Abstrak—Penyakit  pada  ibu  hamil  telah  menjadi  suatu penyakit  yang  cukup  banyak  diderita  oleh  masyarakat. Menurut data kementrian kesehatan pada tahun 2016 tercatat 305.000  ibu  meninggal  per  100.000  orang  yang  menjadikan angka  kematian  ibu  hamil  (AKI)  masih  sangat  tinggi. Peningkatan  penyakit  pada  ibu  hamil  yang  semakin  tinggi  ini terjadi karena kurangnya informasi yang didapatkan oleh ibu hamil.  Banyak  ibu  hamil  yang  menyepelekan  penyakit- penyakit ringan seperti pusing, mual atau gatal-gatal sehingga membuatnya  malas  untuk  berkonsultasi  ke  dokter  ataupun ahlinya,  hal  ini  tentu  saja  merugikan  ibu  hamil  tersebut  yang mengakibatkan  terjadinya  kerancuan  diagnosis.  Untuk memudahkan  ibu  hamil  mendapatkan  informasi  tentang penyakit  ibu  hamil  perlu  adanya  suatu  aplikasi  sistem  pakar yang  berfungsi  seperti  seorang  ahli  yang  dapat  melakukan diagnosis  terhadap  penyakit  pada  ibu  hamil.  Aplikasi  sistem pakar  ini  melalui  alur  inferensi  forward  chainning  yaitu dengan  memasukkan  gejala  dan  selanjutnya  akan  dilacak kedepan  dengan  menggunakan  aturan  IF_THEN,  kemudian akan  diperoleh  kesimpulan.  Kesimpulan  tersebut  akan  lebih akurat lagi dengan metode Certainty faktor yaitu menambahkan  nilai  kepastian  dari  seorang  ahli  atau  pakar dan  seorang  pasien  atau  user.  Jika  gejala  yang  dimasukkan oleh  pasien  atau  user  tidak  memenuhi  aturan  certainty  faktor maka  akan  menggunakan  metode  teorema  bayes.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  ini  dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada ibu hamil.

