INSECT , Vol.7 No.2, 2022, p-ISSN : 2476-9010 - e-ISSN : 2614-431X

## Penerapan Metode Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit Preekslamsia pada Ibu Hamil dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Python
Kharis Hudaiby Hanif* 1 , Novita Ranti Muntiari 2 , 3 Putri Ananda Ramadhani
1,3 Teknik Komputer, Universitas Borneo Tarakan, Tarakan
2 Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto, e-mail: * 1 hudaiby21@borneo.ac.id , 2 novitaranti@uhb.ac.id, 3 purtriananda1311@gmail.com
Abstrak
Kehamilan  merupakan  proses  yang  akan  dialami  sebelum  calon  ibu  melahirkan,  dan proses kehamilan juga ada yang normal dan ada yang mengalami gangguan. Sebaiknya calon ibu memeriksakan dini kehamilanya agar tidak ada penyakit yang ada saat proses kehamilan. Salah satu masalah kesehatan adanya terkena penyakit yang dapat menyerang ibu hamil. Salah satu penyakit ibu hamil adalah Preekslamsia. Preeklamsia adalah penyakit yang bisa dihadapi ibu  hamil  dan  merupakan penyakit  yang merupakan  penyebab  utama  kematian  dan  kesakitan pada ibu hamil, baik saat hamil maupun saat melahirkan. Tujuan penelitian untuk memiliki sistem yang dapat memberikan arahan pengobatan berdasarkan hasil deteksi dini dan edukasi tentang cara  pencegahannya.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Certainty  Factor dengan menggunakan 7 gejala. Hasil penelitian berjalan sesuai dengan baik berdasarkan fakta dari  pakar.  Hasil  dari  perhitungan  adalah  96,35  %  bahwa  user  mengalami  gejala  penyakit Preeklamsia  dan  harus  dapat  tindakan  yang  serius  dari  Dokter.  Sistem  yang  dihasilkan menggunakan bahasa pemrograman Python sudah sangat baik dan sesuai dalam mendiagnosa penyakit Preekslamsia pada ibu hamil
Kata kunci— Preekslamsia, Ibu Hamil, Certainty Factor, Python

