## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 8, Nomor 2,  Oktober 2017
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. TEKNIK STEGANOGRAFI UNTUK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA END OF FILE 98-108 Dedi Darwis, Kisworo 2. E- CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT(CRM)UNTUK SISTEM INFORMASI PAKET WISATA PADA CV ALEA TOUR & TRAVEL BANDAR LAMPUNG 109-120 Halimah, Dian Kinanti 3 PEMANFAATAN CERTAINTY FACTOR DALAM MENENTUKAN JENIS PENYAKIT PENYEBAB STROKE 121-138 Rosmala Dwi 4 AUDIT TATA KELOLA SISTEM INFORMASI LAYANAN ASURANSI PADA PRUDENTIAL BANDAR LAMPUNG MENGGUNAKAN COBIT FRAMEWORK 5 DOMAIN DSS DAN MEA 139-146 Fenty Ariani, M. Alkautsar,Yuthsi Aprilinda 5 PEMETAAN PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PADA DINAS KESEHATAN KOTA METRO 147-151 Dyah Ayu Megawaty, Renhard Yudika Simanjuntak 6 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU PADA SMK SMTI BANDAR LAMPUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) 152-160 Adhie Thyo Priandika, Agus Wantoro 7 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PENERIMA REHAP SMP PADA DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN PRINGSEWU MENGGUNAKAN METODE SAW 161-166 Muhamad Muslihudin, Sri Wahyuni, Fiqih Satria 8 ANALISIS DAN UJI KUALITAS PENGGUNA WEBSITE TOKOPEDIA.COM MENGGUNAKAN METODE WEBQUAL (case : Pengguna Tokopedia.com di Universitas Bandar Lampung) 167-180 Robby Yuli Endra, Deni Hermawan 9 IMPLEMENTASI RATIONAL UNIFIED PROCESS DALAM RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN HASIL BUMI BERBASIS WEB PADA CV. ANEKA MANDIRI LESTARI BANDAR LAMPUNG 181-187 Sutedi, Melda Agarina 10  IMPLEMANTASI APPS TEACHER  KIT UNTUK PROSES ADMINISTRASI DOSEN MANDIRI YANG EFEKTIF, EFISIEN, DAN PAPERLESS 188-200 Erlangga, Yanuarius Yanu Dharmawan

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 8 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2017 ISSN 2087 - 2062

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal  explore  adalah  jurnal  yang  diprakrasai  oleh  program  studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh Fakultas Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Prima Khoirul Aini, S.Kom Dian Resha Agustina, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung Telp.0721-774626 Email: explore@ubl.ac.id

## PEMANFAATAN CERTAINTY FACTOR DALAM MENENTUKAN JENIS PENYAKIT PENYEBAB STROKE

## Rosmala Dwi
Program Studi Teknik Informatika Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Mitra Lampung Jln. Z.A. Pagar Alam No.7 Labuhan Ratu Bandar Lampung 35142
Telp. (0721) 701418 Web. www.umitra.ac.id E-mail: info@umitra.ac.id, rosmaladarma@umitra.ac.id

## ABSTRAK
Pemanfaatan sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosis dan memberikan jawaban tentang salah  satu  penyebab  stroke  dari  sembilan  penyakit  yang  telah  ditetapkan  dengan  dilengkapi  nilai  keyakinan terhadap diagnosa terhadap penyakit tersebut. Nilai keyakinan tersebut diperoleh dengan menggunakan suatu metode yang dinamakan certainty factor.
Dengan memberikan pengetahuan akurat yang didasarkan pada pengetahuan dan diikuti oleh test yang dilakukan dengan serius, diharapkan bahwa sistem ini dapat membantu dalam menentukan salah satu penyakit yang menjadi penyebab stroke dari ke kesembilan penyakit yang telah ditetapkan.
Kata kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Stroke

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Stroke  atau  cedera  screbrovaskular  (CVA) adalah berhentinya suplai darah ke bagian otak sehingga  mengakibatkan  hilangnya  fungsi otak.    Hal  ini  dapat  terjadi  karena  pecahnya pembuluh  darah  atau  terhalanginya  asupan darah  ke  otak  oleh  gumpalan.  Terhambatnya penyediaan  oksigen  dan  nutrisi  ke  otak  oleh gumpalan.  Terhambatnya  penyediaan  oksigen dan  nutrisi  ke  otak  menimbulkan  masalah kesehatan yang serius karena dapat menimbulkan  kecacatan  fisik  mental  bahkan kematian (Dian Nastiti, 2012)
Penderita  stroke  tidak  dapat  disembuhkan secara total. Namun, apabila ditangani dengan baik maka dapat meringankan beban penderita, meminimalkan  kecacatan,  dan  mengurangi ketergantungan pada orang lain dalam beraktivitasnya.    Smeltzer  &  Suzane  (Jurnal Kesehatan  Andalas,  2013) menyatakan  bahwa kira-kira  dua juta  orang  penderita stroke  yang mampu  bertahan  hidup  mempunyai  beberapa kecacatan. Sekitar 40% dari mereka memerlukan bantuan dalam aktivitas kehidupan  sehari-hari.    Didalam  terhadap  151 penderita stroke dan keluarganya menunjukkan  bahwa  anggota  keluarga  yang merawat penderita stroke rata-rata menghabiskan  waktu  3  sampai  dengan4  jam
sehari untuk bersama penderita stroke
(misalnya  menghantar  ke  dokter,  mandi,    dan berpakaian)  dan  10,8  jam  sehari  untuk  tugas merawat penderita stroke (misalnya mengawasi  saat  jalan  dan  makan)  Metode Certanty Factor
diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan  MYCIN  pada  tahun  1975  untuk mengakomadasi ketidakpastian pemikiran ( inexact  reasoning )  seorang  pakar.  Teori  ini berkembang  bersamaan  dengan  pembuatan sistem  pakar  MYCIN.  Team  pengembang MYCIN  mencatat  bahwa  dokter  sering  kali menganalisa  informasi  yang  ada  dengan ungkapan seperti misalnya: mungkin, kemungkinan  besar,  hampir  pasti.  Untuk mengakomodasi hal ini tim MYCIN menggunakan  certainty  factor  (CF)  guna menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar terhadap  permasalahan  yang  sedang  dihadapi. Sedangkan  David  McAllister  Certainty  Factor adalah  suatu  metode  untuk  membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar.  Metode  ini sangat  cocok  untuk  sistem  pakar  yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti.
Oleh  karena  itu  agar  tidak  ada  kesalahan diagnosa  dan  untuk  mempermudah  mayarakat
atau  penderita  mengetahui  sejak  dini  penyakit yang  diderita  dan  agar  tidak  terlambat mendapatkan pengobatan dikarenakan seorang dokter  atau  pakar  yang  memiliki  keterbatasan waktu.    Maka  dibangun  suatu  sistem  yang dapat  membantu  menyelesaikan  masalah tersebut berupa sistem pakar dengan menggunakan metode Certainty Factor .

## 1.2.  Permasalahan Penelitian
1.2.1.  Identifikasi Masalah Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis menemukan beberapa permasalahan, yaitu :
a. Penderita  stroke  tidak  dapat  disembuhkan secara  total.  Namun,  apabila  ditangani dengan  baik  maka  dapat  meringankan beban penderita.
b. Tingginya  tigkat  ketergantungan  penderita stroke terhadap orang lain dalam beraktivitas.
c. Ketidak mandirian  masyarakat  dalam melakukan  diagnosa  terhadap  gejala  dini yang dapat menimpa seseorang,  dan untuk dapat mempermudah mayarakat atau penderita  mengetahui  sejak  dini  penyakit yang  diderita  dan  agar  tidak  terlambat mendapatkan pengobatan.

## 1.3.  Rumusan dan Batasan Masalah 1.3.1.  Rumusan Masalah
Berdasarkan  pada  uraian  identifikasi  masalah diatas  dapat  dibuat  sebuah  rumusan  masalah, yaitu  “Bagaimana  memanfaatkan  metode Certainty Factor dalam mendiagnosa penyakit penyebab stroke pada seseorang?

## 1.3.2.  Batasan Masalah
Melihat  luasnya  cakupan  permasalahan  di ruang  lingkup  penyakit  stroke,  maka  dalam penelitian  ini  penulis  membatasi  penelitian yang dilakukan hanya diseputaran gejala yang dinampakan  oleh    penderita stroke untuk memastikan  tentang  penyakit  yang  menjadi penyebab stroke yang diderita olehnya.

