## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190

## Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Diagnosa Hermatologi-Onkologi
Nur Yanti Lumban Gaol, Lusiyanti, Asyahri Hadi Nasyuha *
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 ryanti2918@gmail.com, 2 lusiyanti.tgd@gmail.com, 3 asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Abstrak− Hematologi  onkologi  adalah penyakit  kanker  darah yang  cukup  mengkhawatirkan  karena identik dengan  kondisi yang berujung pada kematian dan hal ini terjadi di seluruh dunia, dimana penyakit ini tidak hanya melanda orang dewasa saja tetapi juga dapat  terjadi pada anak-anak. Sebagian ahli menduga bahwa penyebab kanker darah ini adalah disebabkan karena adanya  perubahan  dalam  DNA  yang  dapat  memicu  sel-sel  darah  yang  sehat  menjadi  kanker.  World  Health  Organization (WHO) telah menyatakan bahwa kanker darah merupakan problem kesehatan yang sangat serius karena jumlah penderitanya meningkat sekitar 20%  pertahunnya. Kondisi ini tentunya dapat dicegah jika penderita yang mengalami penyakit ini dapat dideteksi lebih dini. Untuk membantu mengatasi permasalahan tersebut maka dikembangkan sebuah sistem berbasis android yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  kanker  darah  ini  secara  dini  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  oleh  penderita,  dan sistem ini dikembangkan melalui proses adopsi keahlian dari pakar kedalam bentuk sistem berbasis komputer atau yang dikenal dengan Expert System. Agar hasil diagnosa memiliki tingkat akurasi yang tinggi maka diperlukan metode yang tepat dalam penerapannya,  untuk  itu  digunakanlah  metode  dengan  algoritam  certainty  factor.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  dalam merancang expert  system yang  mengadopsi  metode Certainty  Factor dapat  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  terkait dengan  proses  diagnosa  penyakit hematologi  onkologi dengan  tingkat  kepastian  yang  akurat,  hal  ini  membuat  semakin mudahnya proses  diagnosa  dan  keakuratan  dalam penentuan  penyakit hematologi  onkologi dengan  memanfaatkan  sistem tersebut.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Certainty Factor; Hematologi Onkologi.
Abstract− Hematology oncology is a blood cancer that is quite worrying because it is identical to a condition that leads to death and this happens all over the world, where this disease not only affects adults but can also occur in children. Some experts suspect that the cause of blood cancer is due to changes in DNA that can trigger healthy blood cells to become cancerous. The World Health Organization (WHO) has stated that blood cancer is a very serious health problem because the number of sufferers increases by  about  20%  per year.  This  condition  can  certainly  be  prevented if patients who  experience this  disease  can be detected early. To help overcome these problems, an Android-based system was developed that can diagnose blood cancer early based on the symptoms experienced by the patient, and this system was developed through a process of adopting expertise from experts into the form of a computer-based system known as the Expert System. . In order for the results of the diagnosis to have a high level of accuracy, an appropriate method is needed in its application, for that a method with a certainty factor algorithm is used. Based on the research results, in designing an expert system that adopts the Certainty Factor method, it can be used in solving problems related to the process of diagnosing hematological oncology diseases with an accurate level of certainty, this makes the diagnosis process easier and accuracy in determining oncological hematological diseases by utilizing the system.
