## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   2 Hal: 64-69 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor dalam Akurasi Identifikasi Penyakit pada Paru
Ayu Prima Siska 1  , Yuhandri Yunus 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## ayuprima238@gmail.com

## Abstract
Lungs  are  a  very  importand  part  of  the  human  organ,  which  functions  as  a  place  for  oxygen    exchange.  This  organ  that  is located under the ribs has a very heavy task, as well as the pollution of the air we breathe everyday which will cause various diseases in the lungs. Lung disease is a disease that is common to everyone, and there are still many who are less concemed with lung healty, so that is causes many indications of lung diseas. Expert  system is a system that uses human knowledge recorded in a computer to solve a problem. The purpose og this study was to datermine the accuracy of disease identification in the lungs using the Certainty Factor method. The date obtained is datae about the symptoms that prove wherher a person has  lung disease  or  not  and  conduct  an  analysis  of  the  date,  so that  later  conclusions  can  be  abtained  from  the  facts  found using an expert system of the Certianty Factor method.  The date obtained is date about the sympyoms thet prove whethera person  has  lung  as  a  problem  solving  metric  which  is  a  parameter  value  to  show  the  amount  of  trust.  The  result  of  the research  from an expert system  on pulmonary disease  with pulmonary  tuberkolosis (TBC) with a certainty level  og 68%. Expert  system  on  lung  disease  using  the  Certainty  Factor  method  can  make  it  easien  for  sufferes  to  know  and  handle prevention and handling.
Keywords: Expert System, Lung Disease, Certainty Factor, PHP, Database MySQL.

## Abstrak
Paru-paru  merupakan  bagian  sangat  penting  bagi  bagi  organ  tubuh  manusia,  yang  berfungsi  sebagai  tempat  pertukaran oksigen.  Organ  yang  terletak  dibawah  tulung  rusuk  ini  memang  mempunyai  tugas  yang  sangat  berat,  begitupun  dengan tercemarnya udara yang kita hirup sehari-hari yang akan menimbulkan berbagai penyakit pada paru-paru. Penyakit paru-paru merupakan penyakit yang banyak dijumpai pada semua orang, dan masih banyak yang kurang peduli dengan kesehatan paru- paru  sehingga  menyebabkan  banyak  yang  terindikasi  penyakit  pada  paru-paru.  Sistem  pakar  adalah  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  direkam  pada  komputer  untuk  memecahkan  suatu  masalah.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menetukan  akurasi  identifikasi  penykit  paru-paru  dengan  menggunakan  metode  Certainty  Factor,  data  yang diperoleh  adalah  data  mengenai  gejala-gejala  yang  membuktikan  kepastian  atau  tidaknya  seseorang  terkena  penyakit  paru dan  melakukan  penganalisaan  terhadap  data  tersebut,  sehingga  nantinya  bisa    didapatkan  kesimpulan  dari  fakta-fakta  yang ditemui  dengan  menggunkan  sistem  pakaar  metode  Certianty  Factor.  Sebagai  pemecahan  masalah  yang  berbentuk  matric yang  merupkan  nilai  parameter  untuk  menunjukan  besarnya  kepercayaan.  Hasil  penelitian  dari  sistem  pakar  pada  penyakit paru dengan jenis penyakit Tuberkolosis Paru (TBC) dengan tingkat kepastiannya adalah 68%. Sistem pakar pada penyakit paru  dengan  menggunakan  metode  Certainty  Factor  ini  dapat  memudahkan  penderitanya  mengetahui  dan  menangani pencegahan dan penanganannya.
