Abstrak— Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  dari  nyamuk Aedes Aegypti. Saat ini media yang ada dalam menyampaikan informasi  terkait  DBD  bagi  masyarakat  masih  minim jumlahnya.  Seiring  perkembangan  teknologi  Artificial Intelligence telah memungkinkan sebuah sistem pakar untuk diaplikasikan dalam perangkat Smartphone berbasis android. Tujua  penelitian  ini  yaitu  memberiakan  suatu  informasi mengenai  berbagai  masalah  yang  hubungannya  dengan kesehatan,  terutama  masalah  kesehatan  pada  masyarakat yakni  DBD  melalui  aplikasi  sistem  pakar.  Metode  yang digunakan  adalah  Certainty  Factor,  yaitu  metode  untuk mengetahui nilai dari kepercayaan atas gejala yang diberikan oleh  dokter  dan  pasien,  untuk  memastikan  apakah masyarakat  terindikasi  gejala  DBD  atau  tidak.  Hasil penelitian  ini  berupa  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat digunakan kapan sa dan dimana saja bagi masyarakat yang ingin mengetahui gejala-gejala yang sedang dirasakannya.
Kata Kunci— Kecerdasan Buatan, Sistem pakar, Demam berdarah dengue, Certainty Factor, Android.
Abstract—  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  is  a  disease caused  by  dengue  virus  from  the  Aedes  Aegypti  mosquito. Currently  there  are  only  a  few  media  available  to  convey information  related  to  DHF  for  the  community.  As  the development of Artificial Intelligence technology has enabled an expert  system  to  be  applied  in  Android-based  Smartphone devices. The purpose of this research is to provide information about  various  problems  related  to  health,  especially  health problems  in  the  community,  namely  DHF  through  the application of an expert system. The method used is the Certainty Factor, a method to find out the value of trust in symptoms given by doctors and patients, to ascertain whether the community is indicated by DHF symptoms or not. The results of this study are in  the  form  of  an  expert  system  application  that  can  be  used anytime  and  anywhere  for  people  who  want  to  know  the symptoms they are feeling.
Keywords—  Artificial  Intelligence,  Expert  systems,  Dengue Fever, Certainty Factor, Android.

## I. P ENDAHULUAN
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang  disebabkan  oleh  semacam  virus  dari  nyamuk  Aedes aegypti.  Dahulu  DBD  disebut  penyakit  yang  berasal  dari
nyamuk yang dimana dapat menyebabkan nyeri pada sendi dan otot dimana tulang akan terasa nyeri yang sangat hebat. DBD    dapat  menyebabkan  gejala  seperti  demam  tinggi diatas  38  derajat celcius ,  ruam  dan  nyeri  otot  atau persendian,  bisa  lebih  parah  karena  dapat  menyebabkan pendarahan,  penurunan  tekanan  darah  ( shock ),  hingga kematian.  Kasus  DBD  dapat  terjadi  setiap  tahunnya. Penyakit  ini  dapat  terjadi  pada  anak  dibawah  umur  dan orang  dewasa.  Kasus  DBD  sering  terjadi  selama  musim penghujan dan setelah musim penghujan di area tropis dan subtropis di:
1.  Afrika
2.  Asia Tenggara dan China
3.  India
4.  Timur Tengah
5.  Karibia, Amerika Tengah dan Amerika Selatan
6.  Australia, Pasifik Selatan dan Pasifik Tengah.
Dalam  Cakupan  Nasional,  kasus  Demam  Berdarah Dengue (DBD) [1] bertambah sangat pesat. Berdasarkan data dari  Kemenkes,  jumlah  kasus  DBD  per  29  Januari  2019 mencapai  13.683  kasus  dengan  jumlah  yang  meninggal dunia  yaitu  133  jiwa.  Jumlah  tersebut  terus  bertambah ditandai  dengan  kasus  baru  yang  bertambah  hingga  3 Februari 2019 yang mencapai 16.692 kasus dan 169 orang di  antaranya  dinyatakan  meninggal  dunia.  Kasus [2] paling banyak ada di wilayah Pulau Jawa, NTT, dan Kupang.
Pada Kabupaten Tangerang, Dinas Kesehatan Kabupaten  Tangerang  terdapat  sekitar  tujuh  kecamatan yang tergolong endemis Demam Berdarah, pada awal 2019, telah  terjadi  peningkatan  dari  14  kasus  dari  bulan  Januari sampai  Februari  ini.  Sehingga  penyakit  DBD [3] ini  harus ditangani secara serius untuk menghindari penyebaran yang semakin  luas.  Melalui  penyuluhan  petugas  kesehatan, masyarakat diingatkan kembali gejala seperti demam tinggi hingga  38  derajat  celcius,  sakit  kepala  parah,  nyeri  pada retro-orbital (bagian belakang mata), nyeri otot dan sendi parah, mual dan muntah serta ruam. Jika ada gejala tersebut masyarakat  diminta  segera  konsultasi    ke  Puskesmas terdekat.  Walaupun  sudah  diberi  penyuluhan,  tetap  saja banyak masyarakat yang masih malas atau enggan ke dokter dengan alasan gejala penyakit demam biasa dan biaya yang
Asep Abdul Sofyan 1 , Jarudin Wastira 2 , Yahya Ayash 3
1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 asepabdulsofyan@stmikglobal.ac.id, 2 Jarudinw@gmail.com, 3 yahyaayash25@gmail.com

