## APLIKASI SISTEM PAKAR PENDAMPING PERAWATAN KESEHATAN PRIBADI BERBASIS ANDROID “CO-PAD” (COMPANION PAD)
Puji Andrianto
Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakrta (UMS) Surakarta, Indonesia Puji.informatika14@gmail.com

## Nurgiyatna
Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakrta (UMS) Surakarta, Indonesia Nurgiyatna@ums.ac.id
Kebanyakan  orang  tidak  mengetahui  gejala-gejala  penyakit  yang  ada  sehingga  tidak memperhatikan hal tersebut, dan akan pergi ke dokter bila sudah terasa sangat sangat sakit dan mengganggu aktivitas. Padahal dengan mengetahui gejala penyakitnya, mereka dapat mencegah agar  sakitnya  tidak  menjadi  lebih  parah.  Sistem  ini  dibuat  guna  membantu  masyarakat mendeteksi  gejala-gejala  penyakit  yang  mereka  rasakan  agar  penyakit  dapat  dicegah  sebelum menjadi  lebih  parah.  Sistem  dibuat  berbasis  android  agar  dapat  diakses  dengan  mudah  oleh seluruh masyarakat. Penambahan fitur masukan suara (voice recognition) bertujuan untuk lebih memudahkan  masyarakat  menggunakan  sistem  ini.  Sistem  akan  menarik  kesimpulan  dengan metode  decision  tree  berdasarkan  aturan/rule  yang  tersedia.  Sistem  juga  akan  memberikan informasi  mendetail  tentang  keterangan,  gejala  dan  penanganan  awal  penyakit-penyakit tertentu.  Sistem  dibuat  dengan  menggunakan  aplikasi  android  studio  dengan  bahasa pemrograman java. Hasil pengujian blackbox menunjukkan bahwa sistem berjalan dengan baik, fitur  masukan  suara  mampu  menerjemahkan  suara  menjadi  teks  secara  akurat.  Pengujian validasi  mennjukkan  bahwa  diagnosa  sistem  sudah  sesuai  dengan  hasil  diagnosa  pakar. Aplikasi  dapat  diterima  dengan  baik,  ditunjukkan  dengan  hasil  pengujian  user  acceptance menunjukkan hasil 82,6%. Fitur masukan suara sangat membantu aplikasi menjadi lebih mudah dipahami. .
Kata  Kunci:  android,  voice  recognition,  decision  tree,  android  studio,  java,  blackbox,  user acceptance, diagnosa.)

