## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 442-451

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEBSITE
Hafizh Hasan Alauddin Rabbani 1 , Asep Jamaluddin, S.Si., M.Kom 2 ,Arip Solehudin, M.Kom 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email:1910631170191@student.unsika.ac.id 1

## ABSTRACT
Heart disease encompasses conditions affecting heart structure, function, and blood vessels, ranking among top global causes of death. In Indonesia, heart disease prevalence was noted in the 2013 RISKESDAS report at 0.5% and surged to 1.5% in 2018. This upward trend is projected to continue. Addressing this, an expert-driven system is developed for diagnosing heart disease via an application, offering initial user assessments. The system employs forward chaining for data  search, rule creation, and reasoning. It  also employs the certainty factor technique, enhancing diagnostic accuracy by considering expert confidence in symptom-heart disease links. Guided by the Expert  System  Development  Life  Cycle  (ESDLC),  the  system's  stages  encompass  assessment,  knowledge acquisition,  design,  testing,  and  documentation.  Black  box  testing  validated  the  system's  robustness,  and  user surveys indicated favorable interface assessment (88.83%) and perceived utility (89.33%). Keywords: Heart disease, Forward Chaining, Certainty Factor, Expert System, ESDLC

## ABSTRAK
Penyakit  jantung  adalah  sekelompok  kondisi  yang  memengaruhi  struktur,  fungsi,  atau  pembuluh  darah  terkait dengan  jantung,  yang  merupakan  penyebab  utama  kematian  global.  Di  Indonesia,  insidensi  penyakit  jantung meningkat dari 0,5% penduduk pada tahun 2013 menjadi 1,5% pada tahun 2018 menurut laporan RISKESDAS. Kondisi ini diperkirakan terus bertambah setiap tahunnya. Solusinya adalah mengembangkan sistem pakar yang memanfaatkan  pengetahuan  ahli  untuk  mendiagnosis  penyakit  jantung  melalui  aplikasi.  Sistem  ini  bertujuan memberikan  diagnosis  awal  kepada  pengguna  yang  ingin  memeriksa  kondisi  jantung  mereka.  Menggunakan metode forward chaining , sistem ini mencari data, membuat aturan, dan menerapkan penalaran, dengan metode certainty factor untuk meningkatkan akurasi diagnosa dengan mempertimbangkan keyakinan ahli terhadap gejala penyakit  jantung.  Pengembangan  sistem  ini  menggunakan  metode  ESDLC,  termasuk  penilaian,  akuisisi pengetahuan, perancangan, pengujian, dan dokumentasi. Pengujian sistem menunjukkan kinerja yang baik melalui metode black  box  testing ,  dan  survei  pengguna  memberikan  penilaian  positif  terhadap  tampilan  (88,83%)  dan manfaat (89,33%) sistem.
Kata Kunci: Penyakit Jantung, Forward Chaining , Certainty Factor , Sistem Pakar, ESDLC.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 06-08-2023
Tanggal revisi : 06-08-2023
Tanggal terbit : 07-08-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6401
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kesehatan  manusia  tidak  ada  yang  bisa  menjamin akan selalu sehat, hal ini pentingnya kesehatan bagi manusia yang harus dijaga dengan pola hidup yang sehat,  disiplin  dan  teratur.  Gaya  hidup  yang  sehat, seperti mengonsumsi makanan yang seimbang, rajin berolahraga dan istirahat yang cukup sesuai dengan jam kegiatan.
Dalam  bidang  kesehatan,  terdapat  dua  klasifikasi penyakit, yaitu penyakit menular dan penyakit tidak menular.  Meskipun  penyakit  jantung  termasuk dalam  kategori  penyakit  tidak  menular,  namun memiliki  tingkat  bahaya  yang  signifikan.  Jantung berperan  sebagai  organ  vital  manusia  yang  penting untuk kelangsungan hidup. Fungsinya terkait dengan sistem  peredaran  darah,  di  mana  jantung  bertugas memompa darah ke seluruh tubuh dan menampungnya  kembali  setelah  melalui  proses penyaringan di paru-paru.
Hasil  penelitian  Kementerian  Kesehatan  Indonesia yang  dilakukan  melalui  Riset  Kesehatan  Dasar (RISKESDAS),  menunjukkan  prevalensi  penyakit jantung  pada  populasi  berusia  lebih  dari  15  tahun. Tahun  2013  prevalensi  penyakit  jantung  nasional menyentuh  angka  0,5%  penduduk  di  Indonesia menderita  penyakit  jantung  dan  angka  tersebut kembali  naik  pada  tahun  2018  prevalensi  penyakit jantung  mencapai  angka  1,5%  .  Risiko  penyakit jantung pada kelompok usia tersebut akan bertambah setiap tahunya karena  gaya hidup yang kurang sehat, seperti kebiasaan merokok, kurangnya aktivitas fisik seperti  berolahraga,  dan  pola  makan  yang  tidak seimbang.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  dibuatlah penelitian ini dengan tujuan untuk dapat melakukan diagnosa  awal  pada  orang-orang  yang  ingin memeriksa  kondisi  tubuhnya  atau  kondisi  keluarga serta  kerabat  terdekat  yang  merasakan  gejala penyakit jantung. Tindakan tersebut dilakukan untuk menurunkan angka penderita penyakit jantung, yang menjadi  penyebab  kematian  tertinggi  di  Indonesia (KEMENKES, 2022).
Oleh karena  itu  peneliti akan melakukan penelitian merancang  sistem  pakar  dengan  memanfaatkan metode forward  chaining dan certainty  factor. Penggunaan  metode forward  chaining yaitu pengumpulan  informasi  yang  digunakan  untuk memecahkan masalah dan mencari solusi (Ajlan Al- Ajlan,  2015).  Sedangkan certainty  factor cocok untuk  mendiagnosa  situasi  yang  tidak  pasti  dan dianggap  sebagai  indikator  tingkat  kepercayaan pakar  terhadap  data  yang  digunakan  (Setiabudi, Sugiharti, dan Arini, 2017) .
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  akan memanfaatkan  metode forward  chaining dan certainty  factor untuk  membuat  sistem  pakar berbasis  website  yang  bertujuan  untuk  membantu dalam  mendiagnosa  awal  penyakit  jantung  dengan
judul  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit Jantung  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining dan Certainty Factor Berbasis Website".