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demam
Berdarah Dengue dengan Metode Certainty Factor
relatif  mahal.  Informasi  yang  diketahui  oleh  masyarakat juga  masih  sangat  kurang,  sehingga  banyak  yang  belum mengetahui gejala DBD. Oleh sebab itu, diperlukan suatu sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala-gejala  awal  DBD untuk  membantu  masyarakat  awam  agar  dapat  ditangani dengan cepat dan tepat.
Saat  ini  penggunaan  teknologi  berbasis mobile sangat berkembang.  Sebagian  besar  masyarakat  tidak  hanya menggunakan untuk berkomunikasi saja, tetapi bisa untuk mendapatkan  informasi  secara  cepat  dan  efisien. Perkembangan teknologi Artificial Intelligence seperti sistem pakar  yang  dapat  diaplikasikan  penggunaannya  dalam perangkat Smartphone berbasis android .  Salah  satunya dalam memberikan informasi masalah kesehatan, terutama masalah kesehatan masyarakat yakni DBD. serta konsultasi seperti  dengan  dokter  melalui  beberapa  gejala  yang dirasakan user untuk mengetahui hasil diagnosanya.

## A. Sistem Pakar
Sistem pakar [4]–[8] merupakan sistem yang menggunakan  pengetahuan  manusia  ke  sistem  komputer dan  bisa  menyelesaikan  masalah  seperti  seorang  pakar. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya.  Dengan  sistem  pakar ini, pengguna dapat menyelesaikan suatu masalah tertentu tanpa bantuan dari pakar yang bersangkutan dalam bidang tersebut.  Dengan  sistem  pakar  ini  dapat  mempermudah seseorang untuk mengetahui masalahnya dengan cepat.

## B. Certainty Factor
Certainty  Factor [9][10] adalah  nilai  untuk  menunjukan suatu  ukuran  kepercayaan  dan  menunjukan  ukuran kepercayaan terhadap sebuah fakta atau aturan. Metode ini menggunakan  suatu  nilai  sebagai  asumsi  dari  derajat keyakinan pakar terhadap data yang diberikan. Metode ini memperkenalkan  konsep  keyakinan  dan  ketidakyakinan yang diformulasikan dalam rumusan dasar.
Tabel 1. Interpretasi Certainy Factor
No. Certainty Term CFakhir 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 1,0

## C. Demam Berdarah Dengue
Demam  berdarah  dengue  merupakan  infeksi  dari penyakit yang bisa berakibat fatal dalam waktu yang relatif singkat.  Penyakit  DBD  yang  disebabkan  oleh  nyamuk Aedes aegypti betina. DBD tergolong sulit dibedakan dari
penyakit  demam  yang  lain.  DBD  dapat  menyerang  anak- anak dan dewasa dengan gejala yang berbeda-beda . .

