Sistem Pakar Berbasis Web untuk Membantu Diagnosa Penyakit Menular Seksual  (Gonore,  Sifilis,  Chancroid,  Herpes  Simpleks,  Kondiloma Akuminata) dengan metode certainty factor

## Titania Dwi Andini dan  Pramanita Sutiawati

## Dosen STMIK AsiA Malang

## ABSTRAK
Penyakit Menular Seksual merupakan penyakit yang menyerang alat kelamin manusia pada umumnya dapat ditularkan  melalui  berbagai  kontak  atau  cara  hubungan  seksual.  Penyakit  yang  timbul  dari  akibat  hubungan seksual ini telah berkembang pesat yang mungkin telah mencapai ratusan jumlahnya. Sistem pakar merupakan salah satu solusi untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dirasakan penderita.
Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  pakar  menggunakan  konsep  forward  chaining  dan  metode certainty factor / CF (faktor kepastian) sedangkan platform yang digunakan adalah sistem berbasis web untuk mendiagnosa Penyakit Menular Seksual (PMS).
Sistem ini dapat memberikan diagnosa PMS  yang diderita oleh penderita, dari gejala-gejala yang dirasakan oleh  penderita,  tanpa  harus  bertanya  langsung  ke  pakar.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  CF  dapat digunakan sebagai cara untuk mengatasi ketidakpastian untuk kasus diagnosa PMS.
Kata kunci : sistem pakar, certainty factor, penyakit menular seksual

## ABSTRACT
Sexually  Transmitted  Infections  mean  illnesses  that  have  a  significant  probability  of  transmission  between humans by means of human sexual behavior, This illnesses have been growing rapidly in recent years which may have reached hundreds of them. Then, Artificial Intelligence is one of the solutions to diagnose the illnesses based on any symptoms felt.
In this study the concept of forward chaining and certainty factor (CF) are used properly while a web-based system platform is preferred to diagnose Sexually Transmitted Infections (STI).
This  system  is  able  to  provide  a  diagnosis  result  of  STI  based  on  the  symptoms  felt  by  the  patient,  without having asked toward the Doctor. Furthermore, the results of this study are able to show that CF can be used as a way to cope with uncertainty in the case of STI diagnosis.
Keywords: expert systems, certainty factor, sexually transmitted diseases

## PENDAHULUAN
Sistem  pakar  ( Expert  System )  adalah  suatu program  computer  cerdas  yang  menggunakan knowledge (pengetahuan) dan prosedur inferensi yang  menyelesaikan  masalah  yang  cukup  sulit sehingga  membutuhkan  seseorang  yang  ahli untuk  menyelesaikannya  (Feigenbaum,  1982). Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu dengan  meniru  kerja  dari  para  pakar/ahli.  Bagi para  ahli,  sistem  pakar  ini  juga  akan  membantu aktifitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.
Pengalihan  keahlian  dari  para  ahli  ke komputer  yang  kemudian  akan  dialihkan  lagi  ke orang  yang  bukan  ahli,  merupakan  tujuan  utama dari  sistem  pakar.  Terdapat  2  komponen  pada bagian  dalam  sistem  pakar  yaitu knowledge  base (basis pengetahuan) dan inference engine (motor inferensi).
Sistem  pakar  dikembangkan  di  dalam berbagai  bidang,  termasuk  dalam  bidang  medis. Saat  ini  kebutuhan  manusia  dalam  pelayanan
medis  yang  baik  sangat  mendesak,  yang  berarti ukuran  instrumentasi  dan  informatika  medis modern  (telemedis)  menjadi  sangat  dibutuhkan termasuk  metode  untuk  membantu  analisisnya sehingga dihasilkan diagnosis yang lebih optimal.
Penyakit  menular  seksual  (PMS)  adalah penyakit yang ditularkan melalui hubungan seks. PMS  akan  lebih  beresiko  bila  melakukan hubungan seksual dengan berganti-ganti pasangan  baik  melalui  vagina,  oral  maupun  anal. PMS  dapat  menyebabkan  infeksi  alat  reproduksi yang  harus  dianggap  serius.  Bila  tidak  diobati secara  tepat,  infeksi  dapat  menjalar  dan menyebabkan penderitaan, sakit ber- kepanjangan,  kemandulan  bahkan  kematian.  Di Indonesia jumlah penderita PMS terus meningkat, namun bukan tidak mungkin penyakit ini  bisa  dicegah.  Salah  satu  pencegahannya dengan  cara  memberikan  penyuluhan  dan pendidikan kesehatan. Dengan pengetahuan yang meningkat,  pengetahuan  masyarakat  mengenai PMS  turut  bertambah.  Dengan  begitu,  mereka bisa memahami PMS.
Untuk  itu  perlu  dibangun  suatu  sistem pakar.  Aplikasi  sistem  pakar  untuk  membantu diagnosa Penyakit Menular Seksual (PMS) dibuat dengan  aplikasi  berbasis  web,  sehingga  bisa diakses masyarakat secara luas, selain itu aplikasi ini  dapat  juga  membantu  paramedis  untuk melakukan pengambilan keputusan dalam mendiagnosa  penyakit  menular  seksual.  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode Certainty Factor (CF) atau Faktor Kepastian.

