## PERANCANGAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK DIAGNOSA GAGAL GINJAL KRONIS
Dede Abdurahman, S.Kom, MMSi 1 , Nunu Nurdianan, ST,. M.Kom 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, UniversitasMajalengka Email: 1 dedeab@unma.ac.id, 2 nun@unma.ac.id

## ABSTRAK
Penyakit  ginjal  adalah  penyakit  tidak  menular  dan  saat  ini  menyerang  sekitar  jutaan  orang  di  seluruh  dunia. Satu  dari  sepuluh  orang  dewasa  memiliki  penyakit  gagal  ginjal  kronis  atau  Chronic  Kidney  Disease  (CKD). penyakit ginjal kronis di Indonesia sendiri pada tahun 2013 sebanyak 3.800 orang, kemudian meningkat tajam pada  tahun  2018  menjadi  satu  juta  orang.  Data  global  di  tahun  2019  menunjukkan,  satu  dari  tiga  orang umumnya  berisiko  mengalami  penyakit  ginjal  kronis.  Saat  ini,  10%  dari  penduduk  dunia  mengalami  kondisi gagal  ginjal  kronis.  Prevalensi  penyakit  ginjal  kronis  pada  laki-laki  (0,3%)  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan perempuan  (0,2%).  Berdasarkan  karakteristik  umur  prevalensi  tertinggi  pada  kategori  usia  diatas  75  tahun (0,6%),  dimana  mulai  terjadi  peningkatan  pada  usia  35  tahun  ke  atas.  Penelitian  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Kesehatan (Balitbangkes) tahun 2004 menunjukkan konsumsi minuman bersoda dan berenergi lebih dari tiga kali perbulan berisiko 25,8 kali mengalami PGK.  Bukti  ilmiah menunjukkan  bahwa  komplikasi penyakit    ginjal  kronis,    tidak    bergantung    pada    etiologi,  dapat    dicegah    atau    dihambat    jika    dilakukan penanganan    secara    dini.    Oleh    karena    itu,  upaya    yang    harus    dilaksanakan    adalah  diagnosis  dini  dan pencegahan yang efektif terhadap penyakit  ginjal, dan hal ini  dimungkinkan  karena  berbagai  faktor  risiko untuk    penyakit    ginjal  dapat  dikendalikan.  untuk  diagnosis  dini  penyakit  ginjal  dan  dapat  dilakukan  semua orang,  maka diperlukan  suatu  sistem  pakar  yang  memudahkan  masyarakat  untuk  mengaksesnya  yaitu aplikasi sistem pakar. Sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  Ginjal ini  menggunakan  metode  runut  maju (forward chaining)  untuk    menelusuri    gejala    yang    ditampilkan    dalam    bentuk    pertanyaan-pertanyaan    agar  dapat mendiagnosa jenis penyakit ginjal. Dalam penentuan penyakit dan pendiagnosaan diperlukan nilai kepercayaan terhadap  gejala  penyakit  tersebut.  untuk  mendapatkan  nilai  kepercayaan    terhadap    gejala  penyakit    yang diderita,  diperlukan  suatu  metode  yang  dikenal  dengan Certainty Factor (CF). Kata Kunci: Penyakit ginjal Kronis, sistem pakar Certanty Factor, Metode forward  chaining.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Dunia kesehatan pada saat ini baik di Negara maju maupun  Negara  sedang  berkembang  tengah mengalami  penyakit kronis  tidak  menular  ( cronic non-communicable  diseases )      terutama      penyakit kardiovaskuler,  hipertensi,  diabetes  melitus  dan penyakit  ginjal  kronis,  sudah  menggantikan penyakit menular ( communicable  diseases ) sebagai masalah  kesehatan masyarakat  di  dunia.  Salah  satu penyakit  tidak  menular  adalah  adanya  gangguan fungsi  ginjal  yang  dapat  menggambarkan  kondisi sistem  vaskuler  sehingga  dapat    membantu    upaya pencegahan  penyakit    lebih  dini  sebelum    pasien mengalami    komplikasi    yang  lebih  parah    seperti stroke,  penyakit  jantung  koroner, gagal ginjal, dan penyakit  pembuluh  darah  perifer.  Pada  penyakit ginjal  kronis  terjadi  penurunan  fungsi  ginjal  yang memerlukan  terapi  pengganti    yang  membutuhkan biaya  yang  mahal.  Penyakit  ginjal  kronis  biasanya desertai  berbagai  komplikasi  seperti  penyakit kardiovaskuler,  penyakit  saluran    napas,    penyakit saluran    cerna,    kelainan  di  tulang  dan  otot  serta anemia. (Efrida Warganegara, 2016)
