## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT SKIZOFRENIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINY FACTOR BERBASIS WEB

## Priskilla Puji Larasati
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia priskillapuji23@gmail.com

## ABSTRAK
Skizofrenia  merupakan  gangguan  pola  pikir  yang  umunya  menyerang  pada  kejiwaan  seseorang  yang termasuk  ke  dalam  gangguan  jiwa  berat  yang  membuat  seseorang  bertingkah  laku  dengan  tidak  semestinya. Skizofrenia  sendiri  umumnya  menyerang  pada  usia  15-25  tahun  dan  lebih  banyak  ditemukan  pada  laki-laki dibanding  perempuan.  Seseorang  yang  mengidap  gangguan  skizofrenia  tidak  cepat  ditangani  dikarenakan kurangnya informasi  mengenai penyakit  skizofrenia dan  malasnya pihak  keluarga  untuk  melakukan konsultasi secara  langsung  kepada  psikiater  atau  pakar  penyakit  skizofrenia  itu  sendiri.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut  proses  konsultasi  akan  lebih  efektif  dengan  dibuatnya  sistem  untuk  mengkomputerisasi  agar  dapat mengefisienkan waktu dan biaya
Implementasi  akan  dilakukan  dengan  pembuat  sistem  pakar  penyakit  skizofrenia  .  Dimana  dalam pengembangannya  menggunakan  metode  certaiy  factor  untuk  menghitung  gejala  yang  telah  dipilih  oleh  user. Dengan  perhitungan  metode  certainy  factor  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  dan  diagnosis  yang tepat  keluarga  pasien  maupun  pasien  itu  sendiri.  Metode  certainy  factor  suatu  metode  yang  menggambarkan tingkat kepastian seorang pakar dengan memberikan sebuah nilai kenaikan kepercayaan pakar terhadap gejala- gejala penyakit skizofrenia tersebut.
Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui  sistem  pakar  ini  yaitu  metode  certainty  factor  (CF)  dari perhitungan  manual  dan  sistem  perhitungan  memiliki  hasil  yang  sama  .  Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan pada  web browser  Internet Explorer  masing-masing halaman dapat berjalan dengan baik. Pengujian dengan melakukan perbandingan antara data aturan dengan hasil sistem menunjukkan hasil yang sesuai.
Kata kunci : Sistem pakar,Metode Certainy Factor, Skizofrenia.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Penyakit kejiwaan merupakan perubahan psikologi  atau  perilaku  umunya  terkait  dengan gangguan  mental, stress dan juga bukan sifat  normal manusi.  Selanjutnya  akan  disebut  gangguan  jiwa. Gangguan  jiwa  dapat  terjadi  pada  siapa  saja  dan kapan  saja.  Gangguan  jiwa  yang  sering  dialami penderita  meruakan  gangguan  jiwa  skizofrenia  yang tergolong gangguan jiwa berat . Sizofrenia merupakan gangguan jiwa paling dominan disbanding gangguan jiwa lainnya. Penderita gangguan jiwa sepertiga tinggal di Negara berkembang  8  dari  10  yang  menderita skizofrenia dikarenakan  kurangnya  informasi  mengenai  gejala tersebut  dan  malasnya  untuk  konsultasi  secara langsung ke pada dokter psikiater, yang menyebabkan penderita mengalami gejala yang lebih kronis  dan  penderita  tidak  mendapatkan  penangan secara  medis.  Gejala  biasanya  dialami  pada  usia  15- 25  tahun  lebih  banyak  ditemukan  pada  laki-laki disbanding perempuan [1].
Pada  umumnya  gangguan  mental  yang  terjadi adalah  gangguan  kecemasan  dan  gangguan  depresi. Diperkirakan  4,4%  dari  populasi  global  menderita gangguan  depresi,  dan  3,6%  dari  gangguan kecemasan.  Jumlah  penderita  depresi  meningkat lebih  dari  18%  antara  tahun  2005  dan  2015.  Depresi
merupakan  penyebab  terbesar  kecacatan  di  seluruh dunia.  Lebih  dari  80%  penyakit  ini  dialami  orang- orang  yang  tinggal  di  negara  yang  berpenghasilan rendah dan menengah [2].
Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dibuat sebuah sistem pakar berbasis web untuk memberikan pengetahuan  dan  informasi  kepada  masyarakat mengenai penyakit Skizofrenia. Sistem pakar sebagai bagian  dari  ilmu  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intellgence ) telah banyak digunakan untuk membantu menyelesaikan  tugas  atau  masalah  yang  terjadi  saat ini.  Tentunya  dengan  tool  pendukung  aplikasi tersebut  dengan  bahasa  pemrograman  menggunakan PHP  dengan  database  penyimpanan MySq l  dan Ms. Office  Excel untuk  mengumpulkan  data  dan menyortirnya sebelum di input ke dalam database.
Berkaitan  dengan  masih  banyaknya  orang  yang masih  awam  dengan  penyakit  Skizofrenia.  oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini  dibangun  sebuah sistem  pakar  berbasis  web  yang  dapat  melakukan diagnosis  penyakit  skizofrenia  berdasarkan  gejala- gejala  yang  ada  dengan  metode  penalaran  faktor kepastian  ( Certainty  Factor ).  Tujuan  penggunaan metode  ini  karena  dapat  memberikan  hasil  yang akurat yang didapatkan dari perhitungan berdasarkan bobot  gejala  yang  dipilih  pengguna,  mampu memberikan  jawaban  pada  permasalahan  yang  tidak pasti  kebenarannya  seperti  masalah  diagnosa  resiko
penyakit, dan dengan metode ini pakar menggambarkan  keyakinan  seorang  pakar  dengan memberikan bobot keyakinan sesuai dengan pengetahuan  pakar  terkait.  Sistem  ini  dapat digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  mendiagnosis penyakit Skizofrenia ,  yang  memperhatikan  gejala- gejala pada penyakit Skizofrenia sehingga menghasilkan  informasi  akurat  mengenai  penyebab dan saran penanganannya.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah diatas dapat dirumuskan permasalahan yang akan dibahas adalah: 1. Bagaimana merancang  sebuah sistem pakar untuk memberikan informasi kepada masyarakat mengenai gejala dan penyakit skizofrenia ? 2. Bagaimana membuat sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit skizofrenia?
3. Bagaimana  menerapkan  metode certainy  factor untuk sistem yang akan dikembangkan?

