## DIAGNOSIS PENYAKIT PARU PADA PEROKOK PASIF MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Kadek Dwi Pradnyani Novianti 1 , Kadek Yoga Dwi Jendra 2 , Made Satria Wibawa 3
1,2,3 Prodi Sistem Informasi ITB STIKOM Bali, Jalan Raya Puputan No. 86 Renon Denpasar INDONESIA

## Abstrak
Aktivitas merokok merupakan salah satu penyebab dari sumber penyakit, tidak hanya berdampak  pada  perokok  aktif  melainkan  orang  di  sekitar  perokok  tersebut  atau perokok  pasif  juga  terkena  dampaknya.  Perokok  pasif  memiliki  kemungkinan  untuk mengalami  efek  penyakit  seperti  perokok  aktif.  Namun,  seandainya  apabila  1%  dari populasi manusia yang ada menjadi perokok pasif maka jumlah dokter spesialis paru- paru  yang  ada  tidak  akan  mampu  menanganinya.  Hal  tersebut  merupakan  suatu permasalahan yang harus ditangani. Sistem pakar sebagai bagian dari perkembangan teknologi dapat menjadi solusi dari permasalahan tersebut. Pengguna dapat melakukan diagnosis  awal  terhadap  gejala  yang  diderita  serta  penanganannya  melalui  Sistem Pakar. Pada penelitian ini, Sistem pakar menggunakan metode Certainty Factor, dimana metode ini dapat memberikan kepastian dari suatu fakta. Perhitungan dilakukan berdasarkan nilai keyakinan dari seorang pakar terhadap gejala yang  dimiliki  oleh  suatu  penyakit.  Sistem  pakar  yang  dihasilkan  diberi  nama  Diagperosif  dimana  sistem  tersebut mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dimasukan oleh pengguna. Adapun penyakit yang dapat didiagnosis oleh Diagperosif adalah asma, bronkitis, ppok, dan kanker paru-paru.

