## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139

## Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit PES

## Rima Tamara Aldisa
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email : rimatamaraa@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 13/02/2023; Accepted: 26/02/2023; Published: 28/02/2023
Abstrak- Pes merupakan wabah tertua yang diketahui manusia dan akan terus mewabah di dunia. Pes merupakan penyakit menular yang diakibatkan oleh bibit penyakit Yersinia pestis, melalui gigitan kutu yang berkembangbiak pada tikus. Penularan antar manusia terjadi melalui droplet yang mengandung bakteri pes. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan dan merupakan salah satu cabang ilmu yang timbul sejalan dengan suksesi pengetahuan sistem dewasa ini. Sistem pakar dalam  penelitian  ini  diimplementasikan  sebagai  sistem  untuk  menghasilkan  informasi  atau  output  dalam  mencari  tingkat kepastian dalam mendiagnosa jenis penyakit pes yang dialami pasien berasaakan gejala yang dirasakan pasien. Pada sistem pakaer  penggunaannya  harus  digabungkan  dengan  suatu  metode  agar  mampu  berjalan  dengan  benar  dan  optimal.  Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metodecertainty factor (CF). CF merupakan internalisasi ketidakpastian dalam pemikiran profesional  yang  dikemukakan  oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  pada  tahun  1975.  Berdasarkan  hasil  dari  proses  perhitungan menggunakan  metode  CF  dihasilkan  sebuah  informasi  bahwa  pasien  mengalami  beberapa  gejala-gejala  penyakit  pes  dan diketahui bahwa pasien didiagnosa penyakit pneumonic plague (P3) dengan presentasi tingkat keyakinan sebesar 0,993 atau 9,93%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Metode Certainty Factor; Penyakit PES
Abstract- Plague is the oldest plague known to mankind and will continue to plague the world. Black Death is an infectious disease caused by the bite of Yersinia pestis, which breeds on rats. Human-to-human transmission occurs through droplets containing bubonic plague. Expert systems are a branch of artificial intelligence and a branch of knowledge that emerged with the development of computer science today. In this study, the expert system was implemented as a system for information or output to pursue certainty in diagnosing the type of bubonic plague felt by the patient based on the symptoms felt by the patient. Its use on the user's system must be combined with methods so that it runs correctly and optimally. In this study, the authors used the certainty factor (CF) method. CF is the internalization of uncertainty in professional thinking proposed by Shortliffe and Buchanan in 1975. Based on the results of the computational process using the CF method, information is generated that the patient suffers from multiple symptoms of bubonic plague, and the patient is diagnosed with pneumonic plague (P3) with an expression confidence level of 0.993 or 9.93%.
Keywords: Expert System; Certainty Factor Method; PES Disease

## 1. PENDAHULUAN
Pes atau sampar adalah salah satu penyakit tertua yang dapat diintroduksi oleh umat   manusia dan terus mewabah di  masyarakat  dunia  karena  menyebabkan  pandemi  yang  sangat  mematikan.  Pes  merupakan  penyakit  menular yang disebabkan oleh bibit penyakit Yersinia pestis, melalui gigitan pinjal yang hidup pada tikus. Penularan dari manusia ke manusia terjadi melalui yang mengandung pes. Ada 3 (tiga) tipe tanda klinik pes yaitu bubonic plague, septicemic plague, dan pneumonic plague. Pes tipe pneumonic merupakan bantuk klinik pes yang paling berbahaya karena  bisa  dijangkitkan  dari  orang ke  orang  melalui  renjis  dan dapat mengakibatkan  pandemi. Namun, bentuk pneumonic dapat juga terjadi sebagai manifestasi lanjutan dari tipe bubonic[1].
