## Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang
Adi Sucipto 1 , Yusra Fernando 2 , Rohmat Indra Borman 3 , Nisa Mahmuda 4
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FTIK), Universitas Teknokrat Indonesia 1,2,3,4
Jl. Zainal Abidin Pagar Alam No. 9-11, Bandar Lampung E-mail : adi.sucipto@teknokrat.ac.id 1 , yusra.fernando@teknokrat.ac.id 2 , rohmat_indra@teknokrat.ac.id 3 , nsamahmuda@gmail.com 4

## Abstrak
Dalam  menganalisa  sebuah  informasi  dimungkinkan  seorang  pakar  mengungkapkan  informasi berupa pernyataan yang tidak pasti seperti mungkin, kemungkinan besar dan hampir pasti. Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  mengatasi  ketidak  pastian  adalah  metode  certainty factor. Certainty factor merupakan  metode yang mendefinisikan ukuran kepastian terhadap fakta atau  aturan  untuk  menggambarkan  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi.  Untuk  membantu  dan  mempermudah  masyarakat  dalam  mendiagnosa  penyakit  saraf tulang belakang dapat menerapkan metode certainty factor pada sistem pakar. Saraf bagian tulang belakang  merupakan  organ  yang  penting  bagi  manusia.  Terbatas  dan  tidak  meratanya  dokter spesialis  saraf  tulang  belakang  di  Indonesia  mengakibatkan  masyarakat  kesulitan  dalam mendiagnosa  penyakit  tersebut.  Sistem  pakar  dapat membantu  untuk  diagnosa  penyakit, dimana sistem  ini  untuk  merekonstruksi  keahlian  dan  penalaran  kemampuan  seorang  pakar. Pada penelitian  ini,  certainty  factor  diimplementasikan  pada  aplikasi  diagnosa  penyakit  saraf  tulang belakang. Sistem diujicobakan pada sejumlah masukan, hasil pengujian didapatkan memberikan hasil  sesuai  dengan  perhitungan  manual.  Hasil  pengujian  dengan  uji  coba  pada  sejumlah masukan  yang  dilakukan  didapatkan  bahwa  pengujian  memberikan  hasil  sesuai  dengan perhitungan manual. Sedangkan pengujian akurasi kesesuaian dari data testing yang didapatkan oleh pakar dengan output sistempakar didapatkan hasil output yang sesuai sebanyak sebesar 90%.
Kata Kunci : certainty factor, penyakit, saraf, sistem pakar, tulang belakang

## I. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  atau artifical  intelligence merupakan  bagian  dari  ilmu  komputer    yang  membuat  agar komputer dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan oleh manusia. Sistem pakar merupakan bagian dari kecerdasan buatan ( artifical intelligence ) yang merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin  (komputer)  dapat  melakukan  perkerjaanya  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia  [1].  Sistem pakar  ( expert  system )  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli  [2].  Sistem  pakar menanyakan fakta-fakta yang akan menunjukkan gejala penyakit tertentu dan dapat memberikan penjelasan atas hasil  konsultasi  yang  telah  dilakukan.  Dalam  diagnosa  seorang  pakar  menghadapi  suatu  permasalahan diantaranya jawaban yang ditemukan berupa jawaban yang belum pasti.
Dalam analisa informasi yang ada dokter dimungkinakn mengungkapkan informasi berupa pernyataan yang tidak  pasti  seperti  misalnya  mungkin,  kemungkinan  besar  dan  hampir  pasti.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan dalam mengatasi ketidak pastian adalah metode certainty factor (CF). CF merupakan  metode  yang mendefinisikan  ukuran  kepastian  terhadap  fakta  atau  aturan  untuk  menggambarkan  keyakinan  seorang  pakar terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi.  Certainty  Factor  (CF)  menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu fakta atau aturan [3]. Pada penelitian terdahulu, metode certainty factor banyak digunakan untuk mendiagnosa berbagai  penyakit  dan  mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Diantaranya  penelitian  yang  menggunakan  CF  dalam mendeteksi kanker mulut rahim dengan menghasilkan tingkat keakurasian 85,71% yang didapatkan dari tingkat keberhasilan sistem pakar jika dibandingkan dengan seorang pakar [4]. Penelitian lain, menerapkan metode CF untuk mendiagnosa penyakit dalam dengan menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 85,34% [5].