Keywords : Expert System; Certainty Factor; Hematology Oncology

## 1. PENDAHULUAN
Hematologi-onkologi atau  dikalangan masyarakat umum  lebih dikenal  dengan istilah kanker darah, merupakan masalah kesehatan yang tergolong mengkhawatirkan termasuk di seluruh dunia[1]. Kekhawatiran ini disebabkan karena  penyakit  ini  identik  dengan  rasa  sakit  yang  teramat  sangat  dan  tidak  dapat  sembuh  bahkan  cenderung berujung  pada  kematian.  Dikalangan  para ilmuwan  secara  luas,  belum  diketahui  apa  penyebab  pasti  terjadinya kanker  darah  tersebut[2].  Namun  sebagian  ahli  menduga  bahwa  terjdainya  kanker  disebabkan  karena  adanya perubahan  dalam  DNA  yang  dapat  memicu  sel-sel  darah  yang  sehat  menjadi  kanker.Dengan  kata  lain  pada dasarnya dalam diri setiap orang terdapat DNA rusak yang tumbuh di dalam sel hidup yang dapat menyebabkan terjadinya kanker darah atau henatologi-onkologi .Berdasarkan catatan International Confederation of Childhood Cancer  Parent  Organizations (ICCPO),  jumlah  anak  yang  menderita  kanker  diperkirakan  berjumlah  250.000 orang atau sekitar 4% dari seluruh penderita kanker di seluruh dunia dan hanya 20% saja dari jumlah tersebut yang dapat  memperoleh  perawatan  yang  memadai.  Di  Indonesia,  berdasarkan  catatan  departemen  kesehatan,  setiap tahunnya  penderita  kanker  dapat  mencapai  100  penderita  baru  dari  jumlah  100.000  penduduk  dan  yang  lebih memprihatinkan  adalah  sulitnya  mendeteksi  kanker  pada  anak  sejak  dini.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut dilakukan  suatu  inovasi  yang  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  dibidang  kecerdasan  buatan  atau  yang disebut  dengan artificial  intelligence untuk  membantu  mendiagnosa  penyakit hematologi  onkologi ,  sehingga masalah keterlambatan dalam penanganan penyakit ini dapat teratasi. Untuk itu dirancang sebuah expert system yang  dapat  mempermudah  penarikan  kesimpulan  dari  proses  diagnosa  penyakit hematologi-onkologi dimana proses yang dapat dilakukan selanjutnya adalah pencegahan dan pengobatan oleh dokter ahli yang terkait dibidang penyakit  tersebut.  Untuk  mendukung  hasil  diagnosa  yang  akurat,  dibutuhkan  sebuah  metode  yang  tepat,  maka dalam penelitian ini digunakan metode certainty factor. Alasan dasar penggunaan metode certainty factor dalam penelitian ini diantaranya adalah berupa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya[3],[4] terkait proses diagnosa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190
pada Granulomatous  Dermatis dan  proses  diagnosa  penyakit  THT,  serta  penelitian  lainnya  [5],[6]yang  terkait proses  diagnosa  penyakit  kolesterol,  dengan  metode  certainty  factor  didapatkan  tingkat  kepastian  yang  akurat sesuai  dengan  diagnosa.  Untuk  memudahkan  pengguna  dalam  mediagnosa  penyakit hermatologi-onkologi ini, maka system yang dibangun adalah sistem berbasis Android. Android merupakan aplikasi yang saat ini banyak digunakan dalam perangkat telepon pintar (smart phone) berbasis sellular, sehingga sangat membantu masyarakat, khususnya penderita penyakti hermatologi-onkologi dalam melakukan diagnosa secara mandiri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  akan  diapakai  dalam mendiagnosa penyakit hematologi onkologi dapat dilihat dari gambar berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Analisa Masalah
Hematologi-Onkologi  adalah  gabungan  dari  dua  buah  cabang  ilmu  dalam  biologi,  dimana  hematologi  adalah cabang  ilmu  biologi  yang  mempelajari  tentang  darah  serta  organ-organ  yang  berfungsi  membentuk  darah. Sedangkan onkologi adalah bagian dari ilmu biologi yang mempelajari tentang proses terjadinya kanker[7]. Jadi dengan  kata lain Hematologi-onkologi adalah ilmu yang mempelajari tentang penyakit kanker darah.
Hematologoi-onkologi atau kanker darah merupakan penyakit yang ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak  terkendali,  sehingga  dapat  membentuk  klon  dan  penyebaran  sel-sel  abnormal  serta  mengabaikan  sinyal pengatur  sel  sekitarnya[8].  Sebagian  penyakit  hematologi-onkologi  ini  bermula  di  sum-sum  tulang  tempat  sel darah diproduksi. Kanker merupakan serangkaian lebih dari 100 jenis penyakit yang ditandai dengan malfungsi DNA dan pertumbuhan serta peningkatan sel yang cepat. Sedangkan sel darah itu sendiri terbagi menjadi 3 macam, yaitu  sel  darah  merah  (yang  berfungsi  membawa oksigen),  trombosit (yang  berperan  dalam  proses pembekuan darah) dan sel darah putih (untuk melawan infeksi).  Kanker darah dapat dialami oleh setiap orang di segala usia. Berdasarkan data statistic resmi dari International Agency for Research on Cancer (IARC) bahwa satu dari 600 anak  akan  menderita  kanker  sebelum  umur  16  tahun.  Selain  itu  berdasarkan  fakta  dari  Kementrian  Kesehatan Republik  Indonesia  (2002-2012)  setiap  tahunnya sebanyak  4.100  anak  atau  2-3  persen  anak-anak  di  Indonesia menderita kanker, dimana gejala-gejalanya seringkali sulit dideteksi, dan diperburuk dengan kurangnya informasi serta pengetahuan orang tua tentang kondisi bahwa anak-anak juga dapat terserang kanker sejak lahir.