## Kata  kunci—Sistem  Pakar,  Forward  Chainning,  Certainty
Faktor,  Teorema Bayes, Informasi, Penyakit ibu hamil.

## I. P ENDAHULUAN
Pengertian kehamilan menurut Badan Kependudukan dan Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN)  adalah  sebuah proses yang diawali dengan keluarnya sel telur yang matang pada  saluran  telur  yang  kemudian  bertemu  dengan  sperma yang keduanya menyatu membentuk sel yang akan tumbuh. Proses  terjadinya  kehamilan  adalah  saat  seorang  wanita yang  membawa  sel  embrio  di  dalam  tubuhnya.  Secara medis,  ibu  hamil  disebut  gravida,  sedangkan  calon  bayi yang  dikandungnya  saat  awal  kehamilan  disebut  embrio yang  nantinya  akan  disebut  janin  sampai  waktu  kehamilan tiba.
Berbagai macam penyakit sangat rentan terjadi pada masa sebelum  dan  selama  kehamilan,  baik  itu  penyakit  yang
bersifat  sedang  seperti  pusing,  mual-mual  atau  yang  dapat menyebabkan  kematian  seperti  Preeklampsia  atau  yang sering  disebut  gestosis.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan perhatian yang khusus baik secara fisik maupun mental yang dapat  diperoleh  dari  dokter  kandungan,  spesialis  gangguan kandungan, dan praktisi kesehatan lainnya seperti ahli gizi , bidan dan lain-lain.
Angka  Kematian  Ibu  hamil  (AKI)  masih  sangat  tinggi. Data Kementrian Kesehatan pada 2016 tercatat 305.000 ibu meninggal  per  100.000  orang.  Menurut  Direktur  Jendral Kesehatan  Keluarga  Kemenkes  Eni  Gustina,  tingginya angka kematian pada ibu hamil dipengaruhi status kesehatan dan  gizi  rendah.  Sekitar  28,8%  ibu  hamil  menderita hipertensi, 32,9% mengalami obesitas dan 37,1% menderita anemia, hal ini dikarenakan faktor gizi dan asupan makanan yang kurang.
Angka  diatas  dapat  bertambah  jika  kurangnya  informasi yang  didapatkan  oleh  ibu  hamil.  Banyak  ibu  hamil  yang menyepelekan  penyakit-penyakit  ringan  seperti  pusing, mual-mual,  atau  gatal-gatal  sehingga  membuatnya  malas untuk berkonsultasi ke dokter ataupun ahlinya, hal ini tentu saja merugikan ibu hamil tersebut yang dapat menyebabkan terjadinya kerancuan diagnosis.
Seiring  perkembangannya  jaman,  untuk  memperoleh informasi  tentang  penyakit-penyakit  pada  ibu  hamil  sangat mudah  didapatkan.  Salah  satunya  melalui  teknologi komputer,  meskipun  pada  awalnya  komputer  hanya digunakan  sebagai  alat  hitung  saja.  Banyak  sistem  yang digunakan  oleh  teknologi  komputer  untuk  mengetahui  atau mendiagnosis  tentang  penyakit-penyakit  pada  ibu  hamil, salah satunya adalah sistem pakar. Sistem pakar merupakan sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar biasanya digunakan  untuk  konsultasi,  melakukan  analisis  dan diagnosis serta membantu untuk pengambilan keputusan dan lain-lain.  Salah  satu  implementasi  sistem  pakar  adalah mendiagnosis  penyakit  pada  ibu  hamil,  dengan  melihat berbagai  gejala  yang  mengiringi  penyakit  yang  dialami  ibu hamil.  sehingga  ibu  hamil  tidak  harus  repot  ataupun  malas
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Dengan Metode Certainty Faktor Berbasis Web
Rachmat Agusli 1 , Muchamad Iqbal 2 , Fendi Saputra 3
1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 rahmatagusli@stmikglobal.ac.id, 2 miqbal@stmikglobal.ac.id, 3 fendi250689@gmail.com
untuk berkonsultasi ke dokter ataupun ahlinya karena cukup menggunakan  sistem  pakar  yang  terdapat  pada  teknologi komputer.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Pengertian Sistem
Menurut  Rosa  dan  Shalahuddin  menjelaskan,  ”Sistem adalah  sekumpulan  komponen  yang  saling  terkait  dan mempunyai satu tujuan yang ingin dicapai” [1] .

## B. Pengertian PHP
Menurut  Priyanto  Hidayatullah,  “ PHP Hypertext Preprocessor atau  disingkat  dengan  PHP  adalah  suatu bahasa scriptin khususnya digunakan untuk web development .  Karena  sifatnya server  side  scripting ,  maka untuk menjalankan PHP harus menggunakan web server “[2] .

## C. Pengertian Sistem Pakar
Menurut  Anik  Andriani  menjelaskan,  “Sistem  pakar adalah sebuah sistem yang kinerjanya mengadopsi keahlian yang dimiliki seorang  pakar dalam bidang tertentu kedalam sistem  atau  program  komputer  yang  disajikan  dengan tampilan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna (user) yang bukan  seorang  pakar,  sehingga  dengan  sistem  tersebut pengguna (user) dapat  membuat  sebuah  keputusan  atau menentukan kebijakan layaknya seorang pakar [3] .

