## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ISPA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
Laila Septiana
STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl.Kramat Raya no.18 Jakarta Pusat laila@nusamandiri.ac.id
Abstract — The  use  of  information  technology for the  purposes  of  access  to  information  is  now widely popular in the community, including use for accessing  health  information.  Acute  respiratory infection,  or  often  referred  to  as  ISPA  is  the occurrence  of  severe  infection  in  the  sinuses, throat,  airways  or  lungs.  Infections  that  occur more  often  caused  by  a  virus  although  the bacteria  can  also  cause  this  condition.  Checking the symptoms of this disease carried by medics, in this  case  the  doctor.  In  the  present  study, researchers  will  build  an  expert  system  using forward  search  method  (Forward  Chaining)  to find  a  solution  or  the  possibility  of  the  disease suffered  by  the user  and  using certainty  factor to gain confidence the percentage of the illness. This Expert System Applications produce the output of the possibility of Upper Respiratory Infection (ARI) suffered by symptoms felt by the user.
Keywords : ISPA disease , Expert System , Certainty Factor .
Intisari — Penggunaan teknologi informasi untuk keperluan akses berbagai informasi saat ini telah memasyarakat  secara  luas,  termasuk  digunakan untuk  mengakses  informasi  kesehatan.  Infeksi saluran  pernapasan  akut  atau  sering  disebut sebagai  ISPA  adalah  terjadinya  infeksi  yang parah  pada  bagian  sinus,  tenggorokan,  saluran udara,  atau  paru-paru.  Infeksi  yang  terjadi  lebih sering  disebabkan  oleh  virus  meski  bakteri  juga bisa menyebabkan kondisi ini. Pengecekan gejala penyakit  ini  dilakukan  oleh  pihak  medis,  dalam hal  ini  adalah  dokter.  Pada  penelitian  kali  ini peneliti  akan  membangun  sebuah  sistem  pakar dengan  menggunakan  metode  penelusuran kedepan  ( Forward  Chaining )  untuk  menemukan solusi  atau  kemungkinan  penyakit  yang  diderita oleh  user  dan  menggunakan  metode certainty factor untuk  memperoleh  keyakinan  persentase penyakit yang diderita. Aplikasi Sistem Pakar ini menghasilkan  keluaran  berupa  kemungkinan penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Atas  (ISPA) yang diderita berdasarkan gejala yang dirasakan oleh user.
Kata  Kunci:  Penyakit  ISPA,  Sistem  Pakar, Certainty Factor .

## PENDAHULUAN
Infeksi  saluran  pernapasan  akut  atau sering  disebut  sebagai  ISPA  adalah  terjadinya infeksi  yang  parah  pada  bagian  sinus, tenggorokan,  saluran  udara,  atau  paru-paru. Infeksi yang terjadi lebih sering disebabkan oleh virus  meski  bakteri  juga  bisa  menyebabkan kondisi ini.
Infeksi saluran pernafasan atas menurut (Rahmawati,    2012)  merupakan  penyakit  yang disebabkan  karena  virus  biasanya  rhinoviruses, RSV,  adenovirus,  virusinfluenza,  atau  virus parainfluenza, dan lebih  sering menyerang pada bayi dan anak-anak daripada orang dewasa.
Menurut  (Daniel,  2010)  salah  satu masalah  di  dalam  dunia  medis  adalah ketidakseimbangan  antara  pasien  dan  dokter. Selain  itu,  sebagian  besar  dari  masyarakat  tidak terlatih  medis  sehingga,  apabila  mengalami gejala penyakit yang di derita belum tentu dapat memahami cara-cara penanggulangannya. Sangat  disayangkan  apabila  gejala-gejala  yang sebenarnya  dapat  ditangani  lebih  awal  menjadi penyakit yang lebih serius.
