## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289

## Analisis Aritmia (Gangguan Irama Jantung) Menerapkan Metode Certainty Factor
Masyuni Hutasuhut, Tugiono, Asyahri Hadi Nasyuha *
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 yunihutasuhut@gmail.com, 2 tugi_line@gmail.com, 3 ayi.nasyuha@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ayi.nasyuha@gmail.com
Abstrak− Jantung merupakan salah satu organ terpenting bagi manusia  yang berfungsi memompa darah yang mengandung oksigen,  jantung  dapat  mengalami  masalah  salah  satunya  aritmia,  aritmia  merupakan  gangguan  irama  jantung  atau  pola perubahan yang cepat dari denyut jantung normal. Gangguan irama jantung (aritmia) adalah pola perubahan yang cepat dari denyut jantung normal. Hal ini menjadi permasalahan ketika tidak di atasi dengan baik dan benar karena  dapat menyebabkan terganggunya fungsi jantung tersebut, bahkan dalam kasus yang lebih parah dapat menyebabkan  kematian secara mendadak. Sistem pakar merupakan salah satu kecerdasan buatan manusia yang mempelajari bagaimana cara seorang pakar berpikir dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan,  membuat  keputusan  maupun  mengambil  kesimpulan  sejumlah  fakta.  Sistem  pakar merupakan sistem yang mengadopsi kepakaran seorang ahli yang dapat dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan tertentu, salah  satu  nya  ialah  mendiagnosa  aritmia. Penelitian  ini  menerapkan  analisis  Certainty  Factor  yang  dapat  memberikan pengetahuan  tambahan  kepada  masyarakat  khususnya  pengetahuan  pada  penyakit  jantung,  analisis  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  akan  menghasilkan  solusi  pencegahan  gangguan  irama  jantung  berdasarkan  basis  aturan  yang  diperoleh  dari kepakaran  seorang  ahli  penyakit  jantung.  Sehingga  analisis  atirmia  dengan  metode  certainty  factor  ini  dapat    diterapkan kedalam sebuah sistem yang membantu masyarakat umum dalam mencegah dan mengatasi gangguan irama jantung.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Certainty Factor; Aritmia
Abstract− The heart is one of the most important organs for humans that functions to pump oxygenated blood, the heart can experience problems, one of which is arrhythmia, arrhythmia is a heart rhythm disorder or pattern of rapid changes from a normal  heart  rate.  Heart  rhythm  disturbances  (arrhythmias)  are  patterns  of  rapid  change  from  the  normal  heart  rate.  This becomes a problem when not handled properly and correctly because it can cause disruption of the heart's function, even in more severe cases it can cause sudden death. An expert system is one of the artificial intelligence of humans that studies how an expert thinks in solving a problem, making decisions or drawing conclusions from a number of facts. An expert system is a system  that  adopts  the  expertise  of  an  expert  that  can  be  used  to  overcome  certain  problems,  one  of  which  is  diagnosing arrhythmias. This study applies Certainty Factor analysis which can provide additional knowledge to the public, especially knowledge on heart disease. So that arrhythmia analysis with this certainty factor method can be applied to a system that helps the general public in preventing and overcoming heart rhythm disorders.
Keywords : Expert System; Certainty Factor; Arrhythmias

## 1. PENDAHULUAN
Jantung merupakan salah satu organ terpenting dalam tubuh manusia. Organ berukuran sebesar kepalan tangan ini berfungsi  memompa  dan  menyebarkan  darah  yang  mengandung  oksigen  ke  seluruh  tubuh[1].  Pada  jantung  itu sendiri terdapat berbagai penyakit salah satunya aritmia. Gangguan irama jantung (aritmia) adalah pola perubahan yang  cepat  dari  denyut  jantung  normal[2].  Hal  ini  menjadi  permasalahan  ketika  tidak  di  atasi  dengan  baik  dan benar  karena  dapat  menyebabkan  terganggunya  fungsi  jantung  tersebut,  bahkan  dalam  kasus  yang  lebih  parah dapat menyebabkan kematian secara mendadak.
