Volume 4 Nomor 1, Juni 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PAKAR DETEKSI DINI HIV/AIDS DENGAN METODE
FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR

## EXPERT SYSTEM OF HIV/AIDS EARLY DETECTION WITH FORWARD CHAINING AND CERTAINTY FACTOR METHOD
Bayu Adhi Pamungkas 1 , Apriade Voutama 2 , Betha Nurina Sari 3 , Susilawati 4 1234 Universitas Singaperbangsa Karawang bayu.pamungkas17067@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Every year the graph of the number of HIV cases in Indonesia continues to increase, but the number is still below the  estimate  due  to  the  high  stigma  and discrimination  that  causes  people  to  be  reluctant  to  do  HIV  tests.  To overcome this, an expert system is needed so that people can carry out initial HIV checks through their respective devices without the need to come to the clinic. The purpose of this research is to design, implement, and evaluate an expert system for early detection of HIV/AIDS using the forward chaining and certainty factor method. The research method used is ESDLC, which consists of the stages of assessment, knowledge acquisition, design, testing, and  documentation.  The  results  of  the  system  evaluation  carried  out  using  a  questionnaire  to  50  respondents showed the results in terms of appearance had a percentage of 82.3% and in terms of benefits of 82.2% so it can be concluded that the system can be accepted by the community with a very strong interpretation.
Keywords: Expert System, HIV/AIDS, Forward Chaining, Certainty Factor, ESDLC.

## ABSTRAK
Setiap  tahun  grafik  jumlah  kasus  HIV  di  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan,  akan  tetapi  jumlah  tersebut masih di bawah estimasi karena tingginya stigma dan diskriminasi yang menyebabkan masyarakat enggan untuk melakukan pemeriksaan HIV. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sebuah sistem pakar sehingga masyarakat dapat melakukan pemeriksaan awal HIV melalui perangkat masing-masing tanpa perlu datang ke klinik. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  merancang,  mengimplementasikan,  dan  mengevaluasi  sistem  pakar  deteksi  dini HIV/AIDS  dengan  menggunakan  metode forward  chaining dan certainty  factor .  Metode  penelitian  yang digunakan  yaitu  ESDLC,  yang  terdiri  dari  tahap  penilaian,  akuisisi  pengetahuan,  perancangan,  pengujian,  dan dokumentasi. Hasil evaluasi sistem yang dilakukan menggunakan kuesioner terhadap 50 responden menunjukan hasil dari segi tampilan memiliki persentase sebesar 82,3% dan dari segi manfaat sebesar 82,2% sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem dapat diterima oleh masyarakat dengan interpretasi sangat kuat.
Kata Kunci: Sistem Pakar, HIV/AIDS, Forward Chaining, Certainty Factor, ESDLC.