## 1.2. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  ini  didasarkan  pada  identifikasi masalah yang ditemukan oleh peneliti, yaitu :
Bagaimana  membangun  aplikasi  yang  dapat memberikan  informasi  atau  diagnosa  penyakit jantung menggunakan metode forward chaining dan certainty factor ?
1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan pada penelitian ini yaitu :
1. Metode  Forward Chaining dan Certainty  factor digunakan  dalam  merancang  sebuah  sistem pakar untuk mendiagnosa dini penyakit jantung, yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Framework Laravel versi 9.
2. Menerapkan knowledge dari  seorang  dokter spesialis  penyakit  dalam  untuk  mendiagnosa penyakit  jantung  ke  dalam  sistem  pakar  yang dibuat.
3. Melakukan  evaluasi  sistem  pakar  diagnosa  dini penyakit  jantung  dengan  menerapkan  metode pengujian Black  Box  Testing dan User Acceptance Test , dengan tujuan untuk memberikan  kontribusi  bagi  masyarakat  dalam upaya  membantu  dalam  deteksi  awal  penyakit jantung.

## 1.4. Metodelogi Penelitian
Penelitian ini menerapkan metodologi Expert System Development Life Cycle (ESDLC) dalam pengembangan sistemnya, yang terdiri dari tahapan- tahapan berikut:
1. Penilaian
2. Akuisisi Pengetahuan
3. Desain
4. Pengujian
5. Dokumentasi
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  bagian  dari  kecerdasan buatan yang dirancang untuk mengambil keputusan yang  serupa  dengan  keputusan  yang  dibuat  oleh seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Sistem  pakar menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik berfikir  yang  khas  pada  bidang  tersebut  untuk menyelesaikan  masalah    umumnya  hanya  bisa diatasi  oleh  seorang  pakar  dalam  lingkup  tersebut (Wizaya, 2007).
2.2. Forward Chaining
Forward chaining adalah suatu metode yang dimulai dengan  mengumpulkan  serangkaian  fakta  yang diketahui,  kemudian  menerapkan  aturan  atau  rule untuk  menghasilkan  fakta  baru  yang  memiliki
hubungan dengan fakta  yang diketahui sebelumnya (Ajlan Al-Ajlan, 2015).