Menurut  Iskandar  (2007:1)  selama  ini, sistem  diagnosa  pasien  masih  harus  melibatkan dokter  secara  langsung  dicatat  dan  dianalisa secara  manual.  Dengan  kondisi  seperti  ini tentunya  akan  menimbulkan  banyak  kendala bagi  tenaga  pelayanan  kesehatan  bahkan  tidak menutup  kemungkinan  dapat  menimbulkan berbedanya  diagnosa  penyakit  yang  dialami pasien. Perkembangan  teknologi  komputer    itu sendiri  saat  ini  sangat  berkembang.  Komputer semakin sering digunakan dan diandalkan dalam memecahkan  berbagai  permasalahan,  Komputer saat  ini  dapat  diprogram  untuk  melakukan pekerjaan seorang pakar yang ahli dalam bidang tertentu  Oleh  karena  itu,  penulis  hendak membuat  sebuah prototype sistem  pakar  yang nantinya  akan  digunakan  sebagai  alat  bantu mengidentifikasi  penyakit  infeksi  saluran pernafasan (ISPA). Maksud dari penelitian ini adalah :
1.  Mempermudah
masyarakat untuk mengetahui  jenis  penyakit  Infeksi  Saluran Peranafasan Atas (ISPA) dengan mengangkat  permasalahan  yang    terjadi pada  masyarakat,  khususnya  berkaitan dengan  gejala-gejala  penyakit  Infeksi Saluran Pernafasan Atas (ISPA).
2.  Merancang sebuah aplikasi program sistem pakar  yang  nantinya  dapat  dijadikan sebagai  sarana  penyajian  informasi  untuk tenaga medis secara khususnya  dibutuhkan pada  Klinik  Bahtera  Bina  Sehat,  dan masyarakat pada umumnya.
3.  Sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat memberikan pengetahuan masyarakat tentang penyakit Infeksi Saluran Peranafasan  Atas  (ISPA)  dan  tidak menganggap sepele hal-hal yang dikeluhkan. Dalam  penulisan  penelitian  ini  penulis membatasi  ruang  lingkup  penulisan  adalah mencakup pengguna ( user ) beserta
pengelolaannya,artikel  beserta  pengelolaannya. Batasan  masalah  pada  pengembangan  Sistem Pakar  untuk  spesifikasi  jenis  penyakit  ispa dibatasi  pada  kategori  penyakit-penyakit  Sistem Pakar  ini  secara  bertahap  dirancang  agar  dapat bersifat  fleksibel,  sehingga  dapat  memberikan kemudahan  pada  pengembangan  selanjutnya. Pengelompokan  pengguna  ( user )  dari  Sistem Pakar terbagi menjadi : Administrator atau Pakar (pengguna  dengan  akses  penuh),  dan  pengguna (user)  umum,  tanpa  perlu  melalukan  registrasi untuk pengecekan diagnosa.

## BAHAN DAN METODE
Pengertian  kecerdasan  buatan  adalah  salah  satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti dan  sebaik  yang  dilakukan  manusia  menurut (Kusumadewi, 2003).
Sistem  cerdas  ( Intelligent  System ) menurut (Kusumadewi, 2003)  dapat dipandang dari berbagai sudut pandang , antara lain :
1.  Sudut pandang kecerdasan
Kecerdasan  buatan  akan  membuat  mesin menjadi ’cerdas’ (mampu berbuat seperti apa yang dilakukan oleh manusia)
2.  Sudut pandang penelitian
Kecerdasan  buatan  adalah  suatu  studi bagaimana  membuat  agar  komputer  dapat melakukan  sesuatu  sebaik  yang  dikerjakan manusia.
3.  Sudut Pandang Pemrograman Kecerdasan  buatan  meliputi  studi  tentang pemrograman simbolik, penyelesaian
masalah  ( problem  solving )  dan  pencarian ( searching )
4.  Sudut Pandang Bisnis
Kecerdasan  buatan  adalah  kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologis dalam menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

## a. Konsep Dasar Sistem Pakar
Menurut Kusrini (2006:19) ada tiga orang yang terlibat dalam sistem pakar: 1) Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan,  khusus,  pendapat  pengalaman dan  metode,  serta  kemampuan  untuk mengaplikasikan  keahliannya  tersebut  guna menyelesaikan masalah.
