## Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor

## Expert system for diagnosing growth and development disorders in toddlers using certainty factors
Meraldy Fiko Rastio Ajie * , Dwi Hartanti, Vihi Atina
*Teknik  Informatika,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Duta  Bangsa  Surakarta,  Indonesia.  Jl. Bhayangkara No.55, Tipes, Kec. Serengan, Kota Surakarta, Jawa Tengah - Indonesia 57154
INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK Article History: Submission: 18-05-2024 Revised: 27-05-2024 Accepted: 04-06-2024 Kata Kunci : Sistem pakar; gangguan tumbuh kembang; certainty factor
Keywords: Expert system; growth and development disorders; certainty factor
* Korespondensi:
Meraldy Fiko Rastio Ajie 202020870@mhs.udb.ac.id
Perkembangan dunia teknologi informasi dan komunikasi semakin pesat dan merambah ke beberapa sektor salah satunya yaitu dunia kesehatan. Salah satu hal yang dapat membantu di Dunia Kesehatan adalah membuat sesuatu yang dapat berfikir  dan bertindak  lazimnya manusia  yang bisa disebut  dengan  “Sistem  Pakar”.  Gangguan  tumbuh  kembang  balita berdampak negatif jangka panjang. Akses terbatas ke fasilitas kesehatan, seperti posyandu yang hanya sebulan sekali dan konsultasi dokter anak yang mahal serta waktu praktek terbatas, meningkatkan kasus gangguan tumbuh  kembang  pada  balita.  Dalam  bidang  ini,  sistem  pakar  berguna dalam mendeteksi gangguan tumbuh kembang pada balita. Sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor. Metode certainty factor akan berjalan dari fakta yang diimplementasikan dengan bagian IF dan THEN, kemudian  melalui  rule-rule  yang  berisi  gejala  dan  penyakitnya,  dan akhirnya menghasilkan diagnosis penyakit. Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan 15 sampel data pasien menunjukkan hasil akurasi sebesar  93%.  Sistem  pakar  ini  memungkinkan  orang  tua  pasien mendeteksi gangguan tumbuh kembang balita secara dini dengan cepat, sehingga  bisa  segera  mendapatkan  perawatan  terpadu  dari  dokter spesialis.

## ABSTRACT
The  development  of  the  world  of  Information  and  Communication Technology is increasingly rapid and has spread to several sectors, one of which is the world of health. One of the things that can help in the world of health is to create something that humans can think and act in, which can be called an "Expert System". Toddler growth and development disorders have long-term negative impacts. Limited access to health facilities, such as posyandu only once a month and expensive pediatrician consultations and limited practice time, increase cases of growth and development disorders in toddlers. In this field, expert systems are useful in detecting growth and development  disorders  in  toddlers.  This  expert  system  uses  the  certainty factor  method.  The  certainty  factor  method  will  proceed  from  the  facts implemented  with  the  IF  and  THEN  sections,  then  through  the  rules containing  the  symptoms  and  disease,  and  finally  produce  a  disease diagnosis. After testing using 15 patient data samples, the accuracy results were 93%. This expert system allows parents of patients to quickly detect early  growth  and  development  disorders  in  toddlers,  so  they  can immediately receive integrated treatment from specialist doctors.