## D. Pengertian Certainty Factor
Certainty Faktor (CF) adalah teori yang digunakan untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) dan merupakan nilai untuk mengukur keyakinan pakar [4] .
Berikut  ini  adalah  penjelasan  untuk  mencari  nilai  CF pakar dan user:
(1)
Di  mana,  penjelasan  dari  persamaan  (1)  adalah  sebagai berikut:
CF[H]: certainty  factor hipotesa  dengan  asumsi evidence diketahui  dengan  pasti,  yaitu  ketika  CF[E,e]=1.  Nilai  dari pakar, pada kasus ini nilainya adalah 0,025.
CF[E]: certainty  factorevidence E  yang  dipengaruhi  oleh evidence E, di mana nilainya berdasarkan inputan user . Pada kasus ini nilainya adalah (0-1).
CF[H,E]: certainty  factor hipotesa  yang  dipengaruhi  oleh evidence e diketahui dengan pasti.
Certainty  factor untuk  kaidah  dengan  kesimpulan  yang
serupa ( similarly concluded rules ):
Ditunkan menjadi:
(2)
Di  mana,  penjelasan  dari  persamaan  (2)  adalah  sebagai berikut:
CF combine 1,2 :  Faktor  kepastian  kombinasi  dari  CF[H,E] 1 dan CF[H,E] 2
CF[H,E] 1 :  Ukuran  kepercayaan  hipotesis  H,  jika  diberikan evidence E 1 pertama (antara 0 dan 1).
CF[H,E] 2 :  Ukuran  kepercayaan  hipotesis  H,  jika  diberikan evidence E 2 pertama (antara 0 dan 1).

## III. A NALISA S ISTEM Y ANG B ERJALAN

## A. Gambaran Umum Objek Yang Diteliti
Klinik  Bidan  Praktek  Swasta  (BPS)  Fitri  Suntia  adalah klinik  yang  mengkhususkan  diri  dalam  bidang  pelayanan spesialistik kebidanan  penyakit  kandungan  dan  kesehatan ibu  hamil,  Klinik  Bidan  Praktek  Swasta  (BPS)  Fitri  Suntia memberikan  pelayanan  kesehatan  secara  optimal  dan profesional bagi pasien. Klinik Bidan Praktek Swasta (BPS) Fitri Suntia memiliki motto melayani dengan setulus hati.

## B. Struktur Organisasi
Struktur  organisasi  Klinik  Bidan  Praktek  Swasta  (BPS) Fitri Suntia.
(Sumber: Dokumen Klinik Bidan Praktek (BPS) Fitri Suntia)
Gambar 1. Struktur Organisasi

## C. Tata laksana Sistem Yang Berjalan
Klinik Bidan Praktek Swasta (BPS) Fitri Suntia memiliki dua  sistem  yang  sedang  berjalan  yaitu  berobat  kehamilan dan periksa Ultrasonography medis (USG ).
CF[H,E] 1 = CF[H] x CF[E]
CF combine 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2
CF combine CF[H,E] old , 3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 ×
[1 − CF[H,E] old ]
c. Berobat  kehamilan  yaitu  melakukan  registrasi  data  ke resepsionist kemudian  konsultasi  dan  memeriksa kondisi  ke  bidan,  kemudian  melakukan  pembayaran dan mengambil obat ke apoteker.
d. Periksa Ultrasonography medis (USG) yaitu melakukan  registrasi  data  ke  resepsionist  kemudian konsultasi  dan  Pemeriksaan  USG  ke  dokter Obgyn , kemudian  melakukan  pembayaran  dan  mengambil hasil USG ke apoteker.

## D. Masalah yang Dihadapi
Berdasarkan hasil analisis secara langsung di klinik, maka terdapat  beberapa  permasalahan  yang  dihadapi  dengan sistem yang ada, yaitu sebagai berikut:
c. Proses pendaftaran yang lama, karena harus mengantri.
d. Proses  penanganan  pasien  yang  lama  sehingga  hasil diagnosisnya  lebih  lama  didapat  karena  harus mengantri dengan pasien lain.

## E. Alternatif Pemecahan Masalah
Penulis  memberikan  alternatif  pemecahan  masalah  yang dihadapi,  adapun  alaternatif  pemecahan  masalahnya  adalah sebagai berikut:
c. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  sebaiknya dibangun sebuah sistem yang dapat mempermudah dan mempercepat  hasil  diagnosis  melalui  sebuah  aplikasi sistem pakar penyakit kehamilan, sehingga tidak harus lama mengantri.
d. Apabila  tetap  ingin  mempertahankan  sistem  ini,  maka sebaiknya  ditambahkan  lagi  beberapa  dokter  ahli  dan staff medis agar dapat mempercepat proses diagnosis.

