SISTEM PAKAR UNTUK MENGETAHUI PERKEMBANGAN MOTORIK NORMAL PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF)
Sawitri 1) , Latipah 2),
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama Surabaya Email: sawitri469@gmail.com 1) , latifah.rifani@narotama.ac.id 2)
Abstract: There  are  some  parents  who  do  not  know  about  how  their  children  grow,  so sometimes there are parents who force their children in various ways so that they can grow like  children  around  them.  But  there  are  also  parents  who  are  more  concerned  with  the wishes  of  children  by  allowing  children to  grow  as  they  occur.  With  that,  this  research  will build  a  system  in  which  children  are  declared  normal  or  abnormal  growth  by  answering  a number of questions through an application with website access. So that it can help parents better know  what  is  happening  to their child's  growth  and  development.  This  study  uses  the certainty  factor  (CF)  method  as  a  reference  calculation,  with  several  possibilities,  namely very sure, sure, quite sure, a little sure, not sure and not sure. With these parameters will be calculated  the  value  of  confidence  weights  with  the  weight  of  symptoms  so  as  to  produce diagnostic  results  in  the  form  of  a  percentage  value.  In  this  study,  for  example  if  the  user chooses  the  weight  of  certainty,  the  diagnostic  result  obtained  is  97.33%,  meaning  that  the user has gross motor growth / normal physical movement.
Keywords: Sistem Pakar, Certainty Factor (CF), Motorik

## PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  keahlian  yang dijadikan menjadi sistem yang dapat membantu mempermudah kalangan di era saat ini  agar  dapat  mendapatkan  informasi  dengan cepat  dan  tepat.  Sehingga  tidak  perlu mengantri  atau  menambah  biaya  untuk perjalanan  dan  lain-lain.  Cukup  dengan menggunakan smartphone atau lain sebagainya dan mengakses informasi melalui internet.
Dengan  adanya  sistem  pakar  yaitu  nilai pakar  yang  dapat  diakses  melalui  internet. Untuk  membantu  masyarakat  terutama  orang tua yang memiliki anak usia 0-1 tahun tentang bagaimana  atau  apa  yang  terjadi  pada  anak apakah  anak  dari  orang  tua  tersebut  normal atau tidak normal. Orang tua dapat mengetahui apa  yang  terjadi  pada  anak  tersebut.  Sehingga tidak  perlu  gelisah  dengan  adanya  perubahan pada  anak.  Hal  yang  sangat  penting  dalam pertumbuhan  anak  adalah  orang  tua  harus memberikan  stimulasi  yang  baik  untuk  anak sehingga anak dapat tumbuh sesuai usianya.
Penelitian  ini  membahas  tentang  tumbuh kembang  motorik  kasar/pergerakan  fisik  pada anak yang tidak semua orang tua memahami
tahap-tahap  apa  saja  yang  seharusnya terjadi  pada  usia  anak.  Terkadang  ada  orang tua  yang  memaksa  anaknya  untuk  melakukan gerakan  yang  seharusnya  belum  boleh  untuk dilakukan  sehingga  terjadi  kesalahan  pada tubuh yang mengakibatkan kurang berfungsinya  kekuatan  tulang  pada  anak. Dalam  penelitian  ini  membutuhkan  berbagai informasi  dan    referensi  untuk  melakukan perancangan  dan  pembangunan  sistem  pakar yang  yang  jelas  dan  kompleks,  agar  dapat menjadi  solusi  bagi  orang  tua  yang  kurang paham  mengenai  tumbuh  kembang  anak  yang seharusnya  terjadi  pada  usia  anak,  serta  agar menjadi  acuan  para  orang  tua  sebagai pengetahuan  dalam  mengurus  anak  agar tumbuh dengan baik.
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini adalah:
1.  Sistem pakar yang dibangun pada penelitian ini adalah berbasis website.