Kata kunci: Sistem Pakar, Paru, Certainty Factor, Php, DatabaseMySQL.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  sebagaimana yang dipirkan oleh pakar. Sistem pakar menggabungkan  dua  hal  yaitu  basis  pengetahuan  dan sistem inferensi. Basis pengetahuan berisi pengetahuan- pengetahuan  dalam  penyelesaian masalah yang diberikan oleh pakar, sistem inferensi digunakan untuk melakukan  penalaran  dan  penarikan  kesimpulan  [ 1 ]. Paru-paru  merupakan  organ  utama  pada  sistem pernapasa yang bertugas dalam proses respirasi.   Paru- paru  berfungsi  untuk  memasukan  oksigen  dan mengeluarkan  karbondioksida  ketika  menghirup  udara sehingga  organ  ini  layak  disebut  organ  yang  sangat penting  bagi  manusia  [ 2 ].  Organ  yang  terletak  dibawa tulang rusuk ini memang mempunyai tugas yang sangat
berat,  belum  lagi  dengan  semakin  tercemarnya  udara yang  kita  hirup  serta  berbagai  bibit  penyakit  yang berkeliaran di udara yang bisa menyebabkan timbulnya penyakit paru  seperti gejala-gejala, batuk, sesak napas, dan  sakit  didaerah  dada  yang  bisa  menyebangkan penyakit  pada  paru  seperti  radang  paru,  tuberkolosis paru, asma, dan banyka lagi. Maka dilakukan penelitian dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF).
Cara  kerja  metode Certainty  factor adalah  dengan menunjukan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.  Metode Certainty  Factor melakukan  penalaran layaknya  seorang  pakar  dan  mendapatkan  nilai kepercayaan  [ 3 ].  Proses  perhitungan  metode  Certainty Factor  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  perkalian antara nilai cf user dan nilai cf pakar dan menghasilkan nilai  cf  kombinasi  teringgi  yang  menjadi  keputusan
akhir dari metode Certianty Factor. Kecerdasan Buatan berasal dari bahasa Inggris “ Artificial Intelligance ” atau disingkat  AI,  yaitu  Kecerdasan  Bautan  adalah  suatu bagian  ilmu  komputer  yang  membuat  agar  mesin (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan sebaiknya  yang  dilakukan  manusia  [ 4 ].  Salah  satu cabang  dari  ( Artificial  Intelligance )  AI  yang  dapat diartikan  sebagai  sebuah  perangkat  komputer  yang memiliki basis pengetahuan untuk bidang tertentu yang menggunkan  inferensi  yang  menyerupai  seorang  pakar dalam  memecahkan  sebuah  masalah  [ 5 ].  Dengan adanya  sistem  pakar  menggunkan  metode Certainty Factor ini,  maka  pakar  (dokter)  bisa  dengan  mudah mengetahui  penyakit  paru  yang  diderita  oleh  pengidap penyakit tersebut [ 6 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  sistem  pakar  dalam  akurasi identifikasi  penyakit  pada  paru  [ 7 ].  Penelitian  dirinci dalam  tahapan,  dalam  bentuk  alur  dengan  urutan langkah-langkahnya disajikan pada Tabel 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Penelitian  ini  membangun  sistem  pakar  dalam melakukan  perhitingan  menggunkan  metode Certianty Factor (CF)  [ 8 ].  Data  yang  diolah  oleh  metode Certianty  Factor ini  merupkan  data-data  penyakit informasi  tentang    jenis,  gejala  pada  penyakit  paru. Data  penyakit  tersebut  diperoleh  dari  hasil  wawancara dengan dokter spesialis paru [ 9 ].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Objek  yang  dioleh  pada  penelitian  ini  adalah  data gejala-gejala yang terdapat dari beberapa jenis penyakit pada  paru.  Berikut  daftar  7  jenis  penyakit  pada  paru yang dapat dilihat pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 7.
Tabel 1. Gejala Penyakit Radang Paru Nama Penyakit Gejala Radang Paru- Paru a. Batuk berdahak kuning b. Sesak nafas
c. Demam lebih seminggu
d. Berat badan turun
e. Keringat malam
f. Nyeri di dada
g. Panas naik turun
h. Sakit kepala dan menggigil.
