## APLIKASI SISTEM PAKAR BERBASIS ANDROID UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT GASTROESOPHAGEAL REFLUX DISEASE ( GERD ) DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Marla Nur Assyifa
Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat marlasyifa26@gmail.com

## Abstrak
Masyarakat  pada  zaman  sekarang  masih  memiliki  kesadaran  yang  rendah  terhadap kebiasaan  kecil  yang  merusak  kesehatan.  Contoh  dari  kebiasaan  kecil  tersebut  adalah  waktu makan  yang  tidak  teratur  atau  menunda  waktu  makan.  Kebiasaan  menunda  waktu  makan membuat  lambung  memproduksi  asam  berlebih.  Jika  lambung  memproduksi  asam  berlebih maka  dapat  memicu  penyakit  maag  dan  pada  tingkat  yang  lebih  tinggi  dapat  memicu munculnya  salah  satu  penyakit  pencernaan  yaitu  Gastroesophageal  Reflux  Disease  (GERD) yang  akan  membahayakan  organ  tubuh  lainnya.  Banyak  masyarakat  yang  menganggap penyakit  tersebut  adalah  hal  kecil  yang  tidak  perlu  penanganan  dokter.  Aplikasi  sistem  pakar berbasis  Android  dirancang  dan  dibuat  untuk  mendiagnosis  penyakit  GERD  dengan menampilkan  besarnya  kepercayaan  gejala  terhadap  penyakit  tersebut.  Besarnya  nilai kepercayaan  merupakan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Certainty  Factor. Pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  melakukan  diagnosis  penyakit  GERD berdasarkan  gejala-gejala  yang  diderita  pasien.  Hasil  diagnosis  berupa  persentase  yang terbagi  menjadi  dua  kategori  yaitu  akut  dan  kronis.  Hasil  persentase  diperoleh  dari perhitungan  metode  Certainty  Factor  yang  menunjukkan  tingkat  kebenaran  dan  keakuratan dari  kemungkinan  penyakit  GERD.  Berdasarkan  pengujian  kepada  30  penderita  GERD diperoleh  persentase  keakuratan  sistem  pakar  sebesar  80%.  Keakuratan  sistem  pakar  diukur berdasarkan  perbandingan  antara  hasil  diagnosis  pakar  kesehatan  dengan  hasil  diagnosis aplikasi sistem pakar.
Kata Kunci : Android, aplikasi, GERD, metode Certainty Factor, sistem pakar.

## Abstract
Today's society still has a low awareness of small habits that damage health. Examples of these  small  habits  are  irregular  meal  times  or  delayed  meal  times.  The  habit  of  delaying mealtime  makes  the  stomach  produce  excess  acid.  If  the  stomach  produces  excess  acid, it  can trigger  heartburn  and  at  a  higher  level  can  trigger  the  emergence  of  one  digestive  disease, namely  Gastroesophageal  Reflux  Disease  (GERD)  which  will  harm  other  organs  of  the  body. Many people think that the disease is a small thing that does not need to be treated by a doctor. The  Android-based  expert  system  application  is  designed  and  made  to  diagnose  GERD  by displaying the amount of symptom confidence in the disease. The amount of the trust value is the result of calculations using the Certainty Factor method. System testing shows that the system is able to make a diagnosis of GERD based on the symptoms suffered by the patient. The diagnosis results  in  the  form  of  a  percentage  which  is  divided  into  two  categories,  namely  acute  and chronic.  The  percentage  results  obtained  from  the  calculation  of  the  Certainty  Factor  method which  shows  the  level  of  truth  and  accuracy  of  the  possibility  of  GERD  disease.  Based  on testing of 30 GERD sufferers, the percentage of expert system accuracy is 80%. The accuracy of the expert system is measured based on the comparison between the results of the diagnosis of the health expert and the diagnosis results of the expert system application.
