## Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker Reproduksi Wanita Dengan Metode Certainty Factor
Sukmawati Anggraeni Putri 1 , Elin Panca Saputra 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta, Indonesia
1 Jl. Damai No.8 Warung Jati Barat, Jakarta Selatan, 12950, Indonesia sukmawati@nusamandiri.ac.id 1 ; elin.epa@bsi.ac.id 2

## Abstrak
Hingga saat ini penyakit kanker merupakan salah satu penyakit yang banyak diderita oleh masyarakat Indonesia, terutama pada kanker  serviks  (mulut  rahim)  yang  diderita  oleh  wanita  Indonesia.  Tidak  hanya  kanker  serviks  yang  diderita  oleh  wanita Indonesia, tetapi  juga penyakit lainnya  yang  menyerang  organ reproduksi  wanita  lainnya. Penyakit tersebut seperti,  kanker rahim, kanker indung telur, kanker Endometrium, kanker vagina, kista ovarium dan mioma.  Untuk mencegah jumlah angka kematian penderita, tentunya  diagnosa awal sebagai salah satu solusinya. Seperti  yang diusulkan pada penelitian  ini  dalam membangun aplikasi sistem pakar diagnosa awal kanker reproduksi wanita. Sistem pakar ini memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang semakin canggih. Aplikasi Sistem Pakar ini menghasilkan keluaran berupa kemungkinan penyakit kanker reproduksi wanita yang diderita berdasarkan gejala yang dirasakan oleh pasien. Sistem ini juga memperoleh hasil kepercayaan terhadap kemungkinan penyakit kanker reproduksi wanita yang diderita oleh pasien berdasarkan gejala yang dirasakan oleh pasien. Besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Certainty Factor.
Kata Kunci: Kanker Reproduksi Wanita, Sistem Pakar, dan  Metode Certainty Factor.

## Abstract
Until now, cancer is one that suffered by the people of Indonesia, especially in cervical cancer (cervix) suffered by Indonesian women. Not only cervical cancer suffered by Indonesian women, but also other diseases that attack the female reproductive organs.  Such  diseases,  cervical  cancer,  ovarian  cancer,  endometrial  cancer,  vaginal  cancer,  ovarian  cysts  and  myomas.  To prevent  the  number  of  deaths  of  patients,  of  course  the  initial  diagnosis  as  one  of  the  solutions.  As  used  in  this  study  in development an early diagnosis system of female reproductive cancer. This expert system adds value to the technology to assist in the handling  of an increasingly sophisticated  information age. This Expert System Application  generates an Update that enables patients who suffer from symptoms that are felt by the patient. This system is also a result of the necessity of women suffering from  cancer  experienced by patients. The amount of trust value  is the result of  calculation using Certainty Factor method.
Keywords : Female Reproductive Cancer, Expert System, and Certainty Factor Method

## 1. PENDAHULUAN
Kanker dapat menyerang semua lapisan masyarakat tanpa mengenal status sosial, umur dan jenis kelamin. Dari data yang ada, kaum wanita paling banyak terkena kanker. Kaum wanita cukup rentan terhadap serangan kanker, terutama organ vital seperti payudara dan organ reproduksi seperti rahim, indung telur dan vagina. Pendeteksian penyakit kanker sedini mungkin, menjadi salah satu upaya pencegahan dari penyebaran penyakit kanker tersebut. Kanker reproduksi wanita [1] [2], seperti penyakit kanker mulut rahim, kanker rahim, kanker indung telur, kanker endometrium, kanker vagina, kista ovarium dan mioma.
Oleh  karenanya,  pada  penelitian  ini  memberikan  gagasan  untuk  membangun  aplikasi  yang  dapat mendiagnosa awal dari penyakit kanker pada organ reproduksi wanita berdasarkan berdasarkan metode certainty factor . Aplikasi yang digagas berbasis online, memberikan kemudahan bagi msyarakat luas tanpa membutuhkan biaya yang banyak dalam mendiagnosa penyakit kanker reproduksi wanita sejak dini.
Sedangkan metode certainty factor telah banyak digunakan oleh peneliti sebelumnya  diberbagai bidang dan menghasilkan  akurasi  yang  akurat  pada  proses  presentase  prediksi.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sthepahine  [3]  bahwa  metode certainty factor menunjukkan keakuratan 80% untuk mendeteksi resiko penyakit asteoporosis  dan  osteoarhritis.  Penelitian  lain  menunjukkan  hasil  yang  sama  baiknya,  yaitu  penelitian  yang dilakukan oleh Kusrini [4].
Sehingga  diharapkan  dengan  menggunakan  metode certainty  factor ,  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  awal kanker reproduksi wanita ini dapat memberikan kemudahan bagi wanita untuk mengetahui sejak awal diagnosa kanker  tersebut.  Sehingga  penyebaran  penyakit  kanker  tersebut  dapat  dilakukan  pengobatan  dengan  cepat  dan
tepat. Sebelum sel kanker tersebut menyebar keseluruh tubuh pasien, sehingga dapat mencegah angka kematian yang semakin meningkat setiap tahunnya.