Pengelolaan penyakit ginjal kronis lebih mengutamakan  diagnosis  dan  pengobatan  terhadap penyakit      ginjal      spesifik      yang    merupakan penyebab    penyakit    ginjal    kronis  serta    dialisis
atau  transplantasi  ginjal  jika  sudah terjadi gagal ginjal. Bukti ilmiah menunjukkan bahwa komplikasi penyakit ginjal kronis, tidak bergantung    pada    etiologi,  dapat    dicegah    atau dihambat  jika  dilakukan penanganan  secara  dini. Oleh  karena  itu, upaya  yang  harus  dilaksanakan adalah diagnosis dini dan pencegahan  yang efektif terhadap  penyakit  ginjal  kronis,  dan  hal  ini dimungkinkan    karena    berbagai    faktor    risiko untuk  penyakit  ginjal  kronis  dapat dikendalikan. (Tjekyan, 2012)
Penyakit  ginjal  sendiri  diketahui  selalu  meningkat dari  tahun  ke  tahun.  Di  Indonesia  sendiri  penyakit ginjal  kronis  pada  tahun  2013  sebanyak  3.800 orang, kemudian meningkat tajam pada tahun 2018 menjadi satu juta orang. Data global di tahun 2019 menunjukkan,  satu  dari  tiga  orang  umumnya berisiko mengalami penyakit ginjal kronis. Saat ini, 10% dari penduduk dunia mengalami kondisi gagal ginjal  kronis.  Namun  sembilan  dari  sepuluh  orang tersebut  tidak  menyadari  kondisinya.  Lebih  dari  2 juta  penduduk  di  dunia  mendapatkan  perawatan dengan  dialisis  atau  transplantasi  ginjal  dan  hanya sekitar 10% yang benar-benar mengalami perawatan  tersebut.  Sepuluh  persen  penduduk  di dunia mengalami Penyakit Ginjal Kronis dan jutaan meninggal  setiap  tahun  karena  tidak  mempunyai akses  untuk  pengobatan.  Prevalensi  gagal  ginjal
pada  laki-laki  (0,3%)  lebih  tinggi  dibandingkan dengan perempuan (0,2%).
Berdasarkan karakteristik  umur  prevalensi  tertinggi  pada kategori usia diatas 75 tahun (0,6%), dimana mulai terjadi  peningkatan  pada  usia  35  tahun  ke  atas. Penelitian  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan (Balitbangkes) tahun 2004 menunjukkan konsumsi  minuman  bersoda  dan  berenergi  lebih dari tiga kali perbulan berisiko 25,8 kali mengalami PGK (Penyakit Ginjal Kronis). (Kesehatan, 2017)
Penyakit  ginjal  kronis  dapat  dikenali  secara  dini, maka  pengobatan  dapat  segera  dimulai,  dengan demikian  komplikasi  akibat  penyakit  ini  dapat dicegah. Demikian pula pengenalan dan pengobatan hipertensi  dan  diabetes  melitus  secara  awal  serta berkesinambungan  dapat  mencegah  penyakit  ginjal kronis Pemeriksaan fungsi ginjal penting dilakukan untuk  mengidentifikasi  adanya  penyakit  ginjal sedini  mungkin  agar  penatalaksanaan  yang  efektif dapat diberikan untuk mengetahui penurunan fungsi ginjal sejak dini dapat dilakukan dengan pemeriksaan  darah  dan  urin  :  pemeriksaan  darah dengan melihat kadar kreatinin, ureum, Laju Filtrasi Glomerulus  (LFG),  pemeriksaan  urin  dengan melihat  kadar  albumin  atau  protein.  Pengukuran fungsi ginjal terbaik adalah dengan mengukur Laju Filtrasi  Glomerulus  (LFG).  Melihat    nilai  laju filtrasi glomerulus (LFG) baik secara langsung atau melalui    perhitungan  berdasarkan  nilai  pengukuran kreatinin,    jenis  kelamin  dan  umur  seseorang. Pengukuran  LFG  tidak  dapat  dilakukan  secara langsung,  tetapi  hasil  estimasinya  dapat  dinilai melalui  bersihan  ginjal  dari  suatu  penanda  filtrasi. Salah satu penanda tersebut yang sering digunakan dalam  praktik  klinis  adalah  kreatinin  serum.  (Iri Kuswadi, 2020)
