## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643

## Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Diagnosis Gangguan Depresi
Septian Rico Hernawan * , Hanung Adi Nugroho, Indriana Hidayah
Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Email: 1,* septianrico@mail.ugm.ac.id, 2 adinugroho@ugm.ac.id, 3 indriana.h@ugm.ac.id Email Penulis Korespondensi: septianrico@mail.ugm.ac.id Submitted: 04/02/2022 ; Accepted: 13/02/2022 ; Published: 28/02/2022
Abstrak −Perkembangan  zaman  dapat  menimbulkan  masalah  dan  tekanan  baik  bagi  individu  maupun  suatu  kelompok. Berbagai macam problematika tersebut tentu dapat mengakibatkan gangguan psikologis salah satunya adalah gangguan depresi. Indonesia sendiri merupakan salah satu negara dengan jumlah penderita gangguan depresi yang cukup tinggi. Gangguan depresi sendiri dapat berakibat mulai dari tidak bersemangat hingga bahkan kematian. Menghadapi permasalahan yang serius tersebut, seharusnya pemerintah dapat menyikapi persoalan gangguan mental yang terjadi saat ini. Akan tetapi realita di lapangan masih jauh  dari  hal  tersebut.  Infrastruktur tidak  memadai,  masalah  pemerataan tiap  daerah,  serta  kekurangan  tenaga ahli  menjadi persoalan utama saat ini. Sistem pakar dinilai menjadi sebuat solusi dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan tersebut. Sistem pakar berbasis web dapat menggantikan peran pakar dalam proses diagnosis awal gangguan depresi, pasien juga dapat mengaksesnya dengan mudah. Adapun metode perhitungan yang diimplementasikan adalah dengan metode Certainty Factor . Metode  tersebut  dinilai  cocok  dalam  diagnosis  depresi.  Penerapan  metode  CF  dalam  diagnosis  depresi  dapat  memberikan tingkat keyakinan hingga 94.9%. Harapannya ialah, sistem pakar akan dapat mengeliminasi human error, mempercepat proses diagnosa, memudahkan tenaga kesehatan, dan memberikan standar bagi pihak terkait dalam penanganan gangguan mental.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Kecerdasan Buatan; Certainty Factor; Depresi
Abstract −Globalization can cause several problems and pressures of mind for both individuals and groups. Various kinds of problems can certainly lead to psychological disorders, one of which is depression. Indonesia itself is one of the countries with a high number of people with depressive disorders. Depressive disorder itself can have many consequences ranging from lack of enthusiasm to even death. Facing these serious problems, the government should be able to address the mental disorder that is currently happening. However, the reality is still far from this. Inadequate infrastructure, equality problems for each region, and shortages of experts are the main problems at this time. The expert system is considered to be a solution in solving thes e problems. Web-based expert systems can replace the role of experts in the process of initial diagnosis of depressive disorders, patients  can  also  access  them  easily.  The  calculation method  implemented  is  the  Certainty  Factor  method. This  method  is considered suitable in the diagnosis of depression. The implementation of the CF method in the diagnosis of depression can provide a confidence level of up to 94.9%. The expert system is expected to be able to eliminate human errors, speed up the diagnostic process, make it easier for health workers, and provide standards for related parties in handling mental disorders.
Keywords : Expert System; Artificial Intelligence; Certainty Factor; Depression

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman.  mempengaruhi  banyak  hal  terkait  kehidupan  manusia.  Mulai  dari  aspek  sosial,  budaya, ekonomi,  maupun  teknologi  yang  berkembang  sangat  pesat[1].  Disisi  lain,  perkembangan  tersebut  dapat memberikan efek positif, namun di lain sisi terkadang dapat menimbulkan masalah dan tekanan baik bagi individu maupun  suatu  kelompok[2].  Tekanan  ini  muncul  dari  kegagalan  individu  dalam  memenuhi  kebutuhan  atau keinginannya. Permasalahan ini kian bertambah parah mengingat kondisi pandemi Covid-19 yang sedang terjadi saat  ini  [3].  Kebutuhan  pokok  tak  terpenuhi,  phk  yang  dialami,  kecemasan  akan  tertular  penyakit,  dan  banyak tekanan lain kian menambah parah beban pikiran. Tekanan ini bisa berasal dari dalam diri, atau faktor dari luar [4]. Berbagai macam problematika dan keputusasaan yang dihadapi tersebut tentu dapat mengakibatkan banyak gangguan psikologis bagi manusia [5]. Salah satunya adalah gangguan depresi.