Volume 5, Nomor 1, Juni 2024, hlm 76-87
INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  fondasi  bagi  kemajuan  bangsa,  pemahaman  dan  investasi  pada  tahap  awal pertumbuhan  anak  adalah  kunci  utama [1] .  Anak  adalah  generasi  penerus  bangsa  yang  akan meneruskan pembangunan bangsa [2][3] . Anak-anak seharusnya menerima peningkatan kualitas kesehatan dan pembinaan yang memadai agar proses pertumbuhan dan perkembangan mereka, baik secara fisik maupun mental, dapat berlangsung secara optimal [4] . Kementerian  Kesehatan  melaporkan  adanya  5.530 kasus  gangguan tumbuh  kembang  anak pada periode 2020-2021 [5] . Gangguan tumbuh kembang pada balita akan berpengaruh negatif untuk  masa  yang  akan  datang [6] .  Kesulitan  masyarakat  dalam  mengakses  fasilitas  kesehatan sangat  berdampak  meningkatkan  kasus  gangguan  tumbuh  kembang  pada  balita [7] .  Seperti posyandu memiliki jadwal terbatas yang biasanya diadakan hanya satu bulan sekali. Lalu untuk konsultasi ke dokter anak atau psikolog memerlukan dana yang tidak sedikit, selain itu waktu yang praktek kerja dokter juga terbatas [8] . Sistem pakar merupakan cabang kecerdasan buatan untuk digunakan secara luas [9] . Sistem ini dapat dikembangkan seiring kemajuan teknologi informasi [10] . Sistem pakar adalah sistem yang dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman tertentu untuk menyelesaikan masalah dengan  pendekatan  yang  menyerupai  cara  kerja  para  ahli  dalam  bidang  tertentu.  Seringkali, istilah  "sistem  pakar"  disamakan  dengan  "sistem  berbasis  pengetahuan”  atau  "sistem  pakar berbasis  pengetahuan" [11][12] .  Sistem  pakar  akan  mengevaluasi  gejala  satu  per  satu  dan membuat  inferensi  untuk  mengarahkan  pada  diagnosis  yang  paling  tepat  berdasarkan  aturan yang telah ditetapkan.
Penelitian terkait sistem pakar sebelumnya telah dilakukan mengenai diagnosis gangguan gizi balita dengan implementasi certainty factor berbasis mobile , salah satu penyebab permasalahan yang  diangkat  yaitu  kurangnya  jumlah  dokter  yang  bisa  memberikan  sosialisasi  tentang kekurangan  nutrisi  serta  mahalnya  biaya  dalam  melakukan  konsultasi [8] .  Peneliti  lain menyebutkan  banyaknya  faktor  yang  mengakibatkan  terjadinya  gizi  buruk  yaitu  kurangnya pengetahuan dan pemahaman orang tua tentang nutrisi yang tepat dan pengasuhan anak, dengan membuat  sistem  pakar,  peneliti  berharap  masyarakat  agar  lebih  memahami  hal  tersebut khususnya ibu yang memiliki balita.
Dari  penjabaran  latar  belakang  tersebut  mendorong  penelitian  merancang  “Sistem  Pakar Diagnosis  Gangguan  Tumbuh  Kembang  Balita  dengan Certainty  Factor ”  untuk  pengembangan sistem dari penelitian sebelumnya. Kelebihan yang dimiliki Certainty Factor yaitu bisa mengukur sesuatu  yang  pasti  dan  tidak  pasti  untuk  mengambil  keputusan  pada  sistem  pakar  diagnosis penyakit [13] .  Metode Forward  Chaining tepat  apabila  digunakan  untuk  masalah  seperti peramalan kedepan [14] . Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosis dari pakar dengan hasil diagnosis dari sistem. Sistem ini ditujukan untuk membantu orang tua serta tenaga kesehatan untuk kecepatan dan ketepatan dalam mendiagnosis gangguan tumbuh kembang pada balita serta menentukan solusinya.

## 2. METODE
Jenis dan sumber data
Sumber data primer: Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data di mana data primer diperoleh langsung  dari  sumber asli  tanpa  melalui  perantara,  dan  dikumpulkan  secara  khusus oleh peneliti untuk menyelesaikan masalah penelitian. Data diperoleh melalui wawancara dengan pakar/ahli yang sesuai dengan bidang penelitian ini.
Data  sekunder:  Sumber  data  penelitian  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  oleh  peneliti melalui  media  perantara,  seperti  data  yang  didapat  atau  direkam  oleh  pihak  ketiga [15] .  Data berasal  dari  studi literatur yang  memiliki  hubungan  dengan  penelitian  tersebut,  yang  mana sumber membahas tentang sistem pakar, metode forward chaining dan sebagainya.
Metode pengumpulan data
Wawancara: Metode penelitian untuk mendapatkan gejala gagal tumbuh kembang pada balita, dengan bertanya langsung kepada sumber pakar, Aqviana Christi Yusita, Amf. yang merupakan Ketua Tim Poli Tumbuh Kembang di Rumah Sakit Umi Barokah Boyolali.
