DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.362 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1337-1348 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## WEB-BASED EXPERT SYSTEM TO DIAGNOSE OVARIAL CYST DISEASE USING CERTAINTY FACTOR METHOD
Ayu Sundari 1 , Riki Andri Yusda 2 , Tika Christy 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 ayuusun@gmail.com , 2 rikiandriyusda@gmail.com , 3 tikachristy.royal@gmail.com
(Naskah masuk: 7 Juni 2022, Revisi: 11 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Ovarian  cysts are one of  the most  common forms of  reproductive disease affecting women. Cyst  or tumor is a form of  abnormality that can be regarded as a benign  growth  of  smooth muscle cells in  the ovaries. Cysts are usually harmless but do not rule out the possibility of a malignant cyst or even turn into cancer. The thing that makes ovarian cysts dangerous is when they burst, are very large, or block the blood supply to the ovaries. Lack of knowledge of the general public about the symptoms that cause ovarian cyst disease makes it too late to detect this  disease  early  so  it  is  slow  in  handling,  there  are  even  some  cysts  or  tumors  which  when  they  become malignant  are  only  detected  as  having  ovarian  cysts,  as  well  as  unhealthy  lifestyles  of  today's  society  such  as consuming  alcohol,  fast  food,  causing  the  body  to  produce  more  chemicals.  To  overcome  this  problem,  the design of a web-based expert system to diagnose ovarian cyst disease using the certainty factor method is made to assist the public or users in diagnosing through the symptoms they feel. The method used to diagnose ovarian cyst  disease  is  the  Certainty  Factor  method.  From  the  calculations  that  have  been  inputted  by  the  user,  the results  obtained  are  97%  confidence  that  the  patient  is  likely  to  be  diagnosed  with  cystadenoma  ovarii mucinosum.  With  this  web-based  expert  system  program,  it  is  hoped  that  the  general  public  or  users  can diagnose ovarian  cyst  disease through the symptoms felt  so as to minimize the possibility of the cyst  becoming malignant.
Keywords : Certainty Factor, Ovarian Cyst, Human,PHP, Expert System

## SISTEM PAKAR BERBASIS WEB MENDIAGNOSIS PENYAKIT KISTA OVARIUM MEMANFAATKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Abstrak
Kista  ovarium  adalah  salah  satu  bentuk  paling  umum  dari  penyakit  reproduksi  yang  menyerang  wanita.  Kista atau tumor ini merupakan suatu bentuk kelainan yang dapat dikatakan sebagai pertumbuhan jinak sel otot polos di  ovarium. Kista biasanya tidak berbahaya namun tidak menutup kemungkinan menjadi  kista yang ganas atau bahkan  berubah  menjadi  kanker.  hal  yang  membuat  kista  indung  telur  berbahaya  adalah  bila  pecah,  berukuran sangat besar, atau menyumbat suplai darah ke indung telur. Kurangnya pengetahuan masyarakat umum tentang gejala-gejala  penyebab  penyakit  kista  ovarium  membuat  terlambat  dalam  mendeteksi  penyakit  ini  secara  dini sehingga lambat  dalam penanganannya, bahkan ada beberapa kista atau tumor yang ketika menjadi ganas baru terdeteksi  memiliki  kista  ovarium,  serta  pola  hidup  tidak  sehat  masyarakat  jaman  sekarang  seperti mengkonsumsi  alkohol,  makanan  cepat  saji  sehingga  mengakibatkan  tubuh  lebih  banyak  memproduksi  zat kimia. Untuk mengatasi  masalah tersebut, perancangan sistem pakar berbasis web mendiagnosis penyakit kista ovarium  memanfaatkan  metode certainty  factor ini  dibuat  untuk  membantu  masyarakat  atau  pengguna  dalam mendiagnosis melalui gejala-gejala yang dirasakan. Metode yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit kista ovarium  ini  yaitu  metode Certainty  Factor .  Dari  perhitungan  yang  telah  di  inputkan  oleh user maka  di  dapat hasil keyakinan sebesar 97% kemungkinan pasien terdiagnosis penyakit kistadenoma ovarii musinosum. Dengan adanya program sistem pakar berbasis web ini diharapkan masyarakat umum atau pengguna dapat mendiagnosis penyakit kista ovarium melalui gejala yang dirasakan sehingga dapat  memperkecil kemungkinan kista menjadi ganas.
Kata kunci : Certainty Factor, Kista Ovarium, Masyarakat,PHP, Sistem Pakar

