MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 13-16

## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  ASIDOSIS TUBULUS RENALIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR DENGAN PENULUSURAN FORWARD CHAINING
Rahmi Ras Fanny 1 , Nelly Astuti Hasibuan 2 , Efori Buulolo 3
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2,3 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1,2,3 Jln. Sisingamangaraja No. 338 Simp. Limun Medan

## ABSTRAK
Asidosis  Tubulus  Renalis  dan  sering  disebut  dengan  penyakit  ginjal  khususnya  pada  bagian  tubulus  renalisnya,  menurut sejumlah ilmiah bidang kesehatan asidosis tubulus renalis ini memang tergolong langka, dengan manifestasi klinis yang tidak spesifik sehingga diagnosis sering terlambat. Dalam keadaan normal ginjal menyerap asam sisa metabolisme dari darah dan membuangnya kedalam urin. Penyebab penyakit asidosis tubulus renalis disebabkan karna faktor keturunan atau bisa timbul akibat obat-obatan. Forward Chaining adalah  metode pencarian atau teknik pelacakan  yang  dimulai dengan  informasi  yang ada  penggabungan  rule  untuk  menghasilkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan.  Pelacakan  maju  ini  sangat  baik  jika  bekerja dengan  permasalahan  yang  dimulai  dengan  rekaman  informasi  awal  dan  ingin  dicapai  penyelesaian  akhir,  karena  seluruh proses akan dikerjakan secara berurutan maju.

## Kata Kunci: Sistem Pakar, Forward Chaining

## ABSTRACT
Renal  tubular  acidosis  and  commonly  referred  to  as  kidney  disease,  especially  in  the  renal  tubules,  according  to  some scientific  medical fields of renal tubular acidosis are quite  rare,  with clinical manifestations that are not specific so that the diagnosis is often delayed. In normal circumstances, the kidneys absorb the acid of the metabolic waste from the blood and throw it into the urine. The cause of renal tubular acidosis disease is due to hereditary factors or may result from medications. Forward Chaining is a search method or tracking technique that begins with existing information merging rules to produce a conclusion or goal. This advanced tracking is great if it works with problems that start with the initial information recording and the final completion, as the whole process will be done in sequential order.
Keyword: Experts System, Forward Chaining

