## SISTEM PAKAR PENGGUNAAN OBAT ANALGETIK DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Sharon Mururoa Siahaan
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang sharonmururoa45@gmail.com

## ABSTRAK
Kesehatan  memiliki  peran  penting  dalam  kebutuhan  masyarakat.  Kesehatan  merupakan  salah  satu  aspek yang  sangat  menentukan  dalam  membangun  unsur  manusia  agar  memiliki  kualitas  seperti  yang  di  harapkan. Rasa nyeri merupakan penyakit umum yang sering terjadi di masyarakat. Rasa nyeri bisa terjadi secara tiba-tiba sehingga dapat  mengganggu  fungsi  sosial  dan  kualitas  hidup  penderitamya.  Analgetik  adalah  obat  yang  dapat  mengurangi  atau menghilangkan sementara rasa nyeri tanpa menghilangkan kesadaran pada penderitanya.
Sistem pakar dirancang sebagai alat bantu untuk mengdiagnosa suatu penyakit diantarannya adalah penyakit nyeri, dengan  berbasis  web  sebagai  pengetahuan  yang  dinamis.  Sistem  pakar  merupakan  sistem  komputer  yang  dapat menggantikan  peran  seorang  ahli  untuk  memberikan  diagnosa  atau  keputusan  yang  pasti.  Metode  sistem  pakar  yang dipakai  adalah  certainty  factor.  Pada  sistem  akan  menampilkan  gejala  yang  akan  dipilih  oleh  user,  pada  setiap  pilihan gejala, sistem akan menghasilkan diagnosa penyakit dan obat yang dikonsumsi beserta dosis.
Hasil pengujian pada simulasi program dan perhitungan manual memiliki nilai presentase error 0%. Hasil pengujian fungsional  sistem  dengan  akses  admin  dan  user  berjalan  sesuai  fungsinya  pada  Mozilla  firefox,  Google  Chrome  dan Internet  Explorer  berjalan  100%.  Pengujian    diagnosa  memiliki  tingkat  kepuasan  pengguna  aplikasi  sebanyak  74% menyatakan  bahwa  aplikasi  diagnosa  penggunaan  obat  analgetik  baik,  18%  mengatakan  cukup  dan  8%mengatakan kurang. Sedemikian, sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi berbasis web ini dapat membantu pengguna (user) untuk mendiagnosa obat analgetik berdasarkan gejala.
Kata kunci : kesehatan, rasa nyeri, obat analgetik, sistem pakar, web, certainty factor
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Obat  berperan  sangat  penting  dalam  tahap sebagai  pelayanan  dan  penangan  pada  kesehatan, karena  beberapa  macam  penyakit  terutama  pada  rasa nyeri tidak terlepas dari proses penyembuhan dengan melakukan  pengobatan  (Uli,Rezza,  2015).  Obat  anti nyeri merupakan pertolongan pertama pada masyarakat umum yang sering mengalami nyeri.
Obat analgetik merupakan  solusi  alternatif  obat yang  dapat  menghilangkan  rasa  nyeri  sebagai pertolongan  pertama  saat  terjadinya  nyeri  karena, mampu meringkankan rasa nyeri tanpa mempengaruhi  tingkat  kesadaran  pada  manusia  dan tidak  menimbulkan  rasa  ketagihan  (Prasetyo,  2015). Masyarakat  sering  mengabaikan  rasa  nyeri  yang diderita  dengan  tidak  memberika  pengobatan. Pengetahuan  masyarakat  tentang  obat analgetik masih  belum  diketahui  secara  terperinci  atau  lebih spesifik. Kurangnya pengetahuan  masyarakat tentang obat analgetik non narkotika dengan cara mengkonsumsi  obat  pada    dosis  yang  tidak  sesuai dengan  saran  dokter,  dapat  menimbulkan  efek samping yang berbahaya bagi ginjal dan lambung.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut ditawarkan pemanfaatan teknologi, yaitu sistem pakar obat analgetik sebagai pertolongan pertama pada rasa nyeri.  Menggunakan website sebagai  pemanfaatan
teknologi  untuk  dapat  melakukan  interaksi  antara admin dan user .  Dengan  menginputkan  gejala  maka akan keluar hasil diagnosa berupa penyakit, obat dan dosis  obat analgetik .  Dosis  yang  dipakai  untuk mengkonsumsi  obat  di  dapat  dari  pakar  dokter sehingga  tidak  perlu  merasa  khawatir  terhadap keaslian website .