## PENDAHULUAN
Acquired Immune Deficiency
Syndrome (AIDS)  merupakan  serangkaian gejala  yang  muncul  karena  infeksi  yang disebabkan oleh Human Immunodeficiency Virus (HIV),  yaitu  virus  yang  menyerang leukosit sehingga  sistem  kekebalan  tubuh manusia menurun (Kementerian Kesehatan RI,  2020).  Untuk  mengatasi  pertambahan kasus  infeksi  HIV  yang  terus  meningkat setiap  tahunnya  di  seluruh  dunia  maka dibuat  visi  penanggulangan  HIV  secara global yang dideklarasikan pada tahun 2010 dengan nama three zeros, yang meliputi nol kasus  infeksi  baru,  nol  kasus  kematian karena  HIV/AIDS,  dan  nol  diskriminasi
terhadap Orang dengan HIV/AIDS
(ODHA). Kemudian pada tahun 2015 three zeros dijadikan  sebagai  target  dasar  HIV pada  agenda  pembangunan  berkelanjutan tahun  2030,  dan  untuk  mencapai  target tersebut maka Majelis Jenderal Perserikatan  Bangsa-Bangsa  (PBB)  tahun 2016 menyampaikan deklarasi politik yang berisi  target  pencapaian  sementara  tahun 2020  yang  isinya  yaitu  mengurangi  kasus infeksi  HIV  menjadi  kurang  dari  500.000 pada  tahun  2020,  mengurangi  angka kematian terkait AIDS menjadi kurang dari 500.000 kasus, serta menghilangkan diskriminasi  serta  stigma  terhadap  ODHA (UNAIDS, 2020).
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari UNAIDS  (2020)  diketahui  bahwa  jumlah pertambahan  kasus  infeksi  baru  HIV mencapai 1,7 juta pada tahun 2019, angka kematian  terkait  AIDS  pada  tahun  2019 mencapai 690 ribu kasus, dan di 25 negara kasus  diskriminasi  yang  dilakukan  oleh orang  dewasa  terhadap  ODHA  mencapai lebih dari 50%.  Data tersebut  menunjukan bahwa target pencapaian penanganan kasus HIV/AIDS  yang  dideklarasikan  masih belum tercapai.
Kementerian  Kesehatan  RI  (2020), menyebutkan  bahwa  jumlah  kasus  HIV  di Indonesia  hingga  tahun  2019  terus mengalami  peningkatan,  dimana  jumlah kasus  tertinggi  terdapat  pada  tahun  2019. Namun, jumlah kasus HIV yang dilaporkan tersebut  masih  di  bawah  target  yang  telah diperkirakan  sebelumnya,  yaitu  sekitar 65,5%  dari  target  estimasi  90%  Orang dengan  HIV/AIDS  (ODHA)  pada  tahun 2016 (Direktur Jenderal P2P, 2020). Salah satu  faktor  yang  menyebabkan  jumlah kasus  HIV  yang  ditemukan  di  Indonesia masih  di  bawah  target  adalah  karena tingginya  stigma  dan  diskriminasi  yang mayoritas  dilakukan  oleh  kalangan  remaja terhadap ODHA yang menyebabkan masyarakat  dengan  resiko  tinggi  enggan untuk melakukan pemeriksaan HIV sehingga  berdampak  langsung  terhadap penurunan kesehatan ODHA (Situmeang et al., 2017).
Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu dibuat aplikasi yang memiliki kemampuan  mendeteksi  penyakit  HIV seperti  seorang  ahli  sehingga  pengguna dapat melakukan pemeriksaan awal HIV/AIDS  melalui  perangkat  masing- masing  tanpa  perlu  mendatangi  dokter secara  langsung,  aplikasi  tersebut  adalah sistem  pakar.  Menurut  Arhami,  sistem pakar  adalah  sebuah  cabang artificial intelligence yang  berfungsi  membantu manusia  untuk  menyelesaikan  berbagai permasalahan yang hanya dapat diselesaikan oleh pakar (Hayadi, 2016).
Terdapat  dua  buah  metode  yang digunakan  pada  sistem  pakar  ini,  yaitu
metode forward  chaining serta  metode certainty factor .  Metode forward chaining merupakan  metode  inferensi  yang  bersifat data-driven , artinya fokus penalaran sistem akan  dimulai  dari  data  yang  diketahui, selain  itu  metode  ini  akan  menggunakan kaidah serta aturan inferensi yang ada untuk mendapatkan berbagai data yang dibutuhkan  sehingga  mendapat  sebuah kesimpulan  (Akil,  2017).  Sedangkan metode certainty factor merupakan metode yang  berfungsi  untuk  menghitung  tingkat kepercayaan pakar terhadap hasil diagnosis yang  diberikan  oleh  sistem.  Kelebihan penggunaan metode certainty factor adalah metode  ini  sangat  tepat  apabila  digunakan untuk menghitung nilai kepastian terhadap diagnosis  suatu  penyakit  dan  keakuratan data  yang  digunakan  akan  tetap  terjaga karena  perhitungan  yang  dilakukan  hanya mengolah  dua  buah  data  dalam  satu  kali perhitungan (Iskandar, 2017).
Penelitian ini bertujuan untuk merancang,  mengimplementasikan,  serta melakukan  evaluasi  sistem  pakar  deteksi dini  HIV/AIDS  dengan  metode forward chaining dan certainty factor.

## METODE
Metode pengembangan perangkat lunak  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  dengan  menggunakan  metode Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC).  Tahapan  ESDLC  dapat  dilihat pada gambar 1.
Menurut  Durkin  tahap  penelitian dengan  menggunakan  metode Expert Penilaian Akuisisi Pengetahuan Perancangan Pengujian

## Dokumentasi
Gambar 1. Tahapan Expert System Development Life Cycle (ESDLC)
System  Development  Life  Cycle (ESDLC) terdiri dari (Fajrin & Destiani, 2016):

## 1. Penilaian
Pada  tahap  penilaian,  proses  yang dilakukan  adalah  melakukan  analisis terhadap  permasalahan  yang  ada  dengan membaca  berbagai  macam  literatur  yang terkait dengan penyakit HIV/AIDS, kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan analisis terhadap berbagai macam kebutuhan pengguna dan kebutuhan sistem.