Depresi merupakan salah satu gangguan mental yang sangat umum terjadi di dunia[6]. Menurut data WHO (2016), terdapat sekitar 35 juta orang terkena depresi[7].  Indonesia sendiri merupakan salah satu negara dengan jumlah penderita gangguan depresi  yang cukup  tinggi.  Prevalensi  gangguan depresi  di  Indonesia ada sebanyak 11,60 % dari jumlah penduduk di Indonesia sekitar 24.708.000 jiwa dan 50 % terjadi pada usia 20-50 tahun. [8] Data Riskesdas tahun 2018 juga menunjukkan prevalensi ganggunan mental emosional yang ditunjukkan dengan gejala-gejala depresi  dan kecemasan untuk  usia 15 tahun ke atas mencapai  sekitar 6.1% dari  jumlah penduduk Indonesia[7]. Berdasarkan data tersebut, semua golongan baik muda dan tua memiliki kemungkinan yang tinggi untuk mengidap gangguan depresi. Gangguan depresi sendiri dapat berakibat dan berdampak pada kondisi mental maupun fisik seseorang. Mulai dari tidak bersemangat hingga bahkan kematian. Salah satu penyebab bunuh diri yang paling dominan di dunia adalah karena depresi [9]. Tentunya gangguan depresi perlu ditangani dengan cepat dan  tepat  karena  jika  tidak,    maka  akan  bertambah  parah,  dan  akhirnya  bisa  membebani  individu,  keluarga, masyarakat, bahkan pemerintah[10].
Menghadapi  permasalahan  yang  serius  tersebut,  seharusnya  pemerintah  dapat  menyikapi  persoalan gangguan mental yang terjadi saat ini. Akan tetapi ketika kita melihat realita di lapangan, hal tersebut nampaknya masih jauh dari terealisir. Menurut data Kementrian Kesehatan tahun 2019, Indonesia hanya memiliki 48 Rumah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643
Sakit Jiwa, terdapat eight provinsi tidak memiliki rumah sakit jiwa sama sekali, dan ada tiga provinsi yang bahkan tidak memiliki Psikiater. Terdapat sejumlah masyarakat Indonesia yang tidak bisa mengakses layanan kesehatan mental. Tidak hanya itu, Indonesia juga kekurangan praktisi dan tenaga ahli. Menurut data The Conversation tahun 2018, terdapat sekitar 451 psikolog klinis (0,15 per 100.000 penduduk), 773 psikiater (0,32 per 100.000 penduduk), dan perawat jiwa 6.500 orang (2 per 100.000 penduduk). Ketersediaan tenaga tersebut jauh dibawah standar yang diterapkan oleh WHO.