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  beberapa  batasan  masalah. Batasan masalah antara lain sebagai berikut: 1. Website ini dibangun dengan menggunakan PHP sebagai Server Side Programming dan MySQL sebagai database servernya.
2. Menggunakan Certainy  Factor atau  Faktor kepastian sebagai metode penyelesaiannya.
3. Aplikasi ini hanya mendiagnosis tentang penyakit Skizofrenia.
4. Data penyakit diambil dari buku “ SKIZOFRENIA Spliting Personality ” dan konsultasi dengan pakar Dr. Iwan Sys. Sp. Kj di  “RSK Haryono Medical Center”
5. Data  yang digunakan  memiliki 5 penyakit dan 30 gejala.
6. Data  Aset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Data  Penyakit,  Data  Gejala  dan  Data Aturan.

## 1.4 Tujuan
Berdasarkan  rumusan  masalah  diatas  maka tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Membantu memudahkan masyarakat untuk melakukan  diagnosis  penyakit  skizofrenia  dan mengetahui jenis-jenis penyakit skizofrenia dengan masing-masing gejalanya.
2. Membuat sistem pakar penyakit skizofrenia untuk membantu  dokter  menerapkan  kepakarannya  dan memberikan informasi
tentang
penyakit skizofrenia  berdasarkan  analisis  gejala  dan penyakit.
3. Menerapkan  metode  Certainy  Factor  pada  sistem pakar  untuk  menentukan  presentase  factor kepastian penyakit.