Pada tahun 2003, WHO (World Health Organization) menyatakan bahwa kanker darah merupakan problem kesehatan yang sangat serius karena jumlah penderita meningkat sekitar 20% per tahunnya. Prevalensi penyakit kanker pada semua usia di  Indonesia tahun 2013  sebesar 1,4% atau kurang lebih 347.792 orang. Menurut  Sari Pediatri, didapatkan hasil dari 215 kasus yang terdiri dari 39 jenis penyakit. Kasus hematologi onkologi (kanker darah) terbanyak mencapai 23,7%. Pada usia 1-5 tahun penderita penyakit hematologi onkologi mencapai 48,4% kasus, dan didapatkan 8,4% kasus penderita penyakit hematologi onkologi meninggal.
Berdasarkan  inforamsi-informasi  yang  telah  dikumpulkan  terkait  gejala-gejala  yang  diperoleh  dan penggolongan jenis penyakit kanker darah tersebut maka dikembangkanlah Aplikasi Sistem Pakar berbasis android yang  melibatkan  pengetahuan  dari  pakar  dibidang  hermatologi-onkologi,  sehingga  dengan  adanya  aplikasi berbasis  android  ini  akan  memudahkan  setiap  pengguna  atau  penderita  untuk  mendiagnosa  penyakit  tersebut dengan lebih akurat. Dengan demikian setiap penderita dapat melakukan pencegahan serta pengobatan secara lebih dini. Untuk menghasilkan sistem pakar yang mampu mendiagnosa secara akurat, maka digunakan metode certainty factor yang dianggap dapat diterapkan dalam sistem tersebut.
Analisis Kebutuhan
Disain Sistem Penulisan Kode Program Pengujian Program Penerapan dan Pemeliharaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190

## 2.3 Sistem Pakar
Expert  System (sistem  pakar)  adalah  sebuah  sistem  yang  berusaha  untuk  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer  agar  komputer  itu  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli[9],[10]. Sistem pakar yang pertama kali muncul adalah General purpose problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon. Sistem pakar yaitu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar dapat dirancang dan untuk memodelkan bagaimana kemampuan dalam menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang  pakar.  Sistem  pakar  terbentuk  dari  beberapa  konsep.  Konsep  dasar  pada  sistem  pakar  ini  dapat mengandung  beberapa  unsur,  yaitu  keahlian/kepakaran,  ahli/pakar,  pengalihan  keahlian/kepakaran,  inferensi, aturan dan kemampuan[11],[12]. Karakteristik serta kemampuan yang dimiliki oleh sistem pakar berbeda dengan sistem konvensional[13],[14]. Ada dua bagian penting dalam sistem pakar, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi[15].

## 2.4 Certainty Factor
Metode Certainty factor (CF) ini dipilih untuk menghadapi suatu masalah dengan kondisi dimana jawaban yang ditemukan  tidak  memiliki  kepastian  penuh[16].  Sehingga  Certainty  factor  digunakan  untuk  menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi[17].
Certainty  factor atau faktor kepastian juga merupakan cara dari  penggabungan kepercayaan dan ketidak percayaan  dalam  bilangan  certainty  theory  tunggal[18].  Data-data  kualitatif  dipresentasikan  sebagai  derajat keyakinan ( degree of belief )[19].  Dengan formula sebagai berikut:
1. P(H)
= J𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 (1) 2. P(H|E) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 (2)
3. MB =  (H|E)= 𝑀𝑎𝑥 [𝑃(𝐻);𝑃 ( 𝐻 | 𝐸 )]−𝑃(𝐻) 𝑀𝑎𝑥 [1−𝑃(𝐻)]
(3)
4. MD = (H|E) = 𝑀𝑖𝑛  [𝑃(𝐻);𝑃 ( 𝐻 | 𝐸 )]−𝑃(𝐻) 𝑀𝑖𝑛 [1−𝑃(𝐻)] (4) 5. CF = MB (H|E) – MD (H|E) (5)
Untuk mendapatkan tingkat keyakinan pada metode certainty factor (CF) dari sebuah rule terdapat dua cara yang bisa dilakukan, yaitu [20],[21]: a. Dengan cara menggunakan metode Net Bilief yang diusulkan oleh E.H. Shortliffe dan B.G. Buchanan b. Dengan cara mewawancarai seorang pakar.