Berdasarkan latar belakang diatas, untuk mendiagnosa  sedini  mungkin  penyakit  ginjal diperlukan  suatu  sistem  pakar  yang  memudahkan masyarakat  untuk  deteksi  sedini  mungkin  yaitu aplikasi  sistem  pakar.  Sistem    pakar    untuk diagnosa    penyakit    Ginjal  ini    menggunakan metode    runut    maju  ( forward    chaining )  untuk menelusuri gejala yang  ditampilkan  dalam  bentuk pertanyaan-pertanyaan  agar  dapat  mendiagnosa jenis  penyakit  Gagal  Ginjal.  Dalam  penentuan penyakit  dan  pendiagnosaan  diperlukan  nilai kepercayaan  terhadap  penyakit  tersebut,  untuk mendapatkan  nilai  kepercayaan  terhadap    penyakit yang    diderita,    diperlukan    suatu    metode    yang dikenal  dengan Certainty Factor (CF).

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Sistem  pakar  ( expert  system )  merupakan  paket perangkat lunak atau paket program komputer yang ditujukan  sebagai  penyedia  nasehat  dan  sarana bantu  dalam  memecahkan  masalah  di  bidang- bidang spesialisasi tertentu seperti sains,
perekayasaan,  matematika,  kedokteran,  pendidikan dan  sebagainya.  Expert  system  merupakan  subset dari  Artificial  Intelegence.  Keunggulan  sistem pakar.
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang menirukan  penalaran  seorang  pakar  dengan keahlian  pada  suatu  wilayah  pengetahuan  tertentu. Sistem  pakar  merupakan  program  “artificial inteligence”  (”kecerdasan  buatan”  atau  AI)  yang menggabungkan  basis  pengetahuan  dengan  mesin inferensi.  Ini  merupakan  bagian  perangkat  lunak spesialisasi tingkat tinggi atau bahasa pemrograman tingkat  tinggi  ( High  Level  Language ),  yang berusaha menduplikasi fungsi seorang pakar dalam satu bidang keahlian tertentu. (Desaini, 2005)
Sistem  pakar  pertama  kali  dikembangkan  oleh komunitas AI pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar  yang  muncul  pertama  kali  adalah  General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel & Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem  pakar  yang  dibuat,  seperti  MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE,
Prospector, FOLIO, DELTA, dan sebagainya.
Teori Certainty  Factor (CF)  diusulkan  oleh Shortliffe  dan  Buchanan  pada      tahun  1975  untuk mengakomadasi  ketidakpastian  pemikiran  (inexact reasoning)  seorang    pakar.  Seorang    pakar (misalnya    dokter)    sering    kali  tidak    pasti  dalam menganalisa  suatu  informasi  yang  ada  dengan  cara mengungkapkan  mungkin,  kemungkinan  besar, hampir  pasti.  untuk  mengakomodasi  hal  tersebut maka menggunakan Certainty Factor guna menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah yang sedang dihadapi. (Azhar, 2014)
Faktor  kepastian  ( Certainty  Factor )  menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (atau fakta atau hipotesis)  berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar. Certainty  factor menggunakan  suatu  nilai  untuk mengasumsi  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap suatu data.
Dalam perhitungan Certainty Factor dapat beberapa  antensenden  (dalam  rule  yang  berbeda) dengan  satu  konsekuen  yang  sama,  dengan menghitung  nilai  CF  keseluruhan  dari  setiap kondisi yang ada. pada konsep Certainty Factor ini juga  sering  dikenal  dengan  adanya believe dan disbelieve . believe merupakan keyakinan, sedangkan disbelive merupakan  ketidakyakinan.
