## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2020

## Sistem Pakar Berbasis Android Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining
Intan Permata Sari #1 , Agus Priyanto #2 , Ridho Ananda #3
# Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl.D.I. Panjaitan No.128, Purwokerto Kidul, Purwokerto Sel., Purwokerto, Jawa Tengah 53147
1 16102089@ittelkom-pwt.ac.id
2 agus_priyanto@ittelkom-pwt.ac.id
3 ridho@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak — Salah satu penyakit menular pembunuh terbesar setelah  tuberculosis  yaitu  penyakit  hepatitis.  Di  Indonesia penyakit hepatitis sudah tidak asing lagi, bahkan selalu ada peningkatan  setiap  kali  pendataan.  Penyebab  penyakit  ini kian meningkat dikarenakan kurangnya kesadaran masyarakat akan penyakit hepatitis dan kurangnya inisiatif untuk berkonsultasi dengan dokter mengenai gejala – gejala yang  dirasakan.  Dalam  penelitian  ini  dibuat  sistem  pakar berbasis  android  untuk  mendiagnosis  penyaki  hepatitis. Metode yang digunakan yaitu metode certainty factor untuk mengatasi  masalah  ketidakpastian,  dan  metode forward chaining untuk penelusuran data. Sistem ini berkeja dengan melakukan  diagnosis  berdasarkan  gejala  –  gejala  penyakit yang  dirasakan  oleh  pengguna,  lalu  dilakukan  perhitungan menggunakan certainty factor dan penelusuran data forward chaining.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan black box ,  menunjukan  bahwa  semua  komponen  yang  diuji mengeluarkan  hasil  yang  diharapkan  dan  sesuai  dengan fungsionalitasnya serta hasil pengujian akurasi dengan pakar ahli penyakit dalam mendapatkan nilai akurasi sebesar 88%. Oleh  karena  itu  sistem  ini  dapat  dikatakan  layak  untuk digunakan.
Kata kunci — Android, Certainty Factor, Forward Chaining , Hepatitis, Sistem Pakar