Wabah penyakit pes pernah terjadi di sebagian besar daratan Eropa pada tahun 1400 yang menelan korban sebanyak 25 juta jiwa. Dan pada tahun 1984, pandemik pes sudah menyebar hamper ke seluruh benua, yang diduga berasal  dari  Canton  daratan  Cina[2].  Di  Indonesia,  ada  4 (empat)  wilayah  yang  pernah terjadi  kasus  pes,  yaitu Kabupaten  Boyolali  Jawa  Tengah,  Kabupaten  Pasuruan  Jawa  Timur,  Kabupaten  Sleman  DI  Yogyakarta,  dan Kabupaten  Bandung  Jawa  Barat.  Sebagai  hasil  penilaian  eksternal  yang  dilakukan  oleh  Organisasi  Kesehatan Dunia  (WHO)  dan  Pusat  Pengendalian  dan  Pencegahan  Penyakit  di  Fort  Collins,  Indonesia  dikatakan  sebagai tempat rawan pes dan terlokalisir[3].
Sistem pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan dan bidang studi yang semakin populer seiring dengan kemajuan ilmu komputer. Ini adalah sistem komputer yang bertujuan untuk memasukkan pengetahuan manusia ke dalamnya.  Dengan  sistem  ini,  diperkirakan  bahwa  komputer  akan  mampu  memecahkan  masalah  seperti  yang sering dilakukan oleh para spesialis[4]. Sistem pakar yang sangat baik dibuat untuk mensimulasikan kegiatan pakar dan mengatasi berbagai masalah. Teknik ini memungkinkan individu biasa untuk menangani masalah rumit yang membutuhkan  bantuan  spesialis.  Sistem  pakar  ini  dapat  mendukung  para  profesional  sebagai  pembantu  yang sangat kompeten dalam pekerjaannya[5].
Informasi  yang dimiliki  sistem ini  merupakan hasil diagnosa penyakit pasien, dan informasi  ini menjadi acuan untuk menentukan apakah pasien mengidap penyakit atau tidak tanpa harus langsung menyampaikannya ke dokter spesialis[6]. Dalam penelitian ini, penulis menerapkan metode Certainty Factor (CF) yaitu suatu metode penentuan keyakinan terhadap fakta atau aturan menurut reliabilitas para ahli[7]. Metode faktor kepastian dihitung

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139
dengan menghitung  nilai  perkalian antara nilai faktor kepastian pengguna dan nilai faktor kepastian pakar, dan menghasilkan nilai  faktor kepastian agregat. Nilai agregat  tertinggi dari faktor kepastian merupakan hasil akhir dari perhitungan metode faktor kepastian[8].
Beberapa peneliti, diantaranya Noor Anjas Sari “Sistem Pakar Diagnosis Demam Berdarah Dengan Metode Confidence Factor”, telah melakukan kajian terhadap sistem pakar tersebut. Persentase tingkat keyakinan pada penelitian  ini  sebesar  92%[9].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Supina  Batubara  dkk  dengan  judul “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam”, hasil penelitiannya adalah angka probabilitas keakuratan sebesar 86% dalam menguji kesamaan diagnosa sistem dengan diagnosa pakar[10]. Kajian oleh Nelly Astuti Hasibuan dkk “Sistem pakar diagnosis penyakit epitel dengan metode faktor kepastian”. Pada  penelitian  ini,  metode  faktor  kepastian  diterapkan  dalam  proses  diagnosis  melalui  gejala-gejala  yang dirasakan  oleh  pasien,  dan  diperoleh  output  berupa  hasil  yang  memuaskan  sesuai  dengan  hasil  diagnosis berdasarkan gejala yang dialami pasien. Persentase tingkat kepercayaan untuk penelitian ini adalah 96% [11]. Pada penelitian  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  dengan  Metode  Certainty  Factor”  yang  dilakukan  oleh  Ario Hanifah Aji et al., Metode Certainty Factor tidak hanya membantu ibu hamil untuk mengetahui penyakit selama kehamilan, tetapi juga pasien harus pergi. Persentase tingkat akurasi pada penelitian ini adalah 100% [12]. Pada penelitian “Analisis Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT” yang dilakukan oleh Khairina  Eka  Setiaputri  dkk,  diterapkan  metode  Certainty  Factor  untuk  mendiagnosa  penyakit  otolaringologi berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  oleh  pasien,  kemudian  berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  oleh  anda,  akan diperoleh hasil berupa hasil yang memuaskan. Nilai persentase reliabilitas pada penelitian ini adalah 0,962 [13]. Penelitian  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Dalam  Diagnosis  Gangguan  Saraf  Tulang Belakang” oleh Adi Sucipto dkk. Dalam studi ini, metode CF diimplementasikan, sistem diuji untuk banyak input dan  informasi  diperoleh  setelah  akuisisi  independen.  Keyakinan  yang  konsisten  diuji  pada  data  yang  diperoleh para ahli dengan tingkat kepercayaan 90% [14].
