## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  139-144 e-ISSN: 2686-3154
Expert System Diagnosis Penyakit Asma Bronkial dengan Certainty Factor pada Klinik Sari Ramadhan Berbasis Web
Kiki Hariani Manurung 1  , Aldo Eko Syaputra 2
1,2 Universitas Adzkia
kikiharianimanurung@adzkia.ac.id

## Abstrak
Meningkatnya  kemajuan  dalam  perkembangan  teknologi  mendorong  para  ahli  dalam  mengembangkan  teknologi  agar  bisa membantu dan memudahkan pekerjaan manusia. Bukan hanya dalam bidang informasi, pekerjaan, maupun pendidikan, tetapi juga dalam bidang kesehatan. Sistem kepakaran merupakan model dari sebuah program komputer yang dirancang agar bisa / dapat  menirukan  beberapa  keahlian  dari  pakar  /  ahli  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah. Dalam  bidang  kesehatan,  sistem kepakaran ini juga dapat membantu dalam mendiagnosa suatu bentuk penyakit. Salah satunya dengan mendiagnosis penyakit asma bronkial. Asma bronkial ialah sebutan lain untuk asma biasa yang umum ditemui sehari-hari. Metode Certainty Factor (CF) merupakan bentuk dari metode yang dapat digunakan untuk mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran seorang pakar. Hasil yang didapatkan dari penelitian yang dilakukan adalah terbentuknya sebuah aplikasi yang berkategori sistem pakar dan dapat serta mampu mendiagnosa penyakit dari beberapa gejala yang telah dipilih. Dari percobaan yang dilakukan oleh pakar dengan 5 jenis asma bronkial dengan menggunakan 16 kriteria gejala di dapatkan hasil dari salah satu output sebanyak sebesar 80% untuk asma akut.
Kata kunci: Certainty Factor, Asma Bronkial, Sistem Pakar.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kemajuan teknologi pada masa ini sangat canggih, hampir semua bidang terpengaruh oleh kemajuan ini, bukan hanya  dalam  bidang  informasi,  pekerjaan,  maupun  pendidikan,  tetapi  juga  dalam  bidang  kesehatan.  Dalam menyelesaikan  suatu  masalah  seorang  pakar  biasanya  menggunakan  aplikasi  berbasis  computer  untuk memudahkan dalam pengolahan sampai penyelesaian masalah [1]. Sistem pakar tersebut merupakan sebuah sistem pintar yang sering digunakan dan dikembangkan terutama dalam bidang pertanian, kesehatan, sistem ini dipandang mampu memiliki skala pengetahuan yang sama dengan seorang atau banyak pakar diimplementasikan ke dalam sebuah  sistem  [2].  Dalam  sistem  pakar  merukan  sebuah  bentuk  dari  sistem  yang  penerapannya  berdasarkan pemikiran dan pengetahuan dari seorang pakar tersebut yang di  gambarkan dalam pemrograman  komputer [3]. Pemamfaatan  dari  penggunaan  system  pakar  akan  meningkatkan  produktivitas  dari  biasanya  karna  pengerjaan yang  lebih  cepat  serta  waktu  yang  lebih  fleksible  [4].  Pada  system  pakar  dalam  prosesnya  seorang  pakar  akan dihadapkan dalam masalah menentukan jawaban yang belum pasti dan pakar hanya dapat memberikan solusi atau rekomendasi berdasarkan pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan [5][6].