## I. PENDAHULUAN
Asidosis  Tubulus  Renalis dan  sering  disebut dengan  penyakit  ginjal  khususnya  pada  bagian tubulus renalisnya,  menurut sejumlah  ilmiah  bidang kesehatan asidosis  tubulus  renalis ini  memang tergolong  langka,  dengan  manifestasi  klinis  yang tidak  spesifik  sehingga  diagnosis  sering  terlambat. Dalam  keadaan  normal  ginjal  menyerap  asam  sisa metabolisme dari darah dan  membuangnya kedalam urin.  Penyebab  penyakit asidosis  tubulus  renalis disebabkan  karna  faktor  keturunan  atau  bisa  timbul akibat  obat-obatan.  Walaupun  penyakit asidosis tubulus  renalis tergolong  langka  dalam  masyarakat, tetapi  pengertian  mengenai  penyakit  ini  masih sangat  kurang,  bahkan  terkadang  salah,  sehingga banyak penderita asidosis tubulus renalis tidak tepat dalam  penanganannya,  yang  akhirnya  mengalami dampak  klinis  yang  merugikan  bagi  penderita. Penyakit asidosis tubulus renalis ini telah ditentukan oleh  beberapa  gejala  yang  menyertainya,  dalam keadaan  normal,  ginjal  menyerap  asam  sisa metabolisme dari darah dan membuangnya ke dalam urin.  Pada  penderita  penyakit  ini,  bagian  dari  ginjal yang  bernama tubulus  renalis tidak  dapat  berfungsi sebagaimana mestinya, sehingga hanya sedikit asam yang  dibuang  ke  dalam  urin.  Akibatnya  terjadi penimbunan asam dalam darah, yang mengakibatkan
terjadinya asidosis, yakni  tingkat  keasamannya menjadi di atas ambang normal.
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia kekomputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya  seorang pakar.  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 dibidangnya. Sistem pakar ini juga dapat mambantu aktvitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman  dan  mempunyai  pengetahuan  yang dibutuhkan.
Dalam  hal  pemecahan  suatu  masalah  yang bersifat  pengetahuan  atau  sistem  yang  dirancang khusus  sebagai  suatu  sarana  untuk  melakukan konsultasi  sebagai  mana  layaknya  seorang  pakar atau suatu sistem informasi menjadi suatu keharusan,  disebabkan  komputer  adalah  suatu fasilitas  pendukung  dalam  melakukan  suatu  analisa terhadap  banyak  hal,  baik  dalam  hal  penelitian maupun  seorang  ahli  dalam  suatu  bidang  tertentu. Berhubung  internet  dapat  digunakan  oleh  semua kalangan.
Berasarkan uraian sebelumnya penulis bermaksud  untuk  melakukan  penelitian  yang ditunjukkan  kepada  kalangan  umum  agar  bisa
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 13-16
berkonsultasi  melalui  media  komputer  sehingga diharapkan  akan  dapat  mengetahui  kemungkinan pasien  itu  mengidap  penyakit Asidosis  Tubulus Renalis atau  tidak  serta  mengetahui  faktor-faktor resiko  yang  dimiliki  pasien  tersebut.  Sistem  pakar ini  sangat  bermanfaat  untuk  mengetahui  lebih  jelas mengenal  penyakit Asidosis  Tubulus  Renalis sehingga  diharapkan  bagi  pengguna  yang  tidak mengetahui  masalahnya  akan  memahami  secara rinci mengenai penyait tersebut.
Kesehatan  merupakan  hal  yang  begitu penting  bagi  manusia.  Ironisnya  banyak  penyakit yang  pada  akhirnya  terlambat  di  diagnosa  sehingga mencapai  ke  tahap  kronis.  Untuk  itu  diperlukan suatu  sistem  penyakit  meskipun  didasarkan  pada data yang kurang lengkap. Asidosis Tubulus Renalis dan  sering  disebut  dengan  Cacat  Pada  Ginjal. Penyebabnya  disebabkan  karena  faktor  keturunan atau bisa timbul karna obat-obatan, keracunan logam berat.
Teknik  infrensi  yang  digunakan  untuk penelitian  ini Forward  Chaining. Forward Chaining adalah  metode  pencarian  atau  teknik pelacakan  yang  dimulai  dengan  informasi  yang  ada penggabungan rule untuk  menghasilkan  suatu kesimpulan  atau  tujuan.  Pelacakan  maju  ini  sangat baik jika bekerja dengan permasalahan yang dimulai dengan  rekaman  informasi  awal  dan  ingin  dicapai penyelesaian  akhir,  karena  seluruh  proses  akan dikerjakan secara berurutan maju. Forward Chaining secara  umum  untuk  menghasilkan  sebuah goal , Forward  Chaining merupakan  metode  inferensi yang  melakukan  penalaran  dari  suatu  masalah kepada  solusinya.  Jika  klausa premis sesuai  dengan situasi,  maka  proses  akan  menyatakan  konklusi. Penambahan  data  baru  (missal  gejala)  yang  berasal dari user tidak  dapat  langsung  ditambahkan  secara otomatis kedalam basis pengetahuan.

## II . TEORITIS
A. Sistem Pakar ( Expert System) Sistem  pakar  ( expert  system) merupakan cabang  dari  kecerdasan  buatan  dan  juga  merupakan bidang  ilmu  yang  muncul  seiring  perkembangan ilmu  komputer  saat  ini.  Sistem  ini  adalah  sistem komputer  yang  bisa  menyamai  atau  meniru kemampuan seorang pakar, sistem ini bekerja untuk mengadopsi pengetahuan  manusia kekomputer yang menggabungkan  dasar  pengetahuan  ( knowladge base) dengan  sistem  inferensi  untukmenggantikan fungsi  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan  suatu masalah.

## B. Diagnosa
Menurut  kamus  Besar  Bahasa  Indonesia diagnosa  merupakan  penentuan  jenis  penyakit dengan  cara  meneliti  atau  memeriksa  gejala- gejalanya.  Didalam  konsep  diagnosa  telah  tercakup pula  konsep  prognosisnya,  dalam  proses  diagnosa bukan  hanya  sekedar  mengidentifikasi  jenis  dan karakteristiknya,  serta  latar  belakang  dari  suatu kelemahan penyakit tertentu melainkan
mengimplikasikan  suatu  upaya  untuk  meramalkan kemungkinan dan menyarankan tindakan pemecahannya.