## IV. R ANCANGAN S ISTEM Y ANG D IUSULKAN

## A. Usulan Prosedur Yang Baru
Dalam  membantu  user  khususnya  ibu  hamil  untuk mendapatkan  informasi  tentang  jenis  penyakit  pada kehamilan  dan  solusi  dari  jenis  penyakit  pada  kehamilan, maka  penulis  mengusulkan  untuk  membuat  sistem  pakar berbasis web .

## B. Diagram Rancang Sistem
Diagram  rancangan  sistem  yang  dibuat  menggunakan prinsip OOAD ( Object Oriented Analysis dan design) , yaitu menggunakan  UML (United  Moldeling  Language) yang terdiri  dari usecase  diagram,  squence  diagram dan activity diagram.

## C. Sistem yang diusulkan
Berikut  ini  adalah usecase  diagram yang  digunakan dalam system pakar penyakit pada ibu hamil
Gambar 2 . Usecase Diagram yang diusulkan
Keterangan gambar 4.1 Usecase diagram yang diusulkan:
1.  Terdapat 2 (dua) aktor yaitu user dan admin.
2.  Admin  diharuskan  registrasi  login  akan  tetapi  user tidak.
3.  Admin diharuskan login untuk masuk ke menu admin.
4.  User dapat masuk ke menu utama.
5.  Hanya  admin  yang  dapat  mengedit  daftar  gejala  dan penyakit.

## D. Diagram Registrasi Admin
Admin harus melakukan login, sebelum melakukan login maka admin harus melakukan registrasi di menu registrasi . Admin  mengisi  data  di  form  registrasi  kemudian  simpan. Berikut ini adalah Acktivity diagram registrasi admin .
Admin sistem Klik registrasi
klik tambah Klik simpan Tampilkan menu registrasi simpan Update registrasi Tampilkan form isi data registrasi
Gambar 3. Acktivity Diagram Registrasi Admin

## E. Diagram Edit Daftar Gejala
Dalam  aplikasi  ini  hanya  admin  yang  dapat  mengedit daftar  gejala  dengan  cara  membuka  menu  admin.  Klik gejala,  klik  edit  di  dalam  menu  gejala,  edit  gejala  di  dalam form  gejala  kemudian  simpan.  Berikut  ini  adalah Acktivity diagram edit daftar gejala .
Admin sistem Klik gejala klik edit Klik simpan Tampilkan menu gejala simpan Update view Tampilkan form edit gejala
Gambar 4. Acktivity Diagram Edit Daftar Gejala

## F. Diagram Edit Daftar Penyakit
Dalam  aplikasi  ini  hanya  admin  yang  dapat  merubah daftar  penyakit  dengan  cara  membuka  menu  utama  admin. Klik  penyakit,  klik  edit  di  dalam  menu  penyakit,  edit
penyakit di dalam form penyakit kemudian simpan. Berikut ini adalah acktivity diagram edit daftar penyakit.
Admin sistem Klik penyakit klik edit Klik simpan Tampilkan menu penyakit simpan Update view Tampilkan form edit penyakit Gambar 5. Acktivity Diagram Edit Daftar Penyakit

## V. D IAGRAM K ONSULTASI
User masuk ke dalam menu utama, mengisi ceklis gejala dan  nilai  kepastiaan  yang  diderita  di  menu  konsultasi kemudian  klik  diagnosa.  Sistem  akan  menampilkan  hasil diagnosa  dan  pengobatan  dari  gejala  dan  nilai  kepastian yang  dipilih.  Berikut  ini  adalah Sequence  diagram konsultasi .
Gambar 6 . Sequence Diagram konsultasi