## 1. PENDAHULUAN
ehamilan  merupakan  saat  yang  sangat  spesial  dalam  kehidupan  pasangan  suami  istri. Kehamilan adalah proses alami yang harus dilalui seorang calon ibu sebelum melahirkan. Seringkali ada banyak masalah kesehatan selama kehamilan, yang dapat membahayakan ibu dan bayi yang belum lahir.
Salah satu masalah kesehatan adanya terkena penyakit yang dapat menyerang ibu hamil. Salah  satu  penyakit  ibu  hamil  adalah  Preekslamsia.  Preeklamsia  adalah  penyakit  yang  bisa dihadapi  ibu  hamil  dan  merupakan  penyakit  yang  merupakan  penyebab  utama  kematian  dan kesakitan  pada  ibu  hamil,  baik  saat  hamil  maupun  saat  melahirkan.  Penyakit  ini  juga  bisa menyerang  janin.  Gejala  preeklamsia  mungkin  termasuk  penambahan  berat  badan,  edema, peningkatan tekanan darah, dan proteinuria[1].
Oleh  karena  itu,  penyadaran  akan  bahaya  penyakit  preeklamsia  pada  ibu  hamil  akan mencegah  terjadinya  preeklamsia  pada  ibu  hamil.  Preeklamsia  merupakan  kondisi  berbahaya yang dapat disebabkan oleh banyak faktor, sehingga penting untuk memiliki sistem yang dapat memberikan pengobatan berdasarkan hasil deteksi dini dan edukasi tentang cara pencegahannya. Penelitian  ini  menggunakan  sistem  pakar  agar  dapat  membantu  ibu  hamil  dalam  mendeteksi penyakit preeklamsia.
Sistem pakar dapat membantu para pakar menjalankan aktivitasnya secara lebih efektif sebagai  asisten  yang  berpengalaman.  Mereka  memiliki  pengetahuan  yang  dibutuhkan  untuk
K
64
melakukannya[2].  Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  menggunakan  aturan menggambar dan inferensi untuk menggabungkan pengetahuan dari para ahli di bidang tertentu dan  membantu  membuat  keputusan  [3].  Kombinasi  ini  disimpan  di  komputer,  dan  dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam pengambilan keputusan. Metode Certainty Factor merupakan metode yang digunakan oleh sistem pakar dalam penelitian ini.
Metode Certainty Factor (CF) adalah pendekatan yang banyak digunakan dalam sistem pakar.  Faktor  Kepastian  dapat  menghasilkan  hasil  yang  akurat  berdasarkan  perhitungan  nilai bobot  gejala  yang  telah  dijawab  oleh  pasien.  Metode  CF  termasuk  metode  kepastian,  dapat membantu untuk memecahkan masalah ketidakpastian dalam diagnosis penyakit, dan selain itu dapat memberikan ukuran tingkat kepastian ahli dalam masalah tersebut[4].
Adapun penelitian terkait sistem pakar pendeteksian dini suatu penyakit pernah dilakukan sebelumnya. Salah satu penelitian serupa berjudul “Implementasi Metode Certainty Factor untuk akar  berbasis web yang  fungsinya  menyebar  luaskan  informasi  kepada  masyarakat  sehingga penanganan gangguan kehamilan dapat dilakukan dengam cepat. Metode yang digunakan adalah metode Certainty Factor . Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pakar diagnosa jenis dan solusi dari gangguan kehamilan berbasis web dengan nilai certainty factor yang akurat serta dapat membantu ibu hamil dalam mendiagnosa gangguan kehamilan[5].
Penelitian  lain  mengenai  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  gangguan  kehamilan menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor berbasis web .  Penelitian  ini menggabungkan  2  metode  dengan  metode Forward  Chaining yaitu  untuk  mendapatkan kesimpulan  dari  data  yang  diketahui,  sedangkan Certainty  Factor untuk  menghitung  dan mengetahui  derajat  kepercayaan  terhadap  penyakit  yang  diderita.  Hasil  yang  dicapai  adalah sistem pakar diagnosis penyakit gangguan kehamilan berbasis web [6].
Penelitian  lain  mengenai  sistem  peringatan  awal  resiko  preeklampsia  pada  kehamilan menggunakan  metode Certainty  Factor dengan  tujuan  sistem  monitoring  kondisi  kehamilan untuk  deteksi  dini  preeklampsia  menggunakan  metode Certainty  Factor berbasis  Android. Metode yang diterapkan antara lain metode Certainty Factor . Hasil yang diperoleh yaitu Sistem pakar akan mendiagnosa ibu hamil beresiko preklampsia atau hipertensi dalam kehamilan tanpa resiko preklamsia[7].
Perbedaan dengan penelitian terdahulu adalah penelitian ini menggunakan 7 gejala dalam menentukan  penyakit  preeklamsia  dari  analisis  data  dan  studi  literatur.  Penggunaan  bahasa pemrograman Python dalam membangun sistem pakar dan penelitian sebelumnya berbasis web dan  android.  Metode Certainty  Factor digunakan  untuk  mendeteksi  dini  penyakit  preeklamsia bagi ibu hamil.
Penelitian  yang  akan  dilakukan  menggunakan  metode Certainty  Factor dengan menggunakan  7  gejala  dalam  menentukan  penyakit  preeklamsia  pada  ibu  hamil  dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dalam membangun sistem. Hasil dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pakar pendeteksian dini penyakit preeklamsia bagi ibu hamil.
2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  studi  literatur, pengumpulan  data,  perancangan  sistem,  perhitungan  manual  dan  tahapan  terakhir  ada pengembangan sistem menggunakan aplikasi Python, tahapan penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
65

## 2.2 Preeklampsia
Preeclampsia adalah penyakit hipertensi yang dialami pada ibu hamil dengan masa usia kehamilan  20  minggu  atau  setelah  persalinan  di  tandai  dengan  meningkatnya  tekanan  darah menjadi 140/90 mmHg.Penyakit Preeclamsia merupakan penyakit hipertensi yang timbul setelah 20  minggu  kehamilan.  Preeclampsia  adalah  hipertensi  pada  kehamilan  yang  ditandai  dengan tekanan  darah  sekitar  ≥  140/90  mmHg  setelah  umur  kehamilan  20  minggu,  disertai  dengan proteinuria sekitar ≥ 300 mg/24 jam[3].

