## Aplikasi Diagnosa Dini Penyakit Tuberculosis Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor
Trio Alfianto 1 , Benisius 2
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Krida Wacana
1 trio.2014tin035@civitas.ukrida.ac.id , 2 ehba@ukrida.ac.id
Diterima: 21 Agustus 2018 | Diperbaiki: 14 September 2018 | Disetujui: 20 September 2018
Abstrak  -- Tuberkulosis  atau  TB  merupakan  salah  satu permasalahan kesehatan terbesar dan juga penyebab kematian kesembilan di seluruh dunia serta penyebab utama dari satu infectious  Agents yang  merupakan  bahan  pencemar  yang dapat menyebabkan ganggunan kesehatan manusia. Indonesia  merupakan  salah  satu  dari  lima  negara  dengan jumlah terbesar kasus insiden TB pada tahun 2016  bersama India,  Cina,  Filipina  dan  Pakistan.  Dalam  bidang  ilmu komputer,  pendekatan  sistem  pakar  dapat  diterapkan  untuk membangun  sebuah  sistem  yang  dapat  mendiagnosa  suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala umum yang ditimbulkannya. Permasalah terkait aspek ketidakpastian dari jawaban user yang  dapat  berdampak  pada  hasil  diagnosa dapat  diatasi  dengan  menerapkan  metode certainty  factor (CF) . Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu aplikasi sistem  pakar  diagnosa  dini  penyakit  tuberkulosis  berbasis android. Dengan memanfaatkan keunggulan aplikasi mobile yang  dapat  diunduh  hanya  melalui smartphone ,  aplikasi  ini diharapkan dapat memudahkan masyarakat untuk mengetahui  tingkat  resiko  terkena  penyakit  tuberkulosis sehingga  olehnya  upaya  penanggulangan  dini  dapat  segera dilakukan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode certainty  factor dapat  digunakan  untuk  mengembangkan sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  tuberkulosis  paru  dan  tuberkulosis kelenjar dengan tingkat kesalahan yang rendah.
Kata  Kunci: tuberkulosis,  android, certainty  factor, tuberkulosis paru, tuberkulosis kelenjar