2) Knowledge  engineer (Perekayasa  Sistem) adalah  orang  yang  membantu  pakar  dalam menyususun  area  permasalahan  dengan menginterprestasikan  dan  mengintegrasikan jawaban-jawaban  pakar  atas  pertanyaan yang  diajukan,  menggambarkan  analogi, mengajukan counter example dan menerangkan kesulitan-kesulitan konseptual.
3) Pemakai,  sistem  pakar  memiliki  beberapa pemakai,  yaitu  :  pemakai  bukan  pakar, pelajar,  pembangun  sistem  pakar  yang  ingin meningkatkan  dan  menambahkan  basis pengetahuan, dan pakar.

## b. Ciri–ciri Sistem Pakar
Beberapa  ciri-ciri  sistem  pakar  menurut (Kusumadewi, 2003) antara lain
1) Memiliki fasilitas informasi yang handal
2) Mudah dimodifikasi
3)  Dapat  digunakan  dalam  berbagai  jenis komputer 4)  Memiliki  kemampuan  untuk  belajar beradaptasi
c. Tujuan  Sistem  Pakar
Tujuan  dari  sebuah  Sistem  Pakar  menurut (Rahmadi,  2007) adalah  mentransfer  kepakaran yang  dimiliki  seorang  pakar  kedalam  komputer dan  kemudian  kepada  orang  lain  ( non  expert).
Aktivitas pemindahan kepakaran adalah :
a) Knowledge  Acquisition (dari  pakar  atau sumber lain)
b) Knowledge  Representation (ke  dalam komputer)
c) Knowledge Inferencing
d) Knowledge Transfering
d. Keuntungan Sistem Pakar
Berapa  keuntungan  sistem  pakar  menurut Kusumadewi (2003:110) antara lain
1) Membuat seorang yang awam dapat bekerja seperti para ahli.
2) Dapat  bekerja  dengan  informasi  yang  tidak lengkap atau tidak pasti.
3) Meningkatkan output dan produktivitas.
4) Meningkatkan kualitas.
5) Mampu  mengambil  dan  melestarikan keahlian para pakar terutama yang termasuk dalam keahlian langka
6) Mampu  beroperasi  dalam  lingkungan  yang berbahaya
7) Handal ( Reliability ).
8) Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
9) Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah 10) Menghemat  waktu  dalam  pengambilan keputusan
11) Meningkatkan kapabilitas sistem komputer
12) Bisa  Melakukan  proses  secara  berulang secara otomatis
e. Struktur Sistem Pakar Menurut Durkin dalam (Tutik, 2009)  ”Komponen  utama  pada  struktur  sistem pakar  meliputi  Basis  Pengetahuan  / Knowledge Base , Mesin Inferensi / Inference Engin, Working Memory, dan  Antarmuka  Pemakai  / User Interface . Struktur sistem pakar dapat ditunjukan pada gambar dibawah ini Sumber : Durkin:1994 Gambar 1 Struktur Sistem Pakar Teori Aplikasi Application  program atau  perangkat  lunak aplikasi  yaitu  suatu  perangkat  lunak  yang digunakan  oleh  pengguna  komputer  dalam melakukan tugas-tugas tertentu untuk mempermudah  suatu  pekerjaan.  Istilah  aplikasi muncul  sekitar  tahun  1993  di  bidang  teknologi informasi.  Aplikasi  biasa  disingkat  dengan sebutan App. Ada berbagai macam jenis aplikasi yang  saat  ini  dikenal,  beberapa  diantaranya adalah  aplikasi  bisnis,  aplikasi  pendidikan, maupun aplikasi multimedia.