Keywords : Android, Certainty Factor method, expert system, GERD

## PENDAHULUAN
Pada  zaman  sekarang  gaya  hidup masyarakat  yang  selalu  ingin  praktis  dan mengarah  tidak  sehat  mengakibatkan  tubuh rentan  terhadap  penyakit.  Penyakit  tercipta dari  kebiasaan  kecil  seperti  menunda  waktu makan  hingga  tidak  teraturnya  pola  makan. Seringnya  menunda  waktu  makan  membuat lambung  memproduksi  asam  yang  berlebih sehingga memicu timbulnya penyakit Gastroesophageal  Reflux  Disease (GERD ).
Penyakit  GERD  dianggap  ringan  oleh masyarakat,  namun  jika  dibiarkan  maka penyakit  ini  menjadi  berbahaya  karena  dapat mengiritasi lapisan esofagus dan membuatnya menjadi  meradang.  Pendeteksian  secara  dini mengenai  penyakit  GERD  pada  lambung perlu  dilakukan  untuk  mencegah  penyakit yang  lebih  lanjut  dan  agar  dapat  diketahui sudah  sejauh  mana  penyakit  yang  diderita oleh  masyarakat.  Seiring  waktu,  peradangan dapat merusak lapisan esofagus yang menyebabkan  komplikasi  seperti  pendarahan, penyempitan  esofagus,  dan  dapat  menyerang organ-organ tubuh lainnya [1].
Perkembangan  teknologi  memungkinkan untuk  membantu  masyarakat  terutama  dalam pendeteksian  secara  dini  mengenai  penyakit GERD  melalui  sistem  pakar.  Sistem  pakar merupakan  suatu  program  kecerdasan  buatan yang  bertujuan  untuk  meniru  keahlian  yang dimiliki  oleh  pakar  dalam  menyelesaikan  suatu masalah pada berbagai bidang. Perkembangan sistem  pakar  pada  era  ini  menjadi  lebih
mudah  karena  didukung  oleh  pesatnya perkembangan  teknologi.  Sistem  pakar  dapat diimplementasikan ke dalam beberapa platform aplikasi yaitu Android, Desktop, dan Website .  Android  merupakan  salah  satu sistem  operasi mobile yang  saat  ini  lebih diminati  penggunaannya  oleh  masyarakat karena beragam fitur dapat ditampilkan untuk memenuhi  kebutuhan.  Fitur  yang  ditawarkan berupa  aplikasi  untuk  menunjang  pemakai melakukan suatu kegiatan dengan  mudah  dan cepat  salah  satunya  yaitu  aplikasi  sistem pakar.  Sistem  pakar  berbasis  Android  ini memanfaatkan  media mobile yang  kini  lebih marak digunakan dibandingkan dengan media lainnya.
Implementasi sistem pakar pada bidang kesehatan banyak digunakan karena sistem pakar dipandang  sebagai  sarana  untuk  menyimpan pengetahuan  pakar  pada  program  komputer. Sistem  pakar  menghasilkan  keputusan  yang lebih cepat dan konsisten. Implementasi yang diterapkan dalam bidang kesehatan yaitu sistem pakar  untuk  mendiagnosis  suatu  penyakit. Sistem  pakar  dapat  membantu  aktivitas  para pakar  sebagai  asisten  yang  berpengalaman dan  mempunyai  pengetahuan  yang  dibutuhkan. Pada  penyusunan  sistem  pakar  dilakukan kombinasi kaidah-kaidah penarikan kesimpulan ( inference rules )  dengan  basis  pengetahuan tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih pakar dalam bidang tertentu [2].
Penelitian  terdahulu  terkait  sistem pakar  sudah  cukup  berkembang  terutama yang  berkaitan  dengan  bidang  kesehatan.