## D. Android
Android adalah  sistem  operasi mobile yang  sedang berkembang  pada  saat  ini,  android  menggunakan  kernel dari Linux yang sekarang di akuisisi oleh Google, terlebih lagi android bersifat open source atau gratis, jadi siapapun bisa  mengembangkannya.  Fitur-fiturnya  yang  mudah digunakan  dan  dipahami  menjadikan android merupakan sistem operasi yang paling banyak diminati.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Objek Penelitian
Peneliti  melakukan  penelitian  UPT  Puskesmas  Rajeg adalah salah satu Puskesmas yang berada di kawasan Rajeg. Puskesmas  ini  masih  beroperasi  dibawah  dinas  kesehatan Kabupaten  Tangerang.  Puskesmas  Rajeg  berada  di  jalan raya  Rajeg  no.18,  Desa  Mekarsari,  Kec.  Rajeg,  Kab. Tangerang.
Berikut merupakan Activity Diagram proses konsultasi pada UPT Puskesmas Rajeg.
Gambar 1. Activity Dia gram Sistem yang Berjalan
Berdasarkan  gambar  1, Activity  Diagram sistem  yang berjalan dapat diuraikan sebagai berikut:
a. Terdapat 2 (dua) aktor yang dapat melakukan kegiatan didalam sistem, yaitu: dokter dan pasien.
b. 1 nitial node, objek yang diawali
c. 7 Action state dari sistem yang mencerminkan eksekusi dari aksi
d. 1 Final state

## B. Masalah yang Dihadapi
Berikut  permasalahan  yang  dihadapi  sistem  yang berjalan pada UPT Puskesmas Rajeg:
a. Kurangnya  informasi  dan  pengetahuan  masyarakat terhadap gejala-gejala awal mengenai penyakit demam berdarah dengue.
b. Belum  ada  alternatif  solusi  yang  cepat  informasi berbasis  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosa  gejala- gejala awal dari penyakit demam berdarah dengue.
c. Masyarakat  masih  banyak  yang  meremehkan  gejala demam  berdarah  dengue  dan  enggan/malas  untuk konsultasi langsung ke seorang dokter untuk melakukan konsultasi.

## C. Alternatif Pemecahan Masalah
Setelah diamati dan diteliti dari beberapa masalah yang terjadi  pada  sistem  yang  sudah  berjalan,  peneliti mengusulkan beberapa alternatif pemecahan dari permasalahan yang dihadapi, antara lain:
a. Perlu  dibuat  sistem  yang  dapat  memberikan  informasi penyakit demam berdarah dengue.
b. Pembuatan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala- gejala penyakit demam berdarah dengue.
c. Pembuatan aplikasi yang dapat dipakai dimanapun dan kapanpun oleh masyarakat serta mudah digunakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Usulan Prosedur Yang Baru
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  di  sampaikan pada  Bab  sebelumnya,  Bab  akan  membahas  mengenai sistem  aplikasi  yang  diusulkan  oleh  peneliti  yaitu  sistem pakar  diagnosa  penyakit  demam  berdarah  dengue  dengan metode Certainty Factor .
Cara  kerja  aplikasi  sistem  pakar  ini  adalah  pengguna diberikan penyataan  yang berhubungan dengan gejala apa saja yang dialami, setelah pengguna menjawab pertanyaan maka akan tampil hasil diagnosa yang ada pada pengguna, apakah dia terkena demam berdarah atau tidak berdasarkan persentase.  Dari  hasil  diagnosa  tersebut,  pengguna  bisa langsung  mendapatkan  solusi  yang  tepat  jika  terkena demam  berdarah.  Sehingga  demam  berdarah  bisa  cepat diatasi.
Sebelum  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit  demam  berdarah  dengue,  penulis  melakukan wawancara.  Wawancara  dilakukan  dengan  melakukan tanya  jawab  dengan  pihak  terkait  (dalam  hal  ini  dokter umum)  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan mengenai  permasalahan  dan  hal  –  hal  yang  dibutuhkan dalam  proses  pembuatan  dan  pengembangan  aplikasi. Daftar pertanyaan dan jawaban wawancara dapat di baca di lampiran.  Dokter  umum  yang  menjadi  rujukan  adalah  dr. Yayu Nurahayu.
Berdasarkan hasil kajian, analisa dan pengamatan serta hasil  pencarian  dengan  sumber  sangat  terpercaya  yang dilakukan  penulis  tentang  penyakit  demam  berdarah dengue, maka didapatkan indikasi serta kepercayaan pakar dari masing-masing  gejala, antara lain (Tabel 2) :
Tabel 2. Gejala Demam Berdarah Dengue
No. Kode Gejala Nama Gejala Nilai MB 1 G01 Demam tinggi, hingga 40 derajat Celcius 0.8 2 G02 Sakit kepala parah 0.6 3 G03 Nyeri pada retro-orbital (bagian belakang mata) 0.4 4 G04 Nyeri otot dan sendi parah 0.2 5 G05 Mual dan muntah 0.4 6 G06 Dehidrasi 0.2 7 G07 Insomnia 0.4 8 G08 Ruam 0.6 9 G09 pendarahan dari hidung, gusi, atau di bawah kulit 0.4 10 G10 Pendarahan Parah 0.6 11 G11 Shock (tekanan darah sangat rendah) 0.6