## 1.5 Manfaat
Manfaat  dalam  penyusunan  skripsi  ini  adalah sebagai berikut:
1. Bagi  pengguna  atau  masyarakat,  sebagai  sebuah sistem  dapat  membantu  untuk  mendiagnosis penyakit Skizofrenia.
2. Mempermudah masyrakat mandapatkan informasi mengenai penyakit Skizofrenia.
3. Memberikan hasil diagnosis penyakit Skizofrenia yang sesuai dengan perhitungan tingkat kepastian metode Certainy Factor.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penyakit Skizofrenia
Skizofrenia  digunakan  untuk  menggambarkan suatu  gangguan  psikiatrik  mayor  yang  ditandai dengan  adanya  perubahan  pada  persepsi,  pikiran, afek,  dan  perilaku  seseorang.  Kesadaran  yang  jernih dan kemampuan intelektual biasanya tetap terpelihara,  walaupun  defisit  kognitif  tertentu  dapat berkembang kemudian [3].

## 2.2 Certainy Factor
Faktor kepastian ( certainty factor ) adalah suatu metode  yang  menggambarkan  tingkat  kepastian seorang  pakar  dalam  sebuah  angka  dengan range antara 0 sampai Rumus dasar faktor kepastian  : CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E) Keterangan:
1. 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  kepercayaan mutlak.
2. MB(H,E)  :  ukuran  kenaikan  kepercayaan ( measure  of  increased  belief )  terhadap  hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
3. MD(H,E)    : ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure  of  increased  disbelief )  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Pada  implementasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit, menggunakan rumus: CF(1,2) = CF(1) + [CF(2) * (1-CF(1)] Nilai  CF  setiap  premis/gejala  merupakan  nilai  yang diberikan  oleh  seorang  pakar  maupun  literatur  yang mendukung, bersifat positif [4].

## 2.3 Proses  Perhitungan  Menggunakan  Metode CF( Certaing FActor)
Nilai  CF  bisa  didapat  dari  interpretasi  “term” dari  pakar  yang  diubah  menjadi  nilai  CF  tertentu sesuai table 1:
Tabel 1 Tabel Certain Term Tingkat Keyakinan CF Definitely not (pasti tidak) -1.0 Almost certainly not (hampir pasti tidak) -0.8 Probably  not  (kemungkinan besar tidak) -0.6 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknown (tidak tahu) -0.2 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost  certainly (hampir pasti) 0.8 Definitely (pasti) 1.0

## 2.4 Sistem Pakar
Istilah  sistem  pakar  berasal  dari  istilah knowledge-based expert system. Sistem pakar adalah sistem  yang  menggunakan  pengetahuan  seorang pakar  yang  dimasukkan  ke  dalam  komputer  untuk memecahkan  suatu  masalah.  Seseorang  yang  bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan  kemampuan  pemecahan  masalah, sedangkan seorang pakar  menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant.
Secara  garis  besar,  banyak  manfaat  yang  dapat diperoleh  dengan  mengembangkan  sistem  pakar, antara lain :
1. Masyarakat awam non pakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang tertentu tanpa kehadiran langsung seorang pakar
2. Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambah efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja
3. Penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.
4. Memberikan  penyederhanaan  solusi  untuk  kasus yang kompleks dan berulang-ulang.
Di  samping  memiliki  beberapa  keuntungan, sistem  pakar  juga  memiliki  beberapa  kelemahan, antara lain :
1. Daya  kerja  dan  produktivitas  manusia  menjadi berkurang  karena  semuanya  dilakukan  secara otomatis oleh sistem.
2. Pengembangan  perangkat  lunak  sistem  pakar lebih sulit dibandingkan dengan sistem konvensional.
3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar [4].

## 2.5 Algoritma Sistem Pakar
Algoritma perancangan sistem ini menggunakan inferensi  penalaran  maju  ( Forward  Chaining ) dimana  pemrosesan  berawal  dari  sekumpulan  data fakta dari pakar kemudian dilakukan penalaran sesuai rule yang  telah  dibuat  dalam  sistem  hingga ditemukan  kesimpulan  hasil  diagnosis.  Suatu  kaidah dapat disusun melalui pengetahuan yang terdiri dari 2
bagian  utama,  yaitu  merupakan  gejala    dan  bagian yang merupakan kesimpulan atau penyebab penyakit.