## 2.5 Algoritma Sistem
Algoritma  sistem  adalah  penjelasan  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  masalah  untuk  perancangan  expert system  (sistem  pakar)  dalam  proses  diagnosa  penyakit  Hematologi  Onkologi  dengan  menggunakan  metode certainty  factor.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam  melakukan  proses  kesimpulan  hasil  diagnosa penyakit  tersebut  untuk  selanjutnya  diberikan  solusi-solusi  pencegahan  agar  dilakukan  penanganan  serta pengobatan oleh dokter yang terkait, algoritma sistem ini juga dapat  dimanfaatkan untuk membantu para pakar mendiagnosa  penyakit,  dan  dapat  dilakukan  oleh  siapa  saja,  dan  sangat  membantu  para  penggunanya  kelak. Adapun yang menjadi tahapan proses metode certainty factor untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk membangun sistem diagnosa penyakit hematologi onkologi berbasis android dengan menggunakan metode certainty  factor, diperlukan  penerapan  langkah-langkah  yang  tepat,  didasarkan  pada  informasi  dan  data  yang diperoleh dari pakar yang ahli dibidang penyakit hematologi onkologi ini, sehingga algoritma metode certainty factor  ini  dapat  diimplementasikan  dengan  baik  kedalam  sistem.  Dengan  demikian  sistem  akan  mampu mendiagnosa penyakit dan memberikan solusi layaknya seorang pakar.

## 3.1  Merepresentasikan Basis Pengetahuan
Dalam  membangun  expert  system  (sistem  pakar)  yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  Hematologi Onkologi  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  maka  perlu  adanya  pengumpulan  pengetahuan  dari  pakar mengenai  jenis  penyakit  Hematologi  Onkologi.  Berikut  ini  merupakan  jenis  penyakit  Hematologi  Onkologi beserta  gejala-gejala  klinis  yang  pada  umumnya  dialami  oleh  pasien  berdasarkan  hasil  dari  kepakaran  seorang dokter konsultan spesialis Penyakit Dalam :
a. Sindrom Mielodisplasia
Pada  jenis  penyakit  Sindrom  Mielodisplasia  ini,  terdapat  gejala-gejala  klinis  yang  pada  umumnya  terjadi seperti : sakit kepala, dehidrasi, berat badan turun drastis, dan detang jantung lebih cepat dari pada normalnya. b. Leukemia
Pada  jenis  penyakit  Leukemia  ini,  terdapat  gejala-gejala  klinis  yang  pada  umumnya  terjadi  seperti  :  sakit kepala, dehidrasi, mual, muncul nyeri saat buang air kecil, nyeri pada tulang, dan berat badan turun drastis.
c. Multiple Myeloma
Pada jenis penyakit Multiple Myeloma ini, terdapat gejala-gejala klinis yang pada umumnya terjadi seperti : sakit  kepala,  sesak  nafas,  muncul  nyeri  saat  buang  air  kecil,  nyeri  pada  tulang,  pandangan  kabur,  jantung berdebar, tubuh mudah lelah.

## 3.2  Membuat Rule Base
Berdasarkan data kepakaran pada penyakit Hematologi Onkologi, dapat dibentuk basis aturan (rule) menggunakan teknik inferensi forward chaining, adapun daftar aturan (rule) yang dibentuk yaitu :
Gambar 2. Pohon keputusan penyakit sindrom mielodisplasi
Rule 1 : IF Sakit Kepala = Yes AND Dehidrasi = Yes AND Berat Badan Turun Drastis = Yes AND Jantung Berdebar = Yes THEN Sindrom Mielodisplasia
Sindrom Mielodisplasia G01 G03 G08 G09
G1 G3 G4
G5 G6 G8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190