## 1. PENDAHULUAN
Kista  ovarium  merupakan  salah  satu  bentuk penyakit reproduksi yang banyak menyerang wanita. Kista  atau  tumor  ini  merupakan  bentuk  gangguan yang bisa dikatakan adanya pertumbuhan sel-sel otot polos  pada  ovarium  yang  jinak.  Kista biasanya tidak berbahaya tetapi  tidak  menutup  kemungkinan untuk  menjadi  kista  ganas  atau  bahkan  berubah menjadi  kanker,  hal  yang  membuat kista  ovarium berbahaya adalah  ketika  pecah,  berukuran  sangat besar, atau menghalangi suplai darah ke ovarium[1] . Perjalanan  penyakit  ini  sering  disebut silent killer atau  secara  diam-diam  menyebabkan  banyak wanita  yang  tidak  menyadari bahwa  dirinya  sudah terserang kista ovarium dan hanya mengetahui pada saat kista  sudah  dapat  teraba  dari  luar  atau membesar,  masih  banyak  masyarakat  yang  belum mengetahui tentang penyakit kista ovarium ini. Baik tentang  penyebab,  gejala  serta  cara  pencegahan penyakit tersebut[2].
Kurangnya  pengetahuan  masyarakat  awam tentang  gejala-gejala  apa  saja  yang  mengarah  pada penyakit  kista  ovarium  membuat  terlambatnya dalam  mendeteksi  secara  dini  penyakit  tersebut sehingga  lambatnya  dalam  penanganan,  dan  bahkan ada  beberapa  kista  atau  tumor  saat  sudah  menjadi ganas  barulah  terdeteksi  bahwa  mereka  sudah terkena  penyakit  kista  ovarium[3].  Serta  pola  hidup tidak  sehat  masyarakat  jaman  sekarang  seperti mengkonsumsi alkohol, makanan cepat saji sehingga mengakibatkan tubuh lebih banyak memproduksi zat kimia . Kista  merupakan  penyakit  yang  ditakuti banyak  wanita,  selain  kejadiannya  yang  cukup banyak  dan  sering  tanpa  disadari  atau  gejala,  kista juga  dikhawatirkan  dapat  mengganggu  kesuburan. Menurut  WHO, kista ovarium merupakan penyebab kematian  utama  pada  kasus  keganasan  ginekologi saat ini[4].
Di  Indonesia  sendiri,  angka  kejadian  kista ovarium pada  tahun  2015  adalah  23.400  orang  dan meninggal mencapai sebanyak 13.900 orang. Angka kematian yang tinggi ini disebabkan karena penyakit ini  pada awalnya  tidak  disadari  karena  kurangnya gejala-gejala yang  pasti  atau  bersifat asymptomatic (keadaan  tanpa  gejala)  dan  baru menyadarinya apabila  sudah  terjadi  metastasis  atau berpindah tempat  sehingga  60-70%  pasien  datang pada stadium lanjut[5].
Oleh  karna  itu  untuk  membantu  mendiagnosis penyakit kista ovarium diperlukan program komputer,  memanfaatkan  sistem  pakar  yang  dapat digunakan sebagai alat bantu analisis dengan metode yang  dipakai  adalah Certainty Factor . Sistem  pakar ( expert  system )  merupakan  sistem  yang  berusaha untuk  mengadopsi  kemampuan  atau  pengetahuan manusia  ke  dalam  komputer[6].  Komputer  dapat bekerja  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  seperti layaknya  seorang  pakar  atau  seseorang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu,  yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan
khusus yang tidak diketahui dan dimiliki oleh orang lain.  Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari Artificial Intelligence [7] . Dengan menggunakan metode certainty factor yaitu suatu metode untuk membuktikan  ketidakpastian  pemikiran  seorang pakar,  di  mana  untuk  mengakomodasi  hal  tersebut seseorang  biasanya  menggunakan certainty  factor untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi[8].  Hasil metode certainty  factor yang  berupa  persentase, cocok  untuk  hasil  program  yang  dibutuhkan  pada penelitian[9].
Menurut  Dolly  Indra  dengan  penelitian berjudul  “Aplikasi  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Kista  Ovarium  Menggunakan  Metode Forward Chaining” .  Sistem  pakar  merupakan  suatu  program komputerisasi  yang  berusaha  menirukan  proses penalaran  dari  seorang  ahlinya  dalam  memecahkan masalah  spesifikasi  atau  bisa  dikatakan  merupakan duplikat  dari  seorang  pakar  karena  pengetahuannya disimpan  dalam  basis  pengetahuan  untuk  proses pemecahan  masalah.  Tujuan  utama  Sistem  Pakar adalah  mengalihkan  informasi  kepakaran  dari seorang pakar ke komputer. Rancangan sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  kista  ini  merupakan suatu  sistem  kegiatan  yang  dilakukan  untuk mendesain  suatu  sistem  yang  mempunyai  alur program yang tersusun secara logis[10].
Dari  penelitian sebelumnya diharapkan dengan adanya  program  sistem  pakar  tersebut  diharapkan akan  membantu  dokter  ahli  atau  pakar  untuk melakukan  diagnosis  dan  membantu  masyarakat dalam  melakukan  penanganan  lebih  lanjut  dan masyarakat  awam  atau  pengguna  dapat  melakukan diagnosis  penyakit  kista  ovarium  melalui  gejala- gejala  yang  dirasakan  sehingga  memperkecil kemungkinan kista akan berubah menjadi ganas .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini  yaitu  metode  penelitian  kualitatif. Metode kualitatif adalah suatu pendekatan yang juga disebut pendekatan  investigasi  karena  pengumpulan  data dilakukan dengan cara bertatap muka dan berinteraksi dengan orang-orang di tempat penelitian.  Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini dilakukan melalui metode observasi berupa wawancara kepada salah satu  dokter di  Rs. Permata Hati Kisaran .