## I. PENDAHULUAN
Tuberkulosis adalah penyakit yang disebabkan oleh bakteri mycobacterium  tuberculosis .  Bakteri  tersebut  dapat menyerang  berbagai  bagian  tubuh  manusia  seperti  ginjal, tulang,  otak  dan  paru-paru  serta  bagian  tubuh  lainya.  Paru- paru  merupakan  bagian  organ  tubuh  manusia  yang  paling rentan  penyakit  tuberkulosis  [1].  Tuberkulosis  merupakan salah  satu  permasalahan  kesehatan  terbesar  dan  juga penyebab  kematian  kesembilan  di  dunia  serta  penyebab utama infectious  agents yang  merupakan  bahan  pencemar yang  dapat  menyebabkan  gangguan  kesehatan  manusia. Terdapat  lima  negara  dengan  kasus  insiden  tuberkulosis, kelima negara yang menonjol memiliki jumlah terbesar kasus insiden  pada  2016  adalah  (dalam  urutan  menurun)  India, Indonesia, Cina, Filipina dan Pakistan [2].
Di  Indonesia  pada  2016  ditemukan  jumlah  kasus tuberkulosis  sebanyak  351.893  kasus.  Angka  ini  meningkat bila dibandingkan semua kasus tuberkulosis yang ditemukan
pada  2015  yakni  sebesar  330.729  kasus.  Jumlah  kasus tertinggi yang dilaporkan terdapat di provinsi dengan jumlah penduduk yang besar yaitu Jawa Barat, Jawa Timur dan Jawa Tengah. Kasus tuberkulosis di tiga provinsi tersebut sebesar 44% dari jumlah seluruh kasus baru di Indonesia [3].
Salah  satu  faktor  risiko  terjadinya  tuberkulosis  di Indonesia  adalah  masih  banyak  masyarakat  yang  belum memiliki  hunian  yang  memenuhi  standar  kesehatan  [4]. Tempat tinggal masyarakat yang berada di lingkungan padat penduduk  adalah  faktor  lain  yang  menyebabkan  berbagai macam  bakteri  muncul  sehingga  dapat  menyerang masyarakat  sekitar.  Faktor  lainnya  adalah  masih  kurangnya pengetahuan tentang perilaku hidup sehat serta belum adanya pembinaan  terhadap  penyakit  tuberkulosis  sendiri  kepada masyarakat  dari  dinas  kesehatan  setempat  [5].  Sebagian masyarakat  juga  masih  mengganggap  jika  batuk  selama berbulan-bulan  merupakan  batuk  biasa.  Padahal  apabila dicermati  batuk  dalam  jangka  waktu  yang  panjang merupakan  salah  satu  gejala  penyakit  tuberkulosis.  Pada umumnya masyarakat baru akan memeriksakan penyakitnya ketika  sudah  parah.  Kurangnya  fasilitas  yang  memadai  dan dokter  ahli  yang  terbatas  hingga  kurangnya  pengetahuan masyarakat  mengenai  penyakit  tuberkulosis  seringkali membuat  diagnosis  tuberkulosis  terlambat  sehingga  dapat mengancam kesehatan masyarakat [6].
Dalam  bidang  ilmu  komputer,  pendekatan  sistem pakar  dapat  diterapkan  untuk  membangun  sebuah  sistem yang dapat mendiagnosa suatu penyakit berdasarkan gejala- gejala umum yang ditimbulkannya. Permasalah terkait aspek ketidakpastian dari jawaban user yang dapat berdampak pada hasil  diagnosa  dapat  diatasi  dengan  menerapkan  metode certainty factor (CF) .
Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  suatu aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  dini  penyakit  tuberkulosis berbasis android. Dengan memanfaatkan keunggulan aplikasi mobile yang  dapat  diunduh  hanya  melalui smartphone , aplikasi ini diharapkan dapat memudahkan masyarakat untuk mengetahui  tingkat  resiko  terkena  penyakit  tuberkulosis sehingga  olehnya  upaya  penanggulangan  dini  dapat  segera dilakukan.

## II. KONSEP DASAR
A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  cabang  dari kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence (AI)  dan  juga merupakan  bidang  ilmu  yang  muncul  dengan  seiring
perkembangan ilmu komputer. Sistem ini merupakan sistem komputer  yang  bisa  menyamai  atau  meniru  kemampuan seorang  pakar,  sistem  ini  bekerja  untuk  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  menggabungkan dasar pengetahuan untuk menggantikan fungsu seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah  [7].

## B. Tuberkulosis
Tuberkulosis atau TB adalah suatu penyakit infeksi menular yang disebabkan bakteri Mycobacterium Tuberculosis ,  yang  dapat  menyerang  berbagai  organ, terutama  paru-paru.  Penyakit  ini  bila  tidak  diobati  atau pengobatannya  tidak  tuntas  dapat  menimbulkan  komplikasi berbahaya hingga kematian. Tuberkulosis diperkirakan sudah ada  di  dunia  sejak  5000  tahun  sebelum  Masehi,  namun kemajuan  dalam  penemuan  dan  pengendalian  penyakit tuberkulosis baru terjadi dalam dua abad terakhir [8].
Penyakit  tuberkulosis  sering  menyerang  bagian paru-paru  ( Pulmonary  Tuberculosis) saja  seperti  anggapan kebanyakan  orang,  selain  menyerang  paru  ada  juga  yang dapat menyerang organ tubuh lain (tuberkulosis ekstra paru), beberapa  jenis  tuberkulosis  ekstra  paru  seperti  otak ( Miningitis Tuberculosis ), kalenjar getah bening ( Lymphedenopathy  Tuberculosis ),  bagian  terluar  dari  paru- paru  ( Pleurisy  Tuberculosis ),  kulit  ( Miliary  Tuberculosis ), tulang  ( Spine  of  Tuberculosis ),  payudara  ( Mastitis Tuberkulosis ) dan saluran urogenital ( Urogenital Tuberculosis ).  Lama  tidaknya  pengobatan  bagi  penderita Tuberculosis  tergantung  pada  jenis  Tuberculosis  yang diderita,  parah  tidaknya  infeksi  yang  terjadi  dan  lama penanganan  penderita  dari  awal  terinfeksi  hingga  waktu pengobatan.  Semakin  cepat  seseorang  sadar  terdiagnosa penyakit  Tuberculosis  dan  melakukan  pemeriksaan,  maka proses  penyembuhan  yang  dilakukan  dimungkinkan  akan semakin cepat dan sebaliknya [9].