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang kinerjanya mengadopsi keahlian yang dimiliki seorang pakar  dalam  bidang  tertentu  kedalam  sistem  atau  program  komputer  yang  disajikan  dengan tampilan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  ( user )  yang  menentukan  kebijakan  layaknya seorang pakar dan membuat sebuah keputusan[8].

## 2.4 Python
Python  merupakan  salah  satu  bahasa  pemrograman  yang  banyak  digunakan  oleh perusahaaan  besar  maupun  para  engineer  untuk  mengembangkan  berbagai  macam  aplikasi berbasis desktop, web dan mobile . Python diciptakan oleh Guido Van Rossum di Belanda pada tahun  1990.  Van  Rossum  mengembangkan  Python  sebagai  hobi,  kemudian  Python  menjadi bahasa  pemrograman  yang  dipakai  secara  luas  dalam  industri  dan  pendidikan  karena  ringkas, sederhana, memiliki pustaka yang luas, dan sintak sintuitif[9].

## 2.5 Metode Certainty Factor
Certainty  Factor merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengatasi ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan.  CF  dapat  terjadi  dengan  berbagai  kondisi.  Pada konsep  CF  ini  juga  sering  dikenal  dengan  adanya believe dan disbelieve . Believe merupakan keyakinan sedangkan disbelieve merupakan ketidakyakinan[1],[10]. Perhitungan menggunakan metode Certainty Factor awalnya mencari nilai CF seperti yang ditunjukkan pada persamaan (1) dan  mendapatkan  CF gejala dengan  mengalikan  CF pakar dan  CF user seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan (2), selanjutya menghitung CF combine seperti yang ditunjukkan pada persamaan (3) dan tahap  terakhir  adalah  menghitung  CF persentase yang  didapat  dari  CF combine dikali  dengan  100% seperti yang ditunjukkan pada persamaan (4). Menghitung nilai CF menggunakan rumus dasar sebagai berikut :
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] = 𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] − 𝑀𝐷[𝐻, 𝐸] (1) dimana 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] adalah Certainty Factor dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta (gejala) E.
𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] adalah Meansure of believe , merupakan nilai kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
𝑀𝐷[𝐻, 𝐸] adalah Meansure  of  Disbelieve ,  merupakan  nilai  kenaikan  dari  ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
H adalah Hipotesa (dugaan sementara). E adalah Evidience.
𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 [𝐻, 𝐸] = 𝐶𝐹 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 [𝐻, 𝐸] ∗ 𝐶𝐹 𝑢𝑠𝑒𝑟 [𝐻, 𝐸] (2)
dimana 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 [𝐻, 𝐸] adalah nilai CF hipotesis penyakit H dengan evidence faktor E. 𝐶𝐹 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 [𝐻, 𝐸] adalah nilai CF evidence faktor H yang dipengaruhi oleh evidence E. 𝐶𝐹 𝑢𝑠𝑒𝑟 [𝐻, 𝐸] adalah nilai CF hipotesis penyakit H yang berpengaruh pada evidence faktor E jika
66 semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti. Menghitung nilai CF kombinasi ( 𝐶𝐹 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 ), dengan rumus
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 ) (3)
Setelah mendapatkan 𝐶𝐹 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 berikutya langkah terakhir perhitungan menghitung CF persentase.
𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100% (4)