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Pada  penelitian  ini  adapun  Kerangka  Kerja Penelitian  yang  penulis  lakukan  dapat  dapat  dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Metode Certainty Factor (CF)
Certainty  Factor merupakan  suatu  metode untuk membuktikan ketidakpastian pemikiran seorang  pakar,  di  mana  untuk  mengakomodasi  hal tersebut  seseorang  biasanya  menggunakan certainty factor untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi. Faktor  kepastian  ( certainty  factor )  diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certainty  factor (CF)  merupakan  nilai  parameter klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan besarnya kepercayaan[11].
Rumus dasar CF: 𝐶 (ℎ, 𝑒 ) = 𝑀𝐵 (ℎ, 𝑒 )− 𝑀𝐷 (ℎ, 𝑒 )…………………(1)
Keterangan: CF(h,e) = Certainty Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e. MB(h,e)= Measure  of  Belief (tingkat  keyakinan), merupakan  ukuran  kepercayaan  dari  hipotesis  h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e. MD(h,e)= Measure of Disbelief
(tingkat ketidakyakinan),
merupakan ukuran
ketidakpercayaan  dari  hipotesis  h  dipengaruhi  oleh gejala e.
h = Hipotesa atau konklusi yang dihasilkan (antara 0 dan 1).
e = Evidence atau peristiwa atau fakta (gejala) Perhitungan  selanjutnya  adalah  kombinasi  dua  atau lebih  rule  dengan evidence berbeda  tetapi  dalam hipotesis yang sama[12]:
𝑅𝑢𝑙𝑒 1 𝐶 (ℎ, 𝑒 1 ) = 𝐶𝐹 1 = C ( 𝑒 1) 𝑥𝐶𝐹 ( 𝑅𝑢𝑙𝑒 1)……(2) 𝑅𝑢𝑙𝑒 2 𝐶 (ℎ, 𝑒 2 ) = 𝐶𝐹 2= 𝐶 ( 𝑒 2) 𝑥𝐶𝐹 ( 𝑅𝑢𝑙𝑒 2)……. (3) 𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠 [ 𝐶𝐹 1, 𝐶𝐹 2 ]= 𝐶𝐹 1+ 𝐶𝐹 2(1− 𝐶𝐹 1)…..(4)
Dalam  pemberian  ukuran  untuk  MB,  MD,  dan CF,  tim  MYCIN  memiliki  parameter  dalam melihatkan  ukuran  kepercayaan.  Berikut  tabel  1 untuk  aturan  nilai  kepercayaan  dan  tabel  2  untuk nilai  interpretasi  untuk  MB  dan  MD  yang  dibuat oleh MYCIN[13].
Aturan  Nilai  Kepercayaan  dapat  dilihat  pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1 Aturan Nilai Kepercayaan Uncertain Term (Kepercayaan) CF Defenitely Not (tidak pasti) -1,0 to - 0,79 Almost Certainly not (hampir tidak pasti) -0,8 to - 0,59 Probably not (kemungkinan tidak) -0,6 to - 0,39 Maybe not (mungkin tidak) 0,4 t o 0,59 Unknown ( tidak tahu) -0,2 to 0,2 Maybe ( mungkin) 0,4 to 0,59 Probably (kemungkinan besar) 0,6 t o 0,79 Almost Certainty (hampir pasti) 0,8 to 0,89 Definitely( pasti) 0,99 to 1,0
Nilai  interpretasi  untuk  MB  dan  MD  yang dibuat  oleh  MYCIN  dapat  dilihat  pada  tabel  2 sebagai berikut :
Tabel 2 Nilai Interpretasi untuk MB/MD Keterangan Nilai User Sangat yakin 1 Yakin 0.8 Cukup yakin 0.6 Sedikit yakin 0.4 Tidak tahu 0.2 Tidak 0

## 2.3 Perangkat Yang Digunakan
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk mendukung  dalam  membangun  sistem  pakar  adalah sebagai berikut[12]:

## 2.3.1 PHP
PHP adalah singkatan dari Hypertext Preprocessor yaitu  bahasa  pemrograman web server-side yang  bersifat open  source atau  gratis. PHP merupakan script yang menyatu dengan HTML dan  berada  pada  server  ( server  side HTML embedded  scripting ). PHP  banyak  dipakai  untuk memprogram  situs  web  dinamis.  PHP  dapat digunakan  untuk  membangun  sebuah  CMS.  PHP dapat  digunakan  di  berbagai  mesin  (Linux,  Unix, Macintosh,  Windows)  dan  dapat  dijalankan  secara runtime melalui console serta juga dapat menjalankan perintah-perintah sistem. PHP, kependekan  dari Personal  Home  Page (Situs personal),  menurut  wikipedia  adalah  bahasa  skrip yang  dapat  ditanamkan  atau  disisipkan  ke  dalam HTML[14].

## 2.3.2 XAMPP
XAMPP adalah  perangkat  lunak  bebas,  yang mendukung  banyak  sistem  operasi,  dan  merupakan kompilasi  dari  beberapa  program.  Fungsi XAMPP adalah sebagai server yang berdiri sendiri ( localhost ),  terdiri  atas  program Apache  HTTP Server,  MySQL  database ,  dan  penerjemah  bahasa yang  ditulis  dengan  bahasa  pemrograman PHP dan
Perl .    Nama XAMPP merupakan  singkatan  dari  X (empat  sistem  operasi  apa  pun), Apache, MySQL, PHP dan Perl .  Program  ini  tersedia  dalam GNU General  Public  License dan  bebas,  merupakan  web server  yang  mudah  digunakan  yang  dapat  melayani tampilan  halaman  web  yang  dinamis.  XAMPP dikembangkan  dari  sebuah  tim  proyek  bernama Apache  Friends ,  yang  terdiri  dari  Tim  Inti  ( Core Team ),  Tim  Pengembang  ( Development  Team )  & Tim Dukungan ( Support Team ).