Sakit  pada  bagian  tulang  belakang  merupakan  sakit  yang  banyak  diderita  oleh  masyarakat  umum, dikarenakan  pengetahuan  masyarakat  tentang  penyakit  ini  masih  rendah.  Faktanya  banyak  penyakit  yang terlambat  didiagnosis  sehingga  pada  akhirnya  mencapai  tahap  kronis  seperti  kelumpuhan  hingga  kematian. Jumlah dokter spesialis tulang belakang di Indonesia  500 dokter untuk 250 juta penduduk Indonesia [6]. Rasio ideal dokter spesialis saraf tulang belakang adalah satu dokter  berbanding 20.000 penduduk [7]. Sangat terbatas dan  tidak  meratanya  dokter  spesialis  saraf  tulang  belakang  di  Indonesia  mengakibatkan  masyarakat  kesulitan
dalam  mendiagnosa  penyakit  tersebut.  Untuk  membantu  dan  mempermudah  masyarakat  dalam  mendiagnosa penyakit saraf tulang belakang dapat menerapkan metode CF pada system pakar diagnosa penyakit saraf tulang belakang.  Dengan  menerapkan  metode  CF  dalam  diagnosa  penyakit  saraf  tulang  belakang  dapat  diketahui tingkat keakuratan metode CF dalam mengatasi ketidakpastian diagnosa suatu penyakit khususnya dalam kasus penyakit saraf tulang belakang.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu  pengumpulan  data,  identifikasi  masalah,  rancangan  sistem, analisis  sistem,  implementasi  sistem  dan  pengujian.  Setelah  semua  tahapan  telah  selesai  selanjutnya  dilakukan dokumentasi, pelaporan, dan publikasi. Tahapan penelitian dapat dilihat pada bagan penelitian gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap  tindakan  yang  diperlukan  untuk  mengetahui  permasalahan- permasalahan yang dialami pada saat diagnosa penyakit saraf tulang belakang sekaligus solusi  yang tepat untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Berdasarkan  observasi  yang  dilakukan,  maka  permasalahan  yang berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah  belum  adanya  penelitian  mengenai  metode certainty  factor untuk mendiagnosa  penyakit  saraf  tulang  belakang.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  pengujian  apakah  metode certainty factor dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit saraf tulang belakang.

## 2. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan yaitu melalui wawancara, observasi dan mengumpulkan dokumen terkait penyakit saraf  tulang  belakang  yang  dilakukan  di  Poli  Saraf  RSUD  Abdoel  Moeloek    Lampung.  Wawancara  dilakukan terhadap pakar dalam hal ini adalah dokter spesialis saraf tulang belakang untuk mengakuisisi pengetahuan dari seorang  pakar  yang akan  di  gunakan  sebagai knowledge  base (basis  pengetahuan).  Data-data  yang  dibutuhkan diantaranya jenis penyakit saraf tulang belakang, gejala-gejala dan solusi serta penganan terhadap penyakit saraf tulang belakang. Observasi dilakukan secara langsung dengan mengamati gejala-gejala yang dialami pasien yang menderita  sakit  saraf  tulang  belakang  dan  tindakan-tindakan  yang  dilakukan  oleh  pasien  ketika  merasakan keluhan pada saraf tulang belakang. Selain itu dilakukan pengumpulan terhadap dokumen-dokumen terkait data penderita penyakit saraf tulang belakang beserta hasil diagnosa dan solusinya.