## KAJIAN TEORI
Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence )
Kecerdasan buatan adalah salah satu bagian ilmu  komputer  yang  membuat  agar  mesin (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia (Kusumadewi,  2003).  Definisi  lain  diungkapkan oleh  H.  A  Simon  (1987)  kecerdasan  buatan merupakan  kawasan  penelitian,  aplikasi  dan instruksi  yang  terkait  dengan  pemrograman komputer  untuk  melakukan  sesuatu  hal  yang dalam  pandangan  manusia  adalah  cerdas.  (Rich dan  Knight,  1991)  mendefinisikan  kecerdasan buatan  (AI)  sebagai  suatu  studi  tentang bagaimana  membuat  komputer  melakukan  hal- hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia.
Dari  beberapa  pengertian  tersebut,  maka dapat  disimpulkan  kecerdasan  buatan  adalah aplikasi  yang  terkait  dengan  pemrograman komputer  yang  dapat  melakukan  pekerjaan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Diantaranya pekerjaan  itu  adalah  berupa  konsultasi  yang dapat memberikan suatu informasi berupa saran- saran yang akan sangat berguna.
Kecerdasan buatan
memungkinkan komputer  untuk  bisa  berpikir  dan  mengolah pengetahuan tertentu. Dengan cara ini, Kecerdasan  Buatan  dapat  menirukan  proses belajar  dan  berpikir  seperti  cara  yang  dilakukan oleh  manusia,  sehingga  informasi  baru  dapat diserap  dan  digunakan  sebagai  acuan  ke  masa mendatang.
Kecerdasan  atau  kepandaian  itu  didapat berdasarkan  pengetahuan  dan  pengalaman. Untuk  itu  agar  perangkat  lunak  bisa  mempunyai kecerdasan,  maka  perangkat  lunak  tersebut harus diberi pengetahuan dan kemampuan untuk menalar. Dari pengetahuan dan kemampuan yang telah didapat akan digunakan dalam menemukan solusi atau kesimpulan.
Beberapa bidang atau implementasi kecerdasan buatan antara lain: Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ), Sistem Pakar ( Expert System ), Robotika ( Robotics ),  Pengolahan  Bahasa  Alami  ( Natural
Language  Processing) ,  Jaringan  Saraf  Tiruan ( Neural Network ), dan lain-lain.

## Tujuan akhir kecerdasan buatan
Menurut  Lenat  dan  Fagenbaum  (1992),  terdapat 9 tujuan kecerdasan buatan yaitu:
1. Memahami kognisi manusia Bagaimana  manusia  menyelesaikan  masalah? Mencoba  untuk  mendapatkan  pengetahuan ingatan  manusia  yang  mendalam,  kemampuan problem-solving ,  belajar,  membuat  keputusan, dll.
2. Otomatisasi biaya-efektif Menggantikan  manusia  dalam  tugas-tugas intelegensi. Program yang mempunyai performa  sebaik  manusia  dalam  mengerjakan pekerjaan.
3. Penguatan intelegensi biaya-efektif Membangun  sistem  yang  membantu  manusia berfikir lebih baik, lebih cepat, lebih dalam, dll. Contohnya  sistem  untuk  membantu  diagnosa penyakit.
4. Intelegensi manusia super
Membangun program yang mempunyai kemampuan untuk melebihi intelegensi manusia.
5. Problem-solving umum Sistem  menyelesaikan  berbagai  masalah  yang luas. Sistem ini memiliki kelebaran pikiran.
6. Wacana Koheren Komunikasi dengan manusia dengan menggunakan  bahasa  alami.  Contohnya  dialog cerdas yang ada di dalam turing test.
7. Otonomi Mempunyai  sistem  intelegensi  yang  beraksi atas  inisiatif  sendiri.  Harus  bereaksi  dengan dunia nyata.
8. Belajar (induksi) Sistem  sebaiknya  dapat  memperoleh  data sendiri  dan  tahu  bagaimana  memperolehnya. Sistem  dapat  menyamaratakan,  membuat hipotesis, penerapan/pembelajaran secara heuristik, membuat alasan dengan analogi.
9. Informasi Simpan  informasi  dan  mengetahui  bagaimana untuk mengambil informasi.

## Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer  cerdas  yang  menggunakan knowledge (pengetahuan)  dan  prosedur  inferensi  yang menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga  membutuhkan  seseorang  yang  ahli untuk  menyelesaikannya  (Feigenbaum,  1982). Definisi  lain  yang  diungkapkan  oleh  Kusrini (2008)  bahwa  sistem  pakar  adalah  aplikasi berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan  oleh  pakar.  Sedangkan  menurut
Muhammad  Arhami  (2005)  sistem  pakar  adalah salah  satu  cabang  AI  yang  membuat  penggunaan secara  luas  knowledge  yang  khusus  untuk menyelesaikan  masalah  tingkat  manusia  yang pakar.
Dari  beberapa  pengertian  tersebut  di  atas, maka  dapat  disimpulkan  sistem  pakar  adalah aplikasi  berbasis  komputer  yang  merupakan salah  satu  cabang  dari  AI  yang  menggunakan basis  pengetahuan  dan  mesin  inferensi  untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar.
Walaupun tujuan umum penyelesaian masalah  masih  jauh  dari  apa  yang  diharapkan, namun sistem pakar berfungsi sangat baik dalam batasan  domainnya.  Hal  ini  dapat  dibuktikan bahwa  sistem  pakar  telah  banyak  diaplikasikan dalam  berbagai  bidang  yang  populer  saat  ini, seperti bisnis, kedokteran, ilmu pengetahuan, dan teknik.  Hasil  tersebut  dapat  dengan  mudah ditemukan didalam buku-buku, jurnal, konferensikonferensi, dan produksi yang berkenaan dengan sistem pakar.
Seorang pakar adalah orang yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu, yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya.  Ketika  sistem  pakar  dikembangkan pertama  kali  sekitar  tahun  70-an  sistem  pakar hanya berisi knowledge yang ekslusif.
Namun demikian sekarang ini istilah sistem pakar  sudah  digunakan  untuk  berbagai  sistem yang  menggunakan  teknologi  sistem  pakar  itu. Teknologi  sistem  pakar  ini  meliputi  bahasa sistem pakar, program dan perangkat keras yang dirancang  untuk  membantu  pengembangan  dan pembuatan sistem pakar.

## Konsep Dasar
Menurut  Enfram  Turban,  konsep  dasar sistem  pakar  mengandung:  keahlian,  ahli, pengalihan  keahlian,  inferensi,  aturan  dan kemampuan  menjelaskan.  Bagian  dari  sistem pakar  terdiri  dari  2  komponen  utama,  yaitu knowledge  base yang  berisi knowledge dan inference engine yang menggambarkan kesimpulan.  Kesimpulan  tersebut  merupakan respon  dari  sistem  pakar  atas  permintaan pengguna.
Gambar 1 Konsep dasar fungsi sistem pakar
Salah  satu  fitur  yang  harus  dimiliki  oleh sistem  pakar  adalah  kemampuan  untuk menalar. Jika  keahlian-keahlian  sudah  tersimpan  dalam sistem  pakar  sebagai  basis  pengetahuan  dan sudah tersedia program yang mampu mengakses basisdata, maka komputer harus dapat deprogram  untuk  membuat  inferensi.  Proses inferensi  ini  dikemas  dalam  bentuk  motor inferensi  ( inference  engine ).  Fitur  lainnya  dari sistem pakar adalah kemampuan untuk merekomendasi. Kemampuan inilah yang membedakan  sistem  pakar  dengan  sistem konvensional (Kusumadewi, 2003).

