Patmawati Hasan, Eka Wahyu Sholeha, Yulius Nahak Tetik, Kusrini

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat Menggunakan Metode Certainty Factor
Charesterol and Uric Acid Disease Expert System Using Certainty Factor Method
Patmawati Hasan * 1 , Eka Wahyu Sholeha 2 , Yulius Nahak Tetik 3 , Kusrini 4
1 Universitas Amikom Yogyakarta; Jalan Ring Roud Utara, Telp: (0274) 884201 – 207 of Universitas Amikom Yogyakarta
3 Magister Teknik Informatika, Amikom, Yogyakarta e-mail: * 1 patmawatihasan@gmaill.com , 2 eka.1005@students.amikom.ac.id ,
3 yuliusteti@gmail.com , 4 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Saat ini Kolestrol dan Asam urat merupakan pernyakit yang tingkat kejadianya cukup tinggi.  Berdasarkan  ahli  dari  Clinical  Research  Support  Unit  (CRSU)  Fakultas  Kedokteran Universitas  Indonesia,  Dr.  Nafrialdi,  PhD  menyatakan  bahwa  35%  penduduk  Indonesia memiliki  kadar  kolesterol  lebih  tinggi  dari  batas  normal  dan  Menurut  data  WHO  2015, penderita asam urat di Indonesia terjadi pada usia dibawah 34 tahun sebesar 32% dan di atas 34 tahun sebesar 68%. Namun ketidaktahuan masyrakat umum terhadap penyakit yang dialami di  karenakan  mahalnya  biaya  yang  harus  di  keluarkan  untuk  mengetahui  penyakit  lebih  dini tanpa  harus  berkonsultasi  ke  dokter.  Untuk  membantu  mengatasi  permasalahan  tersebut penulis  membuat  program  sistem  pakar  yang  dapat  mengidentifikasi  penyakit  kolestrol  dan asam  urat  masyarakat  umum. Namun  k emampuan  sistem  dalam  mendiagnosa  suatu  gejala tidak  100%  sama  dengan  diagnosa  seorang  dokter,  masih  banyak  hal  yang  tidak  pasti  atau sehingga dapat menyebabkan kemungkinan kesalahan dalam diagnosa maka salah satu metode dalam  perhitungan  ketidakpastian  adalah  metode    certainty  factor  (CF).  Metode  Certainty Factor  menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan bukti  atau  penilaian  pakar.  Berdasarkan  pengujian  rekapitulasi  sampel  data  dari  20  orang korespoden didapatkan 50% berpotensi Kolestrol, 35% berpotensi Asam Urat, dan 15% Bukan kedua  penyakit.  Rekapitulasi  Validasi  Sistem  melalui  pakar  memberikan  keakuratan  80% terhadap sistem pakar tersebut.
Kata kunci —Sistem Pakar, Kolestrol dan Asam Urat, Certainty Factor

