## IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
AdiKurniadi 1) , Sismarwiyanti 2)
Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl. Yos Sudarso No.97 A Kel. Jawa Kanan, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan adi27kurniadi@gmail.com 1 ) , sisma.arsyah@gmail.com 2 )

## Abstract
The expert system for diagnosing diseases with symptoms of fever is a system that will be designed as a tool to diagnose diseases with predetermined symptoms with a dynamic knowledge base. Expert systems are computer systems that can do reasoning from an expert with expertise in a particular field. The system that will be built to diagnose  diseases  with  symptoms  of  fever  will  use  the  Certainty  Factor  method.  This  method  will  provide  the possibility of the disease experienced and the percentage of beliefs. The stage of this expert system development begins with acquiring knowledge from doctors who are experts in the field of fever symptoms and then building a knowledge base and providing Certainty Factor values for each symptom associated with fever symptoms. In the final  stage,  the  system  will  provide  information  about  the  possibility  of  the  disease  experienced  based  on  the percentage of beliefs and the value of beliefs given by the user in answering questions during the consultation session  when  using  the  system.  The  system  built  will  be  implemented  at  the  Megang  Sakti  Health  Center  to facilitate doctors in diagnosing diseases.

## Keywords : expert system,Certainty Factor, Fever

## Abstrak
Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  dengan  gejala  demam  merupakan  sistem  yang  akan  dirancang sebagai alat bantu untuk mendiagnosa penyakit  dengan gejala yang telah ditentukan dengan basis pengetahuan yang dinamis. Sistem pakar  merupakan sistem komputer yang dapat melakukan penalaran dari seorang pakar dengan  keahlian  pada  suatu  bidang  tertentu.  Sistem  yang  akan  dibangun  untuk  mendiagnosa  penyakit  dengan gejala  demam,  akan  mengguanakan  metode  Certainty  Factor.  Metode  ini  diantaraya  akan  memberikan kemungkinan penyakit yang dialami dan prosentase keyakinan. Tahapan pembangunan sistem pakar ini dimulai dengan  mengakuisisi  pengetahuan  dari  dokter  yang  ahli  dalam  bidang  gejala  demam  kemudian  membangun basis  pengetahuan  dan  memberikan  nilai  Certainty  Factor    pada  setiap  gejala  yang  terkait  dengan  penyakit gejala demam. Pada tahapan  akhir,  sistem akan  memberikan informasi  mengenai  kemungkinan penyakit  yang dialami  berdasarkan  persentase  keyakinan  serta  nilai  keyakinan  yang  diberikan  oleh  user  dalam  menjawab pertanyaan selama sesi konsultasi ketika menggunakan sistem. Sistem yang dibangun akan diimplementasikan di Puskesmas Megang Sakti guna untuk mempermudah dokter dalam mendiagosa penyakit.
Kata kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Demam

## 1. Pendahuluan

## Latar Belakang
Seiring perkembangan teknologi yang sangat pesat, dalam bidang kedokteran saat ini telah menggunakan  sistem  untuk  membantu  dalam meningkatkan  pelayanan  terhadap  masyarakat seperti  sistem  pakar  misalnya.  Sistem  pakar merupakan suatu program komputer yang dirancang  untuk  mengambil  keputusan  yang diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  pakar. Pembuatan  sistem  pakar  ini  mengkombinasikan antara kaidah-kaidah penarikan kesimpulan ( inference  rules )  dengan  basis  pengetahuan  yang
diberikan  oleh  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Dari kedua kombinasi itulah yang akan diimplementasikan  kedalam  komputer  dan  akan digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam menyelesaikan permasalahan tertentu.