Berdasarkan  paparan  tersebut,  terdapat  sebuah  solusi  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi yaitu  dengan  pemanfaatan  media  teknologi  berupa  sistem  pakar  (expert  system).  Sistem  pakar  pada  dasarnya adalah suatu sistem pendukung keputusan yang mengandung kumpulan pengetahuan yang didapat dari pakar guna memecahkan  atau  menyelesaikan  suatu  pengambilan  keputusan  [11].  Sistem  pakar  dapat  menggantikan  peran pakar dalam proses diagnosis awal gangguan depresi. Terdapat banyak metode yang dapat diterapkan dalam sistem pakar.  Penerapan  metode-metode  tersebut  perlu  disesuaikan  dengan  permasalahan  yang  dihadapi.  Metode Certainty  Factor (CF) merupakan  metode  yang  dinilai  tepat  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  ditemui. Metode  CF  dapat  memberikan  perhitungan  tingkat  kepastian  terhadap  kesimpulan  yang  diperoleh  berdasarkan evident gejala[12]. Gangguan depresi memiliki sejumlah klasifikasi tingkatan sehingga pemanfaatan metode CF dinilai tepat  karena akan dapat  memberikan nilai keyakinan untuk  tingkatan depresi  yang dialami.  Harapannya ialah, sistem pakar akan dapat mengeliminasi human error , mempercepat proses diagnosa, memudahkan tenaga kesehatan, dan memberikan standar bagi pihak terkait dalam penanganan gangguan mental.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses  pengerjaan  penelitian  ini  memiliki  sejumlah  tahapan  utama  agar  pengerjaan  jelas,  terstruktur,  dan sistematis. Adapun langkah pengerjaan dalam penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a) Observasi
Proses  pengumpulan  data  dengan  cara   melakukan pengamatan dan dating langsung ke lokasi  penelitian. Pada penelitian yang dilakukan ini, tahap observasi dilakukan pada sejumlah Rumah Sakit serta Rumah Sakit Jiwa  di  Yogyakarta.  Adapaun  lokasinya  adalah  Rumah  Sakit  Jiwa  Grhasia  Pakem  dan  Rumah  Sakit  PKU Muhammadiyah Gamping.
b) Studi Pustaka
Studi  pustaka  bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  serta  bahan  literasi  terkait  dengan topik  penelitian agar  peneliti  memahami  cakupan  masalah  yang  diteliti.  Studi  pustaka  dapat  dilakukan  dengan  mencari informasi dari buku, jurnal, karya ilmiah, internet, konsultasi dan lain sebagainya.
c) Wawancara
Langkah yang dilakukan setelah semua informasi  terkumpul adalah melakukan wawancara. Pada penelitian ini, wawancara dilakukan kepada sejumlah psikolog / psikiater sebagai narasumber ahli. Wawancara nantinya menghasilkan informasi  yang berguna dalam menyusun sistem pakar yang dibangun. Adapun jumlah pakar yang diwawancarai berjumlah empat orang.
d) Analisis Data
Data serta informasi  yang didapatkan berdasarkan hasil wawancara dengan pakar diolah dan dianalisa lebih lanjut guna mendapatkan hasil yang diperlukan dalam penelitian. Berdasarkan olah data tersebut didapatkan basis pengetahuan mengenai sejumlah gejala gangguan depresi serta aturan klasifikasi dan diagnosisnya.
e) Desain Sistem
Setelah semua data diolah dan metode perhitungan diimplementasikan, proses selanjutnya adalah melakukan desain sistem. Seluruh fase kebutuhan dan spesifikasi dirumuskan dalam tahap ini. Cara kerja serta keluaran sistem ditentukan beserta dengan arsitekturnya.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam pembuatan program sistem pakar ini, digunakan metode  pengembangan tipe Waterfall .  Model waterfall merupakan model klasik yang digunakan dalam siklus hidup pengembangan sistem untuk membuat sistem dengan pendekatan linier dan sekuensial [13]. Setiap fase harus diselesaikan sebelum fase berikutnya dimulai dan tidak ada fase yang berjalan bersamaan. Adapun alur proses pengembangan sistem adalah sebagai berikut:
a) Spesifikasi Kebutuhan yaitu mendeskripsikan apa-apa saja yang dibutuhkan guna menyelesaikan pengerjaan program ini
b) Analisis dimana masalah, tujuan, dan solusi dideskripsikan secara jelas dalam perencanaan pengerjaan
c) Perancangan,  yaitu  tahapan  menyusun  desain  sistem  secara  keseluruhan  berdasarkan  variabel  yang  telah dideskripsikan pada tahapan sebelumnya
d) Implementasi merupakan tahapan program dijalankan guna mengetahui alur kerja serta performanya dan juga kesalahan yang mungkin terjadi
e) Pemeliharaan  yaitu  proses  perawatan  program  secara  berkala  guna  menghindari  masalah  program  obsolete yang mungkin terjadi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli[14]. Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan orang awam. Sistem pakar terdiri dari sejumlah komponen utama yaitu inference engine, knowledge base, dan rule [15]. Sistem pakar dapat  menggantikan peran seorang pakar yang pada prinsip kerjanya dapat memberikan hasil  yang pasti, seperti  yang  dilakukan  oleh  seorang  pakar.  Dalam  peneilitan  yang  dilakukan  ini,  pakar  yang  berperan  adalah psikolog / psikiater.