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor
Studi literatur: Metode pencarian data yang diperoleh melalui media literatur atau referensi. Ini melibatkan pencarian, pengumpulan, dan analisis informasi dari berbagai buku, artikel, dan penelitian sebelum ini yang berhubungan dengan kasus yang diteliti.
Metode pengembangan sistem: Pengembangan sistem ini menggunakan metode prototype ( Prototyping ).  Model prototipe  dapat  membantu menghindari  proses  analisis  kebutuhan yang panjang dengan melakukan validasi dan memastikan bahwa  kebutuhan sistem telah  dipenuhi dengan benar. Tahapan pembuatan prototipe yaitu sebagai berikut:
Pengumpulan  kebutuhan:  Tahapan  ini  memiliki  tujuan  dapat  mengevaluasi  semua  yang dibutuhkan  oleh  sistem  dengan  cara  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  melalui  wawancara dengan ahli serta studi literatur terkait gangguan tumbuh kembang pada balita.
Membangun prototype: Membangun prototipe yaitu tahap pengolahan data, uji validitas oleh pakar tumbuh kembang anak, pembuatan rule, dan perancangan sistem pakar.
Evaluasi prototype: Evaluasi  dilakukan  berdasarkan  hasil prototype yang  telah  dirancang. Perancangan sistem yang telah disetujui akan dilanjutkan ke langkah keempat yaitu pengkodean sistem, jika tidak maka akan direvisi kembali.
Mengkodekan  sistem:  Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  kode  yang  bisa  dibaca  oleh komputer memakai bahasa pemrograman PHP . Lalu untuk database memakai MySql . Kemudian metode certainty factor dimasukkan dalam kode program. Menguji sistem: Pengujian sistem pakar ini memakai metode black box. Hal ini melibatkan perbandingan  antara  perhitungan  program  dengan  perhitungan  manual.  Selain  itu,  fitur-fitur program yang telah dibuat juga diuji untuk memastikan kinerjanya.
Evaluasi sistem: Pengguna mengevaluasi sistem aplikasi yang digunakan apakah sudah sesuai kebutuhan mereka atau belum.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan kebutuhan
Pada Tabel 1 menampilkan 3 variabel data, yaitu penyakit, gejala, dan nilai CF pakar gangguan tumbuh kembang balita berdasarkan hasil wawancara dengan Aqviana Christi Yusita, Amf. yang merupakan Ketua Tim Poli Tumbuh Kembang di Rumah Sakit Umi Barokah Boyolali.
Tabel 1 . Data penyakit dan gejala. No Penyakit Gejala CF Pakar 1 Down Syndrome Terlambat tumbuh Kembang 1 Gangguan oral motor 1 Mudah marah 0,8 Belum jalan 0,8 Drooling 1 Bicara belum jelas 0,8 2 Cerebral Palsy Gangguan makan 0,8 Spastic (badan kaku) 0,8 Belum bisa angkat kepala, tengkurap, merangkak, duduk, maupun berdiri 0,8 Belum bisa bicara 0,6 Athetosis (Gerakan yang tak terkontrol) 1 3 Speech Delay Belum ada kata yg bermakna 1 Kesulitan meniru suara 0,8 Kurang mampu mengikuti instruksi 0,8 Penggunaan gesture yg berlebihan 1 Bicara suka mengulang 0,8 Artikulasi belum jelas 1 4 ADHD Sering bergerak 1 Emosi tidak stabil 0,8 Kesulitan memfokuskan perhatian, mudah teralih dan sering lupa 0,8 Impulsivitas (Bertindak tanpa berpikir terlebih dahulu, kesulitan menunggu giliran) 0,8 5 ASD Kontak mata tidak ada 1
Komunikasi 2 arah belum bisa 1 Tidak peduli dengan sekitarnya 1 Sering mengulang ulang gerakan yang sama 1 Tidak bisa fokus 1 Tidak memberi respons ketika namanya dipanggil 0,8 Sering bergerak tanpa arah yang jelas 1 Penentuan nilai CF user
Tabel 2 menampilkan Nilai CF User . Penyusunan ini berdasarkan bobot keyakinan gejala yang diderita pasien. Disini terdapat 5 nilai CF User dengan bobot nilai dari 0,2 sampai 1.