## C. Certainty Factor
Konsep certainty factor diusulkan untuk mengakomodasi  ketidakpastian  seorang  ahli  yang  sering berpikir  untuk  menganalisa  informasi  dengan  frasa  seperti "mungkin",  "kemungkinan  besar",  "hampir  pasti"  dan sebagainya.  Metode  pemilihan certainty  factor cocok  untuk sistem  pakar  dalam  penelitian  ini,  karena  pada  dasarnya metode  CF  diasumsikan  sebagai  tingkat  kepercayaan  ahli untuk data yang digunakan [10].
Faktor  kepastian  ( certainty  factor) menyatakan kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesa) berdasar  bukti  atau  penilaian  pakar. Certainty  factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan suatu derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data [11].
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]
Keterangan:
CF(H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti
MB(H,E)  = measure  of  belief terhadap  hipotesa  H,  jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
MD(H,E)  = measure  of  disbelief terhadap evidebce H,  jika diberikan evidance E (antara 0 dan 1)
Certainty factor untuk kaidah premis tunggal:
CF[H,E] 1 = CF[H] * CF[E]
Certainty  Factor untuk  kaidah  dengan  kesimpulan  yang serupa (similarly concluded rules) :
CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [ 1 - CF[H,E] 1 ]

## III. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperti  pada  gambar  1.  Penelitian  ini  diawali  dengan identifikasi permasalahan yang adalah uraian dari permasalah dan pendekatan-pendekatan yang dapat diaplikasikan.
Identifikasi Masalah Analisa dan Perancangan Implementasi dan Testing Studi Literatur

## Kesimpulan
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan hasil identifikasi  masalah, selanjutnya dilakukan studi literatur yang terkait dengan topik penelitian. Tahap  berikutnya  adalah  analisa  dan  perancangan  aplikasi sistem  pakar  yang  meliputi  analisa  kebutuhan  sistem, perancangan alur sistem, basis data dan user interfac e. Hasil dari  perancangan  kemudian  diterjemahkan  menjadi  sebuah aplikasi  sistem  pakar.  Untuk  menguji  validitas  dari  output yang  diberikan  oleh  sistem  pakar  maka  pada  tahap implementasi  juga  dilakukan testing pada  aplikasi . Tahap terakhir adalah penarikan kesimpulan.

## IV. ANALISA DAN PERANCANGAN

## A. Analisa Kebutuhan
Proses ini dilakukan untuk menentukan kebutuhan- kebutuhan dalam perancangan aplikasi sistem pakar. Analisa dilakukan  dengan  melibatkan  Prof.  Dr.  Herdiman  T.P. DTM&H. Sp.PD-KPTI selaku pakar dalam bidang penyakit dalam  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  macam- macam gejala penyakit serta jenis penyakit yang merupakan basis  pengetahuan  dalam  perancangan  system  pakar.  Selain analisa kebutuhan, analisa metode certainty factor yang akan menjelaskan secara rinci tentang metode itu sendiri, dimulai dari  penentuan  jenis  penyakit  dan  gejala-gejala  penyakit tuberkulosis  yang telah diberi bobot atau nilai CF dan telah dikonfirmasi oleh pakar.