## C. Asidosis Tubulus Renalis
Asidosis  Tubulus  Renalis adalah  suatu penyakit  ginjal  (renal)  khususnya  pada  renalisnya. Menurut sejumlah ilmiah bidang kesehatan penyakit asidosis  tubulus  renalis ini  memang  penyakit tergolong  langkah  dengan  manifestasi  klinis  yang tidak  spesifik  sehingga  diagnosis  sering  terlambat. Penyakit asidosis  tubulus renalis ini  tergolong penyakit  yang  jarang  terjadi  meski  begitu  kejadian penyakit ini semakin meningkat dari tahun- ketahun, dalam  keadaan  normal  ginjal  menyerap  asam  sisa metabolisme dari darah dan  membuangnya kedalam urin. Pada penderita penyakit bagian dari ginjal yang bernama  tubulus  renalis  tidak  dapat  berfungsi sebagai  semestinya  sehingga  hanya  sedikit  asam yang  dibuang  kedalam  urin,  akibatnya  terjadi penimbunan asam dalam darah yang mengakibatkan terjadinya  asidosis  yang  tingkat  keasamannya menjadi diatas ambang normal.

## D. Metode Certainty Factor
Teori Certainty  Factor (CF)  adalah  untuk mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran ( inexact  reasoning )  seorang  pakar  yang  diusulkan oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  pada  tahun  1975. Seorang pakar (misalnya dokter) sering menganalisis informasi yang dengan ungka pan dengan ketidakpastian,  untuk  mengakomodasikan  hal  ini digunakan Certainty Factor (CF) guna menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi. Certainty  Factor (Faktor  Ketidak  pastian)  menyatakan  kepercayaan dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesa) berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar. Certainty
Factor
menggunakan suatu nilai untuk
mengansumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap suatu data. Certainty Factor memperkenalkan
konsep keyakinan dan ketidakyakinan.
III. ANALISA dan PEMBAHASAN A. Analisa Metode Certainty Factor Adapun  analisa  metode certainty factor pada sistem  pakar  adalah  menggunakan  metode certainty factor, metode certainty  factor merupakan  metode yang  mengukur  nilai  kepastian  yang  diberikan  oleh pakar terhadap suatu aturan dan mengatasi kesulitan dalam  menentukan  gejala-gejala  terhadap  penyakit asidosis tubulus renalis.
Berikut  ini  adalah  rumus  metode Certainty Factor untuk  mengansumsikan  kepastian  seorang pakar terhadap suatu data.
CF[H,E] = CF[H] * CF[E] CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1CF[H,E] 1 )
CF combine CF[H,E] old3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1CF[H,E] old )
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 13-16
CF  = Certainty  Factor (Faktor  Kepastian)  dalam hipotesa H yang dipengaruhi oleh Fakta E. E     = Evidence (Peristiwa atau Fakta)
Metode Certainty Factor pada sesi konsultasi diberi  beberapa  pilihan  yang  masing-masing memiliki beberapa bobot sebagai berikut: 1. Tidak : 0 2. Tidak Tahu : 0.2 3. Mungkin : 0.4 4. Kemungkinan Benar : 0.6 5. Hampir Pasti : 0.8 6. Pasti : 1.0 Tabel 1 Hipotesa Gejala Penyakit Asidosis Tubulus Renalis No Kode Gejala Penyakit Nilai Hipotesa 1 A1 Gangguan Pencernaan 0.8 2 A2 Mengalami nyeri tulang 0.6 3 A3 Mata Kabur 0.4 4 A4 Diare 0.6 5 A5 Dehidrasi ringan 0.4 Nilai 0