## 2.6 PHP
PHP  merupakan  bahasa  opensource  yang  dapat digunakan  diberbagai  system  operasi  ( Linux,  Unix, Machintosh,  Windows )  dan  juga  dapat  dijalankan secara  runtime  dengan  console  serta  juga  dapat menjalankan perintah-perintah system. Dalam penggunaannya  ada  beberapa  software  yang  harus ada guna untuk mendukung pengguna PHP, software yang  harus  ada  antara  lain  adalah  : Apache  Server, PHP, PHP My Admin , dan MySQL Server.

## 2.7 MySQL
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak  system menejemen  basis  data  SQL  atau  DBMS  ( Database Management  System )  yang  multithread,  dengan sekitar  6  juta  instalasi  di  seluruh  dunia.  MySQL merupakan  sebuah  impelementasi  dari  system manajemen  basisdata  relasional  (RDBMS)  yang didistribusikan  secara  gratis  dibawah  lisensi  GPL ( General  Public  License ).  Setiap  pengguna  dapat secara  bebas  menggunakan  MySQL,  namun  dengan batasan  perangkat  lunak  tersebut  tidak  boleh dijadikan produk tertentu yang bersifat komersial.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## 3.1 Analisis Sistem
Dilihat  dari  gejala-gejala  yang  diderita  pasien dan  kurangnya  informasi  untuk  mempercepat penangan dibutuhkan sistem pakar untuk mendiagnosis  ganngguan  jiwa.  Untuk  menghasilkan sistem pakar diagnosis skizofrenia dapat menggunakan Metode Certainy Factor .
Dari
analisis diatas peneliti ingin mengembangkan  sistem  berdasarkan  kriteria  dari obserservasi yang telah saya lakukan. Observasi yang didapat  mengolah  sistem  pakar  dengan  data  gejala  , jenis penyakit, dan data  nilai  kepakaran daris eorang pakar  .  Hasil  yang  akan  didapat  dari  pengujian metode  tersebut  akan  diimplementasikan  dalam sebuah  sistem.  Hasil  tersebut  akan  memberikan kepastian  terhadap  penyakit Skizofrenia dan  jenis skizofrenia  apa  yang  diderita.  Selama  proses diagnosis, gejala akan duji sesuai dengan aturan satu demi satu  untuk  mendapatkan nilai kepercayaan dari hasil akhir diagnosis.

## 3.2 Desain Sistem
Gambaran  teknologi  yang  akan  dikembangkan dalam sistem seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 .
Dari desain sistem di atas data yang akan diinput kan  berupa  data  gejala,  data  penyakit  dan  data  nilai mb  dan  md  dari  pakar.  Selanjutnya  akan  dilakukan untuk  membentuk  tabel  keputusan,  membentuk aturan  asosiasi,  membentuk  nilai  kepastian  dan ketidakpastian  dan  menghasilkan  nilai  dan  aturan dengan  pihak  pakar.  Untuk  output  yang  akan dihasilkan  berupa  hasil  perhitungan  menggunakan metode Certainy  Factor untuk  mendapatkan  nilai kepastian bagi penderita Skizofrenia dengan penyakit tertentu.

