## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 388 − 393 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1793

## Analisis Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Tipe Diabetes Berbasis Web
Kartika Sari 1,* , Rosma Siregar 2 , Astri Syahputri 1
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan Jl. Jenderal Besar A.H. Nasution No.73, Kwala Bekala, Kec. Medan Johor, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Pendidikan Teknologi Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Medan, Medan Jl. Williem Iskandar Psr V Medan Esatate Kab. Deli Serdang, Indonesia Email: 1, *kartikasari.skom@gmail.com, 2 rosma.siregar@unimed.ac.id, 3 astri.syahputri29@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: kartikasari.skom@gmail.com Submitted: 02/07/2022 ; Accepted: 11/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Penelitian  ini  membahas  tentang  analisa  certainty  factor  untuk  mendiagnosa  diabetes  melitus  (DM)  yang diimplementasikan pada sistem cerdas yang bertujuan untuk mempermudah masyarakat untuk mengetahui tipe diabetes. Pola hidup seseorang merupakan hal utama dalam menjaga kesehatan, namun jika mempunyai pola hidup yang tidak sehat akan menyebabkan  penyakit.  Satu  dari  sekian  banyak  penyakit  yang  disebabkan  karena  pola  hidup  tidak  sehat  adalah  di abetes melitus.  Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  akan  diimplementasikan  meggunakan  metode  certainty  factor  (CF). Pengguna dapat memilih gejala apa saja yang dialami pada sistem, yang dimana gejala gejala tersebut didapat dari seorang pakar. Ouput dari sistem  pakar ini adalah untuk mendiagnosa user memiliki penyakit diabetes melitus tipe 2. Penelitan ini medapatkan hasil 84%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosa jenis diabetes yang dialami agar bisa mendapat penenganan yang tepat.
Kata Kunci: S istem Pakar; Certainty Factor; Diabetes Melitus; Web
Abstract −This study discusses certainty factor analysis to diagnose diabetes mellitus (DM) which is implemented in a smart system that aims to make it easier for people to know the type of diabetes. A person's lifestyle is the main thing in maintaining health, but if you have an unhealthy lifestyle, it will cause disease. One of the many diseases caused by an unhealthy lifestyle is diabetes mellitus. The system built in this research will be implemented using the certainty factor (CF) method. Users can choose what symptoms are experienced on the system, where the symptoms are obtained from an expert. The  output of this expert system is to diagnose the user as having type 2 diabetes mellitus. This research yielded 84% results. The purpose of this study is to help the community in diagnosing the type of diabetes experienced so that they can get the right treatment.
Keywords : Expert System; Certainty Factor; Diabetes Melitus, Web