## I. P ENDAHULUAN
Hepatitis merupakan penyakit yang diakibatkan adanya kelainan pada hati berupa peradangan hati [1]. Peradangan ditandai  dengan  meningkatnya  kadar  enzim  hati  yang disebabkan karena adanya kerusakan pada membran hati. Faktor  penyebab  dari  infeksi  karena  virus  hepatitis  dan bakteri.  Virus  yang  menyebabkan  hepatitis  misalnya Adenoviruses, Herpes simplex, HIV, Rubella, dan lain-lain. Sedangkan  bakteri  yang  menyebabkan  hepatitis  misalnya bakteri Salomnella typhi, Salmonella paratyphi, Tuberkulosis,  dan  Leptosvera.  Faktor  penyebab  non- infeksi  terjadi  karena  konsumsi  obat  tertentu  yang  dapat menggangu  fungsi  hati  sehingga  menyebabkan  hepatitis [2].
Kurangnya  inisiatif  untuk  berkonsultasi  dengan  dokter mengenai gejala – gejala yang dirasakan menjadi salah satu penyebab  bertambah  parahnya  penyakit  hepatitis.  World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa  hepatitis adalah  penyakit  menular  pembunuh  terbesar  setelah tuberculosis  (TBC).  World  Health  Organization  (WHO) umumkan  jika  virus  hepatitis  merupakan  urutan  pertama penyakit  mematikan  dari  penyakit  hati  di  seluruh  dunia, virus  hepatitis  mempengaruhi  325  juta  orang  diseluruh dunia  yang  menyebabkan  1,4  juta  kematian  pertahun. Menurut  data  dari  Kemenkes  RI  (Kementrian  Kesehatan Republik  Indonesia)  pada  tahun  2019  Indonesia menduduki  peringkat  kedua  ASEAN  pengidap  penyakit hepatitis terbesar. 1 dari 10 penduduk Indonesia mengidap penyakit  hepatitis  B,  dan  1  dari  4  penduduk  Indonesia mengidap  hepatitis  A  dan  dinyatakan  meninggal  dunia karena masalah kanker atau gagal hati.
Pada  tahun  2019  sebanyak  30.965  ibu  hamil  di Indonesia terinfeksi hepatitis B, dan 15.747 bayi baru lahir terinfeksi  hepatitis  dari  ibunya.  Tingkat  kematian dikarenakan penyakit hepatitis telah mengalami peningkatan.  Berdasarkan  data  dari  Pusdatin  Kementrian Kesehatan Indonesia angka kematian diakibatkan penyakit hepatitis lebih tinggi dibandingkan mereka yang mengidap HIV/AIDS,  salah  satu  penyebab  penyakit  ini  kian meningkat  dikarenakan  kurangnya  kesadaran  masyarakat akan penyakit hepatitis.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis  akan  merancang sistem pakar yang mampu melakukan diagnosis yang tepat terhadap  penyakit  hepatitis.  Sistem  pakar  adalah  sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer [3]. Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana mengadopsi cara berfikir dan bernalar seorang pakar dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan  [4].  Dalam  sistem pakar, pengguna dapat berinteraksi dengan komputer dan dapat  memecahkan  masalah  tertentu.  Hasil  sistem  pakar nantinya  akan  dapat  memberikan  informasi  yang  benar
untuk  mendiagnosis  secara  medis  [5].  Sistem  pakar  yang akan  dirancang  menggunakan  metode  certainty  factor sebagai  nilai  kepastiannya  dan  metode  forward  chaining sebagai penelusurannya. Metode certainty factor digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam  sistem berbasis  aturan.  Kelebihan  dari  metode  certainty  factor yaitu  dapat  mengatasi  kelemahan  sistem  pakar,  seperti masalah  ketidakpastian  dalam  mendiagnosis  suatu penyakit.  Metode  certainty  factor  dapat  mengolah kepastian/ketidakpastian  2  data,  untuk  yang  lebih  dari  2 data perlu melakukannya dengan beberapa kali pengolahan data  sehingga  keakuratan  data  dapat  terjaga  [6].  Metode Certainty  Factor  memiliki  nilai  probabilitas  lebih  tinggi dibandingkan  metode  Dempster  Shafer  dan  Teorema Bayes  sehingga  metode  Certainty  Factor  lebih  tepat digunakan untuk penelitian ini [7].
Metode forward chaining lebih  cocok diterapkan  pada suatu aplikasi diagnosis penyakit, dimana pelacakan yang diawali dengan mengumpulkan informasi atau fakta-fakta kemudian  fakta  tersebut  menguji  kebenaran  suatu diagnosis  [8].  Metode forward  chaining sangat  cocok diterapkan  karena  pengguna  biasanya  lebih  merasakan gejala  yang  dirasakan  daripada  nama  penyakit  yang dideritanya.  Berbeda  dengan  metode  backward  chaining yang dimulai dari diagnosis terlebih dahulu yang kemudian mencari  fakta-fakta  yang  mendukung  kesimpulan. Berdasarkan  dari  studi  literature,  dalam  penelitian  ini peneliti  akan  merancang  sistem  pakar  berbasis  android untuk  diagnosis  penyakit  hepatitis  menggunakan  metode Certainty  Factor dengan  Penelusuran  Forward  chaining. Penelitian  ini  dirasa  sangat  penting  untuk  memberikan solusi  masalah  terhadap  permasalahan  penyakit  hepatitis yang  dialami  masyarakat,  selain  itu  sistem  dapat  juga dijadikan  media  pembelajaran  masyarakat  tentang penyakit hepatitis.
II. L ANDASAN T EORI

## A. Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  Sebuah  sistem  yang  berfungsi untuk membantu menyelesaikan masalah layaknya seorang pakar  [6].  Pakar  yang  dimaksud  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  yang  dapat  menyelesaikan  masalah yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam.  Sebagai contoh,  dokter  adalah  seorang  pakar  yang  mampu mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  pasien  [11].  Sistem pakar  dapat  diterapkan  di  android  maupun  web.  Sistem pakar  mengadopsi  pengetahuan  pakar  ke  komputer,  agar dapat  menyelesaikan  masalah  layaknya  seorang  pakar. Sistem  Pakar  terdiri  dari  3  komponen  yaitu,  Antar  muka pengguna, basis pengetahuan dan mesin inferensi.