## Tabel 1 Sistem konfensional vs sistem pakar
Sistem Konvensional Sistem Pakar Informasi  dan  pemro- sesannya  biasanya  jadi satu dengan program. Basis  pengetahuan  me- rupakan  bagian  terpi-sah dari mekanisme inferensi. Biasanya tidak bisa menjelaskan mengapa suatu  input  data  itu dibutuhkan,  atau  me- ngapa output itu diperoleh. Penjelasan  adalah  bagian terpenting  dari  sistem pakar. Pengubahan program cukup  sulit  dan  mem- bosankan. Pengubahan  aturan  dapat dilakukan de-ngan mudah. Sistem hanya akan beroperasi  jika  sistem tersebut sudah leng-kap. Sistem  dapat  berope-rasi hanya  dengan  beberapa aturan. Eksekusi dilakukan langkah demi langkah. Eksekusi  dilakukan  pa-da keseluruhan basis pengetahuan. Menggunakan data. Menggunakan penge- tahuan. Tujuan  utamanya  ada- lah efisiensi. Tujuan  utamanya  ada-lah efektivitas.

## Ciri-ciri
Adapun  ciri-ciri  sistem  pakar  diantaranya adalah (Kusrini, 2006):
1. Terbatas pada bidang yang spesifik.
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk data-data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak pasti.
3. Dapat  mengemukakan  rangkaian  alasan yang  diberikannya  dengan  cara  yang dapat dipahami.
4. Berdasarkan  pada  rule  atau  kaidah tertentu.
5. Dirancang  untuk  dapat  dikembangkan secara bertahap.
6. Output bersifat nasihat atau anjuran.
7. Output tergantung  dari  dialog  dengan user.
8. Knowledge  base dan inference  engine terpisah.

## Struktur
Sistem  pakar  disusun  oleh  2  bagian  utama, yaitu  lingkungan  pengembangan  ( development environment ) dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ) (Turban, 1995). Lingkungan pengembangan sistem pakar digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna  yang  bukan  pakar  untuk  memperoleh pengetahuan pakar.
Ada 3 komponen utama dalam sistem pakar yaitu  basis  pengetahuan,  mesin  inferensi,  dan antarmuka pengguna.
Basis Pengetahuan ( Knowledge Base ) Basis  pengetahuan  merupakan  tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer,  dimana  pengetahuan  ini  diambil  dari pengetahuan pakar.
Pengetahuan  dapat  berisi  fakta,  informasi, konsep,  prosedur,  model  dan  heuristik  yang dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu masalah.
Pengetahuan diklasifikasikan menjadi:
a. Pengetahuan prosedural ( procedural knowledge ) Lebih menekankan pada bagaimana melakukan sesuatu.
b. Pengetahuan deklarasi ( declarative knowledge )  Menjawab  pertanyaan  apakah sesuatu bernilai salah atau benar.
c. Pengetahuan tacit ( tacit knowledge ) Pengetahuan  yang  tidak  bisa  diungkapkan dengan bahasa.
Mesin Inferensi ( Inference Engine ) Mesin  inferensi  merupakan  mekanisme, pola  pikir  dan  penalaran  yang  digunakan  oleh pakar  dalam  menyelesaikan  masalah.  Mesin inferensi berperan sebagai “otak” dalam memandu  proses  penalaran  terhadap  suatu kondisi,  berdasar  pada  basis  pengetahuan  yang tersedia.  Dalam  mesin  inferensi  terjadi  proses manipulasi  dan  mengarahkan  aturan,  model  dan fakta  yang  ada  untuk  mencapai  solusi  atau kesimpulan.
Terdapat  2  pendekatan  untuk  mengontrol inferensi  dalam  sistem  pakar  berbasis  aturan, yaitu pelacakan ke belakang ( backward chaining ) dan pelacakan ke dapan ( forward chaining ) 1. Pelacakan ke belakang ( backward chaining )