## 1.4 Tujuan & Manfaat Penelitian
1.4.1 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah :
a. Mengetahui  representasi rule dari  gejala penyakit penyebab stroke . b. Menerapkan suatu sistem pakar yang dapat
memberikan
pengetahuan
terhadap
masyarakat penderita penyakit stroke .
c. Memanfaatkan  metode Certainty  dalam melakukan  diagnose  penyakit  penyebab
stroke .

## 1.4.2 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat  dari penelitian ini adalah : a. Dapat  membantu  untuk  mengetahui  gejala dini  panyakit  penyebab stroke dan  cara pencegahannya.
b. Dapat membantu mengenali gejala penyakit penyebab stroke disaat dokter tidak ada.

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Dalam  melakukan  penelitian  diambil  dari beberapa
referensi
pada penelitian sebelumnya,  yaitu :
a. Jurnal Kesehatan Andalas, 2013
b. Gambaran  Faktor  Resiko  Kejadian  Stroke pada  Pasien  Stroke  Rawat  Inap  Di  Rumah Sakit  Krakatau  Medika  Tahun  2011  (Dian Nastiti, 2012)
c. Sistem  Pakar:  Diagnosis  Penyakit  Unggas Dengan  Metode Certainty  Factor (Siti Rohajawati dan Rina Supriyati , 2010) d. Implementasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Dengan Gejala Demam Menggunakan Metode Certainty Factor (Daniel, Gloria Virginia)
e. JBE Volume 2, Nomor 1, Januari 2014, ISSN 2301-7171

## 2.2.  Landasan Teori
2.2.1. Stroke Stroke atau yang sering dikenal dengan  istilah gangguan  peredaran  darah  otak  (GPDO) merupakan  suatu  sindrom  yang  diakibatkan oleh  adanya  gangguan  aliran  darah  pada sebagian  otak  sehingga  dapat  menimbulkan gangguan  fungsional  otak  yang  berupa  defisit neurologik atau  kelumpuhan  pada  syaraf (Jurnal kesehatan Andalas, 2013)

## 2.2.3. Faktor Resiko
Upaya  pencegahan  merupakan  salah  satu usaha  yang  paling  efektif  dan  efisien  dalam langkah  penanggulangan  terjadinya stroke pada  pasien.  Upaya  pencegahan  baru  dapat dilakukan  jika  kita  mengetahui  factor  resiko apa saja  yang  dapat  mengakibatkan  terjadinya serangan stroke .  Ada  dua  jenis  faktor  resiko
stroke , (Jurnal kesehatan Andalas, 2013) yaitu :
a. Faktor risiko yang tidak dapat diubah, yaitu umur, jenis kelamin, riwayat keluarga, ras.
b.  Faktor  risiko  yang  dapat  diubah,  yaitu hipertensi,  merokok,  diabetes  mellitus, penyakit  kardiovaskular,  kolesterol  tinggi, peningkatan hematokrit
meningkatkan risiko  infark  serebral,  kontrasepsi  oral, obesitas,
konsumsi
alkohol, penyalahgunaan obat (khususnya kokain)

## 2.2.4.  Jenis-jenis Penyakit yang Berpotensi
Stroke

## a. Hipertensi
Hipertensi  adalah  suatu  gangguan  pada pembuluh  darah  yang  mengakibatkan  suplai oksigen  dan  nutrisi,  yang  dibawa  oleh  darah terhambat  sampai  ke  jaringan  tubuh  yang membutuhkan.  Adapun    kriteria  objektif  dari hipertensi  ini  adalah  sakit  kepala,  pusing, sering  migran,  pendarahan  dari  hidung,  wajah kemerahan,  mudah  lelah,  penglihatan  kabur (Dian Nastiti, 2012).
b. Penyakit Jantung Penyakit jantung yang pernah dialami penderita  yang  datanya diperoleh berdasarkan pemeriksaan  dokter  yang  merawat  penderita sebelum  penderita  mengalami  stroke  dan  atau dari  hasil  pemeriksaan  elektrokardiografi  di rumah  sakit  dengan  diagnosis  stroke  dan dicantumkan dalam status penderita.
Seseorang  yang  menderita  penyakit  jantung dapat  dikenali  lewat  gejala-gejala  yang  ada pada  pasien  tersebut,    yaitu  sering  kelelahan, mual  berlebihan,  sering  berkeringat,  merasa cemas,  tegang,  nyeri  pada  bagian  tubuh, denyut  jantung  tidak  teratur,  pembengkakan pada kaki dan perut (Dian Nastiti, 2012).
c. Diabetes millitus Diabetes millitus merupakan satu sindrom atau penyakit akibat dari kekurangan atau hilangnya  keberkesanan  hormon insulin. Insulin  membolehkan  glukosa  memasuki  sel- sel  dalam  badan.  Sel-sel  ini  kemudiannya menggunakan glukosa  sebagai  sumber  tenaga. Tanpa  insulin,  paras  glukosa  darah  akan meningkat. Seseorang yang menderita diabetes militus dapat dikenali lewat gejala-gejala yang ada  pada  pasien  tersebut,  yaitu  cepat  haus, sering  kencing,  penurunan  berat  badan  yang drastic (Dian Nastiti, 2012).
d. Hiperklosterolemia/displemia
Hiperkolesterolemia / displemia merupakan peninggian      kadar      kolesterol  dalam  darah. Seseorang yang menderita Hiperklosterolemia/ displemia dapat  dikenali  lewat  gejala-gejala yang  ada  pada  pasien  tersebut,  yaitu  berat badan  berlebihan,  sakit  kepala,  mengalami aterosklosis secara  spontan,  kurang  aktivitas (Dian Nastiti, 2012).
e. Kolestrol Darah
Kolesterol    adalah    lemak    berwarna kekuningan    dan    berupa    seperti    lilin  yang diproduksi  oleh  tubuh  manusia  terutama  di dalam hati. Seseorang  yang menderita Hiperklosterolemia/displemia dapat  dikenali lewat  gejala-gejala  yang  ada  pada  pasien tersebut, yaitu mudah lelah, mudah mengantuk,  kaki  bengkak,  rasa  sakit  atau pegal ditengkuk kepala bagian belakang, Pegal sampai pundak (Dian Nastiti, 2012).
f. Obesitas Obesitas atau kegemukan mempunyai pengertian  yang  berbeda-beda  bagi  setiap orang.  Terkadang  kita  sering  dibuat  bingung dengan  pengertian  obesitas  dan overweight , padahal  kedua  istilah  tersebut  mempunyai pengertian  yang  berbeda.  Obesitas  adalah suatu  kondisi  kelebihan  berat  tubuh  akibat tertimbunnya  lemak,  untuk  pria  dan  wanita masing-  masing  melebihi  20%  dan  25%  dari berat tubuh dan dapat membahayakan kesehatan.  Sementara overweight (kelebihan berat  badan,  kegemukan)  adalah  keadaan dimana  BB  seseorang  melebihi  BB  normal. Seseorang  yang  menderita  obesitas  dapat dikenali  lewat  gejala-gejala  yang  ada  pada pasien  tersebut,  yaitu  berat  badan  meningkat tidak  jelas,  selulit,  sakit  lutut,  varices,  sulit bernafas (Misnadiarly . 2007)
g.  Asam Urat Asam urat adalah asam yang berbentuk kristal- kristal  yang  merupakan  hasil  akhir  dari metabolisme purin (bentuk turunan nukleoprotein),  yaitu  salah  satu  komponen asam  nukleat  yang  terdapat  pada  inti  sel-sel tubuh.  Secara  alamiah,  purin  terdapat  dalam tubuh kita dan dijumpai pada semua  makanan dari  sel  hidup,  yakni  makanan  dari  tanaman (sayur,  buah,  kacang-kacangan)  atau  pun hewan (daging, jeroan, ikan sarden).
Seseorang  yang  menderita  asam  urat  dapat dikenali  lewat  gejala-gejala  yang  ada  pada pasien tersebut, yaitu sendi terasa nyeri, sendi terasa  meradang,  sendi  terasa  membengkak, sendi  terasa  panas,  sendi  kaku,  kaki  keseleo,
benjolan  disekitar  sendi  yang  meradang (Misnadiarly, 2007)

## h.  Ginjal
Seseorang  yang  menderita  gagal  ginjal  kronis merupakan  gangguan  fungsi  renal  yang progresif  dan  irreversibel  dimana  kemampuan tubuh gagal untuk mempertahankan metabolisme  dan  keseimbangan  cairan  dan elektrolit yang menyebabkan uremia. Penyakit gagal ginjal kronik dapat dikenali lewat gejala- gejala  yang  ada  pada  pasien  tersebut,  yaitu tidak keluar urin, nafsu makan menurun, mual, pucat,  kencing  sedikit,  kram,  sering  merasa anemia.(FIKkes, 2010)
i. Usia Umur merupakan faktor resiko stroke , dimana semakin  bertambahnya  usia  seseorang  maka resiko  untuk  terserang stroke semakin  tinggi (Dian Nastiti, 2012).