## 3. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  penalaran  yang  akan  digunakan  dalam  mesin  inferensi.  Dalam penelitian  ini,  menggunakan  teknik  penalaran forward  chaining (penalaran  maju)  yang  diawali  dengan  proses pengumpulan data dan fakta diagnosa. Forward chaining ini dijalankan dengan mengumpulkan fakta-fakta yang ada untuk menarik kesimpulan [8] Tiap fakta akan menghasilkan kesimpulan berupa hasil diagnosa dan  proses penanganan.  Setelah  itu  dilakukan  analisa  dengan  menggunakan  metode Certainty  factor (CF)    untuk menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Berikut  definisi  notasi certainty  factor yang digunakan untuk melakukan perhitungan : CF [h,e] = MB[h,e] – MD[h,e] Dengan: CF [h,e] = faktor kepastian MB[h,e] = Ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (0 dan 1) MD[h,e] = Ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h, jika diberikan evidence e (0 dan 1).
Identifikasi Masalah Rancangan Sistem Pengumpulan Data Implementasi Sistem Pengujian Analisis Sistem
Kaidah 2 untuk aturan premis tunggal. CF [H,E] = CF[H] * CF [E] Dimana CF[H] = ukuran kepercayaan pengguna CF[E] = ukuran kepercayaan pakar
Dan kaidah untuk kesimpulan yang sama yaitu: CF kombinasi CF[H,E] 1 = CF [H,E 1 ] + CF [H,E 2 ] * (1-CF [H,E 1 ]) CF kombinasi CF [H,E] old3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1- CF [H,E] old )

## 4. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  melibatkan  identifikasi  dan  deskripsi abstraksi  sistem  perangkat  lunak  yang mendasar dan  hubungan-hubungannya  [9].Untuk  mempermudah  dalam  menerapkan  metode  CF  pada  sistem  pakar diagnosa penyakit saraf tulang belakang dibutuhkan bagan aturan penyakit saraf tulang belakang yang membantu dalam mengimplementasikan aturan-aturan kedalam inference engine . Untuk memberikan gambaran yang jelas terhadap  alur  sistem  yang  akan  dibuat  maka  digambarkan  melalui flowchart system  untuk  menjelaskan bagaimana  alur  dari  sistem  yang  akan  dibuat. Flowchart atau  bagan  alur  sistem adalah  penggambaran  secara grafik  dari  langkah  langkah  dan  urut-urutan  prosedur  dari  suatu  program  [10].    Bagan  alur  sistem  penerapan metode CF pada sistem pakar diagnosa penyakit saraf tulang belakang dapat dilihat pada gambar 2.
· Data mentah · Data pra proses Basis Pengetahuan Mesin inferensi Metode certianty facto r Forward chaining Hasil Diagnosa

## Gambar 2 Bagan Alur Sistem Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang

## 5. Implementasi Sistem
Implementasi merupakan tahap dimana desain rancangan yang telah dibuat sebelumnya dikodekan dengan bahasa  pemroraman  tertentu  untuk menjadi  sebuah aplikasi  [11].  Pada tahap ini  dilakukan coding berdasarkan dari  perancangan  dan  analisa  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Coding atau  pengkodean  merupakan penerjemahan  desain  dalam  bahasa  yang  bisa  dikenali  oleh  komputer  [12].  Pada  tahap  ini  melakukan mengimplementasikan  aturan-aturan  kedalam inference  engine menggunakan  penalaran forward  chaining dan menerapkan metode certainty factor kedalam bahasa pemrograman Java dengan compiler Net Beans.

## 6. Pengujian ( Testing )
Pengujian terhadap sistem yang telah dibangun dengan cara melakukan uji coba dengan beberapa parameter. Sistem yang telah dibangn harus diuji terlebih dahulu agar dapat menemukan kesalahan – kesalahan [13]. Pada tahap pengujian dilakukan pengujian terhadap keakuratan metode CF pada system pakar diagnosa penyakit saraf tulang belakang. Untuk menguji keakuratan penerapan metode CF makan dilakukan beberapa proses pengujian diantaranya :
1) Berdasarkan pengujian dengan uji coba pada sejumlah masukan yang dilakukan diantaranya pengujian satu gejala satu jenis penyakit, satu gejala beberapa jenis penyakit, beberapa gejala satu jenis penyakit dan beberapa gejala dengan beberapa penyakit.