## B. Certainty Factor
Metode  Certainty  Factor digunakan  untuk  mengatasi kesulitan kepastian. Certainty Factor atau CF merupakan nilai  untuk  mengukur  keyakinan  pakar  [10].  CF menunjukan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau aturan.  Nilai  tertinggi  CF  adalah  +1,0  (Pasti  benar  atau Definitely), dan nilai terendah dalam CF adalah -1,0 (Pasti
salah atau Definitely not) . Nilai positif merepresentasikan derajat keyakinan, sedangkan nilai negatif mempresentasikan derajat ketidakyakinan.
C. Forward Chaining Forward  Chaining adalah  algoritma  yang  dititik beratkan  pada  pendekatan  yang  berdasarkan  fakta  atau informasi. Forward Chaining  mulai  bekerja  dengan  data yang tersedia dan menggunakan aturan atau kaidah (klausa IF-THEN )  untuk  mendapatkan  data  yang  lain  sampai mendapatkan  suatu  kesimpulan  [7].  Dalam  sistem  pakar untuk  diagnosa  penyakit, forward  chaining mengolah masukan-masukan pengguna atau fakta yang berupa gejala. Dari  kumpulan  fakta  tersebut  maka  dapat  dicari  suatu kesimpulan untuk mengatasi masalah.

## D. Sistem Operasi Android
Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi mobile . Android  digunakan  untuk  perangkat  bergerak (mobile device) yang sedang popular saat ini pada beberapa ponsel pintar (smartphone) di  dunia  maupun  di  Indonesia. Android  menjadi mobile  device yang  sekarang  banyak diminati masyarakat. Pada tahun 2007, Google membentuk Konsorsium Open Handset Alliance (OHA) dengan tujuan mengembangkan  android . Konsorsium ini  beranggotakan perusahaan-perusahaan  ternama  di  dunia  dalam  misi pengembangannya, salah satu diantaranya adalah perusahan asal korea selatan yaitu Samsung Electronic [10].

## E. Definisi Hepatitis
Hepatitis  merupakan  penyakit  yang  menyerang  organ hati  manusia.  Hati  atau  liver  mengalami  peradangan sehingga  fungsi  hati  menjadi  terganggu.  Jenis  penyakit hepatitis:
1) Virus  Hepatitis  A: prevalensi  infeksi  yang ditandai  dengan  tingkatan  antiodi  dan  anti-HAV  telah diketahui  secara  universal  dan  erat  hubungannya  dengan standar  sanitasi/kesehatan  daerah  yang  bersangkutan Meskipun  Virus  Hepatitis  A  ditularkan  melalui  air  dan makanan  yang  tercemar  oleh  virus  hepatitis  A,  namun hampir  sebagian  besar  infeksi  VHA  didapat  melalui transmisi endemic atau sporadik yang sifatnya tidak begitu dramatis.
2) Virus Hepatitis B: ditularkan dari orang ke orang melalui  (penerima  produk  darah,  pasien  hemodialisa, pekerja  kesehatan  atau  terpapar  darah).  Infeksi  VHB terjadi  melalui  infeksi  perinatal  atau  pada  awal  masak anak-anak.  Infeksi  VHB  merupakan  suatu  prises  dinamis dengan terjadi interaksi cvirus, hepatosit dan sistem imun manusia.
3) Virus  Hepatitis  C: memiliki  tanda-tanda  ringan dibandingan  Virus  Hepatitis  A  dan  Virus  Hepatitis  B. tetapi  dapat  menyebabkan  penyakit  liver  kronis  hingga mengalami kanker hati. Hepatitis paling mudah ditularkan melalui rute parenteral seperti penggunaan narkotika suntik, dan transfuse darah [17].