## Abstract
Smoking activity is one of the causes of the source of the disease, not only impacting active smokers  but  people  around  the  smoker  or  passive  smokers  are  also  affected.  Passive smokers  are  more  likely  to  experience  the  effects  of  diseases  such  as  active  smokers. However,  if  1%  of  the  existing  human  population  becomes  passive  smokers  then  the number of existing lung specialists will not be able to handle it. This is a problem that must be addressed. Users can make an initial diagnosis of the symptoms suffered as well as their treatment through the Expert System. In this study, the expert system uses certainty factor method, which can provide certainty of a fact. Calculations are performed based on the value of an expert's belief in the symptoms of a disease. The resulting expert system is named Diagperosif where the system diagnoses the disease based on the symptoms entered by the user. The diseases that can be diagnosed by Diagperosif are asthma, bronchitis, cops, and lung cancer.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan konsumsi rokok terbesar di  dunia, yaitu pada urutan ketiga setelah China dan India (Kesehatan, 2013). Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan beberapa faktor seperti, meningkatnya pendapatan rumah tangga, pertumbuhan penduduk dan rendahnya harga rokok. Menurut pakar kesehatan, dari 100% bahaya asap rokok, hanya 25% yang dirasakan oleh perokok aktif. Sebanyak 75%  bahaya asap rokok justru  menerpa orang yang terpapar asap rokok orang lain. Berdasarkan Riset Kesehatan Dasar Kementerian Kesehatan tahun 2020, populasi perokok pasif di Indonesia mencapai 96,9 juta jiwa yang terdiri atas 30,2 juta jiwa laki-laki dan 66,7 juta orang perempuan (Kesehatan, 2019) .
Aktivitas merokok merupakan salah satu penyebab dari sumber penyakit, walaupun tidak dirasakan secara  langsung  namun  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  akan  membahayakan  bagi  tubuh.  Selain berdampak  pada  perokok  aktif,  orang-orang  disekitar  perokok  tersebut  yang  secara  tidak  langsung menghirup asap rokok juga memiliki resiko yang sama besarnya dengan perokok aktif tersebut. Orang- orang yang secara tidak langsung menghirup asap rokok disebut dengan perokok pasif atau secondhand smoker . Banyak orang yang beranggapan bahwa menjadi perokok pasif itu aman-aman saja. Meskipun tidak merokok, berada di lingkungan yang penuh dengan asap rokok masih dapat menimbulkan efek yang tidak baik terhadap tubuh anda yang sama halnya seperti perokok aktif. Asap rokok mengandung sekitar 4.000
Kata Kunci: Penyakit paru, perokok pasif, sistem pakar, certainty factor
Keywords: Pulmonary disease, passive smokers, expert systems, certainty factors
jenis bahan kimia yang terdiri dari partikel dan juga gas. Lebih dari 50 zat yang terkandung di dalamnya dapat menyebabkan asma,  penyakit paru obstruktif kronis  (ppok), kanker ataupun penyakit  berbahaya lainnya (Marcelina, 2021). Walaupun tidak terlalu terlihat, asap yang dihembuskan oleh perokok aktif lebih berbahaya dari asap yang dihirup oleh perokok itu sendiri. Asap ini terbentuk oleh partikel yang sangat kecil sehingga lebih mudah dihirup oleh orang yang berada disekitarnya.
Menurut Kementrian Kesehatan tahun 2016, jumlah dokter spesialis paru di indonesia adalah 1460, sedangkan jumlah perokok pasif di Indonesia mencapai 96 juta jiwa. Apabila 1% dari populasi tersebut mengalami penyakit paru akibat menjadi perokok pasif maka perbandingan antara dokter spesialis paru dengan jumlah pasien yang mengalami penyakit tersebut adalah 1:657, yang artinya 1 orang dokter akan menangani  sekitar  657  pasien.  Hal  tersebut  merupakan  suatu  permasalahan  yang  harus  ditangani (Kesehatan, 2019).
Perkembangan teknologi yang sangat pesat seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak memungkinkannya  untuk  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang,  yang  salah  satunya  pada  bidang kesehatan.  Teknologi  dalam  bidang  kesehatan  mempunyai  peran  yang  sangat  penting,  terutama  dalam memberikan  informasi  mengenai  kesehatan  seperti  informasi  mengenai  penyakit  serta  bagaimana  cara menanganinya. Salah satu contoh perkembangan teknologi dalam bidang kesehatan adalah Sistem Pakar. Sistem pakar ( expert system ) merupakan sistem yang mampu menirukan penalaran seorang pakar agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli (Amrullah & Ekojono, 2013). Pengetahuan yang disimpan didalam sistem pakar umumnya diambil dari seorang manusia yang pakar  dalam  masalah  tersebut.  Sistem  pakar  ini  merupakan  salah  satu  solusi  dalam  mengatasi ketidakseimbangannya antara jumlah dokter spesialis paru dengan pasiennya. Dengan adanya sistem pakar ini,  peran  seorang  dokter  dapat  dibantu  oleh  program  komputer  yang  pada  prinsip  kerjanya  untuk memberikan solusi seperti yang biasa dilakukan oleh seorang dokter. Sistem pakar biasanya digunakan untuk konsultasi, analisis, diagnosis dan membantu mengambil keputusan.
Sebuah  sistem  pakar  tentunya  membutuhkan  informasi  yang  pasti  dari  pengguna  untuk  dapat menampikan hasil yang benar. Tidak dapat dipungkiri bahwa akan ditemukan jawaban dari pengguna yang tidak memiliki kepastian penuh sehingga hasil diagnosis pun kurang maksimal. Ketidakpastian data dapat disebabkan karena ketidaklengkapan data ataupun adanya kesalahan informasi. Untuk mengatasi masalah ketidakpastian  tersebut,  penulis  menggunakan  metode Certainty  Factor (CF). Certainty  Factor (CF) merupakan  metode  yang  mendefenisikan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan,  untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi, dengan menggunakan certainty  factor ini  dapat  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  (Mona,  Adiguna,  &  Kata,  2013). Certainty Factor merupakan metode yang tepat digunakan dalam sistem pakar ini karena metode ini dapat memberikan hasil yang akurat yang didapatkan dari perhitungan berdasarkan bobot gejala yang dipilih pengguna,  mampu  memberikan  jawaban  pada  permasalahan  yang  tidak  pasti  kebenarannya  seperti masalah diagnosis resiko penyakit dan metode certainty factor ini dapat mengelola dua data dalam sekali hitung sehingga metode ini tingkat akurasinya lebih tepat.
Dalam  upaya  untuk  memfasilitasi  masyarakat  dalam  menangani  masalah  penyakit  pada  perokok pasif dengan menerapkan ilmu dari seorang pakar serta mengimplementasikan metode Certainty Factor , maka dibuatlah suatu Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Paru Pada Perokok Pasif. Sistem Pakar ini diharapkan berguna untuk membantu masyarakat dalam mengetahui gejala-gejala penyakit yang mungkin terjadi jika menjadi seorang perokok pasif serta bagaimana cara menangani penyakit tersebut. Sistem pakar ini dibuat berbasis web agar mudah diakses oleh masyarakat luas kapan saja dan dimana saja.