2) Menguji tingkat keakuratan atau kesesuaian dari data testing yang didapatkan oleh pakar dengan hasil output dari sistem.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil pengumpulan data penyakit, gejala dan rule base (dapat dilihat pada tabel 1,  tabel 2 dan tabel 3) yang didapatkan dari seorang pakar, dapat dibuat bagan aturan penyakit saraf tulang belakang yang dapat dilihat pada gambar 3.
Tabel 1. Gejala Penyakit Saraf Tulang Belakang Tabel Gejala Kode Keterangan G1 Setelah mengalami flu maka leher akan terasa sakit dan kaku G2 Nyeri tekan dan nyeri gerak pada bagian leher
G3 Ngilu-linu saat kepala diputar
G4 Nyeri menjalar sampai bahu dan lengan
G5 Nyeri punggung bawah G6 Nyeri pada daerah bokong
G7 Rasa kesemutan dan tebal di daerah nyeri
G8 Rasa kaku pada punggung bawah
G9 Nyeri yang menjalar atau seperti rasa kesetrum sampai betis dan kaki G10 Nyeri tekan G11 Muncul rasa menggigil yang luar biasa G12 Demam tinggi G13 Tubuh lemas dan lunglai G14 Pegal linu G15 Tingkat kepekaan menjadi berkurang G16 Mengalami kelumpuhan G17 nyeri pada punggung dan pinggang ketika digerakkan G18 kelemahan pada kaki G19 Nyeri dan kram G20 Nyeri yang bertambah ketika batuk, kejang, atau tertawa G21 Mati rasa pada betis atau kaki G22 Sakit pada tulang belikat G23 Sakit  yang  menyebar  ke  bahu,  lengan,  telapak  tangan,  dada,  atau  jari  ketika  batuk  atau tertawa G24 Kelemahan otot tangan Tabel 2. Data penyakit Nama Penyakit Kode Penyakit Brakialgia P1 Iskalgia P2 Myelitis P3 Stenosis P4 Radikulopati P5
Tabel 3.  Tabel Rule Base Penyakit Saraf Tulang Belakang Rule Base Consequent Antecedant P1 G1 and G2 and G3 and G4 P2 G5 and G6 and G7 and G8 and G9 and G10 P3 G17 and G11 and G12 and G13 and G14 and G15 and G16 P4 G5 and G7 and G18 and G19 P5 G2 and G5 and G21 and G20 and G10 and G23 and G24 and G18 and G22
G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13 G14 G15 16 G17 G18 G19 G24 G20 G21 G22 G23 Iskalgia Brakialgia Myalitis Stenosis Radikulopati Keterangan Simbol Gejala Penyakit Penyakit Alur Gejala
Gambar 4. Bagan Aturan Penyakit Saraf Tulang Belakang
Setalah  dilakukan  pengumpulan  data  terhadap  gejala,  penyakit  dan rule atau  aturan  hasil  dari  akuisi pengetahuan  yang  telah  didapatkan  dari  pakar,  maka  selanjutnya  mengimplementasikan  kedalam  algoritma certainty  factor.  Certainty  factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang pakar  terhadap  data  [14].  Pada certainty  factor setiap rule memiiki  nilai  keyakinannya  sendiri  tidak  hanya premis-premisnya  saja  yang  memiliki  nilai  keyakinan  [15].  Pada  penelitian  ini  simulasi  perhitungan certainty factor diberikan pilihan jawaban yang masing- masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 4. Tabel Nilai User No Keterangan Nilai User 1 Sangat yakin 1 2 Yakin 0.8 3 Cukup yakin 0.6 4 Sedikit yakin 0.4 5 Tidak tahu 0.2 6 Tidak 0
Nilai 0 menunjukkan bahwa pengguna tidak mengalami gejala seperti yang ditanyakan oleh sistem. Apabila pengguna yakin mengalami suatu gejala maka nilai user semakin tinggi pula. Biasanya suatu penyakit memiliki gejala lebih dari satu, sehingga kaidah yang digunakan adalah yang berkaitan dengan penyakit. Pada bagian ini dibuat contoh kasus dimana pengguna mengalami gejala-gejala sebagai berikut:
Nyeri punggung bawah (0,8) Kesemutan dan tebal didaerah nyeri (0,4) Nyeri yang menjalar (0.4) Nyeri dan kram(0,2) Rasa kaku pada punggung bawah(0,6) Dengan  menggunakan  metode certainty  factor nantinya  dapat  diketahui  penyakit  yang  diderita  oleh pengguna. Dengan merujuk pada tabel bobot CF maka akan dihitung diagnosa yang cocok dengan gejala yang diinputkan user.