## Abstract
Currently cholesterol and gout are a disease that has a high incidence rate. According to experts from the Clinical Research Support Unit (CRSU), Faculty of Medicine, University of Indonesia, Dr. Nafrialdi, PhD states that 35% of Indonesia's population has higher than normal levels of cholesterol and According to WHO data in 2015, gout sufferers in Indonesia occur at the  age  of  under  34  years  by  32%  and  above  34  years  at  68%.  But  the  general  public's ignorance of the disease is experienced because of the high costs that must be spent to know the disease earlier without having to consult a doctor. To help overcome these problems the authors make an expert system program that can identify cholesterol and gout. But the system's ability to diagnose a symptom is not 100% the same as the diagnosis of a doctor, there are still many
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat ...
things  that  are  uncertain  or  so  that  it  can  cause  possible  errors  in  diagnosis,  one  method  in calculating  uncertainty  is  the  certainty  factor  (CF)  method.  The  Certainty  Factor  method expresses trust in an event (fact or hypothesis) based on evidence or expert judgment. Based on the  recapitulation  test  of  data  samples  from  20  respondents,  50%  had  the  potential  of cholesterol, 35% had the potential for gout, and 15% were not both diseases. System Validation Recapitulation through experts provides 80% accuracy of the expert system.
Keywords— Expert System, Cholesterol and Uric acid, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Di zaman sekarang ini, perkembangan teknologi sudah sangat cepat. Berbagai aktivitas manusia  sudah  dimudahkan  dengan  teknologi,  semua  dapat  dilakukan  bahkan  apa  yang  tidak dibayangkan  oleh  manusia  saat  ini  pun  sudah  mampu  direalisasikan  dengan  teknologi.  Sistem pakar  atau expert  system juga  sudah  banyak  dikembangkan  oleh  sejumlah  peneliti  untuk berbagai  bidang,  namun  yang  banyak  diimplementasikan  adalah  kesehatan.  Baik  manusia, hewan, maupun tumbuhan biasa didiagnosa penyakitnya melalui sistem pakar.
Pada manusia penyakit adalah penyebab gangguan kesehatan pada tubuh manusia yang menyerang  sejumlah  orang.  Manusia  seringkali  telah  mengetahui  tubuhnya  mengalami gangguan  kesehatan,  tetapi  tidak  tahu  persis  penyakit  apa  yang  sedang  menyerangnya  serta bagaimana cara mengobatinya, sehingga untuk mengetahui dan mengatasi penyakit seorang ahli yang memahami masalah kesehatan (dokter, bidan, atau perawat).
Kolestrol dan Asam urat merupakan  pernyakit yang tingkat kejadianya cukup luas dan dapat  menyerang  siapa  saja  tanpa  memandang  usia  dan  suku  bangsa.  Berdasarkan  ahli  dari Clinical  Research  Support  Unit  (CRSU)  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Indonesia,  Dr. Nafrialdi,  PhD  menyatakan  bahwa  35%  penduduk  Indonesia  memiliki  kadar  kolesterol  lebih tinggi dari batas normal dan Menurut data WHO 2015, penderita asam urat di Indonesia terjadi pada  usia  dibawah  34  tahun  sebesar  32%  dan  di  atas  34  tahun  sebesar  68%.  Kendala  yang terjadi  saat  ini  adalah  ketidaktahuan  masyrakat  umum  terhadap  penyakit  yang  dialami  di karenakan mahalnya biaya yang harus di keluarkan untuk mengetahui penyakit lebih dini tanpa harus berkonsultasi ke dokter. Maka perlu adanya sebuah sistem yang bisa memudahkan pasien dalam  mendiagnosis  penyakit  yang  dialami  secara  dini  untuk  mencegah  penyakit  tersebut  ke tingkat yang lebih tinggi.
Sistem  pakar  pada  saat  ini  sudah  banyak  digunakan  manusia,  seperti  memudahkan masyarakat tanpa harus berkonsultasi dengan dokter atau pakar, bisa mengetahui gejala penyakit lebih  dini, atau juga  bisa  sebagai  data  pendukung  saat  berkonsultasi  dengan  dokter atau  pakar terkait  sesuai  dengan  hasil  dari  sistem  pakar  tersebut.  Sistem  pakar  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerja  para  pakar  atau  ahli. Pengalihan  keahlian  dari  para  ahli  ke  komputer  untuk  kemudian  dialihkan  lagi  ke  orang  lain yang bukan ahli merupakan tujuan utama dari sistem pakar [1].