## 2.3.3 MySQL
MySQL adalah salah satu jenis database server yang  terkenal.  MySQL  merupakan  jenis RDBMS ( Relational Database Management  System ) di  mana istilah-istilah seperti tabel, baris, dan kolom digunakan. MySQL sebenarnya  merupakan  turunan salah satu konsep utama dalam basis data yang telah ada sebelumnya SQL ( Structured Query Language ). SQL  adalah  sebuah  konsep  pengoperasian  basis data,  terutama  untuk  pemilihan  atau  seleksi  dan pemasukan data, yang memungkinkan pengoperasian data dikerjakan dengan mudah secara otomatis.  Setiap  pengguna  dapat  secara  bebas menggunakan MySQL, namun  dengan  batasan perangkat  lunak  tersebut  tidak  boleh  dijadikan produk turunan yang bersifat komersial[14].

## 2.3.4 Sublime Text
Sublime  Text adalah  aplikasi  editor  untuk  kode dan  teks  yang  dapat  berjalan  di  berbagai  platform operating  system  dengan  menggunakan  teknologi Phyton API. Terciptanya aplikasi ini terinspirasi dari aplikasi  Vim,  Aplikasi  ini  sangatlah  fleksibel  dan powerful .  Fungsionalitas  dari  aplikasi  ini  dapat dikembangkan dengan menggunakan sublime- packages.

## 2.3.5 Chrome
Google  Chrome  adalah  sebuah  peramban  web sumber  terbuka  yang  dikembangkan  oleh  Google. Fungsinya adalah untuk mengakses berbagai web.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisis Masalah
Kurangnya  pengetahuan  masyarakat  awam tentang  gejala-gejala  apa  saja  yang  mengarah  pada penyakit  kista  ovarium  membuat  terlambatnya dalam  mendeteksi  secara  dini  penyakit  tersebut sehingga  lambatnya  dalam  penanganan,  dan  bahkan ada  beberapa  kista  atau  tumor  saat  sudah  menjadi ganas  barulah  terdeteksi  bahwa  mereka  sudah terkena  penyakit  kista  ovarium.  Serta  pola  hidup tidak  sehat  masyarakat  jaman  sekarang  seperti mengkonsumsi alkohol, makanan cepat saji sehingga mengakibatkan tubuh lebih banyak memproduksi zat kimia.