## 2.2.5. Sistem Pakar
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis
komputer
yang
digunakan untuk
menyelesaikan  masalah  sebagaimana  yang dipikirkan  oleh  pakar.  (Sri  Kusumadewi, 2010)
Sistem  pakar (expert  system) secara  umum adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi
pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu dengan  meniru  kerja  dari  pakar.  Dengan sistem  pakar  ini,  orang  awampun  dapat menyelesaikan masalah rumit yang sebenarnya hanya  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan pakar. (Sri Kusumadewi, 2010)

## 2.2.6. Ciri-Ciri Sistem Pakar
Adapun  ciri-ciri  Sistem  Pakar  yang  baik  (Sri Kusumadewi, 2010) adalah :
a. Dapat  menjelaskan  alasan-alasan  dengan cara yang dapat dipahami.
b. Bekerja berdasarkan kaidah/rule tertentu.
c. Mudah dimodifikasi.
d. Basis pengetahuan dan mekanisme terpisah.
e. Memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
2.2.7. Teori Kepastian ( Certainty Factor) Certainty Factor (CF) diusulkan oleh Shortliffe  Buchanan  pada  tahun  1975  untuk mengakomadasi ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning )
seorang pakar. Teori ini berkembang
bersamaan  dengan  pembuatan  sistem  pakar MYCIN. Team pengembang MYCIN
mencatat bahwa dokter sering kali menganalisa  informasi  yang  ada  dengan ungkapan seperti misalnya: mungkin, kemungkinan  besar,  hampir  pasti.  Untuk mengakomodasi hal ini tim MYCIN menggunakan certainty  factor (CF)  guna menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar terhadap  permasalahan  yang  sedang  dihadapi. (Pelita informatika budi darma, 2013)
Certainty  Factor (CF)  merupakan  nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan  besarnya  kepercayaan  dan menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Notasi faktor kepastian :
Keterangan :
CF[H,e]  =  faktor  kepastian  dari  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala ( evidence) E.
MB[H,e]  =  ukuran  kepercayaan  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala ( evidence) E
MD[H,e] = ukuran ketidak percayaan terhadap
hipotesis H yang dipengarhi oleh gejala  E. (Kusrini, 2008)
2.2.8. Kelebihan metode Certainty Factor
Ada  beberapa  kelebihan  dari  penggunaan metode Certainty Factor (CF), yaitu :
a.  Metode  ini  cocok  dipakai  dalam  system pakar yang mengandung kepastian.
b.  Dalam  sekali  proses  perhitungan  hanya dapat  mengolah  2  data  saja  sehingga keakuratan  data  dapat  terjaga.  (Pelita informatika budi darma, 2013)
2.2.9. Kekurangan Metode Certainty Factor Beberapa kekurangan dari penggunaan metode Certainty Factor (CF), yaitu:
CF[H,e] = MB[H,e]-MD[H,e]
a. Pemodelan ketidakpastian yang mengguanakan  metode certainty factors
biasanya masih diperdebatkan.
Untuk data lebih dari 2 buah, harus dilakukan beberapa kali pengolahan data (Pelita informatika budi darma, 2013)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka  kerja  yang  digunakan  dalam melakukan  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa rangkaian  tehnik  untuk  mendapatkan  data yang  dibutuhkan  serta  beberapa  tehnik pengolahan  terhadap  data  yang  didapatkan berdasarkan sudut pandang peneliti.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Tehnik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literaratur  ( library  research ),  observasi,    wawancara ( interview ), dan angket.
a. Studi pustaka ( library research )
Untuk  mendukung  Penelitian  ilmiah  ini, Peneliti melakukan pengumpulan data melalui panduan  buku  referensi  dan  literatur  lainnya yang berhubungan dengan pengetahuan teoritis  mengenai  masalah  penyakit  penyebab
stroke  yang  sedang  diteliti.  Yang  kemudian dijadikan data untuk diolah lebih lanjut.
b. Observasi Peneliti mengumpulkan data dengan melakukan  pengamatan  langsung  terhadap para  penderita stroke di  Klinik  rehabilitasi penderita Stroke dr. Suradi, Sp.S c. Wawancara Data yang peneliti dapatkan dengan melakukan  tanya  jawab  langsung  dengan beberapa  orang  dokter  penyakit  syaraf  dan beberapa  penyakit  yang  menjadi  penyebab stroke .
d. Angket
Dengan  menggunakan  angket  yang  berisikan daftar  pertanyaan  tertulis  yang  harus  dijawab oleh  para  penderita stroke yang  dijadikan sebagai sample dalam penelitian ini.
Pada  penelitian  ini  angket  yang  digunakan adalah angket tertutup dimana penderita stroke yang  dijadikan sample hanya  menjawab sesuai  dengan  jawaban  yang  telah  disediakan oleh  peneliti.    Kisi-kisi  yang  dipakai  dalam penelitian  dapat  dilihat  pada  Tabel  dibawah ini.
Tabel 1. Kisi-kisi Penyusunan Instrumen Kuesioner Indikator
No. Nama Penyakit Penyebab
Indikator Gejala
Hipertensi Sakit kepala
Pusing Sering migrant 1. Riwayat keluarga Pendarahan dari hidung
Wajah kemerahan Mudah lelah Penglihatan kabur Penyakit Jantung Sering kelelahan Mual berlebihan Sering berkeringat
2. Penyempitan pembuluh darah koroner Merasa cemas dimana pembuluh darah ini berfungsi Tegang menyalurkan darah ke otot dan jantung Nyeri pada bagian tubuh Sakit kepala Denyut jantung tidak teratur Pembengkakan pada kaki dan perut Diabetes Militus Makan berlebihan sehingga menyebabkan Cepat haus 3. gula dan lemak menumpuk secara Sering kencing berlebihan Penurunan berat badan Berat badan berlebihan 4. Hiperklosterolemia/ Kolestrol berlebih, plak dipembuluh darah, Sakit kepala Displemia aliran darah  terhambat Mengalami aterosklerosis secara spontan Kurang aktivitas Kolestrol darah Mengkonsumsi lemak jenuh dan kolestrol Mudah Lelah dari makanan sehari-hari sehingga
Mudah mengantuk
5. meninggikan kadar gula, kelebihan berat Kaki bengkak badan, sering minum alkohol, kurang Rasa sakit atau pegal ditengkuk kepala bagian belakang Aktivitas Pegal sampai ke pundak Obesitas Berat badan meningkat tidak jelas Selulit 6. Kurang gerak, makan berlebihan, makan Sakit lutut makanan tinggi kalori Varices Sulit bernafas Asam urat Sendi terasa nyeri Mengkonsumsi zat-zat yang Sendi terasa meradang mengandung purin secara berlebihan, Sendi terasa membengkak 7. peningkatan asam urat dalam tubuh Sendi terasa panas sehingga ginjal tidak mampu untuk Sendi kaku membuang kelebihan asam urat Kaki keseleo Benjolan disekitar sendi yang meradang 8. Ginjal Tidak keluar urin TBC, Spilis, malaria, pendarahan Nafsu makan menurun muntaber,luka bakar Mual, pucat, kencing sedikit, keram, sering merasa
Anemia
9 Usia Proporsi lemak bertambah Sakit pada lambung Sakit pada usus