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasar latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya, maka penulis akan merumuskan masalah yang akan dibahas sebagai berikut :
1. Bagaimana  mengenalkan  pada  masyarakat tentang  penyakit  dan  cara  mengkonsumsi  obat analgetik non  narkotik  sebagai  pertolongan pertama ketika terjadi gejala nyeri.
2. Bagaimana mengimplementasikan aplikasi sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode certainty factor berbasis website.

## 1.3. Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan beberapa batasan masalah yaitu:
1. Menggunakan 10 penyakit umum yaitu:
Sakit  Gigi,  Sakit  Kepala,  Luka  Bakar,  Nyeri Dada,  Nyeri  Mata,  Pegel  Linu,  Nyeri  Kaki, Nyeri Tenggorokan, Sakit Pinggang, Demam
2. Obat analgetik yang  dapat  dikonsumsi  pada anak usia 17 tahun hingga 65 tahun.
3. Obat analgetik dapat dikonsumsi pada seseorang dengan berat badan diantara 40kg hingga 80kg.
4. Obat analgetik non  narkotik  yang  bisa didapatkan di apotik terdekat
5. Sistem  pakar  ini  dibangun  berbasis Web menggunakan  bahasa  pemrograman Adobe Dreamweaver CS3, Manajemen database MySQL 1.4. Tujuan
Tujuan dari pembuatan Sistem Pakar penggunaan Obat Antibiotik dengan metode Certainty Factor ini adalah sebagai berikut:
1. Memberikan  informasi    kepada  masyarakat untuk  mengatahui  informasi  tentang  penyakit dan  cara  mengkonsumsi  obat analgetik sebagai pertolongan pertama ketika terjadi gejala.
2. Mengimplementasikan website sistem  pakar penggunaan obat analgetik dengan menggunakan metode certainty factor .
1.5. Manfaat
Adapun maanfaat yang diperoleh dari pembuatan  website  sistem  pakar  penggunaan  obat analgetik  dengan  menggunakan  metody  certainty factor
1. Memberi  kemudahan  kepada  masyarakat  untuk mengetahui  obat  analgetik  berdasakan  gejala penyakit yang diderita.
2. Mendapat  penanganan  pertama  apabila  terjadi rasa nyeri yang datang secara mendadak.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Rasa Nyeri
Rasa  nyeri  merupakan  peringatan  bagi  individu bahwa  ada  suatu  kelainan  yang  sedang  terjadi  dalam tubuh.    Individu  yang  merasakan  nyeri  merasa tertekan  atau  menderita  dan  mencari  upaya  untuk menghilangkan  nyeri.  (Triyono,  2005).  Rasa  nyeri datang  secara  tiba  tiba  sehingga  dapat  mengganggu aktivitas  sehari  hari.  Pada  dasarnya  rasa  nyeri  bisa disebabkan  oleh  banyak  faktor.  Salah  satunya  luka, pada luka sebab terjatuh dan Benturan pada beberapa organ tubuh dapat menimbulkan rasa nyeri.

## 2.2. Obat Analgetik
Analgetik adalah  obat  yang  dapat  mengurangi atau menghilangkan rasa nyeri ringan, sedang hingga berat  dan  memberikan  rasa  nyaman  pada  seseorang. Analgetik  terbagi  menjadi  dua  golongan  yaitu (Nurmayanti, 2015):

## 2.3. Analgetik Narkotika
Analgetika narkotika  memiliki  sistem  kerja sebagai  penghilang  nyeri  yang  hebat  sekali  dalam dosis  yang  besar  dan  memiliki  efek  samping
menimbulkan rasa nyaman (euforia). Pada penggunaan  analgetik  jenis  narkotika  mempunyai resiko  besar  terhadap  ketergantungan  obat  (adiksi) dan kecenderungan penyalahgunaan obat.