## Gambar 2 Proses backward chaining
Pelacakan  ke  belakang  adalah  pendekatan yang  dimotori  tujuan  ( goal-driven )  dalam pendekatan  ini  pelacakan  dimulai  dari  tujuan,
selanjutnya  dicari  aturan  yang  memiliki  tujuan tersebut  untuk  kesimpulannya.  Selanjutnya proses  pelacakan  menggunakan  premis  untuk aturan tersebut sebagai tujuan baru dan mencari aturan  lain dengan  tujuan baru  sebagai kesimpulannya.  Proses  berlanjut  sampai  semua kemungkinan ditemukan. (Arhami, 2005)
2. Pelacakan ke depan (forward chaining)
Gambar 3 Proses forward chaining
Pelacakan kedepan adalah pendekatan yang dimotori  data  ( data-driven ).  Dalam  pendekatan ini  pelacakan  dimulai  dari  informasi  masukan, dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan. (Arhami, 2005)
Antar Muka Pengguna ( User Interface ) User  interface merupakan  mekanisme  yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi (Arhami, 2005).
Antarmuka menerima informasi dari pemakai  dan  mengubahnya  dalam  bentuk  yang dapat  diterima oleh  sistem.  Selain  itu  antarmuka menerima informasi dari sistem dan menyajikannya  ke  dalam  bentuk  yang  dapat dimengerti  oleh  pemakai.  Pada  bagian  ini  terjadi dialog  antara  program  dan  pemakai,  yang memungkinkan sistem pakar menerima instruksi dan  informasi  ( input )  dari  pemakai,  juga memberikan  informasi  ( output )  kepada  pemakai (McLeod, 1995).
Bentuk Ada 4 bentuk sistem pakar, yaitu (Kusumadewi, 2003):
1. Berdiri sendiri
Sistem pakar jenis ini merupakan sotware yang berdiri sendiri tidak tergabung dengan software yang lainnya.
2. Tergabung Sistem  pakar  jenis  ini  merupakan  bagian program  yang  terkandung  di  dalam  suatu algoritma  (konvensional)  atau  merupakan program  dimana  di  dalamnya  memanggil algoritma subrutin lain (konvensional).
3. Menggabungkan ke software l ain
Bentuk  ini  merupakan  sistem  pakar  yang menghubungkan  ke  suatu  paket  program tertentu, misalnya DBMS ( Database Management System ) .
4. Sistem mengabdi
Sistem pakar merupakan bagian dari komputer khusus yang  dihubungkan dengan suatu  fungsi  tertentu.  Misalnya  sistem  pakar
yang digunakan untuk membantu menganalisis sistem data radar.
Faktor
a. Ketidakpastian ( uncertainty ) Dalam  menghadapi  suatu  masalah  sering ditemukan  suatu  jawaban  yang  tidak  memiliki kepastian penuh. Hasil  yang tidak pasti disebabkan oleh 2 faktor, yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu  pertanyaan  yang  diajukan  oleh  sistem.  Hal ini  sering  kali  terjadi  pada  sistem  diagnosis penyakit, dimana pakar tidak dapat mendefinisikan  hubungan  antara  gejala  dengan penyebabnya secara pasti, dan pasien tidak dapat merasakan  suatu  gejala  dengan  pasti  pula.  Pada akhirnya  akan  ditemukan  banyak  kemungkinan diagnosis.
Sistem  pakar  harus  mampu  bekerja  dalam ketidakpastian  (Giarattano  dan  Rilley,  1994). Sejumlah teori telah ditemukan untuk menyelesaikan ketidakpastian, termasuk diantaranya probabilitas klasik ( classical probability ), probabilitas Bayes ( Bayesian probability ), teori Hartley berdasarkan himpunan klasik  ( Hartley  theory  based  on    classical  sets ), teori  Shannon  berdasarkan  pada  probabilitas ( Shanon  theory  based  on  probability ),  teori Dempster-Shafer  ( Dempster-Shafer  theory ),  teori fuzzy  Zaedah  ( Zaeda’s  fuzzy  theory ),  dan  factor kepastian ( certainty factor ).
b. Kepastian ( certainty ) Salah  satu  metode  yang  berhubungan dengan  ketidakpastian  adalah certainty  factor (CF).  Faktor  kepastian  juga  merupakan  cara  dari penggabungan
kepercayaan
dan
ketidakpercayaan dalam bilangan yang tunggal.
Faktor kepastian ( certainty factor ) diperkenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan  MYCIN  (Wesley,  1984). Certainty factor (CF)  merupakan  nilai  parameter  klinis yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan besarnya kepercayaan.

## Penyakit Menular Seksual (PMS)
Penyakit  menular  seksual  (PMS)  adalah infeksi  apapun  yang  terutama  didapat  melalui kontak  seksual.  PMS  adalah  istilah  umum  dan organisme  penyebabnya,  yang  tinggal  dalam darah  atau  cairan  tubuh,  meliputi  virus, mikroplasma,  bakteri,  jamur, spirokaeta dan parasit-parasit  kecil  (misalnya Phthirus  pubis , skabies ),  (Benson  dan  Pernoll,  2009).  Tempat terjangkitnya  penyakit  tersebut,  tidak  semata- mata  pada  alat  kelamin  saja,  tetapi  dapat  terjadi diberbagai  tempat  diluar  alat  kelamin.  Dahulu penyakit  ini  dikenal  dengan  nama  “ venereal diseases ”,  berarti  penyakit  Dewi  Cinta  menurut versi Yunani.
Dalam  penelitian  lebih  lanjut  dijumpai bahwa  makin  bertambah  penyakit  yang  timbul akibat hubungan seksual sehingga nama penyakit kelamin  ( venereal  diseases )  berubah  menjadi sexually  transmitted  disease (STD)  yang  dalam bahasa  Indonesia  menjadi  penyakit  menular seksual (PMS), (Chandranita, Fajar, dan Manuaba, 2006). Dari sudut epidemiologi ternyata penyakit menular  seksual  berkembang  sangat  cepat berkaitan  dengan  pertambahan  dan  terjadinya migrasi  penduduk,  bertambahnya  kemakmuran, serta  terjadi  perubahan  perilaku  seksual  yang semakin bebas tanpa batas.

## a. Gonore
Penyakit gonore ,  paling  banyak  didalam jajaran  penyakit  hubungan  seksual,  namun mudah  diobati,  tetapi  bila  terlambat  atau pengobatan  kurang  tepat  dapat  menimbulkan komplikasi  yang  fatal.  Penyebabnya  adalah Neisseria gonorrhoeae , tergolong bakteri diplokokus  berbentuk  buah  kopi.  Masa  inkubasi (waktu sebelum terjadi gejala) berkisar antara 3- 5 hari setelah infeksi.
b. Sifilis
Penyakit sifilis kini  agak  jarang  dijumpai, apalagi  setelah  diperkenalkannya  antibiotika penisillin . Penyebabnya adalah Treponema Pallidum .  Yang  diserang  oleh  penyakit  ini  adalah semua  organ  tubuh  mengandung Treponema pallidum .  Stadium  lanjut  menyerang  sistem pembuluh  darah  dan  jantung,  otak,  dan  susunan saraf.  Penjalaran  menuju  janin  yang  sedang berkembang  dalam  rahim  dapat  menimbulkan kelainan  bawaan  janin  dan  infeksi  dini  saat persalinan.  Masa  inkubasi  cukup  panjang  10-90 hari dan rata-rata 3 minggu.
c. Chancroid
Penyebab chancroid adalah haemophilus ducreyi ,  Suatu  infeksi  menular  seksual  yang menyebabkan  terbentuknya ulkus  genetalia .  Pria yang  tidak  disunat  memiliki  risiko  3  kali dibanding pria  yang  disunat untuk kemungkinan terkena  penyakit  ini.  Setelah  masa  inkubasi sekitar  2  minggu, chancroid menimbulkan benjolan kecil yang kemudian menjadi bisul/borok.  Sekitar  setengah  dari  orang  yang terinfeksi  hanya  memiliki  1  borok.  Perempuan sering memiliki 4 atau lebih bisul/borok.