## Literature Review
Penelitian tentang sistem pakar dalam berbagai bidang telah banyak dilakukan. Berikut beberapa referensi yang digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini.
Ratniasih  melakukan  penelitian  tentang  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  Meningitis Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Meningitis  merupakan  salah  satu  penyakit  mematikan  bagi penderitanya.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh  bakteri,  virus  maupun  jamur.  Kurangnya  informasi  tentang gejala – gejala penyakit meningitis serta minimnya informasi tentang penyakit ini menjadi penyebab utama tingginya  tingkat  kematian  di  kalangan  masyrakat.  Sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan  informasi  tentang  penyakit  meningitis.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  Sistem  pakar  untuk membantu masyarakat dalam memperoleh  informasi mengenai gejala – gejala penyakit meningitis  serta solusinya (Ratniasih, 2018).
Agustino juga melakukan penelitian tentang sistem pakar yang terkait pada dunia kesehatan yaitu untuk  mendiagnosa  penyakit  ginjal.  Perkembangan  teknologi  perangkat  lunak  komputer  yang  telah berkembang pesat serta diikuti oleh perkembangan teknologi kecerdasan buatan, memungkinkan sebuah sistem  pakar  berjalan  pada  website  dengan  menggunakan  aplikasi  PHP.  Sistem  pakar  ini  diharapkan
mampu memberikan informasi segala hal yang berhubungan dengan masalah penyakit pada ginjal secara cepat dan efisien secara timbal balik baik user dan sistem tetapi tetap optimal (Agustino, 2012).
Hidayat, dkk mendiagnosa penyakit yang diakibatkan oleh rokok menggunakan implementasi sistem pakar. Rokok merupakan benda yang memiliki berbagai macam sumber penyakit apabila kita mengisapnya secara langsung atau menghirup asapnya. Di dalam sebatang rokok terdapat lebih dari 4000 bahan kimia, yang 200 di antaranya berbahaya bagi manusia, dan 40 di antaranya merupakan penyebab kanker. Merokok dapat mengakibatkan perubahan fungsi, struktur jaringan, dan saluran pernapasan pada paru-paru. Sistem yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini adalah sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit yang disebabkan oleh rokok dan metode yang digunakan adalah Forward Chaining (Hidayat & Gumilang, 2017).
Dari  penelitian  yang  telah  dijabarkan  diatas,  kemudian  penelitian  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  teknologi  sistem  pakar.  Dimana  sistem  pakar  mampu  mengakuisisi  kepakaran  dokter spesialis paru-paru dari Rumah Sakit Wangaya yaitu dr. Putu Dyah Widyaningsih, Sp.P dan dr. Ni Made Dwita  Yaniswari,  Sp.P.  Sistem  Pakar  ini  bertujuan  untuk  mampu  membantu  masyarakat  luas  untuk mendiagnosa gejala-gejala pada perokok pasif. Dalam upaya memperoleh akurasi perhitungan yang tinggi sehingga hasil akhir yang diperoleh optimal, maka digunakan metode Certainty Factor menggunakan bobot gejala yang dipilih pengguna.

## Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan  kesimpulan  ( inference  rules )  dengan  basis  pengetahuan tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi  dari  kedua  hal tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu (Latumakulita, 2012).
Ada beberapa definisi tentang sistem pakar menurut beberapa ahli, antara lain :
1. Menurut  Martin  dan  Oxman,  sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah,  yang  biasanya  hanya  dapat diselesaikan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu.
2. Menurut  Ignizo,  sistem  pakar  merupakan  bidang  yang  dicirikan  oleh  sistem  berbasis  pengetahuan ( Knowledge  Base  System ),  memungkinkan  komputer  dapat  berfikir  dan  mengambil  keputusan  dari sekumpulan kaidah.
3. Menurut  John  Durkin,  sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  didesain  untuk  meniru kemampuan memecahkan masalah dari seorang pakar. Pakar adalah orang yang memiliki kemampuan atau mengerti dalam menghadapi suatu masalah. Lewat pengalaman, seorang pakar mengembangkan kemampuan yang membuatnya dapat memecahkan permasalahan dengan hasil yang baik dan efisien.

## Penyakit Perokok Pasif
Adapun jenis penyakit yang dialami oleh perokok pasif diantaranya adalah asma, bronkitis, penyakit paru obstruktif kronis (ppok) dan kanker paru-paru.

## a. Asma
Asma adalah  suatu  keadaan dimana saluran nafas mengalami penyempitan karena hiperaktivitas terhadap rangsangan tertentu, yang menyebabkan peradangan. Penyempitan ini bersifat berulang namun reversible da diantara penyempitan bronkus tersebut terdapat keadaan ventilasi yang lebih normal (Sylvia A.price)  beberapa  faktor  penyebab  asma  antara  lain,  jenis  kelamin,  umur  pasien,  status  atopi,  faktor keturunan serta faktor lingkungan. Asma dibedakan menjadi jadi dua jenis, yaitu (Marcelina, 2021):
1. Asma Bronikal
Penderita  asma  bronkial,  hipersensitif  dan  hiperaktif  terhadap  rangsangan  dari  luar,  seperti  debu rumah, bulu binatang, asap dan bahan lain penyebab alergi.
2. Asma Kardial
Asma yang timbul akibat adanya kelainan jantung. Gejala asma kardial biasanya terjadi pada malam hari, disertai sesak napas yang hebat.
b. Bronkitis
Bronkitis  adalah  suatu  infeksi  saluran  pernapasan  yang  menyebabkan  inflamasi  yang  mengenai trakea,  bronkus  utama  dan  menengah  yang  bermanifestasi  sebagai  batuk  dan  biasanya  akan  membaik tanpa terapi dalam 2 minggu. Bronkhitis umumnya disebabkan oleh virus seperti Rhinovirus, RSV, virus influenza, virus parainfluenza, Adenovirus, virus rubeola dan paramyxovirus. Bronkitis dibedakan menjadi dua, yaitu (Marcelina, 2021):
1. Bronkitis Akut Bronkitis akut merupakan infeksi saluran pernapasan akut bawah. Ditandai dengan awitan gejala yang mendadak  dan  berlangsung  lebih  singkat.  Pada  bronkitis  jenis  ini,  peradangan  bronkus  biasanya disebabkan oleh infeksi virus atau bakteri dan kondisinya diperparah oleh pemaparan terhadap iritan, seperti asap rokok, udara motor, debu, asap kimiawi dll.
2. Bronkitis Kronis Bronkitis kronis ditandai dengan gejala yang berlangsung lama (3 bulan dalam setahun selama 2 tahun berturut-turut). Pada bronkitis kronik peradangan bronkus tetap berlanjut selama beberapa waktu dan terjadi obstruksi atau hambatan pada aliran udara yang normal di dalam bronkus.