## G. D IAGNOSA P ENYAKIT P ADA I BU H AMIL
Untuk  menunjukan  hubungan  antar  class  dalam  sistem pakar  diagnosa  penyakit  pada  ibu  hamil  dan  bagaimana
class  tersebut  saling  berkolaborasi  untuk  mencapai  tujuan  , maka digunakan class diagram .
Gambar 7 . Class Diagram Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil
a. Analisis Proses
e. Data
Berikut ini merupakan data gejala yang digunakan:
Tabel 1. Gejala ID Gejala G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 G 6 G 7 G 8 G 9 G 10 G 11 G 12 G 13 G 14 Mual Muntah Pusing Air ludah berlebihan Dehidrasi Lesu Nafsu makan berkurang Demam Kaki bengkak Tekanan darah ≤ 90/6o mmHg Tekanan darah ≥ 140 – 150/90 mmHg Tekanan darah ≥ 150/110 mmHg Pendarahan
Gangguan fungsi organ (hati dan ginjal )
Berikut ini merupakan data penyakit yang digunakan berdasarkan keterangan pakar:
Tabel 2. Penyakit ID Nama Penyakit
P 1 P 2 P 3 P 4
P 5 P 6 P 7

## Hyperemesis Gravidarium TK I
Hyperemesis Gravidarium TK II

## Hyperemesis Gravidarium TK III
Ptyalismus Pre Eklampsia Ringan Pre Eklampsia Berat
Eklampsia

## f. Rule Base
Rule base yang digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Rule Base No Rule ID Rule Base CF Pakar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 R16 IF G1 AND G2 THEN P1 IF G1 AND G4 THEN P4 IF G5 AND G6 AND G10 THEN P1 IF G7 AND G8 THEN P2 IF  G10 AND G14 THEN P3 IF R1 AND R3 THEN P1 IF R1 AND R3 AND R4 THEN P2 IF R1 AND R5 AND R3 THEN P3 IF R2 AND R3 THEN P4 IF G3 AND G9 THEN P5 IF G9 AND G11 THEN P5 IF G9 AND G12 THEN P6 IF G13 THEN P7 IF R10 AND R11 THEN P5 IF R10 AND R12 THEN P6 IF R10 AND R12 AND R13 THEN P7 0,5
0,8
0,6 0,6 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 0,7 0,7 0,7 0,8 0,8 0,8

## g. Flow Chart
Berikut ini merupakan langkah-langkah flowchart (diagram alir) menggunakan metode forward chainning dan certainty faktor yang disempurnakan dengan teorema bayes.
1. Saat kita menjalankan sistem, kita berada pada posisi mulai.
2. Sistem menampilkan pertanyaan untuk gejala dan nilai    kepastian (CF).
3. Ceklis gejala dan  nilai CF.
4. Jika ceklis gejala sesuai dengan rule base CF, maka nilai CF akan dihitung dengan menggunakan rumus certainty faktor.
5. Jika ceklis gejala tidak sesuai dengan rule CF, maka nilai CF akan dihitung dengan metode CF + Teorema bayes.
6. Selesai.