Menurut  Sutojo,    dkk    2011.  Ada  dua  model  yang sering  digunakan  dalam  menghitung  tingkat keyakinan  (Certainty  Factor)    dari  sebuah  rule, sebagai berikut:
Metode  “Net  Belie‟  yang  diusulkan  oleh  E.H. shortliffe dan B.G. Buchaman. (Riadi, 2017)
Tahap Perencanaan Studi Literatur Observasi dan
Wawancara
Tahap Pengumpulan dan Analisis Data Variabel penelitian Penyusunan kuesioner Penyebaran kuesioner (Metode CF) Pengolahan data Pengukuran tingkat kepercayaan terhadap Pakar dan Pengguna
Tahap Akhir 1 Pembuatan Laporan
Penelitian Internal
2 Seminar Hasil Penelitian
3 Publikasi Jurnal
Gambar 1 Dimana : CF Rule (H,E) =  Faktor kepastian MB(H,E) =  Measure of disbelief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis  H,  jika  diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD(H,E) = Measure of disbelief (ukuran ketidak  percayaan)  terhadap hipotesis  H,  jika    diberikan evidence E (antara 0 dan 1). P(H) = Probabilitas kebenaran hipotesis H P(H|E) = Peristiwa atau fakta (Evidence) bahwa H benar karena fakta E Tabel 1. Bobot Nilai KODE  KET NILAI SY Sangat Yakin 1 y Yakin 0.8 CY Cukup Yakin 0.6 SY Sedikit Yakin 0.4 TY Tidak Tahu 0.2 TY Tidak 0
Menurut  B.Wilson  dalam   (Kusrini, 2006)  , runut maju  berarti  menggunakan  himpunan  aturan kondisi-aksi.  Dalam  metode  ini,  data  digunakan untuk  menentukan  aturan  mana  yang  akan dijalankan.  Proses  diulang  sampai  ditemukan  suatu hasil.  Jadi    dimulai    dari    premis-premis  atau informasi  masukan  (if)  dahulu  kemudian  menuju konklusi atau derived information (then) atau dapat dimodelkan  sebagai  berikut  :  IF  (informasi masukan)  THEN  (konklusi).  Informasi    masukan dapat    berupa    data,    bukti,    temuan,    atau pengamatan.Sedangkan  konklusi  dapat  berupa tujuan,  hipotesa,  penjelasan,  atau  diagnosis. Sehingga  jalannya  penalaran    runut    maju    dapat dimulai    dari    data    menuju    tujuan,    dari    temuan menuju  penjelasan  atau  dari  pengamatan  menuju diagnosa. (Sestri novia rizki, 2017 ) Berikut ini adalah daftar aturannya : Aturan 1:
Jika premis 1 Dan premis 2
Dan premis 3 Maka konklusi 1 Aturan 2: Jika premis 1 Dan premis 3 Dan premis 4 Maka konklusi 2

## 1.3. Metodologi Penelitian
Pada Penelitian Internal Universitas Majalengka ini peneliti membuat 3 tahap penelitian, diantaranya :
a. Tahap Pengumpulan Data.
a). kajian literasi terhadap jurnal jurnal yang berkaitan dengan penyakit ginjal dan metode Certainty Factor.
b). Melakukan observasi dan wawancara kepada pasien cuci darah yang berkaitan dengan gejala gejala penyakit ginjal kronis dan Pakar( Dokter KGH).
c). Analisa Sistem Pakar menggunakan Metode Certanty Factor.
b. Lokasi Penelitan.
Penelitian  ini  akan  dilaksanakan  di  Dinas Kesehatan  (Puskesmas)  dan  RSUD  Majalengka serta Komunitas Pasien Cuci Darah Unit Majalengka.
c. Alur Penelitian
Gambar 2 Alur Penelitian
2. PEMBAHASAN
2.1. Analisa Metode Certainty Factor.
Adapun analisa metode certainty factor pada sistem pakar  ini  adalah  metode  yang  mengukur  nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan  dan  mengatasi  kesulitan  dalam  menentukan gejala-gejala terhadap Penyakit Ginjal Kronis.
Berikut  ini  adalah  rumus Certainty  Factor untuk mengansumsikan  kepastian  seorang  pakar  terhadap suatu data.
CF[H,E] = CF[H] * CF[E]
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1CF[H,E]1)
CFcombineCF[H,E]old3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1CF[H,E]old)
CF  =  Certainty  Factor  (Faktor  Kepastian)  dalam hipotesa H yang dipengaruhi oleh Fakta E.