## 2.  Perhitungan  data  menggunakan  metode
Certainty Factor (CF).
3.  Menggunakan 8 klasifikasi.
4.  Penelitian ini membahas tentang pertumbuhan  motorik  anak  secara  normal dan tidak normal pada usia 0-1 tahun.
5.  Membahas tentang motorik kasar (pergerakan fisik) pada anak.
6.  Bahasa pemograman menggunakan HTML, Javascript dan boostrap.
7.  Pengujian sistem menggunakan blackbox.
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk mengetahui pertumbuhan motorik anak secara normal agar para orang tua dapat mengetahui sedini mungkin keterlambatan yang terjadi yang dapat berakibat tidak baik pada anak, sehingga dapat diperbaiki sedini mungkin Sistem

## Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah sistem  komputer  yang  ditujukan  untuk  meniru semua aspek ( emulates ) kemampuan pengambilan  keputusan  ( decision  making ) seorang  pakar.  Sistem  pakar  memanfaatkan secara maksimal pengetahuan khusus selayaknya  seorang  pakar  untuk  memecahkan masalah[1].
Perkembangan  individu  merefleksikan perkembangan  spesies.  Individu  berkembang menurut iramanya masing-masing dengan pola urutan yang sama dengan individu lain. Gessell juga  menjelaskan  bermacam-macam  usia dimana  anak  berada  pada  masa  “nakal”  atau saat  anak-anak  sedang  berada  di  luar lingkunganya (didunianya)[1]
Gambar 1 Area dari Artificial Intelligence (AI) [2]

## Certainty Factor
Certainty factor merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukan  besarnya  kepercayaan. Certainty Factor didefinisikan sebagai berikut : CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E) …………...(1)
Dimana: CF(H,E): Certainty  factor dari  hipotesis  H yang  dipengaruhi  oleh  gejala    ( evidence )  E.
Besarnya CF berkisar antara -1 sampai dengan 1.  Nilai  -1  menunjukan  ketidakpercayaan mutlak  sedangkan  nilai  1  menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB(H,E):  Ukuran  kenaikan  kepercayaan ( measure  of  increased  belief )    terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD(H,E):  Ukuran  kenaikan  ketidakpecayaan ( measure  of  increased  disbelief )  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E[1].

## Bootstrap
Bootstrap adalah framework  front-end yang intuitif dan powerful untuk pengembangan  aplikasi  web  yang  lebih  cepat dan mudah. Bootstrap
menggunakan HTML,CSS, dan Javascript [3].
Pengujian Black Box
Black  box  testing ,  dilakukan  tanpa pengetahuan  detil  struktur  internal  dari  sistem atau  komponen  yang  dites.  juga  disebut sebagai behavioral testing , specification-based testing , input/output  testing atau functional testing . Black  box  testing berfokus  pada kebutuhan fungsional pada software , berdasarkan  pada  spesifikasi  kebutuhan  dari software. Dengan  adanya black  box  testing , perekayasa software dapat  menggunakan sekumpulan  kondisi  masukan  yang  dapat secara penuh memeriksa keseluruhan kebutuhan fungsional pada suatu program[4].