Untuk  membantu  mengatasi  permasalahan  tersebut  penulis  membuat  program  sistem pakar  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  masalah-masalah  penyakit  kolestrol  dan asam  urat  yang  di  alami  masyarakat  umum.  Kemampuan  sistem  dalam  mendiagnosa  suatu gejala tidak 100% sama dengan diagnosa seorang dokter, masih banyak hal yang tidak pasti atau tidak konsisten sehingga dapat menyebabkan kemungkinan kesalahan dalam diagnosa. Ketidak konsistenan  ini  dapat  menyebabkan  keraguan  hasil  diagnosa  sistem  dan  dapat  menimbulkan sebuah  pertanyaan  tentang  besarnya  prosentase  kepastian  hasil  diagnosa  tersebut.  Perhitungan ketidakpastian  diperlukan  dalam  sistem  pakar  untuk  dapat  meyakinkan  pasien  (pengguna sistem)  akan  hasil  diagnosa  yang  dihasilkan  sehingga  sistem  pakar  yang  dibuat  benar-benar seperti  layaknya  diagnosa  seorang  dokter  sebagai  pakar  dalam  bidang  tersebut.  Oleh  karena
banyak hal yang tidak pasti atau tidak konsisten maka di perlukan perhitungan kepastian yaitu metode Certainty untuk mendiagnosa penyakit Kolestrol dan Asam urat.
Perhitungan  ketidakpastian  dalam  sistem  pakar  dapat  dilakukan  dengan  beberapa metode  ketidakpastian.  Salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor . Metode  ini  merupakan  perhitungan  tingkat  kepastian  terhadap  kesimpulan  yang  diperoleh  dan dihitung  berdasarkan  nilai  probabilitas  penyakit  karena  adanya evident gejala.  Diharapkan dengan penggunaan metode Certainty Factor dapat mengurangi ketidakpastian sehingga dapat menghasilkan diagnosis yang valid [2].
Dari  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  dilakukan  sebelumnya,  implementasi  metode Certainty  Factor dalam  sistem  pakar  dapat  membantu  dalam  mendiagnosis  jenis  penyakit dermatitis  berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  [3].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sthepanie, menggunakan metode Certainty Factor dalam pengujiannya dengan melibatkan dua orang dokter pada sistem pakar pendeteksi resiko osteoporosis dan osteoarthtritis [4]. Kemudian oleh Rofiqoh, membuat sistem pakar diet sehat menggunakan metode Certainty Factor namun kurang  menjelaskan  secara  detil  penggunaan  metode Certainty  Factor dalam  penelitian tersebut[5].  Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode certainty  factor ketika  menghadapi suatu  masalah  yang  jawabannya  tidak  pasti.  Ketidakpastian  ini  bisa  merupakan  probabilitas. Metode  ini  pernah  dilakukan  Elizabeth  untuk  penanganan  penyakit  insomnia  dari  asisten akupunturis  dikarenakan  pakar  akupunturis  tidak  selalu  berada  di  klinik  [6].  Keunggulan  dari sistem yang dibangun bersifat dinamis sehingga data basis pengetahuan dapat di tambahkan atau dirubah oleh pakar. Dari sisi pengguna juga mendapatkan kemudahan dalam mengakses sistem tersebut dengan langsung menginputkan gejala yang dirasakan dan mendapatkan hasil diagnosa penyakit kolestrol atau asam urat.
Pada pembahasan dibawah ini, penerapan metode Certainty Factor melalui sistem pakar untuk  mendiagnosis  penyakit  kolestrol  dan  asam  urat  agar  meyakinkan  pasien  (pengguna sistem)  akan  hasil  diagnosa  yang  dihasilkan  sama  dengan  hasil  dokter  sama  sehingga  sistem pakar  yang  dibuat  benar-benar  seperti  layaknya  diagnosa  seorang  dokter  sebagai  pakar  dalam bidang tersebut. Metode Certainty Factor atau Faktor kepastian menyatakan kepercayaan dalam sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar  [7].  Alasan penggunaan  metode Certainty  Factor karena  dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  yang didapatkan  dari  perhitungan  berdasarkan  bobot  gejala  yang  dipilih  pengguna,  mampu memberikan  jawaban  pada  permasalahan  yang  tidak  pasti  kebenarannya  seperti  masalah diagnosa  penyakit,  dan  dengan  metode  ini  pakar  menggambarkan  keyakinan  seorang  pakar dengan  memberikan  bobot  keyakinan  sesuai  dengan  pengetahuan  pakar  terkait.  Aplikasi  akan dibangun dengan berbasis WEB agar mudah di jangkau masyarakat umum.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  memaparkan  alur  analisis,  gambaran  umum  sistem,  DFD  diagram konteks, relasi antar tabel, basis pengetahuan, dan pembahasan metode Certainty Factor [8] .