## B. Diagram Rancangan Sistem
Perancangan  diagram  untuk  membuat  sebuah  sistem yang  yang  akan  dipakai  adalah  UML  berupa use  case diagram , class  diagram , sequence  diagram ,  dan activity diagram .
1. Use case Diagram
Diagram use  case merupakan  pemodelan  untuk kelakuan ( behavior ) sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah hubungan antara satu atau  lebih  aktor  dengan  rancangan  sistem  yang  akan dibuat .
Gambar 2. Use Case Diagram yang diusulkan
Pada gambar 2 Use Case Diagram yang diusulkan dapat diuraikan sebagai berikut:
Tabel 3. Use Case Diagram Home
Nama Use Case Home Tujuan Tampilan Awal Aplikasi Deskripsi Use Case memperlihatkan user sedang melihat Home
Aktor
User
Pada Tabel 3 Menu Home, User dapat melihat isi yang ada  di Home ,  Seperti  melakukan  diagnosa,  melihat  info penyakit, dan profil.
Tabel 4. Use Case Diagram Diagnosa Nama Use Case Diagnosa Tujuan Melakukan diagnosa gejala penyakit yang dirasakan oleh user Deskripsi Use Case memperlihatkan melakukan diagnosa penyakit DBD Aktor User
Pada  Tabel  4  Menu  Diagnosa, User melakukan diagnosa berdasarkan pertanyaan yang telah diberikan  dan menjawab sesuai kepastian.
Tabel 5. Use Case Diagram Info Penyakit
Nama Use Case Info Penyakit Tujuan User dapat melihat info seputar penyakit Demam Berdarah Deskripsi Use Case memperlihatkan seputar informasi penyakit
DBD Aktor
User
Pada  Tabel  5,  pada  Info  Penyakit, User mencari  info seputar informasi penyakit DBD .

## 2. Activity Diagram
Activity diagram adalah workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang  ada  pada  sistem.  Berikut  adalah  usulan Activity Diagram aplikasi sistem pakar ini digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3. Activity Diagram Diagnosa
Berdasarkan  gambar  3 Activity  Diagram di  atas  dapat diuraikan sebagai berikut:
1. 1 (satu) Initial Node , objek yang pilih menu diagnosa.
2. 6 (Enam) Action State , yang mencerminkan suatu eksekusi dari suatu aksi  diantaranya adalah masukan pilih menu konsultasi, input nama user , tampilkan pertanyaan, menjawab pertanyaan, proses hasil diagnosa dan tampil hasil diagnosa.
3. 1 (satu) Activity Final Node , aktivitas yang diakhiri.

## 3. Sequence Diagram
Pada  setiap Sequence  Diagram digunakan  untuk menggambarkan  interaksi  antar  objek  dalam  waktu  yang berurutan.  Berikut  adalah  usulan Sequence  Diagram aplikasi sistem pakar   digambarkan sebagai berikut:
Gambar 4. Sequence Diagram Sistem yang Diusulkan
Berdasarkan  gambar  4 Sequence  Diagram Diagnosa terdapat:
a. 1 (satu) aktor yang melakukan kegiatan user .
b. 2 (dua) Life Line antar muka yang saling berinteraksi.
c. 29  (dua  puluh  sembilan) message yang  menjelaskan komunikasi antar objek yang saling berinteraksi dalam kegiatan yang biasa dilakukan oleh user .
4. Class Diagram

## Gambar 5. Class Diagram Sistem yang Diusulkan
Gambar  5  memperlihatkan  bagaimana  penggunaan aplikasi  oleh  pengguna  ( user )  Untuk  melakukan diagnosa, user harus  memasukan  nama  lalu  masuk  ke menu pertanyaan penyakit DBD dan user harus memilih dari keyakinan user . Setelah jawaban tes selesai, maka sistem akan menghitung jawaban user dengan nilai yang ada, yang kemudian akan mengeluarkan hasil diagnosa berupa persentase dan solusinya.
C. Rancangan Tampilan
1. Halaman Home
Gambar 6. Halaman Home
Tampilan ini merupakan implementasi splash screen dan home screen pada aplikasi sistem pakar DBD. pada menu  home  terdapat  beberapa  menu  yang  terdiri  dari menu diagnosa, info penyakit, bantuan, dan profil.
2. Menu Diagnosa

## Gambar 7. Menu Diagnosa
Tampilan  ini  merupakan  implementasi  halaman diagnosa  pada  menu  diagnosa.  pada  menu  pada menu  ini user harus  memasukan  nama,  pada halaman selanjutnya user menjawab dari pertanyaan  gejala  DBD.  Setelah user menjawab pertanyaan maka akan masuk ke halaman hasil dan solusi.