## c. Penyakit Paru Obstruktif Kronis (PPOK)
Penyakit  Paru  Obstruktif  Kronik  (PPOK)  didefinsikan  sebagai  penyakit  atau  gangguan  paru  yang memberikan  kelainan  ventilasi  berupa  ostruksi  saluran  pernapasan  yang  bersifat  progresif  dan  tidak sepenuhnya reversible. Obstruksi ini berkaitan dengan respon inflamasi abnormal paru terhadap partikel asing  atau  gasyang  berbahaya.  Pada  PPOK,  bronkitis  kronik  dan  emfisema  sering  ditemukan  bersama, meskipun keduanya memiliki proses yang berbeda. Akan tetapi menurut PDPI (2010), bronkitis kronik dan emfisema tidak dimasukkan definisi PPOK, karena bronkitis kronik merupakan diagnosis klinis, sedangkan emfisema  merupakandiagnosis  patologi.  Bronkitis  kronik  merupakan  suatu  gangguan  klinis  yang ditandaioleh  pembentukan  mukus  yang  meningkat  dan  bermanifestasi  sebagai  batuk  kronik. Emfisema merupakan  suatu  perubahan  anatomis  parenkim  paru  yang  ditandai  oleh  pembesaran  alveoulus  dan duktus alveolaris serta destruksi dinding alveolar (Indonesia, 2003).

## d. Kanker Paru-Paru
Kanker  paru  atau  disebut  karsinoma  bronkogenik  merupakan  tumor  ganas  primer  sistem pernapasan bagian bawah yang bersifat epithelial dan berasal dari mukosa percabangan bronkus. Penyakit ini jarang terjadi dan sering terjadi di daerah industri (Sylvia A.Price). Sedangkan menurut Susan Wilson dan  June  Thompson  (1990)  kanker  paru  adalah  suatu  pertumbuhan  yang  tidak  terkontrol  dari  sel anaplastik dalam paru.
Penyebab  dari  kanker  paru  masih  belum  diketahui,  namun  diperkirakan  bahwa  inflasi  jangka panjang dari bahan-bahan karsiogenik merupakan factor utama, tanpa mengesampingkan kemungkinan peranan predisposisi hubungan keluarga ataupun suku bangsa atau ras serta imunologis seperti kekebalan tubuh. Dari beberapa kepustakaan kebiasaan merokok atau terlau sering terkena paparan dari asap rokok menjadi  penyebab  utama  dan  penyebab  lainnya  seperti  polusi  udara,  diet  yang  kurang  mengandung (vitamin  A, Selenin dan betakaronin ),  infeksi  saluran  pernapasan  kronik  dan  keturunan  atau  genetik (Marcelina, 2021).

## 2. METODE
Menurut T. Sutojo, Certainty factor merupakan suatu metode untuk membuktikan ketidakpastian pemikiran seorang pakar, dimana untuk mengakomodasi hal tersebut seseorang biasanya menggunakan certainty factor untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi. Ada dua cara untuk mendapatkan tingkat keyakinan dari sebuah aturan ( rule ), yaitu dengan menggunakan metode ‘Net  Belief’ dan  dengan  cara  mewawancarai  seorang  pakar.  Tingkat  keyakinan  diperoleh  dari jawaban user saat melakukan suatu konsultasi. Ada 2 (dua) macam faktor kepastian yang digunakan, yaitu faktor kepastian yang diisikan oleh pakar bersama dengan aturan dan faktor kepastian yang diberikan oleh pengguna (Mona et al., 2013).
Faktor kepastian yang diisikan oleh pakar menggambarkan kepercayaan pakar terhadap hubungan antara antacedent dan konsekuen. Sementara itu faktor kepastian dari pengguna menunjukan besarnya kepercayaan  terhadap  keberadaan  masing-masing  elemen  dalam antecedent . Certainty  factor (CF) merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan. Certainty factor paralel merupakan CF yang diperoleh dari beberapa premis pada sebuah aturan. Besarnya certainty factor paralel dipengaruhi oleh certainty factor user untuk masing-masing premis dan operator dari premis (Widiastuti, 2019).
Secara umum, rule direpresentasikan dalam bentuk sebagai berikut [13] :
IF E [AND / OR] ... En THEN H (CF = CFi) Dengan keterangan : E1...En : fakta-fakta ( evidence ) yang ada. H : hipotesa atau konklusi yang dihasilkan.
CF     : tingkat keyakinan ( certainty factor ) terjadinya hipotesa H akibat adanya fakta-fakta E1 s/d En.