## 2.6 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  observasi  dan  wawancara  dengan  pakar. Menggunakan  hasil  wawancara  dengan  pakar,  dengan  mendapatkan  informasi  dari  hasil wawancara. Nilai CF( Rule ) didapat dari intrepretasi “ term ” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai CF ( Rule ) No Keterangan CF 1 Pasti 1 2 Hampir pasti 0,8 3 Kemungkinan besar 0,6 4 Mungkin 0,4 5 Mungkin tidak 0,2 6 Tidak 0

## 2.7 Perancangan
Perancangan  perhitungan  menggunakan  metode Certainty  Factor, yang  pertama  kali dilakukan memasukkan bobot gejala, pembentukkan rule base, menghitung CF gejala , menghitung CF kombinasi , menghitung CF persentase dan hasil akhirnya keputusan dari pakar dengan nilai persentase hasil. Flowchart metode Certainty Factor seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2  Flowchart metode Certainty Factor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Representasi pengetahuan dengan kaidah produksi
Pada dasarnya aturan ( rule ) yang berupa IF THEN [11] . Dengan kaidah produksi untuk mendiagnosa  keluhan  kondisi  ibu  hamil  dengan  reprentasi  pengetahuan  aplikasi  sistem  pakar dengan penjabaran sebagai berikut :
A. Rule 1 IF Kontraksi semua baik AND Tes hamil positif
AND Tidak haid AND Pusing
AND Muntah THEN Akan mengalami hamil normal
B. Rule 2 IF Kontraksi mengalami tidak baik AND Nyeri ulu hati
AND Kejang
AND Tekanan Darah >160/110 mmHg THEN Mengalami gejala  Pre-eklamsia dan segeralah ke Dokter

## 3.2 Perhitungan Manual
Data yang digunakan adalah data gejala, kepastian pakar, dan kepastian user. Penelitian ini memiliki 7 gejala yaitu tes hamil positif, tidak haid, pusing, muntah, nyeri ulu hati, kejang, dan tekanan darah >160/110 mmHg dengan simbol gejala yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Gejala No Gejala Simbol 1 Tes hamil positif GA1 2 Tidak haid GA2 3 Pusing GA3 4 Muntah GA4 5 Nyeri ulu hati GA5 6 Kejang GA6 7 Tekanan Darah >160/110 mmHg GA7
Perhitungan menggunakan metode CF dengan menggunakan data di Tabel 1 dan Tabel 2. Dapat dibuat tabel  kepastian pakar  yang ditunjukkan pada  Tabel 3 dan tabel kepastian  user yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 3 Kepastian Pakar No Gejala CF 1 GA1 0,8 2 GA2 0,8 3 GA3 0,5 4 GA4 0,4 5 GA5 0,6 6 GA6 0,5 7 GA7 0,6
68
Tabel 4 Kepastian User No Gejala CF 1 GA1 0,8 2 GA2 0,5 3 GA3 0,6 4 GA4 0,4 5 GA5 0,6 6 GA6 0,6 7 GA7 0,6
Berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4 dengan menggunakan persamaan (2), mencari nilai CF gejala dengan perhitungan sebagai berikut :
𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 [𝐻, 𝐸] = 𝐶𝐹 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 [𝐻, 𝐸] ∗ 𝐶𝐹 𝑢𝑠𝑒𝑟 [𝐻, 𝐸] 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 1 = 0,8 * 0,8 = 0,64 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 2 = 0,8 * 0,5 = 0,4 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 3 = 0,5 * 0,6 = 0,3 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 4 = 0,4 * 0,4 = 0,16 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 5 = 0,6 * 0,6 = 0,36 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 6 = 0,5 * 0,6 = 0,3 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 7 = 0,6 * 0,6 = 0,36 Setelah  mendapat 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 maka  selanjutya  mencari  CF  kombinasi  dengan menggunakan persamaan (3) dengan perhitungan sebagai berikut :
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 ) Perhitungan 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (nilai CF gejala 1 dan nilai CF gejala 2) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1,2 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 1 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 2 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 1 ) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1,2 = 0,64 + 0,4 * ( 1 – 0,64) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1,2 = 0,64 + 0,4 * 0,36 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1,2 = 0,64 + 0,144 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1,2 = 0,784 old Perhitungan 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (nilai 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 old dan nilai CF gejala 3) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑,3 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑 ) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑,3 = 0,784 + 0,3 * ( 1 – 0,784) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑,3 = 0,784 + 0,3 * 0,216 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑,3 = 0,784 + 0,0648 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑,3 = 0,8488 old2 Perhitungan 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (nilai 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 old2 dan nilai CF gejala 4) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2,4 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2 ) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2,4 = 0,8488 + 0,16 * ( 1 – 0,8488) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2,4 = 0,8488 + 0,16 * 0,1512 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2,4 = 0,8488 + 0,024192 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑2,4 = 0,872992 old3 Perhitungan 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (nilai 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 old3 dan nilai CF gejala 5) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3,5 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3 ) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3,5 = 0,872992 + 0,36 * ( 1 – 0,872992) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3,5 = 0,872992 + 0,36 * 0,127008 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3,5 = 0,872992 + 0,04572288 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑3,5 = 0,91871488 old4 Perhitungan 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (nilai 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 old4 dan nilai CF gejala 6) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4,6 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 6 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4 )
69
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4,6 = 0,91871488 + 0,3 * ( 1 – 0, 91871488) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4,6 = 0,91871488 + 0,3 * 0,08128512 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4,6 = 0,91871488 + 0,024385536 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑4,6 = 0,943100416 old5 Perhitungan 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (nilai 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 old5 dan nilai CF gejala 7) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5,7 =    𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5 +   𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 7 ∗ (1 − 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5 ) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5,7 = 0,943100416 + 0,36 * ( 1 – 0,943100416) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5,7 = 0,943100416 + 0,36 * 0,056899584 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5,7 = 0,943100416 + 0,02048385 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 𝑜𝑙𝑑5,7 = 0,963584266 old6 Berdasarkan  hasil  akhir 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 maka  selanjutya  dihitung 𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 dengan menggunakan persamaan ke (4) sebagai berikut :
𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100% 𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 =0,963584266 * 100% 𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 96,35%
Hasil perhitungan manual nilai CF persentase yang dihasilkan dari gejala yang dialami user  adalah  96,35  %.  Berdasarkan  perhitungan  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  user mengalami gejala penyakit Preeklamsia dan harus dapat tindakan yang serius dari Dokter.