## 2. Akuisisi Pengetahuan
Pada tahap ini dilakukan studi literatur dan  wawancara  terhadap  pakar,  serta melakukan representasi pengetahuan dengan  menggunakan  kaidah  produksi untuk  memberikan  gambaran  dalam  suatu bentuk yang berbeda.

## 3. Perancangan
Proses  pertama  yang  dilakukan  pada tahap  perancangan  yaitu  membuat  desain arsitektur  aplikasi  dengan  menggunakan Unified  Modelling  Language (UML). Menurut  Rosa  A.S.  dan  M.  Shalahuddin, UML  merupakan  salah  satu  dari  standar bahasa  yang  banyak  digunakan  untuk membuat visualisasi untuk berbagai macam kebutuhan (Voutama, 2018). Proses kedua yang  dilakukan  adalah  dengan  membuat desain  arsitektur interface untuk  membuat desain antarmuka dari sistem pakar deteksi dini  HIV/AIDS.  Langkah  selanjutnya adalah  proses  implementasi  sistem  ke dalam bahasa pemrograman.

## 4. Pengujian
Tahap  pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  telah berhasil  diimplementasikan  sesuai  dengan rancangan  sistem  pakar  yang  telah  dibuat. Apabila  hasil  pengujian  menunjukan terdapat  suatu  bagian  yang  belum  sesuai maka  dapat  dilakukan  evaluasi  sehingga sistem  dapat  bekerja  sesuai  dengan rancangan yang telah dibuat.
5. Dokumentasi
Dokumentasi  adalah  pengumpulan berbagai informasi yang dibutuhkan untuk
mengoperasikan  sistem  pakar  deteksi  dini HIV/AIDS yang telah dibuat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan adalah sistem pakar deteksi dini HIV/AIDS dengan  metode forward  chaining dan certainty  factor yang  dibuat  berbasis  web. Berikut ini merupakan pembahasan mengenai  tahapan  penelitian  yang  telah dilakukan:
1. Penilaian
Pada tahap penilaian terdapat tiga jenis analisis yang dilakukan, yaitu:
a. Analisis Permasalahan Analisis permasalahan dilakukan berdasarkan berbagai macam studi literatur. Berikut  ini  adalah  kesimpulan  yang dihasilkan dari proses analisis permasalahan yang telah dilakukan:
1) Salah  satu  faktor  yang  membuat jumlah  kasus  HIV  yang  dilaporkan masih  di  bawah  target  adalah  karena tingginya stigma dan diskriminasi yang dilakukan  oleh  masyarakat  kepada ODHA  sehingga  membuat  orang dengan resiko tinggi terkena HIV/AIDS  enggan  untuk  melakukan pemeriksaan HIV.
2) Kasus  stigma  dan  diskriminasi  yang terjadi  di  masyarakat  sebagian  besar dilakukan oleh kalangan remaja karena kurangnya pengetahuan terkait penyakit HIV/AIDS.
b. Analisis Kebutuhan Pengguna Berbagai macam kebutuhan pengguna yang  diperlukan  pada  sistem  pakar  ini antara lain adalah:
1) Membutuhkan  halaman  konsultasi untuk  melakukan  pemeriksaan  awal HIV/AIDS.
2) Membutuhkan halaman hasil konsultasi  untuk  mengetahui  hasil diagnosis pemeriksaan dengan disertai tingkat akurasi terhadap hasil diagnosis.
3) Membutuhkan berbagai macam artikel yang terkait dengan penyakit HIV/AIDS.
c. Analisis Kebutuhan Sistem
Sistem  yang  dibuat merupakan  sistem pakar
berbasis web. Untuk
mengimplementasikan sistem pakar tersebut,  terdapat  beberapa  hal  yang  perlu disiapkan yaitu:
1) Laptop Asus A455L.
2) Sistem Operasi Windows 10.
3) XAMPP Control Panel.
4) Text Editor Visual Studio Code.
5) Web Browser Google Chrome.
6) Web  Hosting  untuk  publikasi  sistem pakar yang telah dibuat.