E = Evidence (Peristiwa atau Fakta)
Sistem Pakar Certainty Factor pada sesi wawancara dengan pakar dan pengguna diberi beberapa pilihan yang masing-masing memiliki beberapa bobot nilai sebagai berikut:
Tabel 2. Bobot Nilai KODE  KET NILAI SY Sangat Yakin 1 y Yakin 0.8 CY Cukup Yakin 0.6 SY Sedikit Yakin 0.4 TT Tidak Tahu 0.2 T Tidak 0
Dibawah  ini  adalah  tabel  hasil  pembobotan wawancara dengan Pakar berdasarkan gejala gejala pada Penyakit Ginjal.

## Tabel 3. Hipotesa Gejala berdasarkan CF Pakar
No  Kode Gejala Penyakit Nilai Hipotesa 1 A1 Mual 0,8 2 A2 Muntah 0,6 3 A3 Kehilangan selera makan 0,4 4 A4 Mengalamai Kelelahan dan kelemahan 0,4 5 A5 Mengalami Masalah tidur 0,4 6 A6 Tremor Pada Tangan 0,6 7 A7 Pembengkakan pada kaki dan pergelangan kaki 0,4 8 A8 Rasa gatal yang terus menerus 0,4 9 A9 Sesak Napas jika cairan menumpuk di paru paru. 0,4 10 A10 Sakit Perut 0,4 11 A11 Ketajaman mental menurun 0,6
No  Kode Gejala Penyakit Nilai Hipotesa 12 A12 Otot berkendut dan kram 0,4 13 A13 Jarang buang air kencing 0,4 14 A14 Pucat 0,4 15 A15 Sakit pada pundak dan pinggang 0,4
Data  Penyakit  Ginjal  hasil  Wawancara  di  Objek Penelitian.
Tabel 3 di bawah ini menjelaskan mengenai 2 buah penyakit  Ginjal  beserta  penjelasan  dan  upaya penangannya  yang  diperoleh  dari  hasil  kajian literasi dari beberapa jurnal tentang penyakit ginjal dan  e-book  dari  Perhimpunan  Nefrologi  Indonesia dengan judul “From Textbook To Digital Medicine Era”  direkomendasikan  langsung  oleh  dr.  Iri Kuswadi,  Sp.PD-KGH,  dkk.  Pada  dasarnya,  PGK (Penyakit Ginjal Kronis) terbagi ke dalam tahapan- tahapan,  dimulai  dari  tahap  berisiko,  inisiasi (ditandai  adanya  albuminuria),  progresi  (ditandai adanya  penurunan  laju  filtrasi  glomerulus  atau LFG),  hingga  akhirnya  mencapai  gagal  ginjal. Tahapan-tahapan  tersebut  yang  menjadi  patokan dalam pencegahan PGK. Secara umum, pencegahan PGK  dapat  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  prevensi primer  dan  sekunder.  Prevensi  primer  adalah pencegahan sebelum terjadi PGK pada orang-orang yang  berisiko  (seperti  diabetes  melitus  dan hipertensi),  sementara  prevensi  sekunder  adalah pencegahan  PGK  yang  telah  ada  untuk  menjadi semakin  memburuk  atau  berkomplikasi.  Prevensi primer  PGK  dilakukan  pada  tahap  berisiko (sebelum terjadi PGK) dan prevensi sekunder PGK dilakukan  pada  tahap  inisiasi  (sebelum  terjadi penurunan  LFG).  Prevensi,  baik  primer  maupun sekunder,  sangat  penting  peranannya  pada  tata laksana PGK.

## Tabel 4. Data Penyakit Ginjal Berdasarkan CF
Pakar No  Kode Gejala Penyakit Kepercayaan 1 P1 Penyakit Ginjal Akut 0,6 2 P2 Penyakit Ginjal Kronis 0,8 Tabel 5. Tabel 6. Basis Pengetahuan Penyakit Ginjal kode  Nama Penyakit Ginjal Definisi PGK Pengobatan PGK P01 Penyakit Ginjal Akut yaitu tidak berfungsinya ginjal secara mendadak  yang membuat  ginjal kehilangan kemampuan dalam menjaga homeostatis tubuh. Gagal ginjal akut Pengobatan gagal ginjal akut bertujuan untuk mencegah komplikasi dan mengembalikan fungsi ginjal. Pasien biasanya perlu menjalani rawat inap yang lamanya
Bobot Gejala Menghitung CF (rule) CF(rule) = MB(H, E) – MD(H, E) Pembentukan Rule Base
Menghitung nilai CF dari setiap rule base menggunakan CF Combinasi
CF(CF1, CF2) = CF1 + CF2(1 − CF1)
Mencari nilai maksimal setiap Rule Base Nilai maksimal CF END START
kode  Nama Penyakit
Ginjal Definisi PGK Pengobatan PGK membuat kemampuan ginjal untuk mengalirkan darah  ke  ginjal menjadi terhambat dan terjadi trauma pada ginjal. Penyebabnya, terjadi peningkatan kadar  BUN  dan kretainin plasma.