## 2.4. Analgetik Non Narkotika
Pada  obat analgetik non  narkotika  contohnya adalah paracetamol dan obat antiinfalamsi (obat anti nyeri).  Obat  jenis  non  narkotika  banyak  dijual  di apotek  dan  tidak  menimbulkan  hilangnya  kesadaran yang berpengaruh besar.

## 2.5. Sistem Pakar
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  sistem pakar  telah  dilakukan,  antara  lain  :  (Yuwono,  2013) mengaplikasikan  Sistem  Pakar  Berbasis  Web  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode Certainty  Factor (Yuwono,  2015).  Sistem  pakar merupakan  suatu  sistem  dari  AI  ( Artifical  Inteligent ) yang  dirancang  dengan  menggunakan  pengetahuan untuk  memecahkan  suatu  permasalahan  yang  tidak dapat dipecahkan oleh orang lain dengan cara efisien kecuali  seorang  ahli  khusus.  (Rochma,  Harimurti, 2016  ).  Sistem  pakar  memiliki Knowlegde-based System (KBS)  yang  merupakan  suatu  sistem menggunakan  basis  pengetahuan  dan  kemampuan untuk    mengerjakan  tugas  dari  seorang  ahli  yang diitujukan  pada  sebuah  antar  muka  manusia-mesin untuk seseorang yang menggunakannya. (Sulistyowati, 2011).

## 2.6. Certainty Factor
Certainty Factor merupakan suatu metode yang digunakan
untuk mencari permasalahan ketidakpastian  data  menjadi  ukuran  yang  pasti  yang disebut sebagai faktor kepastian. Ada 2 macam faktor kepastian yang digunakan (Yunik, 2015), yaitu
1. faktor  kepastian  yang  di  isikan  oleh  pakar bersamaan dengan aturan
2. Faktor kepastian yang diberikan oleh pengguna.
Rule pada  metode Certainty  Factor menurut  John Durkin  adalah  sebagai  berikut  (Admaja,  Entin,  Idris, 2012) :
IF E1 [AND / OR] E2  [AND / OR] ... En THEN H
(CF = CFi)
dimana:
E1... En       :
Fakta – fakta (evidence) yang ada. H                 : Hipotesa atau konklusi yang dihasilka
CF               :
Tingkat
keyakinan (Certainty
Factor) terjadinya hipotesa H akibat adanya fakta –fakta E1 s/d En .
Pada penelitian yang menggunakan sistem pakar telah  dilakukan,  antara  lain  :  (Yuwono,  2013) mengaplikasikan  Sistem  Pakar  Berbasis  Web  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan.  Metode Certainty  Factor, memiliki  derajat  keyakinan  seorang
pakar  terhadap  suatu  data. Certainy    Factor memperkenalkan
konsep kepercayaan dan ketidakpercayaan (Yuwono, 2015) CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] [2.1] Keterangan : CF(H,E)      = certainty  factor  hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui  dengan pasti MB(H,E)    = measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0dan 1) MD(H,E)    = measure of disbelief terhadap evidebce H, jika diberikan evidance E (antara 0 dan 1).
Certainty  factor untuk  kaidah  premis  tunggal  yaitu (Sari, 2013) : CF[H,E]1= CF[H] * CF[E]
Certainty  Factor untuk  kaidah  dengan  kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules) : CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1-CF[H,E]1] CFcombineCF[H,E]old,3= CF[H,E]old +CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old]
Nilai  kepercayaan  sangat  di  perlukan  dalam menentukan  bobot  suatu  kepercayaan  seorang  pakar, seperti pada Tabel 1
Tabel 1. Tingkat Kepercayaan Pakar (Sumber: Tingkat Kepercayaan Yunik, 2015)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Dalam  membangun  sebuah  sistem  pakar penggunaan  obat analgetik menggunakan  metode certainty  factor berbasis  web  dilakukan  dengan beberapa tahapan analisis:
1. Menentukan masalah yang akan dibangun untuk sebuah aplikasi. Sistem yang dibangun merupakan  sebuah  sistem  pakar  penggunaan obat analgetik dengan  menggunakan  metode Certainty Factor berbasis web.
2. Mengumpulkan data data yang diperlukan untuk membangun sistem yaitu informasi tentang obat analgetik, penyakit  nyeri , dosis  obat analgetik , gejala  yang  terjadi  pada  saat  terjadi  penyakit,
dan solusi obat analgetik yang dapat dikonsumsi.