## METODOLOGI PENELITIAN
Rancangan  penelitian  adalah  alur  yang akan  dirancang  sebagai  acuan  pembangunan sistem  agar  sistem  dapat  dibangun  secara sistematis dan mudah untuk dilakukan sehingga  dapat  mengefisiensi  waktu  serta mendapatkan  hasil  yang  maksimal.  Dalam perancangan  penelitian  ini  alur  penelitian dirancang  menggunakan  desain  yang  telah umum digunakan seperti dibawah ini
Langkah  penelitian  yang  pertama  adalah melakukan  identifikasi  masalah  yang  muncul kondisi  di  lingkungan  rumah,  dimana  para orang  tua  tidak  memahami  kondisi  motoric normal  yang  terjadi  pada  anak-anak  mereka. Dasar pengetahuan atau Knowledge base yang digunakan  sebagai  acuan  dari  penelitian  ini didapat  dari  beberapa  buku  dan  jurnal  yang berkaitan. Di ambil data yang berkaitan dengan pertumbuhan motorik anak, perumusan/ perhitungan  data  menggunakan certainty factor ,  dan  penggunaan  bootstrap  sebagai bahasa  yang  digunakan  untuk  pembangunan sistem.  Setelah  mendapatkan  data  yang dibutuhkan,  akan  dilakukan  perancangan sistem agar pembangunan sistem menjadi lebih mudah  dan  sistematis.  Setelah  perancangan selesai,  selanjutnya  dilakukan  pembangunan sistem menggunakan bootstrap dan memasukkan  rumus certainty factor serta gejala-gejala pertumbuhan anak. Setelah system dibangun, selanjutnya dilakukan pengujian  aplikasi  menggunakan blackbox , dimana  aplikasi  dilihat  apakah  semua  proses yang  diinginkan  berjalan  dengan  baik  dan sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Langkah teakhir adalah hasil penelitian yang diwujudkan dalam bentuk laporan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa Perhitungan Tabel  1  Pertanyaan  Pertumbuhan  dan  nilai pakarnya NO  KODE  GEJALA NILAI PAKAR 1. G1 Bisa mengangkat kepala dan bahunya saat di tengkurapkan 0.6 2. G2 Memindahkan dan memegang benda 0.2 3. G3 Bisa memiringkan badannya ke sisi kanan dan kiri dan tengkurap 0.6 4. G4 Bisa duduk tanpa bantuan orang lain 0.4 5. G5 Melemparkan benda 0.4 6. G6 Meletakkan benda ke telapak tangan orang lain 0.2 7. G7 Merangkak dengan kedua tangan dan kaki 0.2 8. G8 Bisa belajar berjalan sendiri 0.8 Perhitungan Certainty Factor
Perhitungan yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode certainty  factor (CF).  Metode  ini  merupakan metode  yang  digunakan  untuk  menghitung faktor  kepastian  pada  suatu  penyakit,  seperti pada penelitian ini metode ini digunakan untuk menghitung faktor kepastian terhadap diagnosa pertumbuhan  motorik  seorang  anak  dengan mengunakan  beberapa  klasifikasi  yang  telah ditentukan.
Adapun  beberapa  ketentuan  yang  dilakukan untuk pembangunan sistem ini seperti penentuan  bobot  yang  digunakan  baik  itu untuk  sistem  maupun user serta  penentuan nilai  kesimpulan  yang  dijadikan  acuan  untuk
hasil  diagnosa.  Seperti  terdapat  pada  tabel- tabel  dibawah  ini  :  Tabel  2  Bobot  Keyakinan Untuk Jawaban User NO. KEYAKINAN BOBOT KEYAKINAN 1. Sangat Bisa 1 2. Bisa 0.8 3. Cukup Bisa 0.6 4. Sedikit 0.4 5. Tidak Tahu 0.2 6. Tidak Bisa 0 Berikut adalah tabel persentase
kesimpulan  dimana  hasil  diganosa  telah  di pastikan.
Tabel 3  Persentase Hasil Diagnosa TINGKAT PERSENTASE NILAI KEMUNGKINAN 0 - 20 % Sangat yakin pertumbuhan motorik tidak normal 21 - 50 % Kemungkinan besar tidak normal 51 - 95 % Kemungkinan normal 96 - 100% Sangat yakin normal