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  hal  yang  sangat penting  bagi  manusia.  Namun  ironisnya banyak  penyakit  yang  sulit  untuk  didiagnosa oleh  masyarakat.  Ketidaktahuan  ini  sangat disayangkan,  masyarakat  cenderung  tidak memperhatikan  gejala-gejala  penyakit  yang masih  ringan  seperti,  sakit  kepala,  nyeri  sendi atau  batuk.  Masyarakat  tidak  memperhatikan hal  tersebut  karena  hal  itu  tidak  begitu mengganggu  aktivitas  dan  juga  anggapan bahwa  gangguan  tersebut  akan  hilang  dengan sendirinya.  Gejala  penyakit  tersebut  terkadang merupakan  gejala  penyakit  tertentu  yang  lebih parah  daripada  yang  diperkirakan.  Padahal
dengan  didiagnosa  lebih  awal,  gejala-gejala penyakit  tersebut  dapat  ditangani  sebelum mencapai  tahap  kronis/stadium  tinggi.  Sampai gejala  tersebut  mulai  mengganggu  masyarakat secara fisik yang teramat sangat dan mengganggu aktivitasnya barulah
memeriksakan keluhan-keluhannya tersebut ke dokter.
Oleh  karena  itu  perlu  adanya  alat  bantu untuk diagnosa penyakit dari gejala- gejala/keluhan-keluhan  yang  dirasakan  oleh masyarakat. Sehingga masyarakat dapat mengetahui bagaimana cara menangani  gejala- gejala/keluhan-keluhan  yang  dirasakan  dan dapat  melakukannya  sendiri  apabila  masih dalam  level  rendah  atau  sedang.  Adanya  alat
bantu diagnosa tersebut juga dapat mengurangi kecenderungan  masyarakat  untuk  langsung pergi  berkonsultasi  kedokter  hanya  untuk menangani  gejala  penyakit  ringan  yang  dapat dilakukan sendiri.
Supriyono    (2015)    dalam    penelitiannya “Sistem  Pakar  Berbasis  Logika  Kabur  untuk Penentuan  Penerima  Beasiswa”  menuturkan bahwa    sistem  pakar  adalah  sebuah  program komputasi dalam komputer untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks dengan cara meniru cara berpikir manusia yang pakar  dibidang  tersebut.  Disampaikan  juga oleh  Oluwafemi  (2015)  bahwa  sistem  pakar pada  perawatan  kesehatan  manajemen  rumah sakit  menjadi  salah  satu  aplikasi  terbaik  untuk menurunkan  diagnosis  yang  berarti  bagi tantangan kesehatan manusia.
Sistem  pakar  adalah  alat  bantu  yang  tepat untuk  masalah  penanganan  kesehatan  diatas. Sistem  pakar  telah  dikembangkan  dalam berbagai  bidang.  Pada  bidang  kesehatan  Bria dan    Takung    (2015)  telah  melakukan penelitian  membuat    sistem    pakar    untuk mendiagnosa    penyakit    Tuberculosis    dan Demam    Berdarah. Hasil    penelitian menunjukkan    bahwa  hasil    pengujian perhitungan    berdasarkan    sistem    pakar dengan    perhitungan    manual    memiliki  nilai yang sama.
Jenis masukan untuk sebuah sistem sangatlah  bermacam-macam  seperti,  mouse, keyboard,  touchscreen,  suara  dll.  Masukan yang  berupa  fisik  terkadang  agak  susah  dalam pengoperasiannya. Masukan suara akan mempermudah  penggunaan  dan  membuat sistem menjadi lebih interaktif dengan pengguna.  Zakariyya,  dkk  (2015)  dalam penelitiannya mebuktikan bahwa Speech Recognition  adalah  hal  luar  biasa  yang mengagumkan. Ini adalah teknologi terkemuka untuk  Human-Computer  Interaction  (HCI) dimasa yang akan  datang. Speech Recognition adalah  teknologi,  dimana  sistem  memahami kata  (dan  artinya)  yang  diberikan  melalui suara.
Akhmad,  Andi  dan  Dodi  (2016)  telah melakukan  penelitian  tentang  penggunaan suara  untuk  mengendalikan  aplikasi.  Hasil penelitian  menyebutkan  bahwa  ada  beberapa
kelebihan saat menggunakan suara untuk input aplikasi  diantaranya  mudah  untuk  digunakan, penerapannya    sederhana    yang    dapat membantu meningkatkan kenyamanan pengguna.  Hal  tersebut  menjadi  dasar  penulis untuk mengembangkan sistem yang menggunakan masukan berupa suara dan layar sentuh agar sistem lebih mudah digunakan dan lebih interaktif.
Platform  untuk  sistem  yang  dibuat  pada penelitian  ini  adalah  android  dikarenakan penggunaan  yang  mudah  dan  sudah  dimiliki hampir  setiap  orang.  Selain  hal  tersebut pemilihan  platform  android  untuk  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  karena  fitur-fitur yang  ada  dalam  android  sangat  mendukung untuk  penggunaan  inputan  suara  dan  tidak memerlukan alat tambahan seperti Microphone atau headset.
Aplikasi Sistem
Pakar Pendamping Perawatan Kesehatan Pribadi Berbasis Android “Co-Pad”  (Companion  Pad)  dibuat  untuk memberikan bantuan kepada masyarakat untuk mendiagnosa  penyakit  dari  keluhan-keluhan yang  dirasakan,  dengan  dua  jenis  input  yaitu layar(touchscreen) dan suara(voice recognition). Aplikasi juga menyediakan informasi tambahan berupa keterangan,  gejala, penyebab,  dan  cara  pencegahan  dari  penyakit yang sering dirasakan oleh masyarakat. Tujuan utama pembuatan aplikasi ini adalah mengurangi  kecenderungan  masyarakat  untuk langsung  pergi  kedokter  apabila  mengalami masalah kesehatan yang masih ringan.