1. Radikulopati
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit radikulopati didapat 2 data gejala yang sama yaitu: G5  = nyeri punggung bawah (0,8) CF [H,E] 1 = CF[H] 1 * CF[E] 1 = 0,8 * 0,8 = 0,64 G10 = nyeri yang menjalar sampai betis (0,4) CF [H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2 = 0,2 * 0,4 = 0,08
CFk1 = CF[H,e]1 + CF[H,E]2 * (1- CF[H,e]1)
= 0.64 + 0.08 * (1- 0.64)
= 0.669
Maka CF dari gejala yang diinputkan pengguna untuk penyakit Radikulopati kemungkinannya sebesar 0.669 atau 67%
2. Iskalgia
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit radikulopati didapat 4 data gejala yang sama yaitu: G5  = nyeri punggung bawah (0,8) CF [H,E] 1 = CF[H] 1 * CF[E] 1 = 0,8 * 0,8 = 0,64 G7  = kesemutan dan tebal pada daerah nyeri(0,4) CF [H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2 = 0,6 * 0,4 = 0,24 G8  = kaku pada punggung(0,4) CF [H,E] 3 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0,6 * 0,4 = 0,24
G10 = nyeri yang menjalar sampai betis (0,4) CF [H,E] 4 = CF[H] 4 * CF[E] 4 = 0,2 * 0,4 = 0,08
CF k1 = CF[H,e] 1 + CF[H,E] 2 * (1- CF[H,e] 1 ) = 0.64 +0.24*(1- 64) = 0.726
CF k2
= CF k1 + CF[H,E] 3 * (1- CF k1 ) = 0.726 + 0.24 *(1- 0.741) = 0.792
CF k3
= CF k2 + CF[H,E] 4 * (1- CF k2 ) = 0.803 + 0.08 *(1- 0.803) = 0.809 Maka  CF  dari  gejala  yang  diinputkan  pengguna  untuk  penyakit  Iskalgia  kemungkinan  sebesar  0.809  atau 80,9%.
3. Stenosis
Hasil  pencocokan  gejala  inputan  pengguna  dengan  gejala  yang  dimiliki  penyakit  Stenosis  didapat  3  data gejala yang sama yaitu: G5  = nyeri punggung bawah(0,8) CF [H,E] 1 = CF[H] 1 * CF[E] 1 = 0,8 * 0,8 = 0,64 G20 = nyeri dan kram(0,2) CF [H,E] 2 = CF[H] 2 * CF[E] 2 = 0,4 * 0,2 = 0,08 G7  = kesemutan dan tebal pada daerah nyeri(0,4) CF [H,E] 3 = CF[H] 3 * CF[E] 3 = 0,6 * 0,4 = 0,24
CFk1 = CF[H,e]1 + CF[H,E]2 * (1- CF[H,e]1)
= 0.64 + 0.08 * (1- 0.64)
= 0.669 CFk2 = CFk1+ CF[H,E]3 * (1-CFk1)
= 0.669 + 0.24 * (1- 676) = 0.748 Maka CF dari gejala yang diinputkan penggunak untuk penyakit Stenosis kemungkinan sebesar 0.748 atau 75%.