## 3.2. Perancangan
Dalam  perancangan  menu  terdapat  struktur menu  yang  merupakan  bagian  dari  perancangan website yang  akan  dibuat  sebagai  fungsi  untuk memulainya perancangan program.

## 3.3. Struktur Menu User
Pada  struktur  menu  user  ketika  membuka website  akan  ada  3  pilihan  menu  yaitu  Menu  Home, Gejala  dan  About.  Bentuk  dari  struktur  menu  pakar dapat dilihat pada Gambar 1

## Gambar 1 Struktur Menu User

## 3.4. Struktur Menu Admin
Pada  struktur  menu  admin,  tahap  awal  akan menginputkan username dan password . Apabila login berhasil  maka  akan  masuk  kedalam  tampilan  menu selanjutnya.  Jika  logi  tidak  berhasil,  akan  kembali pada  halaman  awal  masuk  login.  Perancangan struktur  menu  memiliki  empat  menu  yaitu  Data Penyakit,  Data  Gejala,  Data  Obat,  Data  Pasien  dan Logout .  Adapun  bentuk  struktur  menu  admin  dapat dilihat Pada Gambar 2
Gambar 2 Struktur Menu Admin Kepercayaan Pakar
CF Pakar Pasti Tidak -1 Hampir Pasti Tidak -0.8 Kemingkinan Tidak -0.6 Mungkin Tidak -0.4 Tidak Tahu -0.2 to 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan Besar 0.6 Hampir Pasti 0.8
Sistem Pakar Penggunaan Obat Analgetik Diagnosa Home About Memasukkan Biodata Memilih Gejala Hasil Diagnosa Cetak Hasil Diagnosa Sistem Pakar Penggunaan Obat Analgetik Login Data Penyakit Tambah, Edit dan Hapus Data Penyakit Tambah, Edit dan Hapus Data Penyakit Data Penyakit Data Penyakit Tambah, Edit dan Hapus Tambah, Edit dan Hapus Tambah, Edit dan Hapus
3.5. Flowhart Certainty Factor
Pada  Gambar  3  ditunjukkan flowchart Certainty Factor.
Gambar 3 Flowchart Certainty Factor Pada flowchart sistem pertama kalinya menentukan  nilai  dari  pakar.  Setelah  itu  admin menentukan bobot untuk jawaban user. Pada nilai CF pakar dikalikan  dengan  bobot  jawaban  user  dengan menggunakan  rumus CF  combine dan  setelah menemukan hasilnya dikalikan 100% untuk mengetahui hasil akhir

## 3.6. Data Flow Diagram(DFD)
Pada  Diagram  konteks  terdapat  dua  hak  akses yaitu admin dan user. Admin memiliki kegiatan pada semua  sistem.  Admin  dapat  melakukan  manajemen data  seperti  memasukkan  data,  mengubah  data  dan menghapus  data.  Data  dat  yang  daat  di  atur  oleh admin  antara  lain  :  data  penyakit,  data  obat  dan  data pasien.  Sedangkan  user  hanya  dapat  melihat  web, mengisikan  biodata  sebagai  syarat  utama  dan mengisikan  kuisioner  gejala  sesuai  yang  dirasakan. Seperti Pada Gambar 4