## a. Perhitungan Certainty Factor
CF merupakan nilai yang mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data CF memperkenalkan  konsep Measure  of  Be lief/MB  (nilai  keyakinan)  dan Measure  of  Disbelief /MD  (nilai ketidakyakinan). Konsep ini diformulasikan dengan rumusan dasar sebagai berikut (Widiastuti, 2019):
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1)
Keterangan :
CF = Certainty Factor dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MB   = Measure of Belief MD   = Measure of Disbelief
E = Evidence (peristiwa atau fakta)
H = Hipotesis (dugaan)
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa ( similarly concluded rules ):
CF combine CF[H,E] 1 , 2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1- CF[H,E] 1 ]
(2)
CF combine CF[H,E] old , 2 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * [1- CF[H,E] old ] (3)
Dalam perhitungan nilai CF, data nilai CF didapat dari pengurangan antara nilai MB dan nilai MD. Berikut tabel rentangan nilai yang penulis gunakan untuk bobot nilai MB dan bobot nilai MD.
Tabel 1. Rentang Nilai MB dan MD No  Keterangan Rentang Nilai 1 Sangat Yakin 0,81-1,0 2 Yakin 0,61-0,8 3 Cukup Yakin 0,41-0,6 4 Sedikit Yakin 0,21-0,4 5 Tidak Tahu 0,01-0,2 6 Tidak 0

## b. Kelebihan Certainty Factor
Kelebihan jika menggunakan metode certainty factor adalah (Sutojo, Mulyanto, & Suhartono, 2011):
1. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengukur sesuatu apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis dan mengidentifikasi suatu penyakit pada tumbuhan.
2. Perhitungan  dengan  metode  ini  dalam  sekali  hitung  hanya  dapat  mengolah  dua  data  saja  sehingga keakuratan data dapat terjaga.
c. Kekurangan Certainty Factor
Kekurangan jika penggunaan metode certainty factor adalah (Sutojo et al., 2011):
1. Ide umum dari pemodelan kepastian manusia dengan menggunakan numeric certainty factor biasanya diperdebatkan  sebagian  orang  akan  membantah  pendapat  bahwa  formula  untuk  metode  certainty factor diatas memiliki sedikit kebenaran.
2. Metode  ini  hanya  dapat  mengolah  ketidakpastian/kepastian  hanya  2  data  saja  dan  perlu  dilakukan beberapa kali pengolahan data untuk data yang lebih dari 2 buah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Gambar 1  merupakan  gambaran umum  sistem pada sistem pakar untuk diagnosis penyakit paru pada perokok pasif. Pada gambar tersebut terdapat dua orang aktor yaitu admin dan pasien. Pada sistem ini admin dapat mengelola seluruh data dan informasi yang ada pada sistem, kemudian sistem akan memberikan  seluruh  data  dan  informasi  yang  sudah  tersimpan  pada  database.  Pasien  hanya  dapat melakukan diagnosis penyakit pada sistem, kemudian sistem akan menampilkan hasil diagnosis penyakit sesuai dengan yang tersimpan pada database.

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Sumber data yang digunakan dalam sistem pakar ini meliputi data penyakit dan data gejala yang dialamin  oleh  perokok  pasif.  Ada  beberapa  jenis  gejala  pada  Tabel  2  dan  kode  gejalanya  yang  akan dimasukkan ke dalam Tabel 3 untuk pemberian nilai MB, nilai MD dan nilai CF pada penyakit perokok pasif yang berkaitan dengan gejala tersebut. Data pengetahuan dari data penyakit dan gejala (yang berupa nilai MB, nilai MD dan nilai CF) merupakan data dummy yang digunakan sebagai contoh.
Tabel 2. Tabel Gejala Penyakit
No Gejala Kode Gejala 1 Batuk G1 2 Sesak Napas G2 3 Mengi G3 4 Bibir dan jari-jari yang terlihat biru G4 5 Alergi G5 6 Batuk Berdarah G6 7 Nyeri Dada G7 8 Nyeri Dada ketika batuk bahkan bernafas G8 9 Badan terasa lelah G9 10 Tubuh lemas G10 11 Suara serak G11 12 Linglung, atau terjadi penurunan kesadaran G12 13 Batuk berdahak yang tidak kunjung sembuh dengan warna lendir dahak berwarna agak kuning atau hijau G13 14 Penurunan berat badan G14 15 Pernapasan sering tersengal-sengal, terlebih lagi saat melakukan aktivitas fisik G15 16 Napas Pendek G16