## Gambar 8. Flowchart
h. Rumus Sistem Pakar
3. Certainty Faktor
Berikut  ini  adalah  contoh  penerapan  metode certainty faktor.
Gejala yang dipilih user: Gejala Nilai Cf Mual Muntah Dehidrasi Lesu Tekanan darah ≤ 90/60 mmHg
0,6 0,2 0,8 0,4 0,6
Nilai CF yang diberikan pakar: Gejala Nilai Cf Mual Muntah Dehidrasi Lesu Tekanan darah ≤ 90/60 mmHg
0,3 0,5 0,3
0,5 0,6
Gejala  awal  yang  dipilih  user  dipecah  menjadi gejala tunggal
Sehingga menjadi: Kaidah I
Kaidah II Kaidah III Kaidah IV Kaidah V
=
= = = = Mual
Muntah Dehidrasi Lesu
Tekanan darah ≤ 90/60 mmHg
Proses perhitungan manual dimulai dari kaidah I
CF Mual
= CF (user) *CF (pakar) = 0.6 * 0.3 = 0.18 CF Muntah =  CF (user) *CF (pakar) = 0.2 * 0.5 = 0.1 CF Dehidrasi =  CF (user) *CF (pakar) = 0.8 * 0.3 = 0.24
CF Lesu = CF (user) *CF (pakar)
= 0.4 * 0.5 = 0.2 CF Tekanan darah ≤ 90/60 mmHg =  CF  (user) *CF (pakar)
= 0.6 * 0.6
= 0.36
Selanjutnya  digunakan persamaan kombinasi:
CF  combine  1  (  CF  gejala  mual,  CF  gejala
muntah)
=
CF  gejala  mual  +  CF  gejala  muntah  *  (  1-  CF gejala mual) = 0.18 + 0.1 * ( 1- 0.18) = 0.19 * 0.82 = 0.1558 Selanjutnya disebut CF old 1 = 0.1558 CF  combine  2  (  CF  old  1,  CF  gejala  Dehidrasi) =
CF old 1 + CF gejala Dehidrasi * ( 1- CF old 1)
= 0.1558 + 0.24 * ( 1- 0.1558) = 0.3958 * 0.8442 = 0.3341
Selanjutnya disebut CF old 2 = 0.3341
CF combine 3 ( CF old 2, CF gejala lesu)  = Cf old 2 + CF gejala lesu * ( 1- CF old 2) = 0.3341 + 0.2 * ( 1- 0.3341) = 0.5341 * 0.6659 = 0.3557 Selanjutnya disebut CF old 3 = 0.3557 CF combine 4 ( CF old 3, Cf gejala Tekanan darah ≤ 90/60 mmHg) = CF  old  3  +  CF  gejala  Tekanan  darah  ≤  90/60 mmHg * ( 1- CF old 3) = 0.3557 + 0.36 * ( 1- 0.3557) = 0.7157 * 0.6443 = 0.4611 Selanjutnya disebut CF old 4 = 0.4611 CF old terakhir merupakan CF penyakit. Berdasarkan hasil perhitungan CF diatas, maka CF penyakit adalah 0.4611.
Selenjutnya  hitung  persentase  keyakinan  terhadap penyakit Persentase = CF penyakit * 100 = 0.4611 * 100 = 46. 11 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka  keterangan tingkat  keyakinan  berdasarkan  tabel  interpretasi adalah” mungkin” ( 46. 11 % ).
4. Teorema Bayes Berikut  ini  adalah  contoh  penerapan  metode teorema bayes.
Jumlah  pasien  50  orang  diambil  dari  data  pasien Klinik  Bidan  Swasta  (BPS)  Fitri  Sutria  periode januari-Desember 2017:
Data normalisasi probabilitas
Hypothesis Probabilit y
i=1 i=2 i=3 i=4 i=5 i=6 i=7
P(Hi)
0,2 2 0,0 8 0,0 8 0,1 6 0,2 0 0,1 2 0,2 7 P(E1|Hi) 1,0 9 1,0 0 1,0 0 0,8 8 0,1 0 0,1 7 0,0 7 P(E2|Hi) 0,6 4 1,0 0 1,0 0 0,1 3 0,1 0 0,1 7 0,0 7 P(E3|Hi) 0,8 2
1,0 0 1,0 0 0,1 3
0,1 0 0,1 7 0,5 0 P(E4|Hi) 0,0 0,2 0,2 1,0 0,1 0,1 0,0
9 5 5 0 0 7 7 P(E5|Hi) 0,1 8 0,2 5 1,0 0 0,5 0 0,1 0 0,1 7 0,0 7 P(E6|Hi) 0,2 7 1,0 0 1,0 0 0,1 3 0,1 0 0,1 7 0,5 0 P(E7|Hi) 0,0 9 1,0 0 1,0 0 0,1 3 0,1 0 0,1 7 0,0 7 P(E8|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 0,1 0 0,1 7 0,0 7 P(E9|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 0,6 0 1,0 0 0,2 5 P(E10|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 0,1 0 0,1 7 0,0 7 P(E11|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 1,0 0 0,1 7 0,0 7 P(E12|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 0,1 0 1,0 0 0,0 7 P(E13|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 0,1 0 0,1 7 1,0 0 P(E14|Hi) 0,0 9 0,2 5 0,2 5 0,1 3 0,1 0 0,1 7 0,0 7
Jika gejala yang dipilih user adalah: mual, muntah dan dehidrasi.
Nilai P 3 = 0.06
Nilai G 1 = 0.3 Nilai G 2 = 0.5
Nilai G 5 = 0.3 Maka: = (Gejala yang dipilih *
np_populasi)
Gejala total * np_populasi
=
(G1*P3)+(G2*P3)+(G3*P3)
(G1*P3)+(G5*P3)+(G6*P3)+(G7*P3)+(G8*P3)+(G10*P3) +G14*P3)
=
(0.3*0.06)+(0.5*0.06)+(0.3*0.06)
(0.3*0.06)+(0.3*0.06)+(0.5*0.06)+(0.3*0.06)+(0.6*0.06)+(0.6*0.06)+(0.8*0.06)
=
0.018+0.03+0.018 0.018+0.018+0.03+0.018+0.036+0.036+0.048
= 0.066 0.852 =
0.08
Jadi  nilai  probabilitas  0.08  untuk  pasien  yang berjumlah 50 orang