Salah  satu  permasalahan  yang  ada  di  Puskesmas Megang Sakti adalah terjadinya ketidak seimbangan  antara  dokter  dan  pasien.  Kekurangan dokter  akan  membuat  dokter  kewalahan  dalam mendiagnosa  penyakit  tertentu  contohya  penyakit dengan  gejala  demam.  Penanganan  medis  menjadi lambat  dan  dapat  mengakibatkan  resiko  kematian. Demam merupakan respon terhadap tubuh
disebabkan adanya
keadaan masuknya mikroorganisme dapat berupa virus, bakteri, parasit, maupun  jamur  yang  disebut  infeksi.[1]  Demam juga  menimbulkan  kecemasan,  fobia,  dan  stres tersendiri  bagi  setiap  orang.  Demam  bukan penyakit,  tetapi  merupakan  pertanda  adanya penyakit atau benda asing dalam darah.
Dalam  penanganan  demam  sebaiknya  tidak  hanya fokus  pada  tingginya  suhu  badan,  tetapi  juga  perlu dilhat gejala-gejala lain pada demam. Penanganannya  pun  dapata  dilakukan  dengan tindakan farmakologis atau tindakan non farmakologis  bisa  juga  kombinasi  keduanya.  [2] Tindakan farmakologis dilakukan dengan memberikan  obat  antipiretik  sedangkan  tindakan non  farmakologis  yaitu  tindakan  tambahan  dalam menurunkan panas setelah pemberian obat antipiretik.  Agar  penanganan  penyakit  dengan gejala demam lebih efektif dan dapat mempermudah  kinerja  dokter,  maka  diperlukan sebuah  sistem  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk membantu  dalam  mendiagnosa  sebuah  penyakit, terutama penyakit dengan gejala demam.
Pembuatan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit  dengan  gejala  demam  ini  menggunakan metodeCertainty  Factor. Metodeini  diantaranya akan  memberikan  informasi  tentang  kemungkinan penyakit  yang  dialami,  persentase  keyakinan  dan solusi  pengobatan.  Tahapan  pembangunan  sistem pakar ini dimulai dengan mengakuisisi pengetahuan dari  dokter  ahli  penyakit  dengan  gejala  demam kemudian  membangun  basis  pengetahuan  dan memberikan  nilai Certainty  Factor pada  setiap gejala yang terkait dengan penyakit gejala demam.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Definisi Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  kecerdasan  buatan  berbasis komputer yang menggunakan knowledge (pengetahuan)  dan  prosedur  inferensi  untuk menyelesaikan  masalah  yang  cukup  sulit  sehingga membutuhkan tenaga ahli untuk menyelesaikan.[3]
2.2. Definisi Demam
Demam  merupakan  suatu  keadaan  suhu  tubuh diatas  normal  diakibatkan  oleh  peningkatan  pusat pengatur  suhu  di  hipotalamus.  Keadaan  ini  terjadi pada  anak  sebagian  besar  karena  perubahan  pada pusat panas ( termoreguslasi) di hipotalamus . [2]
2.3. Definisi Certainty Factor
Faktor  Kepastian  ( certainty  factor) menyatakan kepercayaan dalam suau peristiwa didasarkan bukti atau penilaian pakar. Certainty Factor
menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan derajat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu data.[4]
Adapun rumus utuk menentukan Certainty Factor :
CF[H,E] = MB[H,E]-MD[H’E] (1)
Keterangan :
CF(H,E)= certainty factor hipotesa yang dipengaruhi  oleh edivice e  diketahui      depengaruhi dengan pasti.
MB(H,E)= measure  of  belife terhadap hipotesa H, jika diberikan edivance E (antara 0 dan 1)
MD(H,E) = measure of disbelife terhadap evidebce H, jika diberikan edivance E (antara 0 dan 1)
Certainty  Factor untuk  kaidah  premis tunggal
(CF[H,E] 1 =CF[H] * CF[E] (2)
Certainty  Factor unutk  kaidah  dengan  kesimpulan yang serupa (similary conclude rules:
CFCOMBINECF[H,E]1,2=  CF[H,E]1  +  CF[H,E]2 * [1-CF[H,E1] (3) CfcombineCF[H,E]okls3= CF[H,E]old + CF[H,E]3 *  (1-CF[H,E]old] (4)
Suatu  sistem  pakar  seringkali  memliki  kaidah  dari suatu  dan  terdiri  dari  beberapa  premis  yang dihubungkan  dengan AND atau OR. Pengetahuan mengenai  premis  dapat  juga  tidak  pasti,  hal  ini dikarenakan  besarnya  nilai (value) CF  yang diberikan  oleh  pasien  saat  menjawab  pertanyaan sistem atas premis (gejala) yang dialami pasien atau dapat juga dari nilai CF hipotesa.