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes Melitus (DM) adalah penyakit yang disebabkan karena keturunan ataupun pola hidup seseorang tidak sehat.  DM  terjadi  secara  perlahan,  sehingga  masyarakat  tidak  menyadari  bahwa  ada  banyak  jenis  perubahan. Perubahan seperti peningkatan konsumsi alkohol, peningkatan frekuensi buang air kecil, penurunan berat badan yang berkelanjutan, dan persistensi  jangka panjang biasanya tidak diketahui  setelah rawat  inap dan tes glukosa darah hingga kondisi  memburuk  [1]. Diabetes melitus merupakan penyakit yang dapat  menyebabkan kematian [2].  Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka  diagnosa  penyakit  tipe  diabetes  harus  diketehui  lebih  cepat  untuk mendapat penanganan yang tepat. Pada penelitian ini penulis membatasi diagnosa untuk diabetes melitus tipe 2.
Sistem Pakar yang akan dirancang nantinya bisa digunakan untuk melakukan diagnosa terhadap penyakit diabetes melitus dan tipenya berdasarkan gejala klinis yang dialami yang dengan menerapkan Certainty Factor . CF  adalah  metode  mengartikan  ukuran  kepastian tentang  fakta  atau  aturan  yang  digunakan  untuk  menjelaskan keyakinan  seorang  ahli  dalam  masalah  langsung. Certainty  Factor (CF)  dapat  memaparkan  ukuran  kepastian terhadap suatu fakta atau aturan [3].
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya,  metode certainty  factor banyak  digunakan  untuk  membantu mendiagnosis  berbagai  penyakit  dan  mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Penelian  [4]  membuat  website  dengan metode CF untuk diagnosa penyakit THT dimana hasil penelian mengahasilkan hasil diagnosa pakar sama dengan hasil  diagnosa  sistem.  Penelitain  [5]  membuat  sistem  pakar  menggunakan  metode certainty  factor untuk mendiagnosa penyakit ibu hamil, dimana hasil penelitian mempunyai kurasi 100% valid dengan pakar. Penelitian selanjutnya  [6]  mengunakan  sistem  pakar  dengan  metode certainty  factor untuk  diagnosis  penyakit  kejiwaan, penulis mengklaim tingkat keakuratan aplikasi sebanyak 80%.
Penelitan selanjutnya [7] merancang sistem pakar untuk membantu mendiagnosa penyakit limfoma, dimana hasil rancangan sistem dapat dijalankan menggunakan metode certainty factor . Penelitain menggunakan certainty factor lainnya adalah [8]  membangun sistem pakar untuk membantu mendiagnosa penyakit rubella pada ibu hamil, balita dan anak-anak dimana penelitian menghasilkan sistem yang dapat mendiagosan campak rubella berdasarkan input dari user.
Tujuan  dari  penelitian  diharapkan  dapat  mengimplementasikan  hasil  analisa certainty  factor ke  dalam sistem pakar dimana sistem pakar tersebut dapat membantu masyarakat untuk mendiagnosa penyakit diabetes, tipe diabetes tipe 2 agar dapat ditangani lebih cepat, tepat dan memberikan pengetahuan kepada masyarakat tentang penyakit dan tipe diabetes melitus.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 388 − 393 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1793

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian memiliki urutan kerangka kerja yang harus diikuti. Kerangka kerja ini menguraikan langkah- langkah  dan  tahapan  yang  harus  diikuti  agar  penelitian  lebih  terstruktur  dan  mencapai  hasil  yang  maksimal. Kerangka kerja penelitian ini ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
1. Identifikasi dan Analisis Masalah
Permasalahan  diindentifikasi  merupakan  mendiagnosa  penyakit  dan  tipe  diabetes  melitus  yang  dialami berdasarkan gejala-gejala yang dialami.
2. Mengumpulkan Study Literatur
Referensi atau literatur dikumpulkan dari sejumlah artikel ilmiah dan buku terkait permasalahan yang terjadi. Serta beberapa referensi pendukung dari ahli dan pakar yaitu dokter spesialis penyakit dalam.
3. Mengumpulkan Data
Pegumpulan data dengan cara melakukan wawancara dengan dokter spesialis penyakit dalam.
4. Pengolahan Data
Pada tahap pengolahan data akan dilakukan pengolahan data apa saja gejala-gejala yang dialami penderita diabetes.
5. Merancang Aplikasi
Pada tahapan ini akan merancang sebuah aplikasi berbasis web yang akan digunakan untuk pengujian data.
6. Penerapan Metode Certainty Factor Pada  tahap  ini  implementasi Certainty  Factor kedalam  sistem  cerdas  berbasi  web  yang  akan  dibangun sebagai pengujian terhadap data yang sudah didapatkan.
7. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat  dapat  berjalan  dengan  implementasi keilmuan certainty factor dengan data yang sudah didapat sebelumnya.