## Gambar 4 DFD Level 0

## 3.7. Data Tabel Relasi
Pada  Tabel  perancangan  data  relasi  memiliki nama penyakit dan nama gejala. Terdapat bobot yang digunakan unuk menghitung nilai dari CF pakar yang telah  diinputkan  berdasarkan  kepercayaan  seorang pakar, seperti pada Tabel 1.
Tabel 2. Tabel Penyakit, Gejala, Obat dan Dosis
Nama Penya -kit Nama Gejala Bo- bot Nama Penya -kit Nama Gejala Sakit Gigi Gusi Bengkak 0,8 Sakit Gigi Gusi Bengkak Gigi Nyeri 1,0 Gigi Nyeri Gigi Berlubang 0,6 Gigi Berlubang Mengalami Benturan Pada Gigi 0,6 Mengalami Benturan Pada Gigi Sakit Kepala Terjdi Gangguan Syaraf Pada Kepala 1,0 Sakit Kepala Terjdi Gangguan Syaraf Pada Kepala Tekanan Darah Tinggi/ Rendah 0,8 Tekanan Darah Tinggi/ Rendah Cidera Pada Kepala 0,6 Cidera Pada Kepala Nyeri Luka Bakar Kulit Memerah 1,0 Nyeri Luka Bakar Kulit Memerah Kulit Mengelupas 0,8 Kulit Mengelupas Kulit Hangus 0,6 Kulit Hangus Terjadi Pembengkan 0,4 Terjadi Pembengkan Nyeri Dada Dada Terasa Nyeri 1,0 Nyeri Dada Dada Terasa Nyeri Dada Terasa Di Tekan 0,8 Dada Terasa Di Tekan Terjatuh di Area Dada 0,6 Terjatuh di Area Dada Nyeri Mata Mata Terinfeksi Bakteri 0,6 Nyeri Mata Mata Terinfeksi Bakteri Pernah Terjatuh atau Trauma Benturan pada Area Mata 0,8 Pernah Terjatuh atau Trauma Benturan pada Area Mata Gangguan Syaraf Pada Mata 1,0 Gangguan Syaraf Pada Mata Pegel Linu Kolesterol Tinggi 0,6 Pegel Linu Kolesterol Tinggi Gangguan Sendi 1,0 Gangguan Sendi Asam Urat Tinggi 0,6 Asam Urat Tinggi Nyeri Kaki Mengalami Keram Pada Kaki 0,8 Nyeri Kaki Mengalami Keram Pada Kaki Mengalami Cedera atau Memar Pada Kaki 1,0 Mengalami Cedera atau Memar Pada Kaki Nyeri Tengg orokan Infeksi Pada Tenggorokan 0,6 Nyeri Tengg orokan Infeksi Pada Tenggorokan Sakit Dan Sulit Menelan Makanan 1,0 Sakit Dan Sulit Menelan Makanan Merasa Kering Pada Area Tenggorokan 0,4 Merasa Kering Pada Area Tenggorokan Sakit Pingga ng Merasa Tegang Pada Daerah Pinggang 0,6 Sakit Pingga ng Merasa Tegang Pada Daerah Pinggang Mengalami Cedera Pada Daerah Pinggang 1,0 Mengalami Cedera Pada Daerah Pinggang Dema m Merasa Gemetar 0,4 Dema m Merasa Gemetar Suhu Badan Naik 1,0 Suhu Badan Naik

## 3.8. Perancangan Data Relasi
Berikut  adalah  tabel  dari  perancangan  data relasi pada  tabel  gejala  dan  penyakit  yang ditunjukkan seperti pada Tabel 3
Start Bobot Pakar Bobot User CF Pakar * Bobot User CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1-CF[H,E] 1 ] END Hasil * 100% Sistem Pakar User Admin Gejala yang dialami Hasil Diagnosa dan Solusi Obat Analgetik Data Relasi, Data Penyakit, Data Gejala, Data Obat, dan Data Pasien
Status Data
Tabel 3. Perancangan Data Relasi G/P P001 P002 P003 P004 P005 P006 P007 P008 P009 P010 G001 X G002 X G003 X G004 X G005 X G006 X G007 X G008 X G009 X G010 X G011 X G012 X G013 X G014 X G015 X G016 X G017 X G018 X G019 X G020 X G021 X G022 X G023 X G024 X G025 X G026 X G027 X G028 X G029 X G030 X

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Menu Utama
Pada halaman awal user ada 3 menu. Pada menu pertama  teradapat  menu  home  berisi  tentang pengenalan  umum  analgetik.  Pada  menu  kedua terdapat  menu  diagnosa.  Apabila user merasakan keluhan nyeri maka dapat memilih menu pakar. Pada menu  about  hanya  berisikan  tentang  latar  belakang pembuatan website . Seperti Pada Gambar 5

## Gambar 5 Menu Utama

## 4.2. Tampilan Halaman Pakar Input Biodata
Pada  tampilan  menu  pakar  memiliki  beberapa tahapan  untuk  user.  Mengisikan  biodata  sesuai dengan  identitas  diri  sebagai  syarat  agar  dapat melakukan  ke  tahap  proses  diagnosa.  Seperti  Pada Gambar 6
Gambar 6 Tampilan Halaman Pakar Input Biodata