Berdasarkan  uraian  diatas  penulis  akan  menjadikannya  sebagai  acuan  untuk  melakukan  penelitian menyinggung  sistem  pakar  dalam    mendiagnosa  penyakit  pes  dengan  menerapkan  metode  (CF).  Hasil  dari penelitian  ini  diinginkan  dapat  meolong  pasien  dalam  mengetahui  penyakit  pes  berdasarkan  gejala-gejala  yang dirasakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penyakit PES
Eastern Plague, Pestilence, Black Death (PES) merupakan penyakit zoonosis yang telah  dilaporkan sejak tahun 2003. Menurut laporan WHO, terdapat 12.988 kasus pes selama periode 1990-1995. Kondisi ini dikenal dengan sebutan  Black  Death  karena  dapat  membunuh  seseorang  kalau  tidak  langsung  diatasi  oleh  tenaga  medis profesional.  Karena  tikus  adalah  inang  dan  kutu  adalah  vektor  penularan,  maka  dapat  ditularkan  ke  manusia melalui gigitan kutu atau kontak langsung dengan tikus yang terinfeksi[15]. Penyakit pes memiliki 3 (tiga) jenis penyakit pes, dan ketiganya memiliki ciri yang berbeda. Jenis penyakit pes tersebut antara lain[16]: a. Bubonic Plague
Suatu  kondisi  yang  disebut  penyakit  pes  menargetkan  kelenjar  getah  bening.  Benjolan  ini  mengakibatkan limfadenopati, yang ditandai dengan pembengkakan kelenjar getah bening di leher, ketiak, atau selangkangan. Kelenjar  getah  bening  bisa  tumbuh  sebesar  telur,  terasa  kencang,  dan  sakit  saat  disentuh.  Pasien  biasanya memiliki gejala ini 1-7 hari setelah tertular infeksi.
b. Septicemic Plague
Semacam wabah menembus sistem peredaran darah. Gejala muncul 2 hingga 7 hari setelah infeksi. Namun, wabah septik dapat menyebabkan kematian sebelum gejala muncul.
c. Pneumonic Plague
Wabah asal pneumonia menargetkan paru-paru. Bentuk wabah pes yang paling tidak biasa dapat menular di antara orang-orang melalui tetesan, menjadikannya yang paling mungkin untuk memulai wabah.

## 2.2 Metode Certainty Factor
Tujuan dari metode faktor kepastian (CF), yang dikemukakan oleh Shurtliff dan Buchanan pada tahun 1975[17], adalah  untuk  memperhitungkan  ketidakpastian  dalam  inferensi  ahli.  Pakar  (seperti  dokter)  sering  memeriksa informasi yang diungkapkan dengan ketidakpastian yang dihitung menurut persepsi pakar tentang masalah yang dihadapi. Faktor kepastian adalah praduga tentang peristiwa (fakta atau hipotesis) yang didukung oleh data atau pendapat  profesional. Faktor  kepastian  membuat  asumsi  tentang  nilai  pengetahuan  pakar.  Konsep kepercayaan dan  ketidakpastian  diperkenalkan  melalui  faktor  kepastian[18].  Berikut  penjelasan  notasi  CF  yang  diterapkan untuk memenuhi perhitungan:
a. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E)
(1)
Dimana:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139
CF(H)  : Ukuran Kepercayaan Pengguna CF(E)  : Ukuran Kepercayaan Pakar
b. Premis Kombinasi
CF kombinasi CF(H, E) 1 = CF(H, E 1 ) + CF(H, E 2 ) ∗ (1 − CF(H, E 1 ) (2)
CF kombinasi CF(H, E) old3 = CF(H, E) old + CF(H, E) 3 ∗ (1 − CF(H, E) old (3)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Berikut ini tahapan penelitian yang dilaksanakan untuk mencapai tujuan penelitian ini dapat diterangakan beberapa tahapan dalam sebuah penelitian:
a. Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini sebuah penelitian sangat dibutuhkan untuk diangkat pokok pembahasan sehingga persoalan itu dapat diselesaikan.