## 2.2 Certainty Factor
Sebuah teori yang dapat digunakan untuk menyelesaikan ketidakpastian. Certainty factor (CF) adalah metrik yang digunakan untuk menilai keyakinan pakar. CF mempunyai nilai 1 yaitu pasti benar dan mempunyai nilai terendah -1 yang mempresentasikan ketidak yakinan [9]. Agar sistem pakar dapat bernalar seperti seorang pakar, diperlukan suatu  metode  yang  dikenal  dengan Certainty  Factor (CF). Certainty  factor adalah  nilai  parameter klinis  untuk menunjukkan tingkat kepercayaan [10]. Rumus dalam penyelesain certainty factor adalah sebagai berikut [11]:
CF [𝐻 𝐸] = MB [𝐻 𝐸] – MD [𝐻 𝐸] (1) CF [𝐻 𝐸] 1=CF [𝐻] *CF [𝐸]
Identifikasi dan Analisis Masalah Mengumpulkan Study Literatur Mengumpulkan Data Pengolahan Data Merancang Aplikasi Penerapan Metode Certainy Factor Pengujian Sistem

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 388 − 393 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1793
Keterangan :
CF = Certainty factor (faktor kepastian) dalam hipotesa H yang dipengaruhi oleh fakta E.
MB =Measure of belief (tingkat keyakinan) merupakan bobot dalam kepercayaan hipotesa H dipengaruhi oleh fakta H.
E =Evidence (peristiwa atau fakta)
CF (𝐸) = Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e CF (𝐻) = Certainty  factor hipotesis  dengan  asumsi  evidence  diketahui  dengan  pasti,  yaitu  ketika  CF(E,  e) =  1 CF [𝐻 𝐸] = Certainty  factor hipotesis  yang  dipengaruhi  oleh  evidence  e  Jika  semua  evidence  pada  antecedent diketahui dengan pasti.
Certainty factor untuk kaidah yang serupa (Similiary concluded rules)
CFcombine CF [𝐻 𝐸] 1,2= CF [𝐻 𝐸] 1 + CF [𝐻 𝐸] 2 *(1-CF [𝐻 𝐸] 1) (3) CFcombineCF [𝐻 𝐸] old3= CF [𝐻 𝐸] old + CF [𝐻 𝐸] 3 * (1-CF [𝐻 𝐸] old) (4)

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  aplikasi  cerdas  komputer  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  seperti  yang dipikirkan pakar. Pakar yang dimaksud adalah seseorang dengan keahlian dalam suatu bidang yang tidak bisa di selesaikan  orang  awam  [12].  Sistem  pakar  sangat  membantu  masyarakat  umum,  yang  bukan  ahli,  untuk meningkatkan  keterampilan  pemecahan  masalah  dan  untuk  mereproduksi  atau  membangkitkan  sumber pengetahuan yang semakin berkurang. Salah satu implementasi sistem pakar pada ilmu kesehatan adalah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit diabetes melitus [13].

## 2.4 Diabetes Melitus
Diabetes (DM) adalah sekelompok gangguan metabolisme yang ditandai dengan hiperglikemia karena kelainan sekresi  insulin,  kinerja  insulin,  atau  keduanya  [14].Ada  bannyak  tipe  dari  diabetes  contohnya  adalah  Diabetes Melitus (DM) tipe 1 adalah gangguan metabolisme yang ditimbulkan oleh reaksi autoimun yang merusak sel β di pankreas dan ditandai dengan hiper kronik akibat kekurangan insulin  [15]. Diabetes tipe 2 adalah suatu kondisi dimana kadar gula darah yang tidak terkontrol dalam tubuh karena sel β di pankreas tidak terlalu sensitif terhadap produksi  hormon  insulin.  Diabetes  tipe  2  disebabkan  oleh  dua  penyebab:  penurunan  respon  jaringan  perifer terhadap  insulin  (resistensi  insulin)  dan  penurunan  kemampuan  sel  untuk  mensekresi  insulin  selaku  respon terhadap pemuatan glukosa [16]. Gejala akut diabetes melitus tipe 2 adalah sebagai berikut [17]: a. Poliphagia (Banyak makan) b. Polidipsia (Banyak minum)
c. Poliuria (Sering air kecil di malam hari)
d. Nafsu makan bertambah namun berat badan turun dengan cepat
e. Mudah lelah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  dam  pembahasan  ini  penulis  membuat  analisis  manual  dam  implementasi  pada  sistem.  Pada contoh perhitungan manual seorang user mempunyai gejala-gejala yang akan diinput pada sistem.

