pakar  ini  berguna  bagi  masyarakat  yang ekenomi rendah dalam menganalisis penyakit sejak dini untuk  mengetahui  jenis  penyakit,  tingkat  akurasi  serta cara  pengobatannya.  Selain  itu,  membantu  tenaga medis, sebagai pedoman untuk pengambilan keputusan bagi  pasien  ataupun  pakar.  Dari  beberapa  data  yang diuji,  80%  hasil  analisis  sistem  sesuai  dengan  analisis pakar. Salah satunya yaitu ujicoba data pasien bernama S  diperoleh  nilai  CF  dengan  akurasi  penyakit  sebesar 63%  menderita  penyakit  Limfoma  Maglina  Non Hodgkin  atau  Limfoma  Non  Hodgkin.  Dimana  hasil analisis sistem sesuai dengan analisis pakar.
Untuk  menjaga  serta  menjaga  keakuratan  datanya, maka  perlu  dilakukan  proses update pengetahuan secara  berkala  agar  sistem  lebih  baik  lagi  dalam pemanfaatannya.

## Daftar Rujukan
[1] Banarjee S. (2019). Lymph Node  Inspired Computing: Towords Holistic  Immune  System  Inspired  Algorithms  for  Human Enginereed Complex Systems, 1-13.
https://doi.org/10.7287/peerj.preprintd.3150v3
[2] Agusli R., Iqbal M., & Saputra F. (2020). Sistem Pakar Diagnosa pada  Ibu  Hamil  dengan Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web. Academic  Journal  of  Computer  Science  Research, 2(1),  37-25. http://dx.doi.org/10.38101/ajcsr.v2i1.264
[3] Chen, Z., Liang S., Ke Y., Yang Z. & H. Zhao. (2017). Landslide Susceptibility  Assessment  Using  Evidential  Belief  Function, Certainty  Factor  and  Frequency  Ratio  Model  at  Baxie  River Basin, NW China. Geocarto International .
https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1404143
[4] Zhao  X.,  &  Chen  W.  2019.  GIS  Based  Evaluation  of  Landslide Susceptibility  Models  Using  Certainty  Factor  and  Funtional Trees Based Ensemble Techniques. 1-20. DOI:103390/app10010016. [5] Wang  Q.,  Guo  Y.,  Li  W.,  He  J.,  &  Wu  Z.  (2019).  Predictive Modeling  of  Landslide  Hazards  in  Wen  County,  Northwestern China  Based  on  Information  Value,  Weights  of  Evidence  and Certainty Factor. 10(1), 820-835. https://doi.org/1080/19475705.2018.1549111 [6] Li J., & Zhang Y. (2017). GIS Supported Certainty Factor Model for  Assessment  of  Geothermal  Potential:  a  Case  Study  of Tengchong County, Southwest Cina, 552-565.
http://dx.doi.org/1016/j.energy.2017.09.012
[7] Widyatama R. A., & Hansun S. (2019). Expert System for Chili Plants  Disease  Detection  Using  Certainty  Factor  Method. International  Journal  of  Innovative  Technology  and  Exploring Engineering  (IJITEE) Volume  9  Issue  1,  1145-1151. DOI:10.35940/ijtee.A4440.119119.
[8] Hardi SM., Subakti F. P., & Elviwani. (2020). Expert System for Detection  Glaucoma  Disease  Using  Certainty  Factor  Method. Journal  of  Physics Volume  1641,  1-6.  DOI:  10.1088/1742- 6596/1641/1/012100.
[9] Adrian  K.  (2020).  Beda  Ciri-ciri  Kelenjar  Getah  Bening  yang Mengalami  Kanker  dan  Infeksi  (Update  19  Maret  2020) Available  at: https://www.alodokter.com [Accessed  18  Mei 2021]
[10] Adrian  K.  (2020).  Kenali  Berbagai  Penyebab  Infeksi  Kelenjar Getah  Bening  (Update  16  Maret  2020)  Available  at: https://www.alodokter.com [Accessed 18 Mei 2021]
[11] Alamsyah A. P. D., & Normalisa. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal”, International  Journal of Artificial  Intelligence Volume 6 Issue 1, 53-74. DOI: 1036079/lamintang.ijai-0601.32.
[12] Fanny S. R., Hasibuan N. A., & Buulolo E. (2017). Perancangan Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Asidosis  Tubulus  Renalis Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dengan  Penelusuran Forward Chaining, 1(1), 13-16. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v1i1.316
[13] Findawati  Y.,  &  Afrina  A.  I.  2017.  Expert  System  Diagnose Disease Dermatitis Using Web Based Certainty Factor, 1-6. DOI: 10.1088/1757-899X/403/1/012068.
[14] Hayadi B. H. (2018). Sistem Pakar. Group penerbitan CV. Budi Utama: Jakarta.
[15] Isnanto R. R., Eridani D., & Simbolon S. S. Y. W. (2018). Expert System  for  Diabetes  Mellitus  Detection  and  Handling  Using Certainty Factor on Android-Based Mobile Device. International Journal  of  Health  and  Medical  Sciences Volume  4  Issue  2,  28- 39. https://dx.doi.org/1020469/ijhms.40001-2
[16] Jaya H., Sabran, Idris M. M., Djawad Y. A., Ilham A., & Ahmar A.  S.  (2018).  Kecerdasan  Buatan. Fakultas  MIPA  Universitas Negeri Makasar: Makasar.