## 3.3 Struktur Menu
Dari sistem yang akan dikembangkan, terdddapat  beberapa  menu  yang  ditampilkan  untuk menunjang  kebutuhan  pengguna.  Struktur  menu dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Struktur Menu

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

## 3.5 Flowchart Sistem
Pada  Gambar  4  ditunjukkan  Flowchart  sistem yang akan dibangun:
START Daftar Pasien Pilih Gejala Penyakit Skizofrenia Diagnosa Semua Gejala Penyakit Skizofrenia Perhitungan Metode Certainy Factor Hasil Diagnosa Nilai Certainy Factor Ulang END TIDAK YA

## Gambar 4 Flowchart Sistem
3.6 Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram (DFD)  ini  menggambarkan proses apa saja yang akan berjalan pada sistem pakar ini.. Seperti pada Gambar 5 .
0 Sistem Pakar Penyakit Skizofrenia Admin User Hasil dan Solusi Managemen Data Data Diagnosis Data Aturan Data Penyakit Gejala Yang Dialami

## Gambar 5 DFD

## 3.7 Tabel    Gejala,  Penyakit  dan  Aturan  Penyakit Skizofrenia
Adapun  tabel  gejala  penyakit  serta  tabel penyakit pada penyakit skizofrenia dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Untuk tabel matrik aturan gejala penyakit  terhadap  penyakit  ini  menunjukkan  bahwa setiap  penyakit  memiliki  gejala.  Dapat  dilihat padaTabel 4.
Tabel 2. Tabel Nama Gejala Kode Nama Gejala G001 Kata kata yang diucapkan tidak ada hubungannya satu dengan yang lainnya atau melantur
G002 Ekspresi wajah dan nada bicara yang tidak berubah atau datar
G003 Perilaku dan tertawa kekanak-kanakan
G004 Senyum yang menunjukkan rasa puas diri atau konyol
G005 Merasa ada sesuatu yang aneh sedang terjadi seperti benda benda berubah terlihat aneh
G006 Pengucapan kalimat berulang ulang
G007 Cenderung mengasingkan diri dari orang lain
G008 Tidak mau masuk sekolah, bekerja dan melakukan kegiatan sehari-hari G009 Tidak banyak bicara
G010 Anggota tubuh kaku
G011 Tiba tiba histeris
G012 Mudah tersinggung
G013 Merasa diawasi oleh seseorang
G014 Merasa dikejar oleh seseorang untuk disakiti
G015 Pencuriga dan tidak ramah
G016 Selalu merasa cemas
G017 Suka bertengkar
G018 Bertindak kekerasan
G019 Sulit untuk merasa senang atau puas
G020 Enggan bersosialisasi dan lebih memilih dia didalam rumah
G021 Pikiran tidak logis bepikir bahwa dia tuhan
G022 Tidak mempedulikan penampilan dan kebersihan diri
G023 Pembicaraan melantur dan berbelit belit
G024 Emosi datar
G025 Pola tidur berubah
G026 Tidak nyaman dekat orang lain
G027 Terkadang ucapan dan perilaku tidak teratur G028 Tidak mau memenuhi tuntutan masyarakat dan penurunan kinerja secara menyeluruh
Pada Tabel Nama Gejala 2  ini, terdapat apa saja gejala-gejala  penyakit  yang  terdapat  pada  penyakit skizofrenia.
Tabel 3. Tabel Penyakit Skizofrenia
Pada  Tabel  3  Penyakit  ini  ,  terdapat  hubungan antara gejala dan penyakit skizofrenia.
Tabel 4. Tabel Relasi
Kode P1 P2 P3 P4 P5  P6 G001 * G002 * G003 * G004 * G005 * G006 * G007 *
G008 * G009 * G010 * G011 * G012 * G013 * G014 * G015 * G016 * G017 * G018 * G019 * G020 * G021 * G022 * G023 * G024 * G025 * G026 * G027 * G028 *
Setelah  tabel  hubungan  gejala  dan  penyakit dibuat,  langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  sebuah rule (aturan) yang digunakan untuk sistem pakar, dan data  aturan  itu  terdiri  dari  hubungan  antar  gejala,
Kode Penyakit Nama Penyakit Nama Lain [P1] Hebefrenik Kacau [P2] Katatonik Gelisah [P3] Paranoid Isi Pikiran [P4] Residual Gangguan pola pikir [P5] Simpleks Tak Tergolongkan [P6] Undifferentiated Tak Terinci
penyakit,  nilai  mb( measure  of  increase  belief) dan nilai md ( measure of increasedisbelief). Tabel aturan ditujukkan pada Tabel 5.