## 1) Data Jenis Penyakit Tuberkulosis
Data  jenis  penyakit  tuberkulosis  yang  akan digunakan sebagai data pengetahuan yaitu tuberkulosis paru dan tuberkulosis kelenjar.

## 2) Data Gejala Penyakit Tuberkulosis
Tabel 1 merupakan daftar data gejala penyakit, data ini  sudah  berisikan  bobot  nilai  yang  akan  digunakan  dalam perhitungan pada metode certainty factor yang telah melalui proses wawancara dengan pakar .

## Tabel 1. Data gejala penyakit tuberkulosis
Kode Nama Gejala Nilai CF Pakar GT001 Batuk terus menerus selama ≥ 2 minggu 1 GT002 Batuk dengan dahak cair 0.4 GT003 Batuk dengan dahak berwarna hijau 0.5 GT004 Batuk dengan dahak darah 0.8 GT005 Sesak nafas 0.6 GT006 Nyeri dada 0.6 GT007 Penurunan nafsu makan 0.4 GT008 Penurunan berat badan 0.4 GT009 Perasaan kurang enak badan/ malaise 0.5 GT010 Berkeringat malam hari tanpa ada kegiatan fisik 0.6 GT011 Demam 0.4 GT012 Demam meriang berkepanjangan 0.5 GT013 Menggigil 0.6 GT014 Munculnya benjolan pada bagian yang mengalami gangguan seperti leher, ketiak, maupun daerah selangkangan 1 GT015 Benjolan terus tumbuh baik ukuran maupun jumlahnya 0.7 GT016 Benjolan terasa kenyal ketika disentuh 0.6

## 3) Data Nilai Kepastian User
Tabel 2 merupakan daftar pilihan jawaban dari user beserta  nilai  bobot yang  nantinya  pada  aplikasi  akan ditampilkan ketika user memilih jawaban yang sesuai dengan gejala yang mereka alami.
Tabel 2. Data jawaban user
Keterangan Nilai CF User Tidak 0 Tidak Tahu 0.1 Mungkin 0.4 Sedikit Yakin 0.7 Hampir Yakin 0.8 Sangat Yakin 1

## 4) Data hubungan gejala dengan penyakit
Berikut  ini  merupakan  data  relasi  hubungan  antara gejala  penyakit  tuberkulosis  dengan  jenis  penyakit tuberkulosis,  akan  diberi  tanda  “x”  yang  menunjukan hubungan antara gejala dan jenis penyakit tuberkulosis.
Tabel 3. Data Hubungan Gejala dan Jenis Penyakit
Kode Gejala Jenis Penyakit TB Paru TB Kelenjar GT001 x GT002 x GT003 x GT004 x GT005 x GT006 x GT007 x x GT008 x x GT009 x x GT010 x GT011 x x GT012 x GT013 x GT014 x GT015 x GT016 x
5) Rules Based
Berikut  ini  merupakan  aturan-aturan  dasar  yang merupakan bagian dari penerapan metode certainty factor:
Rule 1 : IF GT001 AND GT002 AND GT003 AND GT004
AND GT005 AND GT006 AND GT007 AND GT008 AND GT009 AND GT010 AND GT011 THEN Tuberkulosis Paru
Rule 2 : IF GT007 AND GT008 AND GT009 AND GT011 AND GT012 AND GT013 AND GT014 AND GT015 AND GT016 THEN Tuberkulosis Kelenjar

