## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 203
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Dan Tifoid Menggunakan Metode Certanty Factor Berbasis Web
Elizabeth Sofiana Lodan Herin 1 , Putri Taqwa Prasetyaningru 2

## 1,2Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi,
Universitas Mercubuana Yogyakarta Email:  191210021@student.mercubuana-yogya.ac.id1,  putri@mercubuana-yogya.ac.id2

## Abstrak
Demam Berdarah Dengue dan Tifoid adalah kedua penyakit yang memiliki gejala yang kurang lebih hampir mirip. Hal tersebut membuat tenaga medis di rumah sakit  Pantai  Wilasa  Citarum  seringkali  melakukan  kesalahan  dalam mengdiagnosis.  Dilihat  dari  permasalahan  ini  maka  diperlukan  sebuah  sistem yang  mengadopsi  pengetahuan  pakar  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut yaitu dengan menciptakan sebuah sistem pakar. Metode yang digunakan untuk mendukung  sistem  pakar  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode  Certanty Factor. Klasifikasi dari metode Certanty Factor ini akan akan menghitung tingkat kemungkinan  penyakit  berdasakan  nilai  keyakinan  yang  diberikan  pakar  dan gejala-gejala penyakit yang dipilih oleh user. Pada penelitian ini data uji coba yang digunakan  berjumlah  30  data.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dibangun  sistem  berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Pada pengujian  sistem  menghasilkan  nilai  tingkat  kecocokan  dari  pakar  dan  sistem memiki tingkat keakurasinya sebesar 83% data yang sesuai dan 16% data yang tidak sesuai.
Kata Kunci : sistem pakar, DBD, Tifoid, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Dilihat  dari  perkembangan  dunia  medis  saat  ini  pengaruh  dan  peran teknologi  informasi  benar-benar  dibutuhkan  disegala  aspek  dan  bidang kehidupan  diruang  lingkup  tenaga  medis,  salah  satunya  merupakan aplikasi  perangkat  lunak  yang  menggunakan  basis  pengetahuan ( knowledge  based ),  yaitu  dikenal  dengan  sebutan  Sistem  Pakar.  Sistem pakar ini sendiri merupakan suatu perangkat lunak yang dapat meniru ahli atau pakar dalam mendiagnosa suatu penyakit [1] . Manusia yang terifeksi suatu penyakit akan ditandai dengan munculnya gejala-gejala yang khas. Dimana salah satu gejala awal yang seringkali muncul pada manusia yang

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
mulai  terinfeksi  suatu  penyakit  adalah  dengan  adanya  demam.  Demam sendiri  merupakan  suatu  kondisi  tubuh  manusia  disaat  suhu  badan menjadi  lebih  tinggi  dari  pada  biasanya,  atau  suhu  diatas  38ºC.  Banyak orang tidak memahami jenis penyakit apa ketika tubuhnya terinfeksi, hal tersebut karena munculnya gejala demam dapat menyebabkan beberapa jenis penyakit [2].
Demam  sendiri  merupakan  suatu  kondisi  tubuh  manusia  disaat  suhu badan menjadi lebih tinggi dari pada biasanya, atau suhu diatas 38ºC [2] . Banyak  orang  tidak  memahami  jenis  penyakit  apa  ketika  tubuhnya terinfeksi,  hal  tersebut  karena  munculnya  gejala  demam  dapat menyebabkan beberapa jenis penyakit. . Ada beberapa penyakit ditandai dengan munculnya gejala demam dan gejala-gejala lainya yang seringkali sulit  dibedakan  oleh  tenaga  medis  dan  dokter-dokter  mudah  yang  lagi melakukan  koas.  Demam  Berdarah  Dengue  dan  Tifoid  merupakan  2 penyakit  yang  seringkali  sulit  dibedahkan.  Rumah  sakit  Panti  Wilasa Citarum  merupakan  sebuah  rumah  sakit  umum  yang  berada  di  kota Semarang. Menurut salah satu tenaga medis yang ada pada rumah sakit tersebut pernah terjadi kekeliruhan dalam mengdiagnosa kedua penyakit ini.  Mengapa  demikian  karena  kedua  penyakit  ini  memiliki  gejala  klinis yang hampir sama. Rumah sakit Panti Wilasa Citarum merupakan sebuah rumah sakit umum yang berada di kota Semarang. Rumah sakit ini belum memiliki sistem pakar diagnosa penyakit Demam Berdarah Dengue dan Tifoid.
Melihat  dari  adanya  permasalahan  tersebut,  alat  bantu  penegakan diagnosis dini ini sangat diperlukan untuk membantu para tenaga medis pada rumah sakit tersebut dalam membangun diagnosa awal. Dilihat dari permasalahan diatas maka diperlukanya suatu alat atau sistem yang lebih praktis dan simple serta memiliki kemampuan layaknya seorang dokter atau  pakar  dalam  bidangnya  untuk  dapat  mendiagnosa  suatu  penyakit. Sistem  tersebut  adalah  sistem  pakar  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer  agar  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  pakar  [3].  Sistem  ini nantinya sebagai alat bantu dalam mengdiagnosis dini penyakit Demam Berdarah Dengue dan Tifoid berdasarkan keluhan gejala-gejala lain yang dirasakan oleh pasien. Hal ini dilakukan agar tidak terjadi kesalahan lagi dalam  melakukan  diagnosis  awal  untuk  kedua  penyakit  ini.  Tentunya dalam  menyelesaikan  permasalahan  ini,  sistem  pakar  pastinya memerlukan suatu metode dalam pengolahan data gejala menjadi sebuah