## 2.3. Certainty Factor
Panggabean  (2021)  menjelaskan  bahwa  faktor kepastian  ( Certainty  factor )  digunakan  untuk menangani  ketidakpastian  dalam  pemikiran  yang tidak akurat dari seorang pakar. Dalam menganalisis informasi,  seorang  pakar  seperti  dokter  umumnya menggunakan ungkapan yang menunjukkan ketidakpastian  seperti  "mungkin",  "kemungkinan", "besar  kemungkinan",  dan  "hampir  pasti".  Dalam rangka mengakomodasi hal ini, certainty factor (CF) digunakan untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.
Menurut  Ramadhan  &  Fatimah  (2018)  Dalam bukunya  cara  untuk  menghitung  nilai  keyakinan certainty  factor dari  suatu  fakta  berdasarkan  nilai keyakinan  pakar. certainty  factor didenifisisikan sebagai berikut :
𝐶 ( 𝐻 , 𝐸 ) = 𝐶𝐹 (E) ∗ 𝐶𝐹 (Rule) (1)
Keterangan :
a. CF(H,E) : Certainty factor dalam H (hipotesis) dipengaruhi oleh E (evidence)
b. CF(E) : Nilai CF Evidence dari User
c. CF( Rule ) : Nilai CF Evidence dari pakar
Apabila  memiliki  lebih  dari  satu rule fakta  yang didapat,  maka  nilai  CF  berikutnya  akan  dihitung dengan rumus berikut:
𝐶𝐹 old = 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 1 + 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 2 * (1 – 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 1 ) (2) 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 ( 𝐻 , 𝐸 ) 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ) (3)
Dan Selanjutnya dihitung persentase CF, dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100% (4)

## 2.4. Penyakit Jantung
American  Heart  Association menyatakan  bahwa penyakit  jantung  merujuk  kepada  sekelompok kondisi  yang  mempengaruhi  struktur,  fungsi,  atau pembuluh darah yang terkait dengan organ jantung

## 2.5. Expert System Develoment Life Cycle
Terdapat  6  tahapan  dalam  pengembangan  sistem pakar  dengan  metode Expert  System  Development Life  Cycle (ESDLC).  yaitu  dimulai  dari  tahap penilaian keadaan, tahap akuisisi pengetahuan, tahap perancangan  dan  design,  tahap  pengujian,  tahap dokumentasi,  dan  terakhir  tahap  pemeliharaan (Balkar, Fauzi, & Wahiddin, 2020).

## 3. PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  ESDLC,  berikut tahapan pada ESDLC seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 berikut :
Gambar 1. Tahapan ESDLC

## 3.1. Penilaian
Pada  tahap  awal  metode  ESDLC,  terdapat  langkah penilaian yang bertujuan untuk mengumpulkan data penunjang  dan  informasi  yang  nantinya  akan digunakan  dalam  pengembangan  penelitian  sistem pakar.  Berikut  ini  adalah  rangkaian  proses  dalam tahap penilaia.
1. Analisis Masalah
Kurangnya  pengetahuan  dan  kesadaran  dari masyarakat  umum  ataupun  pasien  memiliki indikasi
penyakit
jantung, sehingga menyebabkan  keterlambatan  dalam  penanganan medis yang mengakibatkan seorang yang terkena penyakit  jantung  mengalami  efek  dari  serangan yang berbahaya.
2. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dalam  merancang  sistem pakar  diagnosa  awal  penyakit  jantung  meliputi kebutuhan sistem dan kebutuhan pengguna.