## 2. Akuisisi Pengetahuan
Beberapa  hal  yang  dilakukan  pada tahap  akuisisi  pengetahuan  antara  lain adalah proses pengumpulan data, representasi  pengetahuan,  dan certainty factor.
a. Pengumpulan Data Proses pengumpulan data pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara melakukan wawancara dan dengan melakukan  studi  literatur.  Berdasarkan hasil  wawancara  yang  telah  dilakukan terhadap pakar, diperoleh stadium HIV/AIDS yang akan disajikan pada tabel 1  yang  disertai  dengan  kode  untuk memudahkan  pada  saat  implementasi sistem pakar.
Tabel 1. Stadium HIV/AIDS Kode Stadium S001 Stadium 1 S002 Stadium 2 S003 Stadium 3 S004 Stadium 4/AIDS
Berdasarkan  proses  wawancara  yang telah  dilakukan,  diperoleh  data  mengenai berbagai macam gejala yang sering muncul pada  saat  seseorang  terkena  penyakit HIV/AIDS.  Terdapat  20  gejala  yang mungkin dialami oleh penderita HIV/AIDS yang akan disajikan pada tabel 2 berikut ini:

## Tabel 2. Gejala HIV/AIDS
Kode Gejala G01 Kelompok  resiko  tinggi  (seks  bebas, pekerja seks(PS), gay, waria, pelanggan PS,  pengguna  narkoba  suntik,  anak punk) G02 Pasangan  kelompok  resiko  tinggi/ pasangan ODHA G03 Memiliki garis keturunan HIV/AIDS G04 Suntik,  tato,  tindik  menggunakan  alat yang tidak steril G05 Terjadi  penurunan  berat  badan  tanpa sebab lebih  dari 10% dari BB semula G06 Terjadi  penurunan  berat  badan  tanpa sebab kurang dari 10% dari BB semula G07 Sering  berkeringat  pada  malam  hari tanpa  sebab  dalam  jangka  waktu  yang lama G08 Terjadi  pembengkakan  kelenjar  tanpa sebab G09 Lelah/lesu  secara  berkelanjutan  tanpa diketahui penyebabnya G10 Timbul  luka  disekitar  mulut  dan sariawan yang terus berulang G11 Muncul bintil berisi air pada tubuh dan terasa  nyeri  dalam  waktu  yang  lama ( herpes zoster )
G12 Mengalami  infeksi  saluran  pernafasan yang terus berulang ( sinusitis, tonsilitis,
otitis media, faringitis ) G13 Mengalami  anemia  tanpa  diketahui penyebabnya G14 Muncul bercak putih pada rongga mulut, kemerahan,  perasaan  seperti  kapas  di mulut,  nyeri  saat  makan  atau  menelan, dan  adanya  retak  atau  kemerahan  di sudut mulut ( oral hairy leukoplakia ).
G15 Demam tanpa sebab selama lebih dari 1 bulan G16 Diare kronis yang berlangsung lebih dari 1 bulan G17 Sering  mengalami  batuk  berdarah  (TB Paru) G18 Mengalami  gangguan  syaraf  (kesulitan berkonsentrasi/hilang ingatan) G19 Nyeri pada sendi/otot secara berkelanjutan tanpa diketahui penyebabnya
G20 Mudah memar/berdarah tanpa sebab
Tabel  3  merupakan  tabel  yang  berisi hubungan  atau  relasi  yang  terjadi  diantara setiap  gejala  penyakit  HIV/AIDS  dengan stadium  HIV/AIDS.  Tabel  di  bawah  ini bertujuan  untuk  mengetahui  gejala  yang dialami pada tiap stadium yang berbeda.
Tabel 3. Relasi Gejala dengan Stadium HIV/AIDS Kode Gejala Kode Stadium S001 S002 S003 S004 G01 √ √ √ √ G02 √ √ √ √ G03 √ √ √ √
G04 √ √ √ √
G05 √ √
G06 √ G07 √ G08 √ G09 √ √ G10 √ G11 √ √ √ G12 √ √ √ G13 √ G14 √ √ G15 √ √ G16 √ √
G17 √ G18 √ G19 √ G20 √
b. Representasi Pengetahuan
Semua  data  yang  telah  terkumpul direpresentasikan  menggunakan  kaidah produksi  untuk  memberikan  gambaran dalam bentuk IF-THEN yang akan berguna untuk  proses  penalaran . Kaidah  produksi dari  data  yang  telah  dikumpulkan  dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Kaidah Produksi
Rule Kaidah Produksi 1 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04
THEN S001
2 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G06 AND G10 AND G11 AND
G12 THEN S002
3 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G08 AND G09 AND G11 AND G12 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 THEN S003
4 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G07 AND G09 AND G11 AND G12 AND G14 AND G15 AND G16 AND G17 AND G18 AND G19 AND G20 THEN S004