## 3.2. Metode Analisa data
Analisa  sistem  yang  dijelaskan  disini  adalah sebagai  bahan  perbandingan  dengan  sistem yang  dirancang.  Penulis  akan  menjelaskan proses mengenai sistem pakar tentang pengenalan  gejala stroke untuk  membantu masyarakat dan medis supaya lebih mengetahui  lagi  gejala  yang  ditunjukan  dari penyakit stroke dan  resiko  yang  ditimbulkan dari penyakit ini.
Sistem  yang  berjalan  dalam  mendiagnosa gejala stroke belum  diterapkan  sepenuhnya atau  masih  menggunakan  cara  manual  dan sangat  sederhana  dalam  pengolahan  data penyakit stroke yaitu  dengan  cara  memeriksa dan  menyimpan  hasil  pemeriksaan  tanpa mengetahui  dampak  resiko  yang  akan  terjadi
dengan  penyakit  ini.  Sehingga  butuh  waktu yang  cukup  untuk  memastikan  dan  mengenali gejala stroke yang dialami seseorang.
a. Analisa Masalah
Pengetahuan yang ada pada sistem pakar dapat bertambah  sehingga  harus  bias  ditambah maupun  dihapus  tanpa  harus  me-  ngubah  isi program  secara  keseluruhan.  Jadi  perubahan hanya dilakukan pada bagian basis pengetahuannya saja.
b. Analisa Gejala
Sistem  pakar  ini  digunakan  pada  orang  tua yang  berumur  50-60  tahun.  Data  sampel  ini sebagai  data  awal  jenis  penyakit  yang didiangnosa  yaitu  9  jenis  penyakit  yang menyebabkan  gejala  stroke.  Pada  Tabel  2. akan  dijelaskan  mengenai  penyakit  penyebab dan gejala pada 9 penyakit stroke.
Tabel 2. Definisi Penyakit dan Gejala
No. Nama Penyakit
Penyebab
Gejala Hipertensi Sakit kepala Pusing Sering migran 1.
Riwayat keluarga
Pendarahan dari hidung Wajah kemerahan Mudah lelah Penglihatan kabur Penyakit Jantung Sering kelelahan Mual berlebihan Sering berkeringat
2. Penyempitan pembuluh darah koroner Merasa cemas dimana pembuluh darah ini berfungsi an Tegang
menyalurk darah ke otot dan jantung
Nyeri pada bagian tubuh Sakit kepala Denyut jantung tidak teratur Pembengkakan pada kaki dan perut Diabetes Militus Makan berlebihan sehingga menyebabkan Cepat haus 3. gula dan lemak menumpuk secara Sering kencing Berlebihan Penurunan berat badan Berat badan berlebihan
4. Hiperklosterolemia/ Kolestrol berlebih, plak dipembuluh darah, Sakit kepala Displemia aliran darah terhambat Mengalami aterosklerosis secara spontan Kurang aktivitas Kolestrol darah Mengkonsumsi lemak jenuh dan kolestrol Mudah Lelah dari makanan sehari-hari sehingga Mudah mengantuk 5. meninggikan kadar gula, kelebihan berat Kaki bengkak badan, sering minum alkohol, kurang Rasa sakit /pegal ditengkuk kepala bagian belakang Aktivitas Pegal sampai ke pundak Obesitas Berat badan meningkat tidak jelas Selulit 6. Kurang gerak, makan berlebihan, makan Sakit lutut makanan tinggi Kalori Varices
Sulit bernafas
Asam urat Sendi terasa nyeri Mengkonsumsi zat-zat yang mengandung Sendi terasa meradang purin secara berlebihan, peningkatan asam Sendi terasa membengkak 7. urat dalam tubuh sehingga ginjal tidak Sendi terasa panas mampu untuk membuang kelebihan asam Sendi kaku Urat Kaki keseleo Benjolan disekitar sendi yang meradang
8.
Ginjal Tidak keluar urin 8. TBC, Spilis, malaria, pendarahan Nafsu makan menurun muntaber,luka bakar Mual, pucat, kencing sedikit, keram, sering merasa
Anemia
9 Usia Proporsi lemak bertambah
9.
Sakit pada lambung Sakit pada usus

## c. Akuisi Pengetahuan
Dalam penelitian ini ada 2 jenis Tabel sumber yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit stroke yaitu  Tabel  keputusan  untuk  jenis stroke  yang  diderita  oleh  pasien  dan  Tabel keputusan  untuk  jenis  penyakit  yang  menjadi
pencetus  sebab  timbulnya  penyakit stroke . Tabel  keputusan  sistem  diagnosa  gejala  dini penyakit  stroke  menggunakan Ce  rtainty Factor seperti  yang    dilihat  pada  Tabel  3. berikut
Tabel 3. Tabel Keputusan Jenis Penyakit Berdasarkan Gejala
Kode Penyakit Kode Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9
G01 X X X G02 X
G03 X G04 X G05 X G06 X X
X
G07 X
G08
X G09 X G10 X G11 X G12 X G13 X G14 X G15 X
G16
X G17 X G18 X X G19
X
G20 X
G21
X G22 X G23 X G24 X G25 X G26 X G27 X G28 X G29
X
G30 X G31 X G32 X G33 X G34
X
G35
X G36 X G37 X
G38
X G39 X
G40 X G41 X Keterangan dari penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P1 = Hipertensi P2 = Jantung P3 = Diabetes Militus P4 = Hiperklosterolemia P5 = Kolestrool Darah P6 = Obesitas P7 = Asam Urat P8 = Ginjal P9 = Usia Keterangan dari gejala G01 = Sakit kepala G02 = Pusing G03 = Migran G04 = Pendarahan dari hidung G05 = Wajah kemerahan G06 = Mudah Lelah G07 = Penglihatan kabur G08 = Mual berlebihan G09 = Berkeringat G10 = Cemas G11 = Tegang
G12 = Nyeri pada bagian tubuh G13 = Denyut jantung tidak teratur G14 = Pembengkakan pada kaki dan perut G15 = Cepat haus G16 = Sering kencing G17 = Penurunan berat badan G18 = Berat badan berlebihan G19 = Mengalami aterosklerosis seacara spontan G20 = Kurang aktivitas G21 = Mudah mengantuk G22 = Kaki bengkak G23 = Rasa sakit atau pegal pada tengkuk kepala G24 = Pegal sampai ke pundak G25 = Selulit G26 = Sakit pada lutut G27 = Varices G28 = Sulit bernafas G29 = Sendi Terasa nyeri G30 = Sendi meradang G31 = Sendi bengkak G32 = Sendi panas G33 = Sendi kaku G34 = Kaki keseleo G35 = Benjolan disekitar sendi yang meradang G36 = Tidak keluar urin G37 = Nafsu makan menurun G38 = Mual, pucat, kencing sedikit, kram, merasa anemia G39 = Proporsi lemak bertambah G40 = Sakit pada lambung G41 =
Sakit pada usus

## d. Analisa Metode Certainty Factor
Adapun  logika  metode Certainty  Factor pada seisi  konsultasi  sistem,  pengguna  konsultasi diberi
pilihan jawaban yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut :
Tabel 4. Tabel Nilai user No. Keterangan Nilai User 1. Tidak 0 2. Tidak tahu 0.2 3. Sedikit yakin 0.4 4. Cukup yakin 0.6 5. Yakin 0.8 6. Sangat yakin 1
Nilai  0  menunjukkan  bahwa  pengguna konsultasi  menginformasikan  bahwa user tidak mengalami gejala seperti yang ditanyakan  oleh  sistem.      Semakin  pengguna konsultasi  yakin  bahwa  gejala  tersebut memang  dialami  manusia,  maka  semakin tinggi  pula  hasil  prosentase  keyakinan  yang diperoleh.
Nilai Certainty Factor ditentukan untuk setiap gejala  yang  melekat  pada  suatu  gejala  yang melekat  pada  suatu  penyakit  dan  didalam sistem  ini  nilai Certainty  Factor dapat di update .
Kaidah-kaidah  produksi  atau rule yang berkaitan  dengan  penyakit  yang  menjadi penyebab stroke adalah :
Rule  1  :  Jika  Sakit  kepala  AND  Pusing  OR Migran  AND  Pendarahan  dari  hidung AND Wajah Kemerahan AND Mudah lelah  AND  Penglihatan  kabur  THEN Penyakit = Hipertensi
Rule 2:   Jika Sering Kelelahan AND   Mual Berlebihan OR Berkeringat       AND Merasa  Cemas  AND  Tegang  AND Nyeri  pada  bagian  tubuh  AND  Sakit kepala  AND  Denyut  jantung  tidak teratur  AND  Pembengkakkan  pada
kaki  dan  perut  THEN  Penyakit  = Jantung
Rule  3: Jika Cepat haus AND Sering kencing AND    Penurunan  berat  badan  THEN Penyakit = Diabetes Militus Rule  4:  Jika  Berat  badan  berlebihan  AND Sakit  kepala      AND  Mengalami aterosklerosis  seacara  spontan  AND Kurang  aktivitas  THEN  Penyakit  = Hiperklosterolemia/ displemia Rule 5: Jika Mudah capek AND  Mudah AND Kaki  bengkak  AND    Rasa  sakit ditengkuk  kepala  bagian  OR  pegal ditengkuk  kepala  bagian  belakang
AND    Pegal  sampai  ke  pundakTHEN
Kolestrol darah
Rule    6:    Jika  Berat  badan  meningkat  tidak jelas