Metode  yang  digunakan  untuk  sistem  pakar juga  semakin  beragam.  Penelitian  terdahulu mengenai  sistem  pakar  yaitu  sistem  pakar berbasis  Android  untuk  mendiagnosis  penyakit TB  Paru  pada  anak  menggunakan  metode logika  fuzzy  [3].  Penelitian  lain  misalnya aplikasi  sistem  pakar  berbasis mobile untuk diagnosis  meningitis  secata  detil  menggunakan metode forward  chaining [4].  Sistem  pakar berbasis  web  juga  dikembangkan  untuk mendiagnosa penyakit lambung dengan implementasi  metode  CBR  ( Case  Based Reasoning )  [5].  Metode  yang  digunakan dalam  sistem  pakar  selain  logika fuzzy , forward  chaining ,  CBR  adalah  metode
Certainty  Factor [6].  Penelitian  mengenai sistem  pakar  menggunakan  metode Certainty
Factor untuk  menentukan  titik  akupunktur dalam  menangani  penyakit  insomnia  dilakukan oleh  Gunawan  dan  Wardoyo.  Sistem  pakar yang dibuat pada penelitian tersebut memiliki akurasi  sebesar  93.33%  [7].  Pada  penelitian
yang  dilakukan  Hasan,  Sholeha,  Tetik,  dan Kusrini  menggunakan  metode Certainty Factor dalam  pembuatan  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  kolesterol  dan  asam urat  berbasis  web.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa sistem pakar yang dibuat memiliki  akurasi  80%  dalam  mendiagnosa penyakit kolesterol dan asam urat [8].
Berdasarkan uraian tersebut  maka tujuan penelitian  ini  adalah  mengembangkan  suatu aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan untuk  mendiagnosis  penyakit  GERD  akut maupun kronis.  Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Certainty Factor .

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  dimulai  dengan perencanaan, analisis kebutuhan, perancangan struktur navigasi, perancangan tampilan aplikasi, dan pengujian aplikasi  yang  dijelaskan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Pembuatan Aplikasi
Pada  tahap  perencanaan  dilakukan pengumpulan data-data  serta  informasi- informasi yang berhubungan dengan penyakit Gastrroesophageal  Reflux  Disease (GERD).
Pengumpulan data dilakukan dengan dua cara yaitu wawancara dan studi pustaka. Wawancara  dilakukan  dengan  dr.  Elma  Cita Maghfira  untuk  mendapatkan  nilai Certainty Factor atau  nilai  kepercayaan  ahli  dari masing-masing gejala untuk perhitungan nilai diagnosis  sehingga  menghasilkan  kategori penyakit seperti akut atau kronis yang diderita oleh  pengguna . Analisis  kebutuhan.  Pada tahap  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan pengguna,  spesifikasi software dan hardware yang  diperlukan  untuk  pembuatan  aplikasi. Kebutuhan pengguna yaitu untuk membangun aplikasi sistem pakar berbasis Android.
Perancangan struktur navigasi digunakan  sebagai  penuntun  alur  sebuah
aplikasi  multimedia,  sedangkan  diagram UML  digunakan  untuk  memvisualisasikan interaksi  antara  pengguna dengan  sistem. Tahap perancangan tampilan aplikasi dilakukan untuk memudahkan dalam pembuatan aplikasi agar aplikasi yang dihasilkan menarik dan  mudah  digunakan.  Pengujian  aplikasi dilakukan  menggunakan  metode  pengujian black  box, pengujian  aplikasi  pada  beberapa perangkat mobile Android,  dan  pengujian alpha terhadap  30  orang  pasien  penderita penyakit GERD.
Struktur  navigasi  yang  digunakan adalah  struktur  navigasi  campuran  atau gabungan  dari  struktur  navigasi  linier  dan hierarki.