## 2. TEORITIS

## 2.1  Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system) menurut  Kusrini  [4]  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. Dalam penelitian  yang dilakukan oleh  [4]  pengertian, ciri-ciri dan keuntungan  sistem pakar, dari  beberapa ahli yaitu sebagai berikut:
a. Menurut  Durkin  :  Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar.
b. Menurut Giarratano dan Riley [5]: Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar.

## 2.2  Metode Faktor Kepastian (Certainty Factor)
Certainty Factor (CF) [4][3] diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor (CF)  merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan. Certainty Factor didefinisikan sebagai berikut [5]:
CF[H, E] = MB[H, E]-MD[H,E] ........................................................................................................................ (1) Dengan:
CF[H,E]  =  faktor  kepastian  dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  ( evidence )  E.  Besarnya  CF  berkisar antara  –  1  sampai  dengan  1.  Nilai  -1  menunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak,  sedangkan  nilai  1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB[H,E]=  ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD[H,E]=  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( measure  of  increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
Menurut [3] beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan CF dari suatu hipotesis. Jika e1 dan e2 adalah observasi, maka:
MB[h,e1^e2]=                             0
MB[h,e1]+MB[h,e2].(1-MB[h,e1])    ...................................................................................   (2)
MD[h,e1^e2]=                              0
MD[h,e1]+MD[h,e2].(1-MD[h,e1])   ......................................................................................  (3)