b. Mengumpulkan Data
Untuk melakukan penelitian ini, sangat penting untuk mengumpulkan berbagai informasi yang akan digunakan untuk menghitung kemungkinan pasien akan mengembangkan kondisi tersebut.
c. Studi Literatur
Fase ini diperlukan untuk meningkatkan keakraban peneliti dengan sistem pakar, pendekatan faktor kepastian, dan sumber-sumber yang diperlukan untuk penelitian.
d. Analisa Penerapan metode
Menganalisis  masalah  dan  mengolah  data  menggunakan  metode  yang  digunakan  selama  tahap  penelitian. Pendekatan Faktor Kepastian adalah salah satu yang digunakan dalam penyelidikan ini.
e. Membuat Laporan
Setelah  melakukan  penelitian,  penulis  menyusun  laporan  penelitian  untuk  menilai  apakah  temuan  mereka mendukung prediksi mereka dan menarik kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam fase ini, informasi yang dicari serta dikumpulkan oleh para ahli. Untuk analisis guna memberikan infromasi tentang penyakit pes yang diakibat dari bibit penyakit Yersinia pestis bakteri tersebutpun diketahui dapat berakibat fatal kalau tidak segara ditangani dengan ahlinya. Penyakit ini juga menular melalui batuk atau bersin, sehingga terjadi kontak langusng dengan sipenderita, manusia maupun hewan.
Langkah yang akan dilaksanakan dengan metode CF meliputi 5 langkah, diawali dengan mematikkan data penyakit, data gejala,  rule, melaksanakan perhitungan, dan yang terakhir mendapatkan hasil.

## 3.1 Menetapkan Data Penyakit
Data jenis penyakit berupa bubonic plague, septicemic plague, dan pneumonic plague. Setiap wabah disimbolkan kode seperti dibawah ini:
Table 1. Tabel Jenis Penyakit Nama Penyakit Kode Penyakit Bubonic Plague P1 Septicemic Plague P2 Pneumonic Plague P3

## 3.2 Menetapkan Gejala
Pada penelitian ini ada 16 gejala pes. Setiap gejala penyakit disimbolkan kode seperti dibawah ini:
Table 2. Gejala Penyakit PES Kode Nama Gejala Nilai Hipotesa G1 Deman dan menggigil G2 Sakit kepala G3 Nyeri otot G4 Pembengkakan pada kelenjar getah bening G5 Kejang G6 Tubuh terasa lemas G7 Diare G8 Mual dan muntah G9 Sakit perut

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139
Kode Nama Gejala Nilai Hipotesa G10 Pendarahan melalui hidung, mulut, dan anus G11 Adanya bercak hitam G13 Batuk darah G14 Kesulitan bernafas G15 Demam tinggi G16 Nyeri dada

## 3.3 Menetapkan Rule
Pengetahuan  yang  didapatkan  akan  dipresentasikan  ke  dalam  bentuk  rule  yang  berguna  untuk  menemukan kesimpulan terhadap jenis penyakit pes. Nilai CF didapat dari interprestasi “term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai dengan yang dapat dilihat pada tabel 3.