## 2.4 Metode Certainty Factor
Metode Certainty  Factor (CF)  merupakan  salah  satu  teknik  penalaran  yang  ada  dalam  sistem  pakar. Certainty Factor diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN [16]. Certainty Factor merupakan nilai parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan.  Metode Certainty  Factor merupakan  metode  yang  mendefenisikan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan,  untuk menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi[17].  Sehingga  dengan menggunakan Certainty Factor ini dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar. Metode CF memiliki kinerja sistem yang mampu berjalan sesuai kebutuhan fungsional dan hasil presentase akurasi tinggi. Selain itu metode CF dapat mengambarkan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  merupakan  sejumlah  hasil  olah  data  yang  didapat  dari  analisis  ahli  terkait  permasalahan penelitian yang nantinya berperan sebagai basis data yang akan digunakan. Dalam pengerjaan penelitian ini, telah dikumpulkan data yang didapat berdasarkan hasil konsultasi dengan sejumlah psikolog dan psikiater. Data tersebut berupa  data  gejala  gangguan  depresi  serta  aturan  yang  dipakai  dalam  proses  diagnosisnya.  Nantinya  data  ini digunakan  sebagai  basis  utama  dalam  penyusunan  sistem  pakar  sekaligus  pembuktian  terhadap  akurasi implementasi metode yang diterapkan. Berikut merupakan paparan lengkap seluruh data basis pengetahuan yang diperoleh.

## 3.1.1 Data Penyakit
Berdasarkan  konsultasi  dengan  sejumlah  pakar  sebelumnya,  ditentukanlah  tiga  jenis  golongan  utama  untuk klasifikasi gangguan depresi. Gangguan depresi sendiri memiliki banyak sub-category klasifikasi penyakit, namun secara garis besar dapat digolongkan menjadi tiga tingkatan yaitu depresi ringan, depresi sedang, dan depresi berat. Alasan lain penggolongan dibuat seperti ini adalah untuk mempermudah proses pengerjaan sistem dan penalaran metode  nantinya.  Penerapan  metode Certainty  Factor akan  dapat  memberikan  tingkat  keyakinan  terhadap klasifikasi  gangguan depresi  yang diderita.  Hal ini  akan sangat  membantu pakar dalam proses awal assessment gejala  yang  diderita  oleh  pasien.  Adapun  data  lengkapnya  dijelaskan  pada  tabel  dibawah  beserta  dengan  kode penyakit untuk memudahkan proses penalaran metode pada tahapan pengujian.
Tabel 1. Tabel penyakit No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Depresi ringan 2 P02 Depresi sedang 3 P03 Depresi berat

## 3.1.2 Data Gejala
Wawancara dengan pakar juga menghasilkan sejumlah data gejala gangguan depresi. Data gejala ini sangat penting karena akan dijadikan pengukuran utama dalam menentukan klasifikasi jenis depresi.  Terdapat 24 gejala utama yang  penyusunannya  telah  disetujui  oleh  tiga  orang  pakar.  Gejala-gejala  ini  juga  telah  dikelompokan  kedalam empat kategori yaitu :
a) Kategori satu adalah gejala depresi utama
b) Kategori 2 adalah gejala depresi tambahan
c) Kategori 3 adalah gejala mania
d) Kategori 4 adalah gejala depresi khusus
