## SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
Syahri Perdana Kurniawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Syahriperdana94@gmail.com

## ABSTRAK
Anemia atau sering juga disebut kekurangan darah merupakan salah satu penyakit yang sering dialami oleh manusia.  Di  indonesia  banyak  sekali  orang  yang  terkena  anemia,  tetapi  mereka  tidak  pernah  sadar  atau  sering mengabaikan gejala-gejala yang dialami. Oleh karena itu diperlukan penelitian pada penyakit anemia agar bisa mengurangi penyakit anemia.
Penelitian  ini  dilakukan  di  bidan  praktek  swasta  “AL-HIKMAH”,  dan  data  divalidasi  oleh  pakar  yaitu bidan Dyah Dwi Wahyuni. Data penyakit terdiri dari 5 penyakit dan data gejala terdiri dari 27 gejala penyakit. Pengambilan keputusan menggunakan metode Certainty Factor dan mesin inferensinya menggunakan Forward Chaining. Tools menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Hasil  pengujian  keakuratan  metode  melalui  program  maupun  perhitungan  numerik  menyatakan  bahwa hasil  perhitungan  memiliki  hasil  dan  nilai  presentase  kecocokan  0.001%.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem dengan akses admin dan user berjalan sesuai fungsinya pada browser, Mozilla Firefox dan Google Crhome .
Kata kunci : Sistem Pakar, Anemia, Certainty Factor, Forward Chaining
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Ilmu  kedokteran  terus  mengalami  kemajuan yang  sangat  pesat,  ditandai  dengan  ditemukannya penyakit-penyakit yang belum teridentifikasi sebelumnya.  Para  ahli  selalu  berusaha  menemukan solusi  terbaru  dan  memberikan  pelayanan  terbaik untuk  pasien.  Kesehatan  merupakan  hal  yang  sangat penting  bagi  manusia  sebab  siapa  saja  bisa mengalami gangguan kesehatan.
Anemia merupakan salah satu penyakit gangguan  gizi  yang  masih  sering  di  temukan  dan merupakan  masalah  gizi  yang  utama  di  Indonesia. Anemia  dapat  di  definisikan  sebagai  suatu  keadaan dimana  kadar  hemoglobin  (Hb)  dalam  darah  kurang dari normal. Kekurangan zat bezi merupakan masalah kesehatan masyarakat yang penting di seluruh dunia, terutama di Negara berkembang  termasuk Indonesia. Kekurangan kadar Hb dalam darah dapat menimbulkan  gejala  lesu,  lemah,  letih,  lelah  dan cepat  lupa.  Akibatnya  dapat  menurunkan  prestasi belajar maupun produktivitas kerja, selain itu anemia akan  menurunkan  daya  tahan  tubuh  sehingga memudahkan  terjangkit  infeksi.  Dengan  demikian  di butuhkan  sebuah  system  pakar  untuk  diagnosis penyakit anemia berbasis web. System pakar ini akan mempermudah  bagi  masyarakat  yang  memiliki penyakit  anemia  untuk  diagnosis  secara  cepat,  serta akan  menemukan    solusi  dari  masalah  penyakit anemia.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  system  pakar  berbasis  web yang bersifat dinamis.
Salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  penyakit  anemia  adalah Certainty Factor ( Theory ). Certainty Factor ( Theory ) teori  ini  berkembang  bersamaan  dengan  pembuatan sistem  pakar  MYCIN.  Tim  pengembang  MYCIN mencatat  bahwa  dokter  sering  kali  menganalisa informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  seperti misalnya:  mungkin,  kemungkinan  besar,  hampir pasti, dan sebagainya. Untuk mengakomodasi hal ini tim MYCIN menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah yang sedang dihadapi.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas, penulis merumuskan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana
Merancang suatu system menggunakan  Sistem  Pakar  untuk  diagnosis penyakit anemia?
2. Bagaimana menerapkan metode Certainty Factor pada  sistem  pakar  diagnosis  penyakit anemia?
3. Bagaimana  menghasilkan  informasi  untuk diagnosis penyakit anemia mengguanakan web?