Tabel 2. Gejala Penyakit Tuberkolosis Paru (TBC)
Nama Penyakit Gejala Tuberkolosis Paru (TBC) a. Badan lemah b. Batuk berdarah
c. Nyeri dada
d. Sesak nafas
e. Demam f. Keringat malam g. Nafsu makan berkurang h. Berat badan turun Tabel 3. Gejala Penyakit Asma Nama Penyakit Gejala Asma a. Batuk berdahak putih b. Batuk hilang timbul c. Sesak nafas d. Nyeri dada e. Bersin dipagi hari f. Badan lemah mual g. Muntah
h. Gatal pada tenggorokan
Tabel 4. Gejala Penyakit Emfisema Nama Penyakit Gejala Emfisema a. Batuk  berdahak putih b. Sesak nafas c. Demam lebih seminggu d. Berat badan turun
e. Sakit kepala
Tabel 5. Gejala Penyakit Legionneres Nama Penyakit Gejala Legionneres a. Batuk berdahak putih b. Sesak nafas c. Mual
d. Muntah
e. Demam lebih seminngu
f. Panas naik turun
g. Perut terasa sakit Tabel 6. Gejala Penyakit Bronkitis
Nama Penyakit Gejala
Bronkitis a. Batuk berdahak putih b. Keringat malam
c. Panas naik turun
d. Sesak nafas
e. Suara serak
Tabel 7. Gejala Penyakit Kanker Paru Nama Penyakit Gejala Kanker Paru a. Batuk berdarah b. Sesak napas
c. Nafsu makan berkurang
d. Berat badan turun
e. Radang
f. Suara serak
g. Nyeri dada
h. Pembengkakan leher dan wajah
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  jenis  penyakit pada Paru dari pakar diperoleh kesimpulan  terdapat 23 gejala  penyakit  pada  Paru.  Setiap  jenis  penyakit diberikan kode huruf dan angka seperti pada Tabel 8.

## Tabel. 8 Gejala Penyakit Paru
Kode Gejala Nama Gejala K01 Batuk brdahak putih K02 Sesak napas K03 Demam lebih dari seminggu K04 Berat badan turun K05 Keringat malam K06 Nyeri dada K07 Panas naik turun K08 Sakit dibagian kepala K09 menggigil K10 Badan lemah K11 Batuk berdarah K12 Nafsu makan berkurang K13 Batuk berdahak putih K14 Batuk hilang timbul K15 Bersin dipagi hari K16 Mual K17 Muntah K18 Perut terasa sakit K19 Suara serak K20 Radang paru K21 Pembengkangkan dileher dan wajah K22 Gata ditenggorokan K23 Batuk berdahak kuning
Dimana  K  digunakan  untuk  kode  gejala  dan  ururatan nomor  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh pasien  penyakit  paru.  Berdasarkan  pengumpulan  data dari pakar diperoleh 7 jenis penyakit paru. Setiap jenis penyakit diberikan kode berupa huruf dan angka seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Data Jenis Penyakit Paru Kode Penyakit Nama Penyakit N01 Radang paru N02 Tuberkolosis paru N03 Asma N04 Emfisema N05 Legionneres N06 Bronkitis N07 Kanker paru-paru
Dimana  N  digunakan  untuk  kode  penyakit  dan  urutan nomor  berdasarkan  berdasarkan  penderita  terbanyak. Adapun  cara  untuk  mendapatkan  tingkat  keyakinan Certainty  Factor dari  sebuah rule yang  peneliti gunakan  yaitu  dengan  mewawancairai  seorang  pakar. Nilai Certainty  Factor  rule didapat  dai  interprentasi “ term” dari pakar  yang diubah  menjadi nilai Certianty Factor seperti pada Tabel. 10 berikut ini:
Tabel. 10 Nilai Certianty Factor Uncertain Term Nilai CF Tidak Pasti 0,0 Hampir Tidak Pasti 0.2 Kemungkinan Besar Tidak 0.3 Mungkin Tidak 0.4 Kemungkinan Kecil 0.5 Mungkin 0.6 Kemungkinan Besar 0.7 Hampir Pasti 0.8 Pasti 0.9 Tidak Pasti 1,0
Selanjutnya akan dilakukan iterasi pada rule berdarkan hasil  pengolahan  data  gejala  dan  data  jenis  penyakit maka diperoleh 19 rule untuk diagnosis penyakit paru, seperti pada Tabel10.