## 3.2. Akuisisi Pengetahuan
Tahap ini melibatkan proses akuisisi pengetahuan ke dalam  sistem.  Selain  itu,  dalam  tahap  ini  juga dilakukan pengumpulan data yang diperlukan untuk penelitian ini. Setelah data dikumpulkan, dilakukan representasi  pengetahuan  untuk  memproses  data yang telah diperoleh sebelumnya.
1) Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dalam  tahap  akuisisi pengetahuan  dilakukan  melalui  studi  literatur  dan wawancara. Informasi yang diperoleh dari wawancara akan disajikan dalam sebuah tabel yang berisi  data  tentang  jenis-jenis  penyakit  jantung. Wawancara  ini  dilakukan  secara  langsung  dengan pakar,  yaitu  dr.  Andi  Pratama  Dharma,  Sp.PD, seorang dokter spesialis penyakit dalam yang saat ini berpraktik di RS. Lira Medika Karawang, RS Dewi Sri Karawang, dan Klinik Interna Medika Karawang. Dalam  tabel  1  tersebut  akan  ditampilkan  hasil wawancara  mengenai  data  mengenai  jenis-jenis penyakit jantung.
Tabel 1. Data Jenis Penyakit Jantung No Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi 1 HC001 Serangan Jantung Segera ke UGD 2 HC002 Gagal Jantung 3 HC003 Aritmia Takikardia 4 HC004 Aritmia Bradikardia Tabel 2. Data Gejala Penyakit Jantung Kode Gejala Gejala EC0001 Nyeri Dada EC0002 Sesak Napas EC0003 Kelelahan Berlebih EC0004 Detak Jantung Lebih Cepat EC0005 Berkeringat Dingin EC0006 Pusing EC0007 Mual Hingga Muntah EC0008 Nyeri Perut Bagian Atas EC0009 Pembengkakan Pada Kaki EC0010 Pembengkakan Pada Perut EC0011 Kenaikan Berat Badan EC0012 Sering Buang Air Kecil Malam Hari EC0013 Hilang Nafsu Makan EC0014 Suara Nafas Berbunyi (Mengi) EC0015 Batuk Disertai Lendir Berwarna Merah Muda EC0016 Rasa Debar yang Kencang di Dada EC0017 Terasa Denyutan Dileher EC0018 Sakit Kepala EC0019 Detak Jantung yang Lambat EC0020 Sulit Berkonsentrasi EC0021 Merasa Lelah