Rule 2 : IF Sakit Kepala = Yes AND Dehidrasi = Yes AND Mual = Yes AND Muncul Nyeri Saat Buang Air Kecil  = Yes AND Nyeri Tulang = Yes AND Berat Badan Turun Drastis = Yes THEN Leukemia
Gambar 3. Pohon keputusan penyakit Multiple Myeloma
Rule 3 : IF Sakit Kepala = Yes AND Sesak Nafas = Yes AND Muncul Nyeri Saat Buang Air Kecil = Yes AND Nyeri Tulang = Yes AND Pandangan Kabur = Yes AND Jantung Berdebar = Yes AND Tubuh Mudah Lelas = Yes THEN Multiple Myeloma
Dari rule yang sudah dibentuk maka kaidah atau (rule) tersebut dapat disimpan dalam bentuk tabel sehingga dapat lebih mudah untuk dimengerti, maka diperoleh tabel rule base knowledge sebagai berikut :
Tabel 1. Rule Base Knowledge Rule If Then 1 G01, G03,  G08,G09 P1 2 G01, G03, G04,  G05, G06, G08 P2 3 G01, G02, G05, G06, G07, G09, G10 P3

## 3.2.3  Menetapkan Nilai MB dan MD
Setiap kategori pada penyakit hematologi onkologi memiliki nilai FC (rule) yang di dapat dari interprestasi data dan diubah menggunakan rumus menjadi nilai CF tertentu. Berikut adalah perhitungan nilai CF dari setiap penyakit yaitu :
Nilai  CF(Rule)  didapat  dari  interpretasi  “term”  dari  pakar,  yang  diubah  menjadi  nilai  CF  tertentu  yaitu sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai KepastianPakar No Penyakit Kode Gejala Gejala Interpretasi Nilai CF 1. Sindrom Mielodisplasia(P1) G01 Sakit Kepala Tidak Tahu 0,2 G03 Dehidrasi Tidak Tahu 0,2 G08 Berat Badan Turun Drastis Mungkin 0.4 G09 Jantung Berdebar Tidak Tahu 0,2 2 Leukemia (P2) G01 Sakit Kepala Mungkin 0.4 G03 Dehidrasi Mungkin 0.4 G04 Mual Mungkin 0.4 G05 Muncul Nyeri Saat Buang Air Kecil Tidak Tahu 0.2 Multiple Myeloma
G1 G2 G5 G6
G7 G9 G10

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190
No Penyakit Kode Gejala Gejala Interpretasi Nilai CF G06 Nyeri Tulang Tidak Tahu 0.2 G08 Berat Badan Turun Drastis Kemungkinan Besar 0,6 3. Multiple Myeloma (P3) G01 Sakit Kepala Kemungkinan Besar 0.6 G02 Sesak Nafas Kemungkinan Besar 0.6 G05 Muncul Nyeri Saat Buang Air Kecil Tidak Tahu 0.2 G06 Nyeri Tulang Mungkin 0.4 G07 Pandangan Kabur Tidak Tahu 0,2 G09 Jantung Berdebar Mungkin 0.4 G10 Tubuh Mudah Lelah Mungkin 0.4
Tabel 3. Data Perhitungan Nilai CF pada Penyakit Sindrom Mielodisplasi (P1)
Penyakit Hematologi-Onkologi Sindrom Mielodisplasia (P1)
Jumlah Pasien yang Menderita Penyakit Hematologi-Onkologi Sindrom Mieledisplasia (P1) 620 Kode Gejala Keterangan Jumlah Pasien P(H) P(H|E) Hasil Nilai MB Nilai MD Nilai CF Max[P(H); P(H|E)- P(H)] Min[P(H); P(H|E)- P(H)] G01 Sakit Kepala 363 0.47 0.59 0.12 0.00 0.22 0.00 0.2 G03 Dehidrasi 350 0.47 0.56 0.10 0.00 0.18 0.00 0.2 G08 Berat badan turun drastic 415 0.47 0.67 0.20 0.00 0.38 0.00 0.4 G09 Jantung berdebar 350 0.47 0.56 0.10 0.00 0.18 0.00 0.2 JUMLAH KESELURUHAN PASIEN 1323
Setelah dibuat tabel 2 untuk perhitungan penyakit Mielodisplasi (P1), berikutknya adalah tabel perhitungan penyakit Leukimia (P2), seperti pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 4. Data Perhitungan Nilai CF pada Penyakit Leukemia
Penyakit Hematologi-Onkologi Leukimia (P2)