## d. Herpes Simpleks
Penyakit  infeksi  hubungan  seksual  dengan penyebab  virus  herpes  simpleks  tipe  II.  Gejala klinisnya  adalah  gejala  umum  dalam  bentuk badan panas, lelah atau cepat lelah, nafsu makan berkurang.  Masa  inkubasinya  sekitar  3  minggu. Gejala lokal pada genitalia terdapat pembentukan vesikel berkelompok  diatas  kulit,  kulit  tampak basah  dan  lebih  merah,  terdapat  ulkus  yang
dangkal,  kulit  keriput  ( krusta ),  rasa  nyeri  yang hebat, sehingga terdapat kesukaran berjalan.
e. Kondiloma Akuminata
Kondiloma  akuminata merupakan  tumor pada  genetalia  yang  ditemukan  pada  laki-laki maupun  perempuan  dan  bersifat  lunak  seperti jengger ayam. Kondiloma akuminata ini disebabkan  infeksi human  papilloma  virus (HPV) tipe  6  dan  11.  Pertumbuhannya mula-mula kecil, kemudian  cenderung  berkelompok  dan  menyatu membentuk  suatu  benjolan  yang  besar  yang menyerupai bunga kol (seperti jengger ayam atau brokoli).  Masa  inkubasi  kondiloma  akuminata berlangsung  antara  1-8  bulan  (rata-rata  2-3 bulan).  HPV  masuk  kedalam  tubuh  melalui mikrolesi pada kulit, sehingga kondiloma akuminata  sering  timbul  didaerah  yang  mudah mengalami trauma pada saat hubungan seksual.

## PEMBAHASAN

## Analisa Metode CF

## Rumus
Certainty factor didefinisikan sebagai berikut :
CF[h, e] = MB[h, e] – MD[h, e]
CF[h,  e]  :  certainty  factor  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  kepercayaan  (measure  of belief)  terhadap  hipotesis  h  yang dipengaruhi  oleh  gejala  e  (antara  0 sampai 1).
MD[h,  e]  :  ukuran  ketidakpercayaan  (measure  of disbelief)  terhadap  hipotesis  h  yang dipengaruhi  oleh  gejala  e  (antara  0 sampai 1).
Ada  3  hal  yang  mungkin  terjadi  dalam certainty factor (Kusumadewi, 2003):
Gambar 4 Kombinasi Aturan Ketidakpastian
1. Beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan CF dari suatu hipotesis. Jika e1 dan e2 adalah observasi, maka:
2. CF  dihitung  dari  kombinasi  beberapa  hipotesis (Gambar  2.4b)  Jika  dihitung  h1  dan  h2  adalah hipotesis, maka:
MB[h1 ^ h2, e] = min(MB[h1,e], MB[h2,e])
MB[h1 v h2, e] = max(MB[h1,e], MB[h2,e]) MD[h1 ^ h2, e] = min(MD[h1,e], MD[h2,e]) MD[h1 v h2, e] = max(MD[h1,e], MD[h2,e]) CF[h1 ^ h2, e] = MB[h1 ^ h2, e] – MD[h1 ^ h2, e] CF[h1 v h2, e] = MB[h1 v h2, e] – MD[h1 v h2, e]
3. Beberapa aturan saling bergandengan, ketidakpastian  dari  suatu  aturan  menjadi input  untuk  aturan  yang  lainnya  (Gambar 2.4c), maka:
MB[h,s] = MB’[h,s] * max(0,CF[s,e]) Dengan  MB’[h,s]  adalah  ukuran  kepercayaan h berdasarkan keyakinan penuh pada validitas s.

## Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  mengandung  penge- tahuan  untuk  pemahaman  dalam  penyelesaian masalah  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar. Basis  pengetahuan  digunakan  untuk  menarik kesimpulan  yang  merupakan  hasil  dari  proses pelacakan.
Pada  sistem  pakar  ini  dalam  satu  kaidah dapat memiliki lebih dari satu gejala. Dan gejala- gejala  tersebut  akan  dimasukkan  pada  table tempG,  yang  kemudian  dari  data  tersebut  akan dicari nilai CF-nya.
Berikut  merupakan  basis  pengetahuan  dari tabel diagnosa. Dimana baris menunjukkan gejala dan kolom menunjukkan PMS.
Tabel 2  Basis pengetahuan
Keterangan: MB    : Measure of Belief (tingkat keyakinan) MD  : Measure  of  Disbelief (tingkat  ketidak- yakinan)