Tentunya terdapat gejala tambahan yang mungkin tidak tercangkup dalam tabel dibawah, batasan tersebut dapat  diselesaikan dengan menambahkan pertimbangan pakar secara manual  terhadap  gejala tambahan tersebut setelah  sistem  selesai  melakukan  kalsifikasi  gejala  depresi.  Berikut  merupakan  paparan  detail  mengenai  tabel gejala gangguan depresi beserta dengan kode gejalanya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643
Tabel 2. Tabel gejala No Kategori Kode Gejala Nama Gejala 1 1 G01 merasa sedih/murung hampir setiap saat 2 G02 kehilangan  minat  atau  rasa  senang  terhadap  hal-hal  yang  dulunya dinikmati 3 G03 merasa tenaganya berkurang atau lelah sepanjang waktu 4 2 G04 sulit berkonsentrasi/fokus 5 G05 sulit tidur atau malah bertambah banyak tidurnya 6 G06 Nafsu makan berkurang 7 G07 merasa diri tidak berguna 8 G08 merasa bersalah akan suatu hal atau diri sendiri 9 G09 melihat masa depan itu suram atau tidak berpengharapan atau pesimis 10 G10 berkurang rasa percaya diri atau harga dirinya 11 G11 mempunyai gagasan atau perbuatan membahayakan diri 12 3 G12 Mood meninggi dan menjadi lebih sensitif ? 13 G13 Berkurangnya kebutuhan tidur ? 14 G14 Meningkatnya aktivitas, perasaan tenaga bertambah, berbicara banyak dan lebih cepat ? 15 G15 Perilaku impulsif atau kurang berhati-hati/sembrono ? 16 G16 Kehilangan inhibisi sosial yang normal sehingga perilakunya menjadi tidak patut 17 G17 Mudah teralihkan 18 G18 Harga diri yang meningkat tetapi tidak realistik 19 4 G19 Memiliki riwayat kehilangan yang bermakna dalam 6 bulan terakhir ? 20 G20 Timbul rasa tidak berharga hampir tiap saat 21 G21 Memiliki untuk ide bunuh diri 22 G22 berbicara atau bergerak lebih lambat hampir setiap saat 23 G23 Memiliki riwayat depresi sebelumnya 24 G24 Memiliki riwayat sakit jiwa/hilang akal ?

## 3.2 Diagnosis Rule
Penentuan proses diagnosis tidak bisa dilakukan sembarang, diperlukan barbagai pertimbangan dari berbagai kasus yang ditemui dan masalah yang dihadapi. Berdasarkan hasil konsulatsi dengan tiga pakar, disusunlah aturan utama dalam proses klasifikasi gangguan depresi tersebut. Penyusunan aturan tentunya disesuaikan dengan data gejala yang sebelumnya didapatkan. Berikut merupakan aturan lengkap mengenai proses klasifikasi gangguan depresi.
Tabel 3. Tabel aturan
No Rule Tingkatan Depresi 1 2 (min) Gejala di Kategori 1 & 2 (min) Gejala di Kategori 2 & 2 (max) Gejala di Kategori 3 & 0 (max) Gejala di Kategori 4 Depresi ringan 2 2 (min) Gejala di Kategori 1 & 3 (min) Gejala di Kategori 2 & 3 (max) Gejala di Kategori 3 & 0 (max) Gejala di Kategori 4 Depresi sedang 3 3 (min) Gejala di Kategori 1 & 4 (min) Gejala di Kategori 2 & 3 (max) Gejala di Kategori 3 & 2 (min) Gejala di Kategori 4 Depresi berat 4 Selain kategori tersebut Tidak depresi

## 3.3 Kuesioner
Pada penelitian ini, suatu  kuesioner yang telah disusun berdasarkan hasil konsultasi  dengan 3 pakar disebarkan terhadap lebih dari 50 responden yang diambil dari gabungan pasien yang terindikasi mengidap gangguan kejiwaan di  rumah  sakit  dan  biro  konsultasi  kejiwaan  serta  orang  awam.  Kuesioner  memanfaatkan  media google  form . Adapun  kuesioner  disusun  berdasarkan  data  gejala  gangguan  depresi  yang  sebelumnya  telah  dijelaskan  diatas. Tiap pertanyaan kuesioner akan memiliki bobot penilaian seperti yang dipaparkan pada tabel dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643