Jumlah Pasien yang Menderita Penyakit Hematologi-Onkologi Leukimia (P2) 453 Kode Gejala Keterangan Jumlah Pasien P(H) P(H|E) Hasil Nilai MB Nilai MD Nilai CF Max[P(H); P(H|E)- P(H)] Min[P(H); P(H|E)- P(H)] G01 Sakit Kepala 288 0.34 0.64 0.29 0.00 0.44 0.00 0.4 G03 Dehidrasi 267 0.34 0.59 0.25 0.00 0.37 0.00 0.4 G04 Mual 280 0.34 0.62 0.28 0.00 0.42 0.00 0.4 G05 Muncul Nyeri saat buang air kecil 212 0.34 0.47 0.13 0.00 0.19 0.00 0.2 G06 Nyeri tulang 226 0.34 0.50 0.16 0.00 0.24 0.00 0.2 G08 Berat badan turusn drastis 335 0.34 0.74 0.40 0.00 0.60 0.00 0.6 JUMLAH KESELURUHAN PASIEN 1323
Untuk dapat menghitung Nilai CF pada penyakit Multiple Myeloma dapat dilihat rincian data pada tabel 4 di bawah ini:
Tabel 5. Data Perhitungan Nilai CF pada Penyakit Multiple Myeloma
Penyakit Hematologi-Onkologi Multiple Myeloma (P3)
Jumlah Pasien yang Menderita Penyakit Hematologi-Onkologi Multiple Myeloma (P3) 250 Kode Gejala Keterangan Jumlah Pasien P(H) P(H|E) Hasil Nilai MB Nilai MD Nilai CF Max[P(H); P(H|E)- P(H)] Min[P(H); P(H|E)- P(H)] G01 Sakit kepala 175 0.19 0.70 0.51 0.00 0.63 0.00 0.6 G02 Sesak nafas 166 0.19 0.66 0.48 0.00 0.59 0.00 0.6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190
Penyakit Hematologi-Onkologi Multiple Myeloma (P3) Jumlah Pasien yang Menderita Penyakit Hematologi-Onkologi Multiple Myeloma (P3) 250 Kode Gejala Keterangan Jumlah Pasien P(H) P(H|E) Hasil Nilai MB Nilai MD Nilai CF Max[P(H); P(H|E)- P(H)] Min[P(H); P(H|E)- P(H)] G05 Muncul Nyeri saat buang air kecil 80 0.19 0.32 0.13 0.00 0.16 0.00 0.2 G06 Nyeri tulang 119 0.19 0.48 0.29 0.00 0.35 0.00 0.4 G07 Pandangan kabur 97 0.19 0.39 0.20 0.00 0.25 0.00 0.2 G09 Jantung berdebar 125 0.19 0.50 0.31 0.00 0.38 0.00 0.4 G10 Tubuh mudah lelah 136 0.54 0.36 0.00 0.44 0.00 0.4 JUMLAH KESELURUHAN PASIEN 1323
Penerapan  metode  certainty  factor  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kepastian  dalam  proses diagnosa  penyakit  Hematologi  Onkologi  berdasarkan  gejala  yang  di  alami  penderita  yang  disesuaikan  dengan kepakaran dari seorang dokter maka berikut perhitungan certainty factor untuk kombinasi dua buah rule dengan evidence berbeda (E1 dan E2) tetapi hipotesisnya sama:
IF E1THEN H Rule1   CF(H,E1) = CF1 = C(E1) x CF (rule 1)
IF E2THEN H Rule 2  CF(H,E2) = CF2 = C(E2) x CF (rule 2)
CF1 + CF2 (1 -CF1)  Jika CF1 dan CF2> 0 CF(CF1, CF2) =         CF1 + CF2               Jika CF1 atau CF2< 0 1 – min[CF1 , CF2] CF1 + CF2 (1 +CF1)  Jika CF1 dan CF2< 0
Untuk  dapat  melakukan  perhitungan  berdasarkan  rumus  diatas,  maka  oleh  pakar  diberikan  interprestasi dengan perhitungan yang sudah dilakukan dari setiap gejala terhadap penyakit yang ada. Yang dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 6. Data Kepakaran Gejala Penyakit Hematologi Onkologi No Kode Gejala Daftar Gejala Penyakit Hematologi Onkologi P1 P2 P3 1 G01 Sakit Kepala 0,2 0,4 0,6 2 G02 Sesak Nafas - - 0,6 3 G03 Dehidrasi 0,2 0,4 - 4 G04 Mual, Muntah dan Kehilangan Nafsu Makan - 0,4 - 5 G05 Pandangan Kabur - 0,2 0,2 6 G06 Nyeri Tulang - 0,2 0,4 7 G07 Muncul Nyeri Saat Buang Air - - 0,2 8 G08 Berat Badan Turun Drastis 0,4 0,6 - 9 G09 Jantung Berdebar 0,2 - 0,4 10 G10 Tubuh Mudah Lelah - - 0,4
Dari pembentukan rule dan penetapan bobot gejala yang telah dilakukan maka selanjutnya tahapan ini akan melakukan perhitungan dengan menggunakan metode Certainty Factor , sebagai berikut:
Tabel 7. Data Kasus
No Gejala Dialami Diagnosa 1 Sakit Kepala (G01), Dehidrasi (G03),  Pandangan Kabur (G05), Nyeri Tulang (G06), Berat Badan Turun Drastis (G08) ???