## 3.2 Analisis Data
Dari  hasil  pengumpulan  data  penyakit,  gejala, relasi  penyakit  dan  gejala  dan  interpretasi  pakar, tabel  3  berisi  Data  Penyakit  Kista  Ovarium,  tabel  4 mengenai  Gejala  Penyakit  kista  Ovarium,  tabel  5 mengenai  Data  Relasi  Penyakit  dan  Gejala,  tabel  6 berisi  Data  Basis  Pengetahuan  dan  7  berisi  Data Rule yang telah didapatkan dari seorang pakar.
Data  Penyakit  kista  ovarium  disertai  dengan variabel  P  untuk  setiap  kode  penyakit  dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Data Penyakit Kista Ovarium Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Kistadenoma Ovarii Serosum
P02
Kistadenoma Ovarii Musinosum P03 Kista Dermoid
P04
Kista Endometriosis
Data  gejala  penyakit  pada  kista  ovarium disertai dengan variable G untuk  setiap kode gejala. Tabel  data gejala pada sistem respirasi  dapat  dilihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4 Gejala Penyakit Kista Ovarium Kode Gejala Nama Gejala G001 Adanya ketidakteraturan menstruasi G002 Nyeri pada perut bagian bawah G003 Perut berasa penuh G004 Adanya timbul benjolan pada perut G005 Nyeri parah saat menstruasi G006 Berat badan menurun G007 Tidak sanggup mencerna G008 Menstruasi yang datang terlambat G009 Rasa nyeri perut dapat muncul tiba-tiba G010 Sering kali merasakan nyeri punggung bawah G011 Tubuh terasa lemas G012 Sering muntah-muntah G013 Nyeri saat berhubungan seksual G014 Gangguan buang air kecil atau besar disertai darah pada urine/tinja G015 Pendarahan menstruasi berlebihan G016 Sulit punya anak dalam kurun waktu 1 tahun
Data Relasi Penyakit dan Gejala pada penyakit sistem  respirasi  berfungsi  untuk  menghubungkan penyakit  pasien  sesuai  dengan  gejala  yang  di  derita pasien.  Tabel  data  Relasi  Penyakit  dan  Gejala  pada sistem  respirasi  dapat  dilihat  pada  tabel  5  sebagai berikut:
Tabel 5. Data Relasi Penyakit dan Gejala Gejala P01 P02 P03 P04 G001 *
G002 * *
*
G003 * G004 * G005 * * G006 * G007 * G008 *
Ayu Sundari, dkk, Sistem Pakar Berbasis Web Mendiagnosis Penyakit Kista Ovarium … 1341
G009 * G010 * G011 * G012 * G013 * * G014 * G015 * G016 *
Data  Basis  Pengetahuan  terdapat  Diagnosa Penyakit, Gejala serta nilai  MB,  MD dan CF. Tabel data  Basis  Pengetahuan  pada  sistem  respirasi  dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Data Basis Pengetahuan
No Diagnosis Kode Gejala dan Gejala MB MD CF 1  Kistadenoma Ovarii Serosum (G001) Adanya ketidakteraturan menstruasi 0,8 0,2 0,6 (G002) Nyeri pada perut bagian bawah 0,7 0,2 0,5 (G003) Perut berasa penuh 0,8 0,1 0,7 (G004) Adanya timbulan benjolan pada perut 0,9 0,1 0,8 2  Kistadeno ma  Ovarii Musinosu m (G002) Nyeri pada perut bagian bawah 0,7 0,2 0,5 (G005) Nyeri parah saat menstruasi 0,9 0,2 0,7 (G006) Berat badan menurun 0,8 0,2 0,6 (G007) Tidak sanggup mencerna 0,7 0,1 0,6 (G008) Menstruasi yang datang terlambat 0,7 0,1 0,6 (G013) Nyeri saat berhubungan seksual 0,9 0,1 0,8 3  Kista Dermoid (G009) Rasa nyeri perut dapat muncul tiba-tiba 0,7 0,1 0,6 (G010) Sering kali merasakan nyeri punggung bawah 0,9 0,2 0,7 (G011) Tubuh terasa lemas 0,7 0,1 0,6 (G012) Sering muntah-muntah 0,8 0,1 0,7 4  Kista Endometrios is (G002) Nyeri pada perut bagian bawah 0,7 0,2 0,5 (G005) Nyeri parah saat menstruasi 0,9 0,2 0,7 (G013) Nyeri saat berhubungan seksual 0,9 0,1 0,8 (G014) Gangguan buang air kecil atau besar disertai darah padaurine/tinha 0,7 0,1 0,6 (G015) Pendarahan menstruasi berlebihan 0,9 0,2 0,7 (G016) Sulit punya anak dalam kurun waktu 1 tahun 0,9 0,1 0,8
Data  Rule  berisi  fungsi  IF  AND  THEN  dari gejala  penyakit  serta  penanganan  penyakit.  Tabel
data  rule  pada  penyakit  kista  ovarium  dapat  dilihat pada tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Data Rule
Penyakit Aturan (Rule) Saran Penanganan Kistadenom a Ovarii Serosum IF (G001) AND (G002) AND (G003) AND (G004) THEN Kistadenoma
Ovarii Serosum
SEGERA KONSULTASI KE DOKTER SPESIALIS KANDUNGAN UNTUK PENANGANAN LEBIH
LANJUT!!! Untuk penanganan penyakit ini Anda harus berkonsultasi dengan dokter spesialis untuk dilakukan USG agar dokter dapat menentukan tindakan operasi apa yang harus dilakukan berdasarkan hasil pemeriksaan. Kistadeno ma Ovarii Musinosu m IF (G002) AND (G005) AND (G006) AND (G007) AND (G008) AND (G013) THEN
Kistadenoma
Ovarii Musinosum
SEGERA KONSULTASI KE DOKTER SPESIALIS KANDUNGAN UNTUK
PENANGANAN LEBIH LANJUT!!! Penanganan Kistadenoma Ovarii Musinosum terdiri atas pengangkatan tumor. Jika pada operasi tumor sudah cukup besar biasanya dilakukan pengangkatan ovarium beserta tuba (salpingo-ooforektomi). Kista Dermoid IF (G009) AND (G010) AND (G011) AND (G012) THEN Kista Dermoid SEGERA KONSULTASI KE DOKTER SPESIALIS KANDUNGAN UNTUK PENANGANAN LEBIH
LANJUT!!! Pada kista dermoid dalam penanganannya dokter akan melakukan tindakan operasi melalui perut atau menggunakan teknik khusus bernama laparoskopi dengan sayatan yang lebih kecil (sebesar lubang kunci). Kista Endometr iosis IF (G002) AND (G005) AND (G013) AND (G014) AND (G015) AND (G016) THEN Kista Endometriosis (4) SEGERA KONSULTASI KE DOKTER SPESIALIS KANDUNGAN UNTUK PENANGANAN LEBIH
LANJUT!!! Penanganan kista endometriosis adalah dengan pemberian obat-obatan untuk meredakan nyeri dan melakukan operasi untuk mengatasi endometriosis yang tidak membaik dengan metode pengobatan lain .