Tabel 4. Tabel bobot penilaian kuesioner
No  Bobot Jawaban 1 0 Tidak 2 0,2 Tidak tahu 3 0,4 Tidak yakin 4 0,6 Sedikit yakin 5 0,8 Cukup yakin 6 1 Sangat yakin

## 3.4 Tabel Penilaian Pakar
Selain  bobot  penilaian  yang  ada  pada  kuesioner,  terdapat  juga  bobot  penilaian  pakar.  Bobot  penilaian  pakar merupakan  salah  satu  derajat  pengukuran  terkait  implementasi  metode  Certainty  Factor  (CF)  yang  dilakukan. Bobot penilaian pakar didapatkan dari pakar terhadap keyakinan sang pakar mengenai kemungkinan suatu gejala merupakan  gejala  depresi.  Bobot  penilaian  pakar  akan  dimisalkan  sebagai  variabel  CF(Pakar).  Adapun  bobot penilaiannya  dilakukan  dengan  skala  penilaian  untuk  tiap  gejala  dengan  skala  1  –  5.  Kemudian  nilai  jawaban dikalikan dengan 0.2 agar mendapatkan nilai desimal yang mudah diolah dan didapatkanlah data penilaian pakar seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Tabel bobot penilaian pakar Kode CF (Pakar) G1 1 G2 1 G3 1 G4 0.6 G5 0.6 G6 0.8 G7 0.8 G8 0.8 G9 0.8 G10 0.6 G11 0.6 G12 0.2 G13 0.2 G14 0.2 G15 0.2 G16 0.4 G17 0.4 G18 0.2 G19 0.6 G20 0.8 G21 1 G22 0.8 G23 0.6 G24 0.2

## 3.5 Pengujian Perhitungan Metode CF
Tahapan pengujian dapat dilakukan dengan melakukan perhitungan metode CF kemudian dicocokan dengan hasil sistem serta klasifikasi dari pakar. Pada proses pengujian ini, diambil sejumlah data hasil kuesioner tersebut untuk diujikan pada implementasi metode CF di sistem pakar. Berikut merupakan salah satu jawaban responden terhadap kuesioner yang diambil untuk proses uji metode.
Tabel 6. Data jawaban responden No Pilihan Gejala Jawaban Nilai 1 G02 Tidak tahu 0.4 2 G03 Tidak yakin 0.6 3 G04 Sedikit yakin 0.6 5 G05 Cukup yakin 0.6 6 G07 Sangat yakin 0.4 7 G09 Sangat yakin 0.4 8 G18 Sangat yakin 0.4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643
Data  jawaban  responden  tersebut  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  aturan  diagnosis  yang  sebelumnya  telah ditetapkan bahwa responden mengalami depresi ringan. Jawaban responden ini kita misalkan sebagai variabel CF (User).  Pakar  memiliki  penilaiannya  sendiri  terhadap  kemungkinan  tiap  gejala  tersebut  merupakan  indikasi gangguan depresi dan dimisalkan dengan variabel CF(Rule) seperti yang sebelumnya dijelaskan diatas. Langkah selanjutnya adalah menghitung CF(Combine) dengan rumus:
CF(Combine) = CF(User) X CF(Rule) (1)
Berikut merupakan proses perhitungannya.
Tabel 7. Perkalian CF(Rule) dengan CF(User) CF CF(Rule) CF(User) CF (Combine) 1 1 0.2 0.2 2 1 0.6 0.6 3 0.6 0.6 0.36 4 0.6 0.6 0.36 5 0.8 0.4 0.32 6 0.8 0.4 0.32 7 0.4 0.4 0.16
Setelah  nilai  CF(Combine)  didapatkan,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  gabungan  seluruh kombinasi jawaban dengan rumus sebagai berikut :
CF Combine (CF1, CF2) = CF1(Combine) + CF2(Combine) * (1 – CF1(Combine)) (2)
Maka perhitungannya adalah:
CF Combine (CF1, CF2) = 0,2 + 0,6 * (1 – 0,2)
= 0,68
Nilai ini bisa kita jadikan sebagai variable CF(old1). Selanjutnya kita kombinasikan dengan pilihan selanjutnya.