## 3.2.4  Menghitung Nilai CF
Dari  kasus  gejala  penyakit  tersebut  dapat  dilihat bahwa  dalam  proses  diagnosa  penyakit Hematologi  Onkologi yang di  alami  penderita dengan gejela-gejala yang berbeda, dari  gejala tersebut  maka dapat  diketahui  penyakit yang  di  alami  penderita tersebut  berdasarkan  tingkat  kepakaran  seorang  pakar  yang  menangani  kasus  tersebut, dengan melakukan perhitungan untuk mendapat nilai certainty factor (CF) berdasarkan gejala-gejala yang terjadi pada  penderita  tersebut.  Berikut  ini  merupakan  perhitungan  nilai Certainty  Factor dari  salah  satu  kasus  yang terdapat pada tabel data kasus:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190

## Penyakit Sindrom Mielodisplasia (P1)
CF ( G01 AND G03) = 0,2 + (0,2*(1-0,2)) = 0,36 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G05) = 0,36 + (0*(1-0,36)) = 0,36 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G06) = 0,36 + (0*(1-0,36)) = 0,36 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G08) = 0,36 + (0,4*(1-0,36)) = 0,616 (Hasil CF) Penyakit Leukemia (P2) CF ( G01 AND G03) = 0,4 + (0,4*(1-0,4)) = 0,64 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G05) = 0,64 + (0,2*(1-0,64)) = 0,712 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G06) = 0,712 + (0,2*(1-0,712)) = 0,7696 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G08) = 0,7696 + (0,6*(1-0,7696)) = 0,9078 (Hasil CF) Penyakit Multiple Myeloma (P3) CF ( G01 AND G03) = 0,6+ (0*(1-0,6)) = 0,6 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G05) = 0,6 + (0,2*(1-0,6)) = 0,68 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G06) = 0,68 + (0,4*(1-0,68)) = 0,808 (CF Kombinasi) CF (Kombinasi AND G08) = 0,808 + (0*(1-0,808)) = 0,808  (Hasil CF)

## 3.2.5  Mencari Nilai Maximum CF
Berdasarkan hasil perhitungan  Nilai CF  dari tiap jenis penyakit berdasarkan gejala yang dipilih maka, nilai CF yang terbesar adalah:
Max (CF P1, CF P2, CF P3)
= (0,616, 0,9078, 0,808)
CF P2 = 0.9078
Berdasarkan proses perhitungan yang telah dilakukan dengan metode Certainty Factor dapat disimpulkan bahwa penderita mengalami penyakit Leukemia dengan tingkat kepastian 0.9078 atau 90,78 %.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  pada  permasalahan  yang  terjadi  dalam  kasus  yang  telah  diangkat  tentang  proses  diagnosa penyakit hematologi  onkologi ,  dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor maka  dapat  ditarik  kesimpulan yaitu  dalam  upaya  memodelkan Expery  System yang  dirancang  dapat  dilakukan  yang  diawali  dengan  analisis masalah kebutuhan kemudian dilakukan pemodelan. Berdasarkan hasil penelitian, dalam merancang expert system yang mengadopsi  metode Certainty Factor dapat digunakan dalam penyelesaian masalah terkait  dengan proses diagnosa  penyakit hematologi  onkologi .  Berdasarkan  pengujian  dan  implementasi  pengaruh expert  system terhadap  penyelesaian  masalah  yang  terjadi  terkait  dengan  penyakit hematologi  onkologi menghasilkan perhitungan yang telah dilakukan dengan metode Certainty Factor dapat disimpulkan bahwa penderita mengalami penyakit Leukemia dengan  tingkat  kepastian  0.9078  atau  90,78  %.  Hal  ini  membuat  semakin mudahnya proses diagnosa dan keakuratan dalam penentuan penyakit hematologi onkologi dengan memanfaatkan sistem tersebut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pemerintah melalui LLDIKTI Wilayah I yang telah memberikan Hibah pada penelitian ini. Dan terima kasih kepada STMIK Triguna Dharma selaku homebase peneliti yang telah memberikan dukungan secara moril dan materi, terima kasih kepada rekan-rekan yang telah berkontribusi atas penelitian ini, khususnya bapak  Asyahri  Hadi  Nasyuha. Serta ucapan terima kasih  kepada Bapak/Ibu yang mengelolah jurnal Media Informatika Budidarma yang telah meluangkan waktu  untuk  meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4190

## REFERENCES
[1] W. Fitriani, E. Santi, and D. Rahmayanti, “Terapi Bermain Puzzle Terhadap Penurunan Tingkat Kecemasan Pada Anak Usia Prasekolah (3-6 Tahun) Yang Menjalani Kemoterapi Di Ruang Hematologi Onkologi Anak,” Dunia Keperawatan , vol. 5, no. 2, p. 65, 2017, doi: 10.20527/dk.v5i2.4107.