## Perancangan Mesin Inferensi
Dalam  perancangan  sistem  pakar  ini menggunakan  metode  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  diagnosa  PMS  yang  diderita dan nilai kepercayaannya.
Untuk  proses  penarikan  kesimpulan  dapat dilihat  pada  Gambar  3.1  yang  merupakan gambaran  pencarian  solusi  sistem  pakar  dengan menggunakan flowchart.
Gambar 5 Flowchart mesin inferensi
Dari  gambar  5  dapat  dijelaskan  langkah- langkah  proses  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
a. Memberikan  nilai  awal  variabel  CF=-1  dan p=1. b. Langkah  selanjut  nya  yaitu  melakukan perulangan  jika  p  <=  jumlah  record  pada tabel  tempP  (dimaksudkan  pada  jumlah penyakit  yang  ada  pada  database)  maka masukkan  nilai  kd_penyakit  pada  tabel tempP  ketika  no_P=p,  berikan  nilai  pada variabel MB1=0 dan MD1=0.
c. Kemudian  berikan  nilai  awal  variabel  g=1, disini juga akan terjadi perulangan.
d. Jika  g<=  jumlah  record  pada  tabel  tempG (dimaksudkan  pada  jumlah  gejala  yang  telah dicentang  oleh  user),  maka  masukkan  nilai kd_gejala pada tabel tempG.
e. Ketika  no_G=g,  berikan  nilai  pada  variabel MB2 berdasarkan record pada tabel diagnosa di field mb.
f. Ketika  kd_penyakit=kd_penyakit  yang  ada pada  perulangan  p  dan  kd_gejala=kd_gejala yang  ada  pada  perulangan  g,  berikan  nilai pada  variabel MD2 berdasarkan record pada tabel diagnosa di field md.
g. Ketika  kd_penyakit=kd_penyakit  yang  ada pada  perulangan  p  dan  kd_gejala=kd_gejala yang  ada  pada  perulangan  g,  lakukan perhitungan  pada  variabel  MB  dengan ketentuan MB1 + MB2 * (1-MB1).
h. Kemudian  nilai  pada  variabel  MB1  diganti dengan  nilai  pada  variabel  MB,  lakukan perhitungan  pada  variabel  MD  dengan ketentuan MD1 + MD2 * (1-MD1).
i. Kemudian  nilai  pada  variabel  MD1  diganti dengan  nilai  pada  variabel  MD.  Untuk melakukan perulangan pada variabel g, maka lakukan proses g=g+1.
j. Lakukan hingga g > jumlah record pada table tempG. Sehingga mendapatkan nilai MB1 dan MD1 dari semua gejala yang telah dicentang.
k. Selanjutnya  mencari  nilai  CF1  dengan ketentuan MB1 – MD1.
l. Setelah  mendapatkan  nilai  CF,  kemudian akan ada kondisi apakah nilai CF <= CF1, jika ya  maka  nilai  pada  variabel  CF  diganti dengan  nilai  CF1,  dan  masukkan  nilai  pada variabel hasilno_P=p.
m. Untuk  melakukan  perulangan  pada  variabel p,  maka  lakukan  proses  p=p+1,  lakukan hingga p>jumlah record pada tabel tempP.
n. Selanjutnya  berikan  nilai  pada  variabel  kode dengan  memilih  kd_penyakit  pada  tabel tempP ketika no_P=hasilno_P.
o. Masukkan  nilai  array  pada  variabel  hasil berdasarkan  pada  tabel  penyakit  ketika kd_penyakit=kode.
p. Prosespun berakhir.

## Studi Kasus
User menginputkan gejala:
1.   Demam
2.   Sakit pada saat berkemih
3.   Gatal atau sakit di daerah genetalia
4. Terdapat benjolan-benjolan kecil yang bergerombol dan terasa sakit
Perhitungan  menggunakan  metode  certain- ty factor :
CF=-1 p=1 merupakan penyakit Gonore MB1 = 0 dan MD1 = 0 g=1 merupakan gejala 1 MB2 [gonore, 1] = 0 MD2 [gonore, 1] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0 * (1-0) = 0 MB1 = MB MB1 = 0 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=2 merupakan gejala sakit 2 MB2 [gonore, 2] = 0,4 MD2 [gonore, 2] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0,4 * (1-0) = 0,4 MB1 = MB MB1 = 0,4 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0+ 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=3 merupakan gejala 3 MB2 [gonore, 3] = 0,4 MD2 [gonore, 3] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,4 + 0,4 * (1-0,4) = 0,64 MB1 = MB MB1 = 0,64 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0+ 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=4 merupakan gejala 4 MB2 [gonore, 4] = 0 MD2 [gonore, 4] = 1 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,64 + 0 * (1-0,64)
= 0,64 MB1 = MB  MB1 = 0,64 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0+ 1 * (1-0) = 1 MD1 = MD MD1 = 1 CF [gonore] = MB1 – MD1 CF1 = 0,64 – 1 = -0,36 CF <= CF [gonore] -1 <= -0,36 (ya)
Penyakit = gonore p=2 merupakan penyakit Sifilis MB1 = 0 dan MD1 = 0 g=1 merupakan gejala 1 MB2 [sifilis, 1] = 0,1 MD2 [sifilis, 1] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0,1 * (1-0) = 0,1 MB1 = MB MB1 = 0,1 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=2 merupakan gejala sakit 2 MB2 [sifilis, 2] = 0 MD2 [sifilis, 2] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,1 + 0 * (1-0,1) = 0,1 MB1 = MB MB1 = 0,1 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=3 merupakan gejala 3 MB2 [sifilis, 3] = 0,4 MD2 [sifilis, 3] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,1 + 0,4 * (1-0,1) = 0,46 MB1 = MB MB1 = 0,46 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=4 merupakan gejala 4 MB2 [sifilis, 4] = 0 MD2 [sifilis, 4] = 1 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1)
MB = 0,46 + 0 * (1-0,46) = 0,46 MB1 = MB MB1 = 0,46 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 1 * (1-0) = 1 MD1 = MD MD1 = 1 CF [sifilis] = MB1 – MD1 CF1 = 0,46 – 1 = -0,54 CF [gonore] <= CF [sifilis] -0,36 <= -0,54 (tidak) Penyakit = gonore p=3 merupakan penyakit Herpes MB1 = 0 dan MD1 = 0 g=1 merupakan gejala 1 MB2 [herpes, 1] = 0,1 MD2 [herpes, 1] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0,1 * (1-0) = 0,1 MB1 = MB MB1 = 0,1 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=2 merupakan gejala sakit 2 MB2 [herpes, 2] = 0,3 MD2 [herpes, 2] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,1 + 0,3 * (1-0,1) = 0,37 MB1 = MB MB1 = 0,37 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=3 merupakan gejala 3 MB2 [herpes, 3] = 0,5 MD2 [herpes, 3] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,37 + 0,5 * (1-0,37) = 0,685 MB1 = MB MB1 = 0,685 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=4 merupakan gejala 4 MB2 [herpes, 4] = 1 MD2 [herpes, 4] = 0
MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,685 + 1 * (1-0,685) = 1 MB1 = MB MB1 = 1 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 CF [herpes] = MB1 – MD1 CF1 = 1 – 0 = 1 CF [gonore] <= CF [herpes] -0,36 <= 1 (ya) Penyakit = herpes p=4 merupakan penyakit Chancroid MB1 = 0 dan MD1 = 0 g=1 merupakan gejala 1 MB2 [chancroid, 1] = 0 MD2 [chancroid, 1] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0 * (1-0) = 0 MB1 = MB MB1 = 0 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=2 merupakan gejala sakit 2 MB2 [chancroid, 2] = 0,25 MD2 [chancroid, 2] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0,25 * (1-0) = 0,25 MB1 = MB MB1 = 0,25 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=3 merupakan gejala 3 MB2 [chancroid, 3] = 0 MD2 [chancroid, 3] = 1 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,25 + 0 * (1-0,25) = 0,25 MB1 = MB MB1 = 0,25 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 1 * (1-0) = 1 MD1 = MD MD1 = 1 g=4 merupakan gejala 4
MB2 [chancroid, 4] = 0,2 MD2 [chancroid, 4] = 0,12 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0,25 + 0,2 * (1-0,25) = 0,4 MB1 = MB MB1 = 0,4 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 1 + 0.12 * (1-1) = 1 MD1 = MD MD1 = 1 CF [chancroid] = MB1 – MD1 CF1 = 0,4 – 1 = -0,6 CF [herpes] <= CF [chancroid] 1 <= -0,6 (tidak) Penyakit = herpes p=5 merupakan penyakit Kondiloma Akuminata MB1 = 0 dan MD1 = 0 g=1 merupakan gejala 1 MB2 [kondiloma akuminata, 1] = 0 MD2 [kondiloma akuminata, 1] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0 * (1-0) = 0 MB1 = MB MB1 = 0 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=2 merupakan gejala sakit 2 MB2 [kondiloma akuminata, 2] = 0 MD2 [kondiloma akuminata, 2] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0 * (1-0) = 0 MB1 = MB
MB1 = 0 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0 g=3 merupakan gejala 3 MB2 [kondiloma akuminata, 3] = 0 MD2 [kondiloma akuminata, 3] = 0 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0 * (1-0) = 0 MB1 = MB MB1 = 0 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1)
MD = 0 + 0 * (1-0) = 0 MD1 = MD MD1 = 0
g=4 merupakan gejala 4 MB2 [kondiloma akuminata, 4] = 0 MD2 [kondiloma akuminata, 4] = 1 MB = MB1 + MB2 * (1-MB1) MB = 0 + 0 * (1-0) = 0 MB1 = MB MB1 = 0 MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) MD = 0 + 1 * (1-0) = 1 MD1 = MD MD1 = 1 CF [kondiloma akuminata] = MB1 – MD1 CF1 = 0 – 1 = -1 CF [herpes] <= CF [kondiloma akuminata] 1 <= -1 (tidak) Penyakit = herpes
Jadi  hasil  yang  di  dapat  yaitu  penyakit  Herpes dengan nilai CF=1.