## 6) Perhitungan Metode Certainty Factor
Setelah  semua  data  diperoleh,  dari  mulai  jenis penyakit,  gejala  beserta  bobotnya  dan  nilai  jawaban user beserta  nilai  kepastiannya,  maka  selanjutnya  dilakukan perhitungan  nilai certainty  factor berdasarkan  setiap  gejala untuk masing-masing penyakit dengan cara mengalikan nilai kepastian gejala dari pakar dengan nilai kepastian dari user . Berikut  adalah  rumus  awal  perhitungan  metode certainty factor:
CF[H,E] n = CF[H] n * CF[E] n = CF pakar * CF user = hasil n Keterangan:
n : Jumlah gejala

## B. Perancangan
Tahap  perancangan  berisikan  rancangan  umum terkait aplikasi system pakar yang akan dikembangkan. Hal itu  meliputi flowcharts , use  case dan entity  relationship diagram (ERD) .
1) Flowcharts Flowchart pada gambar 2 menggambarkan alur pada aplikasi.  Proses  diawali  pilihan  bagi user untuk  melakukan registrasi untuk login . Halaman beranda akan muncul apabila user  berhasil  login . Selanjutnya  pada  halaman  beranda tersedia  empat  pilihan  yang  dapat  dipilih,  yakni  artikel informasi, diagnosa, rekam medik dan logout .
Start Input email & password Login? Tampilkan artikel Menu Artikel? Tampilkan Beranda Menu Diagnosa? Menu Rekam Medik? Registrasi Akun valid? N N Y Y End N Proses Diagnosa Tampilkan artikel Y Y Y Logout? N N Y N
Gambar 2. Alur sistem aplikasi Sistem Pakar Diagnosa
Sistem  pakar  dengan  metode certainty  factor akan diimplementasikan  pada  menu  diagnosa .  Flowchart dari proses pendiagnosaan adalah seperti pada gambar 3.
Start End Cetak pertanyaan & simpan jawaban ke-i Hitung CF[H,E] = CFpakar * CFuser Cetak hasil Diagnosa Menu Diagnosa, i = 1; Hitung hasil = CFcombine * 100% Hitung CF combine CF[H,E]1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1-CH[H,E] 1 i   16 Y N db i = i + 1
Gambar 3. Flowchart proses diagnosa penyakit
2) Use Case Diagram
Gambar 4 merupakan use case diagram dari system yang  dirancang.  Di  sini user dapat  melakukan  aktivitas seperti  melakukan  registrasi  akun  (register),  melakukan proses login & logout , membaca artikel informasi, melakukan diagnosa  penyakit  hingga  melihat  rekam  medik  dari  akun yang bersangkutan.
User Register Login Artikel <<include>> Diagnosa Rekam Medik Logout <<include>> <<include>> <<include>>
Gambar 4. Use Case Diagram
3) Entity Relationship Diagram
Tahap ini menjelaskan tahap perancangan database yang  dapat  dijelaskan  melalui  relasi  antar  entitas.  Terdapat lima entitas yang saling berhubungan,  entitas user memiliki hubungan one  to  many dengan  entitas record dikarenakan satu user dapat  memiliki  banyak record. Entitas  record memiliki  hubungan many  to  many dengan  entitas history dikarenakan  banyak record dapat  memiliki  lebih  dari  satu
history. Entitas history memiliki  hubungan one  to  many dengan  entitas  penyakit  dikarenakan  satu history memiliki lebih dari satu penyakit. Entitas penyakit memiliki hubungan one to many dengan entitas gejala dikarenakan satu penyakit memiliki lebih dari satu gejala. Berikut ini adalah gambaran hubungan antar entitas yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Entity Relationship Diagram