## 3.1 Perhitungan Manual Certainty Factor
Tabel 1. Tabel Gejala Kode Nama Gejala G1 Banyak Makan G2 Banyak Minum G3 Sering Buang Air Kecil di Malam Hari G4 Nafsu Makan Bertambah Namun Berat Badan Turun Cepat G5 Mudah Lelah Tabel 2. Tabel Penyakit Kode Nama Gejala P1 Diabetes Tipe 2
Pengguna  berkonsultasi  menggunakan  sistem  dengan  cara  memilih  gejala  yang  dirasakan  user.  Bobot masing masing jawaban (CF Rule) adalah sebagai berikut: a. Tidak 0 b. Tidak Tahu  0,2 c. Sedikit Yakin 0,4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 388 − 393 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1793
d. Cukup Yakin  0,6
e. Yakin 0,8 f. Sangat Yakin  1
Tabel 3. Nilai CF pakar pada masing-masing premis
Kode Nama Gejala CF Rule G1 Banyak Makan 0.4 G2 Banyak Minum 0.4 G3 Sering Buang Air Kecil di Malam Hari 0.8 G4 Nafsu Makan Bertambah Namun Berat Badan Turun Cepat 0.2 G5 Mudah Lelah 0.6 Tabel 4. Nilai CF User Kode Nama Gejala Jabawan CF User G1 Banyak Makan Sedikit Yakin 0.4 G2 Banyak Minum Sedikit Yakin 0.4 G3 Sering Buang Air Kecil di Malam Hari Yakin 0.8 G4 Nafsu Makan Bertambah Namun Berat Badan Turun Cepat Tidak tahu 0.2 G5 Mudah Lelah Cukup Yakin 0.6
Perhitungan CF pakar dan CF User, pada tahap ini CF rule dikalikan dengan CF User untuk menghasilkan CF(H,E) CF(H,E)  =CF(E)*CF(rule) = CF(user) * CF (pakar)
Tabel 5. Perkalian CF user dan CF pakar CF CF Rule CF User CF(H,E) 1 0.4 х 0.4 0.16 2 0.4 х 0.4 0.16 3 0.8 х 0.8 0.64 4 0.2 х 0.2 0.04 5 0.6 х 0.6 0.36
Langkah  terakhir  dalam  perhitungan Certainty  factor adalah  mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing- masing rule dengan persamaan: CFCOMBINE(CF1,CF2)  = CF1+ CF2 * (1 - CF1)
CFCOMBINE (CF1,CF2) = 0.16 + 0.16 * (1-0.16) = 0.16 + 0.13 = 0.29 CFold CFCOMBINE (CFold,CF3) = 0.29 + 0.64 * (1-0.29) = 0.29 + 0.45 = 0.74 CFold CFCOMBINE (CFold,CF4) =0.74 + 0.04 * (1-0.74) =0.74 + 0.01 =0.75 CFold CFCOMBINE (CFold,CF5) = 0.75 + 0.36 * (1-0.75) = 0.75 + 0.09 =0.84
Prosentase keyakinan = CFCOMBINE * 100 % => 0,84 x 100% = 84 % Dengan  demikian  user  yang  menggunakan  sistem  dengan  analisis  manual certainty  factor mempunyai diagnosa mengidap diabetes melitus type 2 sebanyak 84%.

## 3.2 Implementasi
Implementasi  sistem  berbasis  web,  adapun  tujuan  implentasi  sistem  dilakukan  untuk  mamastikan  sistem  dapat berkalan dengan metode certainty factor dan dapat digunakan user dalam mendiagnosa diabetes.