## c. Metode Certainty Factor
Untuk  memperoleh  nilai certainty factor pakar  dari  setiap  gejala,  pada penelitian ini menggunakan tabel uncertain term yang akan disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Interpretasi Nilai Certainty Factor
Pakar Uncertain Term Nilai CF Definitely Not (Pasti Tidak) -1.0 Almost  Certainly  Not (Hampir Pasti Tidak) -0.8 Probably  Not (Kemungkinan Besar Tidak) -0.6 Maybe Not (Mungkin Tidak) -0.4 Unknown (Tidak Tahu) -0.2 to 0.2 Maybe (Mungkin) 0.4 Probably (Kemungkinan Besar) 0.6 Almost Certainly (Hampir Pasti) 0.8 Definitely (Pasti) 1 Sumber: Apriliani & Mustafidah, 2017
Berdasarkan nilai uncertain term yang telah  disajikan  pada  tabel  5,  maka dilakukan  wawancara  untuk  mengetahui interpretasi  pakar  terhadap  setiap  gejala, kemudian  mengubah  interpretasi  pakar tersebut  menjadi  nilai certainty  factor seperti yang terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai CF Gejala HIV/AIDS
Kode Gejala Nilai CF tiap Stadium S001 S002 S003 S004 G01 0.8 0.8 0.8 0.8 G02 0.6 0.6 0.6 0.6 G03 0.4 0.4 0.4 0.4 G04 0.4 0.4 0.4 0.4 G05 - - 0.6 0.6 G06 - 0.4 - - G07 - - - 0.2 G08 - - 0.6 - G09 - - 0.4 0.4 G10 - 0.4 - - G11 - 0.4 0.4 0.4 G12 - 0.4 0.4 0.4 G13 - - 0.4 - G14 - - 0.6 0.6 G15 - - 0.6 0.6 G16 - - 0.6 0.6 G17 - - - 0.4 G18 - - - 0.6 G19 - - - 0.6 G20 - - - 0.4
Berikut ini adalah perhitungan manual untuk  menghitung  tingkat  kepercayaan pakar terhadap stadium 1 HIV/AIDS:
𝐶𝐹𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 ∗ (1 − 𝐶𝐹 1 ) 𝐶𝐹 1,2 = 0,8 + 0,6 ∗ (1 − 0,8) 𝐶𝐹 1,2 = 0,8 + 0,6 ∗ 0,2 𝐶𝐹 1,2 = 0,8 + 0,12 = 0,92 𝑜𝑙𝑑 1
𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1 ,3 = 0,92 + 0,4 ∗ (1 − 0,92) 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1 ,3 = 0,92 + 0,4 ∗ 0,08 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1 ,3 = 0,92 + 0,032 = 0,952 𝑜𝑙𝑑 2 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2 ,4 = 0,952 + 0,4 ∗ (1 − 0,952) 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2 ,4 = 0,952 + 0,4 ∗ 0,048 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2 ,4 = 0,952 + 0,0192 = 0,9712 𝑜𝑙𝑑 3
Dari  perhitungan  yang  dilakukan secara  manual  tersebut  maka  dapat diketahui bahwa tingkat kepercayaan pakar terhadap  stadium  1  HIV/AIDS  yaitu sebesar 0,9712 atau 97,1%.
d. Alur Kerja Sistem Pakar
Sistem pakar ini menggunakan metode
forward chaining untuk melakukan penalaran berdasarkan gejala yang dimasukan
oleh pengguna, dan menggunakan  metode certainty  factor untuk  menghitung  tingkat  kepercayaan pakar  terhadap  hasil  diagnosis  yang diberikan  oleh  sistem.  Alur  kerja  sistem pakar dapat dilihat pada gambar 2.