Tabel 2 . Nilai CF user . CF User Nilai Tidak Tahu 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan Besar 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1 Penyusunan data penyakit dan data gejala
Berdasarkan data penyakit dan data gejala tersebut, disusun ke dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 3 . Data penyakit. No  Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P1 Down Syndrome 2 P2 Cerebral Palsy 3 P3 Speech Delay 4 P4 ASD ( Autism Spectrum Disorder ) 5 P5 ADHD ( Attention Deficit Hyperactivity Disorder )
Tabel 3 merupakan data penyakit. Pada tahap penyusunan ini, melakukan wawancara dengan pakar dan mendapatkan hasil 5 penyakit yang akan dimasukkan kedalam sistem pakar gangguan tumbuh kembang pada balita. Tabel 3 terdiri dari kolom penyakit dengan kode (P).
Tabel 4 . Data gejala. No  Kode Gejala Gejala 1 GE01 Terlambat tumbuh Kembang 2 GE02 Gangguan oral motor 3 GE03 Mudah marah 4 GE04 Belum jalan 5 GE05 Drooling 6 GE06 Bicara belum jelas 7 GE07 Gangguan makan 8 GE08 Spastic (badan kaku) 9 GE09 Belum bisa angkat kepala, tengkurap, merangkak, duduk, maupun berdiri 10 GE10 Belum bisa bicara 11 GE11 Athetosis (Gerakan yang tak terkontrol) 12 GE12 Belum ada kata yg bermakna 13 GE13 Kesulitan meniru suara 14 GE14 Kurang mampu mengikuti instruksi 15 GE15 Penggunaan gesture yg berlebihan 16 GE16 Bicara suka mengulang 17 GE17 Artikulasi belum jelas
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor
18 GE18 Sering bergerak 19 GE19 Emosi tidak stabil 20 GE20 Kesulitan memfokuskan perhatian, mudah teralih dan sering lupa 21 GE21 Impulsivitas (Bertindak tanpa berpikir terlebih dahulu, kesulitan menunggu giliran) 22 GE22 Kontak mata tidak ada 23 GE23 Komunikasi 2 arah belum bisa 24 GE24 Tidak peduli dengan sekitarnya 25 GE25 Sering mengulang ulang gerakan yg sama 26 GE26 Tidak bisa fokus 27 GE27 Tidak memberi respons ketika namanya dipanggil 28 GE28 Sering bergerak tanpa arah yg jelas
Tabel  4 terdiri  dari  kolom  gejala  dengan  kode  (GE).  Dari  hasil  wawancara  dengan  pakar penelitian ini mendapatkan hasil 28 gejala yang akan dimasukkan kedalam sistem pakar gangguan tumbuh kembang pada balita.
Tabel 5 . Tabel keputusan data penyakit dan data gejala. Kode Gejala Kode Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 GE01  GE02  GE03  GE04  GE05  GE06  GE07  GE08  GE09  GE10  GE11  GE12  GE13  GE14  GE15  GE16  GE17  GE18  GE19  GE20  GE21  GE22  GE23  GE24  GE25  GE26  GE27  GE28 
Pada Tabel 5 merupakan tabel keputusan. Tabel ini digunakan untuk membantu sistem pakar untuk  memetakan  gejala-gejala  yang  diamati  pada  pasien  yang  kemungkinan  itu  penyakit.  Ini mempercepat proses pengambilan keputusan karena sistem dapat melihat langsung hubungan antara gejala dan penyakit.
Membangun prototype perancangan sistem pakar
Perancangan sistem pakar ini menggunakan pohon keputusan seperti Gambar 1 menjelaskan tentang  pohon  keputusan  pada  sistem  pakar  yang  dibuat.  Pohon  Keputusan  ( decision  tree ) merupakan  pemodelan  mengenai  masalah  yang  memiliki  sejumlah  rangkaian  keputusan  yang mengarah pada solusi, untuk menghasilkan keputusan serta memberikan solusi [16] .