## 3. Menu Info Penyakit

## Gambar 8. Menu Info Penyakit
Tampilan  ini  merupakan  implementasi  halaman bantuan pada menu info penyakit. pada menu pada menu  ini user akan  diberikan  info  penyakit  yang berkaitan dengan penyakit demam berdarah dengue, gejala dan cara penanganannya.

## 4. Menu Bantuan

## Gambar 9. Menu Bantuan
Tampilan  ini  merupakan  halaman  bantuan  pada menu  bantuan.  pada  menu  pada  menu  ini user akan diberikan  bantuan  pemakaian  aplikasi  dan  penjelasan masing-masing menu.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  diuraikan  pada penelitian  perancangan  sistem  pakar  diagnose  penyakit demam  berdarah  dengue  dengan  metode  certainty  factor, dapat ditarik kesimpulan:
1. Dihasilkan sebuah sistem pakar yang bisa dengan cepat dan mudah digunakan untuk mendiagnosa gejala awal demam berdarah dengue, karena sistem pakar ini dibuat dengan menggunakan mobile android .
2. Aplikasi sistem pakar ini dapat digunakan untuk membantu mengetahui penyakit demam berdarah dengue berdasarkan gejala yang ada, sehingga masyarakat bisa tersadar betapa pentingnya menjaga kesehatan.
3. Masyarakat dapat mendiagnosa sendiri gejala demam berdarah yang dirasakan, serta dapat melakukan penanganan dini dan cepat untuk mengatasinya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Candra,  “Dengue  Hemorrhagic  Fever  Epidemiology, Pathogenesis,  and  Its  Transmission  Risk  Factors,” Aspirator  J.
Vector Borne Dis. Stud. , vol. 2, no. 2, pp. 110–119, 2010.
[2] E. Nuryati, “Analisis Spasial Kejadian Demam Berdarah Dengue Di
Kota Bandar Lampung Tahun 2006-2008,” J. Ilm. Kesehat. , vol. 1, no. 2, 2012.
[3] G. Kasus, D. Berdarah, D. Di, K. Blitar, and E. T. Suryani, “The Overview of Dengue Hemorrhagic Fever Cases in Blitar City from 2015 to 2017,” J. Berk. Epidemiol. , vol. 6, pp. 260–267, 2018.
[4] Z.  Hakim et  al. ,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Deteksi  Dini Penyakit  Tenggorokan  Hidung  dan  Telinga  (  THT  ),” J.  Sisfotek Glob. , vol. 4, no. 2, pp. 2–5, 2014.
[5] Yasmiyati,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Perokok Dengan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” Paradig.  -  J. Komput. dan Inform. , vol. 19, no. 1, pp. 69–73, 2017.
[6] J.  Ariawan,    edy  tekat  B.w,  and  N.  Alfahmi,  “Sistem  Pakar Menentukan Gen Anakan pada Lovebird,” Sisfotek Glob. , vol. 6, no. 2, pp. 85–90, 2016.
[7] R.  Umar et  al. ,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Diabetes  Melitus  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining
Berbasis Web,” vol. 7, no. 1, pp. 108–113, 2017.
[8] M. Y. Efendy, S. Alfeno, and A. Christianto, “Penerapan Backward Chaining  Sebagai  Model  Criminal  Investigation  Expert  System  ( CRIES ) Untuk Menangani Kasus Pembunuhan,” vol. 6, no. 2, pp.
68–75, 2016.
[9] A. H. W. Santoso, M. Ramaddan Julianti, “Sistem Pakar Penyakit Padi Menggunakan Metode Certainty Factor Di Desa Giling , Pati Jawa Tengah,” Sisfotek Glob. , vol. 8, no. 2, pp. 2–8, 2018.
[10]  R. Agusli, Sutarman, and Suhendri, “Sistem Pakar Identifikasi Tipe
Kepribadian Karyawan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Ilm. Tek. Inf. , vol. 4, no. Sistem Pakar, pp. 1–8, 2017.