Pada  Gambar  2  diberikan  struktur navigasi  aplikasi.  Halaman  pertama  yang ditampilkan  pada  aplikasi  adalah splash screen kemudian  halaman  selanjutnya  berisi informasi GERD, informasi Certainty Factor, dan  informasi  tentang  aplikasi.  Pada  halaman utama terdapat 6 cabang menu seperti pengertian GERD, penyebab GERD, penanganan GERD, diagnosis,  artikel,  dan  keluar.  Halaman diagnosis  mempunyai cabang seperti memilih gejala yang berisi daftar gejala, tampilan hasil diagnosis  yang  berisi  hasil  perhitungan menggunakan  metode Certainty  Factor, dan tampilan history yang  berisi  basis  data pengguna  yang  telah  melakukan  diagnosis pada  aplikasi  sistem  pakar  ini.  Halaman artikel  mempunyai  cabang  interaksi  yang dapat  dilakukan  yaitu  memilih  artikel  dan menampilkan isi artikel. Simbol anak panah 2 arah  seperti  pada  halaman  utama  dan penanganan  GERD  menunjukkan  bahwa  dari halaman penanganan bisa kembali ke halaman utama dan begitu juga sebaliknya.
Metode Certainty Factor (CF) merupakan bagian dari Certainty Theory yang diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Shorliffe Buchanan  dalam  pembuatan  MYCIN  mencatat bahwa  dokter  sering  kali menganalisa informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  seperti mungkin,  kemungkinan  besar,  dan  hampir pasti.  MYCIN  merupakan  aplikasi  sistem pakar  awal  yang  dirancang  untuk  meng- identifikasi bakteri yang menyebabkan infeksi berat. Tim MYCIN  menggunakan  metode CF guna  menggambarkan  tingkat  kepercayaan pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi. Certainty Factor juga berguna untuk mengatasi  ketidakpastian  dalam  menentukan penyakit  yang  mempunyai  gejala  yang  sama. Metode Certainty  Factor cocok  digunakan dalam  sistem  pakar  untuk  mengukur  sesuatu apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis  penyakit.  Perhitungan  dengan menggunakan metode Certainty Factor dalam sekali  hitung  hanya  dapat  mengolah  2  data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga [5].
Tabel 1. Aturan-aturan Nilai Kepercayaan Kepercayaan Nilai CF Tidak pasti -1.0 sampai 0.79 Hampir Tidak Pasti -0.8 sampai -0.59 Kemungkinan Tidak -0.6 sampai -0.69 Mungkin Tidak -0.4 sampai 0.19 Tidak Tahu -0.2 sampai 0.2 Mungkin 0.4 sampai 0.59 Kemungkinan Besar 0.6 sampai 0.79 Hampir Pasti 0.8 sampai 0.89 Pasti 0.9 sampai 1.0 Perhitungan  yang  diperlukan  sebagai
gejala  dari  CF  sesuai  dengan  yang  telah dipilih  oleh  pengguna . Gambar  3  merupakan alur perhitungan menggunakan algoritma.
Gambar 3. Algoritma Perhitungan
Pada  Gambar  3  diberikan  algoritma perhitungan nilai CF untuk mendapatkan nilai diagnosis  penyakit  yang  diderita  pengguna. Perhitungan  selanjutnya  dilakukan  sebagai berikut. Pada sesi konsultasi sistem, pengguna diberi  dua  pilihan  jawaban  yang masing-masing  memiliki  bobot  0  untuk jawaban  Tidak  dan  1  untuk  jawaban  Ya. Penyakit dengan kode P01 untuk GERD akut dan P02 kode untuk GERD kronis.
Hasil  diagnosis  yang  ditampilkan  pada aplikasi  sistem  pakar  ini  berupa  nilai
persentase  beserta  hasil  kategori  penyakitnya yaitu  GERD  akut  atau  GERD  kronis. Wawancara  yang  dilakukan  dengan  seorang pakar  memperoleh  hasil  berupa  gejala-gejala penyakit  GERD  dengan  nilai  kepercayaan terhadap  masing-masing  gejala . Pakar  tersebut memberikan  sebuah  nilai  kepercayaan  untuk setiap  gejala  berdasarkan  aturan-aturan  nilai kepercayaan  pada  metode Certainty  Factor.
Rentang  nilai  kepercayaan  yang  dapat diberikan  dimulai  dari  -1  atau  tidak  pasti hingga 1 atau pasti.