Gambar 1 . Pohon keputusan sistem pakar.
Saat  mendapatkan  referensi  tersebut,  dilakukan  konsultasi  dengan  pakar  sehingga  secara singkat dan padat dihasilkan berupa ringkasan sebuah pohon keputusan yang dikombinasikan dari 5 penyakit dan 28 gejala gangguan tumbuh kembang pada balita.
Aturan sistem pakar ( rule )
Pada Tabel 6 berikut adalah rangkuman dari aturan-aturan yang disusun dalam format kondisi-tindakan "JIKA (IF) situasi terpenuhi atau terjadi MAKA (THEN)" :
Tabel 6 . Pembuatan rule . Rule Aturan Rule 1 IF GE01 AND GE02 AND GE03 AND GE04 AND GE05 AND GE06 THEN P1 Rule 2  IF GE07 AND GE08 AND GE09 AND GE10 AND GE11 THEN P2 Rule 3  IF GE12 AND GE13 AND GE14 AND GE15 AND GE16 AND GE17 THEN P3
Rule 4  IF GE18 AND GE19 AND GE20 AND GE21 THEN P4 Rule 5  IF GE22 AND GE23 AND GE24 AND GE25 AND GE26 AND GE27 AND GE28 THEN P5
Berikut penjelasan dari aturan diatas :
a. Jika  terlambat  tumbuh  kembang  (GE01),  gangguan  oral  motor  (GE02),  mudah  marah (GE03), belum jalan (GE04), drooling (GE05) dan bicara belum jelas (GE06) maka diprediksi terdapat Down Syndrome (P1).
b. Jika  terdapat  gangguan  makan  (GE07),  spastic  (badan  kaku)  (GE08),  belum  bisa  angkat kepala, tengkurap, merangkak, duduk, maupun berdiri (GE09), belum bisa bicara (GE10) dan  athetosis  (gerakan  yang  tak  terkontrol)  (GE11)  maka  dapat  diprediksi  terdapat Cerebral Palsy (P2).
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor
c. Jika belum ada kata yang bermakna (GE12), kesulitan meniru suara (GE13), kurang mampu mengikuti  instruksi  (GE14),  penggunaan  gesture  yang  berlebihan  (GE15),  bicara  suka mengulang  (GE16)  dan  artikulasi  belum  jelas  (GE17)  maka  diprediksi  terdapat  Speech Delay (P3)
d. Jika sering bergerak (GE18), emosi tidak stabil (GE19), kesulitan memfokuskan perhatian, mudah teralih dan sering lupa (GE20) dan impulsivitas (bertindak tanpa berpikir terlebih dahulu, kesulitan menunggu giliran) (GE21) maka dapat diprediksi terdapat ADHD (P4)
e. Jika  kontak  mata  tidak  ada  (GE22),  komunikasi  2  arah  belum  bisa  (GE23),  tidak  peduli dengan  sekitarnya  (GE24),  sering  mengulang  ulang  gerakan  yg  sama  (GE25),  tidak  bisa fokus (GE26), tidak memberi respons  ketika namanya dipanggil (GE27), sering bergerak tanpa arah yg jelas (GE28) maka dapat diprediksi terdapat ASD (P5).

## Use Case Diagram
Gambar 2 . Use case diagram .
Gambar  2 menjelaskan Use  case  diagram pada  sistem  pakar  diagnosis  gangguan  tumbuh kembang pada balita. Use case diagram adalah suatu representasi desain yang terhubung dengan sistem informasi melalui satu atau lebih aktor, yang digunakan untuk menggambarkan perilaku sistem informasi secara menyeluruh [17] . Sistem pakar ini terdapat dua faktor yaitu pasien ( user ) dan pakar ( admin ). Dengan memakai sistem berbasis web, user dapat mengakses menu diagnosis dengan  tahapan  memasukkan  identitas,  memilih  gejala  penyakit,  dan  hasil  diagnosis  penyakit yang  dapat  dicetak.  Lalu  untuk  admin  dapat  mengakses  menu  daftar  pasien,  daftar  penyakit, daftar gejala, dan user seperti terlihat pada.