Untuk penyakit Brakialgia dan Myelitis tidak dilakukan perhitungan karena tidak ada data yang sama. Dari perhitungan  CF  masing-masing  penyakit,  diperoleh  nilai  CF  terbesar  yaitu  0,809  atau  81  %  dimiliki  oleh penyakit  Iskalgia  (P2).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  diagnosa  dari  inputan  pengguna  adalah  Iskalgia. Algoritma certainty  factor diimplementasi  pada  bahasa  pemrograman  Java  dengan  menggunakan compiler NetBeans IDE 7.1 .
Berdasarkan pengujian dengan uji coba pada sejumlah masukan yang dilakukan diantaranya pengujian satu gejala satu jenis penyakit, satu gejala beberapa jenis penyakit, beberapa gejala satu jenis penyakit dan beberapa gejala dengan beberapa penyakit didapatkan kesimpulan yaitu:
1. Pada  pengujian  satu  gejala  satu  jenis  penyakit,  sistem  tetap  menampilkan  hasil  penyakit  berdasarkan gejala yang telah dipilih.
2. Pengujian  satu  gejala  dengan  beberapa  jenis  penyakit,  sistem  menampilkan  jenis  penyakit  karena dengan satu gejala telah ditemukan beberapa  penyakit yang memiliki gejala yang sama.
3. Pengujian beberapa gejala dengan satu jenis penyakit didapatkan hasil  yaitu penyakit Iskalgia dengan presentase 91,16%  yang sesuai dengan perhitungan secara manual.
4. Pada  pengujian  terakhir  yaitu  pengujian  beberapa  gejala  dengan  beberapa  jenis  penyakit,  sistem menampilkan  jenis  penyakit  dengan presentase  nilai tertinggi  dari  beberapa  penyakit.  Presentase nilai yang  didapat  dari  pengujian  beberapa  gejala  dengan  beberapa  penyakit  yaitu  penyakit  Iskalgia  32%, penyakit Stenosis 76% dan penyakit Radikulopati 32 %.
Menguji tingkat keakuratan atau kesesuaian dari data testing yang didapatkan oleh pakar dengan hasil output dari  sistem.  Kemudian  akan  dilakukan  percobaan  sebanyak  50  kali  dengan  masukan  sesuai  data  testing.  Dari percobaan  yang  telah  dilakukan  sebanyak  50  kali  didapatkan  hasil  output  yang  sesuai  sebanyak  45,  sehingga didapatkan nilai akurasi : (45 / 50) * 100 = 90.  Maka akurasi kesesuaian dari data testing yang didapatkan oleh pakar dengan hasil output dari sistem adalah 90%.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan metode certainty factor untuk menghasilkan diagnosa penyakit dilakukan dengan membuat rulebase alur  maju  ( forward  chaining) dan  menentukan  nilai  keyakinan  dari  seorang  pakar.  Gejala- gejala dari penyakit dipilih oleh user berdasarkan keyakinannya lalu akan dilakukan perhitungan untuk mendapatkan presentase penyakit yang diderita.
2. Hasil pengujian dengan uji coba pada sejumlah masukan yang dilakukan didapatkan bahwa pengujian pertama  sesuai  dengan  yang  diharapkan  yaitu  jika  gejala  yang  dipilih  hanya  satu  maka  sistem  tidak dapat memproses dan hasilnya adalah tidak berpenyakit. Pengujian kedua didapatkan hasil sistem tidak menampilkan  jenis  penyakit  karena  gejala  yang  diinputkan  hanya  satu.  Pada  pengujian  ketiga  sistem memberikan hasil  sesuai dengan perhitungan manual. Pada pengujian yang terakhir didapatkan sistem tidak  memunculkan  hasil  dari  pengujian  atau  hasilnya  adalah  tidak  berpenyakit  karena  sistem  hanya menampilkan  satu  jenis  penyakit.  Sedangkan  pengujian  akurasi  kesesuaian  dari  data  testing  yang didapatkan  oleh  pakar  dibandingkan  dengan  hasil  output  melalui  percobaan  sebanyak  50  kali didapatkan hasil output yang sesuai sebanyak 45 atau sebesar 90%.