## AND  Selulit    AND  Sakit  lutut  AND
Varices  AND  Sulit  bernafas  THEN Penyakit= Obesitas
Rule  7: Jika Sendi terasa nyeri OR Sendi meradang  OR  Sendi  mem-bengkak dan  panas  AND  Sendi  kaku  AND Kaki  keseleo  AND  Ada  benjolan disekitar  sendi  THEN  Penyakit  = Asam urat
Rule    8:  Jika  Tidak  keluar  urin  AND    Nafsu makan  menurun  AND    Mual  AND Pucat  AND    Kencing  sedikit  AND Kram  OR  Merasa  anemia  THEN Penyakit = Ginjal
Rule  9:  Jika  Proporsi  lemak  bertambah  AND Sakit pada lambung       AND   Sakit pada ususTHEN Penyakit = Usia
Langkah  pertama,  pakar  menentukan  nilai  CF untuk masing-masing gejala adalah:
Tabel 5. Nilai CF Pakar berdasarkan masing-masing gejala
No Keterangan Nilai CF Pakar 1 CF pakar (Sakit kepala) 1 2 CF pakar (Pusing) 1 3 CF pakar (Migran) 0.5 4 CF pakar (Pendarahan dari hidung) 0.6 5 CF pakar (Wajah kemerahan) 0.5 6 CF pakar (Mudah Lelah) 0.6 7 CF pakar (Penglihatan kabur) 0.7 8 CF pakar (Mual berlebihan) 0.8 9 CF pakar (Berkeringat) 0.9 10 CF pakar (Cemas) 0.5 11 CF pakar (Tegang) 0.7 12 CF pakar (Nyeri pada bagian tubuh) 0.7 13 CF pakar (Denyut jantung tidak teratur) 0.9 14 CF pakar (Pembengkakan pada kaki dan perut) 0.75 15 CF pakar (Cepat haus) 0.75 16 CF pakar (Sering kencing) 1 17 CF pakar (Penurunan berat badan) 1 18 CF pakar (Berat badan berlebihan) 0.8 19 CF pakar (Mengalami aterosklerosis seacara spontan) 1 20 CF pakar (Kurang aktivitas) 0.8 21 CF pakar (Mudah mengantuk) -0.4 22 CF pakar (Kaki bengkak) 0.7 23 CF pakar (Rasa sakit atau pegal pada tengkuk kepala) 0.7 24 CF pakar (Pegal sampai ke pundak) 0.8 25 CF pakar (Selulit) 0.8 26 CF pakar (Sakit pada lutut)
1
27 CF pakar (Varices) 0.7 28 CF pakar (Sulit bernafas) 0.7 29 CF pakar (Sendi Terasa nyeri) 0.7 30 CF pakar (Sendi terasa meradang)
1
31 CF pakar (Sendi terasa membengkak)
1
32 CF pakar (Sendi terasa panas)
1
33 CF pakar (Sendi kaku) 0.8 34 CF pakar (Kaki keseleo)
0.8
35 CF pakar (Benjolan disekitar sendi yang meradang) 0.7 36 CF pakar (Tidak keluar urin)
0.8
37 CF pakar (Nafsu makan menurun)
1
38 CF pakar (Mual, pucat, kencing sedikit, kram, sering merasa anemia) 1 39 CF pakar (Proporsi lemak bertambah)
40 CF pakar (Sakit pada lambung) 1 41 CF pakar (Sakit pada usus) 1
Kemudian dilanjutkan dengan menentukan nilai bobot user. Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut :
No Keterangan Nilai CF user 1 CF user (Sakit kepala) 0.2 2 CF user (Pusing) 0.2 3 CF user (Migran) 0.2 4 CF user (Pendarahan dari hidung) 0 5 CF user (Wajah kemerahan) 0 6 CF user (Mudah Lelah) 0 7 CF user (Penglihatan kabur) 0 8 CF user (Mual berlebihan) 0 9 CF user (Berkeringat) 0.2 10 CF user (Cemas) 0 11 CF user (Tegang) 0 12 CF user (Nyeri pada bagian tubuh) 0 13 CF user (Denyut jantung tidak teratur) 0 14 CF user (Pembengkakan pada kaki dan perut) 0 15 CF user (Cepat haus) 0.2 16 CF user (Sering kencing) 0 17 CF user (Penurunan berat badan) 0 18 CF user (Berat badan berlebihan) 0 19 CF user (Mengalami aterosklerosis seacara spontan) 0 20 CF useer (Kurang aktivitas) 0.2 21 CF user (Mudah mengantuk) 0.4 22 CF user (Kaki bengkak) 0.4 23 CF user (Rasa sakit atau pegal pada tengkuk kepala) 0.2 24 CF user (Pegal sampai ke pundak) 0 25 CF user (Selulit) 0 26 CF user (Sakit pada lutut) 0 27 CF user (Varices) 0.4 28 CF user (Sulit bernafas) 0 29 CF user (Sendi Terasa nyeri) 1 30 CF user (Sendi terasa meradang) 0.8 31 CF user (Sendi terasa membengkak) 0.8 32 CF user (Sendi terasa panas) 1 33 CF user (Sendi kaku) 0.4 34 CF user (Kaki keseleo) 0.6 35 CF user (Benjolan disekitar sendi yang meradang) 0.8 36 CF user (Tidak keluar urin) 0 37 CF user (Nafsu makan menurun) 0 38 CF user (Mual, pucat, kencing sedikit, kram, sering merasa anemia) 0 39 CF user (Proporsi lemak bertambah) 0 40 CF user (Sakit pada lambung) 0 41 CF user (Sakit pada usus) 0
Langkah  kedua,  kaidah-kaidah  tersebut  kemudian dihitung  nilai  CFnya  dengan  mengalikan  CF pakar dengan  CF user dengan  menggunakan  rumus CF[H,E] ke  n =  CF[H] ke  n *  CF[E] ke  n, sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
No Keterangan gejala Nilai 1 Sakit kepala 0.2 2 Pusing 0.2 3 Migran 0.1 4 Pendarahan dari hidung 0 5 Wajah kemerahan 0 6 Mudah Lelah 0 7 Penglihatan kabur 0 8 Mual berlebihan 0 9 Berkeringat 0.18 10 Cemas 0 11 Tegang 0 12 Nyeri pada bagian tubuh 0 13 Denyut jantung tidak teratur 0 14 Pembengkakan pada kaki dan perut 0 15 Cepat haus 0.15 16 Sering kencing 0 17 Penurunan berat badan 0 18 Berat badan berlebihan 0 19 Mengalami  aterosklerosis  seacara spontan 0 20 Kurang aktivitas 0.16 21 Mudah mengantuk -0.16 22 Kaki bengkak 0.28 23 Rasa sakit atau pegal pada tengkuk kepala 0.14 24 Pegal sampai ke pundak 0 25 Selulit 0 26 Sakit pada lutut 0 27 Varices 0.28 28 Sulit bernafas 0 29 Sendi Terasa nyeri 0.7 30 Sendi meradang 0.8 31 Sendi bengkak 0.8 32 Sendi panas 1
33 Sendi kaku 0.32 34 Kaki keseleo 0.48 35 Benjolan  disekitar  sendi  yang meradang 0.56 36 Tidak keluar urin 0 37 Nafsu makan menurun 0 38 Mual, pucat, kencing sedikit, kram, merasa anemia 0 39 Proporsi lemak bertambah 0 40 Sakit pada lambung 0 41 Sakit pada usus 0 Langkah yang ketiga
adalah dengan mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing-masing kaidah.  Berikut  adalah  kombinasikan  CF[H,E] ke-n dengan  CF[H,E] ken+1 dengan  menggunakan    rumus CF combine CF[H,E] ke-n,  ken+1 =  CF[H,E] ke-n + CF[H,E] ken+1 *  [1-CF[H,E] ke-n sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :
1. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 0.20 CF[H,E] 2 0.20 1-CF[H,E] 1 0.80 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] 1,2 0.32 old 2. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old ,3 = CF[H,E] old 0.32 CF[H,E] 3 0.10 1-CF[H,E] old 0.68 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old ,3 0.29 old2 3. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old2 ,4 = CF[H,E] old2 0.29 CF[H,E] 4 0.00 1-CF[H,E] old2 0.71
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old2 ,4 0.20 old3
4. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old3 ,5 = CF[H,E] old3 0.20 CF[H,E] 5 0.00 1-CF[H,E] old3 0.80
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old3 ,5 0.16 old4
5. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old4 ,6 = CF[H,E] old4 0.16 CF[H,E] 6 0.00 1-CF[H,E] old4 0.84
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old4 ,6 0.14 old5
6. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old5 ,7 = CF[H,E] old5 0.14 CF[H,E] 7 0.00 1-CF[H,E] old5 0.86
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old5 ,7 0.12 old6
7. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old6 ,8 = CF[H,E] old6 0.12 CF[H,E] 8 0.00 1-CF[H,E] old6 0.88
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old6 ,8 0.10 old7
8. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old7 ,9 = CF[H,E] old7 0.10 CF[H,E] 9 0.18 1-CF[H,E] old7 0.90 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old7,9 0.25 old8
9. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old8 ,10 = CF[H,E] old8 0.25 CF[H,E] 10 0.00 1-CF[H,E] old8 0.75 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old8,10 0.19 old9 10. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old9 ,11 = CF[H,E] old9 0.19 CF[H,E] 11 0.00 1-CF[H,E] old9 0.81
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old9 ,11 0.15 old10
11. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old10 ,12 = CF[H,E] old10 0.15 CF[H,E] 12 0.00 1-CF[H,E] old10 0.85
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old10 ,12 0.13 old11
12. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old11 ,13 = CF[H,E] old11 0.13 CF[H,E] 13 0.00 1-CF[H,E] old11 0.87
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old11 ,13 0.11 old12 13. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old12 ,14 = CF[H,E] old12 0.11 CF[H,E] 14 0.00 1-CF[H,E] old12 0.89
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old12 ,14 0.10 old13
14. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old13 ,15 = CF[H,E] old13 0.10 CF[H,E] 15 0.15 1-CF[H,E] old13 0.90 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old13 ,15 0.23 old14 15. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old14 ,16 = CF[H,E] old14 0.23 CF[H,E] 16 0.00 1-CF[H,E] old14 0.77 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old14 ,16 0.17 old15 16. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old15 ,17 = CF[H,E] old15 0.17 CF[H,E] 17 0.00 1-CF[H,E] old15 0.83 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old15 ,17 0.14 old16 17. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old16 ,18 = CF[H,E] old16 0.14 CF[H,E] 18 0.00 1-CF[H,E] old16 0.86
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old16 ,18 0.12 old17 18. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old17 ,19 = CF[H,E] old17 0.12 CF[H,E] 19 0.00 1-CF[H,E] old17 0.88 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old17 ,19 0.11 old18 19. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old18 ,20 = CF[H,E] old18 0.11 CF[H,E] 20 0.16 1-CF[H,E] old18 0.89 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old18 ,20 0.24 old19 20. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old19 ,21 = CF[H,E] old19 0.24 CF[H,E] 21 -0.16 1-CF[H,E] old19 0.76
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old19 ,21 0.06 old20 21. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old20 ,22 = CF[H,E] old20 0.06 CF[H,E] 22 0.28 1-CF[H,E] old20 0.94 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old20 ,22 0.32 old21 22. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old21 ,23 = CF[H,E] old21 0.32 CF[H,E] 23 0.14 1-CF[H,E] old21 0.68
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old21 ,23 0.31 old22 23. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old22 ,24 = CF[H,E] old22 0.31 CF[H,E] 24 0.00 1-CF[H,E] old22 0.69
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old22 ,24 0.21 old23 24. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old23 ,25 = CF[H,E] old23 0.21 CF[H,E] 25 0.00 1-CF[H,E] old23 0.79
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old23 ,25 0.17 old24 25. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old24 ,26 = CF[H,E] old24 0.17 CF[H,E] 26 0.00 1-CF[H,E] old24 0.83
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old24 ,26 0.14 old25 26. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old25 ,27 = CF[H,E] old25 0.17 CF[H,E] 27 0.28 1-CF[H,E] old25 0.83
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old25 ,27 0.37 old26
27. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old26 ,28 = CF[H,E] old26 0.37 CF[H,E] 28 0.00 1-CF[H,E] old26 0.63
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old26 ,28 0.23 old27
28. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old27 ,29 = CF[H,E] old27 0.23 CF[H,E] 29 0.70 1-CF[H,E] old27 0.77
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old27 ,29 0.72 old28
29. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old28 ,30 = CF[H,E] old28 0.72 CF[H,E] 30 0.80 1-CF[H,E] old28
0.28 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old28 ,30 0.43 old29 30. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old29 ,31 = CF[H,E] old29 0.43 CF[H,E] 31 0.80
1-CF[H,E] old29 0.57 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old29 ,31 0.70 old30 31. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old 30,32 = CF[H,E] old30 0.70 CF[H,E] 32 1.00 1-CF[H,E] old30 0.30 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old 30,32 0.51 old31 32. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old31 ,33 = CF[H,E] old31 0.51 CF[H,E] 33 0.32 1-CF[H,E] old31 0.49 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old31 ,33 0.41 old32 33. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old32, 34 = CF[H,E] old32 0.41 CF[H,E] 34 0.48 1-CF[H,E] old32 0.59 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old32, 34 0.53 old33 34. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old33 ,35 CF[H,E] old33 0.53 CF[H,E] 35 0.56 1-CF[H,E] old33 0.47 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old33 ,35 0.51 old34 35. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old34 ,36 = CF[H,E] old34 0.51 CF[H,E] 36 0.00 1-CF[H,E] old34 0.49 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old34 ,36 0.25 old35 36. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old35 ,37 = CF[H,E] old35 0.25 CF[H,E] 37 0.00 1-CF[H,E] old35 0.75
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old35 ,37 0.19 old36 37. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old36 ,38 = CF[H,E] old36 0.19 CF[H,E] 38 0.00 1-CF[H,E] old36 0.81 CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old36 ,38 0.15 old37 38. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old37 ,39 CF[H,E] old37 0.15 CF[H,E] 39 0.00 1-CF[H,E] old37 0.85
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old37 ,39 0.13 old38 39. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old38 ,40 = CF[H,E] old38 0.13 CF[H,E] 40 0.00 1-CF[H,E] old40 0.87
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old38 ,40 0.11 old39 40. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old39 ,41 = CF[H,E] old39 0.11 CF[H,E] 41 0.00 1-CF[H,E] old39 0.89
CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old39 ,41 0.10 old40 41. CF[H,E] COMBINE CF[H,E] old40 *100%
9.98% old41
Langkah ke empat atau langkah terakhir adalah menghitung total dari nilai-nilai CF combine dari setiap masing-masing gejala yang ditunjukkan pada setiap penyakitnya untuk kemudian dibandingkan nilai CF combine dengan CF combine yang lain sehingga didapatkan CF combine yang terbesar, sehingga didapatkan nilai  CF combine berdasarkan penyakit yang ada seperti yang dapat dilihat pada Tabel 6. berikut ini.
Tabel 6.   Nilai CF combine Berdasarkan Gejala Yang Ada Pada Setiap Penyakit
No. Nama Penyakit Penyebab
Gejala
CF
PAKAR CF user CF combine Kesimpulan 1.
Hipertensi Riwayat keluarga Sakit kepala 1 0.2 0.32 Pusing 1 0.2 0.29 Sering migrant 0.5 0.1 0.20 Nilai CF Pendarahan dari hidung 0.6 0 0.16 HIPERTENSI Wajah kemerahan 0.5 0 0.14 19.0% Mudah lelah 0.6 0 0.12 Penglihatan kabur 0.7 0 0.10 Sering kelelahan 0.6 0 0.12 Mual berlebihan 0.8 0 0.25 Sering berkeringat 0.9 0.2 0.19 Nilai CF 2. Penyakit Jantung Penyempitan Merasa cemas 0.5 0 0.15 P. JANTUNG
pembuluh darah koroner dimana pembulih darah ini berfungsi Tegang 0.7 0 0.13 18.9% menyalurkan darah ke otot dan jantung Nyeri pada bagian tubuh 0.7 0 0.11 Sakit kepala 1 0.2 0.32 Denyut jantung tidak teratur 0.9 0 0.10 Pembengkakan pada kaki 0.75 0 0.17 Pembengkakan pada perut 0.75 0.2 0.14 3. Diabetes Militus Makan berlebihan sehingga Cepat haus 1 0 0.14 Nilai CF menyebabkan gula dan lemak Sering kencing 1 0 0.12 DIABETES MILITUS menumpuk secara berlebihan Penurunan berat badan 0.8 0 0.11 12.51% 4. Hiperklosterolemia/ Kolestrol berlebih, Berat badan berlebihan 1 0 0.24 Nilai CF Displemia Plak dipembuluh Sakit kepala 1 0.2 0.32 DISPLEMIA Darah, Aliran darah terhambat Mengalami aterosklerosis secara spontan 0.8 0.2 0.06 20.86% Kurang aktivitas -0.4 0.4 0.21 Mengkonsumsi lemak jenuh dan Mudah Lelah 0.6 0 0.12 5. Kolestrol darah kolestrol dari makanan sehari-hari Mudah mengantuk 0.7 0.4 0.17 Nilai CF sehingga meninggikan kadar Kaki bengkak 0.7 0.2 0.21 KOLESTROL gula,kelebihan berat badan, sering minum Rasa sakit atau pegal ditengkuk kepala bagian belakang 0.8 0 0.17 16.20% alkohol, kurang aktivitas Pegal sampai ke pundak 0.8 0 0.14 Berat badan meningkat tidak jelas 1 0 0.24 6. Obesitas Kurang gerak, makan berlebihan, Selulit 1 0 0.37 Nilai CF makan makanan tinggi kalori Sakit lutut 0.7 0.4 0.23 OBESITAS Varices 0.7 0.4 0.72 39.85% Sulit bernafas 0.7 0 0.43 7. Asam urat Sendi terasa nyeri 1 0.8 0.70 Mengkonsumsi zat- zat yang Sendi terasa meradang 1 0.8 0.51 mengandung purin secara berlebihan, Sendi terasa membengkak 1 1 0.41 Nilai CF Peningkatan asam urat dalam tubuh Sendi terasa panas 0.8 0.4 0.53 ASAM URAT sehingga ginjal tidak mampu untuk Sendi kaku 0.8 0.6 0.51 44.21% membuang kelebihan asam urat Kaki keseleo 0.7 0.8 0.25 Benjolan disekitar sendi yang meradang 0.8 0 0.19 8. Ginjal TBC, Spilis, malaria, pendarahan Tidak keluar urin 0.8 0 0.19 Nilai CF muntaber,, luka bakar Nafsu makan menurun 1 0 0.15 GINJAL Mual, pucat, kencing sedikit, keram, sering merasa 1 0 0.13 15.63% 9 Usia Proporsi lemak bertambah 1 0 0.11 Nilai CF Sakit pada lambung 1 0 0.10 USIA Sakit pada usus 1 0 0.10 10.40%

