IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK PENENTUAN KEPASTIAN ATURAN PENYAKIT PADA ANAK

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK PENENTUAN KEPASTIAN ATURAN PENYAKIT PADA ANAK 1) Aldi Rifaldi, 2) Yusni Nyura 1), 2) Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Samarinda Samarinda 1) 2) Abstrak Certainty factor merupakan nilai parameter klinis yang diberikan untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certainty factor dapat digunakan untuk mengatasi suatu ketidakpastian dalam identifikasi jenis penyakit. Metode ini menerapkan gambaran kepercayaan dan ketidakpercayaan seorang pakar dengan memberikan nilai bobot untuk masing-masing gejala penyakit dengan nilai 0 sampai dengan 1 sehingga diperoleh nilai kepastian untuk setiap aturan penyakit pada anak. Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Certainty factor dapat diketahui bahwa penyakit TBC pada anak memiliki nilai sebesar , sehingga berdasarkan interpretasi term pakar maka nilai aturan dasar penyakit TBC mendekati angka 1 atau pasti. Kata kunci: Certainty factor, Anak, Sistem Pakar 1. PENDAHULUAN Anak, terutama umur di bawah lima tahun umumnya sangat rentan terhadap serangan penyakit, mulai dari penyakit yang bersifat biasa seperti pilek, batuk, hingga penyakit yang bersifat kompleks baik dalam penanganan maupun pengobatan. ditandai dengan adanya sekumpulan gejala yang terdapat pada tubuh. Dengan gejala-gejala tersebut maka jenis penyakit dapat diketahui, namun diperlukan kemampuan seorang dokter untuk melakukan diagnosa. Dalam proses indentifikasi jenis penyakit anak, orang tua harus melakukan beberapa tes tanya jawab yang dilakukan oleh seorang dokter terhadap anaknya berdasarkan gejala yang dialami, selanjutnya akan diperoleh hasil berupa kesimpulan dari gejala yang ada. Hal ini tentunya akan sangat sulit diselesaikan bila persoalan/kondisi tersebut ditemukan didaerah terpencil yang memiliki keterbatasan khususnya ketersediaan seorang dokter. Untuk itu peran serta teknologi informasi khususnya pada bidang sistem pakar sangat diperlukan. Dalam hal ini sistem pakar diperlukan untuk memudahkan masyarakat tanpa harus berkonsultasi dengan dokter atau pakar, bisa mengetahui gejala penyakit lebih dini, atau juga bisa sebagai data pendukung saat berkonsultasi dengan dokter atau pakar tekait sesuai dengan hasil dari sistem pakar tersebut [1].. Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar [2]. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih seorang pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari hal kedua tersebut tersimpan dalam komputer yang selanjutnya, akan diproses dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah tertentu. Selain itu sistem pakar juga dapat berfungsi sebagai asisten yang pandai dari seorang pakar. Sistem pakar harus mampu bekerja dalam kondisi ketidakpastian. Metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ketidak-pastian dalam mendiagnosis penyakit pada anak adalah dengan menggunakan metode certainty factor. Metode certainty factor merupakan nilai parameter klinis yang diberikan untuk menunjukkan besarnya kepercayaan [3]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendiagnosis dan menentukan tingkat keyakinan nilai Certainty factor untuk setiap aturan penyakit anak berdasarkan gejalanya. 