## F. UML
UML  merupakan  kependekan  dari Unified  Modeling Language .  Sederhananya  adalah  bahasa  pemodelan standar untuk pengembangan perangkat lunak dan sistem. Dengan  menggunakan  UML,  dapat  dibuat  model  untuk berbagai jenis aplikasi piranti lunak, dimana piranti lunak tersebut  dapat  dijalankan  pada  piranti  keras,  sistem operasi,  jaringan  apapun,  serta  ditulis  dalam  bahasa pemrograman apapun [16]. Salah satu penerapan diagram UML yaitu ada u se case diagram , activity diagram , dan sequence diagram .

## III. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan pada penelitian ini (Lihat Gambar 1), peneliti mencari  referensi  dengan  mempelajari  teori-teori  yang berhubungan dengan penelitian dan  mempelajari  metode- metode yang akan dipakai. Selanjutnya Pengambilan data yang  dilakukan  di  RSUD  Dr.  Margono  Soekarjo Purwokerto,  data  yang  di  ambil  di  bagian  rekam  medik RSUD  Dr.  Margono  Soekrajo  Purwokerto,  data  yang diambil  yaitu  data  pasien  yang  mengidap  penyakit Hepatitis, beserta gejala-gejala yang dialami pasien. Selain itu  penulis  juga  melakukan  pengumpulan  data  dengan wawancara  kepada  pakar  atau  ahli  penyakit  organ  dalam hati untuk mendapat nilai certainty factor . Kemudian nilai Certainty  Faktor tersebut  diolah  sampai  menghasilkan suatu  nilai  baru,  dari  hasil  pengolahan  tersebut menggunakan  metode Certainty  Factor ,  serta  dilakukan implementasi metode Forward  Chaining untuk  mencari rekomendasi akhir.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## IV. P EMBAHASAN
A. Perancangan Sistem

## 1. Pembuatan Rules
Pembuatan rules harus terlebih dahulu dibuat sebelum membangun  aplikasi  sistem  pakar.  Dari  pengetahuan pakar  dilakukan  ekstraksi  dengan  cara  membuat block diagram dan depence diagram [12]. Pada tahap ini akan menjelaskan  bagaimana  langkah-langkah  perancangan sistem sebelum membangun sebuah aplikasi sistem pakar.
1) Pembuatan  Block  Diagram :  Pada  tahapan  ini, dibuat block diagram untuk memperjelas situasi penentuan keputusan  penyakit  hepatitis  berdasarkan  gejala-gejala yang terlibat. Dengan adanya block diagram (lihat Gambar 2)  maka  dapat  memudahkan  dalam  mengetahui  urutan kerja dalam mengambil sebuah keputusan.
Gambar 2. Block diagram
2) Pembuatan Dependency Diagram : Setelah
membuat block  diagram ,  langkah  selanjutnya  yaitu membuat dependency  diagram . Dependency  diagram berfungsi untuk menunjukan hubungan atau ketergantungan  antara  gejala, rules ,  dan  hasil  diagnosis. Untuk mempermudah pembuatan dependency diagram dan pembuatan rules ,  maka  dibuat  sebuah planning atau rencana yang berisi parameter-pamareter yang didapat dari block diagram dan nilai yang dijadikan pilihan.
Dari  Tabel  1 planning dependency  diagram dapat dikethui  jumlah  baris  pada rules yang  akan  dibuat,  yaitu 256  baris.  Pembuatan dependency  diagram berdasarkan pada block diagram yang telah dibuat sebelumnya.
Gambar 3. Dependency diagram
Gambar 3 menunjukan bahwa terdapat delapan Rule set , dimana Rule set 1 sampai 8  merupakan atribut dari setiap parameter pada rules yang akan dibuat, dan Rule set 9 yang merupakan hasil akhir atau diagnosis penyakit hepatitis.
3) Inisialisasi  Gejala  dan  Jenis  Penyakit: Tabel 2merupakan  inisialisasi  gejala-gejala  dari  penyakit hepatitis.  Terdapat  8  gejala  dengan  kodenya  masing- masing.
T ABEL II G EJALA P ENYAKIT Kode Gejala
G1 Mata menguning secara keseluruhan G2 Urin berwarna gelap seperti warna teh G3 Hilang nafsu makan secara terus menerus G4 Kulit gatal pada tangan  muncul bintik merah G5 Tinja berwarna putih keabu - abuan G6 Demam tinggi G7 Diare jangka panjang G8 Nyeri perut sebelah kanan dibawah iga pinggang terasa sakit bila di tekan
Tabel  3  merupakan  inisialisasi  jenis-jenis  penyakit hepatitis.  Terdapat  3  jenis  penyakit  kodenya  masing- masing. Tujuan melakukan inisialisasi untuk memudahkan dalam  pembuatan rule dan  implementasi  pada  kode program.
TABEL III J ENIS P ENYAKIT
Kode Jenis Penyakit P1 Hepatitis A P2 Hepatitis B P3 Hepatitis C