Tabel 11. Nilai Rule Rule Nilai CF R1 = IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 THEN P01 0.70 R2 = IF G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G23 THEN P01   0.75 R3 = IF G02 AND G03 AND G08 AND G09 THEN P01 0.50 R4 =IF G02 AND G03 AND G10 AND G11 THEN  P02 0.60 R5 =IF G06 AND G10 AND G11 AND G12 THEN 0.65 R6 = IF G04 AND G05 AND G11 AND G12 THEN P02 0.80 R7   = IF G02 AND G06 AND G10 AND G13 THEN  P03 0.70 R8 = IF G10 AND G013 AND G14 AND G15 THEN P03 0.80 R9 = IF G02 AND G10 AND G15 AND G16 THEN P03 0.60 R10 = IF G02 AND G03 AND G04 AND G08 THEN P04 0.70 R11 = IF G02 AND G03 AND G08 AND G13 THENP04 0.80 R12 = IF G02 AND G03 AND G07 AND G13 THENP05 0.60 R13 = IF G07 AND G13 AND G16 AND G17 THEN P05 0.55 R14 = IF G03 AND G16AND G17 AND G18 THEN P05 0.85 R15 = IF G02 AND G05 AND G07 AND G13 THEN P06 0.70 R16= IF G02 AND G07 AND G13 AND G19 THEN P06 0.85 R17  =  IF G02 AND G04 AND G06 AND G12 THEN P07 0.50 R18  =  IF G11 AND G12 AND G19 AND G20 THEN P07 0.75 R19  =  IF G04 AND G12 AND G20 AND G21 THEN P07 0.85
Berdasarkan Rule pada  Tabel  9  maka  akan  dilakukan proses  perhitungan  nilai  kepastian  jenis  penyakit  pada pasien 1 yang disajikan pada Tabel 12.
Keterangan dari setiap rule dari fakta baru:
Rule 1  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 2  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 3  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule4 :  IF  G02  (CF=1.0  )AND  G03  (CF=1.0  )AND  G10 (CF=1.0 )AND G11 (CF=0.7 )THEN  P02 (CF =0.60)
Tebel. 12 Gejala dari Pasien1 Kode Gejala Pertanyaan Jawaban K01 Apakah anda pernah batuk berdahak putih ? Tidak Pasti K02 Apakah anda mengalami sesak napas ? Pasti K03 Apakah anda demam lebih dari seminggu ? Pasti K04 Apakah berat badan anda turun ? Tidak Pasti K05 Apakah anda mengalami keringat malam ? Tidak Pasti K06 Apakah anda merasakan nyeri dada ? Hampir Pasti K07 Apakah anda mengalami panas naik turun ? Tidak Pasti K08 Apakah anda merakan sakit dibagian kepala ? Tidak Pasti K09 Apakah anda mengalami menggigil ? Tidak Pasti K10 Apakah anda merasakan badan lemah ? Pasti K11 Apakah anda pernah batuk berdarah ? Kemungkin an Besar K12 Apakah nafsu makan anda berkurang ? Pasti K13 Apakah anda pernah batuk berdahak putih ? Tidak Pasti K14 Apakah anda mengalami batuk hilang timbul ? Tidak Pasti K15 Apakah anda pernah bersin dipagi hari ? Tidak Pasti K16 Apakah anda mual ? Tidak Pasti K17 Apakah anda muntah ? Tidak Pasti K18 Apakah anda merasakan perut terasa sakit? Tidak Pasti K19 Apakah anda mengalami suara serak ? Tidak Pasti K20 Apakah anda pernah radang Paru ? Tidak Pasti K21 Apakah anda merasakan pembengkakan dileher dan wajah ? Tidak Pasti K22 Apakah anda merasa gatal ditenggorokan ? Tidak Pasti K23 Apakah anda pernah batuk berdahak kuning ? Tidak Pasti
CF4 (G02, G03, G10, G11,ᴒ P02)
= Min[1.0; 1.0; 1.0; 0,7] * 0,60 = 0,7 * 0,60
= 0,42
Rule  5 :  IF  G06  (CF=0.8  )  AND  G010  (CF=1.0  )AND  G11 (CF=0,7 )AND G12 (CF=1.0 )THEN P02 (CF =0.65)
CF4 (G06, G10, G11, G12,ᴒ P02)
= Min[1.0; 1.0; 0.7; 1.0] * 0,65 = 0,7 * 0,60 = 0,455
Rule 6  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 7  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 8  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 9    :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 10:  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 11  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 12:  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 13  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 14  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 15  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 16  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 17  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 18  :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule 19:  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Berdasarkan  hasil  dari  fakta  baru  diperoleh rule 4  dan rule 5,  memiliki  hipotesa  yang  sama  yaitu  P02,  oleh karena  itu  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan CF gabungan :
(    ) (    ) (    ) = 0,42+( 0,455* [1-0,42])
= 0,42+ (0,455 *0,58) = 0.68
Berdasrkan  hasil  perhitungan  diperoleh  tingkat kepastian  dari  pasien1  dengan  diagnosis  penyakit Tuberkolosis    Paru  (TBC)  dengan  nilai  sebesar  0.68 atau 68%.