## 3.3 Aplikasi
Implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python dengan melihat rule dan hasil perhitungan manual yang ada. Maka tampilan awal dari aplikasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3  Tampilan awal aplikasi
Pada Gambar 3 adalah tampilan awal aplikasi yang meminta inputan “masukkan nama anda”. Setelah itu muncul perintah, apakah ingin melakukan diagnosa. Jika jawab iya maka akan muncul seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
70
Pada  Gambar  4  daftar  gejala  sesui  dengan  rule  1  yang  jika  kita  jawab  iya  maka  akan muncul seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Tampilan diagnosa2
Jika dari Gambar 5 kita menjawab tidak maka akan tampil hasil diagnosa1 sesuai dengan rule 1 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Tampilan hasil diagnosa1
Sedangkan jika dari Gambar 5 kita menjawab iya maka akan tampil diagnosa2 sesuai dengan rule 2 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Tampilan hasil diagnosa2
Berdasarkan  hasil  diagnosa  sistem  dengan  pakar  sesuai  dengan  rule  yang  telah  dibuat pada  representasi  pengetahuan  dengan  kaidah  produksi.  Dengan  hasil  rule  1  dan  rule  2  sesuai 100%. Berarti implementasi sistem pakar menggunakan metode Certainty Factor berjalan sesuai dengan baik berdasarkan fakta  dari pakar. Hasil dari perhitungan adalah 96,35 % bahwa  user mengalami gejala penyakit Preeklamsia dan harus dapat tindakan yang serius dari Dokter.