## II. METODE
Penulis menggunakan metode System Development Life Cycle dengan model waterfall untuk  pengembangan  aplikasi  dalam penelitian  yang  dilakukan.  Dengan  teknik pencarian  kesimpulan Decision  Tree ,  yaitu merupakan  teknik  pencarian  kesimpulan  yang mempunyai  aturan  tertentu    untuk    dapat menentukan    suatu    kesimpulan    akhir    dari informasi  yang  telah  diberikan.  Proses  SDLC metode Waterfall dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 .SDLC Waterfall

## A. Menentukan Kebutuhan Sistem
Pada  penelitian  ini software dan hardware yang  digunakan  untuk  membuat  sistem  yang berbasis android adalah sebagai berikut.
Tabel 1 . Daftar kebutuhan sistem

## B. Menentukan  Parameter  Gejala/keluhan penyakit
Pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  data dengan wawancara pada ahli yang sudah sering menangani masyarakat, sehingga sangat paham tentang  penyakit  apa  saja  yang  sering  diderita masayarakat.  Dengan  melakukan  hal  tersebut diperoleh  data  gejala-gejala/keluhan-keluhan yang  sering  dirasakan  oleh  masyarakat.  Daftar gejala ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2 . Daftar Gejala/keluhan Id Nama Gejala/Keluhan G01 demam G02 mual G03 muntah G04 buang air besar lebih dari 3 kali sehari G05 terasa nyeri diseluruh bagian perut G06 bentuk Feses cair G07 Dehidrasi G08 gatal G09 pusing G10 ruam berair G11 ruam kemerahan pada kulit G12 Benjolan berwarna merah dikelopak mata G13 gaya berjalan berubah. G14 kaku dan nyeri sesudah istirahat lama biasanya pagi hariatau setelah bangun tidur, kurang dari 30 menit. G15 keluar keringat dingin G16 kepala terasa berputar G17 kepala terasa ringan G18 kepala terasa terapung dan terayun G19 kesadaran menurun G20 kulit tampak keriput G21 kulit terasa panas G22 lemah G23 mata cekung G24 Merasa ada sesuatu yang mengganjal dikelopak mata yang bertambah sakit bila ditekan atau menunduk G25 Mulut dan bibir kering G26 nyeri di perut bagian atas(ulu hati) G27 nyeri dibagian kepala G28 nyeri dikulit yang terdapat ruam G29 Nyeri perut bagian bawah G30 Nyeri Pinggang G31 nyeri tenggorok (terkadang sampai telinga) G32 Rasa gemeretak di sendi-sendi. G33 ruam berupa bintik G34 ruam kecil hingga besar
Hardware Software Laptop ASUS X450L  RAM  8GB OS Windows 10 Smartphone  VIVO Y35  RAM  2GB  OS
Android 5.0
a. Android Studio b. Corel Draw c. Database
Mysql
G35 ruam pada tengkuk, lipatan siku, lipatan lutut atau punggung kaki G36 Sakit saat buang air kecil G37 sakit saat menelan makanan G38 Sakit/linu sendi sesudah aktivitas berlebihan( pada lutut, pinggul, kaki, tulang belakang, tulang ekor dan persendian yang lain) G39 sempoyongan waktu berjalan atau berdiri G40 sendi membengkak G41 Sering buang air kecil G42 sering mengantuk G43 sesak nafas G44 tekanan darah menurun (cek tekanan darah) G45 tenggorokan bagian kanan dan kiri membengkak G46 terasa asam dimulut G47 terasa mudah kenyang G48 terasa pahit dimulut G49 Terasa panas saat buang air kecil G50 Timbul ruam berwarna lebih gelap/terang daripada kulit sekitarnya G51 Rasa Gatal terutama saat berkeringat G52 Adanya dahak di saluran pernafasan G53 mengi (bunyi saat nafas) G54 denyut nadi meningkat G55 Sering bersendawa