Aplikasi multimedia  merupakan  aplikasi  yang  cukup menarik saat ini karena menggabungkan gambar, suara, video, dan teks sehingga dapat terjadi interaksi. Multimedia adalah  penggabungan  berbagai  media.  Aplikasi jenis  ini  sangat  cocok  dikembangkan  dalam bidang  pendidikan  dan  penyampaian  informasi yang interaktif.

## Android
Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi mobile .  Pengertian mobile sendiri  adalah  tidak menetap di suatu tempat
sehingga memungkinkan  untuk  dapat  berpindah-pindah tempat.  Android  digunakan  untuk  perangkat bergerak (mobile  devices) yang  sedang  populer saat ini pada beberapa ponsel pintar
(smartphone) di  dunia  maupun  di Indonesia.  Sejarah  Android  sebagai  sistem operasi mobile dimulai  oleh  sebuah  perusahaan yang  bernama  Android  Inc.  Sistem  operasi  ini merupakan  pengembangan  dari  sistem  operasi Linux.  Kemudian  di  tahun  2005,  Google mengambil alih kepemilikan Andorid.
Pada  tahun  2007,  Google  membentuk konsorsium  Open  Handset  Alliance  (OHA) dengan  tujuan  mengembangkan  Andorid. Konsorsium  ini  beranggotakan  perusahan- perusahaan  ternama  di  dunia  dalam  misi pengembangannya,  salah  satu  diantaranya adalah  perusahaan  asal  Korea  Selatan  yaitu Samsung Electronics
Gambar 2. Emulator sistem Aplikasi Android
Pengenalan Rapid Application Development (RAD) Rapid Application Development merupakan  gabungan  dari  bermacam-macam teknik terstruktur dengan teknik prototyping dan teknik  pengembangan joint  application untuk mempercepat  pengembangan  sistem/aplikasi. Dari  definisi-definisi  konsep  RAD  ini,  dapat dilihat  bahwa  pengembangan  aplikasi  dengan menggunakan  metode  RAD  ini  dapat  dilakukan dalam waktu yang relatif lebih cepat.
Model  RAD  adalah  sebuah  adaptasi “kecepatan  tinggi”  dari  model waterfall ,  dimana perkembangan pesat dicapai dengan menggunakan  pendekatan  konstruksi  berbasis komponen. Jika tiap-tiap kebutuhan dan batasan ruang  lingkup  projek  telah  diketahui  dengan baik, proses RAD memungkinkan tim pengembang untuk menciptakan sebuah “sistem yang berfungsi penuh” dalam jangka waktu yang sangat  singkat.  Salah  satu  perhatian  khusus mengenai  metodologi  RAD  dapat  diketahui, yakni implementasi metode RAD  akan  berjalan  maksimal  jika pengembang aplikasi telah merumuskan kebutuhan  dan  ruang  lingkup  pengembangan aplikasi dengan baik.
Gambar 3. Tahapan penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Definisi Certainty Factor menurut David McAllister, certainty factor adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah  tidak  pasti  yang  berbentuk  metric  yang biasanya digunakan dalam sistem pakar. Metode ini  sangat  cocok  untuk  sistem  pakar  yang mendiagnosis  sesuatu  yang  belum  pasti.  Faktor kepastian ( certainty  factor )  diperkenalkan  oleh Shortliffe  Buchanan  dalam  pembuatan  MYCIN. Certainty Factor (CF) merupakan nilai parameter
klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan.
Certainty Factor didefinisikan  sebagai  persamaan berikut:
CF (H, E) = MB (H, E) – MD (H, E)
CF (H, E) : Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E.  Besarnya CF  berkisar  antara  -1  sampai  1.  Nilai  -1 menunjukkan ketidakpercayaan
mutlak sedangkan  nilai  1  menunjukkan  kepercayaan 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.
Bentuk  dasar  rumus  certainty  factor, adalah  sebuah  aturan  JIKA  E  MAKA  H  seperti ditunjukkan  oleh  persamaan  2  berikut:
CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E)
Dimana: CF  (H,  e)  : certainty  factor hipotesis  yang dipengaruhi oleh evidence e.