## 1.3 Batasan Masalah
Agar  penulisan  skripsi  ini  tidak  menyimpang dan mengambang dari tujuan yang semula direncanakan sehingga mempermudah mendapat data dan  informasi  yang  diperlukan,  maka  penulis menetapkan batasan-batasan sebagai berikut:
1. Studi kasus di Bidan Praktik Swasta Al Hikmah Desa  Bantengan  Kecamatan  Wungu  Kabupaten Madiun.
2. Web  menggunakan  bahasa  pemrogaman  PHP dan MySQL
3. Mesin  inferensinya  menggunakan Forward Chaining
4. Pengambilan keputusan menggunakan Certainty Factor
5. Jenis penyakit anemia terdiri dari 5 yaitu anemia defisiensi  besi,  anemia  megaloblastik,  anemia hipoplastik  dan  aplastic,  anemia  himolitik, anemia sel sabit
6. Sistem  terdiri  dari  Admin  dan  User.  Admin dalam  hal  ini  adalah  pakar  Bidan  Dyah  Dwi Wahyuni,S.ST,  Pasien  dalam  hal  ini  adalah calon pasien penderita anemia

## 1.4 Tujuan
Adapun  yang  menjadi  tujuan  penulisan  dalam penyusunan skripsi adalah sebagai berikut :
1. Memudahkan  dalam  membuat  suatu  system dengan adanya Sistem Pakar untuk mendiagnosis penyakit anemia
2. Dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor memudahkan  untuk  menggambar  kentingkat keyakinan  pakar  terhadap  suatu  permasalahan yang sedang dihadapi
3. Memudahkan  masyarakat  tanpa  harus  pergi kedokter  untuk  memberikan  informasi  dan mendiagnosis  penyakit  anemia  hanya  dengan membuka web dan terkoneksi internet
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Menurut  penelitian  Sumarno  &  Roni,  (2014). Ada  beberapa  jenis  penyakit  anemia  diantaranya adalah  anemia  aplastik,  anemia  persinioda  dan  lain- lainya,  Anemia  sering  kali  diabaikan  karena  hanya penyakit  yang  diangap  biasa,  Sebagai  masyarakat awam dalam bidang kesehatan juga harus mempunyai pengetahuan yanga baik mengenai jenis- jenis  penyakit  beserta  gejalanya  dan  bagaimana penanganan  atau  pencegahannya  agar  resiko  bisa diminimalisir.  Untuk  mendorong  dan  memanfaatkan teknologi  informasi  dan  membantu  dalam  bidang kesehatan.  Khususnya  sebagai  alat  bantu  untuk menyampaikan  informasi  dan  mendiagnosa  gejala penyakit  yang  diderita.  Hal  ini  akan  membantu semua  orang  dalam  melakukan  pencegahan  dan pengobatan  pada  mereka  yang  mengalami  penyakit anemia. [1]
Menurut  penelitian  Rumaisa,  Rijayana,  & Nurafianti,  (2010).  Sistem  pakar (expert  system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem  pakar  adalah  sistem  yang  didesain  dan
diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman  tertentu  untuk  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli. Diharapkan  dengan  sistem  ini,  orang  awam  dapat menyelesaikan  masalah  tertentu  baik  ‘sedikit’  rumit ataupun  rumit  sekalipun  ‘tanpa’  bantuan  para  ahli dalam  bidang  tersebut.  Aplikasi  yang  dikembangkan ini bertujuan untuk menentukan jenis gangguan pada wanita  mulai  umur  17  tahun  dengan  hanya memperhatikan  gejala-gejala  yang  dialami.  Dengan menggunakan metode Certanty Factor (CF), didapatkan  nilai  Kemungkinan  gangguan  yang dialami pasien. [2]
Menurut  penelitian  Ghozali  &  Ade,  (2016) Penyakit  Anemia  perlu  diketahui  sedini  mungkin, untuk  mewujudkan  hal  tersebut  diperlukan  adanya sebuah  sistem  pakar.  Perhitungan  ketidakpastian dalam  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode certainty  factor.  Metode  ini  merupakan  perhitungan tingkat kepastian terhadap kesimpulan yang diperoleh dan  dihitung  berdasarkan  nilai  probabilitas  penyakit karena adanya evident gejala. Maka, bisa diasumsikan  bahwa  sistem  pakar  identifikasi  dini penyakit  leukemia  dapat  menggunakan  metode certainty  factor  sebagai  metode  pendukungnya. Diharapkan  dengan  sistem  ini,  orang  awam  dapat memanfaatkannya untuk penanganan atau pertolongan pertama penyakit leukemia. Sistem pakar identifikasi  dini  penyakit  anemia  dengan  metode certainty  factor  melakukan  diagnosis  dengan  cara menganalisis  masukan  gejala  tentang  apa  yang dirasakan oleh pasien. [3]