## Perancangan Sistem
Context Diagram
Gambar 6 Context Diagram
Pakar melakukan  pendaftaran  dengan menginputkan datadirinya. Admin menginputkan data    admin,  setelah  itu  akan  dikonfirmasi  oleh sistem.  Jika  admin  berhasil  masuk,  maka  admin akan mengaktifasi data pakar dan kemudian akan menginformasikannya kepada pakar. Jika seorang pakar telah  aktif,  maka  ia  dapat masuk  ke dalam sistem  dengan  menginputkan  data  pakar,  lalu kemudian  akan  dikonfirmasi.  Jika  pakar  berhasil masuk,  maka  pakar  dapat  mengakses  data  yang ada  di  dalam  nya  dengan  menginputkan  data pakar.  User  mencentang  data  gejala  yang  berada didalam  sistem,  sistem  mengolah  gejala  tersebut dan menghasilkan hasil konsultasi.

## Entity Relationship Diagram

## Gambar 7 Entity Relationship Diagram

## Perancangan Tabel
Tabel 3 Tabel Pakar
Tabel 4 Tabel Penyakit Tabel 5 Tabel Gejala Tabel 6 Tabel Diagnosa

## HASIL PENGUJIAN

## Antarmuka Pengguna
Antar  muka  pengguna  berfungsi  untuk mengatur  komunikasi  antara  sistem  pakar dengan  pengguna  /  pemakai  sistem,  yang meliputi:  langkah  awal  memasuki  sistem,  sesi konsultasi  antara  sistem  dengan  pengguna, memanipulasi  pengetahuan  (tambah,  edit  dan hapus).  Didalam  antar  muka  pengguna  ( user interface ) dibedakan menjadi 3 pengguna:
a. Pengguna administrator (admin)
Admin adalah pengguna yang bertugas untuk melakukan  proses  aktifasi  terhadap  pakar yang  mendaftar  ke  dalam  sistem.  Tetapi admin juga mempunyai hak akses yang sama seperti pengguna pakar.

## b. Pengguna pakar
Pakar  adalah  pengguna  yang  bertugas  untuk melakukan  proses  manipulasi  data  penyakit, data  gejala,  dan  data  diagnosa  didalam sistem.

## c. Pengguna umum ( user )
User  adalah  pengguna  yang  menggunakan sistem  pakar  ini  untuk  mencari  informasi dari  gejala-gejala  yang  dideritanya  atau sekedar mencari informasi jenis-jenis PMS.
Gambar 8: Site Map

## Implementasi
Dari  perancangan  yang  telah  dilakukan sebelumnya, maka telah terbentuk sebuah sistem yang tersaji dalam bentuk web. Penjelasan sistem pakar  ini  akan  dijelaskan  dengan  contoh  kasus seperti  pada  bab  sebelumnya.  Yaitu  user menderita:
1. Demam
2. Sakit pada saat berkemih
3. Gatal atau sakit di daerah genetalia
4. Terdapat benjolan-benjolan kecil yang bergerombol dan teras sakit