Teknologi berperan penting bagi manusia untuk mempersiapkan suatu sistem cerdas yang berkualitas dan memiliki inovasi yang tinggi. Oleh karena itu teknologi hendaknya dimanfaatkan dan dikelola dengan baik secara kualitas  maupun  kuantitas  sehingga  dapat  diimplementasikan  dalam  kehidupan.  Hal  itu  dapat  dikelola  salah satunya untuk  membuat  sistem yang mampu mendiagnosa penyakit yaitu sistem pakar.  Seperti pada penelitian yang dilakukan oleh D. Dona et al yang membuat aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit jantung dapat digunakan oleh semua  orang yang ingin melakukan diagnosa penyakit jantung yang dialaminya[2], pada peneltian terbaru yang  dilakukan  oleh  Niendy  dan  Alexandra  pada  tahun  2021  dengan  menerapkan  proses  klasifikasi  penyakit Aritmia  supraventrikular  menggunakan  Artificial  Neural  Network  berhasil  diimplementasikan.  Hasil  pengujian dengan struktur ANN multi-layer perceptron menghasilkan nilai akurasi, specitivity dan sensitivity sebesar 83.3% yang menggunakan sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit jantung[3].
Kajian  utama  dalam  sistem  pakar  adalah  bagaimana  memasukan  Ilmu  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh seorang  pakar  ke  dalam  sistem,  dan  bagaimana  membuat  keputusan  atau  mengambil  kesimpulan  berdasarkan pengetahuan  itu,  dengan  menyimpan  informasi  dan  digabungkan  dengan  himpunan  aturan  penalaran  yang memadai. Oleh karena itu Certainty Factor dirancang bukan berdasarkan algortima tertentu melainkan berdasarkan basis pengetahuan dan aturan seperti pada penelitian Sumiati et al pada tahun 2021 ini yang menerapakan metode Certainty Factor untuk memudahkan pengguna dalam memberikan jawaban terkait dengan besarnya kepercayaan terhadap  gejala  yang  dialami  dan  menghasilkan  diagnose  yang  cukup  akurat  dalam  menentukan  kelainan jantung[4],dan  pada  peneltian  yang  dilakukan  oleh  Laila  Septiana  yang  menerapkan  Certainty  factor  sebagai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
metode  untuk  pengambilan  kesimpulan  akhir  sudah  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  manual  dan  hasil  yang diberikan oleh sistem[5].
Dari beberapa penelitian terkait yang telah dipaparkan maka penelitian yang berdasarkan basis aturan yang baik dan akurat serta diperoleh dari kepakaran seorang ahli penyakit jantung akan menghasilkan solusi pencegahan gangguan  irama  jantung,  dan  ditambah  dengan  usulan  sistem  berbasis  Android  analisis  atirmia  dengan  metode certainty factor ini dapat membantu masyarakat umum dalam mencegah dan mengatasi gangguan irama jantung secara mandiri sejak dini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  menghasilkan  sebuah  analisis  permasalahan  yang  dapat  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  yang dihadapi, maka metode yang dilakukan dalam penelitian ini memeiliki beberapa tahapan yang dapat dilihat dari tampilan gambar berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Analisis Masalah
Analisis  permasalahan  adalah  tahap  awal  yang  dilaksanakan  untuk  menentukan  permasalahan  yang  sedang dihadapi. Tahap ini sangat  penting, karena proses analisis data yang kurang tepat  akan menyebabkan hasil dari suatu  sistem  tidak  sesuai  yang  diinginkan.  Jadi  proses  ini  harus  benar-benar  sesuai  dengan  perencanaan    agar menghasilkan suatu sistem yang baik. Sistem pakar ini dibuat untuk membantu user dalam menentukan hasil atau pemecahan masalahan yang dihadapi dalam menentukan penyakit Aritmia berdasarkan gejala-gejalanya. Dimana dalam memperhitungkan nilai gejala tersebut menggunakan metode Certainty Factor. Metode ini berfungsi untuk mengukur  kepastian  terhadap  masalah  yang  dihadapi.  Saat  ini  banyak  masyarakat  yang  tidak  mengerti  untuk mengatasi penyakit aritmia, dikarenakan kurangnya pengetahuan dan tidak paham penyebabnya. Oleh karena itu maka dibangun sebuah sistem pakar yang dapat memberikan informasi secara cepat dan tepat. Penerapan metode Certainty Factor digunakan untuk mengukur tingkat kepastian dalam mendiagnosa penyakit Aritmia. Perhitungan dengan menggunakan Certainty Factor maka terdapat antara kombinasi dua buah rule dengan Evidence berbeda (E1  dan E2)  tetapi  hipotesisnya  tetap  sama.  Dari analasis  masalah  yang  dipaparkan  dapat  digambarkan  sebuah usecase sebagai berikut:
Gambar 2 . Usecase Analisis Certanty Factor

## 2.2.1    Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar[6],[7]. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat  diperoleh dengan bantuan para ahli di  bidangnya[8],[9]. Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubsitusikan pengetahuan manusia
Pengumpulan Data Analisa Masalah
Merumuskan Masalah
Desain Sistem
Penerapan Metode Pengujian
Analisa Hasil Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
ke  dalam  bentuk  sistem,  sehingga  dapat  digunakan  oleh  orang  banyak  dalam  penyusunanya,  sistem  pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu[10],[11]. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah tertentu.