Kesehatan  adalah  hal  pening  bahkan  sagat  penting  dikehidupan  manusia,  sudah  banyak  penyakit  yang  akan terlambat  di  periksa  hingga  mencapai  pada  tahapan  kronis  penderitanya  [7].  Penyakit  asma  adalah  bentuk  dari kelainan  yang  terjadi  karena  ada  peradangan  yang  dialami  pada  saluran  pernafasan  dan  mengakibatkan  gejala hiperaktivitas  bronkus  dengan  gejala  yang  sering  terjadi  pada  malam  hari  diawali  dengan  suara  wengi  serta menyebabkan  sesak nafas  [8].  Asma sering  terjadi  pada malam  hari dengan rasa sesak nafas yang  sangat  berat yang  diawali  dengan  suara  wengi  [9].  Jika  penyakit  asma  menyerang  pada  umumnya  penderita  memiliki  sifat fluctuative (hilang  timbul),  dimana  penderita  bisa  merasakan  gejala  ringan  atau  gejala  berat  ataupun  tidak merasakan  gejala  apapun  [10].  Oleh  karena  itu  perlu  dilakuan  sebuah  penelitian  dengan  menerapkan Certainty Factor (Faktor Ketidakpastian) untuk mengelola data pada sistem pakar. Certainty Factor menyertakan sebuah kejadian baik fakta ataupun hipotesa yag berdasarkan dari penlaian seorang pakar. Pada Certainty Factor diatur sebuah nilai yang dapat digunakan untuk mengatur sebuah derajat keyakinan terhadap seorang pakar pada data. Juga memperkenalkan strategi dalam pengambilan keputusan dengan konsep ketidakyakinan dan keyakinan [11][12]. Dalam metode tersebut didapatkan nilai keercayaan dalam analisa sebagai fungsinya [13]. Besaran nilainya rentang -1 dengan 1. 1merupakan kepercayaan mutlak dan nilai -1 menggabarkan ketidakpercayaan mutlak [14]. Metode Certainty Factor (CF) membentuk sebuah matric yang berisi nilai pasti atau tidak, penggunaan metode ini sangat cocok dalam mendiagnosa sesuatu dalam ketidakpastian [15][16]. Karena itu
dibagunlah sebuah sistem yang berfungsi dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan pakar dengan metode Certanty Factor untuk meminimalkan kesalahan yang ada [17].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian mengacu pada langkah yang diambil dan akan diselesaikan dalam tahap mendapatkan hasil pada penelitian, sehinggga tujuan penelitian yang ditetapkan dapat tercapat. Metode penelitian sangat penting karena dapat mempengaruhi validitas dan reliabilitas temuan penelitian[18].

## 2.1 Kerangka Kerja
Kerangka kerja merupakan suatu struktur atau rencana yang digunakan untuk memandu dan mengorganisasi proses atau aktivitas dalam suatu penelitian. Kerangka kerja biasanya terdiri dari seperangkat konsep, prinsip, metode, dan alat yang dirancang untuk membantu mencapai tujuan mereka dengan efisien dan efektif [19].
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Uraian Kerangka Kerja Penelitian
Berikut merupakan penjabaran dari kerangka kerja yang penulis jelaskan dalam bentuk uraian untuk memudahkan dalam pemahamannya.
a. Identifikasi dan Menganalisa Masalah
Pada  tahapan  ini  yaitu  Identifikasi  masalah  dari  penelitiannini  mempunyai  tujuan  dalam  mengarahkan  agar sebuah penelitian tercapai dengan tujuan yang telah diharapkan.
b. Mempelajari Studi Literature
Tujuan utama dari studi literatur adalah untuk memahami penelitian yang telah dilakukan apakah sudah sesuai serta sesuai dengan kaidah penulisan karya ilmiah.
c. Mengumpulkan Data
Tahapan ini dilakukan pengumpulan data ke pakar yang mengerti mengenai penyakit asma sehingga data yang didapatkan lebih akurat, yaitu dr. Nini Deritana, Sp.P. data yang diambil adalah data gejala penyakit.
d. Menganalisa & Mengolah Data Mengunakan Metode Certainty Faktor
Tahapan ini dilakukan pengolahan data menggunakan metode Certainty Faktor dimana tiap fakta akan dapat menghasilkan sebuah kesimpulan yang berupa hasil serta proses penanganan  [20]. Berdasarkan hasil proses pengumpulan data, berikut beberapa data yang di gunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data Penyakit
No Kode dari Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Asma Akut 2 P02 Asma Berat 3 P03 Asma Kronis 4 P04 Asma Intrinsik 5 P05