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 205
kesimpulan.  Metode  yang  digunakan  dalam  permasalahan  ini  adalah metode Certainty Factor.

## 2. METODE PENELITIAN
Suatu kerangka terdiri dari langka-langka atau tahapan penelitian. Dalam penelitian ini tahapan penelitian digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Jalan Penelitian
Gambar  1  adalah  tahapan  umum  sering  digunakan  oleh  para  peneliti lainya.  Konsep  dasar  dalam  perancangan  dan  pengembangan  sebuah sistem pakar pada penelitian ini adalah Expert Sistem Development Life Cycle (ESDLC). Tahapan-tahapan dari ESDLC adalah:
1) Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dengan  metode  pengumpulan  data. Metode  pengumpulan  data  adalah  suatu  teknik  atau  metode  dalam pengumpulan  data  saat  melakukan  penelitian  ini,  penulis menggunakan beberapa metode pengumpulan data seperti: Analisis Masalah Studi Literatu r Wawancara
Analisis Kebutuhan Sistem Perancangan Sistem Pembuatan Sistem Mulai Testing Selesai

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
a) Wawancara
Pada tahap ini peneliti melakukan observasi kelapangan penelitian untuk  melakukan  wawancara  terhadap  narasumber  yang bersangkutan guna untuk mendapatkan informasi data b) Studi Literatur Studi Literatur dilaksanakan dengan melakukan studi kepustakaan dengan  memahami  teori  yang  berasal  dari  buku  maupun  artikel dan jurnal yang bersumber dari internet.
c) Studi Dokumentasi
Studi dokumentasi adalah kumpulan dari dokumen-dokumen yang dapat memberikan keterangan atau bukti yang berkaitan dengan proses pengumpulan dan dokumen secara sistematis. 2) Tahapan dilanjutkan dengan analisis kebutuhan sistem yaitu berupa analisis  masalah  dan  representasi  Akuisisi  pengetahuan  yaitu perangkat  lunak  yang  menyediakan  fasilitas  diaglog  antara  pakar dengan sistem. fasilitas akuisisi pengetahuan yang digunakan untuk memasukan fakta-fakta yang sesuia dengan perkembangan ilmu. Pada tahap  ini  terdapat  akuisisi  pengetahuan  yaitu:  analisis  kebutuhan masukan, analisis kebutuhan proses dan analisis kebutuhan keluaran.
3) Pada tahap perancangan sistem ini ada beberapa proses yang akan dijelaskan  mengenai flowchart sistem,  perancangan  UML, perancangan database dan perancangan antarmuka.
4) Tahap  pembuatan  system  merupakan  tahap  dimana  desain  yang sudah dirancang berdasarkan tampilan perancangan antarmuka dan data-data perancangan yang sudah buat sebelumnya akan dikodekan dengan bahasa pemograman tertentu untuk menjadi sebuah aplikasi.
5) Tahap terakhir adalah tahap pengujian terhadap system yang sudah dibangun  dengan  cara  melakukan  uji  coba  dengan  beberapa  acuan tertentu