Entity relationship diagram (ERD)
Gambar  3 menjelaskan ERD  di  sistem  pakar  ini.  ERD  merupakan  model  dengan  bentuk interaksi dalam kegiatan pada  proses tersebut. ERD digunakan untuk pembentukan  basis data dengan  menggambarkan  hubungan  antara  entitas  dalam  sistem [18] .  ERD  membantu mengidentifikasi  dan  mengorganisasi  data  yang  akan  disimpan  dalam  basis  data  sistem  pakar tersebut serta menunjukkan cara data agar  dapat saling terhubung [19] .
Gambar 3 . Entity relationship diagram (ERD).
Proses perhitungan certainty factor
Setelah  memperoleh  jawaban  dari  beberapa  pertanyaan  yang  telah  diajukan,  perhitungan dilakukan  dengan  menggunakan  metode  faktor  kepastian  untuk  setiap  gejala.  Berikut  adalah contoh kasus yang diuji di Rumah Sakit Umi Barokah:
Pada Tabel 7 mengambil satu sampel data pasien yang mengalami beberapa gejala gangguan tumbuh kembang kemudian melakukan konsultasi ke pakar gangguan tumbuh kembang, maka didapat beberapa gejala seperti berikut:
Tabel 7. Sampel data pasien. Kode Gejala Gejala Jawaban CF Pakar CF User CF Combine GE12 Belum ada kata yang bermakna Kemungkinan Besar 1 0,6 0,6 GE13 Kesulitan meniru suara Hampir Pasti 0,8 0,8 0,64 GE14 Kurang mampu mengikuti instruksi Kemungkinan Besar 0,8 0,6 0,48 GE15 Penggunaan gesture yang berlebihan Hampir Pasti 1 0,8 0,8 Perhitungan Perhitungan CF Combine (CF1, CF2) = CF1 + CF2(1 - CF1) = 0,6 + 0,64 (1 - 0,6) = 0,6 + 0,64 (0,4) = 0,6 + 0,256 CF Old 1 = 0,856 CF Combine (CF Old, CF3) = CF Old + CF3(1 - CF Old) = 0,856 + 0,48 (1 - 0,85) = 0,856 + 0,48 (0,15) = 0,856 + 0,072 CF Old 2 = 0,928 CF Combine (CF Old, CF4) = CF Old + CF4(1 - CF Old) = 0,928 + 0,8 (1 - 0,92)
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor
= 0,928 + 0,8 (0,08) = 0,928 + 0,064 (CF Old 3) = 0,992 -> dibulatkan 0,99
Persentase = 0,99 x 100% = 99%
Perhitungan  berakhir  pada  nilai  faktor  kepastian  Old  3  karena  hasil  akhir  tidak  terhingga, sehingga  kesimpulan  dari  perhitungan menggunakan  metode  faktor  kepastian  ini  menyatakan bahwa persentase nilai mencapai 99%. Oleh karena itu, berdasarkan tabel yang disediakan, dapat disimpulkan bahwa penyakit tersebut adalah Gangguan Tumbuh Kembang Speech Delay karena persentase nilai berada pada nilai 99%.
Implementasi
Implementasi sistem pakar tumbuh kembang pada balita dibawah ini berjalan dalam keadaan localhost.
a. Input data pasien
Gambar 4 . Input data pasien
Gambar  4 merupakan  halaman  input  data  pasien. Pada  halaman  ini  pasien  melakukan pengisian  nama  pasien  dan  umur  pasien  untuk  memenuhi  data  pasien  untuk  dimunculkan  ke dalam hasil diagnosis. Kemudian pasien bisa menekan tombol diagnosa untuk menuju halaman berikutnya.
b. Menentukan nilai CF user
Gambar 5 merupakan halaman menentukan CF User. Di halaman ini, pasien memilih gejala dan menentukan bobot nilai sesuai gejala yang diderita. Lalu gejala yang dipilih akan muncul di atas pojok kanan.