Asma Akibat Pekerjaan
Tabel 2. Data Jenis Penyakit No Kode Gejala Nama Gejala 1 G001 Mengi (napas yang berbunyi) 2 G002 Mengalami batuk 3 G003 Mengalami sesak berat pada pernapasan 4 G004
Adanya pernapasan yang tidak nyaman pada hidung
5 G005 Dada merasa tidak nyaman / sakit Identifikasi dan menganalisa masalah Mengumpulkan Data Mempelajari studi literatur Menganalisa & mengolah data dengan Metode Certainty Factor 1. Penyusunan data gejala dan jenis penyakit 2. Pemberian nilai keyakinan 3. Menghitung berdasarkan rule
Certainty Factor 4. Memperoleh hasil presentase jenis penyakit Merancang dan Implementasi ke dalam sistem Menarik kesimpulan
6 G006 Mengalami peningkatan sesak napas yang terasa ringan 7 G007 Mengalami peradangan pada bronkus 8 G008 Terjadi sesak napas yang menyebabkan rasa tidak enak dan berat 9 G009 Sesak  napas erjadi tiba-tiba 10 G010 Dada terasa berat 11 G011 Ada kalanya mengalami batuk 12 G012 Ada kalanya mengalami mengi 13 G013 Sesak  napas yang tidak nyaman disaat beristirahat 14 G014 Mengalami hidung tersumbat 15 G015 Mengalami Bersin-bersin 16 G016 Mengalami Alergi pada tempat tertentu / tempat aktifitas Tabel 3. Tabel  Reting Kepentingan dan Bobot Rating Kepentingan Bobot Sangat rendah 0,2 Rendah 0,4 Sedang 0,6 Tinggi 0,8 Sangat Tinggi 1
Dalam  menunjukan  skala  kepastian  dalam  fakta  dan  aturan.  Bebrapa  notasi  yang  dapat  digunakan  dalam melakukan perhitungan:
CFi [h,e] = MBi[h,e] – MDi[h,e] (1)
Keterangan:
CFi [h,e] = Penyebab Kepastian
Mbi [h,e] = Skala percaya pada hipotesis h, jika ada evidence e (0 dan 1)
Mdi [h,e] = Skala tidakpercaya pada evidence h, jika ada evidence e (0 dan 1). Kaidah kedua bagi aturan premis tunggal.
CFi [H,E] = CFi[H] * CFi [E] (2)
Keterangan:
Cfi [H] = Skala percaya pengguna Cfi [E] = Skala percaya pakar
Kaidah bagikesimpulan sama sebagai berikut:
CFi kombinasi CFi[H,E]1= CFi [H,E1] + CFi [H,E2] * (1-CFi [H,E1]) (3) CFi kombinasi CFi [H,E]old3 = CFi[H,E]old + CFi[H,E]3 * (1- CFi [H,E]old) (4)
e. Merancang dan Implementasi ke dalam system
Sistem di bangun menggunakan pemrograman PHP serta untuk penyimpanan datanya diggunakan database MySQL.
f. Menarik Kesimpulan
Pada tahap ini yang dilakukan adalah menarik hasil kesimpulan dari percobaan yang sudah di hitung secara manual dan menggunakan system yang telah dibuat.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengolahan Data Certainty Faktor
Proses dalam perhitungan presentasi keyakinan berawal dari pemecahan kaidah (rule) dengan gejala yang dimiliki bersifat  mejemuk,  selanjutnya  kaidah  tersbut  akan  dipecah  menjadi  kaidah  memiliki  gejala  tunggal.  Kemudian setiap rule baru dihitung dengan nilai Certainty Factor menggunakan persamaan berikut.
CFigejala = CFi(user) * CFi(pakar) (5) Jika terdapat banyak gejala, maka penyakit tersbut akan dihitung menggunakan persamaan CF berikut: Cficombine = Cfiold + Cfigejala * (1-Cfiold) (6)
Dalam hal ini kita ambil satu conto perhitungan untuk penyakit asma akut. Perhitungan:
Asma Akut
Gejala 1 (kode gejala G001) MBi Sementara: MBi Lama + (MBi Baru * (1 - MBi Lama)) : 0 + ( 0.8 * (1 – 0)) : 0 + (0.8 * 1) : 0 + 0.8 : 0.8 Gejala 2 (kode gejala G003) MBi Sementara: MBi Lama + (MBi Baru * (1 - MBi Lama)) : 0.8 + ( 0.8 * (1 – 0.8)) : 0.8 + (0.8 * 0.2) : 0.8 + 0.16 : 0.96 Gejala 3 (kode gejala G009) MBi Baru: 0.4 MDi Baru: 0.2 MBi Sementara: MBi Lama + (MBi Baru * (1 - MBi Lama)) : 0.96  + ( 0.4 * (1 – 0.96)) : 0.96  + (0.4 * 0.04) : 0.96  + 0.016 : 0.976 Proses perhitungan data masukan secara manual menggunakan metode Certainty Factor di buat ke daam bentuk table seperti berikut:
Tabel 3. Tabel  Reting Kepentingan dan Bobot

## 3.2. Hasil Pengujian Menggunakan Sistem
Setelah perhitungan manual diselesaikan, selanjutnya adalah proses pengolahan data menggunakan system yang telah dibangun menggunakan pemrograman PHP dan MySQL, berikut bentuk dari sistem yang tlah dibangun.