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  kecerdasan  buatan  manusia  atau kebih  dikenal  artificial  intelligence  (AI).  Sistem  pakar  ini  sendiri  akan mempelajari  cara  mengadopsi  pikiran  dan  nalar  seorang  pakar  untuk dapat menyelesaikan  permasalahan  serta mengambil  sebuah  keputusan dari  sejumlah  fakta  yang  ada.[4]  Dasar  dari  sistem  pakar  ini  adalah bagaimana  memindahkan  pengetahuan  yang  dimiliki  seorang  pakar  ke dalam  sistem  komputer  dan  diolah  menjadi  sebuah  pengetahuan  dan menghasilkan sebuah keputusan atau kesimpulan [5].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 207

## 2.2. Certanty Factor
Metode  Certainty  Factor  adalah  sebuah  metode  yang  mendefinisikan tingkat  keyakinan  terhadap  suatu  fakta  berdasarkan  tingkat  keyakinan seorang  pakar  yang  melalui  sebuah  perhitungan.[6]  Cara  perhitungan metode Certainty Factor adalah dengan menghitung nilai perkalian antara nilai CF user dan nilai CF pakar dan menghasilkan nilai CF kombinasi. Hasil dari nilai Certainty Factor adalah kombinasi tertinggi yang akan menjadi hasil akhir dari sebuah proses perhitungan.
Kaidah  premis  tunggal  pada  metode  Certanty  Factor  adalah  sebagai berikut:
CF(H,E)  =  Certainty  Factor  Hipotesa  dipengaruhi  oleh  evidence  e  yang diketahui dengan pasti
MB(H,E)  =  Measure  Of  Belief  terhadap  hipotesa  H,  apabila  diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
MD(H,E)  =  Measure  Of  Disbelief  terhadap  evidebce  H,  apabla  diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
Certainty factor sebagai kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules). Kaidah aturan untuk premis tunggal
CF[H,E]1 = CF[H] * CF[E]
Dimana  CF[H]:  Ukuran  kepercayaan  pengguna  dan  CF[E]:  Ukuran kepercayaan pakar
Dan kaidah untuk kesimpulan
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]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan suatu jenis basis data yang dipergunakan untuk manajemen pengetahuan yang berisi sebuah informasi yang dapat direpresentasikan  [7].  Dalam  proses  ini  diterapkan  metode Certanty

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Factor .  Dimana  basis  pengetahuanya  akan  berisi  informasi  dari  hasil pengumpulan  data  jenis  penyakit  yang  dapat  dilihat  pada  Table  1  dan gejala  penyakit  yang  dapat  dilihat  pada  Table  2,  dimana  kedua  data tersebut didapatkan dari pakar.
Tabel 1. Jenis Penyakit Kode Penyakit Jenis Penyakit P01 Demam Berdarah Dengue P02 Tifoid Tabel 2. Gejala Penyakit No Kode Gejala Nama Gejala 1. G1 Panas 2. G2 Panas naik turun 3. G3 Demam 4. G4 Demam naik turun 5. G5 Lemes 6. G6 Pusing 7. G7 Mual 8. G8 Muntah 9. G9 Bitnik seluruh badan 10. G10 Kehilangan selera makan 11. G11 Sakit kepala 12. G12 Sakit tenggorokan 13. G13 Ruam pada kulit 14. G14 Nyeri diarea perut 15. G15 Pendarahan 16. G16 Dehidrasi sedang 17. G17 Nyeri uluh hati 18. G18 BAB seperti teh 19. G19 Menggigil 20. G20 Pegel linu 21. G21 Kurang darah atau anemia 22. G22 Berkringat banyak atau berkringat dimalam hari 23. G23 Denyut jantung cepat 24. G24 diare 25. G25 gemetar 26. G26 Batuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 209
No Kode Gejala Nama Gejala 27. G27 Penurunan berat badan 28. G28 Bitnik kecil berwarna merah 29. G29 Otot lemes 30. G30 Nyeri sendi