CF (CF (old1), CF3) = CF(old1) + CF3(Combine) * (1 – CF3(Combine)) CF(old2) = 0,68 + 0,36 * (1 – 0,68) CF(old2) = 0,7952
Selanjutnya perhitungan kombinasi CF menggunakan rumus (2) yang sama adalah sebagai berikut :
CF (CF(old2), CF4) = 0.7952 + 0.36 * (1 - 0.7952) = 0.7952 + 0.073728 CF(old3) = 0.868928 CF (CF(old3), CF5) = 0.868928 + 0.32 * (1 - 0.868928) = 0.868928 + 0.04194304 CF(old4) = 0.91087104 CF (CF(old4), CF6) = 0.91087104 + 0.32 * (1 - 0.91087104) = 0.91087104 + 0.0285212672 CF(old5) = 0.9393923072 CF (CF(old5), CF7) = 0.9393923072 + 0.16 * (1 - 0.9393923072) = 0.9393923072 + 0.009697230848 CF(old6) = 0.949089538048
Maka presentase tingkat keyakinan adalah 94,9 % . Kemudian setelah dicocokan dengan pengetahuan ahli, maka hasil diagnosis pasien tersebut memenuhi kategori depresi ringan berdasarkan aturan diagnosis yang sebelumnya telah dibuat. Sehingga hasil akhir implementasi metode CF telah cocok dan memiliki tingkat akurasi hingga 94,9%

## 3.6 Implementasi
Tahapan  impelementasi  dilakukan  dengan  cara  membangun  sistem  pakar  berdasarkan  sejumlah  data  yang sebelumnya  telah  didapatkan  serta  menerapkan  metode Certainty  Factor (CF)  dalam  proses  perhitungannya. Sistem  ini  dikembangkan  berbasis  web  dan  berjalan  secara  lokal  karena  akan  memudahkan  pemasangan  serta penggunaannya.  Adapun  jika  ingin  dijalankan  tidak  secara  lokal  juga  bisa  agar  mendukung  konsultasi  secara online dengan pasien mengingat kondisi pandemic covid yang sedang terjadi.
Sistem memiliki sejumlah menu utama yaitu halaman utama, daftar gejala depresi, klasifikasi penyakit, dan hasil.  Halaman  utama  atau  homepage  menjelaskan  mengenai  penjelasan  sistem  dilengkapi  dengan  tombol diagnosa untuk memulai proses diagnosis. Berikut merupakan tampilan halaman utama.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643
Gambar 1. Tampilan halaman utama sistem
Proses diagnosis dapat langsung dimulai dengan cara click tombol “Mulai Diagnosis” tersebut. Pertanyaan yang  sebelumnya  disusun  akan  ditampilkan  kemudian  pasien  akan  menjawab  sesuai  dengan  keadaan  yang dihadapi. Berikut merupakan tampilannya.
Gambar 2. Tampilan pertanyaan diagnosis sistem
Setelah semua pertanyaan telah lengkap dijawab, maka hasil akhir olah data sistem pakar akan langsung ditampilkan. Keluarannya adalah tingkat keyakinan sistem terhadap kecenderungan tingkatan depresi yang dialami oleh pasien. Berikut merupakan tampilannya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 65 − 72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.643
Berdasarkan  hasil  jawaban  pasien,  didapatkanlah  olah  data  dari  sistem  dengan  tingkat  keyakinan  untuk gejala depresi  ringan yaitu 94.91%. Artinya hasil implementasi  sistem telah sesuai  dengan olah data pengujian metode CF yang sebelumnya telah dibuat. Hasil diagnosis sistem juga telah sesuai dengan aturan klasifikasi dari ahli yaitu masuk dalam kategori indikasi gangguan depresi ringan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  pengujian yang telah dilakukan terhadap sistem  pakar dengan metode CF  dapat disimpulkan secara  kesuluruhan  bahwa  sistem  pakar  telah  dapat  menentukan  tingkat  gangguan  depresi  yang  dialami  oleh pasien.  Adapun  keyakinan  hasil  diagnosis  sistem  telah  mencapai  hingga  94,9%.  Nilai  ini  didapatkan  dari perhitungan hasil implementasi metode Certainty Factor . Dengan adanya sistem pakar ini, kendala pasien dalam berkonsultasi baik waktu dan tempat dapat teratasi terlebih lagi pada masa pandemi covid saat ini. Pasien akan dapat  melakukan diagnosis secara online.  Pengimplementasian metode CF dalam sistem pakar  ini dibuat untuk membantu psikolog / psikiater dalam melakukan diagnosa awal pada pasien. Metode CF dalam sistem berperan memberikan basis penilaian terhadap gejala utama dari pasien sehingga memudahkan pakar dalam penilaian awal dengan  memberikan  tingkat  keyakinan  terhadap  indikasi  gejala  depresi.  Selanjutnya  apabila  terdapat  gejala tambahan,  nantinya  proses  akan  dilanjutkan  dengan  konsultasi  tambahan  dengan  pakar  dimana  hasil  olah  data sistem  tadi  dijadikan  pertimbangan  keputusan  klasifikasi  gangguan  depresi.  Adapun  pengembangan  penelitian dapat dilakukan dengan menggabungkan perhitungan metode CF dengan metode lain untuk mendapatkan tingkat keakuratan yang lebih tinggi maupun proses yang lebih cepat.