2. DASAR TEORI 2.1 Penelitian Sebelumnya Penerapan metode certainty factor dalam bidang penelitian telah banyak dilakukan, diantaranya adalah penelitian untuk melakukan diagnosis penyakit unggas dengan menggunakan metode Certainty factor. Masing-masing penyakit disertakan dengan gejala dan bobotnya, tujuannya adalah untuk memudahkan dalam melakukan diagnosis terhadap gejala penyakit yang ditimbulkan oleh bakteri maupun virus dengan cepat dan tepat. Dari penelitian yang dilakukan tersebut diperoleh hasil bahwa diagnosis penyakit yang dilakukan dengan menggunakan metode Certainty factor sangat membantu para peternak unggas dalam mengantisipasi gejala yang ditimbulkan [4]. Selanjutnya adalah penelitian dengan menggunakan 2 (dua) metode yaitu metode Forward chaining dan metode Certainty factor kedalam sebuah aplikasi, tujuannya adalah untuk melakukan diagnosa penyakit kulit pada sapi Bali. Metode Forward chaining digunakan untuk melakukan proses awal dari sekumpulan gejala yang ada, kemudian dilanjutkan dengan melakukan inferensi terhadap gejala yang ada sehingga menghasilkan diagnosa. Hasil diagnosa yang diperoleh selanjutnya dipertegas kembali dengan 8

2 Rifaldi Dan Nyura, Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Penentuan Kepastian Aturan Pada Anak menggunakan metode Certainty factor untuk menunjukkan tingkat kebenarannya atau keakuratan terhadap diagnosa tersebut. Dari penelitian yang dilakukan tersebut diperoleh hasil bahwa sistem mampu melakukan diagnosa penyakit kulit sapi Bali berdasarkan gejala-gejala yang diinputkan pengguna disertakan dengan defenisi penyakit dan cara pengobatannya [5]. Penelitian untuk mendiagnosa gangguan gizi menggunakan metode Certainty factor. Tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk mengetahui bagaimana merancang dan membangun sistem pakar pendeteksi penyakit yang disebabkan oleh gangguan gizi menggunakan metode certainty factor. Dalam penelitian tersebut dikembangkan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit akibat gangguan gizi dengan menggunakan metode Certainty factor beserta rekomendasi gizinya. Sistem tersebut mengelompokkan penggunanya berdasarkan kategori Indeks Massa Tubuh (IMT), yakni kategori kurus, normal dan gemuk. Pengelompokkan dilakukan karena tiap kategori IMT memiliki kemungkinan penyakit yang diderita berbeda. Sistem bekerja dengan melakukan diagnosa berdasarkan gejalagejala penyakit yang didasarkan oleh pengguna, selanjutnya perhitungan dilakukan menggunakan metode certainty factor berdasarkan masing-masing gejala. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, diperoleh bahwa hasil pengujian dengan membandingkan diagnosa yang dilakukan oleh sistem dan ahli gizi mendapatkan hasil sebanyak 90 %, sehingga dapat dinyatakan bahwa sistem yang dibuat dengan menggunakan metode certainty factor layak digunakan [6]. 2.2 Sistem Pakar Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar [2]. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah kaidah penarikan kesimpulan dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih seorang pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut tersimpan dalam komputer yang selanjutnya akan diproses melalui pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah tertentu. Keuntungan sistem pakar [7], adalah : 1. Dapat memecahkan masalah lebih cepat dari manusia dengan kedalaman data yang sama 2. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan 3. Integrasi sistem pakar dengan komputer lebih efektif dan dapat mencakup aplikasi lebih luas 4. Dapat menyimpan pengetahuan dan keahlian pakar 5. Tidak memerlukan biaya, berbeda jika berkonsultasi dengan dokter atau pakar yang memerlukan biaya 6. Dapat melakukan proses lebih dari satu kali atau berulang Konsep Dasar Sistem Pakar Konsep dasar sistem pakar, dimana pengguna menyampaikan fakta atau informasi kepada sistem pakar, kemudian fakta dan informasi tersebut akan disimpan ke basis pengetahuan, dan diolah dengan mekanisme inferensi, sehingga sistem dapat memberikan respon kepada penggunanya berupa