## 3. Perancangan
Tahap  perancangan  terdiri  dari  tiga proses,  yaitu  pembuatan  desain  arsitektur aplikasi,  desain  arsitektur interface ,  dan implementasi.
a. Desain Arsitektur Aplikasi
Pada  proses  ini  dilakukan  pembuatan rancangan  arsitektur aplikasi dengan diagram  UML.  Beberapa  diagram  yang dibuat pada tahap ini antara lain adalah:
1) Use Case Diagram
Use  case  diagram berfungsi  untuk memberikan visualisasi mengenai hubungan  yang  terjadi  antara  aktor dengan  sistem  (Voutama  &  Novalia, 2021).
2) Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan berbagai  macam  aktivitas  yang  dapat dilakukan  oleh user terhadap  sistem pakar  (Voutama  &  Novalia,  2021). Gambar  3  adalah  contoh activity
diagram yang telah dibuat:
3) Sequence Diagram Sequence  diagram berguna  untuk menampilkan  urutan  interaksi  yang terjadi antar objek sehingga menghasilkan  sebuah output yang diinginkan.  Gambar  4  berikut  ini merupakan  contoh sequence  diagram dari sistem pakar deteksi dini HIV/AIDS yang berisi urutan interaksi yang  akan  terjadi  pada  saat  pengguna ingin  melihat  isi/detail  dari  sebuah artikel yang terdapat pada sistem pakar deteksi dini HIV/AIDS.
Gambar 3. Activity Diagram Menu Tentang
Kami Gambar 2. Alur Kerja Sistem Pakar
4) Class Diagram Class  diagram merupakan  diagram yang  digunakan  untuk  memberikan visualisasi  mengenai  struktur  yang terdapat  di  dalam  sebuah  sistem dengan  memberikan  gambaran  dari setiap  kelas  dengan  disertai  dengan relasi  yang  terjadi  antara  satu  kelas dengan kelas yang lainnya.
b. Desain Arsitektur Interface
Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini adalah  membuat  desain  struktur  tampilan antarmuka  dari  setiap  halaman  yang terdapat  pada  sistem  pakar  deteksi  dini HIV/AIDS. Pada tahap ini semua tampilan baik  dari  segi  admin  ataupun  pengguna akan dibuat desainnya dengan menggunakan
aplikasi balsamiq wireframes.
Gambar  5  dan  6  merupakan  contoh desain interface dari  sistem  pakar  deteksi dini HIV/AIDS.
Gambar 5. Desain Interface Halaman Beranda
Gambar  6  merupakan  hasil  desain interface halaman  anggota  yang  hanya dapat diakses oleh admin.
c. Implementasi
Pada  tahap  ini  proses  yang  dilakukan adalah  mengimplementasikan  desain  yang telah dibuat ke dalam bahasa pemrograman. Bahasa yang digunakan pada sistem pakar ini  adalah  bahasa  pemrograman  PHP karena sistem pakar ini dibuat berbasis web. Gambar  7  merupakan  hasil  implementasi dari  halaman  beranda  yang  akan  terbuka pertama kali pada saat pengguna membuka sistem pakar deteksi dini HIV/AIDS.
Gambar 7. Implementasi Halaman Beranda
Gambar 8. Implementasi Halaman Konsultasi Gambar  8  menunjukan  halaman konsultasi  yang  digunakan  oleh  pengguna untuk  melakukan  konsultasi  dengan  cara mengisi  kondisi  berdasarkan  gejala  yang dialami.
4. Pengujian Setelah sistem berhasil diimplementasikan,  langkah  selanjutnya
Gambar 4. Sequence Diagram Detail Artikel
Gambar 6. Desain Interface Halaman Anggota (Admin)
adalah melakukan pengujian untuk mengetahui  berbagai  macam  kesalahan yang  ada  pada  sistem  pakar  tersebut. Beberapa  pengujian  yang  dilakukan  pada penelitian ini antara lain adalah:
a. Black Box Testing
Black box testing merupakan pengujian yang hanya melakukan pengujian dari segi tampilan tanpa memperhatikan kode pemrograman.  Tabel  7  merupakan  hasil pengujian black box testing yang dilakukan pada  halaman  beranda  dimana  hasil pengujian  menunjukan  bahwa  respon sistem telah sesuai dengan harapan.
Tabel 7. Black Box Testing Halaman Beranda
Pengujian Hasil yang diharapkan Respon Sistem Kesimp ulan Memilih menu beranda Sistem menampilkan halaman beranda Sesuai harapan Diterima Memilih tombol konsultasi Sistem menampilkan form konsultasi Sesuai harapan Diterima Memilih menu konsultasi Sistem menampilkan form konsultasi Sesuai harapan Diterima Memilih menu artikel Sistem menampilkan halaman artikel Sesuai harapan Diterima Memilih menu tentang kami Sistem menampilkan halaman tentang kami Sesuai harapan Diterima Memilih menu admin Sistem menampilkan form log in Sesuai harapan Diterima b. User Acceptance Test User  acceptance  test merupakan
pengujian yang dilakukan untuk mengetahui  respon  pengguna  terhadap sistem  pakar  yang  telah  dibuat.  Metode yang digunakan yaitu dengan membagikan kuesioner  secara online terhadap  50 pengguna  yang  berisi  5  pertanyaan  terkait tampilan, dan 5 pertanyaan terkait manfaat dengan menggunakan skala likert. Tabel 8 merupakan  bobot  nilai  yang  terdapat  pada skala likert:
Tabel 8. Bobot Nilai Skala Likert Jawaban Bobot Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Tidak Setuju (TS) 2 Netral (N) 3 Setuju (S) 4 Sangat Setuju (SS) 5 Sumber: Rudi Supriatna, 2018
Setelah  kuesioner  disebarkan  kepada pengguna,  maka  diperoleh  hasil  kuesioner yang telah diolah dengan frekuensi jumlah jawaban yang akan ditampilkan pada tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Hasil Kuesioner
Pertanyaan Frekuensi Jawaban STS TS N S SS Tampilan 1 0 1 6 33 10 2 0 1 3 31 15 3 0 0 6 31 13 4 0 1 7 29 13 5 0 0 6 32 12 Jumlah 0 3 28 156 63 Manfaat 1 0 2 6 29 13 2 0 0 10 27 13 3 0 0 12 25 13 4 0 1 8 27 14 5 0 0 3 28 19 Jumlah 0 3 39 136 72
Hasil frekuensi jawaban dari kuesioner digunakan untuk menghitung total skor dari segi tampilan dan segi manfaat dengan cara menghitung  jumlah  frekuensi  dari  setiap nilai  skala likert kemudian  dikalikan dengan  bobot  nilai  dari  setiap  jawaban sehingga  diperoleh  hasil  seperti  yang terlihat pada tabel 10.