## 2.2 Penyakit Anemia
Anemia  adalah  penyakit  kurang  darah  yang ditandai dengan kadar hemoglobin (Hb) dan sel darah merah  (eritrosit)  lebih  rendah  dibandingkan  normal. Anemia  merupakan  keadaan  menurunnya  kadar hemoglobin, hematocrit, dan jumlah sel darah  merah dibawah nilai normal yang dipatok untuk perorangan. Kategori  tingkat  keparahan  pada  anemia    (Waryana, 2010)  yang  bersumber  dari  WHO  adalah  sebagai berikut :
a. Kadar Hb 11 gr %
: tidak anemia
b. Kadar Hb 9-10 gr % : anemia ringan
c. Kadar 7-8 gr % : anemia sedang
d. Kadar Hb < 7 gr % : anemia berat
Secara  umum  anemia  dapat  di  klasifikasikan menjadi :
a. Anemia defisiensi besi Anemia defisiensi besi adalah anemia yang terjadi akibat  kekurangan  zat  bezi  dalam  darah.  Gejala yang  disebabkan  adalah  Mudah  atau  lebih  cepat lelah,  Mudah  tersinggung,  Kurang  berenergi, Muka pucat dan sakit pada dada.
b. Anemia megaloblastik Anemia  ini  disebabkan  karena  defisiensi  asam folat (ptery  glutamic  acid) dan  defisiensi  vitsmin B12 (cyanocobalamin) walaupun  jarang.  Gejala
yang  disebabkan  adalah  Letargi,  Nafas  pendek atau sesak, terutama saat beraktfitas, Kepala terasa ringan.
c. Anemia hipoplastik dan aplastik Anemia  disebabkan  karena  sumsum  tulang belakang  kurang  mampu  membuat  sel  -  sel  darah baru. Gejala yang disebabkan adalah Memar yang tidak  diketahui  penyebabnya,  Mimisan  atau  gusi berdarah, Perdarahan yang berkepanjangan.
d. Anemia himolitik Disebabkan  oleh  karena  penghancuran  sel  darah merah berlangsung lebih cepat daripada pembuatnya. Gejala yang disebabkan adalah Kulit pucat atau kurang berwarna, Penyakit kuning, atau menguningnya  kulit,  mata,  dan  mulut  urine berwarna gelap.
e. Anemia sel sabit (Sickle Cel Anemia)
Anemia ini disebabkan oleh penyakit keturunan dimana  molekul  hemoglobin  yang  berada  dari hemoglobin normalnya karena penggantian salah satu asam  amino  pada  rantai  polipeptida  beta.  gejala- gejala  akibat  kekurangan  sel  darah  merah  (anemia), berupa tubuh terasa lelah dan kurang bertenaga, detak jantung  tidak  teratur,  dan  sesak  napas  (terutama setelah melakukan aktivitas fisik). [4]