## 2.1. Alur Analisis
Alur analisis dari penelitian memaparkan tentang bagaimana proses analisis masalah sampai sistem yang direncanakan berjalan dengan baik. Berikut adalah proses- prosesnya.
1. Pendefinisian  permasalahan  dari  aplikasi  yang  ingin dibuat  untuk  menambah  pemahaman mengenai hal tersebut. Dari pendefinisian ini didapat beberapa rumusan masalah.
2. Pengumpulan data yang berhubungan dengan perancangan dan pembuatan sistem : melalui observasi, wawancara, dan studi literatur.
3. Pemahaman  terhadap  proses-proses  yang  terjadi,  sehingga  dapat  dilakukan  suatu pemodelan data.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat ...
4. Pembuatan perangkat lunak. Pem- buatan perangkat lunak dibagi menjadi dua bagian yaitu pembuatan server database dan web.
5. Pengujian terhadap perangkat lunak yang telah dibuat dengan cara me- masukkan beberapa contoh data.
6. Pengambilan  kesimpulan  untuk  me-  ngetahui  hasil  dari  penelitian  dan  dapat  memberikan saran atas pengembangan aplikasi selanjutnya.

## 2.2. Gambaran Umum Sistem
Sistem  pakar  yang  akan  dibuat  menggunakan  sistem  pakar  berbasis  web  dan  akan difungsikan  bagi  pengguna  internet  yang  memerlukan  informasi  tentang  cara  mendiagnosa penyakit  Kolestrol  dan  Asam  Urat.  Untuk  membuat  aplikasi  ini,  diperlukan  beberapa  aplikasi antara  lain:  PHP  editor,  CSS,  HTML  untuk  mengetikkan  syntax,  Sublime  Text  3  untuk pendesain  web,  tempat  peyimpanan  data  akan  memanfaatkan  database  MySQL,  dan  XAMPP sebagai localhostnya.

## 2.3. DFD Diagram Konteks
Konteks diagram menggambarkan tentang gambaran secara umum bagaimana aliran data yang terjadi dalam sistem, dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram konteks

## 2.4. Relasi Antar Tabel
Relasi  antar  tabel  merupakan  hubungan  antar  tabel  dalam  database  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat, dapat dilihat pada Gambar2.
Patmawati Hasan, Eka Wahyu Sholeha, Yulius Nahak Tetik, Kusrini
Gambar 2. Relasi antar tabel Relasi  antar  tabel  di  atas  menggambarkan  suatu  media  penyimpanan  yang  digunakan untuk  menyimpan  data  penunjang  sebagai  inputan  sistem  dan  kemudian  diolah  menjadi  data output sistem.

## 2.5. Basis Pengetahuan
Keberhasilan suatu aplikasi sistem pakar terletak pada pengetahuan dan bagaimana mengolah pengetahuan tersebut agar dapat ditarik suatu kesimpulan. Tabel jenis penyakit dan gejala ini digunakan sebagai pola pencocokan informasi yang dimasukan oleh pemakai dan basis pengetahuan, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Basis pengetahuan (Aturan) Basis Pengetahuan (Aturan) Nama Penyakit Kode Gejala Nama Gejala MB MD KOLESTROL G01 Rasa sakit pegal di kepala 0.8 0.2 G03 Mudah capek 0.6 0.2 G04 Gampang mengantuk 0.6 0 G06 Pegal sampai ke pundak 1 0 G08 Kaki bengkak 0.8 0 ASAM URAT G02 Nyeri sendi saat bangun tidur 0.6 0.2 G05 Rasa panas pada sendi 0.8 0 G07 Jempol Kaki Terasa Nyeri 0.8 0.2 G09 Persendian susah digerakkan 1 0 Keterangan gejala dan penyakit:
Gejala yang diberikan berdasarkan informasi dari pakar: [G01]  Rasa sakit pegal di kepala [G02]  Nyeri sendi saat bangun tidur [G03]  Mudah capek [G04]  Gampang mengantuk [G05]  Rasa panas pada sendi [G06]  Pegal sampai ke pundak [G07]  Jempol Kaki Terasa Nyeri [G08]  Kaki bengkak [G09]  Persendian susah digerakkan
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat ...
Peyakit: [K01]  Kolestrol [A02]  Asam Urat