Tabel 2. Gejala Penyakit GERD dan Nilai CF Pakar
Pada Tabel 2 berisi daftar gejala penyakit GERD  beserta  kodenya  dan  nilai Certainty
Factor (CF) yang diberikan oleh pakar.  Kode dan gejala tersebut dimasukkan ke dalam rumus perhitungan  metode Certainty  Factor. Jika pengguna  memilih  gejala  nomor  1,  2,  3,  5,  dan 10 maka dikategorikan sebagai penyakit GERD akut atau ringan. Gejala nomor 4, 6, 7, 8, dan 9 merupakan kategori penyakit GERD kronis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  berupa  aplikasi sistem  pakar  berbasis  Android.  Halaman splash  screen ditampilkan  setelah  pengguna membuka  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  penyakit  GERD.  Tampilan halaman splash  screen dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Splash Screen
Kode Gejala Nama Gejala Nilai CF GERD kronis  GERD akut G01 Mual 0.7 X G02 Muntah 0.8 X G03 Suara serak 0.3 X G04 Terasa sakit ketika menelan 0.8 X G05 Otot perut terasa kejang 0.6 X G06 Rasa panas di bagian dada 0.9 X G07 Rasa asam di mulut 0.8 X G08 Rasa terbakar di ulu hati 1 X G09 Rasa terbakar di tenggorokan 1 X G10 Penurunan berat badan 0.5 X
a. b. c.
Gambar 5. Tampilan Halaman Awal Slide 1 (a), Slide 2 (b), Slide 3 (c)
Pada  Gambar  5  diberikan  tampilan halaman awal untuk slide 1, 2 dan 3 . S lide 1 berisi ilustrasi gambar lambung dan informasi singkat  mengenai  penyakit  GERD. Slide kedua  yang  berisi  ilustrasi  gambar  persentase
yang  menunjukkan  hasil  perhitungan  metode CF  berupa  persentase  dan  informasi  singkat mengenai  metode  CF  tersebut. Slide ketiga yang berisi ilustrasi gambar orang dan informasi yang menunjukkan pembuat aplikasi.
a. b.

## Gambar 6. Tampilan Halaman Utama
Pada  Gambar  6  diberikan  tampilan halaman  utama  yang  berisi  3  submenu  yaitu menu  GERD,  diagnosis,  dan  artikel.  Pada waktu  masuk  ke  halaman  utama,  pengguna
langsung  melihat  menu  GERD  yang  berisi informasi  pengertian  GERD  (Gambar  6a), penyebab  (Gambar  6b),  dan  penanganan penyakit GERD. a. b. c.
Gambar 7. Tampilan Halaman Menu Diagnosis
Pada  Gambar  7a.  diberikan  tampilan halaman data diri yang berada di dalam menu diagnosis.  Pengguna  harus  mengisi  data  diri seperti  nama,  jenis  kelamin,  dan  umur. Halaman  data  diri  memiliki  2  tombol  yaitu next dan history . Tombol next berfungsi untuk berpindah  ke  halaman  gejala  penyakit  dan tombol history untuk  berpindah  ke  halaman history yang  berisi  basis  data hasil  diagnosis pengguna. Pada Gambar 7b. diberikan tampilan halaman  menu  diagnosis  yang  berisi  daftar gejala  penyakit  GERD.  Terdapat  10  gejala yang harus dipilih oleh pengguna berdasarkan dengan kondisi pengguna tersebut.
Halaman  berikutnya  yang  ditampilkan setelah  pengguna selesai  memilih  gejala adalah halaman  hasil  diagnosis  yang  berisi  hasil perhitungan  menggunakan  metode Certainty Factor (Gambar  7c) . Halaman history dibuat untuk  menyimpan  data  hasil  diagnosis pengguna  yang  telah  melakukan  diagnosis pada aplikasi sistem pakar ini.