## 2) Metode Forward Chaining
Forward chaining digunakan untuk menggabungkan fakta  dan  data  yang  diperlukan  dalam  suatu kesimpulan.  Pada  penelitian  ini  representasi pengetahuan menggunakan metode IF-THEN untuk membuat aturan atau rules . Tabel 3. Rules No Aturan 1 IF EC0001 AND EC0002 AND EC0003 AND
EC0004 AND EC0005 AND EC0006 AND
EC0007 AND EC0008 THEN HC001 2 IF EC0002 AND EC0003 AND EC0006 AND
EC0009 AND EC0010 AND EC0011 AND EC0012 AND EC0013 AND EC0014 AND
EC0015 THEN HC002 3 IF EC0001 AND EC0004 AND EC0005 AND EC0016 AND EC0017 AND EC0018 AND EC0021 THEN HC003 4 IF EC0002 AND EC0003 AND EC0018 AND EC0019 AND EC0020 THEN HC004
3) Metode Certainty Factor
Perhitungan nilai certainty factor secara manual dari penyakit  serangan  jantung  dengan  user  memilih gejala (EC0001,EC0002,EC0003,EC0004,EC0005,EC000
6,EC0007)  dan  nilai  kepastian  pengguna  atau  CF User diasumsikan adalah "Yakin", yang berarti nilai CF  User  adalah  0,8.  Berikut  perhitungan  nilai certainty factor secara manual.
Cf combine = CF 1 + CF 2 *(1-CF 1 ) CF combine =  (CF User*CF Pakar) + (CF User*CF Pakar)
*(1 - CF User*CF  Pakar )
CF 1,2 =  (0,8*1) + (0,8*0,8) * (1 – 0,8*1)
CF 1,2 =  0,8 + 0,64 * 0,2
CF 1,2 =  0,928 CF old 1,3 =  CF old 1 + CF 3 * (1 – CF old 3 )
CF old 1,3 =  0,928 + (0,8 * 0,6) * (1 – 0,928)
CF old 1,3 =  0,928 +  0,48 * 0,072 CF old 1,3 =  0,96256 CF old 2,4 =  CF old 2 + CF 4 * (1 – CF old 4 )
CF old 2,4 =  0,96256 + (0,8 * 0,8) * (1 – 0,96256) CF old 2,4 =  0,96256 + 0,64 * 0,03744 CF old 2,4 =  0,96256 + 0,0239616 CF old 2,4 =  0,9865216 CF old 3,5 =  CF old 3 + CF 5 * (1 – CF old 5 ) CF old 3,5 =  0,9865216 + (0,8 * 0,8) * (1 - 0,9865216  ) CF old 3,5 =  0,9865216 + 0,64 * 0,0134784
CF old 3,5 =  0,995147776 CF old 4,6 =  CF old 4 + CF 6 * (1 – CF old 6 ) CF old 4,6 = 0,995147776 + (0,8 * 0,4) * (1 -
0,995147776 )
CF old 4,6 =  0,995147776 + 0,32 * 0,004852224
CF old 4,6 =  0,99670048768
CF old 5,7 =  CF old 5 + CF 7 * (1 – CF old 7 ) CF old 5,7 = 0,99670048768 + (0,8 * 0,4) * (1 - 0,99670048768)
CF old 5,7 =  0,99670048768 + 0,32 * 0,00329951232 CF old 5,7 =  0,9977563316224 CF old 6,8 =  CF old 6 + CF 8 * (1 – CF old 8 ) CF old 6,8 =  0,9977563316224 + (0,8*0,2) * (1 - 0,9977563316224)
CF old 6,8 =  0,9977563316224 + 0,16 * 0,0022436683776 CF old 6,8 =  0,998115318562816
Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual certainty factor yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil tingkat  kepercayaan  terhadap  serangan  jantung berdasarkan  CFPakar  yang  sudah  diperoleh  dari pakar  dan  CFUser  yang  diasumsikan  mempunya nilai kepercayaan 0.8, maka dapat diketahui akurasi atau  nilai  kepercayaan  terhadap  Serangan  Jantung adalah  0,998115318562816  atau  jika  diubah  ke dalam persentase yaitu 99,81%.

## 3.3. Perancangan dan Desain
Setelah  penyelesaian  tahap  akuisisi  pengetahuan, langkah  berikutnya  adalah  tahap  perancangan. Tahap perancangan ini bertujuan untuk menciptakan desain  atau  rancangan  sistem  pakar  dalam mendiagnosa  awal  penyakit  jantung  yang  akan dibuat.
1. Diagram UML
a. Use Case Diagram
Use  case  diagram  menggambarkan  interaksi  antara aktor dan sistem.
Gambar 2. Use Case Diagram
b. Activity Diagram
Acticity diagram menampilkan serangkaian aktifitas yang dilakukan oleh aktor dan sistem
Gambar 3. Activity Diagram Login Admin
Gambar 4. Activity Diagram Mengelola Data Penyakit
Gambar 5. Activity Diagram Mengelola Data
Gejala c. Sequence Diagram Sequence diagram menggambarkan urutan pengiriman  pesan  antara  objek  dan  interaksi  antar objek dalam sistem.
Gambar 6. Sequence Diagram Login Admin
Gambar 7. Sequence Diagram Tambah Gejala
Gambar 8. Sequence Diagram Tambah Penyakit
d. Class Diagram
Class  diagram menggambarkan  struktur database yang akan dirancang untuk membangun sistem pakar diagnosa penyakit jantung.