Table 3. Nilai Certainty Factor Keterangan Nilai CF Sangat Yakin 1,0 Yakin 0,8 Cukup Yakin 0,6 Kurang Yakin 0,4 Tidak Tahu 0,2 Tidak 0 Table 4. Tabel Rule Base Penyakit PES Penyakit Gejala P1 GJL1, GJL2, GJL3, GJL4, GJL5, GJL6 P2 GJL1, GJL7, GJL8, GJL9, GJL10, GJL11, GJL6, GJL12 P3 GJL13, GJL14, GJL8, GJL15, GJL6, GJL16

## 3.4 Penerapan Metode Certainty Factor
Setelah mengumpulkan data tentang gejala, penyakit dan aturan yang dihasilkan dari pengumpulan informasi dari para  ahli,  penerapan  algoritma  certainty  factor  menggunakan  nilai  yang  mengasumsikan  tingkat  kepercayaan ahli[19]. Dengan adanya  certainty  factor, masing rule memiliki  tingkat  kepastian masing-masing  bukan melulu premisnya yang mempunyai kepastian[20].
Apabila  user  pasti  mengalami  gejala  tersebut,  maka  nilai  user  menerapkan  adalah  yang  bersangkutan dengan penyakit. Berikut ini cara rekapitulasi nilai CF gejala pada user:
Table 5. Tabel Fakta Gejala Pasien Gejala Nilai CF GJL1 GJL3 GJL6 GJL8 GJL11 GJL12 GJL13 GJL14 GJL16 0,4 0,4 0,8 1,0 0,4 0,6 0,8 0,8 0,8
Dengan  menggunakan  metode  ini,  penyakit  pasien  dapat  diketahui  nantinya.  Mengacu  pada  tabel  CF, dihitung diagnosis yang sesuai dengan gejala yang dimasukkan oleh user. a. Bubonic Plague
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit pes jenis bubonic plague terdapat 3 gejala yang sama:
1. GJL1 = Demam disertai menggigil (0,4)
CF[H , E ] 1 = CF[ H ] 1 ∗ CF[ E ] 1 = 0,4 ∗ 0,8 = 0,32 2. GJL3 = Nyeri otot (0,4) CF[H, E] 2 = CF [ H ] 2 ∗ CF [ E ] 2 = 0,4 ∗ 1,0 = 0,4
3. GJL6 = Tubuh terasa lemas (0,8)
CF [ H, E] 3 = CF [ H ] 3 ∗  CF [ E ] 3 = 0,8 ∗ 0,4 = 0,32 CF combine1 = CF[ H , E ] 1 + CF [ H , E ] 2 ∗ ( 1 − CF[ H , E ] 1 )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139
= 0,32 + 0,4 ∗ (1 − 0.32) = 0,32 + 0,4 ∗ 0,68 = 0,32 + 0,272 = 0,592 CF combine2 = CF combine1 + CF[H, E] 3 ∗ (1 − CF combine1 ) = 0,592 + 0,32 ∗ (1 − 0,592) = 0,592 + 0,32 ∗ 0,408 = 0,592 + 0,130 = 0,722
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  tingkat  kepastian  untuk  penderita  penyakit  jenis  bubonic  plague  sebesar 0,722 atau 72,2%.