menentukan bahwa pengguna menginformasikan  bahwa  user  tidak  mengalami gejala seperti yang ditanyakan oleh sistem. Semakin pengguna  yakin  bahwa  gejala  tersebut  memang dialami  oleh  manusia.  Proses  dalam  perhitungan premis  majemuk  dan  akan  menjadi  kaidah-kaidah yang  memiliki  premis  tunggal.  Kemudian  masing- masing  aturan  baru  dihitung  dengan Certainty Factor -nya,  sehingga  diperoleh  dengan  nilai Certainty  Factor ,  untuk  masing-masing  aturan. Kemudian Certainty Factor dikombinasikan Sebagai contoh,  proses  pemberian  bobot  pada  setiap premis (gejala)  hingga  diperoleh  persentase  keyakinan untuk penyakit Asidosis tubulus renalis.
Langkah pertama, pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing gejala sebagai berikut: CF pakar (gangguan pencernaan)
= 0.8 CF pakar (Nyeri tulang ) = 0.6 CF pakar (mata kabur) = 0.4 CF pakar (Diare) = 0.6 CF pakar (Dehidrasi ringan) = 0.4
Selanjutnya dilakukan dengan penentuan bobot user, misalkan user mempunyai jawaban sebagai berikut:
Rule 1 : IF  gangguan pencernaan   = kemungkinan benar = 0.6 AND Nyeri tulang = Hampir Pasti = 0.8 AND mata kabur  = Kemungkinan Benar  = 0.4 AND Diare = Hampir Pasti = 0.8 AND Dehidrasi ringan  = Mungki = 0.4
Langkah  kedua  kaidah-kaidah  tersebut  kemudian dihitung  nilai  CF-nya  dengan  mengalikan  CF user dengan CF pakar menjadi :
Rule 1 : CF[H,E] 1 = CF[H] 1 * CF[E] 1 = 0.8 * 0.6 = 0.48
CF[H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2 = 0.6 * 0.8 = 0.48 CF[H,E] 3 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0.4 * 0.4 = 0.16 CF[H,E] 4 = CF[H] 4 * CF[E] 4 = 0.4 * 0.8 = 0.32 CF[H,E] 5 = CF[H] 5 * CF[E] 5
= 0.4 * 0.4
= 0.16
Langkah  ketiga  adalah  mengkombinasikan  nilai  CF dari masing-masing kaidah. Berikut adalah kombinasikan CF 1 dengan CF 2 :
Rule 1: CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1- CF[H,E] 1 ) = 0.48 + 0.48        *(1-0.48) = 0.48 + 0.48 * (0.52) =0.48 +0.24 = 0.72 old
CF combine CF[H,E] old,3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1- CF[H,E] old = 0.72+ 0.16 * (1-0.72) = 0.72+ 0.16*(0.28) =0.72 + 0.04 = 0.76 0ld2
CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1- CF[H,E] old2 )
= 0.76 + 0.32* (1-0.76) = 0.76 + 0.32 * (0.24) =0.76
+ 0.07 = 0.83 old3
CF combine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1- CF[H,E] old3 )
= 0.83+ 0.16 * (1-0.83) = 0.83 + 0.16 *(0.17) =0.83
+ 0.02 = 0.85 old4
Kesimpulan : Dengan demikian dapat disimpulkan b ahwa perhitungan mengguna  kan  metode Certainty Factor pada  penyakit Asidosis  Tubulus  Renalis memiliki persentase tingkat keyakinan 85%

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi di atas diperoleh beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Dengan  menggunakan  kaidah  produksi  aturan jika-maka (if-then) dalam  pembuatan rule akan mempermudah  untuk  mengidentifikasi  gejala penyakit Asidosis Tubulus Renalis.
2. Nilai  kepercayaan  dalam  proses  mendiagnosa penyakit Asidosis Tubulus Renalis yang dihasilkan  dari  sistem  ini  sama  dengan  hasil perhitungan secara manual dengan menggunakan metode Certainty Factor . Sehingga hasilnya sudah sesuai dengan perhitungan yang diharapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Bahra, "Analisa dan desain sistem informasi," 2017.
[2] M. Arhami, "Kecerdasan Buatan," 2005.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 13-16
[3] Ketut Darmayuda,. Pemrograman aplikasi database dengan microsoft visual.net 2008, 2007.
[4] M. Arhami. Konsep Dasar Sistem Pakar, 2005.
[5] Setojo,  T.,  and  dkk  ,  Kecerdasan  buatan.  Yogyakarta, Indonesia: Unidus, 2011.
[6] Sri  Dharwiyanti  and  Romi  Satria  Wahono,  Pemodelan sistem informasi berorientasi Objek., 2003.