## REFERENCES
[1] Y.  Lestari,  Mesran,  Suginam,  and  Fadlina,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Tumor  Otak  Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ),” Infotek , 2017.
[2] W. Sulistyorini and M. Sabarisman, “DEPRESI : SUATU TINJAUAN PSIKOLOGIS,” Sosio Inf. , 2017.
[3] S. Winurini, “Permasalahan Kesehatan Mental Akibat Pandemi COVID-19,” Info Singk. Kaji. Singk. terhadap Isu Aktual dan Strateg. , 2020.
[4] J. Andriyani, “STRATEGI COPING STRES DALAM MENGATASI PROBLEMA PSIKOLOGIS,” At-Taujih  Bimbing. dan Konseling Islam , 2019.
[5] A. Dirgayunita, “Depresi: Ciri, Penyebab dan Penangannya,” J. An-Nafs Kaji. Penelit. Psikol. , 2016.
[6] E.  Fourianalistyawati,  R.  A.  Listiyandini,  and  K.  Kunci,  “HUBUNGAN  ANTARA  MINDFULNESS  DENGAN DEPRESI PADA REMAJA The Relationship between Mindfulness and Depression in Adolescents,” 2017.
[7] I. Maulana et al. , “Penyuluhan Kesehatan Jiwa untuk Meningkatkan Pengetahuan Masyarakat tentang Masalah Kesehatan Jiwa di Lingkungan Sekitarnya,” Media Karya Kesehat. , 2019.
[8] A. Astuti, “Sistem Pakar Untuk Mengetahui Gangguan Depresi Mayor Dengan Menggunakan Faktor Kepastian,” Konf. Nas. Sist. dan Inform. 2015 , 2015.
[9] M. B. Santoso, D. H. Siti Asiah, and C. I. Kirana, “BUNUH DIRI DAN DEPRESI DALAM PERSPEKTIF PEKERJAAN SOSIAL,” Pros. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , 2018.
[10]  D. Ayuningtyas, M. Misnaniarti, and M. Rayhani, “Analisis Situasi Kesehatan Mental pada Masyarakat di Indonesia dan Strategi Penganggulannya,” J. Ilmu Kesehat. Masy. , 2018.
[11]  J. A. Biles, “Building expert systems,” Proc. IEEE , 2008.
[12]  M. F. Ghozali and A. Eviyanti, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA DINI PENYAKIT LEUKIMIA DENGAN METODE ‘CERTAINTY FACTOR,’” KINETIK , 2016.
[13]  D. Hughey, “The Traditional Waterfall Approach,” University of Missouri . 2017.
[14]  J.  Arifin,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  dan  Mulut  Manusia  Menggunakan  Knowledge  Base  System  dan Certainty Factor,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , 2016.
[15]  D. Putu and S. Dewi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung dan Paru dengan Fuzzy Logic dan Certainty Factor,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , 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. , 2017.
[17]  A. Supiandi and D. B. Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile,” J. Inform. , 2018.
[18]  A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode Certainty Factor ( CF ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , 2018.