[17] John  K.,  &  E.  U.  Sansho.  (2021).  A  Prospective  observational Study on Lymph Node Mapping of Sentinel Lymph Node Biopsy Using  Methylene  Blue  in  Carcinoma  Breast. International Surgery Journal Volume 8 Issue 1, 176-179.
https://dx.doi.org/10.18203/2329-2902.isj20205877
[18] Laoli  N.  (2020).  Ini  Penyebab  Kelenjar  Getah  Bening  Bengkak (Update  22  Agustus  2020)  Available  at: https://kontan.co.id [Accessed 29 Maret 2021]
[19] Setiabudi  W.  U.,  Sugiharto  E.,  &  Arini  F.  Y.  2017.  Expert System Diagnosis Dental Dieses Using Certainty Factor Method. Scientific Journal of Information (SJI), 4(1), 43-50. http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
[20] Marlinda J., Widiawati, Indarti W., & Widiastuti R. (2020). Dog Disease  Expert  System  Using  Certainty  Factor. Jurnal  dan Penelitian Teknik Informatika , 4(2), 98-105.
DOI: 10.33395/sinkron.v4i2.10538.
[21] Nasserr  B.  S.  A.  (2017).  Medical  Expert  Systems  Survey. International  Journal  of  Engineering  and  Information  System (IJEAIS) Volume 1 Issue 7, 218-224.
[22] Nugroho  A.  S.  (2017).  Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi . Trans Tekno: Yogyakarta.
[23] Nur A., Ikhsan D., Ariadi I., Rosyid M. B., & Ridwan M. (2017). Perancangan  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Backward Chaining  untuk  Diagnosa  Penyakit  pada  Hewan  Ternak  Sapi Berbasis Web. 3.6-19 -3.6-24.
[24] Pangabean E. (2018). Comparative Analysis of Dempster Shafer Method  with  Certainty  Factor  Method  for  Diagnose  Stroke
Dieses. International Journal of Artificial Intelegence Research , 2(1), 37-41. DOI: 10.29099/ijair.v2i1.53.
[25] Purnomo A. A. N., Andryana S., & Iskandar A. 2020. Aplication of Expert System for Diagnosing Gastric Desease Android Based with Certainty Factor Method. Jurnal Teknik Informatika, 12(1), 7-15.
[26] Yunas  R.  A.  D.,  Triayudi  A.,  &  Sholihati  I.  D.  (2021). Implementasi  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Virus  Covid-19 dengan Perbandingan Metode Naive Bayes dan Certainty Factor. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (JTIK), 338-345 . https://doi.org/10.35870/jtik.v5i3.221
[27] Putri  L.  F.  (2020).  Perancangan  Aplikasi  Sistem Pakar  Penyakit Roseola dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Journal Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON), 1(2),  107-113.  DOI:
10.30865/json.v1i2.1956.
[28] Putri S. A., & Saputra E. P. (2018). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar  Diagnosa  Awal  Kanker  Reproduksi  Wanita  dengan Metode  Certainty  Factor.  Media  Informatika  Budidarma  2(3),
63-68. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v2i3.659
[29] Ramadhan P. S., & Fatimah U. (2018). Mengenal Metode Sistem Pakar. Uwais Inspirasi Indonesia: Ponorogo.
[30] Riana  F.,  &  Kusumah  F.  S.  F.  (2020).  Expert  System  of Diagnosing  Disease  in  Banana  Plants  Using  Dempster-Shafer and  Certainty  Factor  in  Proc.  1 st International  Multidisciplinary Conference  on  Education,  Technology,  and  Engineering (IMCETE) 2019, 100-103. https://doi.org/102991/assehr.k.200303.025
[31] Rozitalab  N.  &  Nemati  H.  2018.  An  Expert  System  for  The Brain  and  Nerve  Diseases  in  Children  with  Convulsion  Signs Based  on  Certainty  Factor. JMIR  Medical  Information . DOI:10.2196/12643.
[32] Santi  I.  H.,  &  Andari  B.  (2019).  Sistem  Pakar  untuk Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode  Certainty
Factor. INTENSIF 3(2), 159-177.
https://doi.org/10.29407/intensif.v3i2.12792
[33] Setyaputri  K.  E.,  Fadlil  A.,  & Sunardi.  (2018).  Analisis Metode Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT. Jurnal Teknik Elektro SINTA 2, 10(1), 30-35.
[34] Sucipto A., Fernando Y., Borman R.  I., & Mahmuda N. (2018). Penerapan  Metode  Certainty  Factor  pada  Diagnosa  Penyakit Syaraf  Tulang  Belakang. Jurnal  Ilmiah  FIFO ,  10(2),  18-26. DOI: 102241/fifo.2018.v10i2.002.
[35] Suryana  M.  F.,  Fauziah  &  Sari  R.  T.  K.  (2020).  Implemntasi Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Caertainty  Factor  untuk Mendiagnosa  Dini  Corona  Virus  Desease. Jurnal  Media
Informatika Budidarma , 4(3), 559-566. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i3.2132