## 2. Menentukan Nilai Certainty Factor
Pada  tahap  ini,  setelah  menentukan rule langkah selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai certainty  factor . Perhitungan nilai certainty factor menggunakan nilai MB dan  MD  yang  didapatkan  dari  wawancara  dengan  pakar ahli  hepatitis.  Adapun  tabel  nilai certainty  factor dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IV N ILAI C ERTAINTY F ACTOR Jenis Penyakit Gejala MB MD Hepatitis A G1 0,7 0,1 G2 0,7 0,1 G3 0,5 0,1 G5 0,75 0,05 G7 0,7 0,1 Hepatitis B G1 0,7 0,05 G2 0,6 0,1 G3 0,55 0,05 G6 0,75 0,05 G7 0,7 0.05 Hepatitis C G1 0,75 0,05 G2 0,75 0,1 G3 0,5 0,15 G4 0,6 0,1 G8 0,75 0,05
TABEL I P LANNING D EPENDENCY D IAGRAM
No. Kondisi Jumlah Nilai 1. Parameter 1 (Normal, Mata menguning keseluruhan) 2 2. Parameter 2 (Normal Urin berwarna gelap seperti teh) 2 3. Parameter 3 (Normal, Hilang nafsu makan terus-menerus) 2 4. Parameter 4 (Normal, Kulit gatal muncul bintik merah) 2 5. Parameter 5 (Normal, Tinja berwarna putih keabu - abuan) 2
6. Parameter 6 (Normal, Demam tinggi) 2 7. Parameter 7 (Normal, Diare terus menerus) 2 8. Parameter 8 (Normal, Nyeri perut sebelah kanan dibawah pinggang terasa sakit bila di tekan) 2 Jumlah baris = 256
1)
Menghitung  Nilai  MB  dengan  MD: Pada perhitungan  nilai certainty  factor ini  menggunakan salah satu  dari  256 rule sebagai  contoh, rule yang  digunakan yaitu rule ke 147. Berikut perhitungan nilai certainty factor setiap gejala menggunakan peramaan 1:
CF [h. e] = MB[h, e] − MD [h, e]       (1)
Nilai certainty factor pada setiap gejala dapat diperoleh dengan mengurangi nilai MB dengan MD.
CF [P1, G2] = 0,7 − 0,1 = 0,6 CF [P1, G5] = 0,75 − 0,1 = 0,7 CF [P2, G2] = 0,6 − 0,1 = 0,5 CF [P3, G2] = 0,75 − 0,1 = 0,65 CF [P3, G8] = 0,75 − 0,05 = 0,7
2) Menghitung  Nilai  Certainty  Factor  Kombinasi Evidence: Pada rule ke 147 memiliki gejala-gejala yaitu G2, G5  dan  G8  dan  diagnosis  jenis  penyakit  P1,  P2,  P3. Langkah  pertama  yaitu  menghitung  kombinasi  setiap gejala-gejala sesuai dengan jenis penyakitnya menggunakan persamaan 2 dan 3 [17]:
𝐶𝐹   =   𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] 1 +   𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] 2 × (1 −  𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] 1 )   (2)
Pada rule ke 147, jenis penyakit P1 memiliki gejala G2 dan  G5,  jenis  penyakit  P2  memiliki  gejala  G2,  jenis penyakit  P3  memiliki  gejala  G2  dan  G8.  Maka  hitung kombinasi setiap gejala satu-persatu.
