## PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH BERBASIS WEBSITE
Elsa Oktarina 1 , Gonan Sumadi 2
1 Program Studi Managemen Informatika AMIK SIGMA Palembang
2 Program Studi Managemen Informatika AMIK SIGMA Palembang e-mail: 1 elsaoktarina1510@gmail.com , 2 sumadi.gonan.sigma@gmail.com

## Abstrak
Sistem pakar merupakan suatu sistem yang diciptakan dari basis pengetahuan ataupun keahlian seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu  yang  dituangkan  ke  dalam  suatu  sistem  atau  program komputer  yang  tersaji  dengan  tampilan-tampilan  komunikatif  sehingga  dapat  digunakan  oleh semua  orang  meskipun  diluar  pengetahuannya.  Sistem  pakar  menghasilkan  suatu  keputusan layaknya  seorang  pakar.  Dalam  penelitian  ini,  penerapan  sistem  pakar  terfokus  dalam mendiagnosa  gejala-gelaja  yang  ada  pada  penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  yang disebabkan oleh serangan nyamuk Aedes Aegypti. Sistem pakar diagnosa gejala-gejala penyakit DBD  ini  menerapkan  metode  Certainty  Factor  dalam  mengukur  tingkat  keyakinan  terhadap gejala-gejala  yang  ditimbulkan  oleh  penyakit  demam  berdarah.  Hasil  dari  metode  certainty factor tersebut selanjutnya akan diimplementasikan ke dalam program komputer dalam bentuk Website  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Hasil  akhir dari  penelitian  ini  adalah  terciptanya  suatu  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi  dan  mendiagnosa gejala-gejala yang ditimbulkan oleh penyakit DBD.
Kata Kunci : DBD; Aedes Aegypti ; Sistem Pakar Certainty Factor; Web Mobile

## Abstract
An  expert  system  is  a  system  created  from  the  knowledge  base  or  expertise  of  an  expert  in  a particular  field  which  is  poured  into  a  system  or  computer  program  that  is  presented  with communicative  displays  so  that  it  can  be  used  by  everyone  even  though  it  is  outside  their knowledge. The expert system produces a decision like an expert. In this study, the application of an expert system focused on diagnosing the symptoms of Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) caused  by  the  attack  of  the  Aedes  Aegypti  mosquito.  This  expert  system  for  diagnosing  the symptoms  of  dengue  fever  applies  the  Certainty  Factor  method  in  measuring  the  level  of confidence in the symptoms caused by dengue fever. The results of the certainty factor method will  then  be  implemented  into  a  computer  program  in  the  form  of  a  website  using  the  PHP programming language and MySQL database. The final result of this research is the creation of an application that can detect and diagnose the symptoms caused by dengue disease.
Keywords : Dengue fever; Aedes Aegypti;  Certainty Factor Expert System, Mobile Web