## 4. KESIMPULAN
Dalam proses pembangunan sistem pakar diagnosa penyakit Preeklamsia pada ibu hamil dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor dapat  disimpulkan  bahwa,  hasil  perhitungan dengan nilai persentase yang di dapat adalah 96,35 %. Dimana pengimplementasian metode sudah dengan  baik  untuk  mendiagnosa  penyakit  ibu  hamil  dan  Aplikasi  sistem  pakar  menggunakan bahasa pemrograman Python juga sudah baik sesuai dengan rule dan aturan yang telah  di buat. Kelebihan  penelitian  ini  dengan  persentase  nilai  akhir  96,35%  sudah  sangat  maksimal  dalam membantu  mendiagnosa  penyakit  Preeklamsia  pada  ibu  hamil  dan  kekuranganya  di  aplikasi belum  ada  nilai  persentase  yang  lebih  membuat  yakin  akan  sistem  yang  telah  dibuat.  Untuk pengembangan selanjutnya diharapkan menggunakan metode lain, atau mengkolaborasi beberapa metode dan menggunakan aplikasi yang lain untuk membangun sistem.

## 5. SARAN
Diharapkan  penelitian  mendatang  menggunakan  metode  yang  berbeda,  atau mengkombinasikan  atau  mengkolaborasikan  beberapa  metode  dan  mengembangkan  sistem menggunakan aplikasi lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Universitas  Borneo  Tarakan  yang  telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini, dan mengucapkan terima kasih atas support dan dukunganya kepada teman dan rekan kerja di prodi Teknik Komputer di UBT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. W. A. Prasetya, L. P. Wanti, L. Sari, and L. Puspitasari, “Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit  Preeklamsia  pada  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” Infotekmesin , vol. 13, no. 1, pp. 168–177, 2022.
[2] E. Aulia, “Penerapan Metode Certainty Factor dalam Mendiagnosa Virus Torch dengan Menggunakan Mesin Inferensi Forward Chaining,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 2, pp. 182–188, 2020.
[3] Rawansyah, V. A. Lestari, and S. Anita, “Ibu Hamil Menggunakan Metode Fuzzy Logic dan Certainty Factor,” Semin. Inform. Apl. Polinema , pp. 221–225, 2020.
[4] P. T. Ritonga, N. I. Hutabarat, and M. H. Butarbutar, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hepatitis Pada Ibu Hamil Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Semin. Nas. Multidisiplin Ilmu Univ. Asahan , no. September, pp. 1246–1253, 2020.
[5] N.  Herawati,  B.  Kelana  Simpony,  and  T.  Alawiyah,  “Implementasi  Metode  Certainty Factor  Untuk  Diagnosa  Gangguan  Kehamilan,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 2527–449, 2019.
[6] S.  S.  Sundari,  S.  Sarmidi,  and  A.  F.  Nuraropah,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Gangguan  Kehamilan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor Berbasis Web,” It (Informatic Tech. J. , vol. 9, no. 2, p. 164, 2021.
[7] F. Fitrilina, M. Albbi, I. Agustian, A. Herawati, and N. A. Massardi, “Sistem Peringatan Awal  Resiko  Preklamsia  pada  kehamilan  menggunakan  metoda  Certainty  Factor  dan Android,” J. Nas. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, p. 45, 2021.
[8] R. Agusli, M.  Iqbal, and F. Saputra, “Sistem Pakar  Diagnosa Penyakit pada  Ibu Hamil dengan Metode Certainty Faktor Berbasis Web,” Acad. J. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 1.
[9] Muhammad  Romzi  and  B.  Kurniawan,  “Pembelajaran  Pemrograman  Python  dengan Pendekatan Logika Algoritma,” JTIM J. Tek. Inform. Mahakarya , vol. 03, no. 2, pp. 37– 44, 2020.
[10]  A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (  CF  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018.
[11]  A.  Irmayana,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Persalinan  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  Expert  System  for  Diagnosing  Labor  of  Pregnant  Women  Using Certainty Factor Method,” Pros. Semin. Nas. Komun. dan Inform. #3 Tahun , vol. 1, no. 1, pp. 111–118, 2019.