## 3.8 Rule Penyakit Skizofrenia
[R1]  IF  G001,  G002,  G003,  G004,  G005,  G006 AND G007 THEN Hebefrenik [R2]  IF  G008,  G009,  G010    AND  G011  THEN Katatonik [R3]  IF  G012,  G013,  G014,  G015,  G016,  G017 DAN G018 THEN Paranoid [R4]  IF  G019,  G020,  G021  AND  G022  THEN Residual [R5] IF G023 AND G034 THEN Simpleks [R6]  IF  G025,  G026,  G027  AND  G028  THEN Undifferentiated
Tabel 5. Tabel Data Gejala dan Penyakit Skizofrenia
NO. Nama Penyakit Kode Gejala MB MD 1 Skizofrenia Hebefrenik [P001] G001 1.0 0.4 G002 1.0 0.2 G003 1.0 0.4 G004 1.0 0.4 G005 1.0 0.2 G006 1.0 0.2 G007 1.0 0.4 2 Skizofrenia Katatonik [P002] G008 1.0 0.2 G009 1.0 0.2 G010 0.8 0.4 G011 0.8 0.4 3 Skizofrenia Paranoid [P003] G012 1.0 0.4 G013 1.0 0.6 G014 1.0 0.6 G015 1.0 0.4 G016 1.0 0.4 G017 0.8 0.2 G018 0.8 0.2 4 Skizofrenia Residual [P004] G019 1.0 0.4 G020 1.0 0.4 G021 0.8 0.2 G022 1.0 0.2 5 Skizofenia Simpleks [P005] G023 0.8 0.2 G024 0.6 0.2 6 Skizofrenia Undifferentiated [P006] G025 0.8 0.4 G026 0.6 0.2 G027 0.6 0.2 G028 0.8 0.2

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil tampilan dari sistem ditunjukkan pada Gambar 6, 7, 8,9,10,11,12 dan 13.

## 4.1 Hampilan halaman  Menu User

## Gambar 6 Tampilan Halaman Utama
Gambar 6 merupakan halaman utama tampilan awal ketika  pengunjung(user)  mengunjungi  web  sistem  pakar penyakit  skizofrenia.Menu  yang  ada  pada  web  ini  yaitu Home, Informasi Penyakit, Diagnosis, About dan Login.

## 4.2 Halaman Menu Informasi Penyakit
Gambar 7 Tampilan Menu Infromasi Penyakit
Gambar  7  merupakan  tampilan  dari  Informasi tentang penjelasan penyakit skizofrenia.

## 4.3 Halaman Menu Diagnosis
Gambar 8 Tampilan Menu Diagnosis
Gambar  8  merupakan  tampilan  pengguna memasukkan  identitas  pasien  sebelum  melakukan diagnosis.
4.4 Halaman  menu  Diagnosis  pilih  Gejala  yang dialami
Gambar 9 Tampilan Menu Diagnosis
Gambar  9  merupakan  tampilan  halaman diagnosis pengguna bisa langsung menjawab pertanyaan gejala apa saja yang dialami penggun
4.5 H alaman Menu Login Admin
Gambar 10 Tampil Menu Login Admin
Gambar  10  Tampilan  menu  halaman  masuk, maka  admin  dapat  untuk  menambahkan  data  gejala, data  penyakit,  dan  data  aturan  mengubahs  erta menghapus data.

## 4.6 Tampilan halaman Admin Data Gejala
Gambar 11 Halaman Admin Data Gejala
Pada  Gambar  11  Halaman  data  gejala,  admin dapat  mengedit  gejala,  menghapus  gejala  serta menambahkan data gejala.

## 4.7 Halaman Admin Data Penyakit
Gambar 12 Halaman Admin Data Penyakit
Pada Gambar 12 Halaman data penyakit,  admin dapat  mengedit  penyakit,  menghapus  penyakit  serta menambahkan data peyakit.