## 3. Metodologi Penelitian
3.1. Metode Pengembangan Sistem
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode pengembangan  sistem  model  prototyping.  Model prototipe  (prototyping  model)  digunakan  untuk menyambungkan ketidakpahaman pelanggan tentang teknis dan memperjelas spesifikasi kebutuhan pelanggan kepada pengembang perangkat  lunak  (software).  [5]  Model  prototipe dinilai dari mengumpulkan data kebutuhan pelanggan  sebagai  bahan  perangkat  lunak  yang
akan dibuat. Program prototipe merupakan program yang  belum  jadi  namun  menyediakan  tampilan dengan  simulasi  alur  perangkat  lunak  yang  tampak seperti  sudah  jadi.  Prototipe  ini  kemudian dievaluasi  oleh  pelanggan  sampai  ditemukan spesifikasi  yang  sesuai  dengan  keinginannya. Adapun  gambaran  dari  model  prototipe  sebagai berikut pada gambar 1.
Gambar 1. Prototyping model
Tahapan-tahapan  dalam prototyping  model dapat dijelaskan sebagai berikut :
1) Pengumpulan informasi yang digunakan untuk pengambilan data dan informasi yang diperlukan  dalam  proses  membangun  aplikasi yang akan dibuat.
2) Membangun/memperbaiki mock-up prototipe dilakukan  sebagai  pengembangan  hasil  dari pengumpulan  informasi  serta  memperbaiki hasil  dari  prototipe  yang  telah  selesai dibangun.
3) Tahap  berikutnya,  setelah  tahap  diatas  yaitu menguji hasil prototipe dengan pengujian hasil dari pembangunan prototipe. Demikian dilakukan  agar  tidak  adanya  kesalahan  yang tidak diperhitungakan sebelumnya.
4) Proses  pada  prototipe  ini  prosesnya  berulang jika hasil belum  memuaskan.  Jika hasil sudah memuaskan tahap pengujian prototipe selesai
3.2. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  merupakan  teknik  atau cara  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data. Dalam melakukan penelitian ini, penulis menggunakan  beberapa  metode  yang  digunakan untuk  mengumpulkan  data,  adapun  metode  yang digunakan sebagai berikut :
1) Observasi
Penulis  melakukan  observasi  secara  langgsung  di Puskesmas  Megang  Sakti  untuk  mencatat  segala proses  yang  terjadi  yang  dapat  menjadi  penunjang
dalam  proses  penelitian.  Dari  hasil  observasi penulis  menemukan  masalah  yang  terdapat  pada Puskesmas  Megang  Sakti  yaitu,  terjadinya  ketidak seimbangan  antara  pasien  dengan  dokter  sehingga proses  mendiagnosa  penyakit  terutama  penyakit dengan gejala demam menjadi lambat.
2) Wawancara
Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan  data melalui  tatap  muka  dan  tanya  jawab  secara langsung  antara  pengumpul  data  dan  sumber  data atau  narasumber.  Dalam  penelitian  ini  penulis melakukan  wawancara  secara  langsung  kepada dokter  yang  ahli  dalam  bidang  penyakit  dengan gejala  demam  pada  Puskesmas  Megang  Sakti, mengenai  bagaimana  proses  mendiagnosa  penyakit dan  gejala-gejala  penyakit  pada  penyakit  dengan gejala demam.
3) Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  teknik  mengumpulkan data dengan mencari informasi melalui buku, jurnal dan  literatur  lainnya  yang  mendukung  proses penelitian. Pada penelitian ini penulis menggunakan jurnal  dan  buku  yang  berkaitan  dengan  penelitian untuk  mendapatkan  data-data  pendukung  dalam proses  penelitian  mengenai  penyakit  dengan  gejala demam.