Berdasarkan simpulan di atas maka saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengimplementasikan  metode certainty  factor untuk aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  saraf  tulang  belakang    yang  dapat  berguna  di  bidang kesehatan.
2. Pengembangan  disarankan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  lainnya  seperti dempster shaffer dan dapat diimplementasikan berbasis web agar sistem pakar dapat digunakan untuk umum.
3. Pengujian terhadap algoritma certainty factor belum menguji efektifias dan efisiensi dari algoritma.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Ikorasaki,  "Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Pada Tulang  Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty Factor," in Seminar Nasional Informatika , 2015.
[2] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[3] J.  Parhusip,  V.  H.  Pranatawijaya,  and  D.  Putrisetiani,  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web,"  in Seminar  Nasional  Informatika  (SemnasIF) , Yogyakarta, 2012.
[4] N.  Mariana,  R.  Gernowo,  and  B.  Noranita,  "Penerapan  Model  Certainty  Factor  Untuk  Mendeteksi  Gejala Kanker Mulut Rahim," Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 3, 2012.
[5] A.  P.  Nugaraha,  B.  Dirgantoro,  and  B.  Novianty,  "Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Dalam  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan  Certainty  Factor  Berbasis  Web  (Studi  Kasus: Poliklinik PT Pos Indonesia Bandung)," E-Proceding of Engineering , vol. 2, no. 2, p. 2015.
[6] Tempo.co.  (2012)  Jumlah  Dokter  Orthopedhi  Indonesia  Kalah  dengan  Thailand.  [Online]. https://nasional.tempo.co/read/385164/jumlah-dokter-orthopedhi-indonesia-kalah-dengan-thailand
[7] Kompas. (2016) Jumlah Spesialis Tulang Belakang Kurang. [Online].
https://www.pressreader.com/indonesia/kompas/20161219/281818578478018
[8] W.  Supartini  and  Hindarto,  "Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Dalam Mendiagnosis Dini Penyakit Tuberkulosis di JawaTimur," KINETIK , vol. 1, no. 3, 2016.
[9] R.  I.  Borman  and  F.  Helmi,  "Penerapan  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Siswa  Berprestasi  Pada  SMK  XYZ," CESS  (Journal  of Computer Engineering System and Science) , vol. 3, no. 1, 2018.
[10] Adelia and J. Setiawan, "Implementasi Customer Relationship Management (CRM) pada Sistem Reservasi Hotel berbasisi Website dan Desktop," Jurnal Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, 2011.
[11] T.  Monica  and  R.  I.  Borman,  "Implementasi  Konsep  Media  Sosial  Dalam  Sistem  Informasi  Kegiatan Kesiswaan (Studi Kasus : SMK XYZ)," Jurnal TEKNO KOMPAK , vol. 11, no. 2, 2017.
[12] D.  Rulyana  and  R.  I.  Borman,  "Aplikasi  Simulasi  Tes  Potensi  Akademik  Berbasis  Mobile  Platform Android," in Seminar Nasional FMIPA-Universitas Terbuka , DKI Jakarta, 2014.
[13] A.  E.  Kumala,  R.  I.  Borman,  and  P.  Prasetyawan,  "Sistem  Informasi  Monitoring  Perkembangan  Sapi  Di Lokasi  Uji  Performance  (Studi  Kasus  :  Dinas  Peternakan  Dan  Kesehatan  Hewan  Provinsi  Lampung)," Jurnal TEKNOKOMPAK , vol. 12, no. 1, 2018.
[14] Daniel and G. Virginia, "Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Dengan Gejala Demam Menggunakan Metode Certainty Factor," Jurnal Informatika , vol. 6, no. 1, 2010.
[15] A. Supiandi and D. B. Candradimuka, "Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile," JURNAL INFORMATIKA , vol. 5, no. 1, 2018.