## Gambar 9. Class Diagram
2. Implementasi
Setelah  menyelesaikan  design  arsitektur  aplikasi, design interface ,  dan  design  database,  Langkah
berikutnya  adalah  menerapkan  design  yang  telah dibuat sebelumnya ke dalam Bahasa pemograman.
a. Halaman Home
Gambar 10. Halaman Home
b. Halaman Login Admin
Gambar 11. Halaman Login Admin
c. Halaman Konsultasi
Gambar 12. Halaman Konsultasi
d. Halaman Hasil Konsultasi
Gambar 13. Halaman Hasil Konsultasi

## 3.4. Pengujian
Metode  pengujian  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah Black  Box  Testing , user  acceptance  test (UAT), dan uji pakar.
1. Black Box Testing
Metode  pengujian black  box merupakan  metode pengujian yang hanya berfokus pada tampilan tanpa memperhatikan kode pemograman.
Tabel 4. Black Box Testing Halaman Home User Pengujian Hasil yang diharapkan Respon sistem Hasil Memilih Menu Home Sistem menampilkan halaman Homepage Sesuai Diterima Memilih tombol konsultasi Sistem menampilkan halaman form konsultasi Sesuai Diterima Memilih Menu Konsultasi Sistem menampilkan halaman form konsultasi Sesuai Diterima Memilih Menu About Sistem menampilkan Menu About Sesuai Diterima Memilih Tombol Login Admin Sistem menampilkan form login admin
Sesuai Diterima Tabel 5. Black Box Testing Halaman Konsultasi Pengujian Hasil yang diharapkan Respon sistem Hasil Mengosongkan satu atau lebih kolom form konsultasi dan klik kirim Sistem menampilkan teks peringatan untuk pengguna agar dapat mengisi kolom form yang kosong Sesuai Diterima Mengisi semua form konsultasi , mengisi kondisi dari gejala yang dirasakan oleh pengguna dan klik kirim Sistem akan menyimpan data yang di input pengguna ke tabel histories dan sistem akan menampilkan halaman hasil konsultasi Sesuai Diterima
Tabel 6. Black Box Testing Halaman Login
Admin
Pengujian Hasil yang diharapkan Respon sistem Hasil Memilih menu sign in Sistem menampilka n form login admin Sesuai Diterima Mengosongka n form email dan password Sistem akan menampilka n peringatan bahwa ada Sesuai Diterima
kolom yang harus di isi Mengosongka n form email Sistem akan menampilka n peringatan bahwa kolom email kosong dan harus di isi Sesuai Diterima Mengosongka n form password Sistem akan menampilka n peringatan bahwa kolom password kosong dan harus di isi Sesuai Diterima Memasukan email dan password yang salah Sistem akan menampilka n alert bahwa email dan password yang di masukan salah dan sistem akan mengembali kan pengguna ke halaman login Sesuai Diterima Memasukan email dan password yang benar Sistem akan menampilka n halaman Dashboard Admin Sesuai Diterima
2.  Uji Pakar
Uji  pakar  dilakukan  untuk  menguji  kelayakan  dari sistem  pakar  diagnosa  awal  penyakit  jantung  yang telah selesai  dirancang pada tahap sebelumnya. Uji pakar  ini  dilakukan  dengan  metode  wawancara langsung  dengan  pakar  dokter  spesialis  penyakit dalam  yaitu  dr.Andi  Pratama  Dharma,  Sp.PD. Berikut hasil uji pakar pada Tabel
Tabel 7. Hasil Uji Pakar Penyakit Serangan Jantung Gejala Kondisi Hasil Sistem Hasil Pakar Ket EC0001 Sangat Yakin Serangan Jantung Serangan Jantung Ses- uai EC0002 Yakin EC0003 Cukup Yakin EC0004 Yakin

## Tabel 8. Hasil Uji Pakar Penyakit Gagal Jantung
Gejala Kondisi Hasil Sistem Hasil Pakar Ket EC0002 Sangat Yakin
EC0003 Sangat Yakin Gagal Jantung
Gagal
Jantung Ses- uai EC0006 Sedikit Yakin
EC0009 Yakin EC0010 Cukup EC0011 Cukup EC0012 Yakin EC0013 Sedikit Yakin EC0014 Sedikit Yakin
EC0015 Sedikit
Yakin Tabel 9. Hasil Uji Pakar Penyakit Aritmia
Takikardia Gejala Kondisi Hasil Sistem Hasil Pakar Ket EC0001 Sangat Yakin Mengalami Aritmia Takikardia Mengalami Aritmia Takikardia Ses- uai
EC0004 Sangat Yakin EC0005 Cukup Yakin EC0016 Sangat Yakin EC0017 Sedikit Yakin EC0018 Kurang Yakin Tabel 10. Hasil Uji Pakar Penyakit Aritmia Bradikardia Gejala Kondi si Hasil Sistem Hasil Pakar Ket EC000 2 Cukup Yakin Mengalam i Aritmia Bradikardi a Mengalam i Aritmia Bradikardi a Sesua i EC000 3 Cukup Yakin EC001 8 Cukup Yakin EC001 9 Sangat Yakin EC002 0 Cukup Yakin