## C. Menentukan Parameter Penyakit
Pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  data dengan wawancara pada ahli yang sudah sering menangani masyarakat, sehingga sangat paham tentang  penyakit  apa  saja  yang  sering  diderita masayarakat.  Dengan  melakukan  hal  tersebut diperoleh  data  penyakit  yang  sering  dirasakan oleh masyarakat.

## Tabel 3 . Daftar Penyakit
Id Gejala /Keluhan Nama Gejala/Keluhan P01 Gangguan Pencernaan (Syndroma Dyspepsia) P02 Radang Tenggorokan (Faringitis/Tonsilitis) P03 Sakit Kepala (Cephalgi/Headache) P04 ISK (Infeksi Saluran Kemih) P05 Dermatomikosis (Penyakit Kulit karena Jamur) P06 Osteoartritis (Sakit pada Persendian) P07 Dehidrasi (kekurangan cairan) P08 Diare P09 Diare akut P10 Diare berkepanjangan P11 Diare Kronik P12 Nyeri Haid (Dismenore) P13 Vertigo P14 Hordeolum (Iritasi Mata) P15 Dermatitis Atopik P16 Dermatitis Kontak Iritan P17 Dermatitis Kontak Alergi P18 Influenza p19 Batuk-batuk P20 Asma P21 Sakit Maag P22 Migrain

## D. Menentukan Aturan/Rule
Sesuai  data  yang  diperoleh  dari  sumber  dapat dibuat aturan yang dapat diproses menggunanakan  metode Decision  Tree untuk mengetahui  hasil  akhir.  Berikut  aturan/ rule yang  dapat  dibuat  dari  data  yang  telah diperoleh:
Tabel 4 . Daftar Aturan/ rule

## No.  Aturan/Rule
R01 IF G02 & G03 & G09 & G26 & G46 & G47 & G48 THEN P01
R02 IF G01 & G31 & G37 THEN P02 R03 IF G02 & G27 THEN P03 R04 IF G01 & G29 & G30 & G36 & G41 & G49 THEN P04 R05 IF G08 & G50 & G51 THEN P05 R06 IF G13 & G14 & G32 & G38 & G40 THEN P06 R07 IF G09 & G19 & G20 & G22 & G23 & G25 & G42 & G43 & G44 THEN P07 R08 IF G01 & G02 & G03 & G04 & G05 & G06 & G07 THEN P08 R09 IF G01 & G02 & G03 & G04 & G05 & G06 & G07 THEN P09 R10 IF G01 & G02 & G03 & G04 & G05 & G06 & G07 THEN P10 R11 IF G01 & G02 & G03 & G04 & G05 & G06 & G07 THEN P11 R13 IF G02 & G09 & G15 & G16 & G17 & G18 & G39 THEN P13 R14 IF G12 & G24 THEN P14 R15 IF G08 & G10 & G11 & G35 THEN P15 R16 IF G08 & G10 & G11 & G21 & G28 & G34 THEN P16 R17 IF G10 & G11 & G33 THEN P17 R19 IF G01 & G31 & G52 THEN P19 R20 IF G01 & G31 & G53 & G43 & G54 THEN P20 R21 IF G02 & G03 & G09 & G26 & G47 & G55 THEN P21