## 4.3. Tampilan Halaman Memilih Gejala
Tampilan  Halaman  memilih  gejala  diisikan sesuai dengan gejala yang dirasakan oleh user, seperti pada Gambar 7
Gambar 7 Tampilan Halaman memilih Gejala

## 4.4. Tampilan Hasil Akhir Diagnosa
Pada tampilan hasil akhir halaman pakar, setelah mengisikan  biodata  dan  mengisikan  gejala  yang dirasakan,  maka  akan  keluar  hasil  akhir  berupa penyakit yang dirasakan, seperti pada Gambar 8

## Gambar 8 Tampilan Hasil Akhir Diagnosa

## 4.5. Tampilan Halaman Relasi
Pada  tampilan  menu  admin  ada  3  manu.  Pada menu  pertama  merupakam  halaman  Pada  halaman data relasi digunakan admin untuk memasukkan data gejala  dan  data  penyakit  yang  saling  merelasikan. Terdapat  10  macam  dan  30  macam  gejala.  Bobot diberikan  untuk  menghitung factor kepercayaan pakar.  Pada  menu  ini,  admin  dapat  melakukan penambahan  data,  meghapus  data,  mencari  data  dan mengedit data. Seperti Pada Gambar 9
Gambar 9 Tampilan Halaman Data Relasi.
4.6. Tampilan Halaman Data Penyakit
Pada  halaman  data  penyakit  digunakan admin untuk  melihat  data  penyakit  dan  gejala  penyakit, seperti pada Gambar 10

## Gambar 10 Tampilan Halaman Data Penyakit

## 4.7. Tampilan Halaman Data Gejala
Pada  tampilan  data  gejala  memiliki  30  macam gejala  dan  tiap  gejala  memiliki    bobot.  Tampilan menu  gejala  dapat  melakukan  penambahan  edit  dan hapus data, seperti pada Gambar 11
Gambar 11 Tampilan Halaman Data Gejala

## 4.8. Tampilan Halaman Data Obat
Pada  tampilan  halaman  obat  terlihat  sama dengan  tampilan  penyakit,  dimana  didalamnya terdapat  edit,  hapus,  dan  menambahkan  data  obat. Dapat  melakukan  pencarian  dengan  menggunakan nama obat. Seperti Pada Gambar 12.

## Gambar 12 Tampilan Halaman Data Obat

## 4.9. Tampilan Halaman Data Pasien
Pada  tampilan  data  pasien  terlihat  sama  seperti data  penyakit  dan  data  obat,  yang  membedakan adalah pada tampilan data pasien hanya melihat siapa saja  user  yang  telah  mencoba  website  atau  telah melakukan  diagnosa.  Memiliki  fungsi  hapus,  seperti pada Gambar 13

## Gambar 13 Tampilan Data Pasien
4.10. Perhitungan Manual Metode Certainty
Factor Berdasarkan  penilaian  diagnosa  sesuai  gejala yang di rasakan user , maka dapat dilihat dari kriteria gejala  yang  sudah  ditentukan,  dapat  diperoleh  hasil sebagai berikut:
Pada  perhitungan  memiliki  Bobot  nilai  yang diberikan  oleh  pakar  terhadap  user.  Ada  6  pilihan jawaban.
Tabel 4. CF user No Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0.2 3 Sedikit Yakin 0.4 4 Cukup Yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6 Sangat Yakin 1
Terdapat  tabel  pada  saat  melakukan  wawancara untuk mendapatkan CF pakar