CF [P1, G2] = 0,6 CF [P1, G5] = 0,7 CF [P1,G2 ∧G5] = 0,6 + 0,7 * ( 1 – 0,6 ) = 0,88 CF [P2, G2] = 0,5 CF [P3, G2] = 0,65 CF [P3, G8] = 0,7 CF [P3, G2 ∧G8] = 0,65 + 0,7 * ( 1 – 0,65 ) = 0,895 Dari perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa rule ke 147 memiliki jenis penyakit dengan nilai certainty factor terbesar yaitu P3 atau hepatitis C.
3) Penelusuran  Forward  Chaining: Pada  tahap  ini dilakukan  penelusuran  data  menggunakan forward chaining untuk  perancangan  identifikasi  hepatitis. Penelusuran  dilakukan  setelah  nilai certainty  factor di dapatkan.  Berdasarkan  rule  147,  maka  disusun  daftar aturan  yang  sesuai  dengan  alur  metode  forward  chaining yaitu runtut maju.
Berikut implementasi forward chaining rule 147: IF G2 AND G5 AND G8 THEN P3 = 0,895 AND P1 = 0,88 AND P2 = 0,5 B. Perancangan dan Pemodelan Aplikasi
Pada tahap ini, setelah merancang prototype dasar kasus secara lengkap kemudian pengembangan sistem dilanjutkan  dengan  merancang  dan  membuat  bahasa pemodelan.  Tahapan  meliputi  perancangan  use  case diagram,  activity  diagram,  sequence  diagram  dan  antar muka (interface).
1) Use  case  diagram: menggambarkan  hubungan pengguna/aktor  dengan  proses  sistem  (kebutuhan  sistem
dari sudut pandang pengguna). Adapun use case diagram pada sistem pakar ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Use case diagram
2) Activity  Diagram: Activity  diagram yaitu menggambarkan  aliran  aktivitas  dari  sistem  yang  sedang dirancang.  Bagaiman  sistem  tersebut  mulai  dan  diakhiri, activity diagram pada sistem pakar  ini dapat dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Activity diagram konsultasi 3) Sequence Diagram:
Sequence diagram menggambarkan interaksi atau hubungan antar objek yang disusun pada sebuah urutan atau rangkaian waktu. Adapun sequence diagram pada sistem pakar ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Squance diagram konsultasi
4) Desain  Interface: Pada  tahap  ini  penulis merancang  desain  antar  muka  ( interface )  aplikasi  sistem pakar  diagnosis  penyakit  hepatitis.  Perancangan  desain antar  muka  ini  akan  menjadi  acuan  dalam  membangun aplikasi yang sesungguhnya. Berikut merupakan beberapa desain rancangan interface aplikasi.
Gambar 7. Rancangan halaman home
Gambar  7  merupakan  rancangan  halaman home atau halaman  utama  yang  akan  ditampilkan  ketika  pengguna pertama kali membuka aplikasi. Terdapat logo dan button konsultasi untuk berpindah ke halaman konsultasi.
Pada  gambar  8  terdapat menu ceklis  sebagai  pilihan yang  dapat  dipilih  pengguna  untuk  menentukan  gejala- gejala. Terdapat juga button submit untuk mengakhiri sesi input gejala dan melanjutkan ke halaman selanjutnya
Gambar 8. Rancangan halaman input gejala