## E. Desain Sistem
Tahap ini dimaksudkan untuk menggambarkan sistem yang dibuat
Gambar 2 . Use-case Diagram
Gambar  2  menjelaskan    peran user dalam aplikasi. User memiliki    hak    akses    untuk register,    login ,    melakukan    diagnosa, menyimpan    hasil    diagnosa    serta    melihat hasil diagnose dan logout .
Gambar 3 . Activity Diagram
Gambar  3  menjelaskan  bagaimana  aktivitas yang dilakukan user dan sistem saat menjalankan  aplikasi.  Saat user pertama  kali menggunakan  sistem  akan  diminta  untuk register agar  dapat login kedalam  sistem. Apabila  proses register selesai  dan user sudah bisa login kedalam  sistem  maka  sistem  akan menampilkan  pertanyaan  yang  harus  dijawab oleh user sesuai  dengan  gejala/keluhan  yang dirasakan.  Sistem  akan  menganalisa  jawaban
Puji Andrianto, Nurgiyatna, Aplikasi Sistem Pakar Pendamping Perawatan Kesehatan Pribadi Berbasis Android “Co-Pad” (Companion Pad)
tersebut  untuk  kemudian  ditampilkan  kepada user .

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian
ini akan dijelaskan tentang implementasi aplikasi  serta pengujian  Aplikasi Sistem Pakar Pendamping Perawatan Kesehatan  Pribadi Berbasis Android “Co-Pad” (Companion Pad).
A. Implementasi

## 1. Splashscreen dan Login
Splashscreen adalah halaman yang ditampilkan pertama  kali  oleh  sistem,  pada  halaman  ini terjadi proses inisialisasi oleh  sistem. Halaman ini adalah bagian aplikasi yang berperan untuk mempersiapkan  semua  komponen  sebelum aplikasi  berjalan. Beberapa hal yang dilakukan adalah,  memeriksa  koneksi  ijin  internet, memeriksa ijin perekam suara, serta memeriksa komponen-komponen lain dalam sistem. Halaman  ini  ditampilkan  selama  sekitar  3 detik, berisi nama dan logo aplikasi Companion Pad. Setelah itu akan mengarah ke halaman login untuk masuk ke dalam aplikasi. Tampilan  halaman Splashscreen dan login ditampilkan pada gambar 4.
Gambar 4 . Halaman Splashscreen dan login

## 2. Menu Utama/Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  pusat  dari  segala proses aplikasi. Halaman utama berisi beberapa komponen  diantaranya  tombol  untuk  memulai diagnosa  yang  berada  dibagian  bawah  layar, tombol  menu  dibagian  pojok  kiri  atas  layar serta  tulisan  petunjuk  perintah  suara  pada
tengah  layar  aplikasi.    Tampilan  halaman utama dan menu ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5 . Halaman Utama dan Menu

## 3. Diagnosa Penyakit (Fitur Utama)
Untuk  memulai  diagnosa  penyakit,  pengguna hanya  perlu  menekan  tombol  mulai  diagnosa atau  mengucapkan  “mulai  diagnosa”  pada halaman  utama.  Selanjutnya  akan  ditampilkan beberapa  gejala  yang  harus  dijawab  oleh pengguna,  pengguna  dapat  menjawab  dengan menekan  tombol ceklist apabila  merasakan gejala  yang  ditanyakan  atau  silang  apabila tidak  merasakannya.  Bisa  juga  menjawab dengan berkata “ya” atau “tidak” apabila mode masukan  suara  aktif.  Fitur  ini  diakhiri  dengan menampilkan  keterangan,  gejala  dan  cara menanganani penyakit hasil diagnosa. Tampilan-tampilan Fitur Diagnosa ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 6 . Fitur Diagnosa
4. Menu Data Pribadi dan Riwayat Diagnosa Sistem
Menu  ini  akan  menampilkan  halaman  yang berisi  data  diri  pengguna  berupa  nama  dan tanggal lahir sesuai yang dimasukkan pengguna  pada  saat  mendaftar  aplikasi.  Selain itu  aplikasi  juga  akan  menampilkan  daftar riwayat  diagnosa  pengguna  pada  aplikasi Companion  Pad,  serta  keterangan  diagnosa tersebut.  Tampilan  menu  data  pribadi  dan riwayat penyakit ditampilkan pada gambar 7.
Gambar 7 . Tampilan menu Data Pribadi