a. Halaman Nama Penyakit
No Kode Pengetahuan Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Gejala Nama_Gejala MB 1 1 P01 Asma Akut G001 Mengi (napas yang berbunyi) 0.8 2 2 P01 Asma Akut G003 Mengalami sesak berat pada pernapasan 0.8 3 3 P01 Asma Akut G009 Sesak  napas yang terjadi secara tiba-tiba 0.4 4 4 P01 Asma Akut G010 Dada terasa berat 0.6 5 5 P02 Asma Berat G004 Adanya pernapasan yang tidak nyaman pada hidung 0.6 6 6 P02 Asma Berat G005 Bagian dada yang terasa tidak nyaman/sakit 0.8 7 7 P02 Asma Berat G013 Sesak napas yang sangat tidak nyaman pada saat beristirahat 0.8 8 8 P03 Asma Kronis G006 Mengalami peningkatan sesak napas yang terasa ringan 0.8 9 9 P03 Asma Kronis G011 Ada kalanya mengalami batuk 0.4 10 10 P03 Asma Kronis G012 Ada kalanya mengalami mengi 0.6 11 11 P04 Asma Intrinsik G002 Mengalami batuk 0.6 12 12 P04 Asma Intrinsik G007 Mengalami peradangan pada bronkus 0.8 13 13 P04 Asma Intrinsik G008 Terjadi sesak napas yang tidak enak dan terasa berat 0.6 14 14 P05 Asma Akibat Pekerjaan G014 Mengalami hidung tersumbat 0.6 15 15 P05 Asma Akibat Pekerjaan G015 Mengalami Bersin-bersin 0.8 16 16 P05 Asma Akibat Pekerjaan G016 Mengalami Alergi ditempat-tempat tertentu atau tempat aktifitas 0.4
Gambar 2. Data Penyakit
b. Penginputan Gejalan Penyakit
Gambar 3. Data Gejala Penyakit
c. Proses Kecocokan Gejala

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pengolahan data dan melakukan percobaan menggunakan sistem yang telah di bangun didaptkan hasil kesimpulan  bahwa  implemantasi  sistem  pakar  yang  telah  dibuat  menggunakan  bahasa  pemroraman  PHP  untuk mendiaknosa penyakit asma dengan Metode Certainty Factor telah berhasil diimplementasikan dan sistem juga dapat memberikan saran bersarkan gejala-gejala yang sedang dialami oleh sipenderita. Sistem yang dibuat juga bisa  melakukan  beberapa  identifikasi  dengan  kecocoakan  proses  data  mencapai  80%  berdasarkan  dari  validasi sistem pakar terhadap penyakit.

## Daftar Rujukan
[1] Siska  Prima,  S.,yunus,  Y.,sumijan,”Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dalam  AkurasiIdentifikasi Penyakit pada Paru”. Jsisfotek, vol.3, no.2, 64-69, 2021, Doi: 10.37034/jsisfotek.v3i2.45
[2] Jufri, M,.Caniago, D.P, “Perancangan system pakar diagnosa penyakit otitis menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor”, vol.4, no.2, 333-340, 2022, Doi: https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510
[3] Saifulloh,  S.,”  Penentuan  tingkat  depresi  karyawan  menggunakan  metode  Certainty  Factor”,  Journal  of  Computer, information system, & technology management,vol.2,no.1,25-29,2019, Doi: https://doi.org/10.25273/research.v2i1.4283
[4] Syahputra. M.,” Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ensefalitis Menggunakan Metode Dempster Shafer”, Jurnal SANTI (system iformasi dan teknik informasi),vol.2,no.1, 1-9,2022, Doi: https://doi.org/10.58794/santi.v2i1.39
[5] Borman, I.R.,Napianto, R., Nurlandari, P.,&Abidin, Z.,” Implementasi Certainty Factor dalam mengatasi ketidakpastian pada sistem pakar diagnosa penyakit kuda laut”, JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol.7, no.1, 1-8, 2020, Doi: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.602
[6] Soewono, R.,Gernowo, R.,& Sasongko, S.P.,” Sistem Pakar Identifikasi Modalitas Belajar Siswa Dengan Implementasi Algoritma C4.5”, jurnal sistem informasi bisnis, vol.4, no.1, 2014, Doi: https://doi.org/10.21456/vol4iss1pp20-27
[7] Tullah, R.,Sutarman,
Saladin, P,.M.,“Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru pada Anak dengan Menggunakan Metode Forward Chaining”. Jurnal sisfotek global, vol.10, no.2, Doi: https://doi.org/10.38101/sisfotek.v10i2.293
[8] Ratama, N,” Analisa Dan Perbandingan Sistem Aplikasi Diagnosa Penyakit Asma Dengan Algoritma Certainty Factor Dan  Algoritma  Decision  Tree  Berbasis  Android”.  Jurnal  Pengembangan  IT  (JPIT),  vol.3,  no.  2,  177-183,  2018,  Doi: https://doi.org/10.30591/jpit.v3i2.848
[9] J. SISWANTO, A. A. Qalban, and S. N. Lahay, “Aplikasi Sistem Pakar Klasifikasi Kesehatan Lingkungan Permukiman Dengan  Metode  Certainty  Factors,”  J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis,  vol.  5,  no.  2,  pp.  103–112,  2023,  doi: 10.47233/jteksis.v5i2.787.