Gambar 5 . Menentukan CF user .
c. Diagnosis penyakit Gambar 6 merupakan halaman diagnosis penyakit. Setelah pasien memilih gejala dan bobot nilai gejala, pasien dapat langsung melakukan diagnosis. Namun jika ada gejala yang kurang tepat, pasien dapat menghapus gejala yang dipilih.
Gambar 6 . Diagnosis penyakit.
d. Hasil diagnosis Gambar 7 halaman hasil diagnosis. Pada halaman hasil diagnosis ini terdapat keterangan data pasien, nama penyakit,deskripsi penyakit, persentase, dan penanganan. Disini terdapat 2 button yaitu diagnosa baru dan cetak.
Gambar 7 . Hasil diagnosis.
e. Cetak diagnosis
Gambar 8 merupakan halaman cetak diagnosis. Di halaman ini berguna untuk mencetak hasil diagnosis  penyakit  yang  telah  dipilih  gejalanya  oleh  pasien.  Pada  halaman  cetak  diagnosis  ini terdapat keterangan data pasien, nama penyakit, deskripsi penyakit, persentase, dan penanganan.
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor

## Pengujian sistem
Tabel 8 merupakan hasil pengujian sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita. Dari aplikasi sistem pakar yang dibuat, dengan percobaan 15 pasien dihasilkan.
Tabel 8 . Hasil pengujian.

## 4. SIMPULAN
Sistem pakar ini dibangun menggunakan metode certainty factor. Setelah dilakukan pengujian dengan  menggunakan 15  sampel data  pasien,  sistem  ini menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 93%.  Akurasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam memberikan  hasil  yang  benar,  sehingga  adanya  sistem  pakar  ini  orang  tua  dapat  mendeteksi gangguan  tumbuh  kembang  balita  secara  dini  dan  cepat.  Dengan  deteksi  dini,  balita  yang terindikasi  memiliki  gangguan  dapat  segera  mendapatkan  perawatan  terpadu  dari  dokter spesialis.

## REFERENSI
[1] Sugiarto and A. Farid, “Literasi Digital Sebagai Jalan Penguatan Pendidikan Karakter Di Era Society  5.0,” Cetta  J.  Ilmu  Pendidik. ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  580–597,  2023,  doi: 10.37329/cetta.v6i3.2603.
[2] S. I. Hamid, D. Anggraeni Dewi, A. M. Fakhrudin, E. Setianingsih, and F. W. Putri, “Pentingnya Peran  Orang  Tua  dalam  Membentuk  Karakter  Anak  sebagai  Generasi  Penerus  Bangsa,” Aulad J. Early Child. , vol. 4, no. 3, pp. 143–149, 2021, doi: 10.31004/aulad.v4i3.179.
[3] M. Astuti, R. Febriani, and N. Oktarina, “Pentingnya Pendidikan Islam Dalam Membentuk Karakter  Generasi  Muda,” J.  Faidatuna ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  140–149,  2023,  doi: https://doi.org/10.53958/ft.v4i3.302.
[4] Nurul Soimah and Nuli Nuryanti Zulala, “Pemberdayaan Masyarakat Pembentukan Kader Kesehatan Reproduksi Remaja Dusun Karanggayam RW3, Mungkid Magelang,” BEMAS J. Bermasyarakat , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.37373/bemas.v2i1.113.
[5] P. S. Putri, T. Indrayani, V. Silawati, S. Kebidanan, and I. Kesehatan, “Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Perkembangan Anak Usia 12-24 Bulan,” J. Keperawatan Jiwa , vol. 11, no. 4, pp. 929–938, 2023, doi: https://doi.org/10.26714/jkj.11.4.2023.929-938.
[6] A. Wijirahayu, D. K. Pranaji, and I. Muflikhati, “Kelekatan Ibu-Anak, Pertumbuhan Anak, dan Perkembangan Sosial Emosi Anak Usia Prasekolah,” J. Ilmu Kel. dan Konsum. , vol. 9, no. 3, pp. 171–182, 2016, doi: 10.24156/jikk.2016.9.3.171.
[7] R. A. D. Sartika, “Analisis Pemanfaatan Program Pelayanan Kesehatan Status Gizi Balita An Analysis on The Usage of Health Service Related to Nutritional Status of,” J. Kesehat. Masy.