## 2.2.2 Certainty Factor
Teori Certainty Factor (CF) dapat digunakan untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar yang di usulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975. Faktor kepastian (certainty factor) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesa) berdasar bukti atau penilaian pakar[12],[13].
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Aritmia,  metode  pengambilan  kesimpulan  yang digunakan adalah Certainty Factor[14]. Definisi menurut David McAllister, Certainty Factor ialah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yag berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar[15]. Besarnya Certainty Factor berkisar antara -1 sampai 1, -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
Teori  Certainty  Factor  (CF)  diusulkan  oleh  Shortlife  dan  Buchanan  pada  1975  untuk  mengakomodasi ketidakpastian  pemikiran  (inexact  reasoning)  seorang  pakar.  Seorang  pakar  sering  kali  menganalisis  informasi ungkapan  dengan  ungkapan  seperti  “mungkin”,  “kemungkinan  besar”,  “hampir  pasti”.  Ada  dua  cara  dalam mendapatkan tingkat keyakinan (CF) dari sebuah rule[16],[17] yaitu :
CF(Rule)   = MB(H,E) – MD(H,E)............................................................(1) P(H) = 1 MB = max [P(H,E),P(H)]-P(H) lainnya........................................(2) Max[1,0]-P(H) P(H) = 0 MD
= max [P(H,E),P(H)]-P(H) lainnya........................................(3)
Max[1,0]-P(H) Dimana :
CF (Rule) : Faktor kepastian MB (H,E) : Measure of believe (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
MD (H,E) : Measure of disbelieve (ukuran ketidakpercayaan) terhadap hipotesis H, diberikan evidence E (antara 0 dan 1). P(H) : Probabilitas kebenaran hipotesis H. P(H|E)     : Probabilitas bahwa H benar karena fakta E.
Dengan  mewawancarai  seorang  pakar  Nilai  CF  (Rule)  didapat  dari  interpretasi  “term”  dari  pakar  yang diubah   nilai CF tertentu sesuai tabel berikut.
Tabel 1. Nilai Certainty Factor Uncertain Term CF Definitely not (pasti tidak) -1.0 Almost certaintly not (hampir pasti tidak) -0.8 Probably not (kemungkinan besar tidak) -0.6 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknown (tidak tahu) -0.2 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost certaintly (hampir pasti) 0.8 Definitely (pasti) 1.0 Almost certaintly not (hampir pasti tidak) -0.8

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit dan memberikan solusi layaknya seorang pakar, maka perlu ditentukan terlebih dahulu langkah-langkah yang harus dilakukan dan dijalankan oleh sistem dalam proses pendiagnosaan gangguan irama jantung.

## 3.2 Algoritma Sistem
Algoritma sistem sebuah tahapan yang dilakukan sebelum melakukan proses diagnosis terhadap penyakit Aritmia. Hal ini ditekankan pada urutan logis, berarti algoritma harus mengikuti urusan tertentu. Adapun algoritma sistem diagnosis adalah sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
1.  Menentukan data penyakit dan gejala
2.  Menentukan nilai bobot gejala
3.  Inisialisasi mesin inferensi
4.  Melakukan perhitungan Certainty Factor.
3.2.1  Menentukan Data Penyakit Dan Gejala
Ada beberapa jenis data penyakit aritmia yaitu sebagai berikut :
Tabel 2. Data Penyakit Aritmia No Jenis Penyakit Kode Penyakit 1 Fibrilasi Atrium P001 2 Bradikardia P002 3 Fibrilasi Vertikal P003 4 Takikardia P004 Sumber: dr.Faisal Habib,SpJP.