1) Use Case admin
Gambar 2. Halaman Use Case admin
Gambar diatas merupakan use case diagram admin. Pada  saat  admin  akan  melakukan  pengolahan  data seperti data user , data gejala, data pengetahuan, dan data penyakit admin harus malakukan login dahulu. Admin  juga  dapat  mengubah  data  bila  ada perubahan data.
2) Activity Diagram Admin
Pelanggan
Melihat/Menguji Mock-up
Membangun / Memperbaiki Mock-up
Mendengarkan
Pelanggan
Mendengarkan Pelanggan
Gambar 3. Halaman Activity Diagram Admin
3) Sequence Diagram Tambah Data Pengetahuan
Gambar 4. Halaman Sequence diagram Tambah Data Pengetahuan
4) Class Diagram
Gambar 5. Halaman Class Diagram

## 4. Hasil Dan Pembahasan
4.1. Hasil Implementasi
1) Halaman Login
Login digunakan untuk masuk kehalaman sistem sesuai dengan level yang telah ditentukan Gambar 6. Halaman Login 2) Halaman Pasien
Merupakan halaman yang  digunakan untuk menampilkan data-data pasien  yang telah disimpan ke  dalam  database.  Halaman  ini  hanya  dapat diakses  oleh  admin.  Pada  halaman  ini  admin  dapat melakukan ubah tambah dan hapus data.
Administrator Sistem
Tampillan Halaman Login
Masukkan Username dan Password
Menampilkan Halaman Utama Ya Tidak Mengelola Data Gejala Mengelola Data Pasien Logout Mengelola Data Pengetahuan Ganti Password User m:main
an:antarmuka m:mengelola pengetahuan v:validasi k:koneksiBasisData Pengetahuan
1 : Main() 2 : formPengetahuan() 3 : Data Pengetahuan 4 : MemasukanDataPengetahuan() 5 : CekStatusLogin() 6 : Valid/Invalid 7 <<create>> 8 <<create>> 9 : setID_pengetahuan() 10 : setID_penyakit() 11 : setID_gejala() 12 : setmb() 13 : setmd() 14 : Open() 15 : QueryMemasukanPengetahuan() 16 : Extend() 17 : Close() 18 <<destroy>> 19 <<destroy>> 20 : Pesan 21 : Pesan
Gejala
+id_gejala +nama_gejala +get_id() +get_nama_gejala() +setid_gejala() +set_nama_gejala() +Tambah() +ubah() +lihat() +Hapus() Penyakit +id_penyakit +nama_penyakit +getid_penyakit() +getnama_penyakit() +setid_penyakit() +setnama_penyakit() +tambah() +lihat() +ubah() +hapus()
Pengetahuan +id_pengetahuan +id_penyakit +id_gejala +mb +md +getid_pengetahuan() +get_penyakit() +getid_gejala() +getmb() +getmd() +setid_pengetahuan() +setid_penyakit() +setid_gejala() +setmb() +setmd() +tambah() +lihat() +ubah() +hapus() Pasien
+id_pasien +nama +alamat +tempat_lahir +tgl_lahir +jk +pekerjaan +getid_kpasien() +getnama() +gettempat_lahir() +get_tgl_lahir() +getjk() +getjk() +setid_pasien() +setnama() +setalamat() +settempat_lahir() +settgl_lahir() +setjk() +setpekerjaan() +tambah() +lihat() +ubah() +hapus() User +id_user +username +password +nama +level +getid_user() +getusername() +getpassword() +getnama() +getlevel() +setid_user() +id_username() +setpassword() +setnama() +setlevel() +tambah() +lihat() +ubah() +hapus()
Mengelola Gejala
+memasukangejala() +mengubahgejala() +menghapusgejala() +melihatgejala() Mengelola Pasien +memasukanpasien() +mengubahpasien() +menghapuspasien() +melihatpasien() mengelola Penyakit +memasukanPenyakit() +menghapusPenyakit() +mengubahPenyakit() +melihatPenyakit() Mengelola Pengetahuan
+MemasukanPengetahuan() +mengubahPengetahuan() +menghapusPengetahuan() +melihatPengetahuan()
Mengelola User
+Memasukanuser() +menghapususer() +mengubahuser() +melihatuser() Validasi +login() +logout() +cekstatuslogin() KonekasiBasisData +host
+database +username +password +open() +excute() +getresult() +close() Main +main() antarmuka +formpenyakit()
+formpengetahuan() +formgejala() +formpasien() +formuser() +formlogin() +tampilmenupanyakit() +tampilmenupengetahuan() +tampilmenugejala() +tampilmenupasien() +tampilmenuuser() +tampilmenulogin() 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1..* 1 1..* 1 1..* 1 1..* 1 1..* 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Gambar 7. Halaman Pasien
3) Halaman Data Gejala
Halaman  data  gejala  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  menampilkan  data-data  gejala yang  telah  disimpan  di  dalam  database.  Pada halaman  ini  admin  dapat  melakukan  ubah,  hapus dan tambah. Halaman  ini hanya dapat diakses oleh admin.