## 3.3 Analisis Proses
Analisis  proses  merupakan  asumsi  simulasi gambaran  mengenai  proses  deteksi  menggunakan sebuah  studi  kasus  yang  menjelaskan  bagaimana proses deteksi berjalan secara manual dibuat sistem. Adapun  tujuan  permodelan  ini  untuk  menguji metode yang dipakai dan membandingkan hasil pada pengujian  sistem  yang  nantinya  akan  dibuat  apakah hasil  manual  sesuai  dengan  pengujian  hasil  sistem. Permodelan pengujian perhitungan manual diasumsikan dengan skenario studi kasus berikut.
Seorang  ibu  rumah  tangga  mengalami  gejala yang  cukup  menonjol  seperti  menstruasi  yang  tidak
beraturan,  nyeri  perut  bagian  bawah,  perut  berasa penuh  serta  adanya  benjolan  pada  perut , lalu  ia mencari  informasi  penyakit  dengan  kemungkinan gejala  yang  dirasakannya  berharap  dirinya  bisa meminimalisir  penyakitnya  tidak  berubah  menjadi lebih  parah  dengan  melakukan  penanganan  dini sebelum  ke  dokter  spesialis  dan  melakukan  sesuatu terhadap gejala yang dirasakannya.  Dari  gejala yang dirasakannya  dan  ia  mendapat  informasi  lebih  dari satu  penyakit  dengan  kemiripan  gejala  yang dirasakannya. Ia pun bingung karena informasi yang diperoleh  dan  tidak  tau  harus  melakukan  apa terhadap gejala yang muncul.
Dari  studi  kasus  diatas  dapat  diambil  data untuk  menyimpulkan  asumsi  penyakit  yang  diderita dengan  melakukan  pencocokan  fakta  dan  aturan yang  terdapat  pada  tabel  basis  pengetahuan. Berdasarkan  gejala  yang  muncul  pencocokan  fakta dan aturan pada basis pengetahuan diidentifikasikan pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil identifikasi gejala yang muncul berdasarkan basis pengetahuan
Kode gejala Gejala G001 Adanya tidak teraturan menstruasi G002 Nyeri pada perut bagian bawah G003 Perut berasa penuh G004 Adanya timbul benjolan pada perut G001 Adanya tidak ter aturan menstruasi
Setelah melakukan identifikasi dan pencocokan fakta yang didasarkan pada basis pengetahuan maka ditemukan  kecocokan  antar  gejala  yang  muncul terhadap  beberapa  penyakit  yang  ada  di  basis pengetahuan.  Maka  dari  itu  untuk  menyimpulkan penyakit  yang  diderita  maka  digunakanlah  metode certainty  factor .  Dalam  penggunaan  metode  untuk mendeteksi  penyakit kista ovarium ini ada  beberapa tahapan  dalam  proses  perhitungan  yang  dilakukan dengan  nilai-nilai  yang  telah  ada.  Tahapan  proses pengujian  tersebut  bertujuan  untuk  membuktikan tingkat  keberhasilan  perhitungan  dengan  yang dilakukan  oleh  sistem  agar  tidak  terjadi  kesalahan saat  sistem  telah  dibangun  dan  digunakan  oleh pengguna.  Tahapan  tersebut  secara  manual  dapat dilihat pada tabel 9 sebagai berikut:
Tabel 9. Perhitungan metode Certainty Facator
Kode gejala
Gejala M B M D CF
CF User CF Kombin asi G001 Adanya tidak ter aturan menstruasi 0,8 0,2 0,6 1 0,6 G002 Nyeri pada perut bagian bawah 0,7 0,2 0,5 0,6 0,3 G003 Perut berasa penuh 0,8 0,1 0,7 0,6 0,42
G004 Adanya timbul benjolan pada perut 0,9 0,1 0,8 1 0,8 Dari Tabel perhitungan diatas maka dapat disimpulkan sebagai berikut: Langkah ke-1 Nilai CF= MB-MD (akan
menghasilkan nillai CF)
Langkah  ke-2  Nilai  CF  *CF  User  (pengguna memilih  nilai  interpretasi  sesuai  keadaan)  =  CF Kombinasi Tahap Selanjutnya menghitung kombinasi nilai CF CF Combine [H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2
* (1 – CF[H,E]1)
0,6 + 0,3 * (1- 0,6) = 0,6 + 0,3 * 0,4 = 0,6+0,12 = 0,72
CF Combine [H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3
* (1 - CF[H,E]old)
0,72 + 0,42 * (1- 0,72) = 0,72 + 0,42 * 0,28 = 0,72+0,117 = 0,837
CF Combine [H,E]old,4 = CF[H,E]old + CF[H,E]4 * (1 - CF[H,E]old)
00,837 + 0,8 * (1- 0,837) = 0,837 + 0,8 * 0,163
= 0,837+0,130
= 0,967 = 0,97
Langkah  brikutnya  Setelah  diperoleh  hasil  akhir, maka mengubah nilai hasil akhir keyakinan menjadi presentase keyakinan.
CF = CFold n x 100%
= 0,97 * 100% = 97% Kistadenoma Ovarii Serosum Dari  perhitungan yang telah di inputkan oleh  pasien maka  di  dapat  hasil  keyakinan  sebesar  97%  pada penyakit Kistadenoma Ovarii Serosum .

## 3.4 Flowchart
Flochart merupakan penggambaran secara grafik dari  langkah-langkah  dan  urutan  prosedur  suatu program[15].  Gambar flowchart Sistem  Pakar Penyakit Kista Ovarium dapat dilihat pada gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2 Flowchart Sistem Pakar Penyakit Kista Ovarium
3.5 Pengujian Menggunakan Black Box
3.5.1Pengujian Login Pengujian login dalam  sistem  ini  adalah login admin. Login admin  mempunyai  hak  akses penuh dalam pengolahan informasi, data gejala, data penyakit,  dan  pengetahuan.  Pengujian  login Admin dapat dilihat pada tabel 10 sebagai berikut:
Tabel 10. Pengujian Login Admin
Kasus dan Hasil Uji Login Admin(Data Normal)
Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Hasil Penguj ian Username dan password yang dimasukka
n benar ( valid ) Dapat masuk kehalaman utama menu admin. Proses masuk ke Form Login admin
dan password sesuai dengan yang diharapkan. Sesuai
Klik tombol login Dapat mengaktifkan semua menu pada halaman menu utama admin username password sesuai dengan hak akses, dan mengaktifkan semua menu pada halaman utama admin Sesuai Klik tombol
logout Dapat keluar dari halaman utama admin Proses logout sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Kasus dan Hasil Uji Login Admin (Data Salah) Klik tombol login Tidak Dapat mengaktifkan semua menu pada halaman menu utama admin username password akses tidak sesuai dengan hak akses, dan mengaktifkan semua menu pada halaman utama admin Sesuai