## 3. User Acceptence Test
Metode user  acceptance  test pada  penelitian  ini dilakukan dengan cara membagikan kuisioner online kepada  30  pengguna  dengan  menggunakan  skala likert yang dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai Skala Likert Nilai Skala Keterangan SS Sangat Setuju S Setuju N Netral KS Kurang Setuju TS Tidak Setuju
Selanjutnya perhitungan persentase yang dilakukan nantinya akan ditarik kesimpulan untuk mengetahui apakah sistem pakar diagnosa penyakit jantung dapat diterima atau tidak dengan melihat tabel 12.
Tabel 12. Kriteria Interpretasi Nilai Presentase(%) Klasifikasi 0 – 20 Sangat Tidak Baik 21 – 40 Tidak Baik 41 – 60 Cukup 41 – 60 Cukup 61 – 80 Baik 81 – 100 Sangat Baik
Kuisioner yang dibagikan kepada 30 pengguna yang terdiri  dari  19  Laki-  laki  dan  11  Perempuan.  Hasil dari  kuisioner  yang  dibagikan  dihitung  jumlah frekuensi jawaban pada setiap pertanyaan, setelah itu menghitung  jumlah  frekuensi  jawaban  menurut skala likert dari segi tampilan dan manfaat. Hasil itu terdapat pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Kuisioner Pertanyaan Jumlah SS S N KS TS Tampilan 1 19 7 3 1 - 2 15 10 5 - - 3 22 4 3 1 - 4 18 8 2 2 - Jumlah 74 29 13 4 Manfaat 1 18 8 3 1 - 2 17 10 2 1 - 3 22 4 3 1 - 4 17 10 2 1 - Jumlah 74 32 10 4
Setelah mendapatkan jumlah frekuensi jawaban dari aspek  tampilan  dan  aspek  manfaat,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan  dengan mengalikan  frekuensi  jawaban  dengan  bobot  nilai masing-masing jawaban.
Setelah  mendapatkan  hasil  pehitungan  tersebut, langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  skor  total dari  aspek  tampilan  dan  aspek  manfaat.  Skor  total dari  aspek  tampilan  dan  aspek  manfaat  dapat ditemukan dalam tabel 14.
Tabel 14. Skor Total Tampilan dan Manfaat Sistem Pakar Pertanyaan Nilai Jumlah Bobot Jumlah * Bobot Tampilan SS 74 5 370 S 29 4 116 N 13 3 39 KS 4 2 8 TS 0 1 0 Skor Total 533 Manfaat SS 74 5 370 S 32 4 128 N 10 3 30 KS 4 2 8 TS 0 1 0 Skor Total 536
langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai maksimal  dari  pertanyaan  kuisioner  dengan menggunakan cara berikut : Nilai Maks = Jumlah Responden ∗ Jumlah Pertanyaan ∗ Nilai Bobot Maks = 30 ∗ 4 ∗ 5 = 600
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  maka diketahui  nilai  maksimal  kuisioner  adalah  600. Berikutnya  akan  dilakukan  perhitungan  nilai persentase dari sisi tampilan dan sisi manfaat dengan menggunakan cara seperti berikut :
Persentase = 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑥 * 100%
1.Persentase  Kuisioner Tampilan
Persentase Tampilan = 533 600 * 100%
Persentase Tampilan = 88,83%
2.Persentase Kuisioner Manfaat
Persentase Manfaat = 536 600 * 100%
Persentase Manfaat = 89,33%
Dari hasil perhitungan di atas maka dapat diketahui bahwa tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem pakar diagnosa penyakit jantung dari aspek tampilan dan aspek manfaat  adalah sangat  baik, berdasarkan tabel  9  kriteria  interpretasi  nilai  apabila  nilai presentase  lebih  dari  81%  maka  interpretasinya adalah sangat baik.