## Gambar 8. Halaman Data Gejala
4) Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  menampilkan  data-data  penyakit yang  telah  di  simpan  di  dalam  database.  Pada halaman  ini  admin  dapat  melakukan  aksi  ubah, hapus dan tambah. Halaman ini hanya dapat diakses oleh admin.
Gambar 9. Halaman Data Penyakit
5) Halaman Data Pengetahuan
Halaman  data  pengetahuan  merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  menampilkan  data-data pengetahuan  yang  telah  di  simpan  di  dalam database. Pada halaman ini admin dapat melakukan
aksi  ubah,  hapus  datn  tambah.  Halaman  ini  hanya dapat diakses oleh admin.
Gambar 10. Halaman Data Pengetahuan
6) Halaman Analisis
Halaman  analisis  merupakan  halaman  yang digunakan  oleh  pasien  untuk  mengetahui  penyakit apa  yang  sedang  diderita  oleh  pasien  terhadapa gejala-gejala  yang  dirasakannya.  Pada  halaman  ini proses  analisis  diawali  dengan  pasien  memilih gejala-gejala  yang  dirasakannya,  kemudian  pasien memilih  proses  maka  sistem  akan  otomatis memproses  data  gejala  yang  dipilih  oleh  pasien untuk  dianalisis  dan  akan  diketahui  hasil  berupa nama pasien, nilai dari penyakit yang dialami, nama penyakit dan solusi dari penyakit tersebut.
Gambar 11. Halaman Analisis
7) Halaman Hasil Proses Metode Certainty
Factor Halaman  hasil  proses  metode certainty  factor merupakan halaman selanjutnya dari proses analisis setalah pasien memilih gejala-gejala yang dirasakannya.  Pada  halaman  ini  pasien  akan mengetahui apa penyakit yang dideritanya.