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  merupakan  cabang  dari Artificial Intelligence (AI)  yang  cukup  tua  karena  sistem  ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar  yang  muncul  pertama  kali  adalah general purpose  problem  solver  (GPS) yang  dikembangkan oleh Newel dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem  pakar  yang  dibuat,  seperti  MYCIN  untuk diagnosis penyakit, DENDRAL untuk mengidentifikasi struktur molekul campuran yang tak dikenal, XCON & XSEL untuk membantu konfigurasi  sistem  komputer  besar,  SOPHIE  untuk analisis  sirkuit  elektronik,  Prospector  digunakan  di bidang  geologi  untuk  membantu  mencari  dan menemukan  deposit,  FOLIO  digunakan  untuk membantu  memberikan  keputusan  bagi  seorang manager  dalam  stok  dan  investasi,  DELTA  dipakai untuk  pemeliharaan  lokomotif  listrik  diesel,  dan sebagainya.  Istilah  sistem  pakar  berasal  dari  istilah knowledge-based expert system.
Istilah  ini  muncul  karena  untuk  memecahkan masalah,  sistem  pakar  menggunakan  pengetahuan seorang pakar  yang dimasukkan ke dalam  komputer. Seseorang  yang  bukan  pakar  menggunakan  sistem pakar  untuk  meningkatkan  kemampuan  pemecahan masalah,  sedangkan  seorang  pakar  menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant .[5]
2.4 Certainty Factor
Faktor kepastian (certainty
factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanandalam pembuatan MYCIN.Certainty factor (CF) merupakan nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk
menunjukkan besarnya kepercayaan. MYCIN  paling terkenal, dibuat oleh Edward Shortlif e of  Standford University  tahun  70-an,  menjadi  sistem  pakar medical  yang bisa  mendiagnosa penyakit infeksi dan merekomendasi  pengobatan.  MYCIN  membantu dokter    mengidentifikasi  pasien  yang  menderita penyakit.
Dokter duduk di depan komputer dan memasukkan  data  pasien:  umur,  riwayat  kesehatan, hasil  laboratorium  dan  informasi  terkait  lainnya. Dengan  informasi    ini  ditambah  pengetahuan  yang sudah  ada  dalam  komputer,  MYCIN  mendiagnosa selanjutnya  merekomendasi    obat  dan  dosis  yang harus  dimakan.  MYCIN  sebagai  penasehat  medis, tidak  dimaksudkan  untuk  mengantikan  kedudukan seorang dokter. Tetapi membantu dokter yang belum berpengalaman  dalam  penyakit  tertentu.  Juga  untuk membantu  dokter  dalam  mengkonfirmasi  diagnosa dan  terapi  yang  diberikan  kepada  pasien  apakah sesuai  dengan  diagnosa  dan  terapi    yang  ada  dalam basis  pengetahuan  yang  sudah  dimasukkan  ke  dalam MYCIN,  karena  MYCIN    dirancang  oleh  dokter- dokter yang ahli di bidang penyakit tersebut.
Kesimpulan : sistem pakar seperti MYCIN bisa digunakan sebagai bahan pembanding dalam pengambilan solusi dan pemecahan masalah. Keputusan  terakhir  atas  pengobatan  tersebut  tetap menjadi tanggung jawab dokter.
Rumus  dasar  faktor  kepastian    :  CF(H,E)  = MB(H,E)  –  MD(H,E)  Keterangan:  CF(H,E)  : certainty  factor  dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala(evidence) E. Besarnya CF berkisar antara 0  sampai  dengan  1.  Nilai  0  menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan  kerpercayaan  mutlak.  MB(H,E)  : ukuran  kenaikan  kepercayaan  (measure  of  increased belief)  terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh gejala E. MD(H,E) : ukuran kenaikan ketidakpercayaan  (measure  of  increased  disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E Pada  implementasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit dalam ini akan menggunakan rumus :
CF(1,2) = CF(1) + [CF(2) * (1CF(1)] Nilai  CF  setiap  premis/gejala  merupakan  nilai yang  diberikan  oleh  seorang  pakar  maupun  literatur yang mendukung, bersifat positif.[5]

## 2.5 Mesin Inferensi
Inferensi  adalah  sebuah  prosedur  (program) yang  mempunyai  kemampuan  dalam  melakukan penalaran. Inferensi ditampilkan pada suatu komponen  yang  disebut  mesin  inferensi  yang mencakup  prosedur-prosedur  mengenai  pemecahan masalah.  Semua  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh seorang pakar disimpan pada basis pengetahuan oleh sistem  pakar.  Tugas  mesin  inferensi  adalah kesimpulan  berdasarkan  basis  pengetahuan  yang dimilikinya.
Pada  sistem  pakar  berbasis rule ,  domain pengetahuan direpresentasikan dalam sebuah kumpulan  rule  berbentuk  IF-THEN,  sedangkan  data direpresentasikan dalam sebuah kumpulan fakta-fakta tentang kejadian saat ini. Mesin inferensi membandingkan  masing-masing rule yang tersimpan dalam  basis  pengetahuan  dengan  fakta-fakta  yang terdapat dalam database. Jika bagian IF (kondisi) dari rule cocok  dengan  fakta,  maka rule dieksekusi  dan bagian  THEN  (aksi)  diletakkandalam  database sebagai fakta baru yang ditambahkan.[2]