## 3.5. Dokumentasi
Dalam  tahap  dokumentasi  ini,  dijelaskan  langkah- langkah  konsultasi  sistem  pakar  diagnosa  awal penyakit jantung yang dibuat untuk pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  penelitian  maka  dapat diambil  kesimpulan  dari  aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa Awal Penyakit Jantung dengan Menggunakan  Metode Forward  Chaining dan Certainty Factor Berbasis Website, yaitu :
1. Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  sebuah sistem pakar diagnosa penyakit jantung berbasis website  dengan  menggunakan  metode forward chaining dan certainty factor . Proses pengembangan  sistem  pakar  dilakukan  melalui Expert System Development Life Cycle (ESDLC) yang  terdiri  dari  tahap  penilaian,  akuisisi pengetahuan,  perancangan  dan  implementasi, pengujian, dan dokumentasi.
2. Pengetahuan  yang  mendasari  sistem  pakar  ini diperoleh  melalui  wawancara  langsung  dengan seorang dokter spesialis penyakit dalam yaitu dr. Andi  Pratam  Dharma,  Sp.PD.  Sistem  pakar  ini dapat  diakses  melalui  dua  halaman,  yaitu halaman  pengguna  untuk  melakukan  konsultasi dan  halaman  admin  untuk  mengelola  data  yang diperlukan oleh sistem.
3. Dengan  adanya  sistem  pakar  ini,  diharapkan mampu memberikan informasi awal dan bantuan dalam  mendiagnosa  penyakit  jantung  kepada pengguna secara cepat dan akurat. Namun sistem pakar  ini  tidak  dapat  menggantikan  diagnosa dokter secara langsung, melainkan hanya sebagai alat pendukung.

## PUSTAKA
Aldo,  D.  (2019).  SATIN-Sains  dan  Teknologi Informasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Limfoma  dengan  Metode  Certainty  factor. 5(1).
Balkar,  A.,  Fauzi,  A.,  &  Wahiddin,  D.  (2020). Implementasi Metode Case Based Reasoning Pada  Penyakit  Kucing  Himalaya. Scientific Student Journal  for Information  Technology and Science , 1(1), 33–40.
Frendiana, V., & Widhiantoro, D. (2020). Desain UI dan UX pada Aplikasi Android Coronavirus Disease  2019  (COVID-19). Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Desain  Komunikasi  Visual. 5(2).
Habibie,  D.  R.,  &  Aldo,  D.  (2019).  Sistem  Pakar Untuk  Identifikasi  Jenis  Jerawat  Dengan Metode  Certainity  Factor. Journal  of Information  Technology  and  Computer Science , 4(3), 79.
Hutasuhut,  M.,  Ginting,  E.  F.,  &  Nofriansyah,  D.
(2022). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Osteochondroma  Dengan  Metode  Certainty factor. Jurnal Riset Komputer , 9(5), 1401.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2018). Riset Kesehatan Dasar 2018.
Kusumadewi,  Sri.  (2003).  Artificial  Intelligence Teknik  dan Aplikasinya.Yogyakarta : Graha Ilmu.
Panggabean,  E.  T.  (2022)  Sistem  Pakar.  (n.p.): Cattleya Darmaya Fortuna.
Sari, R. P., & Mutiara, A. (2020). Implementation of expert  system  for  asthma  disease  diagnosis using  Certainty  factor  method. Journal  of
Physics: Conference
Series , 1477(3),
032023.
Siti Nadia Tarmizi, M.Epid. 2022. Penyakit Jantung Penyebab  Utama  Kematian, Kemenkes
Perkuat Layanan Primer .
Syahputri,  A.,  Fauzi,  A.,  &  Arliana,  L.  (2022). Implementasi  Metode  Certainty  Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit Tiroid. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 6(1).