## 2.3    Penyakit Kanker Reproduksi Wanita
Dalam pengertian sederhana, kanker adalah sel yang tumbuh terus-menerus secara tidak terkendali, tidak terbatas dan tidak normal ( abnormal ) [2]. Penyakit kanker dapat menyerang semua lapisan masyarakat. Begitu pula dengan pria maupun wanita dapat terserang penyakit yang paling banyak ditakuti ini. Namun, berdasarkan data yang ada diperkirakan sekitar 60% penderita kanker di Indonesia adalah wanita [1].
Kanker bisa menyerang jaringan dalam berbagai organ tubuh, termasuk organ reproduksi wanita, yang terdiri dari  payudara,  rahim,  indung  telur  dan  vagina  [6].  Organ  reproduksi  tersebut  sangat  penting  karena  menjadi identitas  kesempurnaan  seorang  wanita.  Penyakit  kanker  reproduksi  wanita  seperti  [2],  penyakit  kanker  mulut rahim, kanker rahim, kanker indung telur, kanker Endometrium, kanker vagina, kista ovarium dan mioma.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada tahap analisa sistem, data yang diperoleh dalam penelitian ini melalui studi lapangan ke pakar yang mengerti mengidentifikasi  gejala  penyakit  kanter  pada  organ  reproduksi  wanita.  Selain  itu  juga  ditunjang  dengan  studi
literatur mengenai penyakit dan gejala kanker pada organ reproduksi wanita. Seperti, buku maupun artikel ilmiah pada penelitian sebelumnya. Proses inti dari sistem ini adalah proses penalaran forward chaining .  Sistem akan melakukan penalaran untuk menentukan jenis penyakit kanker reproduksi wanita yang diderita beserta pengobatan herbal dan nilai kepercayaan berdasarkan gejala yang dimasukan oleh user . Pada sistem telah disediakan aturan basis pengetahuan untuk penelusuran jenis penyakit. Data keluaran dari sistem ini adalah hasil diagnosa dari gejala yang  dirasakan  user  yang  berupa  kemungkinan  penyakit  reproduksi  wanita,  keterangan  tentang  jenis  penyakit reproduksi wanita yang diderita, dan nilai kepercayaan berdasarkan metode certainty factor . Dalam  perancangan  ini  kaidah  produksi  dituliskan  dalam  bentuk  pernyataan  JIKA  [premis]  MAKA [konklusi]. Sedangkan gejala tersebut dihubungkan dengan menggunakan operator logika DAN. Adapun bentuk pernyataannya adalah:
JIKA [gejala1] DAN [gejala2] MAKA [penyakit].
Dari bentuk kaidah produksi diatas, dapat diterapkan seperti contoh kaidah di bawah ini:
Kaidah1: JIKA haid tidak normal, jumlahnya banyak DAN sering nyeri di bagian bawah perut, DAN sering sakit serta berat pada panggul DAN siklus haid tidak lancar, MAKA kista ovarium
Pengkonversian kaidah produksi menjadi tabel penyakit kanker reproduksi wanita dapat dilihat pada Tabel 1. Baris menunjukkan gejala dan kolom menunjukkan penyakit reproduksi wanita [2], [6].
Tabel 1. Penyakit Kode Rule Nama Penyakit/ Kesimpulan P001 Kanker Leher/ Mulut Rahim P002 Kanker Rahim P003 Kanker Indung Telur P004 Kanker Endometrium P005 Kanker Vagina P006 Kista Ovarium P007 Mioma Tabel 2. Tabel Relasi
Basis pengetahuan yang bersifat dinamis, sehingga pakar dapat menambah atau mengubah basis pengetahuan tersebut sesuai data yang baru. Dalam perancangan sistem pakar ini menggunakan metode penalaran pelacakan maju ( Forward Chaining ) yaitu dimulai dari sekumpulan fakta-fakta tentang suatu gejala yang diberikan oleh user sebagai masukan sistem, kemudian dilakukan pelacakan yaitu perhitungan sampai tujuan akhir berupa diagnosis kemungkinan penyakit kanker reproduksi wanita yang diderita dan nilai kepercayaan.
Untuk proses penarikan kesimpulan dapat dilihat pada Gambar 5  yang  merupakan solusi  sistem pakar dengan menggunakan flowchart atau diagram alir.
Mulai Inisialisasi gejala Gejala = List gejala yang diisi Count Gejala ke = count (gejala) For i = 1 to count gejalake do i++ Count gejalake=1 MB = List Gejala [ i ] [MB] MD = List Gejala [ i ] [MD] CF = MB – MD List Gejala [ i ][CF] = [CF] Tampilkan jenis gangguan, definisi, penyebabl dan nilai CF Ya Selesai Tampilkan Gangguan berdasarkan Nilai CF tertinggi. List gangguan = list gangguan yang sama Count jmlgangguan = count (list gangguan) i = 1 For j = 1 to count jmlgangguan do j++ Count jmlgangguan=1 Count jmlgangguan=j Ya Ya Tidak Tidak Tidak MB = List Gejala [ i ] [MB] MD = List Gejala [ i ] [MD] CF = MB – MD
List Gejala [ i ][ CF ] = [CF]
MB = List Gejala [ i ][MB] MD = List Gejala [ i ][MD] MB1 = MB MD1 = MD MB = List Gejala [ i ][MB] MD = List Gejala [ i ][MD] MB2 = MB MD2 = MD MB = MB1 + MB2 * (1 - MB1) MD = MD1 + MD2 * (1 - MD1) Count List Gangguan = i CF = MB – MD List Gangguan [ I ] [ CF ] = CF Count jmlgangguan = j Tidak Tidak MB1 = MB MD1 = MD Ya
Gambar 1. Flowchart Sistem Pakar Diagnosa Kanker Reproduksi Wanita
Untuk mengetahui hasil diagnosa penyakit kanker reproduksi wanita, maka dilakukan pengujian proses diagnosa. Pada  pengujian  pertama,  diberikan  beberapa  masukan  gejala  yang  dirasakan  antara  lain:  1).  Haid  tidak  normal serta dalam jumlah banyak, 2). Sering timbul rasa gatal berlebihan di Vagina, 3). Sering timbul rasa sakit serta berat pada panggul, 4). Sering nyeri saat melakukan hubungan seksual, 5). Siklus menstruasi tidak normal.
Dari  gejala  tersebut  diperoleh  bobot  kepastian  pada  setiap  gejala  yang  dipilih,  sehingga  menghasilkan besarnya MB dan MD  berdasarkan gejala  yang dipilih. Setelah diperoleh  nilai MB dan MD,  maka selanjutnya dilakukan proses menghitung besarnya nilai kepastian (certainty factor) , yaitu sebagai berikut:
IF G004, dengan MB[h,e1]=0.7,MD[h,e1]=0.3 AND G016, dengan MB[h,e2]=0.75, MD[h,e2]=0.25, AND G019, dengan MB[h,e3]=0.77, MD[h,e3]=0.23, AND G020, dengan MB[h,e4]=0.75, MD[h,e4]=0.25, AND G025 MB[h,e5]=0.7, MD[h,e5]=0.3.
MB1= 0 + 0.7 * (1 – 0)= 0.7 MB2= 0.7 + 0.75 * (1 – 0.7)= 0.8875 MB3= 0.8875 + 0.77 * (1 – 0.8875)= 0.9741 MB4= 0.9741 + 0.75 * (1 – 0.9741)= 0.9935 MB5= 0.9935 + 0.7 * (1 – 0.9935)= 0.9987 MD1= 0 + 0.3 * (1 – 0)= 0.3 MD2= 0.3 + 0.25 * (1 – 0.3)= 0.475 MD3= 0.475 + 0.23 * (1 – 0.475)= 0.5957 MD4= 0.5957 + 0.25 * (1 – 0.5957)= 0.6968 MD5= 0.6968 + 0.3 * (1 – 0.6968)= 0.7574
CF[MB, MD]= 0.9987 – 0.7574= 0.2413
Setelah proses pengujian tersebut berhasil dilakukan, hasil perhitungan dari sistem kemungkinan penyakit adalah Kista  Ovarium  dengan  nilai certainty  factor adalah  0,2413.  Maka  ditampilkan  hasil  diagnosa  kemungkinan penyakitnya dalah Kista dengan nilai faktor kerpercayaan 24%.
Gambar 2. Tampilan Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  kanker  reproduksi  wanita  adalah  suatu  aplikasi  untuk mendiagnosa  awal  penyakit  kanker  reproduksi  wanita  berdasarkan  pengetahuan  dari  para  pakar  dan  studi pustaka.
2. Dengan adanya akses online berbasis web maka masyarakat khususnya untuk para wanita dapat mendiagnosa awal  kemungkinan  penyakit  kanker  reproduksi  wanita  yang  dideritanya  sebelum  mengambil  tindakan  lebih lanjut seperti konsultasi ke dokter atau tes laboratorium di rumah sakit.
3. Nilai  kepercayaan  yang  dihasilkan  dari  sistem  ini  sama  dengan  hasil  perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan  teori Certainty  Factor. Sehingga  keakuratan  hasilnya  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  yang diharapkan.
4. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  menjadi  sarana  untuk  menyimpan  pengetahuan  tentang  penyakit  kanker reproduksi wanita dan pengobatan herbalnya dari pakar atau ahlinya.