## 4. PEMBAHASAN
Ada  beberapa  tahapan  yang  penulis  gunakan dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan menggunakan metode Certainty Factor yaitu :
a. Membangun  Basis  Pengetahuan,  yang dibuat  berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada pada  setiap  penyakit  dari  ke  sembilan penyakit  yang  berpotensi  menyebabkan
stroke .
b. Menentukan  Nilai  Pakar  terhadap  gejala- gejala  dari  masing-masing  penyakit  yang berpotensi menyebabkan stroke dari kesembilan penyakit yang telah ditetapkan.
c. Menentukan  Nilai  User  untuk  menetapkan sebuah  nilai  yang  dapat  digunakan  oleh user terhadap terhadap gejala-gejala
penyakit yang telah ditetapkan

## 4.1. Membangun Basis Pengetahuan
Langkah  awal  dari  penggunaan  sistem Certainty  Factor (CF)  ini  adalah  dengan membangun basis pengetahuan untuk penyakit-penyakit  yang  dapat  menyebabkan stroke dengan  megunakan    data  yang  berasal adri gejala-gejala yang dapat
mempengaruhi  suatu  penyakit  yang  menjadi faktor penyebab terjadinya stroke pada pasien.
4.2. Menetapkan  Nilai  Pakar  pada  Gejala Penyakit
Nilai  ini  didapat  dengan  menggali  hasil wawancara  dari  beberapa  pakar  yang    terkait dengan kasus, maka selanjutnya akan diperoleh  CF(rule)  untuk  selanjutnya  akan ditetapkan  menjadi  nilai  CF Pakar pada  gejala tertentu (lihat Tabel 7dan Tabel 8)
Tabel 7 . Ketetapan Nilai CF pakar
CF (rule) Nilai CF Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.4 Mungkin tidak -0.7 Tidak tahu 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0 Tabel 8. Ketetapan Nilai CF Pakar (Gejala)
No Keterangan Nilai 1 CF pakar (Sakit kepala) 1 2 CF pakar (Pusing) 1 3 CF pakar (Migran) 0.5 4 CF pakar (Pendarahan dari hidung) 0.6 5 CF pakar (Wajah kemerahan) 0.5 6 CF pakar (Mudah Lelah) 0.6 7 CF pakar (Penglihatan kabur) 0.7 8 CF pakar (Mual berlebihan) 0.8 9 CF pakar (Berkeringat) 0.9 10 CF pakar (Cemas) 0.5 11 CF pakar (Tegang) 0.7 12 CF pakar (Nyeri pada bagian tubuh) 0.7 13 CF pakar (Denyut jantung tidak teratur) 0.9
14 CF pakar (Pembengkakan pada kaki dan perut) 0.75 15 CF pakar (Cepat haus) 0.75 16 CF pakar (Sering kencing) 1 17 CF pakar (Penurunan berat badan) 1 18 CF pakar (Berat badan berlebihan) 0.8 19 CF pakar (Mengalami  aterosklerosis  seacara spontan) 1 20 CF pakar (Kurang aktivitas) 0.8 21 CF pakar (Mudah mengantuk) -0.4 22 CF pakar (Kaki bengkak) 0.7 23 CF pakar (Rasa  sakit  atau  pegal  pada  tengkuk kepala) 0.7 24 CF pakar (Pegal sampai ke pundak) 0.8 25 CF pakar (Selulit) 0.8 26 CF pakar (Sakit pada lutut) 1 27 CF pakar (Varices) 0.7 28 CF pakar (Sulit bernafas) 0.7 29 CF pakar (Sendi Terasa nyeri) 0.7 30 CF pakar (Sendi terasa meradang) 1 31 CF pakar (Sendi terasa membengkak) 1 32 CF pakar (Sendi terasa panas) 1 33 CF pakar (Sendi kaku) 0.8 34 CF pakar (Kaki keseleo) 0.8 35 CF pakar (Benjolan disekitar sendi yang meradang) 0.7 36 CF pakar (Tidak keluar urin) 0.8 37 CF pakar (Nafsu makan menurun) 1 38 CF pakar (Mual, pucat, kencing sedikit, kram, sering merasa anemia) 1 39 CF pakar (Proporsi lemak bertambah) 1 40 CF pakar (Sakit pada lambung) 1 41 CF pakar (Sakit pada usus)
1
4.3. Menetapkan  Nilai User pada  Gejala

## Penyakit
Langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan adalah  menetapkan  sebuah  nilai  yang  dapat digunakan  oleh  user  terhadap  terhadap  gejala- gejala  penyakit  yang  telah  ditetapkan.  (lihat Tabel 9)
Tabel 9 . Ketetapan Nilai CF User No. Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Tidak tahu 0.2 3 Sedikit yakin 0.4 4 Cukup yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6 Sangat yakin 1
Nilai  0  pada  Nilai  CF User menunjukkan  bahwa pengguna konsultasi menginformasikan bahwa user tidak  mengalami  gejala  seperti  yang ditanyakan  oleh  sistem.      Semakin  pengguna konsultasi  yakin  bahwa  gejala  tersebut memang  dialaminya,  maka  semakin  tinggi pula  hasil  prosentase  keyakinan  yang  di peroleh.
Nilai Certainty Factor ditentukan untuk setiap gejala  yang  melekat  pada  suatu  penyakit  dan didalam sistem ini dapat di update .

## 4.4. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  dengan menggunakan  kasus-kasus  yang  didapat  dari
medical  record sebanyak  50  kasus.  Kasus- kasus  yang  didapatkan  ini  digunakan  untuk pengujian  sistem.      Hasil  pengujian  terhadap sistem  yang  dibuat  dapat  dilihat  pada  Tabel 10. dan gambar 1 berikut ini.