[2] E. Warsiki and M. C. S. Larasati, “Pengaruh Mendongeng Pada Kondisi Nyeri Penderita Leukemia di Ruang Rawat Inap Hematologi Onkologi Anak RSUD Dr Soetomo Surabaya The Effect of Storytelling on Pain Scale Among Children With Leukemia in Pediatric Hematology-Oncology Ward at Dr Soetomo Publi,” J. Psikiatri , vol. 126, pp. 22–32, 2018.
[3] D.  Dona,  H.  Maradona,  and  M.  Masdewi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Dengan  Metode  Case  Based Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.31849/zn.v3i1.6442.
[4] J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. A. M. Putri, “Penerapan Teorema Bayes dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.30872/jim.v15i2.4604.
[5] R.  Ginting,  M.  Zarlis,  and  R.  Rosnelly,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor dan Teorema  Bayes  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Autis  Pada  Anak,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  583,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2930.
[6] J. Rahmah and R. A. Saputra, “Penerapan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Ayam Broiler,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 94–102, 2017.
[7] H. U. Ramadaniati, Y. P. Lee, J. D. Hughes, and L. Emmerton, “Pharmacists’ Interventions in A Paediatric Haematology- Oncology Pharmacy: Do They Matter to Minimise Medication Misadventure?,” Indones. J. Clin. Pharm. , vol. 5, no. 1, pp. 1–10, Mar. 2016, doi: 10.15416/ijcp.2016.5.1.1.
[8] Y. Adinatha and K. Ariawati, “Gambaran karakteristik kanker anak di RSUP Sanglah, Bali, Indonesia periode 2008- 2017,” Intisari Sains Medis , vol. 11, no. 2, p. 575, Aug. 2020, doi: 10.15562/ism.v11i2.638.
[9] A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” vol. 4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[10]  I. Candra Dewi, A. Andy Soebroto, and M. Tanzil Furqon, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan Metode Naive  Bayes,” J.  Enviromental  Eng.  Sustain.  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  72–78,  2015,  doi: 10.21776/ub.jeest.2015.002.02.2.
[11]  R. Hariyanto and K. Sa’diyah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty  Factor,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.
[12]  B. H. Hayadi, Sistem Pakar Penyesuaian Kasus Menentukan Minat Baca, Kencederungan, dan Karakter Siswa dengan Metode Forward Chaining , 1st ed. Deepblish, 2018.
[13]  R. Rosnelly, Sistem Pakar Konsep dan Teori . Penerbit Andi, 2021.
[14]  H. Pratiwi, Buku Ajar Sistem Pakar . Goresan Pena Publishing, 2018.
[15]  F. F. C. Triara Puspitasari, Boko Susillo, “Implementasi Metode Dempster-Shafer dalam Sistem Pakar Diagnosa Anak Tunagrahita Berbasis Web,” J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–13, 2016.
[16]  R.  Hamidi,  H.  Anra,  and  H.  S.  Pratiwi,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Certainty  Factor  dan Metode Dempster-Shafer Pada Penyakit Kelinci,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 142–147, 2017.
[17]  A. M. M. Bosker Sinaga, P.M Hasugian, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Smartphone Android Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 56–62, 2018.
[18]  M. Hutasuhut and A. H. Nasyuha, “Analisis Aritmia ( Gangguan Irama Jantung ) Menerapkan Metode Certainty Factor,” vol. 5, pp. 1386–1393, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3289.
[19]  A.  F.  Indriani,  E.  Y.  Rachmawati,  and  J.  D.  Fitriana,  “Pemanfaatan  Metode  Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit pada Anak,” Techno.Com , vol. 17, no. 1, pp. 12–22, 2017, doi: 10.33633/tc.v17i1.1576.
[20]  R. Rachman and A. Mukminin, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa SD,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 90, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6828.
[21]  M.  Zunaidi,  M.  Rasyid,  and  I.  Zulkarnain,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  dalam  Teknik  Photography  untuk Menentukan Settingan Kamera DSLR yang Menghasilkan Gambar Terbaik,” Sains dan Komput. , vol. 14, pp. 187–196, 2015.