## Tabel 10. Total Skor dari Segi Tampilan dan Segi Manfaat
Pertanyaan Nilai  Jumlah Bobot Jumlah *Bobot Tampilan STS 0 1 0 TS 3 2 6 N 28 3 84 S 156 4 624 SS 63 5 315 Total Skor 1029 Manfaat STS 0 1 0 TS 3 2 6 N 39 3 117 S 136 4 544
SS 72 5 360 Total Skor 1027
Setelah  total  skor  dari  segi  tampilan dan manfaat diketahui, langkah selanjutnya adalah  menghitung  persentase  dari  segi tampilan dan segi manfaat. Untuk menghitung  persentase  tersebut  maka  kita perlu  menghitung  nilai  maksimum  untuk pertanyaan tersebut dengan cara berikut:
Nilai Max = Jumlah Responden ∗ Jumlah Pertanyaan ∗ Bobot Maksimum Nilai Max = 50 ∗ 5 ∗ 5 Nilai Max = 1250 Setelah  nilai  maksimum  diketahui, maka langkah
selanjutnya
adalah menghitung  persentase  dari  segi  tampilan dan manfaat dengan cara berikut:
1) Persentase Tampilan
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑥 ∗ 100 % 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 1029 1250 ∗ 100 % 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 =  82,3% 2) Persentase Manfaat
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 1027
1250 ∗ 100 %
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 =  82,2%
Tabel 10. Kriteria Interpretasi Nilai Persentase Interpretasi Nilai 0%-20% Sangat Lemah 21%-30% Lemah 41%-60% Cukup 61%-80% Kuat 81%-100% Sangat Kuat Sumber: Rudi Supriatna, 2018
Berdasarkan hasil perhitungan persentase yang telah dilakukan maka dapat diketahui bahwa tanggapan dari responden dari  terhadap  sistem  pakar  deteksi  dini HIV/AIDS  dari  segi  tampilan  dan  segi manfaat  berdasarkan  tingkat  penerimaan adalah  sangat  kuat,  hal  ini  sesuai  dengan teori yang disajikan dalam tabel 11 dimana apabila persentase nilai  berada diatas 80% maka  interpretasi  nilai  yang  dihasilkan adalah sangat kuat.
5. Dokumentasi
Berikut ini adalah cara untuk melakukan  konsultasi  pada  sistem  pakar deteksi dini HIV/AIDS.
a. Buka aplikasi sistem pakar deteksi dini HIV/AIDS pada browser yang terdapat di perangkat masing-masing.
b. Pada saat aplikasi sudah terbuka, maka tampilan  awal  sistem  adalah  halaman beranda,  gambar  9  adalah  tampilan halaman beranda.
Gambar 9. Tampilan Halaman Beranda
c. Cara untuk mengakses halaman konsultasi  adalah  dengan  menekan tombol  konsultasi  yang  terdapat  pada halaman beranda atau dengan menekan menu  konsultasi  yang  terdapat  pada bagian  atas  seperti  yang  terlihat  pada gambar 10.
Gambar 10. Tombol Konsultasi
d. Setelah  menu  konsultasi  terbuka, langkah  selanjutnya  adalah  mengisi form konsultasi seperti pada gambar 11 kemudian menekan tombol selanjutnya.
Gambar 11. Tampilan Form Konsultasi
e. Setelah  itu  pengguna  mengisi  kondisi berdasarkan dengan gejala yang dialami dan menekan tombol lihat hasil Halaman konsultasi dapat dilihat pada gambar 12..