## Gambar 9. Rancangan halaman hasil konsultasi
Rancangan  hasil  konsultasi  merupakan  hasil  dari konsultasi yang telah pengguna lakukan. Pada tampilan ini berisi  informasi  hasil  akhir  berupa  gejala-gejala  yang dipilih  sebelumnya,  jenis  penyakit  yang  diderita,  dan prosentase nilai keyakinan pada  setiap  jenis penyakitnya. Rancangan  menu  hasil  konsultasi  dapat  dilihat  pada gambar 9.

## C. Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini,  akan  menjelaskan  hasil  output  aplikasi sistem  pakar  diagnosis  penyakit  hepatitis  yang  berupa tampilan  atau  interface.  Setiap  tampilan  atau  interface memiliki layout yang terhubung dengan kelas java. Berikut merupakan  tampilan  dari  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis penyakit hepatitis.
Gambar 10. Halaman home
Gambar  10  merupakan  halaman  pertama  ketika pengguna  membuka  aplikasi  sistem  pakar.  Aplikasi  yang dirancang menggunakan warna cokelat muda sebagai latar belakang, dan coklat tua sebagai header aplikasi.
Gambar 11. Halaman input gejala
Gambar  11  merupakan  tampilan input gejala  penyakit hepatitis. Terdapat delapan gejala.

## Gambar 12. Halaman hasil konsultasii
Gambar  12  merupakan  halaman  hasil  akhir  dari  sesi konsultasi  yang  dilakukan  pengguna.  Pada  halaman tersebut,  menampilkan  diagnosis  penyakit  yang  dialami pengguna.  Setiap  diagnosis  jenis  penyakit  memiliki  nilai certainty  factor masing-masing,  yang  yang  terbesar  akan ditampilkan  paling  atas,  sehingga  pengguna  lebih  mudah dalam memastikan jenis penyakit yang dialaminya.

## D. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menentukan  apakah apilkasi  yang  telah  dibuat  berjalan  sesuai  dengan fungsionalitasnya atau tidak. Pada tahap pengujian sistem, peneliti menggunakan metode pengujian sistem black box yang mengevaluasi fungsionalitas dan tampilan luar sistem. Berdasarkan  pengujian  sistem  dengan  10  responden, semua sistem berjalan dan berfungsi semestinya.
E. Pengujian Akurasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  akurasi  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  dibangun  layak  untuk mengidentifikasi  penyakit  hepatitis.  Dari  256  rule  yang telah  dibuat,  diambil  150  rule  secara  acak  untuk  diuji kebenaran hasil diagnosis dengan pendapat pakar penyakit dalam.  Untuk  hasil  akhir  diagnosis  penyakit  pada  setiap rule  dipilih  yang  memiliki  nilai  certainty  factor  terbesar. Dari 150 rule yang diuji, 132 rule dinyatakan sesuai dengan pendapat  pakar  dan  18  sisanya  dinyatakan  tidak  sesuai. Pengujian akurasi menggunakan confusion matrix:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%      (1)
Keterangan: TP  ( True  Positive )  =  jumlah  kasus  yang  diidentifikasi positif atau benar untuk  data uji positif, FP ( False Positive )
= jumlah kasus yang diidentifikasi negatif atau salah untuk data uji positif, TN ( True Negative ) = jumlah kasus  yang diidentifikasi positif atau benar untuk data iji  negatif, FN ( False Negative ) = jumlah kasus yang diidentifikasi negatif atau salah untuk data uji negatif [18].
TABEL V K ALKULASI A KURASI Jenis Identifikasi TP TN FP FN Diagnosis Penyakit Gizi 132 0 18 0
Tabel 5 merupakan tabel kalkulasi yang berisi nilai pada setiap  variable  yang  akan  dihitung  menggunakan  rumus akurasi  confusion  matrix.  Jadi  didapatkan  perhitungan akurasi dari sistem ini yaitu:
Accuracy = (132 + 0)/(132 + 18 +0 +0)  ×100%
= 132/100  ×100%
= 88%