## Tabel 5. Rule dan Indeks Kepercayaan
No Rule Indeks Kepercayaan (CF Pakar) 1 IF Mata Terinfeksi Bakteri AND trauma benturan pada mata AND Gangguan Syaraf THEN Nyeri Mata 0.6 0.8 1
Pada  tabel  diatas,  Ada  beberapa  gejala  yang mempengaruhi  nyeri  mata.  Pada indeks kepercayaan didapat dari dokter yang digunakan sebagai CF pakar untuk perhitungan.
Misal gejala yang dipilih user : a.  Apakah  Mata  anda  terinfeksi  bakteri  =  Sangat Yakin = 1
b.  Apakah  Mata  anda  mengalami  trauma  benturan  = Tidak Tahu = 0.2
c.Apakah  Mata  anda  pernah  mengalami  gangguan syaraf = Cukup Yakin = 0.6
Langkah  Pertama  hitung  nilai  CFnya  dengan mengalikan CFpakar dan Cfuser CF[H,E]1 = CF [H]1 * CF[E]1 = 0.6 * 1 = 0.6 CF[H,E]2 = CF [H]2 * CF[E]2 = 0.8 * 0.2 = 0.16 CF[H,E]3 = CF [H]1 * CF[E]1 = 1 * 0.6 = 0.6 Langkah terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF dari masing masing kaidah. Berikut adalah kombinasi dari CF: -CFcombine CF [H,E]1.2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1) = 0.6 + 0.16 * (1-O.6) = 0.664old -CFcombine CF [H,E]old3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1-CF[H,E]old) = 0.664 + 0.6 * (1-O.664) = 0.8656 CF * 100% = 0.8656 * 100% = 86% Dengan demikian dapat di katakan bahwa perhitungan  certainty  factor  pada  gejala  Nyeri  mata memiliki presentase tingkat keyakinan 92%
Terdapat  tabel  obat  yang  akan  di  kombinasikan pada penykit yang telah di tentukan sebagai berikut:

## Tabel 6. Penyakit, Obat dan Dosis
No Nama Penyakit Nama Obat Dosis 1 Sakit gigi Ibuprofen 3 * 200mg 2 Sakit Kepala Paracetamol 3 * 500mg 3 Luka Bakar Meloxicam 1 * 15mg 4 Nyeri Dada Paracetamol 3* 1500mg 5 Nyeri Mata Asamefenanat 3 * 500mg 6 Pegel Linu Meloxicam 1 * 15mg 7 Nyeri Kaki Ketoprofen 3 * 100mg 8 Nyeri Tenggorokan Ibuprofen 3 * 200mg 9 Sakit Pinggang Meloxicam 3 * 15mg 10 Demam Paracetamol 3* 500mg
4.11. Pengujian Menu Website
Pada tahap pengujian menu website dilakukan dengan menggunakan beberapa browser .
Tabel 7. Pengujian Tampilan Menu Website
Akses Fungsi IE MZ OP Admin Dapat melakukan login untuk akses admin    Dapat menampilkan data penyakit    Dapat melakukan tambah, edit, hapus dan cari data penyakit    Dapat menampilkan data obat    Dapat melakukan tambah, edit, hapus dan cari data obat    Dapat menampilkan data pasien    Dapat melakukan cari dan hapus data pasien    User Dapat melihat halaman home, halaman pakar dan halaman about    Dapat melakukan diagnosa pada halaman pakar    Dapat melihat hasil diagnosa penyakit, dan solusi obat   
Pengujian  fungsional  yang  dilakukan  seperti  di tabel 6 di dapatkan kesimpulan bahwa aplikasi dapat berjalan  pada browser IE  ( Internet  Explore ), MZ( Mozilla Firefox ) & OP ( Operamini )

## 4.12. Pengujian Terhadap Pengguna (user)
Pengujian  terhadap  pengguna  (user)  dilakukan untuk  mengetahui  seberapa  baik  aplikasi  digunakan. Pengujian dilakukan terhadap 10 pengguna (user).

## Tabel 8. Hasil Pengujian Terhadap Pengguna (user)
No Pertanyaan Respon Total Baik  Cukup  Kurang 1 Bagaimana desain aplikasi sistem pakar penggunaan obat analgetik? 5 3 2 10 2 Apakah fitur aplikasi sistem pakar penggunaan obat analgetik telah memadai? 7 2 1 10 3 Apakah informasi yang diberikan telah sesuai dan lengkap? 7 2 1 10 4 Apakah alur kerja proram mudah dipahami? 9 1 0 10 5 Apakah website ini interaktif? 3 4 3 10 Prosentase 62 24 14 100
Pada  tabel  9,  dapat  disimpulkan  bahwa  62  % pengguna  memberikan  nilai  baik,  24%  pengguna menyatakan  cukup,  dan  14%  pengguna  menyatakan kurang  pada  aplikasi  sistem  pakar  penggunaan  obat analgetik.