## Gambar 12. Tampilan Halaman Konsultasi
f. Setelah  pengguna  menekan  tombol lihat hasil maka sistem akan menampilkan halaman hasil konsultasi.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Perancangan sistem pakar deteksi dini HIV/AIDS dilakukan
dengan menggunakan  metode Expert  System Development  Life  Cycle (ESDLC) yang  terdiri  dari  tahap  penilaian, akuisisi  pengetahuan,  perancangan, pengujian, serta dokumentasi.
2. Sistem  pakar  deteksi  dini  HIV/AIDS diimplementasikan berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  serta  basis  data MySQL. Metode yang digunakan pada sistem pakar ini adalah metode forward chaining sebagai mesin inferensi, serta metode certainty factor untuk menghitung  nilai  keyakinan  pakar terhadap hasil diagnosis yang diberikan oleh sistem.
3. Proses evaluasi sistem pakar dilakukan dengan  menggunakan  beberapa  cara, diantaranya black box testing dan user acceptance  test .  Hasil  dari black  box testing menunjukan  bahwa  sistem
berjalan  dengan  baik,  kemudian  hasil user  acceptance  test yang  dilakukan menunjukan penilaian dari segi tampilan  memiliki  persentase  82,3%, dan  dari  segi  manfaat  memiliki persentase  sebesar  82,2%,  artinya sistem dapat diterima oleh masyarakat dengan interpretasi sangat kuat.

## DAFTAR PUSTAKA
Akil, I. (2017). Analisa Efektifitas Metode
Forward  Chaining  dan  Backward Chaining  pada  Sistem  Pakar. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 13 (1), 35–42.
Apriliani,  P.  F.,  &  Mustafidah,  H.  (2017). Implementasi  Certainty  Factor  Pada Diagnosa  Penyakit  Infeksi  Tropis. Jurnal  Riset  Sains  Dan  Teknologi ,
1 (1), 22–36.
Direktur  Jenderal  P2P.  (2020). Laporan
Perkembangan HIV AIDS & Penyakit Infeksi  Menular  Seksual  (PIMS) Triwulan IV Tahun 2019 . Kementerian Kesehatan RI. Fajrin,  M.,  &  Destiani,  D.  (2016). Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Kanker Mulut. Jurnal Algoritma , 12 (2), 192–198. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.1
2-2.192
Hayadi, B. H. (2016). SISTEM PAKAR (1st ed.). Deepublish.
Iskandar, D. (2017). Sistem Pakar
Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Kol Menggunakan Metode Certainty Factor. Pelita Informatika Budi Darma , 16 (1), 10–15. https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/artic le/download/247/231 Kementerian Kesehatan RI. (2020).
Infodatin  HIV  AIDS .  Pusat  Data  dan Informasi  Kementerian  Kesehatan  RI (Pusdatin). https://pusdatin.kemkes.go.id/resourc es/download/pusdatin/infodatin/infod atin-2020-HIV.pdf
Situmeang,  B.,  Syarif,  S.,  &  Mahkota,  R. (2017). Hubungan Pengetahuan HIV / AIDS dengan Stigma terhadap Orang
dengan  HIV  /  AIDS  di  Kalangan Remaja  15-19  Tahun  di  Indonesia  ( Analisis  Data  SDKI  Tahun  2012  ).
Jurnal Epidemiologi Kesehatan Indonesia , 1 (2), 35–43.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.74 54/epidkes.v1i2.1803 Supriatna,  R.  (2018). Implementasi  Dan User  Acceptance  Test  (  UAT) Terhadap  Aplikasi  E-Learning  pada Madrasah  Aliyah  Negeri  (MAN)  3 Kota  Banda  Aceh .  Universitas  Islam Negeri Ar-Raniry. UNAIDS.  (2020). UNAIDS  DATA  2020 .
Joint  United  Nations  Programme  on HIV/AIDS. https://www.unaids.org/sites/default/f iles/media_asset/2020_aids-data- book_en.pdf Voutama, A. (2018). Perancangan Aplikasi
M-Discussion Berbasis Android Sebagai  Wadah  Diskusi  Sekolah. Syntax: Jurnal Informatika , 7 (2), 116– 124. https://doi.org/https://doi.org/10.3570 6/syji.v7i2.1707 Voutama,  A.,  &  Novalia,  E.  (2021). Perancangan  Aplikasi  M-Magazine Berbasis  Android  Sebagai  Sarana Mading  Sekolah  Menengah  Atas.
Jurnal  Tekno  Kompak , 15 (1),  104–
115.
https://doi.org/https://doi.org/10.3336 5/jtk.v15i1.920