Gambar 12. Halaman Proses Certainty factor
4.2. Pembahasan Hasil
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka penulis  akan  menguraikan  hasil  perhitunga  dari metode certianty factor. Berikut perhitungan sistem pakar  diagnosa  penyakit  dengan  gejala  demam menggunakan sistem pakar:
Gejala yang dipilih:
a) Sembelit b) Lidah Tampak Kotor c)
Tubuh Menggil
d) Denyut Jantung Melemah
e) Penyebaran Flek Merah Pada Kulit
Rumus  yang  digunakan  untuk  perhitungan  ini adalah:
COMBINECF[H,E]1,2=  CF[H,E]1  +  CF[H,E]2  * [1-CF[H,E1]
Proses  1,  merupakan  proses  menentukan  mb  lama dan  md  lama  yang  didapatkan  dari  nilai  gejala pertama (simbelit) berikut nilainya: Mblama = 0.6 Mdlama = 0.2
Proses 2, merupakan proses perhitungan kombinasi antara  gejala  pertama  dan  gejala  kedua  ini,  pada gejala  kedua  nilai  dijadikan  mb  baru  dan  md  baru. Setelah  itu  akan  dihitung  menggunakan  rumus seperti  diatas  dibawah  ini  merupakan  proses perhitungan kombinasi antara gejala 1 dan gejala 2: Mbbaru = 0.8 Mdbaru = 0.2 Mbsementara =  mblama  +  mbbaru  *  (1-
mblama) = 0.6 + 0.8*(1-0.6) = 0.92 Mbsementara = mdlama + mdbaru*(1-mdlama) = 0.2 + 0.2*(1-0.2) = 0.36
Proses  3,  setelah  perhitungan  diatas  mendapatkan hasil  maka  hasil  tersbut  dikatakan  sebagai  mb  dan
md  sementara  karena  akan  di  hitung  kembali  dan dikombinasikan  dengan  gejala  ke  tiga,  sedangka nilai pada gejala ke tiga ini disebut dengan mb dan md baru, dibawah ini merupakan proses perhitungan  kombinasi  antara  hasil  yang  didapat dari perhitungan pada proses ke dua dan ke tiga: Mblama = mbsementara = 0.92 Mdlama = mdsementara = 0.36
Mbbaru = 0.9 Mdbaru = 0.1 Mbsementara = mblama + mbbaru*(1-mblama) = 0.92 + 0.9 (1-0.92) = 0.992 Mdsementara = mdlama + mdbaru*(1-mdlama)
= 0.36 + 0.1 (1-0.36)
= 0.424
Proses  4,  setelah  perhitungan  diatas  mendapatkan hasil  maka  hasil  tersbut  dikatakan  sebagai  mb  dan md  sementara  karena  akan  di  hitung  kembali  dan dikombinasikan  dengan  gejala  ke  empat,  sedangka nilai  pada  gejala  ke  empat  ini  disebut  dengan  mb dan  md  baru,  dibawah  ini  merupakan  proses perhitungan  kombinasi  antara  hasil  yang  didapat dari  perhitungan  pada  proses  ke  tiga  dan  ke keempat:
Mblama= mbsementara = 0.992 Mdlama = mdsementara = 0.424 Mbbaru = 0.7
Mdbaru = 0.2 Mbsementara = mblama + mbbaru*(1-mblama) = 0.992 + 0.7*(1-0.992) = 0.9976 Mdsementara = mdlama + mdbaru*(1-mdlama) = 0.424 + 0.2*(1-0.424)
= 0.5392
Proses  5,  setelah  perhitungan  diatas  mendapatkan hasil  maka  hasil  tersbut  dikatakan  sebagai  mb  dan md  sementara  karena  akan  di  hitung  kembali  dan dikombinasikan  dengan  gejala  ke  lima,  sedangka nilai pada gejala ke tiga ini disebut dengan mb dan md baru, dibawah ini merupakan proses perhitungan  kombinasi  antara  hasil  yang  didapat dari perhitungan pada proses ke empat dan ke lima:
Mblama = mbsementara = 0.9976 Mdlama = mdsementara = 0.5392 Mbbaru = 0.8
Mdbaru = 0.1 Mbsementara = mblama + mbbaru*(1-mblama) = 0.9976 + 0.8*(1-0.9976) = 0.9995 Mdsementara = mdlama + mbbaru*(1-mdlama) = 0.5392 + 0.1*(1-0.5392) = 0.58528
Setelah  mendapat  kan  hasil,  maka  proses  akhir yaitu  menentukan  penyakit  yang  diderita  oleh pasien, yaitu dengan menggunakan rumus :
CF[H,E] 1 =CF[H] - CF[E]
Nilai  Mbsementara  dan  Md  sementara  didapat  dari hasil  perhitungan  kombinasi  dari  gejala  pertama samapai  gejala  terakhir,  setelah  itu  akan  dihitung menggunakan  rumus  diata  untuk  mengetahui penyakit  yang  diderita  oleh  pasien,  berikut  contoh perhitungannya:
Mb = mbsementara = 0.99952 Md = mdsementara = 0.58528
Cf = mb-md = 0.99952 – 0.8528 = 0.41424 Setelah hasil perhitungan didapatkan maka diketahui  bahwasannya  pasien  menderita  penyakit Demam Tifoid (Tifus).  Cara  menentukan  penyakit yaitu  dengan  menghitung  dari  setiap  gejala  yang dipilih,  misalkan  gejala  yang  dipilih  terdapat  pada penyakit  DBD  maka  akan  dihitung  telebih  dahulu kemudian  akan  didapatkan  hasil,  setelah  itu  pada penyakit  malaria  ada  juga  gejala  yang  dipilih kemudaian  akan  dihitung  menggunakan  proses yang sama, setelah itu pada penyakit Demam Tifoid akan dihitung juga menggunakan proses yang sama.