CF  (E,  e)  : certainty  factor evidence  E  yang dipengaruhi oleh evidence e.
CF  (H,  E)  : certainty  factor hipotesis  dengan asumsi  evidence  diketahui  dengan  pasti,  yaitu ketika CF(E, e) = 1 Jika  semua  evidence  pada  antecedent  diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi: CF (E, e) = CF (H, E)
Dalam  aplikasinya,  CF(H,E)  merupakan nilai  kepastian  yang  diberikan  oleh  pakar terhadap  suatu  aturan,  sedangkan  CF(E,e) merupakan  nilai  kerpercayaan  yang  diberikan oleh  pengguna  terhadap  gejala  yang  dialaminya. Sebagai contoh, berikut ini adalah sebuah aturan dengan  CF  yang  diberikan  oleh  seorang  pakar:

## JIKA batuk
DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin MAKA influensa, CF: 0,7
Metode  certainty  factor ini  hanya  bisa mengolah  2  bobot  dalam  sekali  perhitungan. Untuk bobot yang lebih dari 2 banyaknya, untuk melakukan  perhitungan  tidak  terjadi  masalah apabila  bobot  yang  dihitung  teracak,  artinya tidak  ada  aturan  untuk  mengkombinasikan
bobotnya,  karena  untuk  kombinasi  seperti apapun hasilnya akan tetap sama.
Misalnya,  untuk  mengetahui  apakah seorang  pasien  tersebut  menderita  penyakit jantung atau tidak, dilihat dari hasil perhitungan bobot setelah semua keluhan-keluhan diinputkan  dan  semua  bobot  dihitung  dengan menggunakan  metode  certainty  factor.  Pasien yang  divonis  mengidap  penyakit  jantung  adalah pasien  yang  memiliki  bobot  mendekati  +1 dengan keluhan-keluhan yang dimiliki mengarah kepada penyakit jantung. Sedangkan pasien yang mempunyai  bobot  mendekati  -1  adalah  pasien yang dianggap tidak mengidap penyakit jantung, serta pasien yang memiliki bobot sama dengan 0 diagnosisnya tidak diketahui atau unknown atau bisa disebut dengan netral.
Mulai Tampilan Home  dan Pilih Diagnosis Pilih Gejala Selesai Perhitungan CF CF > 0 Tampil Diagnosa Tampil Eror Gambar 4. Rancangan Algoritma
Tabel 1. Tabel Gejala No
Gejala 1  Demam 2  Sakit Kepala 3  Nyeri Saat bicara atau menelan
4  Batuk
5  Hidung Tersumbat
6  Nyeri Telinga
7  Nyeri tenggorokan
8  Hidung Meler
9  Letih dan Lesu
10  Mual dan Muntah
11  Selaput Lendir merah dan bengkak
12  Nyeri Leher
13  Pembengkakan Kelenjar Getah bening 14  Pendarahan Hidung 15  Suara Serak 16  Dahi Sakit 17  Air Liur menetes 18 Berat Badan Turun 19  Infeksi Sinus 20  Nyeri Antara Mata 21  Nyeri Pinggir Hidung
22  Nyeri Pipi dibawah Mata
23  Nyeri Wajah 24  Sakit Gigi Tabel 2. Tabel Rule Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Abses Para Faringeal P02 Abses Peritonsiler P03 Deviasi Septum P04 Faringitis P05 Laraingitis P06 Tonsilitis P07 Maksilaris P08 Frontalis P09 Etmoidalis P10 Sfenoidalis
Penyakit ISPA G6 G3 G1 G1 8 G1 5 G1 2 G1 0 G1 3 G7 G2 3 G1 9 G1 4 G2 1 G2 4 G2 0 G2 2 G1 6 G1 3 G1 1 G9 G8 G5 G4 G2 P10 P8 P7 P9 P3 P6 P4 P2 G1 7 P5 P1 Gambar 5. Pohon Pakar
Gambar 6. Entity Relationship Diagram
Gambar 7. Rancangan tampilan hasil diagnosa