Pada  Gambar  8  diberikan  tampilan halaman history untuk  menyimpan  data  hasil diagnosis yang berisi nama pengguna yang telah dimasukkan  pada  halaman  data  diri,  tanggal diagnosis,  dan  hasil  persentase.  Tampilan halaman  menu artikel berisi daftar artikel  dapat
dilihat pada Gambar 9. Terdapat 10 artikel yang memuat  informasi  mengenai  lambung  dan penyakit  GERD  seperti  fakta-fakta  unik lambung, cara kerja asam lambung, dan lain-lain.
Gambar 8. Tampilan Halaman History
a.
b.
Gambar 9. Tampilan Halaman Menu Artikel , a. daftar artikel, b. salah satu artikel
Pada  Gambar  9a  diberikan  tampilan halaman  menu  artikel  yang  berisi  10  daftar judul  artikel  disertai  dengan  gambar  dan sumbernya. Pada Gambar 9b diberikan tampilan
halaman  isi  artikel  yang  berisi  gambar  ilustrasi dan isi dari artikel tersebut. Artikel di atas di- tampilkan jika judul  dari artikel tersebut  dipilih oleh  pengguna pada  halaman  sebelumnya.
Semua artikel yang terdapat di halaman daftar artikel memuat tema yang sama yaitu mengenai kesehatan lambung dan penyakit GERD.
Langkah selanjutnya adalah pengujian
aplikasi  terhadap  beberapa  perangkat mobile berbasis  Android  dengan  spesifikasi  yang berbeda.  Hasil  pengujian  ditampilkan  dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Perangkat Mobile No Perangkat Spesifikasi Hasil Pengujian 1. Samsung Galaxy S6 Layar 5.1” Android OS v7.0 (Nougat) CPU Quad-core 1.3 GHz Dapat diinstalasi dan berjalan dengan baik 2. Asus Zenfone 3 Layar 5.5” Android OS v8.0 (Oreo) CPU Octa-core 2.0 GHz Dapat diinstalasi dan berjalan dengan baik 3. Samsung Galaxy Grand 2 Layar 5.25” Android OS v4.4.2 (Kitkat) CPU Quad-core 1.2 GHz Dapat diinstalasi dan berjalan dengan baik 4. Sony Xperia Z1 Compact D5503 Layar 4.3” Android OS v5.0.2 (Lollipop) CPU Qualcomm MSM8974 Dapat diinstalasi dan berjalan dengan baik 5. Samsung Galaxy Y S5360 Layar 3.0” Android OS v2.3 (Gingerbread) CPU  830 MHz ARMv6 Tidak dapat diinstalasi karena masalah pada sistem operasi.
Pada Tabel 3 ditunjukkan bahwa kelima perangkat mobile dengan  sistem  operasi Android  yang  telah  diuji  dapat  disimpulkan bahwa  aplikasi  layanan  pengaduan  ini  dapat berjalan dengan baik pada 5 perangkat Android, sementara  pada  1  perangkat  Android  tidak dapat diinstalasi. Aplikasi ini lebih cocok pada layar  berukuran  5.0”  karena  tampilan  yang terlihat  lebih  rapi  dan  gambar  yang  sesuai dengan  ukuran  layar,  serta  minimal  sistem operasi  Android  yang  dipakai  adalah  Android Kitkat 4.4.
Uji coba penggunaan aplikasi melibatkan  30  responden  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  aplikasi  dibandingkan  dengan hasil  diagnosis  pakar.  Berdasarkan  uji  coba tersebut  diperoleh  informasi  bahwa  terdapat perbedaan  hasil  diagnosis.  Contoh  perbedaan
hasil  diagnosis  tersebut  seperti  pada  hasil diagnosis  menggunakan  aplikasi  menyatakan pasien  nomor  4  menderita  penyakit  GERD Kronis, namun hasil diagnosis dokter menyatakan  bahwa  pasien  tersebut  menderita penyakit GERD Akut. Perbedaan hasil diagnosis berikutnya terdapat pada pasien nomor 11, 12, 13,  22,  dan  24.  Perbandingan  hasil  diagnosis aplikasi  sistem  pakar  dengan  hasil  diagnosis dokter  sebesar  80%  karena  terdapat  6  data yang berbeda dari 30 data yang tersedia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dibuat sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit Gastroesophageal  Reflux  Disease (GERD) menggunakan  metode Certainty  Factor .