Berikut  ini  adalah  rumus  yang  digunakan untuk  perhitungan  yang  dilakukan  saat user menjawab pertanyaan dari sistem : CF (H,E) = CF(H) x CF(E) ……………….(2) Dimana :
CF  (H)  adalah  nilai  bobot  keyakinan  dari sistem . Dan CF  (E)  adalah  nilai  bobot  keyakinan  dari jawaban user.
Tabel 4 Contoh Jawaban User N o Pertanyaan Jawaba n Bobot Keyakina n 1. Apakah si Kecil bisa  mengangkat kepala dan bahunya saat ditengkurapkan? Bisa 0.8 2. Apakah si Kecil bisa memindahkan dan memegang benda? Bisa 0.8
3. Apakah si kecil bisa memiringkan badan kesisi kanan dan kiri? Bisa 0..8 4. Apakah si Kecil bisa duduk tanpa bantuan orang lain? Bisa 0.8 5. Apakah si Kecil bisa melemparkan benda? Bisa 0.8 6. Apakah si Kecil bisa  meletakkan benda ke tangan orang lain? Bisa 0.8 7. Apakah si Kecil bisa merangkak dengan kedua tangan dan kakinya? Bisa 0.8 8. Apakah si Kecil dapat belajar berjalan sendiri? Bisa 0.8 Kemudian  tanya  jawab  diatas  dihitung nilai dari CF(H) dengan CF(E) seperti dibawah ini :
CF(H,E)  1  =  CF(H)  1  *  CF(E)1  =0.6  *  0.8  = 0.48 CF(H,E)  2  =  CF(H)  2  *  CF(E)2  =0.2  *  0.8  =
0.16
CF(H,E)  3  =  CF(H)  3  *  CF(E)3  =  0.6  *  0.8 =
0.48
CF(H,E)  4  =  CF(H)  4  *  CF(E)4  =  0.4  *  0.8 =
0.32
CF(H,E)  5  =  CF(H)  5  *  CF(E)5  =  0.4  *  0.8 =
0.32 CF(H,E)  6  =  CF(H)  6  *  CF(E)6  =  0.2  *  0.8 = 0.16 CF(H,E)  7  =  CF(H)  7  *  CF(E)7  =  0.2  *  0.8 = 0.16 CF(H,E)  8  =  CF(H)  8  *  CF(E)8  =  0.8  *  0.8 = 0.64
Langkah selanjutnya adalah meng- kombinasikan  nilai  CF  diatas  sehingga didapatkan  nilai  terakhir  yaitu  hasil  diagnosa terhadap user.
CFcombine CF[H,E] 1,2 =
CF[H,E]  1  +  CF[H,E]  2  *  (1-  CF[H,E]1)  = 0.48 + 0.16 * (1-0.48)
= 0.48 + 0.0832 = 0.5632
CFcombine  CF[H,E]  old,3  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 3 * (1- CF[H,E] old )
=0.5632+ 0.48 * (1 – 0.5632)
=0.5632 + 0.209664 = 0.772864 old 2
CFcombine  CF[H,E]  old2,4  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 4 * (1- CF[H,E] old2 )
= 0.772864 + 0.32 * (1 – 0.772864) = 0.772864 + 0.07268352 = 0.84554752 old 3 CFcombine  CF[H,E]  old3,5  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 5 * (1- CF[H,E] old3 )
= 0.84554752 + 0.32 * (1 – 0.84554752) = 0.84554752 + 0.0494247936 = 0.8949723136 old 4
CFcombine  CF[H,E]  old4,6  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 6 * (1- CF[H,E] old4 )
= 0.8949723136 + 0.16 * (1 – 0.8949723136) = 0.8949723136 + 0.0168044298
= 0.9117767434 old 5
CFcombine  CF[H,E]  old5,7  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 7 * (1- CF[H,E] old5 ) = 0.9117767434 + 0.16 * (1 – 0.9117767434) =0.9117767434 + 0.0141157211 = 0.9258924645 old 6 CFcombine  CF[H,E]  old6,8  =  CF[H,E]  old  + CF[H,E] 8 * (1- CF[H,E] old6 )
= 0.9258924645 + 0.64 * (1 – 0.9258924645) = 0.9258924645 + 0.0474288227 = 0.9733212872 old 7
CF[H,E] old7 * 100 = 0.9733212872 * 100 = 97.33212872%
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa  perhitungan  menggunakan  metode Certainty  Factor (CF)  untuk  mendiagnosa tumbuh  kembang  motorik  kasar  pada user tersebut memiliki persentase tingkat keyakinan yaitu 97.33% yang berarti bahwa kemungkinan user tersebut  memiliki  pertumbuhan  motorik kasar yang normal.