## 5. Menu Daftar Penyakit
Menu  ini  akan  menampilkan  halaman  yang berisi  daftar  penyakit  yang  tersedia  dalam aplikasi penyakit yang ditampilkan hanya yang dapat  ditangani  sendiri  oleh  pengguna,  untuk penyakit  berat  tidak  terdapat  dalam  daftar  ini. Tampilan  menu  daftar  penyakit  ditampilkan pada gambar 8.
Gambar 8 . Tampilan Menu Daftar Penyakit

## 6. Menu Peta
Menu  ini  akan  menampilkan  peta.  Peta  yang ditampilkan  berisi  fitur  untuk  mencari  dokter, rumah  sakit  serta  apotek  disekitar  pengguna. Tampilan menu Peta ditampilkan pada gambar 9.
Gambar 9 . Tampilan Menu Peta
Selain fitur-fitur diatas ada beberapa menu lain yang  dapat  digunakan  yaitu,  pengaturan  untuk mengaktifkan/menonaktifkan  mode  masukan suara. Logout untuk  keluar  dari  akun  yang sedang  aktif.  Menu  keluar  untuk  keluar  dari aplikasi.  Semua  fitur  yang  terdapat  dalam aplikasi  telah  diuji  coba  dan  dapat  berjalan dengan baik.

## B. Pengujian
Aplikasi  diuji  dengan  beberapa  pengujian, diantaranya  pengujian blackbox ,  pengujian validasi dan pengujian user acceptance.

## 1. Pengujian Blackbox
Pengujian  dilakukan  pada  semua  fitur  aplikasi Companion Pad, hasil  pengujian  menunjukkan bahwa semua fitur pada aplikasi dapat berjalan dengan  baik.  Pengujian  fitur  masukan  suara
menunjukkan  bahwa  fitur  berjalan  dengan sangat  baik,  karena  dapat  menerjemahkan suara menjadi teks dengan sangat akurat.
2. Validasi Aturan/ Rules
Pengujian  validitas  data  didalam  aplikasi dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang ada  dalam  aplikasi  sudah  valid.  Setelah dilakukan validasi aplikasi oleh  dokter dari 19 aturan yang ada bisa dibuat menjadi algoritma dengan kombinasi gejala sesuai dengan arahan pakar/dokter.  Hasil  validasi  menunjukkan bahwa  hasil  diagnosa  sistem  sesuai  dengan hasil diagnosa pakar.

## 3. User Acceptance Test
Pengujian user  acceptance  test dilakukan dengan  cara  menyebar  kuisioner  kepada  30 responden.  Data  yang  terkumpul  dihitung persentasenya dengan persamaan (1).
(1)
Dalam  persamaan  (1),  S  adalah  skor  untuk masing-masing  pernyataan  yang  dihitung dengan persamaan (2),
S (Skor)=Σ (Jumlah reponden yang
menjawab×bobot jawaban)       (2) Sedangkan  Smax  adalah  nilai  tertinggi  yang dihitung dengan persamaan (3),
Smax (Nilai tertinggi)=5×Jumlah responden (3)
Hasil perhitungan user acceptance test disajikan  pada  table  5,  dan  diilustrasikan dengan grafik pada gambar 10.
Tabel 5 . Hasil Pengujian User Acceptance
No. Kode S S S T S ST S Jumla h Skor (S) Persenta se 1 P01 11  18 1 0 100 83,3% 2 P02 7 18 5 0 92 76,6% 3 P03 3 26 1 0 92 76,6% 4 P04 12  16 2 0 106 88,3% 5 P05 15  15 0 0 105 87,5% 6 P06 5 19 6 0 99 82,5% 7 P07 11  18 1 0 100 83,3% Rata – rata 99,14 82,6%
83,30% 76,60% 76,60% 88,30% 87,50% 82,50% 83,30% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 User Acceptance Presentase
Gambar 10 . Grafik user acceptance Berdasarkan  pada  tabel  6  dan  gambar grafik  10  dapat  dilihat  bahwa  skor  tertinggi adalah  88,3%  pada  pernyataan  4  sedangkan skor terendah adalah 76,6% pada pernyataan 2 dan 3. Rata-rata  skor  dari  hasil  pengujian user acceptance adalah 82,6% maka dapat disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  diterima dengan sangat baik oleh user.