## 2.6 Forward Chaining
Forward  Chaining adalah  teknik  pencarian yang dimulai dengan fakta yang diketahui, kemudian mencocokkan  fakta-fakta  tersebut  dengan  bagian  IF dari rules IF-THEN.  Bila  ada  fakta  yang  cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah  rule  dieksekusi,  maka  sebuah  fakta  baru (bagian  THEN)  ditambahkan  ke  dalam  database. Setiap  kali  pencocokan,  dimulai  dari rule teratas.
Setiap rule hanya boleh dieksekusi sekali saja. Proses pencocokan berhenti bila tidak ada lagi rule yang bisa dieksekusi. Metode pencarian yang digunakan adalah Depth-First  Search (DFS), Breadth-First  Search (BFS) atau Best First Search .

## 2.7 PHP
PHP  adalah   Bahasa  server-side–scripting  yang menyatu  dengan  HTML  untuk  membuat  halaman web  yang  dinamis.  Karena  PHP  merupakan  server- side-scripting  maka  sintaks  dan  perintah-perintah PHP  akan  diesksekusi  diserver  kemudian  hasilnya akan  dikirimkan  ke  browser  dengan  format  HTML. Dengan  demikian  kode  program  yang  ditulis  dalam PHP tidak akan terlihat oleh user sehingga keamanan halaman  web  lebih  terjamin.  PHP  dirancang  untuk membuat  halaman  web  yang  dinamis,  yaitu  halaman web  yang  dapat  membentuk  suatu  tampilan berdasarkan permintaan terkini, seperti menampilkan isi basis data ke halaman web.[6]

## 2.8 MySQL Database
MySQL adalah perangkat lunak yang digunakan untuk  membangun  database  yang  sering  digunakan dilingkungan  linux.  MySQL  merupakan  softwere open  source  yang  berarti  free  untuk  digunakan. Selain  dilingkungan  linux,  MySQL  juga  tersedia dilingkungan  windows.  MySQL  tersedia  sebagai perangkat lunak gratis dibawah lisensi GNU General Public  License  (GPL),  tetapi  mereka  juga  menjual dibawah lisensi komersial untuk kasus-kasus di mana penggunaannya  tidak  cocok  dengan  penggunaan GPL.
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Metode  penelitian  untuk  pengumpulan  data primer dan sekunder:
1. Pengumpulan data primer Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan wawancara  langsung  kepada  seorang  ahli  atau pakar dalam hal ini adalah bidan anemia.
2. Pengumpulan Data Sekunder Mengumpulkan  data  dengan  cara  membaca  dan mempelajari buku-buku yang sedang dibahas.

## 3.2 Struktur Menu
Pada  Gambar  1  ditampilkan  desain  Struktur Menu Dalam pembuatan antarmuka terdapat struktur menu  program,  web  sistem  pakar  ini  memiliki  5 menu yaitu menu home, penyakit Anemia, informasi, diagnosis dan gallery. Dapat dilihat pada Gambar 1.
Website Sistem Pakar
Informasi Gallery Diagnosis Penyakit Anemi Home Pakar Admin

## Gambar 1 Struktur Menu

## 3.3 Flowchart Sistem
Pada  gambar  3  ditunjukan  flowchart  sistem yang telah diangun 2.
Keterangan :
1. Start  :  Memulai  program,  yang  di  tampilan  awalnya mucul header dan beberapa menu.
2. Pilih  menu  diagnosis  jika  user  ingin  mendeteksi penyakit dan tampilan akan menuju ke form diagnosis
3. Pilih  gejala  penyakit  yang  dialami  dalam  menu diagnosis.
4. Setelah  gejala  dipilih  maka  perhitungan  dimulai dengan menggunakan metode certainty factor
5. Hasil  diagnosis  akan  muncul  setelah  dilakukan perhitungan metode certainty factor .
6. Jika user ingin kembali mendeteksi penyakit maka klik button kembali dan tampilan awal program diaganosis akan kembali
7. Jika  tidak  ingin  mengulang  program,  maka  program selesa ( End ).