Pasien Validasi Sistem Hasil (dalam persen) Validasi Pakar Keakuratan Pasien 1 Down Syndrom 94 Down Syndrom Valid Pasien 2 Cerebral Palsy 82 Cerebral Palsy Valid Pasien 3 Speech Delay 97 Speech Delay Valid Pasien 4 ADHD 90 ADHD Valid Pasien 5 ASD 90 ASD Valid Pasien 6 Down Syndrom 96 Down Syndrom Valid Pasien 7 Cerebral Palsy 93 Cerebral Palsy Valid Pasien 8 Speech Delay 90 Speech Delay Valid Pasien 9 ASD 99 ASD Valid Pasien 10 ADHD 96 ADHD Valid Pasien 11 Down Syndrom 95 Down Syndrom Valid Pasien 12 Down Syndrom 52 Cerebral Palsy Tidak Valid Pasien 13 Speech Delay 88 Speech Delay Valid Pasien 14 ASD 92 ASD Valid Pasien 15 ADHD 96 ADHD Valid
Nas. , vol. 5, no. 2, pp. 76–83, 2010, doi: 10.21109/kesmas.v5i2.152.
[8] D.  H.  Anjar  Setiawan,  Vihi  Atina,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  INFEKSIUS HEWAN  TERNAK  SAPI,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  320–326,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.udb.ac.id/index.php/Senatib/article/view/1909
[9] A. O. P. Dewi, “Kecerdasan Buatan sebagai Konsep Baru pada Perpustakaan,” Anuva J. Kaji. Budaya,  Perpustakaan,  dan  Inf. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  453–460,  2020,  doi: 10.14710/anuva.4.4.453-460.
[10]  M. J. Tobin, “Asthma, Airway Biology, and Nasal Disorders in AJRCCM 2003,” Am. J. Respir. Crit. Care Med. , vol. 169, no. 2, pp. 265–276, 2004, doi: 10.1164/rccm.2312011.
[11]  Y.  istiqomah,  J.  Maulindar,  and  D.  Hartanti,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Dispepsia Dengan Metode Forward Chaining,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 6, no. 2, pp. 390–399, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.17438.
[12]  B. Wahyu Pamekas and N. Faiq Muhammad, “Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gejala Kerusakan Pada Komputer Menggunakan Metode Forward Chaining,” DutaCom , vol. 17, no. 1, pp. 58–66, 2023, doi: 10.47701/dutacom.v17i1.3782.
[13]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor  pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30–35,  2018,  doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[14]  A.  Al  Kaafi,  “SISTEM  PAKAR  PENELUSURAN  KECERDASAN  PADA  ANAK  DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Oleh,” J. Ilm. AMIK Labuhan Batu , vol. 5, no. 1, pp. 8–15, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.55181/speed.v9i1.246.
[15]  N. Irfan Yahya, S. Lestanti, and S. Nur Budiman, “Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman  Aglaonema  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 734–741, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5647.
[16]  A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Produk Laris,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.
[17]  Fernando  Perdana  Putra,  Iskandar,  and  N.  Nurkholis,  “Rancang  bangun  sistem pembelajaran sekolah berbasis web menggunakan framework codeigniter 4.0 (studi kasus SMP Muhammadiyah 1 Cileungsi),” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 92–103, 2022, doi: 10.37373/infotech.v3i2.360.
[18]  Maulana  Sidik,  Sifa  Fauziah,  and  Wahyu  Hadikristanto,  “Sistem  informasi  perpustakaan pada SMPN 1 Karang Bahagia berbasis web menggunakan metode extreme programing,” INFOTECH    J.  Inform.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  247–258,  2023,  doi: 10.37373/infotech.v4i2.900.
[19]  K. ’Afiifah, Z. F. Azzahra, and A. D. Anggoro, “Analisis Teknik Entity-Relationship Diagram dalam Perancangan Database Sebuah Literature Review,” Intech , vol. 3, no. 2, pp. 18–22, 2022, doi: 10.54895/intech.v3i2.1682.