## 3.2 Aturan Certainty Factor yang digunakan (Rules CF)
Setelah  dilakukan  proses  pengumpulan  data  penyakit,  gejala  dari  basis pengetahuan  yang  telah  didapatkan  oleh  pakar,  maka  selanjutnya  data tersebut  akan  diimplementasikan  kedalam  algoritma  certainty  factor. Dalam  Penerapan  metode  CF  pada  sistem  pakar  memerlukan  beberapa rule dan nilai bobot CF yang diberikan oleh pakar untuk mengasumsikan persentasi keyakinan seorang pakar terhadap data gejela tersebut. Nilai bobot dibutuhkan untuk setiap gejala yang ada pada setiap penyakit. Pada certainty factor setiap rule memiiki nilai keyakinannya sendiri tidak hanya premis-premisnya  saja  yang  memiliki  nilai  keyakinan  Ada  dua  jenis sumber nilai bobot, yaitu nilai bobot dari seorang pakar dan nilai bobot dari user. Untuk rule yang berisi gejala dan nilai bobot dari pakar dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Rules Rule IF THEN R1 G1 (1),G2 (0,4), G3(1),G4(0,4), G5(0,8), G6 (0,8),G7(0,8),G8 (0,6),G9 (0,8), G10 (0,6) , G11(0,8), G12 (0,4) , G13 (0,4), G14 (0,6), G15 (1 ), G16(0,8), G17 (0,6), G18 (0,2 ),G19(0,8) G20 (0,8 ), G21( 0,6) , G22 (0,4), G23 (0,8 ), G24 (0,2 ), G25 (0,4), G26 (0,4 ), G28 (0,8), G29(0,8) G30(0,8) P1 R2 G1 (0,8),G2 (1), G3(0,8),G4(1), G5(0,4), G6 (0,6),G7(0,8),G8 (0,6),G9 (0,4), G10 (0,6) , G11(0,6), G12 (0,4), G14 (0,6), G15 (0,4 ), G16(0,6), G17 (0,4), G18 (0,2 ), G19 (0,6), G20 (0,4 ), G21( 0,4) , G22 (0,4), G23 (0,4 ), G24 (0,6 ), G25 (0,6), G26 (0,6), G29(0,4) G30(0,4) P2

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Dan untuk nilai bobot yang digunakan pada Certainty Factor User dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai CF User Nilai Interprestasi 0 Tidak 0.2 Tidak tahu/ tidak yakin 0.4 Sedikit yakin 0.6 Cukup yakin 0.8 Yakin 1 Sangat yakin

## 3.2 Perhitungan Certainty Factor Dan Penerapan Certainty Factor
Setelah  dilakukan  proses  pengumpulan  data  penyakit,  gejala  dan  rules yang  telah  diimplementasikan  kedalam  algoritma  certainty  factor.  [8] Maka selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan.  Adapun dua data sampel yang diambil untuk melakukan proses perhitungan manual yang menggunakan metode Certanty Factor. Yaitu dengan data PSN01 dan PSN 02 dengan gejala-gejala yang dipilih.
1) Demam Berdarah Dengue ( PSN01 )
Gejala yang dipilih sebagai berikut : Demam ( 0,6) Lemes ( 0,4) Pusing (0,4) Hasil percocokan yang dimiliki penyakit tersebut terdapat 3 data gejala. Menghitung CF gejala
CF = CF User * CF Pakar CF1 = 0,6 * 1 = 0,6 CF2 = 0,,4 * 0,8 = 0,32 CF3 = 0,4 * 0,8 = 0,32
Menghitung CF kombinasi CF Combine = CF old + CFgejala (1-CFold) CF Combine 1 = = 0.6 + 0 (1-0.6) = 0,6 CF Combine 2 = = 0.6 + 0,32 (1-0.6) = 0,728 CF Combine 3 = = = 0,728+ 0,32 (1-= 0,728) = 0,81504

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 211
CF Persentase = CF Combine * 100% CF persentase = 0,81504 *100% = 81,5% Berdasarkan perhitungan manual diatas didapatkan persentase keyakinan penyakit Demam Berdarah Dengue 81,5%. Hasil perhitungan manual ini sama dengan hasil yang dikeluarkan pada sistem diagnosa.
2) Tifoid (PSN02 ) Gejala yang dipilih sebagai berikut : Panas naik turun ( 0,8) Mual ( 0,8) Muntah ( 0,4) Menghitung CF gejala
CF = CF User * CF Pakar CF1 = 0,8 * 1 = 0,8 CF2 = 0,8 * 0,8 = 0,64 CF3 = 0,4 * 0,6 = 0,24
Menghitung CF kombinasi CF Combine = CF old + CFgejala (1-CFold) CF Combine 1 = = 0.8 + 0 (1-0.8) = 0,8 CF Combine 2 = = 0.8 + 0,64 (1-0.8) = 0,928 CF Combine 3 = = = 0,928+ 0,24 (1-=0,928) = 0,94528
CF Persentase = CF Combine * 100% CF persentase = = 0,94528*100% = Berdasarkan perhitungan manual diatas didapatkan persentase keyakinan penyakit Tifoid . 94,53%. Hasil perhitungan manual ini sama dengan hasil yang dikeluarkan pada sistem diagnosa.