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  evaluasi sistem maka dapat disimpulkan bahwa : Aplikasi yang  dibangun  dapat  digunakan  oleh  pengguna untuk  mendiagnosa  penyakit  Infeksi  Saluran Pernafasan  Atas  (ISPA)  sebelum  melakukan pemeriksaan  lebih  lanjut  ke  dokter.  Penyakit Infeksi  Saluran  Pernafasan  Atas  (ISPA)  ,  masuk dalam  penyakit  10  besar  sering  dialami penduduk Indonesia. Penerapan Certainty factor sebagai  metode  untuk  pengambilan  kesimpulan akhir  sudah  sesuai  dengan  hasil  perhitungan manual  dan  hasil  yang  diberikan  oleh  sistem. Proses akuisi pengetahuan yang dilakukan sudah cukup  efektif,  hal  ini  diperkuat  dengan  hasil evaluasi  terhadap  ketepatan  output  sistem,  baik berdasarkan  pakar  ataupun  user.  Proses  akuisi pengetahuan  tidak  mudah,  karena  terdapat berbagai macam kendala seperti masalah waktu, pengetahuan yang bersifat dalam, kesulitan yang dialami knowledge  engineer dalam  memahami pengetahuan dibidang kedokteran.
Adapun  saran-saran  yang  dapat  disampaikan agar  bermanfaat  bagi  pengembangan  program aplikasi  sistem  ini  adalah  :  Dalam  hal  teori  dan basis  pengetahuan  yang  telah  tersedia  di perangkat  lunak  sistem  diagnosis  ini  sebaiknya dapat ditambahkan atau dikembangkan sehingga perangkat  lunak  sistem  diagnosa  danperawatan ini  dapat  memberikan  analisis  lebih  banyak  dan lebih  baik  lagi  tentang  penyakit  ISPA  sehingga
dapat  membantu  dalam  mendiagnosa  jenis penyakit  Melakukan  proses  pemeliharaan  data ( backup ),  untuk  mencegah  hilangnya  atau rusaknya data.

## REFERENSI
Kadir, A. (2008), Dasar Pemrograan Web Dinamis Menggunakan PHP, Andi Offset.
Daniel, G., V.,. (2010). Implementasi Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Dengan Gejala  Demam  Menggunakan  Metode Certainty  Factor.  Yogyakarta:  Jurnal Informatika Vol 6 No. 1 April 2010. Durkin,  J.  (1994).  Expert  System  Design  and Development.London; Prentice Hall International Edition, Inc. Iskandar,  E.,    (2007).  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa  Penyakit  ISPA  Menggunakan Metode  Faktor  Kepastian  .    Yogyakarta: Jurnal  Ilmiah  Kursor  Vol.  3,  No.  1  Maret 2010
Kusrini.  (2006), Sistem  Pakar “Teori  dan
Aplikasinya”, Penerbit Andi. Yogyakarta.
Kusumadewi, S.,. (2003), Artificial Intelligence “Teknik dan Aplikasinya”. Graha ilmu, Yogyakarta
Madcoms,    (2008). Microsoft  Visual  Basic  6.0. Penerbit Andi, Jakarta
Rahmawati. (2012). Gangguan pernafasan pada anak: ISPA.Yogyakarta: Nurha Medika

## BIODATA PENULIS
Laila  Septiana,  lahir  di Jakarta  pada  tanggal  02 September 1983. Menyelesaikan  pendidikan S2  pada  tahun  2013.
Pernah  bekerja  sebagai Staff Akademik BSI Jakarta sejak 2010 sampai dengan 2013. Dan Saat ini menjadi seorang  dosen  di  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta.  Tulisan  jurnal  yang terakhir  dipublikasikan  adalah  Penerapan Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Perancangan Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Mesin  Cuci Front Loading Berbasis Web pada Jurnal Techno.