## b. Rancangan Tampilan
Berikut  ini  adalah  tampilan  aplikasi  yang  digunakan dalam sistem pakar penyakit ibu hamil.
1. Halaman Login
Gambar 9. Halaman Login
Halaman  awal  untuk  admin.  Dihalaman  ini  admin memasukkan  username  dan  password  agar  dapar masuk ke menu admin.

## 2. Halaman Utama
Gambar 10. Halaman Utama
Halaman  Utama  adalah  halaman  ketika user / pengguna mulai memasuki sistem .

## 3. Halaman Diagnosa

## Gambar 11. Halaman Diagnosa
Halaman  diagnose  adalah  halaman  ketika user/
pengguna  mulai  melakukan aktivitas  diagnose. Dihalama  ini user/ pengguna  memberikan  ceklis tentang gejala yang dideritanya kemudian memberikan nilai  keyakinan  ( Certainty )  terhadap  gejala  yang dipilih.

## 4. Halaman Hasil Diagnosa

## Gambar 12. Halaman Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosa  adalah  hasil  dari diagnosa yang  dipilih  oleh user/ pengguna.  Dihalaman  ini ditampilkan hasil penyakit dan nilai kepercayaan serta solusi dari penyakit yang diderita.

## 5. Halaman Edit Data Gejala

## Gambar 13. Edit Data Gejala
Halaman  edit  gejala  adalah  halaman  untuk  mengedit daftar  gejala.  Halaman  ini  hanya  dapat  diakses  oleh  admin
saja. Seorang  admin  dapat  memasuki  halaman  ini  ketika sudah melakukan login.

## 6. Halaman Edit Data Penyakit

## Gambar 14. Edit Data Penyakit
Halaman  edit  penyakit  adalah  halaman  untuk  mengedit daftar  penyakit.  Halaman  ini  hanya  dapat  diakses  oleh admin  saja.  Seorang  admin  dapat  memasuki  halaman  ini ketika sudah melakukan login.

## 7. Halaman Admin
Gambar 15. Halaman Admin

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan  penelitian  skripsi yang berjudul “sistem pakar penyakit pada ibu hamil dengan metode  certainty  faktor  berbasis  web“  maka  peneliti  dapat mengambil kesimpulan,  yaitu sebagai berikut:
a. Dari  permasalahan  yang  ada  maka  dapat  disimpulkan bahwa dibutuhkan sistem untuk membantu masyarakat dalam memberi informasi
mengenai cara mendiagnosis, gejala, dan solusi ibu hamil.
b. Sistem  ini  dirancang  menggunakan  diagram  UML
(Unified Modeling
Language) dan bahasa pemrograman Java dengan database MySQL.
D AFTAR P USTAKA
[1] Rosa  dan  M.  Shalahuddin. Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika, 2015.
[2] Priyanto  dan  J.  Khairul  Kawistara. Pemrograman  WEB  edisi  revisi . Bandung: Informatika, 2017.
[3] Andriani, Anik. Pemrograman Sistem Pakar . Yogyakarta: Mediakom,
2017.
[4] Suhendri. Sistem  Pakar  Identifikasi  Tipe  Kepribadian  Karyawan Menggunakan  Metode  Certainty  Faktor .  Jurnal  Sisfotek  Global. ISSN: 2088-1762 Vol. 7 No. 1/ Maret 2017.