## 3.4 Flowchart Certainty Factor
Pada  tahap  perhitungan    nilai  metode  certainty factor, akan menghitung nilai probabilitas penyakit sesuai dengan gejala yang dipilih. Dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 2 flowchart Metode Certainty factor

## 3.5 Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  ini  menggambarkan  proses  apa saja  yang  akan  berjalan  pada  sistem  pakar  ini.  Fase  ini diawali  dengan  pembentukan  diagram  konteks  yang menggambarkan  keseluruhan  dari  suatu  sistem.  Dapat dilihat pada Gambar 4
Sistem Pakar Penderita Admin(Pakar) Hasil Diagnosa dan obat Hasil Diagnosa dan obat Data Relasi Gejala Data Penyakit Data Gejala

## Gambar 4 DFD 0 Sistem Pakar

## 3.6 Tabel gejala, tabel penyakit dan tabel aturan.
Adapun    tabel  gejala  penyakit  serta  tabel  penyakit anemia  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2.  Untuk tabel  matriks  aturan  gejala  terhadap  penyakit  ini menunjukkan bahwa setiap penyakit memiliki gejala dan sebuah gejala terdapat pada beberapa penyakit.

## Tabel 1 Tabel Gejala
Kode Gejala Nama Gejala G01 Kelambanan G02 Kelelahan G03 Kepala terasa ringan G04 Pusing G05 Nafas pendek G06 Rambut Rontok G02 Kelelahan G04 Pusing G07 Kehilangan nafsu makan G08 Penurunan berat badan G09 Sariawan G10 Mual G11 Sembelit G12 Lidah terasa sakit G13 Sakit Kepala G14 Gagal jantung G15 Neutropenia G16 Pucat G17 Sesak nafas G18 Trombositopenia (mudah memar) G19 Urine gelap G20 Ikterus G21 Peningkatan denyut jantung G22 Pembesaran limpa G23 Pembesaran hati G24 Murmur jantung G25 Nyeri sendi G26 Nyeri dada G04 Pusing G27 Urine berdarah G20 Ikterus
Pada  tabel  penyakit  ini  terdapat  beberapa penyakit umum seperti pada Tabel 2
Tabel 2 Tabel Penyakit Kode Penyakit Penyakit P01 Anemia Defisiensi Besi P02 Anemia Megaloblastik P03 Anemia Hipoplastik dan Aplastik P04 Anemia Himolitik P05 Anemia Sel Sabit (Sickle Cel Anemia)
Pada tabel aturan  ini terdapat hubungan antara tabel gejala dan tabel penyakit seperti pada Tabel 3
Tabel 3 Tabel Aturan

## 4. HASIL IMPLEMENTASI  DAN PENGUJIAN
4.1 Halanan Utama Sistem Pakar
Halaman utama ini merupakan tampilan awal ketika pengunjung  (user)  mengunjungi  web  sistem  pakar diagnosis  penyakit  anemia  ini  seperti  Home,  Penyakit Anemia,  Informasi,  Diagnosis,  Gallery  seperti  pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman Utama

## 4.2 Halanan Informasi
Halaman informasi merupakan informasi seputar penyakit anemia seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6 Tampilan menu utama

## 4.3 Halanan Diagnosis Anemia
Pada  halaman  diagnosis  ini  user  bisa  langsung memilih  gejala  yang  dialami  oleh  penderita.  Seperti yang ditunjukan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Diagnosis Anemia

## 4.4 Halaman Hasil Diagnosis
Pada  halaman  hasil  ini  user  bisa  melihat penyakit  anemia  yang  ditemukan  serta  solusi  dan juga  tingkat  kepastian  dari  diagnosis  penyakit. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 8
Gambar 8 Tampilan Hasil Diagnosis

## 4.5 Halaman Login
Pada  halaman  login  ini,  admin  memasukan email  dan  password  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 9

## Gambar 9 Halaman Login

## 4.6 Halaman Home Admin
Pada  halaman  home  admin  ini,  admin  dapat mengubah data, menghapus data dan menambah data. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Halaman Utama Admin