[10] N. W. A. Prasetya, L. P. Wanti, L. Sari, and L. Puspitasari, “Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Preeklamsia pada Ibu Hamil  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Infotekmesin ,  vol.  13,  no.  01,  pp.  168–177,  2022,  doi: 10.35970/infotekmesin.v13i1.1050.
[11] Novianti, P.,D.,K.., Jendra, D.,Y.,K., Wibawa, S.,M.,” Diagnosis penyakit paru pada perokok pasif menggunakan metode Certainty  Factor”.  Information  System  and  Emerging  Technology  Journal,vol.2,  no.1,  25-34,  2021,Doi: https://doi.org/10.23887/insert.v2i1.35122
[12] Junadhi.,  Agustin.,”  Diagnosa  Jenis  Penyakit  Epilepsi pada  Anak  Menggunakan Metode  Certainty  Factor”. Sains  dan Teknologi Informasi,vol.2,no.2,78-82,2016, Doi: https://doi.org/10.33372/stn.v2i2.183
[13] Pradana, G.M., Pamekas,W.B.,& Kusrini,K.,” Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Certainty Factor Design Expert System for Diagnosing Diabetes Mellitus Using Certainty Factor Method”, CCIT Journal,vol.11, no.2, 182-191,2018,Doi: https://doi.org/10.33050/ccit.v11i2.586
[14] Taufik, A., “sistem pakar menggunakan metode forward chaining dan metode certainty factor untuk mendiagnosa tahapan pengguna narkoba”, jurnal swabumi,vol.5,no.2,109-113,2017,Doi: https://doi.org/10.31294/swabumi.v7i2.6462
[15] A. E. Syaputra, “Akumulasi Metode Monte Carlo dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan Keripik Sanjai,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 5, no. 1, pp. 209–216, 2023, doi: 10.37034/infeb.v5i1.222.
[16] N. Usman, M. Bunyamin, A. Ambarita, and M. Abdurahman, “SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT MATA BERBASIS WEB  (PENDEKATAN  HASIL  DAN  PENELUSURAN  GEJALA)  MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY FACTOR (CF) PADA APOTIK JANJI MEUHAM KOTA TERNATE,” IJIS Indones. J. Inf. Syst., vol. 7, no. September, pp. 110–121, 2022, doi: 10.36549/ijis.v7i2.224
[17] A. N. C. A. Triayudi and Andrianingsih, “Sistem Pendeteksi Gejala Stunting pada Anak dengan Metode Certainty factor Berbasis  Website,”  J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi),  vol.  6,  no.  3,  pp.  366–377,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i3.434.
[18] Y.  S.  Eirlangga  and  A.  E.  Syaputra,  “Klasifikasi  Penjurusan  pada  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dengan  Metode Algoritma C4.5,” J. Inf. dan Teknol., vol. 4, no. 3, pp. 160–165, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.
[19] A. E. Syaputra and Y. S. Eirlangga, “Akumulasi dan Prediksi Tingkat Penjualan Minuman dengan Menerapkan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol., vol. 4, no. 3, pp. 148–153, 2022, doi: 10.37034/jidt.v5i1.225.
[20] K. H. Hanif, N. R. Muntiari, and P. A. Ramadhani, “Penerapan Metode Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit Preekslamsia pada Ibu Hamil dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Python,” INSECT Informatics Secur., vol. 7, no. 2, pp. 63–71, 2022, doi: 10.33506/insect.v7i2.1818.