tergantung pada seberapa parah kondisinya dan
seberapa cepat ginjalnya dapat kembali pulih.
Metode pengobatan gagal ginjal akut tergantung pada penyebabnya. Beberapa metode pengobatan yang bisa diberikan oleh dokter adalah:
Pengaturan pola makan, yaitu dengan membatasi konsumsi makanan tinggi garam dan kalium selama proses penyembuhan ginjal Pemberian obat- obatan, yaitu dengan memberikan obat yang dapat menyeimbangkan kadar elektrolit di dalam darah, memberikan obat diuretik untuk mengeluarkan kelebihan cairan, antibiotik jika gagal ginjal disebabkan oleh infeksi bakteri. P02 Penyakit Ginjal Kronis merupakan penyakit      yang disebabkan malafungsinya ginjal  akibat  hal- hal  tertentu  yang terjadi selama rentang waktu kurang  lebih  tiga bulan. Dapat disebut gagal ginjal kronis atau end stage chronic renal  failure  bila fungsi ginjal sudah dibawah 10-15% dan tidak dapat diatasi dengan diet maupun obat-obatan. Pada penyakit ginjal kronis, tingkat yang dapat dilakukan, yaitu renal  replacement therapy  atau  tetapi pengganti ginjal. Terapi ini bisa dilakukan  dengan metode dialisis atau metode transplantasi (cangkok) ginjal. Metode      dyalisis sendiri  ada  dua, yaitu  metode  cuci darah
(hemodialysis)  dan metode  cucu  perut (peritoneal dialysis). kode  Nama Penyakit Ginjal Definisi PGK Pengobatan PGK kemampuan ginjal dalam menjalankan fungsi-fungsinya untuk  menyaring zat-zat sisa metabolism  dari tubuh sudah tidak      dapat berfungsi normal      lagi atau      dapat dikatakan  dalam tingkat
yang parah.

## 2.2. Perancangan Sistem Pakar pada PGK
Pada  gambar  2  dibawah  ini  akan  menunjukkan langkah  dalam  perhitungan  sistem  pakar  Certainty Factor,  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah menghitung  nilai  CF  (E)  berdasarkan  data  gejala, dengan mengurangi   Measure   of   Belief   (MB) dan  Measure  of  Disbelief  (MD)  yang  merupakan nilai  intrepetasi  pakar  terhadap  suatu  gejala terhadap    suatu    penyakit.  Setelah  mengitung  nilai CF  (E),  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  dengan menggunakan rumus CF kombinasi untuk mendapatkan nilai setiap aturan.
Gambar 2. Flowchart penelusuran Sistem Pakar Certainty Factor
Start
Data Gejala Membuat Rule Base dari data penyakit Menampilkan data Gejala Penyakit End

## Proses perhitungan nilai CF
Mencari Nilai Maksimal CF dari semua rule dengan membandingkan dengan masing-masing nilai CF Menampilkan hasil diagnosa berupa penyakit dan prosentasi nilai CF Gejala ≤ 1? Ya Tidak
Pada  gambar  3  dibawah  menunjukkan  detail mengenai flowchart sistem pakar diagnosa penyakit ginjal kronis adalah sebagai berikut.
a). Start menandakan program dimulai.
b). Setelah program dimulai maka akan ditampilkan data gejala penyakit.
c). User memilih gejala yang dirasakan.
d). Gejala   yang   telah   diinputkan   user   akan dilakukan  proses  pembentukan  rule  base, dimana    rule    base    berguna    untuk mencocokkan  data  gejala  dengan  data penyakit.