## 3.3 Pemodelan Sistem

## 1) Main Flowchart
Main Flowchart merupakan bagan alur dari diagram yang menampilkan langka-langka dan keputusan untuk melakukan sebuah proses dari suatu program.[9]  Flowchart akan menggambarkan secara rinci prosedur dari suatu proses program itu sendiri. Dalam perancangan system ini terdapat 3 bagian flowchart yaitu Main Flowchart, Diagnosis Page dan Admin Page. Untuk dilihat lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 3 sapain 5.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
212 | Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Dan..... Gambar 2. Main Flowchart
Gambar 3. Diagnosis page

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 213
Gambar 4. Admin Page

## 2) Use Case Diagram
Use  case  diagram  adalah  suatu  pemodelan  untuk  kelakukan  system informasi  yang  akan  dibuat.  Use  case  sendiri  berkerja  dengan mendeskripsikan  tipikal  interaksi  antara  user  sebuah  system  dimana proses ini akan melalui sebuah cerita bagaimana system itu dipakai.[10] Hasil representasi dari skema tersebut dibuat secara sederhana dengan tujuan  untuk  memudahkan  user  dalam  membaca  informasi  yang diberikan. Use case diagram dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Use Case Diagram

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.) Activity Diagram
Activity  diagram  merupakan  sebuah  aktivitas  diagram  yang  dapat dimodelkan melalui proses-proses yang terjadi pada sebuah system [11]. Urutan  sebuah  proses  dari  suatu  system  dapat  digambarkan  secara vertical.  Activity  diagram  ini  adalah  pengembangan  dari  Use  Case  yang memiliki  alur  aktivitas.  Untuk  Activity  diagram  User  dan  Admin  dapat dilihat pada Gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Activity Diagram User

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 215 Gambar 7. Activity Diagram Admin

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 4.) Class diagram
Class Diagram merupakan sebuah proses spesifikasi yang jika diinstansiasi akan  menghasilkan  sebuah  objek  nyata  dan  merupakan  inti  dari pengembangan  dan  desain  berorientasi  objek,  yang  dapat  berupa komponen  sistem  [12].  Class  diagram  menggambarkan  suatu  keadaann (atribut/properti) menjadi suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk  memanipulasi  keadaan  tersebut  yang  menjadi  metode/fungsi. Untuk Class Diagram dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Class Diagram

## 3.4 Hasil Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  salah  satu  tahapan  dimana  penerapan perangkat  lunak  yang  telah dilaksanakan,  diterapkan  dan dirancang/didesain  untuk  kemudian  dijalankan  sepenuhnya  [13].  Hasil system  yang  diterapkan  dan  sudah  dilakukan  pengujian  akan mengeluarkan  hasil  output  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Untuk memperjelas  hasil  implementasi  system  dapat  dilihat  pada  gambar- gambar dibawah ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 217

## 1) Tampilan Halaman Home
Tampilan  halaman  ini  merupakan  tampilan  menu  awal  pada  system  ini yang  berisi  beberapa  sub  menu  dan  terdapat  menu  login  yang  akan diarahkan ke bagian admin. Tampilan halaman awal ini dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Halaman Home
2) Tampilan Halaman Diagnosa Halaman diagnosa merupakan halaman yang terdiri dari beberpa bagian. Yang  pertama  terdapat  bagaian  data  diri.  Dimana  pasien  disuru  untuk mengisi  biodata  dirinya  dan  yang  kedua  terdapat  tampilan  pemilihan gejala. Pasien akan memilih gejela-gejala yang lagi dialaminya. Tampilan halaman periksa dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Halaman Diagnosa

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3) Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Halaman hasil diagnosa merupakan hasil dari halaman diagnosa. Dimana halamanan ini akan berisi jenis penyakit apa yang lagi dialami oleh pasien. Tampilan halaman hasil diagnosa dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Hasi Diagnosa
4) Tampilan Halaman Dashboard Admin
Tampilan  halaman  dashboard  admin  merupakan  tampilan  yang  berisi beberapa  sub  menu.  Tampilan  Dashboard  admin  dapat  dilihat  pada Gambar 12.
Gambar 12. Halaman Dashboard Admin

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Elizabeth Sofiana Lodan Herin, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 219