## V. IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

## A. Implementasi
Setelah  tahap  perancangan  selesai  dilakukan  maka tahap  selanjutnya  adalah  tahap  implementasi.  Berikut  ini adalah hasil dari implementasi aplikasi mobile sistem pakar diagnosa  dini  penyakit  tuberkulosis  menggunakan  metode certainty factor berbasis android.
Gambar 6 merupakan tampilan halaman login yang akan  muncul  pertama  kali  saat  aplikasi  dijalankan.  Di  sini user yang telah memiliki akun harus melakukan proses login terlebih dahulu agar dapat masuk ke dalam halaman beranda. Menu registrasi disediakan untuk user yang baru pertama kali dan dimaksudkan untuk keperluan pendaftaran akun.
Halaman seperti pada gambar 7 akan ditampilkan apabila user berhasil login .  Di  sini user dapat  melakukan  berbagai kegiatan  seperti  melihat  informasi  seputar  penyakit tuberkulosis,  melakukan  diagnosa  penyakit,  serta  melihat riwayat diagnosa yang pernah dilakukan melalui menu rekam medik.
Gambar 7. Halaman Beranda
Gambar 8.a merupakan tampilan dari halaman diagnosa penyakit  yang  diberisikan  pertanyaan  serta  pilihan  jawaban
yang nanti akan dijawab oleh user . Di sini user diminta untuk memilih  jawaban  sesuai  dengan  tingkat  keyakinan user. Sesuai  perancangan  maka  terdapat  16  pertanyaan  dan  6 pilihan jawaban dengan nilai CF seperti yang telah ditetapkan sebelumnya.
Gambar 8. Halaman Diagnosa Penyakit
Gambar  8.b  merupakan  tampilan  dari  halaman  hasil diagnosa  penyakit  yang  akan  ditampilkan  diakhir  proses diagnosa.  Hasilnya  berupa  nilai  persentase  dari  dua  jenis penyakit  tuberkulosis  beserta  rekapan  gejala  yang  dialami oleh user .
Gambar  9  merupakan  tampilan  dari  halaman  rekam medik  yang  berisikan  riwayat  hasil  diagnosa  yang  pernah dilakukan oleh user beserta tanggal diagnosa dilakukan.

## Gambar 9. Halaman Rekam Medik

## B. Evaluasi
Evaluasi  berupa  testing  pada  aplikasi  dilakukan dengan menggunakan pendekatan white box testing dan black box testing . Pengujian white box yang diuji berupa validitas hasil  perhitungan  sistem  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan excel . Sedangkan  pengujian black  box dilakukan  dengan  cara menguji keberhasilan dari beberapa fungsi yang terdapat pada
aplikasi seperti fungsi dari login , register , diagnosa penyakit, hasil diagnosa, dan rekam medik.
Setelah  pengujian  dilakukan  kemudian  hasil  dari aplikasi  akan  dibandingkan  dengan  keputusan  pakar,  pakar disini  adalah  Prof.  Dr.  Herdiman  T.P.  DTM&H.  Sp.PD- KPTI. Perbandingan akan dilakukan dengan menggunakan 5 data  yang  telah  didapatkan  pada  saat  aplikasi  dibuka  untuk testing  dengan  pakar.  Data  yang  diuji  dengan  pakar  adalah seperti pada table 4.
Tabel 4. Data pengujian Data Pasien A B C D E Hampir Yakin Tidak Sedikit Yakin Tidak Hampir Yakin Tidak Tidak Tidak Tidak Tahu Tidak Tidak Tidak Tidak Mungkin Tidak Sedikit Yakin Tidak Mungkin Sedikit Yakin Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tahu Tidak Mungkin Mungkin Mungkin Sangat Yakin Mungkin Mungkin Tidak Tahu Mungkin Mungkin Tidak Tahu Sedikit Yakin Sedikit Yakin Sedikit Yakin Sedikit Yakin Sedikit Yakin Tidak Tidak Mungkin Sangat Yakin Tidak Tidak Mungkin Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tahu Tidak Tidak Tidak Tidak Mungkin Tidak Tidak Tidak Tidak Hampir Yakin Sedikit Yakin Tidak Tidak Tidak Sedikit Yakin Mungkin Mungkin Tidak Tidak Hampir Yakin Mungkin Hampir Yakin Tidak