keahlian atau jawaban berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya [8] Tujuan Sistem Pakar Tujuan dari sistem pakar untuk memindahkan kemampuan (transfering expertise) dari sebuah pakar atau sumber kepakaran yang lain ke dalam komputer dan kemudian memindahkannya dari komputer kepada pengguna yang tidak ahli (non expert) [8]. Proses ini meliputi empat aktivitas [8], yaitu : 1. Akusisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition), yaitu kegiatan mencari dan mengumpulkan pengetahuan dari para ahli atau sumber keahlian yang lain 2. Representasi Pengetahuan (Knowledge Representation), adalah kegiatan menyimpan dan mengatur penyimpanan pengetahuan yang diperoleh dalam komputer. Pengetahuan berupa fakta dan aturan disimpan dalam komputer sebagai sebuah komponen yang disebut Basis Pengetahuan. 3. Inferensi Pengetahuan (Knowledge Inferencing), adalah kegiatan melakukan inferensi berdasarkan pengetahuan yang telah disimpan didalam komputer 4. Pemindahan Pengetahuan (Knowledge Transfer), adalah kegiatan pemindahan pengetahuan dari komputer ke pemakai yang tidak ahli Metode Inferensi Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan [3]. Inferensi adalah konklusi logis (logical conclusion) atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar, proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut mesin inferensi Ketidakpastian (Uncertainty) Dalam menghadapi suatu permasalahan sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Ketidakpastian ini dapat berupa probabilitas yang tergantung dari hasil suatu kejadian. Hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua faktor, yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem [3]. Hal ini sangat mudah dilihat pada sistem diagnosis penyakit, 9

3 JUST TI, Volume 10 Nomor 1, Januari 2018: 8-15 dimana pakar tidak dapat mendefinisikan hubungan antara gejala dengan penyebabnya secara pasti, dan pasien tidak dapat merasakan suatu gejala dengan pasti pula. Pada akhirnya akan ditemukan banyak kemungkinan diagnosis [3]. Sistem pakar harus mampu berkerja dalam ketidakpastian [9]. Sejumlah teori telah ditemukan untuk menyelesaikan ketidakpastian. Diantaranya Probabilitas Klasik (Classical probability), Probabilitas Bayes, Teori Hartley berdasarkan Himpunan Klasik (Hartley Theory Based On Classical Sets), Teori Shannon berdasarkan pada probabilitas (Shannon Theory Based On Probability), Teori Dempster-Shafer (Dempster-Shafer Theory), Teori Fuzzy Zadeh (Zadeh s Fuzzy Theory) dan Faktor Kepastian (Certainty factor) [3] Ketidakpastian Aturan Ada tiga penyebab ketidakpastian aturan yaitu aturan tunggal, penyelesaian konflik dan ketidakcocokan (incompatibility) antar konskuensi dalam aturan. Aturan tunggal yang dapat menyebabkan ketidakpastian dipengaruhi oleh tiga hal, yaitu: kesalahan, probabilitas dan kombinasi gejala (evidence) [3]. Kesalahan dalam ketidakpastian aturan [3] dapat terjadi karena : 1. Ambiguitas, sesuatu didefinisikan dengan lebih dari satu cara 2. Ketidaklengkapan data 3. Kesalahan informasi 4. Ketidakpercayaan terhadap suatu alat 5. Adanya bias Probabilitas disebabkan ketidakmampuan seorang pakar dalam merumuskan suatu aturan secara pasti. Misalnya jika seseorang mengalami sakit kepala, demam dan bersin-bersin, maka ada kemungkinan orang tersebut terserang penyakit flu, tetapi bukan berarti apabila seseorang tersebut mengalami gejala tersebut pasti terserang penyakit flu. Hanya karena aturan tunggalnya benar, belum dapat menjamin suatu jawaban bernilai benar. Hal ini masih dipengaruhi oleh kompatibilitas antar aturan Kaidah Produksi (Production Rule) Ada banyak cara untuk mempresentasikan pengetahuan dalam sistem pakar, diantaranya