## REFERENCES
[1] Kementerian Kesehatan RI, Panduan Penatalaksanaan Kanker Serviks . Jakarta: Komite Penanggulangan Kanker Nasional, 2015.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 2, No 3, Juli 2018 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 63-68
[2] Y. Faisal, Penyakit Kandungan . Jakarta: Pustaka Populer Obor, 2008.
[3] H. Stepahnie and H. Seng, “Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi Resiko Osteoporosis dan Osteoarthritis,” Issn 2355-3286 , vol. VII, no. 2, pp. 59–69, 2015.
[4] Kusrini, “Penggunaan Certainty Factor dalam Sistem Pakar untuk Melakukan Diagnosis dan Memberikan Terapi Penyakit Epilepsi dan Keluarganya Penggunaan Certainty Factor dalam Sistem Pakar,” no. April, 2016.
[5] J. Giarattano and G. Riley, Expert System Principles and Programming . Boston: PWS Publising Company, 1994.
[6] Indah Kamaladewi, Mengenal dan Mencegah 7 Kanker Pada Wanita: Cara Alami Deteksi Dini . Komunitas Buku IRT, 2017.
[7] I. Sumatorno, D. Arisandi, A. P. U. Siahaan, and M. Mesran, “Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 202–209, 2017.
[8] Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[9] R. P. Tanjung and M. Mesran, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI  KERUSAKAN MESIN  LAS  INVERTER DENGAN METODE CERTAINTYFACTOR,” Maj. Ilm. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 62–64, 2017.
[10]  N. A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F. T. Waruwu, and R. Rahim, “Expert systems with genetics probability,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 112–116, 2017.
[11]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[12]  D. P. Utomo and S. D. Nasution, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN TONER DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING,” J. Ris. Komput. (JURIKOM , vol. 3, no. 5, pp. 3–6, 2016.
[13]  S.  W.  Nasution,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Ramadhani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Anoreksia  Nervosa  Menerapkan  Metode  Case  Based Reasoning,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. I, pp. 52–56, 2017.
[14]  M. Mesran et al. , “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.
[15]  N. A. Hasibuan, H. Sunandar, S. Alas, and Suginam, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kaki Gajah Mengguanakan Metode Certaint y Factor,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 29–39, 2017.
[16]  A. A. H. S. Gulo and M. Syahrizal, “PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT HEMOFILIA PADA MANUSIA MENERAPKAN METODE CASE BASED REASONING,” J. Pelita Inform. , vol. 17, no. 1, pp. 24–29, 2018.
[17]  J. Simarmata, Rekayasan Perangkat Lunak . Bandung: Andi Offset, 2015.
[18]  M. Syahrizal, “SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN PADA MOBIL TOYOTA DENGAN BEST FIRST SEARCH BERBASIS WAP,” Maj. Ilm. INTI , vol. 1, no. 1, pp. 53–57, 2013.
[19]  H. Nurdiyanto and P. H. Kuncoro, “Expert System for Measuring the Sugar-Content in Sugarcane Using Forward Chaining Method,” in 4th Asian Academic Society International Conference (AASIC) , 2016, pp. 527–533.
[20]  R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  ASIDOSIS TUBULUS RENALIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR  DENGAN PENULUSURAN FORWARD CHAINING,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.