b. Septicemic Plague
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit pes jenis bubonic plague terdapat 3 gejala yang sama:
1. GJL1 = Demam dan menggigil (0,4) CF[H, E] 1 = CF[H] 1 ∗ CF[E] 1 = 0,4 ∗ 0,8 = 0,32 2. GJL6 = Tubuh terasa lemas (0,8) CF[H, E] 2 = CF[H] 2 ∗ CF[E] 2 = 0,8 ∗ 0,4 = 0,32 3. GJL8 = Mual dan muntah (1,0) CF[H, E] 3 = CF[H] 3 ∗ CF[E] 3 = 1,0 ∗ 0,6 = 0,6 4. GJL11 = Adanya bercak hitam (0,4) CF[H, E] 4 = CF[H] 4 ∗ CF[E] 4 = 0,4 ∗ 1,0 = 0,4
5. GJL12 = Gangrene (jaringan mati) (0,6) CF[H, E] 5 = CF[H] 5 ∗ CF[E] 5 = 0,6 ∗ 1,0 = 0,6
CF combine1 = CF[H, E] 1 + CF[H, E] 2 ∗ (1 − CF[H, E] 1 ) = 0,32 + 0,32 ∗ (1 − 0.32) = 0,32 + 0,32 ∗ 0,68 = 0,32 + 0,218 = 0,538 CF combine2 = CF combine1 + CF[H, E] 3 ∗ (1 − CF combine1 ) = 0,538 + 0,6 ∗ (1 − 0,538) = 0,538 + 0,6 ∗ 0,462 = 0,538 + 0,277 = 0,815 CF combine3 = CF combine2 + CF[H, E] 4 ∗ (1 − CF combine2 ) = 0,815 + 0,4 ∗ (1 − 0,815) = 0,815 + 0,4 ∗ 0,185 = 0,815 + 0,074 = 0,889 CF combine4 = CF combine3 + CF[H, E] 5 ∗ (1 − CF combine3 ) = 0,889 + 0,5 ∗ (1 − 0,889) = 0,889 + 0,5 ∗ 0,111 = 0,889 + 0,055 = 0,944
Berdasarkan hasil perhitungan, tingkat kepastian untuk penderita penyakit jenis septicemic plague sebesar 0,944 atau 94,4%.
c. Pneumonic Plague
Hasil pencocokan yang dimiliki penyakit pes jenis pneumonic plague terdapat 3 gejala yang sama,:
1. GJL6 = Tubuh terasa lemas (0,8) CF[H, E] 1 = CF[H] 1 ∗ CF[E] 1 = 0,8 ∗ 0,4 = 0,32 2. GJL8 = Mual dan muntah (1,0) CF[H, E] 2 = CF[H] 2 ∗ CF[E] 2 = 1,0 ∗ 0,6 = 0,6 3. GJL13 = Batuk darah (0,8) CF[H, E] 3 = CF[H] 3 ∗ CF[E] 3 = 0,8 ∗ 1,0 = 0,8 4. GJL14 = Kesulitan bernafas (0,8) CF[H, E] 4 = CF[H] 4 ∗ CF[E] 4 = 0,8 ∗ 0,8 = 0,64 5. GJL16 = Nyeri dada (0,8)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139
CF[H, E] 5 = CF[H] 5 ∗ CF[E] 5 = 0,8 ∗ 0,8 = 0,64 CF combine1 = CF[H, E] 1 + CF[H, E] 2 ∗ (1 − CF[H, E] 1 ) = 0,32 + 0,6 ∗ (1 − 0,32) = 0,32 + 0,6 ∗ 0,68 = 0,32 + 0,608 = 0,728 CF combine2 = CF combine1 + CF[H, E] 3 ∗ (1 − CF combine1 ) = 0,728 + 0,8 ∗ (1 − 0,728) = 0,728 + 0,8 ∗ 0,272 = 0,728 + 0,218 = 0,946 CF combine3 = CF combine2 + CF[H, E] 4 ∗ (1 − CF combine2 ) = 0,946 + 0,64 ∗ (1 − 0,946) = 0,946 + 0,64 ∗ 0,054 = 0,946 + 0,034 = 0,98 CF combine4 = CF combine3 + CF[H, E] 5 ∗ (1 − CF combine3 ) = 0,98 + 0,64 ∗ (1 − 0,98) = 0,98 + 0,64 ∗ 0,02 = 0,98 + 0,013 = 0,993
Berdasarkan hasil perhitungan, tingkat kepastian untuk penderita penyakit jenis pneumonic plague sebesar 0,993 atau 99,3%.