## 4.13. Pengujian Sistem
Tabel 9. Analisis Perhitungan Manual dengan Sistem
Case  Penyakit Tingkat
Keyakinan Sistem Perhitun gan % error 1 Demam Yakin 86.4% 86.4% 0% 2 Sakit Pinggang Sangat Yakin 100% 100% 0% 3 Nyeri Kaki Tidak Tahu 32.8% 32.8% 0%
Pada  pengujian  seperti  pada  tabel  7  merupakan tabel yang digunakan sebagai keakuratan perhitungan pada  sistem  dan  manual.  Didapatkan  dengan  nilai prosentase error 0%.

## 5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Dari  pembuatan  aplikasi  berbasis  web,  maka kesimpulan yang diambil adalah:
1. Implementasi  Sistem  Pakar  pada  Penggunaan Obat Anlagetik berjalan dengan tingkat keberhasilan 100% sesuai dengan yang diharapkan
2. Semua  fungsi  menu  admin  dan  user  dapat berjalan 100% sesuai yang diharapkan.
3. Hasil  kuisioner  website  yang  ditunjukkan  pada user    dapat  disimpulkan  62  %  penggunaan memberikan nilai baik, 24% pengguna menyatakan cukup, dan 14% pengguna menyatakan  kurang  pada  aplikasi  sistem  pakar penggunaan obat analgeti k

## 5.2. Saran
Dari  beberapa  simpulan  yang  telah  di  peroleh, maka  dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan sangat  membantu  pada  pengembangan  aplikasi  ini selanjutnya
1. Gejala  dan  penyakit  pada  aplikasi  ini  hanya memiliki  10  pemyakit  dan  30  gejala  yang berbeda.  Diharapkan  akan  adanya  penambahan jumlah gejala dan penyakit
2. Obat  analgetik  hanya  10  macam,  diharapkan dapat menambahkan obat yang dapat dikonsumsi dengan dosisnya
3. Dapat  dikembangkan  dengan  berbasis  android yang memudahkan penggunanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Admaja,  R.T.,  Entin  Martiana,  S.,  Kom,  M., Idris  Winarno,  S.S.  and  Pengajar,  S.,  2012. Rancang  Bangun  Aplikasi  Mobile  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Umum  dengan  Metode Certainty
Factor Menggunakan Teknologi Android. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.
[2] Nurmayanti,  F.,  2015.  Profil  Penggunaan Analgesik  Dalam  Menghilangkan  Nyeri  Pasien Kanker  Organ  Reproduksi  Wanita  Di  RSUP Fatmawati Tahun 2012.
[3] Prasetyo,  A.Y.,  2015.  Penyalahgunaan  obat sebagai  alat  penggugur  kandungan  dalam persepektif hukum pidana Indonesia dan hukum pidana islam.
[4] Rochma,  R.Z.  and  Harimurti,  R.,  2016.  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakt  Dementia  Alzheimer Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal Mahasiswa Teknologi Pendidikan, 5(1).
[5] Sari,  N.A.,  2013.  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode  Certainty  Factor.  Teknik  Informatika, STMIK Budidarma Medan, Medan.
[6] Triyono, B., 2005. Perbedaan Tampilan Kolagen di  Sekitar  Luka  Insisi  Pada  Tikus  Wistar  Yang Di Beri Infiltrasi Penghilang Nyeri
Levobupivakain (Doctoral dissertation, program Pascasarjana Universitas Diponegoro).
[7] Uli Erlian Pratama, Rezza. Pengaruh Konsentrasi  Ekstrak  Kulit  Manggis  (Garcinia Mangostana L) Sebagai Pereda Rasa Nyeri Pada Mencit  Muss  Musculus  (In  Vivo).  Diss. Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2016.
[8] YUNIK,  A.B.,  2015.  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Balita  Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer.
[9] Yuwono,  B.,  Wahyuningsih,  W.P.  and  Hafsah, H.,  2015,  July.  Sistem  Pakar  Berbasis  Web Untuk  Diagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman Anggrek  Menggunakan  Metode  Certainty.  In Seminar  Nasional  Informatika  (SEMNASIF) (Vol. 1, No. 1).