## 3.2.1 Tampilan Input Program
Tampilan input akan menapilkan gejala dan kondisi yang dapat dipilih oleh user, setelah memilih gejala user dapat klik tombol submit untuk melihat hasil diagnosis.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 388 − 393 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1793
Gambar 2. Tampilan Input Program

## 3.2.2 Tampilan Output Program
Tampilan  Output  Program  menampilkan  hasil  diagnosis,  dimana  pada  penelitian  ini  user  mempunyai  84% mengidap diabetes melitus tipe 2.
Gambar 3. Tampilan Ouput Program

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh setelah melakukan perhitungan, perancangan sistem,  pengujian sistem berbasis web berdasarkan gejala diabetes tipe 2 yaitu banyak makan, banyak minum, sering buag air kecil di lamal hari, nafsu makan bertambah namun berat badan turun cepat, mudah lelah menggunakan metode certainty factor diperoleh hasil bahwa user tersebut menderita diabetes melitus tipe 2 sebesar 84% dimana hasil pertungan manualnya sama dengan  output  sistem.Sistem  berbasis  web  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  membantu  user  dalam mendiagnosis diabetes melitus.

## REFERENCES
[1] M. Mirza, “Mengenal Lebih Mengenai Diabetes Mellitus,” Yogyakarta Nuha Media , 2012.
[2] R.  A.  S.  Kabosu,  A.  A.  Adu,  and  I.  A.  T.  Hinga,  “Faktor  Risiko  Kejadian  Diabetes  Melitus  Tipe  Dua  di  RS Bhayangkara Kota Kupang,” Timorese J. Public Heal. , vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2019.
[3] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N.  Mahmuda,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” 2019.
[4] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018.
[5] A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komputer, ISSN , vol. 2, no. 5, pp. 27–36, 2017.
[6] F. I. Mevung, A. Suyatno, and S. Maharani, “Diagnosis Penyakit Kejiwaan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Samarinda Fak. Ilmu Komput. dan Teknol. Informasi, Univ. Mulawarman , 2017.
[7] D. Aldo and A. Ardi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma dengan Metode Certainty Factor,” Sains dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 60–69, 2019.
[8] S. Zuhriyah and P. Wahyuningsih, “Pengaplikasian Certainty Factor Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Campak Rubella,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 2, pp. 159–166, 2019.
[9] R. R. Girsang and H. Fahmi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Matics , vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2019.
[10] M.  Marini,  “Aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  gangguan  pernafasan  pada  anak  menggunakan  metode  cf (certainty factor),” J. Komput. Terap. , vol. 2, no. 2, pp. 159–168, 2016.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 388 − 393 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1793
[11] L. F. Putri, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 107–113, 2020.
[12] M. F. Ghozali and A. Eviyanti, “Sistem Pakar Diagnosa Dini Penyakit Leukimia Dengan Metode Certainty Factor,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control , pp. 135–146, 2016.
[13] S.  Batubara,  S.  Wahyuni,  and  E.  Hariyanto,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR) , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[14] A. E. Winta, E. Setiyorini, and N. A. Wulandari, “Hubungan kadar gula darah dengan tekanan darah pada lansia penderita diabetes tipe 2,” J. Ners Dan Kebidanan , vol. 5, no. 2, pp. 163–171, 2018.
[15] I. W. Himawan, A. B. Pulungan, B. Tridjaja, and J. R. L. Batubara, “Komplikasi jangka pendek dan jangka panjang diabetes mellitus tipe 1,” Sari Pediatr. , vol. 10, no. 6, pp. 367–372, 2016.
[16] P. LeMone, K. M. Burke, and G. Bauldaff, “Buku ajar keperawatan medikal bedah,” 2015.
[17] R. N. Fatimah, “Diabetes melitus tipe 2,” J. Major. , vol. 4, no. 5, 2015.