## 3.5.2 Pengujian Data Gejala
Pengujian  data  gejala  adalah  hak  akses admin untuk  mengelola  data  gejala,  Pengujian  data  gejala dapat dilihat pada tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11. Pengujian Data Gejala Kasus dan Hasil Uji Data Gejala (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Hasil Penguj ian Klik data gejala Dapat masuk ke form data gejala Tombol data gejala sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol gejala Dapat masuk kehalaman form data gejala  dan melakukan pengisian data gejala Tombol tambah data gejala sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol simpan Data gejala yang telah di input kan pada kolom form
tersimpan kedalam database Tombol simpan sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol batal Data gejala yang telah di input kan pada form data gejala
telah dikosongkan Tombol batal sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol edit Menampilkan form edit gejala Tombol edit sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol hapus
Data gejala yang dipilih berhasi dihapus dari database Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Kasus dan Hasil Uji DataGejala (Data belum lengkap) Klik tombol simpan Data gejala yang telah di input kan tidak tersimpan kedalam database Tombol simpan tidak sesuai dengan yang
diharapkan
Sesuai

## 3.5.3 Pengujian Data Penyakit dan Saran
Pengujian  data  penyakit  dan  saran  adalah  hak akses admin untuk  mengelola  data  penyakit  dan saran,  Pengujian  data  penyakit  dan  saran  dapat dilihat pada tabel 12 sebagai berikut:
Kasus dan Hasil Uji Data Penyakit (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Hasil Penguj ian
Klik data penyakit Dapat masuk ke halaman form data penyakit Tombol data penyakit sesuai dengan yang diharapkan
Sesuai Klik tambah penyakit Dapat masuk kehalaman form data penyakit dan melakukan pengisian data penyakit
Tombol tambah data penyakit sesuai dengan yang
diharapkan
Sesuai
Klik tombol simpan
Data penyakit yang telah di input kan pada kolom form tersimpan kedalam database Tombol simpan sesuai dengan yang diharapkan Sesuai
Klik tombol batal Data gejala
yang telah di input kan pada form
data gejala telah dikosongkan Tombol batal sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol edit Menampilkan form edit penyakit Tombol edit sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Klik tombol hapus Data penyakit yang dipilih berhasi dihapus dari database Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan Sesuai Kasus dan Hasil Uji Data Penyakit (Data belum lengkap) Klik tombol simpan Data penyakit yang telah di input kan tidak tersimpan kedalam database Tombol simpan tidak sesuai dengan yang diharapkan Sesuai
4. DISKUSI

## 4.1 Tampilan Program
Berikut  adalah  impementasi  program  yang telah dibuat sesuai dengan yang diharapkan:
1. Halaman utama
Halaman  utama  berisi  tentang  menu Beranda , konsultasi, riwayat, keterangan dan tentang. Berikut merupakan tampilan halaman utama:

## Gambar 3 Tampilan Halaman Utama
2. Halaman Login Admin Halaman login admin  merupakan  halaman yang  harus  diisi  oleh username dan password . Berikut merupakan tampilan halaman login :
Gambar 4 Tampilan Login Admin
4.3 Halaman Input Penyakit Halaman  ini  digunakan  untuk  menambah penyakit  baru.  Berikut  merupakan  gambar  halaman tambah penyakit :
Gambar 5 Tampilan input Penyakit
4.4 Halaman Input Gejala
Halaman  ini  digunakan  untuk  menambah gejala  penyakit  baru.  Berikut  merupakan  gambar halaman tambah gejala :
Gambar 6 Tampilan input Gejala
4.5 Halaman Input Pengetahuan
Halaman ini digunakan untuk  menambah basis pengetahuan  baru.  Berikut  merupakan  gambar halaman tambah pengetahuan :

## Gambar 7 Tampilan input Pengetahuan
4.6 Halaman Input Post Keterangan
Halaman  ini  digunakan  untuk  menambah  post keterangan  baru.  Berikut  merupakan  gambar halaman post keterangan :
Gambar 8 Tampilan Input Post Keterangan
4.7 Halaman Ubah Password
Halaman  Ubah password merupakan  halaman untuk  mengubah password admin.  Berikut  ini merupakan  gambar  halaman  untuk  mengubah password admin :
Gambar 9 Tampilan Ubah Password
4.8 Halaman Konsultasi User Halaman  konsultasi user merupakan  halaman dimana ( user ) pengguna dapat berkonsultasi tentang gejala  yang  dialami.  Berikut  merupakan  gambar halaman konsultasi user :
Gambar 10 Tampilan Konsultasi User

## 4.9 Halaman Pemilihan gejala
Halaman pemilihan gejala yang dilakukan user merupakan  halaman  dimana  ( user )  pengguna  dapat memilih  gejala  yang  dialami.  Berikut  merupakan gambar halaman pemilihan gejala user :
Gambar 11 Tampilan Konsultasi User

## 4.10 Halaman Hasil Diagnosis
Dari  gejala  yang  dipilih user tersebut menghasilkan 97% kemungkinan pasien terdiagnosis penyakit  kistadenoma  ovarii  musinosum.  Berikut merupakan gambar halaman hasil diagnosis:

## Gambar 12 Tampilan Hasil Diagnosis

## 4.11 Halaman Riwayat
Halaman  riwayat  berisi  tentang  riwayat  dari users yang  telah  melakukan  konsultasi.  Berikut  ini merupakan gambar halaman riwayat:

## Gambar 13 Tampilan Riwayat
4.12 Halaman Tentang
Halaman  tentang  merupakan  halaman  yang menampilkan  tentang  Sistem  pakar  dengan  metode Certainty  factor.  Berikut  ini  merupakan  gambar halaman tentang :