e). Apabila  tidak  ditemukan  gejala  yang  sama dengan  data  penyakit  atau  hanya  ditemukan 1  data  penyakit,  maka  proses  tidak  dapat dilanjutkan  ke  proses  perhitungan.  Namun jika  ditemukan  gejala  yang  sama  lebih  dari satu,  maka  proses  akan  berlanjut  ke  proses perhitungan sistem.
f). Sistem  akan  melakukan  peritungan  nilai  CF secara  keseluruhan  dari  gejala  yang  ada  apa rule base.
g). Dari hasil perhitungan nilai CF dari masing- masing penyakit, maka akan dipilih nilai CF yang    terbesar.    Dimana    nilai    maksimal tersebut  merupakan  hasil  dari  diagnosa penyakit      menurut      gejala      yang diinputkan user/pengguna.
h). Saat  hasil  akhir  dari  perhitungan  CF  selesai maka program akan berhenti.
2.3. Metode runut  maju (forward  chaining)
Daftar  tabel  5  dibawah  ini  adalah  dasar  untuk membuat aturan pada runut maju.
IF  =  A1(CF=0,8)  and  A2(CF=06)  and  A3(CF=04) and  A4(CF=0,4)  and  A7(CF=0,4)  and  A8(CF=0,4) and A9(CF=0,4) and A12(CF=0,4) and A14(CF=0,4) THEN P2 IF = A3(CF=0,4) and A5(CF=0,4) and A6(CF=0,6) and A7(CF=0,4) and A10(CF=0,4) and A11(CF=0,6)  A14(CF=0,4)  and  A15(CF=0,4)
THEN P1.
Tabel 7. Rule Diagnosa Penyakit Ginjal Kode Gejala Penyakit Ginjal Ginjal Kronis Ginjal Akut A1 Mual  A2 Muntah  A3 Kehilangan selera makan   A4 Kelelahan dan kelemahan  A5 Mengalami Masalah tidur  A6 Tremor Pada Tangan  A7 Pembengkakan pada kaki dan pergelangan kaki  
A8 Rasa gatal yang terus menerus  A9 Sesak Napas jika cairan menumpuk di paru paru.  A10 Sakit Perut  A11 Ketajaman mental menurun  A12 Otot berkendut dan kram  A13 Jarang buang air kencing  A14 Pucat  A15 Sakit pada pundak dan pinggang  Nilai 0 menentukan bahwa pengguna menginformasikan  bahwa  user  tidak  mengalami gejala  seperti  yang  ditanyakan  oleh  sistem. Semakin  pengguna  yakin  bahwa  gejala  tersebut memang  dialami  oleh  manusia.  Proses  dalam perhitungan  premis  majemuk  dan  akan  menjadi kaidah-kaidah  yang  memiliki  premis  tunggal. Kemudian  masing-masing  aturan  baru  dihitung dengan  Certainty  Factor-nya,  sehingga  diperoleh dengan nilai Certainty Factor, untuk masing-masing aturan. Kemudian Certainty Factor dikombinasikan Sebagai  contoh,  proses  pemberian  bobot  pada
Gambar 3 Flowchart sistem dengan sistem pakar Certainty Factor
setiap  premis  (gejala)  hingga  diperoleh  persentase keyakinan untuk penyakit Ginjal.
Langkah pertama, pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing gejala sebagai berikut:
CFpakar (Mual) = 0.8
CFpakar (Muntah ) = 0.6 CFpakar (Kehilangan selera makan) = 0.4
CFpakar (Pembengkakan pada kaki ) = 0.4 CFpakar (Rasa gatal) = 0.4
CFpakar (Sesak Napas) = 0.4 CFpakar (Kram) = 0.4 CFpakar (Pucat) = 0.4
Selanjutnya  dilakukan  dengan  penentuan  bobot user,  misalkan  user  mempunyai  jawaban  sebagai berikut:
Rule  1  :  IF  Mual  =  Yakin  =  0.8  AND  Muntah  = Cukup Yakin = 0.6 AND Kehilangan selera makan =  Sedikit  Yakin  =  0.4  AND  Pembengkakan  pada kaki  =  Sedikit  Yakin  =  0.4  AND  Rasa  gatal  = Sedikit  Yakin  =  0.4  AND  Sesak  Napas  =  Sedikit Yakin  =  0.4  AND  Kram  =  Sedikit  Yakin  =  0.4 AND Pucat = Sedikit Yakin = 0.4 THEN P2.