Sedangkan untuk data gejala-gejala dari jenis penyakit Aritmia ini adalah sebagai berikut : 1. Fibrilasi Atrium
a. Jantung Berdebar
b. Sesak Nafas
c. Nyeri Dada
d. Lemas
e. Sakit Kepala
2. Bradikardia
a. Detak Jantung Lemah
b. Pingsan
c. Oyong
d. Nyeri Dada
3. Fibrilasi Vertikal
a. Penurunan Kesadaran
b. Henti Jantung
c. Mual
d. Nafas pendek
4. Takikardia
a. Detak Jantung Cepat
b. Nyeri Dada Berat
c. Sesak Nafas
d. Sakit Kepala
Tabel 3. Gejala-gejala No Gejala Kode Gejala 1 Jantung Berdebar G001 2 Sesak Nafas G002 3 Nyeri Dada G003 4 Lemas G004 5 Sakit Kepala G005 6 Detak Jantung Lemah G006 7 Pingsan G007 8 Oyong G008 9 Penurunan Kesadaran G009 10 Henti jantung G010 11 Mual G011 12 Nafas Pendek G012 13 Detak Jantung Cepat G013 14 Nyeri Dada Berat G014 Sumber: dr. Faisal Habib, SpJP.
Adapun  yang menjadi identifikasi jenis penyakit sesuai dengan gejalanya dibuat dalam bentuk tabel 3.3 berikut ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
Tabel 4. Identifikasi Penyakit Dan Gejala
No Kode Gejala Kode Penyakit P001 P002 P003 P004 1 G001 ✓ 2 G002 ✓ ✓ 3 G003 ✓ ✓ Sumber: dr. Faisal Habib, SpJP. Tabel 5. Identifikasi Penyakit Dan Gejala (Lanjutan) No Kode Gejala Kode Penyakit P001 P002 P003 P004 4 G004 ✓ 5 G005 ✓ ✓ 6 G006 ✓ 7 G007 ✓ 8 G008 ✓ 9 G009 ✓ 10 G010 ✓ 11 G011 ✓ 12 G012 ✓ 13 G013 ✓ 14 G014 ✓ Sumber: dr. Faisal Habib, SpJP.

## 3.2.2 Menentukan Nilai Bobot Gejala
Dalam menentukan nilai-nilai  bobot  gejala Certainty  Factor ada tahapan yang harus dilalui untuk mendapatkan nilai  kepercayaan  dan  nilai  ketidakpercayaan  pada  setiap  gejala  penyakit  aritmia.  Berikut  ini  konsep  penilaian bobot Certainty Factor :
1.  Nilai CF (Rule) di dapat  dari interprestasi “Tern” dari pakar menjadi nilai Measure of belief (MB) dan Measure of disbelief (MD).
2.  Tahap ini memberikan nilai bobot CF  terhadap gejala-gejala penyakit aritmia.
Berikut ini adalah nilai untuk setiap gejala:
Tabel 6. Nilai bobot gejala Kode Gejala Gejala MB MD G001 Jantung Berdebar 0.8 0.2 G002 Sesak Nafas 0.6 0.4 G003 Nyeri Dada 0.8 0.2 G004 Lemas 0.8 0.2 G005 Sakit Kepala 0.6 0.4 G006 Detak Jantung Lemah 0.9 0.1 G007 Pingsan 0.6 0.4 G008 Oyong 0.6 0.4 G009 Penurunan Kesadaran 0.9 0.1 G010 Henti jantung 0.8 0.2 G011 Mual 0.6 0.4 G012 Nafas Pendek 0.8 0.2 G013 Detak Jantung Cepat 0.9 0.1 G014 Nyeri Dada Berat 0.8 0.2 3.2.3 Melakukan Perhitungan Certainty Factor
Kasus perhitungan secara manual dengan metode certainty factor adalah user di kethaui : 1. Jantung Berdebar (G001) dengan nilai MB=0.8 dan MD=0.2 2. Nyeri Dada (G003) dengan nilai MB=0.8 dan MD=0.2