adalah Logika (logic), Jaringan Semantic (semantic rules), Object-Atribut-Value (AOP), Bingkai (frame), dan Kaidah Produksi (production rule) [3]. Pengetahuan dalam kaidah produksi menurut [3], dapat dipresentasikan dalam bentuk berikut ini:. JIKA [antecedent] MAKA [konskuen] JIKA [kondisi] MAKA [aksi] JIKA [Premis ] MAKA [konklusi] Contoh aturan I : JIKA terjadi Luka MAKA berikan betadine Aturan terkadang menggunakan operator AND atau OR [2]. Contoh : JIKA dana mencukupi DAN pengiriman bisa dilakukan dari 1 bulan MAKA beli laser printer 2.7. Certainty Factor Certanity factor menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesa) berdasarkan bukti atau penilaian pakar [2]. Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan derajat keyakinan dan ketidakyakinan yang kemudian diformulakan dalam rumus dasar [2] sebagai berikut : [H, E] = MB[H, E] MD[H, E] (1) Dengan wawancara seorang pakar langsung, nilai bobot Certainty factor (rule) didapat dari interpretasi term dari pakar, yang di ubah menjadi nilai Certainty factor tertentu berdasarkan tabel 1. Berikut ini adalah deskripsi beberapa kombinasi Certainty Factor terhadap kondisi [2]. 1. Certainty factor untuk kaidah dengan premis tunggal (single premis rules): (H, E) = (E) (RULE) (USER) (PAKAR) (2) 2. Certainty factor untuk kaidah dengan premis majemuk (multiple premis rule): (A B) = Minimum((a), (b)) (rule) (3) (A B) = Maximum((a), (b)) (rule) (4) 3. Certainty factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rule) : ( 1, 2 ) = (1 cf 1 ) combine (5) Tabel 1 Nilai (rule) dari intrepretasi term Uncertainty term Pasti tidak - 1 Hampir pasti tidak - Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2, 0.2 Mungkin 0.4 Tabel 1 10

4 Rifaldi Dan Nyura, Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Penentuan Kepastian Aturan Pada Anak Nilai (rule) dari interpretasi term (lanjutan) Uncertainty term Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti Pasti 1 Sumber [10] Untuk nilai user atau pengguna dapat memilih jawaban, yang masing-masing jawaban tersebut memiliki nilai bobot [2], yaitu: Tidak = 0 dan Ya = 1. Nilai 0 menunjukkan bahwa user tidak mengalami gejala yang ditanyakan oleh sistem. Semakin user yakin bahwa gejala tersebut memang dialami, maka semakin tinggi pula hasil keyakinan total yang diperoleh. Proses perhitungan presentasi keyakinan dimulai dengan pemecahan sebuah kaidah (rule) yang memiliki premis majemuk, menjadi kaidah- kaidah (rules) yang memiliki premis tunggal. kemudian masing-masing kaidah baru dihitung nilai Certainty factor dengan menggunakan persamaan 2, Sehingga setelah diperoleh nilai Certainty factor untuk masingmasing kaidah, kemudian nilai Certainty factor dikombinasikan dengan menggunakan persamaan 5 [2] Metode Penelitian Secara ringkas, metode dan tahapan penelitian yang dilakukan dapat digambarkan seperti pada gambar 1. Tahapan pada penelitian ini dilakukan atas 4 tahap yaitu input, analisa, implementasi metode certainty factor serta output. Pengumpulan data pada penelitian ini diperoleh dengan melakukan penyebaran kuesioner. Responden dalam penelitian ini adalah dokter yang ahli dibidang kesehatan anak dan dokter umum. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisa Metode Certainty Factor Tahapan analisa data penyakit anak beserta gejalanya, dengan menggunakan metode Certainty factor terdiri atas tabel penyakit anak, tabel gejala penyakit, tabel keputusan penyakit anak. Berdasarkan data yang telah diperoleh sebelumnya, maka tahap selanjutnya adalah mengelompokkan nama penyakit anak beserta dengan gejalanya dan selanjutnya dimasukkan kedalam Tabel 2, yang terdiri atas 10 jenis penyakit yang umum terjadi pada anak khususnya anak dibawah umur 5 tahun. Selanjutnya ke 10 jenis penyakit yang umumnya terjadi pada anak, kemudian dikodekan untuk tiap-tiap jenis penyakit. P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 Tabel 2 Anak Jenis Anemia Defiensi Besi Asma Bronkitis Pilek Campak Cacar Air Cacing Kremi Demam TBC Pneumonia Input Analisa Menghitung aturan dasar setiap penyakit Tabel Anak Implementasi Certainty Factor Output Pengujian manual setiap aturan penyakit Mulai Pengumpulan Data Jenis dan Anak Menentukan aturan (rule) setiap penyakit Tabel Anak Selesai Pembobotan nilai setiap gejala penyakit Gambar 1 Diagram Alir Metode Penelitian Selanjutnya penyakit yang terdapat pada anak kemudian dikelompokkan kedalam masing-masing gejala penyakit pada anak, berdasarkan Tabel 3. P01 P02 Tabel 3 Anak Jenis G1 Pucat di dalam sisi bibir G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 Pucat di telapak tangan Pucat di mata Kulit pucat Batuk kering sering di malam hari Nafas yang berbunyi ngik Sesak nafas Dada terasa sesak 11

5 JUST TI, Volume 10 Nomor 1, Januari 2018: 8-15 P03 P04 P05 P06 Tabel 3 Anak (lanjutan) Jenis G6 Nafas yang berbunyi ngik G9 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G14 G17 G18 G19 G20 G21 G12 G22 G23 G26 G27 G28 Sesak nafas ketika melakukan rutinitas Batuk lebih dari seminggu Batuk berdarah Demam Bersin-bersin Hidung berlendir Sakit tenggorokan Tampak kelelahan Batuk Hidung berlendir Batuk Sakt mata Demam tinggi Mulut timbul bercak putih kecil Timbul ruam kemerahan Demam Perasaan tidak sehat Kurang nafsu makan Cepat merasa lelah Timbul ruam gelembung berisi cairan Gatal pada area anus P10 Tabel 3 Anak (lanjutan) Jenis G12 Demam G17 G70 G71 G72 G73 Batuk Nafas cepat Merintih Pernafasan dengan cuping hidung Mulut bayi membiru 3.2. Implementasi Metode Certainty Factor Tabel nilai Certainty factor (), merupakan tabel yang berisi nilai bobot setiap gejala yang diperoleh dari wawancara pakar secara langsung. Nilai diperoleh dari interpretasi term dari pakar kemudian diubah menjadi nilai sesuai dengan hukum teorema, dengan nilai antara -1 sampai dengan 1, karena menggunakan 3 (tiga) pakar, maka nilai akan dijumlahkan kemudian dibagi. Tabel 4 Nilai Certainty Factor Jenis No Jenis 1 Anemia Defiensi Besi Pucat didalam sisi bibir Pucat ditelapak tangan 0.66 Pucat dimata Kulit pucat 0.6 Batuk kering sering di malam hari 0.6 Nafas yang berbunyi ngik 0.66 P07 G29 Benang putih halus dalam tinja G30 Anak sering mengaruk bagian anus P08 G35 Suhu tubuh diatas normal 37 0 C G07 Sesak nafas G12 Demam G22 Perasaan tidak sehat 3 Bronkitis Sesak nafas 0.4 Dada terasa sesak 0.6 Sesak nafas ketika melakukan rutinitas 0.46 Batuk lebih dari seminggu Nafas yang berbunyi ngik G23 Kurang nafsu makan Batuk berdarah P09 G59 G65 G67 G68 G69 Menggigil Susut berat badan Dahak berdarah Berkeringat pada malam hari Batuk berdahak selama 3 minggu atau lebih Bersin-bersin Sakit tenggorokan 0.46 Tampak kelelahan 0.26 Hidung berlendir

6 Rifaldi Dan Nyura, Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Penentuan Kepastian Aturan Pada Anak No Tabel 4 Nilai Certainty Factor (lanjutan) Jenis Jenis Batuk 0.6 No Tabel 4 Nilai Certainty Factor (lanjutan) Jenis Jenis Demam 0.33 Nafas cepat Campak 6 Cacar air 7 Cacing Kremi Hidung berlendir 0.4 Sakit mata 0.66 Batuk 0.6 Demam tinggi 0.73 Mulut timbul bercak putih kecil Timbul ruam kemerahan Perasaan tidak sehat 0.2 Kurang nafsu makan 0.26 Demam 0.33 Cepat merasa lelah 0.26 Timbul ruam gelembung berisi cairan Benang putih halus dalam tinja Gatal pada area anus Anak sering menggaruk bagian anus Demam Suhu diatas normal 37 0 C 9 Tuberkolosis 10 Pneumonia Sesak Nafas 0.4 Demam 