## I PENDAHULUAN
Pengaruh  dan  peran  teknologi informasi  pada  saat  ini  benar-benar dibutuhkan  di  segala  aspek  kehidupan dan  bidang,  salah  satunya  merupakan aplikasi perangkat lunak yang menggunakan basis
pengetahuan (knowledge  based)  dengan  meniru  ahli atau  kepakaran  tertentu.  Istilah  untuk perangkat  lunak  ini  dikenal  dengan sebutan  sistem  pakar.  Sistem  ini dibangun  dengan  meniru  keahlian seorang  pakar  dalam  menyelesaikan suatu  permasalahan  baik  dalam  bidang bisnis,  psikologi,  maupun  kesehatan. Seorang pakar memiliki peranan penting  dalam  suatu  sistem  komputer yang  memiliki  cara  kerja  dalam memberikan suatu solusi permasalahan . Demam  Berdarah  Dengue  (DBD) merupakan  penyakit  yang  disebabkan oleh semacam virus dari nyamuk Aedes Aegypti  [1].  Dahulu  DBD  disebut sebagai  penyakit  yang  berasal  dari nyamuk yang dapat menyebabkan nyeri pada sendi dan otot dimana tulang akan terasa  nyeri  yang  sangat  hebat.  DBD dapat menyebabkan gejala demam yang sangat tinggi hingga mencapai diatas 38 drajat celcius, ruam dan nyeri otot, bisa lebih  parah  karena  dapat  menyebabkan pendarahan,  penurunan  tekanan  darah, hingga  berakibat  fatal  menyebabkan kematian.
Gejala  penyakit  DBD  selama  ini didiagnosa  masyarakat  awam  berdasarkan ciri-ciri  yang  diketahui  tanpa  adanya  fakta dan  pertimbangan  medis  lainnya.  Sehingga masyarakat
atau penderita sulit membedakan  dengan  penyakit-penyakit demam  biasa  pada  umumnya.  Akibatnya penyakit  tersebut  ditangani  dengan  cara yang  salah.  Agar  tidak  ada  kesalahan
diagnosa dan untuk mempermudah masyarakat atau penderita mengetahui sejak dini  penyakit  yang  diderita  dan  agar  tidak terlambat mendapatkan pengobatan dikarenakan  seorang  dokter  atau  pakar memiliki keterbatasan waktu, maka dibutuhkanlah  suatu  sistem  pakar  yang dapat  mengenali  gejala-gejala  penyakit
DBD  yang  berbasis  website  sehingga masyarakat dapat dengan mudah mengaksesnya.
Ada banyak metode dalam sistem pakar,  salah  satunya  adalah  metode certainty  factor.  Metode  ini  digunakan untuk mengatasi permasalahan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan  dan  memberikan  ruang  pada pakar dalam memberikan nilai keyakinan  terhadap  pengetahuan  yang disampaikannya  [2].  Kelebihan  metode ini  antara  lain  sangat  cocok  untuk sistem pakar dalam mendiagnosa sesuatu yang belum pasti dan keakuratan data yang terjaga. Kemudian,  hasil  dari  kepakaran  ini diimplementasikan  kedalam  program komputer  dalam  bentuk  aplikasi  web yang dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.  Diharapkan  dengan  adanya aplikasi ini dapat mengurangi kesalahan diagnosa ataupun
ketidaktahuan masyarakat terhadap gejala-gejala DBD.
II

## TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Relevan
Penerapan  sistem  pakar  dalam mendiagnosa penyakit banyak dimanfaatkan sebagai subjek penelitian, salah  satunya  yang  dilakukan  oleh Yanto dkk [3]. Penelitian ini menggunakan  metode  forward  chaining pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk
mendiagnosa penyakit pada anak balita. Hasil  evaluasi  dari  50  data  uji  coba menghasilkan tingkat akurasi sebesar 82 % dimana 41 hasil diagnosa benar dan 9 diagnosa  yang  salah.  Motode  forward chaining juga digunakan dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gozzal dan  Indarti  [4],  dengan  studi  kasus penyakit  pencernaan  pada  anak  balita dengan akurasi sistem kepakaran
sebesar  93.33  %.  Sistem  ini  dibangun dalam flatform android. Metode
forward  chaining  juga  digunakan  pada sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit  ISPA  seperti  yang  dilakukan oleh  Ramadhani,  dkk  [5].  Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94 % dari 100 data uji yang diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi web. Beberapa  sistem  pakar  juga digunakan dalam
mendiagnosa penyakit.  Penyakit  malaria  menjadi fokus  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sitorus  [6].  Dengan  menggunakan metode  backward  chaining,  dihasilkan suatu  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi dan  mendiagnosa  gejala-gejala  awal yang  terdapat  pada  penyakit  malaria. Sistem  pakar  juga  dapat  digunakan dalam  mendiagnosa  penyakit  umum pada  manusia.  Seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  Ariyawan  [7],  dengan menggunakan  metode  forward  chaining menghasilkan suatu sistem pakar dalam mendeteksi  penyakit  demam  berdarah, cikungunya,  malaria,  kaki  gajah,  dan demam  penyakit  kuning.  Penggunaan metode  forward  chaining  yang  lainnya diimplementasikan  dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Setiadi,  dkk  [8]. Penelitian ini difokuskan untuk
mendiagnosa  penyakit  lambung  yang diderita oleh manusia dengan hasil akhir berupa aplikasi yang berbasiskan web.
Penerapan metode certainty factor  juga  banyak  diterapkan  dalam sistem  pakar.  Salah  satunya  penelitian yang dilakukan oleh Wahyuningsih dan Zuhriyah [9], penelitian ini fokus dalam mendiagnosa  penyakit  campak  rubella pada  anak  yang  diimplementasikan  ke dalam bentuk aplikasi website.
Dari beberapa penelitian tentang sistem  pakar  yang  telah  dijabarkan diatas,  telah  banyak  penelitian  tentang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit.  Oleh  sebab  itulah  peneliti mengambil kesimpulan untuk menerapkan  sistem  pakar  terhadap diagnosa penyakit DBD dengan menggunakan metode certainty factor. 2.2 Metode Certainty Factor Metode Certainty Factor
diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Shortliffe Buchanan  dalam  pembuatan  MYCIN  pada tahun  1975  untuk  mengatasi  pemikiran ketidakpastian  seorang  ahli  pakar  [10]. Pada  konsep  Certainty  Factor  ini  juga sering  dikenal  dengan  adanya  believe  dan disbelieve.  Believe  merupakan  keyakinan, sedangkan
disbelieve merupakan ketidakyakinan. Certainty factor didefinisikan dalam persamaan berikut ini: (    )      (    )      (    ) Pers. (1)
Keterangan:
CF [h,e] =  Certainty  Factor  dalam hipotesis h yang dipengaruhi oleh fakta e. MB [h,e] =  Measure  of  believe,
merupakan  nilai  kenaikan dari  kepercayaan hipotesis h dipengaruhi oleh fakta e.
MD [h,e] =  Measure  of  disbelieve,
merupakan  nilai  kenaikan  dari  ketidak
percayaan  hipotesis  h  dipengaruhi  oleh fakta e.
H = hipotesa F = evidence
Untuk  mengkombinasikan  dua  atau lebih  aturan,  sistem  berbasis  pengetahuan dengan  beberapa  aturan,  masing-masing darinya  menghasilkan  kesimpulan  yang
sama tetapi faktor ketidakpastiannya berbeda, maka setiap aturan dapat ditampilkan  sebagai  potongan  bukti  yang mendukung  kesimpulan  bersama.  Untuk menghitung CF (keyakinan) dari kesimpulan diperlukan bukti pengkombinasian sebagai berikut: ( ) Pers. 2

## III METODOLOGI PENELITIAN
Extreme  Programming  Approach terdiri  dari  4  tahapan  perancangan  utama, yaitu planning , design , coding ,  dan testing [11].  Gambar  1  menunjukkan  alur  proses dari XP approach.
Sumber: Hindayani. S, 2018
Gambar 1. XP Process
1 Planning
a. Tahap Eksplorasi Merupakan tahapan awal dari
pendekatan  XP,  pada  tahapan  ini,  peneliti melakukan  eksplorasi  kebutuhan user yang dijabarkan  dengan  menggunakan User Stories (US). US dideskripsikan
berdasarkan  hasil  dari interview kepada klien.  Tabel  1  menyajikan user  stories dari sistem yang akan dirancang.
Tabel 1 User Stories No User Kebutuhan Sistem 1 Admin - Melakukan login - Mengelola/ memanipulasi ( insert , update , dan delete ) seluruh content dan informasi yang akan ditampilkan pada halaman website . 2 Pasien / masyarakat - Dapat melihat seluruh informasi yang ditampilkan pada halaman website . Sumber: Hasil Analisis Kebutuhan
b. Tahap Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  ini,  akan
dihasilkan kebutuhan bisnis, dan kebutuhan sistem,  dengan  mengacu  kepada  tahapan sebelumnya, yakni tahap eksplorasi.
1) Kebutuhan Bisnis
Kebutuhan  bisnis  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  kebutuhan  perangkat  keras dan  kebutuhan  perangkat  lunak.    Rincian kebutuhan bisnis ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 Rincian Kebutuhan Bisnis Perangkat Keras Perangkat Lunak PC/ Laptop - XAMPP Control Panel - MySQL
Sumber: Hasil Analisis Kebutuhan
2) Kebutuhan Sistem Kebutuhan sistem adalah analisis yang dilakukan  terhadap  fungsionalitas  sistem serta perancangan data. Gambar 2 menyajikan use  case diagram  dari  sistem yang akan dirancang.
Sumber: Hasil Pengolahan Sistem Gambar 2. Use Case Diagram Sistem 2 Design Pada tahapan desain, dilakukan
pemodelan  sistem  berdasarkan  hasil  dari analisis kebutuhan. Desain sistem ini dalam perancangannya  nanti bersifat fleksibel dan dinamis  disesuaikan  dengan  masukan- masukan dari klien.