## Gambar 14 Tampilan Tentang

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  dan pengujian  yang  sudah  dilakukan  selama  membuat sistem  pakar  dalam  mendiagnosis  penyakit  kista
ovarium  memanfaatkan  metode certainty  factor maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Program  sistem pakar diagnosis penyakit kista ovarium menggunakan  metode certainty  factor berbasis  web ini  cukup  membantu  untuk  mendiagnosis  penyakit kista  ovarium berdasarkan  pada  gejala-gejala  yang dikeluhkan  oleh  pasien.  Sistem  tersebut  diharapkan cukup  memberikan  arahan  berupa  saran  untuk mencegah keterlambatan dalam penanganan. Penggunaan  metode certainty  factor dalam  sistem ini  mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan yang  mendekati  kebenaran.  Hasil  diagnosis  dari gejala  yang  dialami user menghasilkan  97%
kemungkinan pasien terdiagnosis penyakit kistadenoma  ovarii  musinosum,  serta  beberapa jurnal  dan  penelitian  terdahulu  jenis  kista  yang terbagi dalam  kista  ovarium  cara  pencegahan dan pengobatannya tergolong sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Sari, M. Nasution, and M. H. Munandar, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata Manusia  Menggunakan  Metode  Certainty Factor  Berbasis  Web,” J.  Tek.  Inform. UNIKA  St.  Thomas ,  vol.  8,  pp.  171–177, 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1275. [2]
S. A. Putri and E. P. Saputra, “Perancangan
Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal Kanker  Reproduksi  Wanita  Dengan  Metode Certainty  Factor,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  63–68,  2018, doi: 10.30865/mib.v2i3.659. [3] S. Ridmadhanti, “Pengaruh sumber
informasi,  peran  bidan,  motivasi  diri  dan gaya  hidup  terhadap  tingkat  kualitas  hidup pasien  kista  ovarium  di  rsia  aulia  jakarta selatan,” J. Komite Farmasi dan Terapi, vol.
6, no. 1, 2021.
[4] A.  P.  Gusman,  D.  Maulida,  and  E.  Rianti, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  KISTA  OVARIUM  DENGAN METODE  FORWARD  CHAINING,” J. Medika  Udayana, vol.  6,  no.1,  pp.  8–18, 2019. [5] P.  Itta et  al. ,  “KARAKTERISTIK  PASIEN KISTA  OVARIUM  DI  RSUP  SANGLAH DENPASAR  PERIODE  JANUARI  2019  - DESEMBER  2019,” J.  Medika  Udayana, vol. 11, no. 1, pp. 72–77, 2022.
[6] M.  Zunaidi,  U.  F.  S.  S.  Pane,  and  A.  H.
Nasyuha,  “Analisis  Teorema  Bayes  Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  4,  p. 1302, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3225.
[7] M.  Busthomi,  N.  Nafi’iyah,  and  N.  Q.
Ayu Sundari, dkk, Sistem Pakar Berbasis Web Mendiagnosis Penyakit Kista Ovarium … 1347 Nawafilah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Kolesterol  Pada  Remaja  Dengan
Metode  Certainty  Factor,” J.  Process. ,  vol.
15, no. 1, p. 23, 2020, doi:
10.33998/processor.2020.15.1.670.
[8] A.  Asmin,  H.  Saputra,  and  M.  Syahrizal,
“Penyakit Hemofilia Pada Manusia Menerapkan,” J. Pelita Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 278–283, 2018.
[9] A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ),” J.  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer, vol.  2,  no.  5,  pp.  2127– 2134, 2018.
[10] M.  Risna  Suma  and  N.  M.  Nopita  Sari, “Penerapan  Penerapan  Self  Hypnosis  Pada Ny  ‘SW’  Umur  40  Tahun  dengan  Kista
Ovarium  (Penatalaksanaan  pada  Gangguan Reproduksi dengan Kista Ovarium di Ruang Dara RSUD Wangaya),” J. Cent. Res. Publ. Midwifery  Nurs. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–7,
2017, doi: 10.36474/caring.v1i2.1.
[11] K.  E.  Setyaputri  and  A.  Fadlil,  “Analisis Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  THT,” J.  Teknik  Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018.
[12] C.  Maulana,  S.  Informasi,  S.  Tinggi,  M. Informatika,  D.  Komputer,  and  R.  Kisaran, “Expert System Diagnose Diseases in Goats
Using the Application of Certainty Factor At the  Asahan  Districk  Livestock  Service Dengan  Penerapan  Certainty  Factor  Di Dinas Peternakan Kab,” J. Teknologi Informatika, vol. 3, no. 1, 2022.
[13] D.  Aldo  and  S. Informasi,  “SATIN  – Sains dan  Teknologi  Informasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma dengan Metode
Certainty  Factor,” J.  Sains  dan  Teknologi
Inform, vol. 5, no. 1, 2019.
[14] R.  Safitri,  “Simple  Crud  Buku  Tamu
Perpustakaan Berbasis Php Dan Mysql :Langkah-Langkah Pembuatan,”
Tibanndaru  J. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 2, no.
2, p. 40, 2018, doi:
10.30742/tb.v2i2.553.
[15] D. Sukrianto and D. Oktarina, “Pemanfaatan Teknologi  Barcode  Pada  Sistem  Informasi Perpustakaan  Di  Smk  Muhammadiyah  3
Pekanbaru,” JOISIE  (Journal  Inf.  Syst. Informatics Eng. , vol. 1, no. 2, p. 136, 2019, doi: 10.35145/joisie.v1i2.216.