0.33 Menggigil 0.6 Berkeringat pada malam hari Kurang nafsu makan 0.26 Susut berat badan 0.53 Batuk berdahak Dahak berdarah Perasaan tidak sehat 0.2 Demam 0.33 Batuk 0.6 Merintih 0.46 Pernafasan dengan cuping hidung Mulut bayi membiru 3.3. Metode Inferensi Certainty Factor () Berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4, maka aturan dibentuk dengan mempresentasikan pengetahuan kedalam bentuk kaidah produksi (production rule) untuk setiap penyakit. Kemudian mesin inferensi menelusuri basis pengetahuan sesuai data yang telah diperoleh untuk menemukan kesimpulan atau konklusi akhir berdasarkan premis untuk setiap penyakit. Aturan (rule) untuk setiap jenis penyakit anak dengan penalaran metode Certainty factor dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Aturan Anemia Defiensi Besi Aturan penyakit Anemia Defiensi Besi dalam penalaran metode Certainty factor, menggunakan aturan dalam bentuk kaidah produksi. Aturan atau rule yang diterapkan dalam aturan ini adalah kaidah derajat pertama dan operator AND dapat dilihat pada Tabel 5. Rule R-P01 Tabel 5 Aturan Anemia Defiensi Besi Premis If pucat didalam sisi G1 bibir And pucat ditelapak G2 tangan 0.66 G3 And pucat dimata G4 And kulit pucat 0.6 Then Anemia Defiensi Besi Kaidah produksi digunakan dalam penalaran terhadap aturan penyakit Anemia Defiensi Besi. Dengan memperhatikan aturan atau rule dalam kaidah derajat pertama dan operator AND sebagai penghubung antara premis dalam menentukan konklusi atau kesimpulan akhir menyatakan bahwa rule yang dibentuk dalam aturan ini untuk penyakit Anemia Defiensi Besi telah dibuat berdsarkan gejalanya. Selanjutnya nilai bobot dari setiap premis atau gejala yang dihitung menggunakan persamaan 5. 13

7 JUST TI, Volume 10 Nomor 1, Januari 2018: 8-15 A = 1(G1) + 2(G2) * (1-1(G01)) = * (1-) = B = 3(G3) + A * (1 3(G03)) = * (1 0.6) = c = 4(G4) + B * (1 4(G04)) = * (1 ) = Dengan demikian, tingkat keyakinan rule dasar nilai Certainty factor pada penyakit Asma memiliki nilai = , sehingga berdasarkan Tabel 1, maka perhitungan Certainty factor dasar penyakit Asma mendekati nilai 1 atau pasti. 3. Aturan Bronkitis Aturan penyakit Bronkitis dalam penalaran metode Certainty factor, dapat dilihat pada tabel 7. Dengan demikian tingkat keyakinan rule sebagai dasar penilaian pada penyakit Anemia Defiensi Besi adalah , sehingga berdasarkan tabel 1 dapat disimpulkan bahwa perhitungan menggunakan metode pada penyakit Anemia Defiensi Besi mendekati nilai 1 atau pasti. 2. Aturan Asma Aturan penyakit Asma dalam penalaran metode Certanty factor, dapat dilihat pada tabel 6. Rule Tabel 6 Aturan Asma Premis G8 If dada terasa sesak 0.6 Rule R-P03 Tabel 7 Aturan Bronkitis Premis If sesak nafas G9 ketika melakukan rutinitas 0.46 G11 And batuk berdarah G10 G6 And batuk lebih dari seminggu And nafas yang berbunyi ngik Then Bronkitis R-P02 G7 And sesak nafas 0.4 G6 G5 And nafas yang berbunyi ngik And batuk keringsering di malam hari Then Asma 0.66 Aturan dalam penyakit Asma menggunakan aturan kaidah produksi derajat pertama dan operator AND sebagai penghubung antar premis dalam menentukan konklusi atau kesimpulan akhir bahwa rule yang dibentuk dalam aturan ini menyatakan penyakit Asma berdasarkan gejalanya, kemudian nilai bobot setiap premis dihitung dengan persamaan 5 sebagai berikut : A = 1(G8) + 2(G7)*(1-1(G8)) = * (1-0.6)) =0.76 B = 3(G6)+ A*(1-3(G6)) = * (1-0.66) = C = 4(G5) + B * (1 4(G5)) = * 1 (1 0.6) = Aturan dalam penyakit Bronkitis menggunakan aturan dalam produksi derajat pertama dan operator AND sebagai penghubung antar premis dalam menentukan konklusi atau kesimpulan akhir bahwa rule yang dibentuk dalam aturan ini, menyatakan penyakit Bronkitis