## IMPLEMENTASI
Tahap implementasi adalah tahap terakhir setelah  menjalani  proses  perancangan  dan seterusnya adalah menjalani tahap implementasi  agar  dapat  diketahui  bahwa penelitian  ini  sudah  berjalan  sesuai  keinginan atau memerlukan penelitian yang lebih lanjut.

## Halaman Utama

## Gambar 2 Halaman utama
Pada halaman ini user harus memasukkan nama  dan  usia  anak  terlebih  dahulu  lalu  klik tombol  mulai  untuk  pemeriksaan  lebih  lanjut. Jika  kolom  perintah  masih  kosong  atau  tidak sesuai  maka  anak  keluar  tanda  warning  untuk mengingatkan user .
Gambar 3  Pertanyaan Pertama Pertanyaan  pertama  yaitu  “Apakah  si kecil bisa mengangkat kepala dan bahunya saat di tengkurapkan ? “. Pada tahap ini user harus memilih  salah  satu  pilihan  keyakinan  yang telah  disediakan.  Jawaban user harus  sesuai dengan  kenyataan  atau  pertumbuhan  yang terjadi pada si Kecil sehingga akan didapatkan diagnosa yang sesuai.
Jurnal SPIRIT Vol. 12 No. 1 Mei 2020, hal 37- 43                                     P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
Gambar  4  Hasil Diagnosa
Halaman hasil diagnosa menunjukan hasil persentase sesuai jawaban user dari pertanyaan sistem,  dalam  halaman  ini  terdapat  saran  dari sistem  untuk user .  Jika user ingin  mengulangi diagnose  maka user harus  menekan  tombol ulangi.  Dimana  akan  tertera  halaman  baru untuk  memasukkan  nama  dan  usia  anak kembali.

## PENGUJIAN BLACK BOX
Pengujian dilakukan untuk melihat apakah  aplikasi  berjalan  dengan  lancer  dan semua  proses  yang  ada  didalamnya  sesuai dengan yang diinginkan. Jika tidak maka perlu diperbaiki  terlebih  dahulu.  Hasil  pengujian aplikasi dengan menggunakan metode blackbox dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini: Tabel 5 Pengujian Blackbox
N
o.
Skenari o pengujia n Hasil yang diharapk an Hasil dari sistem Hasil 1.  Pengujia n halaman awal Menamp ilkan halaman awal yang menampi lkan bahwa user harus menginp ut nama dan usia terlebih dahulu Menam pilkan halama n yang berisi kolom pengisi an nama dan usia user dan tombol untuk memula i Valid
diagnos a 2.  Pengujia n halaman dashboa rd Menamp ilkan halaman perhitun gan kemungk inan diagnosa dengan beberapa pertanya an Menam pilkan halama n perhitu ngan kemung kinan diagnos a dengan beberap a pertany aan Valid 3.  Pengujia n halaman hasil Certaint y Factor (CF) Menamp ilkan hasil diagnosa Menam pilkan hasil diagnos a valid
Dari  hasil  pengujian  diatas  dinyatakan bahwa  semua  kategori  pengujian  dinyatakan valid  dengan  arti  semua  sistem  pada  aplikasi diagnosa website pada  penelitian  ini  bisa digunakan.

## KESIMPULAN
1) Aplikasi  sistem  pakar  ini  sudah  dapat memberikan informasi terkait
pertumbuahan  motorik  anak  beserta kesimpulan  diagnosa  yang  akurat  , sehingga  orang  tua  tidak  perlu  lagi khawatir  terhadap  perubahan  yang terjadi  pada  anak.  Cukup  berikan stimulasi yang sesuai untuk anak.
2) Dapat  membantu  orang  tua  untuk mengetahui  stimulasi  apa  yang  harus diberikan kepada sang anak agar dapat tumbuh  normal  sehingga  dapat  di lakukan  pemeriksaan  lebih  lanjut kepada  dokter  dan  kemungkinan- kemungkinan  yang  lebih  buruk  dapat dihindari sejak dini.

## SARAN
Penelitian  ini  hanyalah  pembangunan aplikasi  yang  sangat  sederhana,  sehingga masih banyak hal yang belum dapat dirincikan dengan jelas. Dengan begitu, semoga penelitian  ini  menjadi  ajang  acuan  peneliti selanjutnya untuk di sempurnakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini,  Sistem  pakar,  teori  dan aplikasi,  Yogyakarta:  CV.Andi  Offset, 2006.
[2] R.Rosnelly, Sistem pakar, Yogyakarta: Andi, 2012.
[3] J.Enterprise,  Pemograman  bootstrap untuk  pemula,  Jakarta:  PT.Alex  media komputindo, 2016.
[4] Romeo,  Testing  dan  Implementasi
Sistem, Surabaya: Stikom, 2003