3. Henti Jantung (G010) dengan nilai MB=0.8 dan MD=0.2
4. Sakit Kepala (G005) dengan nilai MB=0.6 dan MD=0.4
5. Nafas Pendek Pendek (G012) dengan nilai MB=0.8 dan MD 0.2
6. Detak Jantung Cepat (G013) dengan nilai MB=0.9 dan MD=0.1
7. Nyeri Dada Berat (G014) dengan nilai MB=0.8 dan MD=0.2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
Tabel 7. Kategori Gejala Kode Gejala P001 Kode gejala P003 Kode Gejala P004 MB MD MB Md MB Md G001 0.8 0.2 G010 0.8 0.2 G013 0.9 0.1 G003 0.8 02 G012 0.8 0.2 G014 0.8 0.2 G005 0.6 0.4 G005 0.6 0.4
Dari data yang sudah dikategorikan diatas, terdapat 7 jenis gejala yang dialami user dan dapat dikategorikan kedalam 3 penyakit, yaitu Fibrilasi Atrium (P001), Fibrilasi Vertikal (P003), Takikardia (P004). Maka dilakukan perhitungan CF sebagai berikut : P001 ( Fibrilasi Atrium )
MB(h, G001^G003) = MB(h,G001) + MB(h,G003) * (1- MB(h, G001)) = 0.8 + 0.8 * (1-0.8) = 0.8 + 0.8*0.2 = 0.8 + 0.16 = 0.96 MB(h, G001^G003)^G005 = MB(h, G001^G003) +MB(h,G005) * (1-MB (h, G001^G003)) = 0.96 + 0.6 * (1-0.96) = 0.96 + 0.6 * 0.04 = 0.96 + 0.024 = 0.984 MD(h,G001^G003) = MD(h,G001) + MD(h,G003) * MD(h,G001)) = 0.2 + 0.2 * (1-0.2) = 0.2 + 0.2 * 0.8 = 0.2 +0.16 = 0.36 MD(h, G001^G003)^G005 = MD(h, G001^G003) +MD(h,G005) * (1-MD (h, G001^G003)) = 0.36 + 0.4 * (1-.0.36) = 0.36 + 0.4 * 0.64 = 0.36 + 0.256 = 0.616 Maka nilai CF untuk P001 = MB – MD = 0.984 – 0.616 = 0.368 P003 ( Fibrilasi Vertikal) MB(h,G010^G012) = MB(h,G010) + MB(h,G012) * (1-MB(h,G010)) = 0.8 + 08 * (1-0.8) = 0.8+ 0.8 * 0.2 = 0.8 + 0.16 = 0.96 MD(h,G011^G012) = MD(h,G010) + MD(h,G012) * (1-MD(h,G010)) = 0.2 + 0.2 * (1-0.2) = 0.2 + 0.2 * 0.8 = 0.2 + 0.6 = 0.36 Maka nilai CF untuk P003 = MB – MD = 0.96 –  0.36 = 0.6 P004 ( Takikardia) MB(h,G013^G014) = MB(h,G013) + MB(h,G014) * MB(h,G013)) = 0.9 + 0.8 * (1-0.9) = 0.9 + 0.8 * 0.1 = 0.9 +  0.08 = 0.98 MB(h,G013^G014)^G005 = MB(h,G013^G014) + MB(h,G005)      * MB(h,G013^G014)) = 0.98 + 0.6 * (1-0.98) = 0.98  + 0.6 * 0.02

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
= 0.96 + 0.012 = 0.992 MD(h,G013^G014) = MD(h,G013) + MD(h,G014) * MD(h,G013)) = 0.1 + 0.2 * (1-0.1) = 0.1 + 0.2 * 0.9 = 0.1 + 0.18 = 0.28 MD(h,G013^G014)^G005 = MD(h,G013^G014) + MD(h,G005)      * MD(h,G013^G014)) = 0.28 + 0.4 *(1-0.28) = 0.28 + 0.4 * 0.72 = 0.28 + 0.288 = 0. 0568 Maka nilai CF untuk P004 = MB - MD
= 0.992 – 0.568 = 0.424 Kesimpulan : User mengalami jenis penyakit P003 ( Fibrilasi Vertikal) dengan nilai CF= 0.6 atau  60%  tingkat kepastian.