## Tabel. 13 Gejala dari Pasien 2
Kode Gejala Pertanyaan Jawaban K01 Apakah anda pernah batuk berdahak putih ? Tidak Pasti K02 Apakah anda mengalami sesak napas ? Mungkin K03 Apakah anda demam lebih dari seminggu ? Mungkin K04 Apakah berat badan anda turun ? Pasti K05 Apakah anda mengalami keringat malam ? Hampir Pasti K06 Apakah anda merasakan nyeri dada ? Hampir Pasti K07 Apakah anda mengalami panas naik turun ? Hampir Pasti K08 Apakah anda merakan sakit dibagian kepala ? Tidak Pasti K09 Apakah anda mengalami menggigil ? Tidak Pasti K10 Apakah anda merasakan badan lemah ? Tidak Pasti K11 Apakah anda pernah batuk berdarah ? Tidak Pasti K12 Apakah nafsu makan anda berkurang ? Tidak Pasti K13 Apakah anda pernah batuk berdahak putih ? Tidak Pasti K14 Apakah anda mengalami batuk hilang timbul ? Tidak Pasti K15 Apakah anda pernah bersin dipagi hari ? Tidak Pasti K16 Apakah anda mual ? Tidak Pasti K17 Apakah anda muntah ? Tidak Pasti K18 Apakah anda merasakan perut terasa sakit? Tidak Pasti K19 Apakah anda mengalami suara serak ? Tidak Pasti K20 Apakah anda pernah radang Paru ? Tidak Pasti K21 Apakah anda merasakan pembengkakan dileher dan wajah ? Tidak Pasti K22 Apakah anda merasa gatal ditenggorokan ? Tidak Pasti K23 Apakah anda pernah batuk berdahak kuning ? Hampir Tidak Pasti
Keterangan dari setiap rule dari fakta baru:
Rule 1 :Tidak dapat dieksekusi karena ada evidence yang tidak fakta.
Rule 2 : IF G04 (CF=1 )AND G05 (CF=0,8 )AND G06 (CF=0,8 )AND G07 (CF=0.8 )THEN  P01 (CF =0.75) CF4 (G04, G05, G06, G07,ᴒ P01)
= Min[1; 0,8; 0,8; 0,8] * 0,75 = 0,8 * 0,75 = 0,6
Rule 3 : Tidak dapat dieksekusi karena ada evidence yang tidak fakta.
Rule4 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta Rule  5 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta Rule  6 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  7 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  8 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  9 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  10 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  11 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  12 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  13 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  14 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  15 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Rule  16 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  17 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta Rule  18 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta. Rule  19 :  Tidak  dapat  dieksekusi  karena  ada evidence yang tidak fakta.
Berdasarkan  hasil  dari  fakta  baru  diperoleh rule 2, memiliki  hipotesa  yang  sama  yaitu  P01,  dengan  nilai 0.6 atau 60 %  terkena penyakit Radang Paru-Paru.
Pengujian  terhadapa  2  data  pasien  dilakukan  untuk melihat  seberapa  besar  tingkat  akurasi  hasil  sistem pakar  berbasis  online.  Dengan  hasil  yang  diberikan pakar.  Dalam  pengujian  ini  yang  menjadi  hasil pengujian adalah penyakit paru dan jenis penyakit paru yang  bersumber  dari  data  pasien  penyakit  paru  di Rumah  sakit  umum  daerah  Sijunjung.  Berikut  Tabel hasil perhitungan dua data pasien penyakit paru.
Tabel 14. Hasil Perhitungan 2 data Pasein Kode pasien Kode Penyakit Nama Penyakit Nilai CF Pasien 1 N02 Tuberkolosis Paru 68% Pasien 2 N01 Radang Paru 60%
Tabel 14 dari dua kasus  menunjukan  hasil perhitungan dua  data  uji  coba  pasien  penyakit  paru  menggunakan etode certainty factor dengan proses perhitungan secara manual. Hasil nilai certainty factor tersebut didapatkan dari proses pencarian fakta dengan rule terhadap 7 jenis penyakit pada paru besera kegaja-gejalanya.