## 2.6. Pembahasan Metode Certainty Factor
Faktor  kepastian  ( Certainty  Faktor )  menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian pakar [7]. Berikut notasi faktor kepastian:
(1)
Keterangan:
: certainty factor dari hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala
( evidence ) e. Besarnya CF berkisar antara –1 sampai dengan
1.Nilai –1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kerpercayaan mutlak.
:  ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala e.
:  ukuran kenaikan ketidakpercayaan ( measure of increased disbelief ) terhadap hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala e.
:  Hipotesa (antara 0 dan 1)
:  Peristiwa / fakta (evidence)
Dalam  satu  kasus  akan  terdapat  lebih  dari  satu  ukuran  kenaikan  kepercayaan  sesuai dengan banyak gejala yang dimiliki oleh hipotesa, sehingga rumus MB dan MD sebagai berikut:
(2)
(3)
Misalkan pasien menginput gejala yang dipilih adalah [G01] Rasa sakit pegal dikepala dengan  nilai  kepercayaan  0.8,  [G06]  Pegal  sampai  kepundak  dengan  nilai  1.00,  [G08]  kaki bengkak  dengan  nilai  0.8,  [G02]  Nyeri  sendi  saat  bangun  tidur  pilihan  jawaban  yakin  dengan nilai  0.6.  Pada  contoh  kasus  perlu  diketahui  bahwa  pasien  menginputkan  gejala-gejala  yang terdapat  pada  penyakit  Kolestrol  dan  Asam  Urat.  Sehinga  pada  perhitungan  menggunakan metode Certainty Factor akan mendapatkan hasil diagnosa berdasarkan hasil persentase paling tinggi dari kedua penyakit tersebut. Berikut adalah gejala tabel berdasarkan nilai MB dan MD, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh gejala yang dipilih Kode Gejala Gejala yang Dipilih MB MD G1 Rasa sakit pegal di kepala 0.8 0.2 G6 Pegal sampai ke pundak 1 0 G8 Kaki bengkak 0.8 0 G2 Nyeri sendi saat bangun tidur 0.6 0.2
Patmawati Hasan, Eka Wahyu Sholeha, Yulius Nahak Tetik, Kusrini
Perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor adalah  sebagai  berikut.  Berikut perhitungan pada persamaan (1,2,3):
1. Penyakit 1  : Kolestrol Gejala 1 : [G01]Rasa sakit pegal dikepala MB Lama : 0 MD Lama : 0 MB Baru : 0.8 MD Baru : 0.2 MB Sementara  : 0.8 MD Sementara  : 0.2 Gejala 2 : [G06]Pegal sampai kepundak MB Lama : 0.8 MD Lama : 0.2 MB Baru : 1 MD Baru : 0 MB Sementara  : MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) : 0.8 + (1 * (1 - 0.8)) : 1 MD Sementara  : MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) : 0.2 + (0 * (1 - 0.2)) : 0.2 Gejala 3 : [G08]Kaki bengkak MB Lama : 1 MD Lama : 0.2 MB Baru : 0.8 MD Baru : 0 MB Sementara  : MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) : 1 + (0.8 *(1 - 1)) : 1 MD Sementara  : MD Lama + (MD Baru * (1 - MB Lama)) : 0.2 + (0 * (1 - 0)) : 0.2 CF : MB Sementara - MD Sementara : 1 – 0.2 : 0.8 CF : 0.8 * 100%
: 80% [Kolestrol]
2. Penyakit 2  : Asam Urat
Gejala 4 : [G02] Nyeri sendi saat bangun tidur MB Lama : 0 MD Lama : 0 MB Baru : 0.6 MD Baru : 0.2 MB Sementara  : 0.6
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat ...
MD Sementara  : 0.2
CF : MB  - MD : 0.6 – 0.2 : 0.4 CF : 0.4 * 100%
: 40% [Asma Urat]
Dari  hasil  perhitugan  menggunakan  metode Certainty  Factor pada  persamaan  (1,2,3) dengan menginputkan 4 gejala yaitu [G10] Rasa sakit pegal dikepala dengan nilai kepercayaan 0.8,  [G06]  Pegal  sampai  kepundak  dengan  nilai  1.00,  [G08]  kaki  bengkak  dengan  nilai  0.8, [G02] Nyeri sendi saat bangun tidur pilihan jawaban yakin dengan nilai 0.6 mendapatkan hasil diagnosa  gejala  penyakit  kolestrol  sebesar  80%  dan  asam  urat  sebesar  40%.  Namun  hanya persentase  yang  lebih  tinggi  yang  akan  dijadikan  keputusan  akhir  sebagai  hasil  diagnosa. Keputusan  akhir  yaitu  penyakit  Kolestrol  yang  memiliki  persentase  tertinggi  sebagai  hasil diagnosa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  memaparkan  mengenai  tampilan  dan  hasil  uji  coba  perangkat lunak pembangunan sistem pakar mendiagnosa penyakit Kolestrol dan Asam urat berbasis web dengan menggunakan metode Certainty Faktor.