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan judul Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  dan  Tifoid  Menggunakan Metode Certanty Factor Berbasis Web, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1) Dengan adanya Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue dan Tifoid Menggunakan Metode Certanty Factor ini, dapat memudahkan  dalam  mendiagnosa  awal  penyakit  Demam Berdarah Dengue dan Tifoid. dirumah sakit Panti Wilasa Citarum dalam menangani pasien.
2) Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  dan Tifoid  Menggunakan  Metode  Certanty  Factor  ini,  dibuat  dengan menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan  database  MySQL sebagai  lokasi  penyimpanan  data  masukan  dan  pengetahuan. Sistem  pakar  ini  dapat  mengidentifikasi  penyakit  Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Tifoid dengan menginput 30 gejala, dan melakukan proses perhitungan dengan menggunkan metode Certanty  Factor,  kemudian  akan  memperoleh  jenis  penyakit sebagai hasil diagnosa berdasarakan tingkat ukuran kepastian. 3) Berdasarkan  dari  30  data  pasien  yang  sudah  diujikan  terhadap sistem dan telah divalidasi oleh pakar terdapat 25 data yang sesuai dan 5 data yang tidak sesuai. Sehingga sistem ini memiliki tingkat keakuratan sebesar 83%

## REFERENSI
[1] E.  Oktarina,  "Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Dalam Mendiagnosis Penyakit Demam Berdarah Berbasis Website," JUTIM (Jurnal  Teknik  Informatika  Musirawas) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  129-136, 2022.
[2] E.  Rantoso,  and  O.  Suria,  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Yang Disertai Demam Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. JMAI
(Jurnal  Multimedia  &  Artificial  Intelligence) , vol.  2,  no.2,  pp.1-10,
2018.
[3] A. L. Kalua, Veronika H., and D.  T. Salaki, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria dengan Certainty Factor dan Forward Chaining," Journal  of  Information  Technology,  Software  Engineering  and
Computer Science (ITSECS) , vol. 1, no. 1, pp. 22 – 34, 2022.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
220 | Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Dan.....
[4] B. Hendrik, "Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan  Metode  Certainty  Factor," Jised:  Journal  of
Information System and Education Development, vol. 1, no. 3, pp. 26 – 30, 2023.
[5] D.  Maulina,  "Metode  Certainty  Factor  Dalam  Penerapan  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Anak," Journal  of  Information  System Management (JOISM) , vol. 2, no. 1, pp. 23-32, 2020.
[6] S. Chandra, Y. Yunus, and S. Sumijan, "Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Estetika Kulit Wanita dalam Menjaga Kesehatan," Jurnal Informasi Dan Teknologi , 2020.
[7] S. Kusumadewi and S. Hartati, "Basis Pengetahuan Dengan Model Keputusan  Kelompok  Untuk  Diagnosis  Gangguan  Kejiwaan
Knowledge  Bases  Using  Group  Decision  Model  for  Diagnosing Mental Disorder," Bmipa , vol. 18, no. 1, pp. 28 – 42, 2008.
[8] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, "Penerapan Metode  Certainty  Factor  Pada  Diagnosa  Penyakit  Saraf  Tulang Belakang," Jurnal Ilmiah FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019.
[9] A. Zalukhu, S. Purba, D. Darma, A. Zalukhu1, S. Purba2, D. Darma3, M. Teknik Informatika, and F. T. Industri, "Perangkat Lunak Aplikasi
Pembelajaran Flowchart," Jurnal Teknologi Informasi Dan Industri , vol. 4, no. 1, pp. 61 – 70, 2023.
[10] D. W. T. Putra and R. Andriani, "Unified Modelling Language (UML) dalam  Perancangan  Sistem  Informasi  Permohonan  Pembayaran Restitusi SPPD," Jurnal TeknoIf , vol. 7, no. 1, pp. 32, 2019.
[11] T. Arianti, A. Fa'izi, S. Adam, and M. Wulandari, "Perancangan Sistem Informasi  Perpustakaan  Menggunakan  Diagram  UML  (Unified Modelling  Language)," Jurnal  Ilmiah  Komputer  Terapan  dan
Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 19-25, 2022.
[12] U. Ependi, A.F. Rochim, and A. Wibowo, "An Assessment Model for Sustainable  Cities  Using  Crowdsourced  Data  Based  on  General System  Theory:  A  Design  Science  Methodology  Approach," Smart Cities , vol. 6, no. 6, pp. 3032-3059, 2023.
[13] M. Y. Putra and D. E. Kurniawan, "Implementasi Sistem Reminder Jadwal  pada  eLearning  Moodle  Berbasis  API  Menggunakan Framework  Flutter," Journal  of  Applied  Computer  Science  and Technology , vol. 4, no. 1, pp. 7 – 11, 2023.