## Tabel 3. Sampel Pengetahuan
Kode Gejala Penyakit Asma Bronkitis PPOK Kanker Paru-paru MB MD CF MB MD CF MB MD CF MB MD CF G1 0.6 0.05  0.55  0.65  0.03  0.62  0.55  0.06  0.49 0.6 0.09 0.51 G2 0.65  0.03  0.62  0.55  0.02  0.53  0.55  0.08  0.47 0.6 0.08 0.52 G3 0.75  0.02  0.73 0.5 0.03  0.47  0.55  0.05 0.5 G4 0.5 0.02 0.48 G5 0.75  0.03  0.72 G6 0.45  0.03 0.42 G7 0.45  0.05 0.4 0.65  0.02 0.63 G8 0.5 0.05  0.45 0.5 0.06  0.44 G9 0.55  0.03 0.52 G10 0.55  0.02 0.53 G11 0.55  0.06 0.49 G12 0.55  0.02 0.53 G13 0.45  0.03  0.42 G14 0.65  0.01 0.64 G15 0.6 0.03  0.57 0.5 0.02  0.48 0.8 0.01  0.79 G16 0.6 0.04  0.56  0.45  0.04  0.41 0.5 0.03  0.47
Selanjutnya, sistem pakar dibangun dengan mengimplementasikan coding PHP dan menggunakan framework laravel. Hasil implementasi sistem pakar untuk diagnosa penyakit pada perokok pasif diberi nama yaitu DIAGPEROSIF. Adapun hasil implementasi dari DIAGPEROSIF adalah sebagai berikut.
Pada Gambar 2, merupakan halaman admin yang digunakan untuk memanipulasi data penyakit. Data penyakit asma, bronkitis, ppok, dan kanker paru-paru diinputkan oleh admin melalui halaman ini. Adapun data  yang  diinputkan  berupa  nama  penyakit  serta  deskripsi  secara  lengkap  tentang  penyakit  tersebut. Selain itu, dideskripsikan juga rekomendasi penanganan dari penyakit tersebut, sehingga pengguna ketika melakukan  diagnosis  sudah  dapat  mengetahui  tindak  lanjut  apa  yang  harus  dilakukan  ketika  hasil menunjukan pengguna menderita penyakit tertentu.

## Gambar 3. Halaman Data Gejala
Sedangkan pada Gambar 3, merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola data gejala penyakit pada perokok pasif. Data gejala penyakit terdiri dari nama gejala dan juga keterangan yang menjelaskan  gejala  tersebut  seperti  intensitas  gejala  terjadi  dan  kondisi  spesifik  yang  mengikuti gejala tersebut.   Pada Gambar 4. Merupakan halaman yang mengelola data pengetahuan, dimana pada halaman ini nilai MB, MD, dan CF yang diinputkan sesuai dengan Tabel 3. Nilai MB, MD, dan CF yang telah diinputkan nantinya akan digunakan sebagai perhitungan Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagperosif. Gambar 5. menunjukan halaman diagnosis penyakit yang dapat digunakan oleh pengguna. Pengguna hanya tinggal memilih gejala-gejala yang timbul maka kemudian Sistem Pakar Diagperosif akan melakukan kalkulasi perhitungan. Sebagai output, sistem akan menghasilkan daftar penyakit beserta ranking persentase setiap penyakit yang mungkin diderita oleh pengguna. Sebagai hasil  kesimpulan,  sistem  menggunakan  penyakit  dengan  persentase  paling  besar  disertai  dengan tindak penanganan yang dapat dilakukan oleh pengguna sebagai penanganan awal. Halaman hasil diagnosis dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Halaman Diagnosis Penyakit
Gambar 6. Halaman Hasil Diagnosis
Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Paru pada Perokok Pasif adalah sistem yang digunakan untuk melakukan diagnosis dini suatu penyakit yang mungkin diderita berdasarkan gejala-gejala yang dialami, serta memberikan informasi terkait penyakit tersebut. Sistem ini dapat membantu pengguna sistem dalam mengetahui jenis-jenis penyakit paru yang mungkin terjadi jika menjadi seorang perokok pasif serta cara penanganan yang tepat terhadap penyakit tersebut agar tidak menimbulkan dampak yang lebih buruk.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Adapun simpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah telah dihasilkan system pakar yang dapat digunakan  untuk  mendiagnosis  gejala-gejala  yang  diderita  perokok  pasif.  Sistem  Pakar  hanya mempredikasi  (tidak  memvonis)  dengan  perhitungan  matematis  berdasarkan  gejala  yang  diderita menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Sistem  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  masyarakat  agar dapat mengetahui penyakit paru yang mungkin diderita berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Selain itu, Sistem Pakar ini dapat memberikan edukasi dan pengetahuan kepada masyarakat tentang jenis-jenis
penyakit paru yang mungkin terjadi apabila menjadi seorang perokok pasif beserta cara penanganan awal terhadap penyakit etrsebut.