## 3.1. Halaman Login Admin
Halaman login admin merupakan halaman pembuka pada admin untuk dapat membuka sistem pakar, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Login Admin

## 3.2. Halaman Menu Admin
Halaman  Menu  admin  merupakan  halaman  pembuka  dari  sistem  pakar  ketika  berhasil melakukan Login, dapat dilihat pada Gambar 4.
Patmawati Hasan, Eka Wahyu Sholeha, Yulius Nahak Tetik, Kusrini
Gambar 4. Halaman Menu Admin Pada Gambar 4 terdapat menu data penyakit, data gejala, basis pengetahuan, ubah password dan sign out pada halaman.

## 3.3. Halaman Menu Data Penyakit
Halaman menu data penyakit merupakan halaman data penyakit Kolestrol dan Asam Urat, dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Menu Data Penyakit

## 3.4. Halaman Menu Data Gejala
Halaman menu data gejala merupakan daftar gejala dari penyakit Kolestrol dan Asam urat, dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Menu Data Gejala
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat ...

## 3.5. Halaman Menu Data Basis Pengetahuan
Halaman  menu  data  basis  pengetahuan  merupakan  halaman  untuk  memasukkan  tingkat kepercayaan dan ketidakpercayaan dari sebuah gejala berdasarkan pengetahuan pakar, dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Menu Data Basis Pengetahuan

## 3.6. Halaman Gejala User
Halaman gejala user merupakan halaman yang langsung dikunjungi user tanpa melakukan login terlebih dahulu, dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Gejala User

## 3.7. Hasil Diagnosa User
Halaman hasil diagnosa user merupakan hasil akhir dari pengujian gejala yang diinputkan user, dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Diagnosa User

## 3.8. Pengujian Fungsionalitas
Dari hasil perhitungan  manual pada persamaan (1,2,3) dan gambar 9 hasil diagnosa user, dapat disimpulkan  bahwa  pasien  tersebut  berpotensi  penyakit  Kolestrol  karena  nilai Certainty  Factor Kolestrol lebih besar dari nilai Certainty Factor Asam Urat.