## 4. KESIMPULAN
Dilihat dari hasil tahapan proses yang telah dilakukan dalam penelitian ini maka dapat disimpulkan berdasarkan rumusan masalah yang telah ditentukan sebelumnya bahwa penerapan metode  certainty pada sistem pakar yang diusulkan  dapat  memberikan  keahlian pakar  pada sebuah sistem diagnosa penyakit jantung. Berdasarkan  Basis pengetahuan  diperoleh  maka  didapatkan  hasil  diagnosis  berdasarkan  gejala  yang  utarakan.  Selain  itu,  analisis metode  ini  juga  dapat  memberikan  solusi  untuk  mengobati  atau  mencegah  penyakit  berdasarkan  kaidah  yang diperoleh dari  keahlian para ahli  penyakit jantung. Oleh karena itu, kesimpulan utama yang dapat  diambil dari penelitian ini adalah analisis atirmia dengan metode certainty factor ini dapat  diterapkan kedalam sebuah sistem pakar berbasis Android agar dapat membantu masyarakat umum dalam mencegah dan mengatasi gangguan irama jantung.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kepada pemerintah melalui LLDIKTI Wilayah I yang telah memberikan Hibah pada penelitian ini Kami ucapkan terimakasih. Dan terima kasih kepada STMIK Triguna Dharma selaku homebase peneliti yang telah memberikan dukungan secara moril dan materi, terima kasih kepada rekan-rekan yang telah berkontribusi atas penelitian ini, khususnya bapak  Asyahri  Hadi  Nasyuha. Serta ucapan terima kasih  kepada Bapak/Ibu yang mengelolah jurnal Media Informatika Budidarma yang telah meluangkan waktu  untuk  meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1]  R. Astriratma, M. M. Santoni, and H. N. Irmanda, “Spk Berbasis Web Menggunakan Logika Fuzzy Untuk Diagnosa  Penyakit  Jantung,” JSI  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  2046–2059,  2020,  doi: 10.36706/jsi.v12i2.10788.
[2]  D. Dona, H. Maradona, and M. Masdewi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Dengan Metode Case Based Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.31849/zn.v3i1.6442.
[3]  Niendy  Alexandra  Yosephine  and  Ratnadewi,  “Penggunaan  Artificial  Neural  Network  pada  Sinyal Elektrokardiogram untuk Mendeteksi Penyakit Jantung Aritmia Supraventrikular,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 13, no. 1, pp. 14–23, May 2021, doi: 10.37424/informasi.v13i1.69.
[4]  S. Sumiati, Akip Suhendar, and Fahriyanti, “CERTAINTY FACTOR UNTUK KLASIFIKASI KELAINAN JANTUNG BERDASARKAN REKAM MEDIS ELEKTROKARDIOGRAM,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 49–52, Mar. 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3074.
[5]  L. Septiana, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” None , vol. 13, no. 2, pp. 1–7, 2016.
[6]  J.  Karman,  Joni;  Saputra,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  KERUSAKAN  SEPEDA MOTOR  HONDA  BEBEK  BERKARBURATOR  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  TEOREMA BAYES  BERBASIS  WEB  MOBILE,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  58–64,  2018,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[7]  N. Rosmawanti and G. P. Kusumawardhani, “Model Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gagal Ginjal,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3289
[8]  P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
[9]  H. Hafshah, A. S. Hadisuwito, and D. M. Khairina, “Pendeteksi  Gangguan Jaringan  Lokal  Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  60,  2019,  doi: 10.30872/jim.v13i2.813.
[10]  R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada  Tanaman  Tebu Menggunakan Metode Certainty Factor,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.
[11]  P. S. Nugroho and M. Akbar, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kelainan Seks Pada Pria Menggunakan Teorema Bayes Expert System for Diagnosing Sex Disorders in Males Using Bayes ’ Theorem,” pp. 138– 146, 2020.
[12]  R. Annisa, “Sistem Pakar Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Tipe Skizofrenia,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 40–46, 2018.
[13]  R. Rachman and A. Mukminin, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan  Bakat  Siswa  SD,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  90,  2018,  doi: 10.23917/khif.v4i2.6828.
[14]  B. Ambara, D. Putra, and D. Rusjayanthi, “Fuzzy Expert System of Dental and Oral Disease with Certainty Factor,” Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 14, no. 3, pp. 22–30, May 2017, doi: 10.20943/01201703.2230.
[15]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[16]  A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit  Impetigo  Pada  Balita,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  700,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[17]  R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.