## Daftar Pustaka
Agustino,  D.  P.  (2012).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Ginjal  Berbasis  WEB. Eksplora Informatika , 1 (2), 156 – 167.
Amrullah, A. J. A., & Ekojono. (2013). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU DENGAN. Jurnal Informatika Polinema , 2 (1), 13 – 17. Arikunto. (1998). Prosedur Penelitian . Jakarta: Rinneka Cipta. Clancey, W. J. (1979). Transfer of Rule-Based Expertise Through a Tutorial Dialogue . Stanford University.
Engelmore, R., & Morgan, A. (1986). Blackboard Systems . (Addison, Ed.). Wesley.
Hasling,  D.  W.,  Clancey,  W.  J.,  &  Rennels,  G.  R.  (1983).  Strategic  Explanations  in  Consultation. The International Journal of Man-Machine Studies , 3 – 19.
Hidayat, A. H., & Gumilang, G. (2017). SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT YANG DISEBABKAN OLEH ROKOK DENGAN METODE FORWARD CHAINING. Jurnal Teknik Informatika , 5 (2), 1 – 10. Indonesia, P. D. P. (2003). Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) .
Kesehatan, K. Peta Jalan Pengendalian Dampak Konsumsi Rokok Bagi Kesehatan (2013). Indonesia. Kesehatan, K. (2019). 96 Juta Orang Indonesia Jadi Perokok Pasif.
Latumakulita, L. A. (2012). SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR ( CF ) EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING CHILD DISEASE. Jurnal Ilmiah Sains , 12 (2), 120 – 126.
Marcelina, I. F. (2021). GAMBARAN TINGKAT PENGETAHUAN DAN SIKAP MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SUMATERA UTARA TERHADAP ROKOK SEBAGAI FAKTOR RISIKO KANKER PARU TAHUN 2020 . Universitas Sumatera Utara.
Mona, A. M., Adiguna, M. H., & Kata, P. (2013). Studi Perbandingan Metode Fuzzy dan Certainty Factor Dalam Mendiagnosa  Penyakit  Skizofrenia .  Retrieved  from  http://eprints.mdp.ac.id/958/1/jurnal  skripsi studi perbandingan metode fuzzy dan certainty factor dalam mendiagnosa penyakit skizofrenia.pdf Ratniasih, N. L. (2018). Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Meningitis Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web. Jurnal Sistem Dan Informatika , 12 (2), 132 – 139.
Rice, J. (1986). Polygon: A System for Parallel Problem Solving . Standford.
Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  &  Suhartono,  V.  (2011).  Sistem  Pakar.  In Kecerdasan  Buatan (I,  pp.  160 – 169). Yogyakarta: Andi.
Widiastuti, C. T. (2019). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Hidung Manusia . ITB STIKOM Bali.