Dari hasil penghitungan CF berdasarkan penyakit, didapatkan nilai CF tertinggi sebesar 0,993 dan 99,3% untuk  penyakit  pneumonia  (P3).  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  diagnosis  masukan  pasien  adalah penyakit pneumonia.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini,  penulis  menyimpulkan  bahwa  metode  Certainty  Factor  (CF)  dapat  diterapkan  untuk mengetahui tingkat kepastian dalam mendiagnosis jenis pes yang diderita pasien berdasarkan gejala yang dialami pasien.  Kemudian  kami  menghitung  gejala  penyakit  yang  dipilih  pasien  berdasarkan  keyakinannya  untuk mendapatkan persentase penyakit yang dideritanya. Dalam kasus penyakit pes, semakin tinggi tingkat persentase, semakin tinggi  jumlah gejala pada tingkat  kepercayaan yang menegaskan aturan tersebut, semakin  mudah bagi pasien  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  penyakit  yang  dideritanya.  Pada  perhitungan  CF  untuk  masing- masing penyakit, nilai CF terbesar adalah 0,993, atau 99,3% untuk penyakit pneumonia (P3).

## REFERENCES
[1] Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Surat  Edaran  Nomor  HK.02.02/II/2796/2019  tentang  Peningkatan Kewaspadaan terhadap Penyakit Pes (Black Death).” pp. 1–3, 2019. [Online]. Available: infeksiemerging.kemkes.go.id
[2] W. Penyakit, “Sosiologi,” vol. VIII, pp. 162–169, 2020.
[3] I. Zubaidah, “Wabah PES dan Mistisme Jawa: Sejarah Penanggulangan Wabah PES di Boyolali TH 1968-1974,” Skripsi. Fak. Adab dan Bahasa. Inst. Agama Islam Negeri Surakarta, 2020.
[4] A. Fadli, “Sistem Pakar Dasar,” pp. 1–8, 2010.
[5] B. Yuwono, “Pengembangan Sistem Pakar Pada Perangkat Mobile Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi,”  Semin. Nas. Inform. 2010 (semnasIF 2010), vol. 1, no. Seminar Nasional Informatika semnasIF, pp. 42–50, 2010.
[6] S. Palupi, S. Lailiyah, and N. Astutiningsih, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Pada Anak Berbasis Web,” Sebatik, vol. 12, no. 1, pp. 31–37, 2018, doi: 10.46984/sebatik.v12i1.67.
[7] I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[8] N. B. Ginting, G. Ginting, and N. Silalahi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sampar Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 1, p. 65, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i1.1062.
[9] P. Informatika, B. Darma, M. Program, and S. Teknik, “Certainty Factor,” Encycl. Oper. Res. Manag. Sci., pp. 160–160, 2013, doi: 10.1007/978-1-4419-1153-7_200031.
[10]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” Semin. Nas. R., vol. 1, no. 1, pp. 81–86, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/senar/article/view/144/90
[11]  N. A. Hasibuan, H. Sunandar, S. Alas, and Suginam, “Gajah Menggunakan Metode Certainty,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 29–39, 2017.
[12]  A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 436 − 442 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3139
Certainty Factor ( CF ),”  J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1556
[13]  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, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[14]  A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO, vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[15]  E. P. Astuti and M. Ipa, “Waspada Populasi Tikus dan Penyebaran Pes (Plauge),” Inside, vol. 6, no. 01. pp. 32–36, 2011. [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/243547/waspadai-populasi-tikus-dan-penyebaran-pes-plague
[16]  J. Brier and lia dwi jayanti, No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関する共分散構 造分析 Title, vol. 21, no. 1. 2020. [Online]. Available: http://journal.um-
surabaya.ac.id/index.php/JKM/article/view/2203
[17]  A. A. Carin, R. . Sund, and B. K. Lahkar, “No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関 する共分散構造分析 Title,” J. Control. Release, vol. 11, no. 2, pp. 430–439, 2018.
[18]  R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penulusuran Forward Chaining,” Median Inform. Darma, vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2017.
[19]  P. Masliana, Y. Siagian, and S. R. M. Azmi, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 309–316, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2198.
[20]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,”  J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.