berdasarkan gejalanya, kemudian nilai bobot setiap premis dihitung dengan persamaan 5 sebagai berikut : A = 1(G9) + 2 (G11)*(1-1(G9)) = * (1-0.46) = 92 B = 3(G10) + A * (1 3(G10)) = + 92 * (1 ) = C = 4(G6) + B * (1-4(G6)) = * (1-) = Dengan demikian tingkat keyakinan rule dasar nilai Certainty factor pada penyakit Bronkitis memiliki nilai = , sehingga berdasarkan Tabel 1, maka perhitungan Certainty factor dasar penyakit Bronkitis mendekati nilai 1 atau pasti. Selanjutnya untuk menentukan tingkat keyakinan rule dasar nilai Certainty factor pada penyakit lainnya yang terdapat pada Tabel 2 dan 3, dengan menggunakan aturan kaidah produksi derajat 14

8 Rifaldi Dan Nyura, Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Penentuan Kepastian Aturan Pada Anak pertama dan operator AND sebagai penghubung antar premis untuk mendapatkan konklusi atau kesimpulan dari masing-masing penyakit anak, maka tahap selanjutnya adalah menghitung nilai premis setiap penyakit berdasarkan gejalanya pada Tabel 4, dengan menggunakan persamaan 5. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8 Hasil Perhitungan Anak Dengan Metode Centainty Factor Nama Rule Total Premis R-P01 Anemia Defiensi Besi R-P02 Asma R-P03 Bronkitis R-P04 Pilek R-P05 Campak R-P06 Cacar Air R-P07 Cacing Kremi R-P08 Demam R-P09 TBC R-P10 Pneumonia Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan metode Certainty factor pada Tabel 8, maka dapat disimpulkan bahwa penyakit TBC pada anak memiliki nilai sebesar , sehingga berdasarkan interpretasi term pakar maka nilai aturan dasar penyakit TBC mendekati angka 1 atau pasti. 4. KESIMPULAN Berdasarkan analisa data dan implementasi metode Certainty factor yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Metode Certainty factor dapat digunakan untuk menentukan tingkat kepastian nilai Certainty factor dasar pada setiap aturan penyakit anak berdasarkan gejalanya 2. Penalaran yang dilakukan menggunakan metode Certainty factor dapat menjadi metode yang dapat digunakan untuk mendiagnosis jenis penyakit anak berdasarkan gejala penyakit 3. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan metode Certainty factor pada setiap penyakit anak diperoleh hasil bahwa penyakit TBC memiliki nilai sebesar , sehingga berdasarkan interpretasi pakar term, maka nilai TBC mendekati angka 1 atau pasti. 5. REFERENSI [1] Russel, S., and Norvig, P., 2010, Artificial Inteligence : A Modern Approach, 3 rd Edition, Pearson Education New Jersey. [2] Turban, E., and Aronson, J.E., 2005, Decision Support Systems and Inteligent System. 6 th. Edition. Prentice Hall international Edition. New jersey [3] Kusrini, 2008, Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan, Andi, Yogyakarta. [4] Rojawati S. dan Supriyati R., 2010, Sistem Pakar Diagnosis Unggas Dengan Metode Certainty Factor, Commit, Vol 4, Hal [5] Supartha, I. D. K., dan Sari I.N., Sistem Pakar Diagnosa Awal Kulit Pada Sapi Bali Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor, JANAPATI, Volume 3, No 3. [6] Wulandari F., dan Yuliandri I., 2014, Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 11, No. 2, Hal [7] Kusumadewi S., 2003, Artificial Inteligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta [8] Wijaya R., 2007, Penggunaan Sistem Pakar Dalam Pengembangan Portal Informasi Untuk Spesifikasi Jenis Infeksi, Jurnal Informatika, Vol. 3, No. 1, Hal [9] Giarratano J. C., and Riley G., 1994, Expert System : Principal And Programming, 2 nd Edition, PWS Publishing Co., USA. [10] Sinurat, A., dan Hutahaean, H,D.,2015, Sistem Pakar Diagnosa Pada Tanaman Coklat/Kakao Dengan Metode Certainty Factor, Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), Volume 5, No 2, Hal