## 3 Coding
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pengkodean  sistem pakar  ini .  Bahasa Pemrograman  yang  digunakan  yaitu  PHP dengan database MySQL.
4 Testing
Tahapan pengujian setiap bagian menu
dan sub menu apakah berfungsi sebagaimana mestinya dengan menggunakan metode blackbox testing .

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  akan  dijelaskan  tentang tampilan  hasil  program  dan  pembahasan dari  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit Demam  Berdarah  menggunakan  metode certainty  factor.  Tampilan  program  sistem pakar  ini  dibagi  menjadi  2  bagian,  yaitru tampilan  halaman  user  dan  tampilan halaman admin.
1 Halaman Login Administrator
Form  login  administrator  digunakan untuk melakukan login admin untuk masuk ke  halaman  utama  aplikasi.  Untuk  login admin  ini  pengguna  harus  memasukkan
username  dan  password  sehingga  dapat diberikan  hak  akses  ke  sistem  pakar. Tampilan  form  login  admin  dapat  dilihat pada gambar 3 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 3. Form Login Administrator

## 2 Halaman Home Admin
Halaman  home  admin  berisi  menu yang  dapat  digunakan  oleh  admin  seperti beranda,  data  master,  data  transaksi  (basis pengetahuan),  laporan,  ganti  sandi  dan keluar.  Tampilan  halaman  home  admin dapat dilihat seperti pada gambar 4 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem
Gambar 4. Halaman Home Admin

## 3 Halaman Olah Penyakit
Halaman  olah  penyakit  digunakan untuk mengolah data penyakit pada sistem pakar demam berdarah. Tampilan olah data penyakit seperti pada gambar 5 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 5. Halaman Olah Penyakit
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
4 Form Olah Gejala
Form olah  gejala  digunakan  untuk memasukkan  data  gejala  ke  dalam sistem.  Tampilan  olah  gejala  dapat dilihat seperti pada gambar 6 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 6. Form Olah Gejala
5 Form Basis Pengetahuan
Form basis  pengetahuan  digunakan oleh  admin  untuk  mengolah  data  basis pengetahuan menggunakan
metode
certainty  factor,  data  basis  pengetahuan akan dimasukkan ke dalam sistem. Adapun tampilan  basis  pengetahuan  dapat  dilihat pada gambar 7 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 7. Halaman Basis Pengetahuan
6 Form Awal Pengguna
Halaman  awal  pengguna  digunakan untuk  penguna  yang  akan  melakukan diagnosa penyakit demam berdarah, halaman awal pengguna berisi menu seperti beranda,  infomasi,  konsultasi  dan  tentang aplikasi.  Adapun  tampilan  halaman  awal pengguna  dapat  dilihat  pada  gambar  8 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 8. Halaman Awal Pengguna 7 Form Input Penguna Halaman hasil digunakan untuk memasukkan  data  pengguna  ke  dalam sistem,  ada  beberapa  item  yang  harus diisikan  pada  halaman  input  pengguna seperti  nama  jenis  kelamin  dan  usia. Selanjutnya setelah diinputkan data pengguna  lalu  pilih  lanjutkan.  Adapun tampilan form input pengguna dilihat pada gambar 9 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 9. Halaman Input Pengguna 8 Form Hasil Diagnosa Halaman hasil digunakan untuk menampilkan  hasil  dari  proses  diagnosa penyakit. Hasil proses diagnosa menampilkan hasil dengan identitas pendiagnosa  pada  bagian  atas,  kemudian ditampilkan  informasi  gejala-gejala  yang dipilih  sebelumnya  pada  tahap  diagnosa, dan  hasil  diagnosa  pada  bagian  bawah dengan  menampilkan  nama  penyakit  yang terdeteksi, penjelasan definisi penyakit dan solusi untuk pengangannya penyakit
Demam  Berdarah.  Adapun  tampilannya dapat dilihat pada gambar 10 berikut:
Sumber: Hasil Interface Sistem Gambar 10. Halaman Konsultasi V