Rule  2  :  IF  Kehilangan  selera  makan  =Sedikit Yakin=0,4 AND Mengalami Masalah tidur= Sedikit Yakin=0,4  AND  Tremor  Pada  Tangan=  Cukup Yakin  =  0.6  AND  Pembengkakan  pada  kaki= Sedikit Yakin=0,4 AND Sakit Perut= Sedikit Yakin =  0.4  AND  Ketajaman  mental  menurun=  Cukup Yakin = 0.6 AND Pucat= Sedikit Yakin = 0.4 AND Sakit  pada  pundak  dan  pinggang=  Sedikit  Yakin  = 0.4 THEN P1.

## 2.4. Perancangan Database
1. Perancangan database penyakit Ginjal
Database    penyakit    berfungsi  sebagai  media penyimpanan bagi jenis penyakit dan solusinya.
Tabel 7 Struktur tabel penyakit Field Name Data Type Field Size id_penyakit Int 5 Penyakit Varchar 40 Solusi Longtext - 2. Perancangan database gejala Penyakit Ginjal
Database  gejala  berfungsi  menyimpan  semua gejala gejala penyakit. Tabel 8 Struktur tabel gejala Field Name Data Type Field Size id_gejala Int 5 Gejala Varchar 100 3. Perancangan database buku tamu
Database  komentar    berfungsi  menyimpan semua komentar.
Tabel 9 Struktur tabel buku tamu Field Name Data Type Field Size nama Varchar 50 komentar Longtext - waktu Timestamp - 2.5. Perancangan Menu Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Ginjal

## 3. KESIMPULAN
Dalam  proses  membangun  sistem  pakar  diagnosa penyakit ginjal menggunakan sistem pakar Certainty  Factor  ini  terdapat  beberapa  hal      yang dapat      disimpulkan      oleh      penulis  sebagai  hasil evaluasi pengembangan sistem. Kesimpulan adalah sebagai berikut.
1. Sistem Pakar ini mengimplementasikan Certainty factor dengan baik ke dalam sistem pakar diagnosa ginjal.
2. Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit ginjal  dapat  melakukan  diagnosa  sebuah penyakit  dan  dapat  memberikan  informasi berupa definisi penyakit, pencegahan dan juga rujukan bagi pasien penyakit ginjal.
3. Sistem  pakar  ini  dapat  dijadikan  alternatif bagi      pasien      dalam      mengenali      dini melalui gejala-gejala yang dirasakan.

## PUSTAKA
Azhar,  S.  d.  (2014).  Sistem  Pakar  Penyakit  Ginjal Pada  Manusia  Menggunakan  Metode Forward Chaining. Jurnal Media Infotama Vol. 10 No. 1 , 16-26. Desaini,  d.  (2005). Konsep  Kecerdasan  Buatan. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Efrida  Warganegara,  N.  N.  (2016).  Faktor  Risiko Perilaku Penyakit Tidak Menular. Majority Volume 5 Nomor 2 April 2016 , 88-94.
Iri  Kuswadi,  d.  (2020). From  Textbook  To  Digital Medicine  Era. Yogyakarta:  Perhimpunan Nefrologi Indonesia.
Kesehatan,
K. (2017).
Pencegahan dan Pengendalian  Penyakit  Tidak  Menulat.
Jakarta:  Direktorat  Jendral  Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Tidak Menulat Kemenkes. Kusrini. (2006). Sistem Pakar & Pengembangannya. . Yogyakarta : Penerbit Andi. Riadi,  A.  (2017).  Penerapan  Metode  Certainty Factor  Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Diabetes  Melitus  Pada  Rsud
Bumi Panua Kabupaten Pohuwato. ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor, ISSN online 2548-7779 , 309-316. Sestri novia rizki, F. L. (2017). Sistem Pakar Untuk Mendeteksi  Kesalahan  Elektroda  Pada Proses  Welding  Frame  Thermostat  Pada Soulplate  Menggunakan  Metodeforward Chaining  Berbasis  Web. Jurnal  Edik Informatika,  E-ISSN  :  2541-3716 ,  211- 225. Tjekyan, R. S. (2012). Prevalensi dan Faktor Risiko Penyakit  Ginjal  Kronik  di  RSUP  Dr. Mohammad  Hoesin  Palembang  Tahun 2012. Bagian Ilmu Kesehatan Masyarakat .