## Tabel 10. Hasil pengujian
NMR Nama Pasien Usia (th) CF combine Penyakit Kesimpulan Hiperte nsi Penyakit Jantung Diabetes Militus Hiperklost erolemia/ displemia Kolestrol darah Obesitas Asam urat Ginjal Usia 001 Sinta 50 15.82% 17.36% 12.51% 17.85% 16.07% 39.85% 44.21 % 15.63% 10.40% Asam urat 002 Paijo 50 33.64% 13.95% 5.68% 15.11% 13.79% 15.93% 26.96 % 13.09% 9.30% Hipertensi 003 Syamsul 55 33.21% 14.00% 5.69% 15.12% 13.83% 8.49% 6.05% 4.76% 4.20% Hipertensi 004 Iramayant i 65 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 33.33% 66.67% Usia 005 Dewi hasibuan 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Penyakit Jantung 006 Ahmad Ikhwan 58 0.00% 0.00% 0.00% 12.12% 22.85% 14.79% 7.72% 5.69% 4.89% Kolestrol darah 007 Frans Rikar 54 32.01% 27.13% 9.00% 5.02% 10.51% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 008 Robi yansyah 50 0.00% 0.00% 17.92% 10.17% 6.93% 9.03% 5.01% 29.68% 70.17% Usia 009 Taswin 55 30.23% 30.81% 9.00% 9.01% 10.60% 27.57% 44.47 % 15.56% 10.38% Asam urat 010 Syamsul hidayat 60 31.07% 13.17% 6.30% 3.82% 9.89% 4.20% 3.18% 2.80% 2.60% Hipertensi 011 Ridwan harahap 55 8.16% 13.17% 6.30% 3.82% 9.89% 4.20% 3.18% 2.80% 2.60% Penyakit Jantung 012 Eva Itma Ana 55 28.07% 10.00% 5.69% 23.68% 16.97% 22.10% 6.75% 5.17% 4.51% Hipertensi 013 Hildda Yunitawat i 50 14.58% 13.16% 6.30% 3.82% 42.74% 28.46% 9.86% 37.80% 0.44% Kolestrol darah 014 Sri Susmita 53 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 20.00% 55.89% Usia 015 Susni Patrwawa ti 56 13.10% 11.65% 6.06% 3.70% 8.34% 21.97% 18.36 % 49.96% 63.04% Usia 016 Ari Setya Putra 55 0.00% 0.00% 32.00% 8.36% 39.43% 29.98% 9.85% 6.68% 5.60% Kolestrol darah 017 Hamdan Sukri 55 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 018 Yulianti 50 27.89% 16.73% 12.57% 12.87% 17.57% 39.86% 44.21 % 15.63% 10.40% Asam urat 019 Paijo 50 33.64% 13.95% 5.68% 15.11% 13.79% 15.93% 26.96 % 13.09% 9.30% Hipertensi 020 Syamsul 50 33.21% 14.00% 5.69% 15.12% 13.83% 8.49% 6.05% 4.76% 4.20% Hipertensi 021 Iramayant i 65 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 33.33% 66.67% Usia 022 M. Budi Hartanto 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 023 Iin Marliana 58 0.00% 0.00% 0.00% 12.12% 45.87% 16.19% 8.13% 5.90% 5.05% Kolestrol darah 024 Dewi hasibuan 50 22.33% 29.14% 0.00% 12.12% 22.85% 14.79% 7.72% 5.69% 4.89% Kolestrol darah 025 Didik Prascoyo 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 026 Lin Karin 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 027 Ruth Tika 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 028 Didik Prascoyo 55 37.65% 28.44% 9.00% 5.02% 9.90% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Hipertensi 029 Lin Karin 57 0.00% 8.00% 33.89% 12.81% 27.97% 13.93% 7.62% 5.64% 4.86% Diabetes Militus 030 Sutiyoso 51 0.00% 0.00% 37.33% 12.36% 7.66% 10.45% 5.30% 5.64% 0.18% Diabetes Militus 031 Rina Riana 52 29.53% 11.12% 5.95% 12.22% 9.06% 11.03% 3.85% 35.53% 0.11% Ginjal 032 Supriyanti 50 35.18% 20.27% 7.48% 4.37% 8.84% 4.70% 3.44% 3.00% 2.77% Hipertensi 033 Wulan Sari 55 30.16% 11.97% 12.03% 13.20% 11.64% 10.98% 12.33 % 18.30% 11.37% Hipertensi 034 Paijo 50 33.64% 13.95% 5.68% 15.11% 13.79% 15.93% 26.96 % 13.09% 9.30% Hipertensi 035 Syamsul 50 33.21% 14.00% 5.69% 15.12% 13.83% 8.49% 6.05% 4.76% 4.20% Hipertensi 036 Zainuddin 57 13.10% 11.65% 6.06% 3.70% 45.12% 28.43% 9.86% 6.68% 5.60% Kolestrol darah 037 Afrizal 50 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 39.20% 27.52% 9.88% 6.69% 5.61% Kolestrol darah 038 Purnama wati 52 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 039 Sigit Saputra 50 22.33% 29.14% 0.00% 0.00% 0.00% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 040 Mualimin 55 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 041 Supriyant o 62 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 042 Susanto 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 043 Bambang Hermawa 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal
n 044 Sutikno 52 33.64% 13.95% 5.68% 15.11% 13.79% 15.93% 26.96 % 13.09% 9.30% Hipertensi 045 Sanjaya 50 22.33% 29.14% 9.00% 5.01% 10.73% 5.25% 3.71% 35.47% 0.10% Ginjal 046 Dewi Sartika 50 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 33.33% 66.67% Usia 047 Ahmad Ikhwan 58 0.00% 0.00% 0.00% 12.12% 22.85% 14.79% 7.72% 5.69% 4.89% Kolestrol darah 048 Dewi hasibuan 50 13.10% 11.65% 6.06% 3.70% 45.12% 28.43% 9.86% 6.68% 5.60% Kolestrol darah 049 Iramayant i 65 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 33.33% 4.89% Ginjal 050 Sinta Kutianang sari 58 15.82% 17.36% 12.51% 17.85% 16.07% 39.85% 44.21 % 15.63% 4.89% Asam urat
Gambar 1. Metode Certainty Faktor Dalam Mendiagnosa 9 Penyakit Penyebab Stroke

## 5. KESIMPULAN
Sistem Pakar Pendiagnosa 9 penyakit penyebab stroke dengan menggunakan metode Certainty  Factor dengan  tingkat  kepercayaan yang  telah  ditentukan  oleh  pakar  terhadap gejala-gejala  yang  mempunyai  propabilitas terjadinya stroke . Sistem ini akan optimal jika seorang  atau  kelompok  dalam  hal  ini  adalah dokter  penyakit  dalam  telah  mendefinisikan secara  jelas  nilai  CF  pada  setiap  gejala  dari kesembilan  penyakit  terhadap  kemungkinan terjadinya stroke .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Dian  Nastiti.  2012.  Gambaran  Faktor  Resiko Kejadian  Stroke  pada  Pasien  Stroke  Rawat Inap Di Rumah Sakir Krakatau Medika Tahun 2011
[2]   Daniel, Gloria Virginia. Implementasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Dengan Gejala Demam Menggunakan Metode
Certainty Factor
[3]   FIKkES.  Jurnal Keperawatan Vol. 3 No. 2 - September 2010
[4]   Siti  Rohajawati  dan  Rina  Supriyati . 2010.
Sistem  Pakar:  Diagnosis  Penyakit  Unggas Dengan Metode Certainty Factor
[5]  JBE Volume 2, Nomor 1, Januari 2014, ISSN 2301-7171
[6]  Jurnal Kesehatan Andalas, Vol 2, No 2, 2013
[7]  Misnadiarly . 2007. Asam Urat – Hiperurisme – Arthritis Gout . Jakarta. Pustaka Obor [8]  Sri Kusumadewi.  (2010). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Graha Ilmu. Yogjakarta
[9]  Kusrini. (2008). Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi . Andi Offset. Yogjakarta
[10] Pelita Informatika Budi Darma, Volume  IV, Nomor 2, Agustus 2013, ISSN 2301-9425
Hipertensi
23%
Penyakit Jantung 4% Diabetes Militus 12% Hiperklosterolem ia/displemia 0% Kolestrol darah 12% Obesitas 0% Asam urat 8% Ginjal 29% Usia 12% Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosaa 9 Penyakit Penyebab Stroke