## 1. Rekapitulasi Sampel Data
Berikut  rekapitulasi  sampel  data  yang  melibatkan  20  orang  koresponden  yang  juga menguji aplikasi dengan memasukkan gejala yang dirasakan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Sampel Data No Hasil Diagnosa Jumlah Orang Persentase 1 Kolestrol 10 50% 2 Asam Urat 7 35% 3 Bukan Kedua Penyakit 3 15%

## 2. Rekapitulasi Validasi Sistem Melalui Pakar
Setelah  sample  data  didapat,  sample  tersebut  di  konsultasikan  lagi  dengan  pakar  atau  dokter untuk  diuji  keakuratannya.  Pada  penelitian  ini  melibatkan  1  orang  dokter  yaitu  Dr.  Nurmin  Arifin  yang memberikan  data  gejala  beserta  nilai  bobot  menguji  sistem  ini  memberikan  keakuratan  80%  terhadap sistem tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat ...
Setelah menguraikan secara keseluruhan Sistem Pakar Dignosis Penyakit Kolestror dan Asam urat Mennggunakan Metode Certainty Factor dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Kolestrol dan Asam urat menggunakan metode Certainty  Factor memiliki  keunggulan  yang  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya  dimana sistem  yang  dibangun  bersifat  dinamis  sehingga  data  basis  pengetahuan  dapat  di tambahkan  atau  dirubah  oleh  pakar.  Dari  sisi  pengguna  juga  mendapatkan  kemudahan dalam  mengakses  sistem  tersebut  dengan  langsung  menginputkan  gejala  yang  dirasakan dan mendapatkan hasil diagnosa penyakit kolestrol atau asam urat.
2. Berdasarkan  hasil  rekapitulasi  sampel  data  dari  20  orang  korespoden  didapatkan  50% berpotensi  Kolestrol,  35%  berpotensi  Asam  Urat,  dan  15%  Bukan  kedua  penyakit. Rekapitulasi  Validasi  Sistem  melalui  pakar  memberikan  keakuratan  80%  terhadap  sistem tersebut.

## 5. SARAN
Diharapkan  nantinya  dapat  mencakup  banyak  gejala  yang  lebih  spesifikasi  dan  sistem juga  dapat  memberikan  solusi  pada  tiap  penyakit.  Sehingga  sistem  tidak  hanya  mendiagnosis secara  dini  penyakit  Kolestrol  dan  Asam  Urat  saja,  namun  dapat  memberikan  solusi  dari masing-masing  penyakit.  Kemudian,  diharapkan  sistem  dapat  dikembangkan  tidak  hanya melalui  website  tapi  bisa  juga  melalui  smartphone  atau  tablet  agar  mempermudah  pengguna untuk mengakses sistem tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Heriyanto,  P.,  Indah,  F,  A.,  Dedy,  C,  2017,.  Sistem  Pakar  Berbasis  WEB  Diagnosa Penyakit  THT (Telinga,  Hidung,  Tenggorokan)  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor, Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) , Vol 2, No.2.
[2] Fahruddin  Ghozali,  M.,  &  Eviyanti,  A,  2016,  Sistem  Pakar  Diagnosis  Dini  Penyakit Leukemia Dengan Metode Certainty Factor, Journal Kinetik , 1(3), 135–146.
[3] Findawati, Y., &  Afrina, A.  I,  2018, Expert System Diagnose Disease Dermatitis Using Web Based Certainty Factor, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Vol 403.
[4] Halim, S., & Hansun, S. (2016). Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi  Resiko  Osteoporosis  dan  Osteoarthritis.  Jurnal  ULTIMA  Computing,  7(2), 59–69.
[5] Rofiqoh,  D,  2014,  Sistem  Pakar  Diet  Sehat  Bertipe  Genotipe  Menggunakan  Metode Certainty Factor, Journal SISFOTENIKA , Vol 4, No.2, hal 163-174.
[6] Elizabeth,  P.,  Retantyo,  W.,  2018,  An  Expert  System  Using  Certainty  Factor  for Determining  Insomnia  Acupoint, IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems) , Vol.12, No.2, hal 119-128.
[7] Kusumadewi,  Sri.,  2003,  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya),  Yogyakarta  : Graha Ilmu.
[8] Gede,  I,  F,  J.,  Ketut,  I,  A,  P.,  2016,  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakittelinga Hidung  Dan  Tenggorokan  (THT)  dengan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  WEB, E- Journal SPEKTRUM , Vol 3, No.1, hal 14-20.