## 4.7 Pengujian Fungsional
Hasil  dari  pengujian  fungsional  ditunjuka  pada tabel 4.
Tabel 4 Hasil pengujian fungsional Akses Fungsi Keterangan Admin Dapat melakukan login untuk mengakses  halaman admin. √ Dapat menampilkan data gejala √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data gejala. √ Dapat menampilkan data penyakit √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data penyakit. √ Dapat menampilkan data aturan. √ Dapat melakukan edit dan hapus data aturan. √ Dapat melakukan logout untuk keluar dari  halaman admin. √ User  Dapat melihat halaman beranda √ Dapat melihat halaman informasi √ Dapat melakukan diagnosis dengan cara pilih gejala iya atau tidak dari sebuah pertanyaan √

## 4.8 Pengujian Metode
Berdasarkan  pengujian  pada  perangkat  lunak didapatkan  hasil  penyakit  Anemia  Sentral  dengan nilai CF 0,84 dan tingkat kepastian hampir pasti.
Kemudian  setelah  pengujian  dengan  simulasi program,  maka  perlu  diuji  dengan  perhitungan manual,  Pada  pengujian  ini  dicoba  untuk  melakukan perhitungan  secara  manual  untuk  dibandingkan dengan  hasil  pada  pengujian  sistem  sebelumnya. Gejala  yang  dipilih  sebelumnya  adalah  “  Kelelahan MB1=  0.8  MD1=  0.2”  ,“Nafas  pendek  MB2=  0.6 MD2=  0.4“    berikut  perhitungan  dari  pengijian metode :
MB [G1 ^ G2] = MB 1 + MB 2*(1-MB 1)
= 0.8 + 0.6*(1 - 0.2) = 0.8 + 0.12 = 0.92 MD [G1 ^ G2] = MD 1 + MD 2*(1-MD 1) = 0.2 + 0.4*(1 - 0.8) = 0.2 + 0.32 = 0.52 CF  = MB – MD = 0.92 – 0.52 = 0.4 Dari  hasil  pengujian  metode  manual  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian  metode  sama dengan  pengujian  dari  perhitungan  sistem  yaitu  nilai CF 0.4.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penilis  paparkan setelah melakukan perancangan sistem pakar menggunakan  metode  Certainty  Factor  ini  antara  lain adalah :
1. Hasil Pengujian keakuratan metode baik melalui simulasi  program  dan  perhitungan  numerik, hasil  perhitungan  memiliki  hasil  persamaan sebesar 0.001%.
2. Sistem  pakar  diterapkan  menggunakan  metode Certainty  Factor dan  berjalan  dengan  baik untuk mendiagnosis penyakit anemia.
3. Sistem  pakar  ini  menggunakan  rule Forward Chaining sehingga  dapat  memberikan  kesimpulan data.

## 5.2 Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini,  penulis  memberikan saran yaitu:
1. Gejala  penyakit  anemia  yang  dibahas  dalam sistem  pakar  ini  hanya  27  gejala,  diharapkan untuk  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan adanya penambahan jumlah gejala dan penyakit yang dibahas.
2. Penambahan metode lain seperti dempter shafer
sebagai perbandingan hasil keakuratan
diagnosis.
3. Penambahan inference  engine lain  seperti Backward Chaining untuk perbandingan terhadap inference engine Forward Chaining .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sumarno  dan  P.  Roni,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Anemia,” Prosiding Seminar Nasional, pp. 128 - 138, 2014.
[2] Rumaisa,  F.,  Rijayana,  I.  and  Nurafianti,  T., 2010,  May.  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal Kanker  Serviks  Dengan  Metode  Certainty Factor.  Seminar  Nasional  Teknik  Informatika
2010,  Jurusan  Teknik  Informatika  UPN" Veteran" Jogyakarta
[3] M.  Ghozali  dan  E.  Ade,  “Sistem  Pakar Diagnosis  Dini  Penyakit  Leukimia  Dengan Metode  Certainty  Factor,” Kinetik, pp.  135  - 146, 2016.
[4] Waryana, Gizi Reproduksi, Yogyakarta: Pustaka Rihama, 2010.
[5] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto  dan  D.  Soehartono, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: ANDI, 2011.
[6] Suhartanto,  M.,  2017.  pembuatan  website sekolah  menengah  pertama  negeri  3  delanggu dengan  menggunakan  php  dan  mysql.  Speed- Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 4(1)