## 4.8 Halaman  Admin  Data  Sample  Pengetahuan Pakar
Gambar 12 Tampilan Halaman Data Aturan
Pada  Gambar  12  Halaman  data  aturan,  admin dapat  mengedit  aturan,  menghapus  aturan  serta menambahkan data aturan.

## 4.9 Halaman Hasil Analisa
Pada Gambar 13 merupakan hasil diagnosis yang dilakukan pengguna ( user ) saat melakukan konsultasi

## 4. PENGUJIAN FUNGSIONAL
A. Pengujian Browser Fungsi Chrom versi 52.0 Internet Explorer versi 11.0 UC Browser versi 7.0 Login Admin Input Data Gejala
Input Data Gejala
Input Data Nilai MB dan MD Input Data Pasien
LogOut Informasi Penyakit = Berfungsi x = Tidak Berfungsi Pada hasil pengujian sistem dengan menggunakan  3  browser  yang  berbeda  ,  semua tampilan berjalan 100%.

## B. Pengujian Fungsional
Akses Fungsi
GC MF IE 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 sebab. √ √ √ Dapat menampilkan data aturan √ √ √ Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data aturan. √ √ √
User
Dapat melihat halaman about  √ √ √ Dapat melihat halaman isi identitas Diagnosis √ √ √ Dapat melihat halaman diagnosis penyakit skziofrenia √ √ √ Checklist gejala-gejala yang dipilih √ √ √ Dapat melakukan klik pada tombol diagnosis √ √ √ Dapat melihat hasil diagnosa √ √ √ Dapat melakukan klik pada tombol kirim √ √ √
5. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Adapun kesimpulan yang dapat peneliti paparkan  setelah  melakukan  perancangan  sistem pakar  menggunakan  metode certainy  factor antara lain yaitu:
1.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem  dengan  akses sebagai admin dan user berhasil diujikan dengan baik  pada browser Google  Chrome  39.0  dan Mozilla Firefox 34.0 ,Opera 20.0
2.  Hasil  dari  perhitungan  manual  dan  hasil  dari aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit skizofrenia  menggunakan  metode  certainty  factor 100% sama.
3.  Hasil  dari  pengujian  pakar  akurasi  aplikasi  sistem pakar diagnosis penyakit skizofrenia dan diagnosis dari pakar  akurat.

## 5.2 Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini,  peneliti  memberikan saran yaitu:
1. Menambahkan  menu  kritik  dan  saran  pada aplikasi untuk pengembangan aplikasi selanjutnya agar lebih baik.
2. Menambahkan fitur klasifikasi untuk pasien yang sudah  sembuh  dan  melakukan  pengobatan kembali.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ashturkar,  M.  D.,  &  Dixit,  J.  V.  (2013).
Selected Epidemiological Aspects of Schizophrenia:  A  Cross  Sectional  Study  At Terityary  Care  Hospital  In  Maharashtra. National  Journal  of  Community  Medicine,  65- 69.  Ding,  K.  and  Jiang,  P.,  2017.  RFID-based production  data  analysis  in  an  IoT-enabled smart job-shop. IEEE/CAA Journal
of
Automatica Sinica .
[2] WHO.  (2017,  February  23).  Mental  disoreders. Retrieved  April  03,  2017,  from  WHO: http://www.who.int/mental_health/management/ depression/prevalence_global_health_estim ates/en/.  Diakses  pada  tanggal  23  April 2017 Electrical Systems, Technology and Information 2015 (ICESTI 2015) (pp. 337-343). Springer Singapore.
[3] Atkinson,  J.M.,  &  Coia,  D.A.  (1999).  Families coping  with  schizophrenia  :  A  practitioner’s guide to family groups. England : John Wiley & Sons, Ltd.
[4] T.  Sutojo,  S,Si.  M.Kom,  Edy  Mulyanto,  S,  Si, M.Kom,  dan  DR.  Vincent  Suhartono,  2011, Kecerdasan buatan, Andi Yogyakarta.
[5] Psychology Today (2018). Schizophrenia. Cherney,  K.  Healthline  (2017).  What  is Paranoid Schizophrenia?