Setelah  semua  penyait  dihitung  akan  didapatkan hasil  dan  hasil  perhtiungan  di  bandingkan  dengan penyakit  lain  nanti  akan  diketahui  penyakit  mana yang mempunyai nilai terbesar

## 5. Kesimpulan
5.1. Simpulan Dari hasil penelitian yang telah dilakukan penulis di Puskesmas  Megang  Sakti  maka  dapat  ditarik kesimpulan:
1) Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem pakar dengan  menggunakan  metode Certainty Factor (CF).
2) Sistem  yang  dibuat  saat  ini  hanya  dapat mendiagnosa  3  (tiga)  penyakit  yaitu,  Demam Berdarah  Dengue  (DBD),  Demam  Tifoid (Tifus) dan Demam Malaria.
3) Gejala  yang  terdapat  pada  sistem  yang  telah dibuat  ada  18  gejala  yaitu,  ada  tanda-tanda syok, muntah, mual, nyeri kepala, nyeri perut, lemah, bercak bintik-bintik merah, pendarahan pada gusi/mimisan, kulit teraba dingi terutama diujung-ujung  jari,  nyeri  pada  sendi  tubuh, simbelit,  lidah  tampak  kotor,  tubuh  menggil, denyut jantung lemah, tidak nafsu makan, yeri
punggung,  nyeri  otot,  dan  penyebaran  vlek merah pada kulit.
5.2. Saran Hasil penelitian di Puskesmas Megang Sakti adalah Sistem Pakar. Sistem yang telah dibuat mempunyai banyak  kelemahan.  Oleh  karea  itu  bagi  peneliti selanjutnya  yang  akan  mengembangkan  sistem  ini, nantinya    diharapkan  memperbaiki  beberapa kekurangan  dari  sistem  ini.  Berikut  saran  yang diberikan oleh penulis:
1) Sistem  ini  hanya  dapat  mendiagnosa  3  (tiga) penyakit, diharapkan bagi pengembang sistem selanjutnya dapat mendiagnosa segala penyakit yang diawali dengan gejala demam.
2) Sistem  ini  diharapakan  dapat  dikembangkan menjadi aplikasi berbasis android.

## Daftar Rujukan
[1]  S.  Maharani  and  K.  Adi,  “Aplikasi  Diagnosa Gejala  Demam  Pada  Balita  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  (  CF  )  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  (  JST  ),”  vol.  01,  pp.  25–29, 2013.
[2]  A.  Wardiyah,  Setiawati,  and  U.  Romayati, “Perbandingan
Efektivitas Pemberian Kompres  Hangat  dan  Tepid  Spoge  terhadap Penurunan Suhu Tubuh Anak yang Mengalami  Demam  di  ruang  Alamanda RSUD  dr.H  Abdul  Moeloek,” Kesehat. Holistik , vol. 10, no. 1, pp. 36–44, 2016.
[3]  H.  Sastypratiwi  and  F.  A.  Setyaningsih, “Aplikasi  untuk  Diagnosis  Penyakit  pada Anak  dan  Balita  Menggunakan  Faktor Kepastian,” no. 0561, pp. 82–92, 2014.
[4]  N.  A.  Sari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Demam  Berdarah  Menggunakan Metode Certainty Factor,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 4, pp. 100–103, 2013.
[5]  Rosa  A.S  and  M.  Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak . 2013.
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 1 No. 01 Tahun 2019, ISSN : 2657– 2117