## KESIMPULAN
Dari pembahasan diatas, dapat disimpulkan  bahwa  hasil  perancangan dengan  sistem  pakar  penyakit  Demam Berdarah  dapat  diterapkan  dan  berjalan dengan baik. Framework dengan menggunakan  XP  memberikan  kemudahan dalam  menerima  masukan  terhadap  klien sehingga  aplikasi  bersifat user  friendly . Sistem ini memberikan dan memungkinkan masyarakat maupun pasien untuk melakukan akses ke sistem dengan memasukkan  gejala-gejala  yang  dirasakan, kemudian sistem akan mendiagnosis berdasarkan  gejala-gejala  yang  dihasilkan. Diharapkan dengan adanya sistem ini dapat membantu  masyarakat  dalam  mendeteksi penyakit  demam  berdarah  sehingga  dapat meningkatkan indeks kesehatan masyarakat dan melakukan pencegahan dini.

## VI SARAN
Kepada  semua  pihak  yang  berniat untuk  mengadakan  penelitian  dengan  tema serupa,  disarankan  untuk  memberikan tambahan antara lain: Pengembangan sistem langsung terintegrasi dengan tampilan android.
VII DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Sofyan,  J.  Jarudin,  and  Y. Ayash,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Demam Berdarah
Dengue dengan Metode Certainty Factor,” J.  Sisfotek  Glob. ,  vol. 10, no. 1, 2020, doi: 10.38101/sisfotek.v10i1.274. [2] B.  Pratama  and    jijon  R.  Sagala, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Akibat  Virus  Nyamuk  Aedes Aegpty  Dengan  Menggunakan Metode Certainty Factor,” Excell. Midwifery  J. ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 68–73, 2019, doi: 10.31219/osf.io/pgc8a.
[3] A.  V.  Pakpahan et  al. ,  “Sistem
Pakar  Untuk  Tumbuh  Kembang Anak Menggunakan Metode Forward  Chaining,” Simetris  J.
Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  817– 824, 2018.
[4] R.  M.  Gozzal  and  D.  Indarti, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan Balita dengan Metode Forward Chaining  Berbasis  Android,” J. Ilm.  Inform.  Komput.  Univ. Gunadarma ,  vol.  22,  no.  3,  pp.
180–190, 2017. [5] T.  F.  Ramadhani,  I.  Fitri,  and  E. T.  E.  Handayani,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis  Web  Dengan  Metode Forward  Chaining,” JOINTECS
(Journal  Inf.  Technol.  Comput.
Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  81,  2020,
doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[6] B.  P.SITORUS,  “Sistem  Pakar
Mendiagnosa  Penyakit  Malaria Berbasis  Web,”  in Prosiding
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
Seminar Nasional Inovasi Teknologi , 2017, pp. 122–130. [7] M.  D.  Ariyawan,  “Aplikasi
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit
Umum  Pada  Manusia  Berbasis Web,” J. Elektron. Ilmu Komput. Udayana ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  59– 67, 2018.
[8] A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  I.  P.
Nugroho, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Forward Chaining,” J.  Pendidik.  Inform. dan  Sains ,  vol.  8,  no.  1,  p.  19, 2019, doi:
10.31571/saintek.v8i1.1034.
[9] W.  Pujianti  and  Z.  Sitti,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Campak  Rubella  pada  Anak Menggunakan  Metode  Certainty Factor  Berbasis  Website,” J.
Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol.  1,  no.  1,  2020,  doi:
10.25126/jtiik.202182710. [10]  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. [11]  R.  Rahmi,  R.  Sari,  and  R. Suhatman, “Pendekatan Metodologi Extreme Programming  pada  Aplikasi  E- Commerce  (Studi  Kasus  Sistem
Informasi  Penjualan  Alat-alat Telekomunikasi),” J.  Komput.
Terap. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  83–92,
2016.