Penelitian  ini  juga  didukung  dengan  pembangunan sistem  tang  diaplikasikan  dengan  menggunakan pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Ini  lah bentuk  tampilan  halaman  depan  pada  sistem  pakar menggunakan  metode  certainty  factor  dalam  akurasi identifikasi penyakit paru pada Gambar 2.
Gambar 2. Penyakit Paru
Pada  gambar  2  menampilkan  tampilan  awal  pada sistem  pakar  menggunakan  metode  certianty  factor dalam akurasi identifikasi penyakit paru.
Tampilan halaman konsultasi pasien pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Konsultasi Pasien
Gambar  3  menampilkan  proses  konsultasi  user  dengan sistem  pakar,  yaitu  user  memilih  jawaban  pada  tabel konsultasi  terhadap  pertanyaan-pertanyaan  yang  telah disediakan di menu konsultasi.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan    penelitian  dan  pembahasan  yang dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  yaitu: dengan  adanya  sistem  pakar  menggunakan  metode certainty factor dalam akurasi identifikasi penyakit paru ini  pasien  dapat  melakukan  diagnosa  secara  dini berdasarkan  gejala-gaejala  penyakit  pada  paru,  dengan
adanya  penerapan  aplikasi  ini  dapat  mambantu masyarakat  umum  untuk  mengetahui  jenis-jenis penyakit  paru  pada  pasien  dengan  cepat  tanpa  harus bertemu lengsung dengan dokter,  sistem pakar ini juga dapat  membantu  mengurangi  ketidaktahuan  pengguna terhadap  penyakit  paru  dan  dapat  menghasilkan informasi yang tepat dan berguna untuk penggunanya.

## Daftar Rujukan
[1] Saputra,  A.  (2016). Pengembangan  Sistem  Pakar  Identifikasi Penyakit  Paru-Paru  Menggunkan  Metode  Certainty  Factor . IT Journal, 4 (2).
[2] Kurniawan,  B.,  Utami,  Y.  R.  W.,  Saptomo,  W.  L.  Y.  (2017).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru  Pada  Anak  dengan Menggunakan Metode Certainty Factor . Jurnal TIKomSiN, 5 (2).
[3] Cahyadi,  B.  (2018). Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Paru Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dengan  Mesin  Inferensi Forward  Chaining  Berbasis  Android . JATI:  Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika, 2 (1).
[4] Gustinaldi.  (2019). Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Paru-Paru  dengan  Menngunakan  Metode  Forward  Chaining  di
RSUD  Teluk  Kuantan . Jurnal  Perancanaan,  Sains,  Teknologi dan Komputer, 2 (1), 58-66.
[5] Santi,  I.  H.,  &  Andari,  B.  (2019).  Sistem  pakar  untuk Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode  Certianty Factor. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 3 (2). DOI: https://doi.org/10.29407/intensif.v3i2.12792 .
[6] Kuryanti,  S.  J.,  &  Septiani,  M.  (2018). Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Saluran  Pernapasan  Pada  Anak  (Studi Kasus:  RSAB  Harapan  Kita  Jakarta) . Sinkron  Jurnal  & Penelitian Teknik Informatika. 2 (2).
[7] Aini,  N.,  Ramadiani,  R.,  &  Hatta,  H.  R.  (2017).  Sistem  Pakar Penyakit  Tuberkulosis. Informatika  Mulawarnan,  12 (1).  DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v12i1.224 .
[8] Sumiati., Badriyah, R. D. M., & Ariani, A. (2017). Sistem Pakar Untuk  Diagnosis  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  di  Puskesmas  Citangkil . Jurnal  ProTekInfo,
4 (1), 34-42.
[9] Wahyuni, S. N., & Garjita, L. (2019). Perancangan Sistem Pakar Diagnosis  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Algiritma  Bayes. IJUBI Indonesian  Journal  of  Business  Intelligance.  2 (1),  9-17.  DOI: http://doi.org/10.21927/ijubi.v2i1.1020 .