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  perancangan,  dan implementasi  sistem,  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
1. Metode  certainty  factor  dan forward  chaining dapat diimplementasikan  dalam  sistem  pakar  untuk  diagnosis hepatitis  berdasarkan  gejala  -  gejala  yang  di  input pengguna.  Dibuktikan  dengan  adanya  akurasi  dengan pakar. Dari 150 sampel rule yang dipilih secara acak, 132 dinyatakan  benar  dan  18  rule  dinyatakan  tidak  sesuai, sehingga  dari  pengujian  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi sebesar 88%.
2. Setelah melakukan pengujian sistem dengan black box, sistem  pakar  yang  dirancang  layak  untuk  digunakan, karena  dari  10  data  kuisioner  yang  diberikan  kepada masyarakat  menunjukan  bahwa  komponen  yang  di  uji menampilkan keluaran yang diharapkan dan sesuai dengan fungsionalitasnya.

## R EFERENSI
[1] M.  Neshat,  M.  Sargolzaei,  A.  N.  Toosi,  and  A.  Masoumi, “Hepatitis Disease Diagnosis Using Hybrid Case Based Reasoning and Particle Swarm Optimization,” vol. 2012, 2012.
[2] A. T. Novarina and E. Santoso, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Dempster Shafer,” vol. 2, no. 6, 2018.
[3] R. A. Soltan and M. Z. Rashad, “Diagnosis of Some Diseases in Medicine via computerized Experts,” vol. 5, no. 5, pp. 79–90, 2013.
[4] V. Kemala, B. Irawan, and M. Nasrun, “Rancang Bangun Aplikasi Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Kulit  dan  Kelamin Berbasis Smartphone Android,” vol. 2, no. 2, pp. 3568–3574, 2015.
[5] H. Susilo, “Sistem Pakar Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor  Untuk  Mengidentifikasi  Penyakit  Pertusis  Pada  Anak Herman,” vol. I, no. 2, pp. 185–194, 2018.
[6] P. Syahromi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Leptospirosis Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Dengan  Penelusuran Forward Chaining,” vol. 3, no. 1, pp. 108–112, 2016.
[7] I. Akil, P. Studi, M. Administrasi, and J. Timur, “Analisa Metode Fotrward  Chaining  dan  Backward  Chaining,”  vol.  13,  no.  1,  pp.
35–42, 2017.
[8] S.  Nurajizah,  M.  Saputra,  M.  Informatika,  and  S.  Informasi, “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit  kucing  dengan  metode forward chaining,” vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[9] Z.  Wele  and  E.  Mulyanto,  “Penerapan  metode  forward  chaining dengan  teknik  representasi  Rule  based  reasoning  untuk  fiagnosa kerusakan mobil berbasis android,” pp. 1–7.
[10]  L. Septiana, “Perancangan sistem pakar diagnosa penyakit ispa,” vol. XIII, no. 2, pp. 1–8, 2016.
[11]  S.  Sibagariang,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi  Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” vol. IV, no. 2, pp. 35– 39, 2015.
[12]  A. Andriani, Pemograman Sistem Pakar. Yogyakarta: MediaKom, 2016.
[13]  F.  F.  Rohman,  A.  Fauzijah,  and  S.  Pakar,  “Sistem  pakar pekembangan anak,” vol. 6, no. 1, pp. 1–23, 2008.
[14]  O. D. Nurhayati, K. T. Martono, P. Studi, S. Komputer, F. Teknik, and U. Diponegoro, “Pengembangan aplikasi sistem cerdas untuk menentukan  peminatan  jurusan  di  universitas  diponegoro  bagi siswa sekolah menengah atas,” vol. 3, no. 2, pp. 295–301, 2015.
[15]  J.  F.  Dimarzio,  Beginning  Android  Programming  with  Android Studio. Indianapolish: John Wiley & Sons, 2017.
[16]  H. Wahyudi, “Hepatitis,” 2017.
[17]  S. A. Kurniawati, T. H. Karjadi, and R. A. Gani, “Faktor - Faktor yang  Berhubungan  dengan  Kejadian  Hepatitis  C  pada  Pasangan Seksual  Pasien  Koinfeksi  Human  Immunodeficiency  Virus  dan Virus Hepatitis C,” vol. 2, no. 3, pp. 133–139, 2015.