Sistem pakar ini digunakan untuk mendiagnosis  GERD  yang  dialami  pasien termasuk  pada  kategori  akut  atau  kronis berdasarkan gejala-gejalanya. Berdasarkan hasil  pengujian  sistem  dinyatakan  bahwa sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit Gastroesophageal  Reflux  Disease (GERD) yang dibangun menggunakan metode
Certainty  Factor dapat  memberikan  akurasi hasil  diagnosis  penyakit Gastroesophageal Reflux  Disease (GERD)  yang  baik.  Hasil diagnosis akan  memberikan solusi bagi pasien untuk  pencegahan  dan  pengobatan  dari penyakit yang dialami pasien.
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  penyempurnaan  dan  pengembangan seperti  menambah  beberapa  pakar  agar  nilai CF  pakar  beragam  dan  tidak  hanya bergantung  kepada  seorang  pakar  sehingga menghasilkan  informasi  yang  lebih  baik  dan lengkap serta akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  D.  Susanto,  A.  R.  L.  Syafruddin,  N.
Sawitri, W. H. Wiyono, F. Yunus, dan S. Prasetyo, “Gambaran klinis dan endoskopi penyakit  refluks  gastroesofagus  (PRGE) pada  pasien  asma  persisten  sedang  di  RS Persahabatan, Jakarta,” Jurnal Respirologi
Indonesia ,  vol.  29,  no.  1,  hal.  31  –  38,
2009.
[2] M. Arifin, Slamin, dan W. E. Y. Retnani,
“Penerapan  metode  certainty  factor untuk  sistem  pakar  diagnosis  hama  dan
penyakit  pada  tanaman  tembakau,” Jurnal  Berkala  Sainstek ,  vol.  5,  no.  1, hal. 21 – 28, 2017.
[3] M.  Jumiyati,  B.  Pramono,  dan  L.  O.
Hasanudin,  “Aplikasi  sistem  pakar diagnosis  penyakit  tb  paru  pada  anak dengan  metode  logika  fuzzy  berbasis Android,” semanTIK ,  vol.1,  no.  1,  hal.
25 – 32, 2015.
[4] M. P. Hardiyanti, R. R. Isnanto, dan I. P. Windasari, “Aplikasi sistem pakar berbasis mobile  untuk  diagnosis  dini  meningitis,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer , vol. 5, no. 2, hal. 83 – 88, 2017.
[5] F. Akmal dan S. Winiarti, “Sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  lambung dengan implementasi metode  CBR (Case-Based  Reasoning)  berbasis  web,” Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika ,  vol.
2, no.1, hal. 790 – 800, 2014.
[6] A.  Syatibi,  “Sistem  pakar  diagnosa  awal penyakit  kulit  sapi  berbasis  web  dengan menggunakan  metode  certainty  factor,”
Tesis ,  Program  Studi  Magister  Sistem Informasi, Universitas Diponegoro,
Semarang, 2012.
[7] E.  P.  Gunawan  dan  R.  Wardoyo,  “An expert  system  using  certainty  factor  for determining insomnia acupoint,”
Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics  Systems  (IJCCS) ,  vol.  12,
no. 2, hal. 119 – 128, 2018.
[8] P.  Hasan,  E.  W.  Sholeha,  Y.  N.  Tetik, dan  Kusrini,  “Sistem  pakar  diagnosa penyakit  kolesterol  dan  asam  urat

## menggunakan  metode  certainty  factor,”
Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi  dan Teknik  Informatika  (SISFOTENIKA) , vol. 9, no. 1, hal. 47 – 58, 2019.