## IV. PENUTUP
Berdasarkan  pada  hasil  dan  pembahasan penelitian ini, dapat diambil kesimpulan bahwa sistem  bekerja  dengan  cukup  baik,  meskipun terkadang  masih  ada  bug  yang  terkadang muncul  dikarenakan  berbagai  hal.  Sistem mampu  mendiagnosa,  menampilkan  data  diri dan  riwayat  diagnosa,  menampilkan  daftar penyakit  serta  dapat menampilkan  peta penyedia layanan kesehatan disekitar pengguna.  Fitur  masukan  suara  dapat  dengan akurat  menerjemahkan  suara  menjadi  teks. Berdasarkan  pengujian  validasi  Aturan/rule, aplikasi  mampu  memberikan  hasil  diagnosa yang  sesuai  dengan  hasil  diagnosa  pakar, sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  gejala- gejala  penyakit  tanpa  harus  kedokter  karena validitas  sistem  sudah  teruji,  jika  penyakitnya masih  tergolong  ringan  dan  dapat  ditangani sendiri.  Aplikasi  ini  termasuk  sistem  pakar yang baik karena dapat memberikan hasil yang baik  dan  dapat  diterima  oleh  masyarakat
dengan  baik,  dibuktikan  dengan  presentase user acceptance mencapai 82,6%.
Fitur  masukan  suara  sangat  membantu karena  lebih  mudah  digunakan  dan  dengan panduan  suara  pengguna  merasa  lebih  mudah memahami,  dan  lebih  ter-arahkan  daripada hanya  sekedar  membaca  tulisan.  Dibalik keunggulan  aplikasi  Companion  Pad  pasti  ada beberapa  kekurangan  yang  mungkin  belum pengembang  temui.  Saran  penulis  kedepannya menambahkan  beberapa  referensi  penyakit yang dapat di-diagnosa oleh pengguna khususnya masyarakat secara umum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdullahi, Z.H., Muhammad, N.A., Kazaure,  J.S.,  Amuda  F.A.  (2015)  Mobile
Robot  Voice  Recognition  in  Control Movements. International Journal of Computer Science and Electronics Engineering  (IJCSEE)  Volume  3,  Issue  1
(2015) ISSN: 2320-4028
[2] Bria,  Y.P.,  &  Takung,  E.A.S.  (2015). Pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Tuberculosis dan Demam Berdarah  Berbasis  Web  Menggunakan Metode Certainly Factor, Seminar
Nasional  Teknologi  dan  Komunikasi,
ISSN: 2089-9815
[3] Dani  A.W.,  Adriansyah,  A.  &  Hermawan D. (2016).  Perancangan  Aplikasi  Voice Command  Recognition  Berbasis  Android dan Arduino UNO. Jakarta: Jurnal
Teknologi  Elektro,  Universitas  Mercu Buana. Vol.07, No.01. ISSN: 2086-9479
[4] Supriyono,  H.,  Sujalwo,  Sulistyawati,  T. & Trikuncahyo, A.R. (2015). Sistem Pakar Berbasis  Logika  Kabur  untuk  Penentuan Penerima  Beasiswa.  Surakarta:  Jurnal Emitor. Vol. 15, No. 01. ISSN: 1411-8890
[5] Oluwafemi,    Ayangbekun,    &    Jimoh Ibrahim    A.    2015.    Expert    System    for diagnosis    Neurodegenerative  Diseases. International  Journal  of  Computer  and Information Technology.  Vol. 04, Issue 04
[6] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 2017. Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2016. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. ISBN 978-602-416-253-5