## Halaman Utama
Gambar 9:  Tatap Muka Halaman Utama

## 1.1. Halaman Diagnosa
Gambar 10:  Tatap Muka Halaman Diagnosa
Script  perhitungan Certainty  Factor hingga menemukan hasil diagnosa.
<?php $temp=mysql_query("select * from tempG"); $jmltemp=mysql_num_rows($temp);
$penyakit=mysql_query("select * from tempP"); $jmlpenyakit=mysql_num_rows($penyakit);
$CF=-1; for ($p=1; $p<=$jmlpenyakit; $p++)
{
$periksaP=mysql_query("select kd_penyakit from tempP where no_P='$p'"); $dataP=mysql_fetch_array($periksaP); $kodeP=$dataP['kd_penyakit']; $MB1=0; $MD1=0; for ($no_G=1; $no_G<=$jmltemp; $no_G++)
{
$periksaTG=mysql_query("select kd_gejala from tempG where no_G = '$no_G'"); $dataTG=mysql_fetch_array($periksaTG)
;
$kodeG=$dataTG['kd_gejala']; $periksaD=mysql_query("select * from diagnosa where kd_penyakit = '$kodeP' and kd_gejala = '$kodeG' ");
$dataD=mysql_fetch_array($periksaD);
$dataMB=$dataD['mb']; $dataMD=$dataD['md']; $MB2=$dataMB;
$MD2=$dataMD; $MB=$MB1+$MB2*(1-$MB1); $MB1=$MB; $MD=$MD1+$MD2*(1-$MD1); $MD1=$MD; } $CF1=$MB1-$MD1; if ($CF <= $CF1) { $CF=$CF1; 86 86 $hasilno_P=$p; } } $deteksi=mysql_query("select * from tempP where no_P='$hasilno_P'"); $data_deteksi=mysql_fetch_array($deteksi); $deteksi_kode=$data_deteksi['kd_penyakit']
; $hasil=mysql_query("select * from penyakit where kd_penyakit='$deteksi_kode'"); $hasil_data=mysql_fetch_array($hasil); ?>

## Halaman Hasil Diagnosa

## Gambar 11 Tatap Muka Halaman Hasil Diagnosa

## PENUTUP

## Simpulan
Dari  hasil  perancangan  sistem  pakar berbasis web untuk membantu diagnosa penyakit menular  seksual  ( Gonore,  Sifilis,  Chancroid, Herpes  Simpleks,  Kondiloma  Akuminata )  dengan metode certainty  factor maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan:
a.  Sistem  pakar  yang  telah  dibuat  mampu melakukan proses penalaran dengan menggunakan metode certainty factor . b. Aplikasi sistem pakar ini dapat menjadi sarana untuk  menyimpan  pengetahuan  tentang  PMS dari para pakar atau ahlinya.
c.  Mendiagnosa  PMS  dengan  menggunakan sistem pakar akan menjadi lebih efisien.
d.  User dapat mengakses sistem pakar ini dimana saja  dan  kapan  saja,  karena  aplikasi  ini berbasis web.

## Saran
Dari  beberapa simpulan  yang  telah  diambil, maka dapat dikemukakan saran-saran yang akan sangat  membantu  untuk  pengembangan  aplikasi ini.
a.    Perlu  adanya  penambahan  data  PMS,  agar sistem dapat bekerja secara maksimal.
b.  Pemberian  nilai  MB  dan  MD  lebih  baik menggunakan  metode  probabilitas  statistik, agar data tidak subjektif.
c.   Menambahkan fasilitas rekam medis, sehingga user dapat mengetahui perkembangan penyakit yang dideritanya.
d.  Pada  sistem  pakar  ini  kemungkinan  data diakses oleh orang-orang yang tidak berkepentingan  sangatlah  mudah.  Untuk  itu harus  dikembangkan  lagi  agar  aplikasi mempunyai sistem keamanan.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Arhami,  Muhammad,  (2005), Konsep  Dasar
Sistem Pakar , ANDI, Yogyakarta.
2. Benson,  Ralph  C.,  Pernoll,  Martin  L.,  (2008),
Buku  saku  Obstetri  dan  ginekologi .  Jakarta  :
Buku Kedokteran EGC. 3. Chandranita,  dr.  Ida  Ayu.,  Fajar,  dr.  Ida Bagus  Gede.,  Manuaba,  Prof.  Dr.  Ida  Bagus Gede., (2009), Memahami kesehatan reproduksi wanita, Jakarta : Buku Kedokteran EGC.
4. E-Media  Solusindo,  (2008), Membangun Komunitas  Online  Secara  Praktis  Dan  Gratis, PT Elex Media Komputindo. Semarang
5. Kadir,  Abdul.,  (1998), Konsep  &  Tuntunan Praktis  Basis  Data. Yogyakarta  :  ANDI Yogyakarta : ANDI Yogyakarta.
6. Kadir,  Abdul.,  (2008), Dasar  Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP , Yogyakarta
: ANDI Yogyakarta.
7. Kristanto,  Andri.,  (2003), Perancangan Sistem  Informasi  dan  Aplikasinya, Klaten  : Gava Media, Klaten.
8. Kusrini,  M.Kom,  (2008), Aplikasi  Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Dengan Metode Kuantifikasi
Pertanyaan, Yogyakarta : ANDI.
9. Kusumadewi, Sri., (2003), Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha ilmu. Yogjakarta.
10. Riyanto, (2005), Migrasi Microsoft SQL server dengan  Postgre  SQL ,  Jakarta  :  PT  Elex Komputindo.
11. Soeherman,  Bonnie.,  Pinontoan,  Maroin., (2008). Designing information system concepths  dan  cases  with  visio ,  Jakarta  :  PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
12. Syaukani, (2005), Muhammad S.T.,
Mengelola data pada MySQL server menggunakan  Visual  FoxPro 8,  Jakarta  :  PT Elex Media Komputindo.
13. Yuhefizard, S.Kom, Mooduto, Ir. HA, Hidayat, Rahmat, ST, (2009) Cara mudah membangun website  interaktif  menggunakan  content
management  system  joomla  (CMS), Jakarta  : PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
14. Yuhefizard, S.Kom, (2008), Database management  menggunakan  Microsoft  access 2003, Jakarta : PT Elex Media Komputindo.
15. http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/arti cle/viewFile/729/683 (Diakses
pada
Tanggal 27 Oktober 2010) 16. http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/telemat ika/article/view/13/8 , (Diakses pada
Tanggal 29 Oktober 2010)
17. http://digilib.its.ac.id/public/ITS-
NonDegree-12126-7406030004-Paper.pdf , (Diakses pada Tanggal 29 Oktober 2010)