## Tabel 5. Nilai hasil pengujian
Jenis Penyakit / Pasien Tuberkulosis Paru Tuberkulosis Kelenjar A 95.96 54.14 B 55.97 98.31 C 92.89 92.47 D 95.84 87.73 E 89.52 47.58
Dari  lima  hasil  pengujian  terdapat  satu  hasil  yang dianggap  tidak  valid  oleh  pakar  yaitu  hasil  milik  pasien  E. Menurut  pakar  hasil  tersebut  dianggap  tidak  valid  karena jawaban  dari  pasien  ketika  melakukan  diagnosa  melalui aplikasi  terbilang  masih  kurang  mendukung  terhadap  nilai kepastian  dari  hasil  diagnosa.  Karena  dengan  tingkat  nilai yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  ketika  pasien  E  melakukan diagnosa tidak sesuai dengan jawaban apabila seorang pasien terkena  sebuah  penyakit  tuberkulosis.  Untuk  menghitung error dari  hasil  pengujian  maka  digunakan  rumus 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑑𝑎 sehingga tingkat error yang  didapat  adalah  sebesar  20%  yang  dapat dikategorikan memiliki tingkat kesalahan yang rendah.

## VI. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  bahwa metode certainty factor dapat digunakan untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  yang digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  tuberkulosis  paru dan  tuberkulosis  kelenjar  dengan  tingkat  kesalahan  yang rendah.

## VII. REFERENSI
[1]. Leony Lidya. 2017. Developing Expert System for Tuberculosis  Diagnose  to  Support  Knowledge Sharing  in  the  Era  of  National  Health  Insurance
System . IOP Conference Series: Materials Science and  Engineering.  United  Kingdom:  Annual Applied Science and Enggineering Conference.
[2]. Global  Tuberculosis  Report  2017.  World  Health Organization. 2017.
[3]. Profil Kesehatan Indonesia. Kemenkes RI. 2016.
[4]. Mudiyono, Nur Endah W dan M Sakundarno Adi. 2015.  Relationship  Between  Mother’s  Behavior and Physical Environment House of Children with Incidence of Pulmonary Tuberculosis In Pekalongan  City.  Jurnal  Kesehatan  Lingkungan
Indonesia Vol. 14 No.2
[5]. Pardjono,  Puguh  Santoso,  Dyah  Ika  Krisnawati, Erna  Susilowati,  Elfi  Quyumi  dan  Novita
Setyowati.  2012.  Pengaruh  Dinamika  Kelompok
Sosial Terhadap
Angka
Kejadian Dan
Penyembuhan  Penyakit  Tuberkulosis  Paru  Di Wilayah  Puskesmas  Mojoroto.  Jurnal  Ilmu Kesehatan Vol. 1 No. 1.
[6]. Nur Aini, Ramadiani dan Heliza Rahmania Hatta. 2017. Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Penyakit Tuberculosis .  Jurnal  Informatika  Mulawarman
Vol. 12 No. 1
[7]. Rahmi  Ras  Fanny,  Nelly  Astuti  Hasibuan  dan Efori  Buulolo.  2017.  Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Asidosis  Tubulus  Renalis
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Dengan Penulusuran Forward Chaining. Media
Informatika Budidarma Vol. 1 No. 1.
[8]. InfoDatin  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementrian Kesehatan  RI. Tuberkulosis  Temukan  Obati Sampai Sembuh. Kemenkes RI. 2016.
[9]. Hartatik.  2015. Diagnosa  Jenis  Tuberculosis Dengan  Algoritma  Bayes. Konferensi  Nasional
Sistem & Informatika. STMIK STIKOM Bali
[10]. Whisnu Ulinnuha Setiabudi, Endang Sugiharti dan
Florentina  Yumi  Arini.  2017. Expert  System Diagnosis Dental Disease Using Certainty Factor Method. Scientific  Journal  of  Informatics  Vol.  4 No. 1
[11]. Nur Anjas Sari. 2013. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode
Certainty  Factor.  Pelita  Informatika  Budi  Darma Vol.4 No. 3