STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi PENGANTAR REDAKSI Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal Informasi dan komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini dapat terwujud.
Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua .
kali dalam setahun ini merupakan sua tu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil penelitian, studi pustaka, karya ilmiah yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer khususnya bagi dosendosen STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi serta umumnya para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan, dengan diterbitkannya Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) ini sebagai salah satu bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian di bidang tekhnologi Informatik.
Komunikasi Data dan Jaringan Komputer, perancangan dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan dengan harapan tersebut, kepada para peneliti, dosen dan praktisi yang memiliki hasil-hasil penelitian, kajian pustaka, karya ilmiah dalam bidang tersebut diatas, dengan bangga redaksi Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) menerima naskah ringkasan untuk dimuat pada jurnal Informasi dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dala.
buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca jualah yang mempunyai peranan besar dalam meningkatkan mutu jurnal Informatika dan Komputer ini.
Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini.
Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik yang membangun dari pembaca yang budiman agar kiranya dapat disampaikan langsung kepada redaksi JIK.
Saran dan kritik yang membangun akan dijadikan masukan dan pertimbangan yang sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak dapat disebutkan satu persatu hingga dapat diterbitkan nya Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober 2022 Dewan Redaksi STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER Volume 10 Nomor 2 Oktober 2022 Jurnal Informasi dan Komputer merupakan Sarana informasi ilmu pengetahuan.
Tekhnologi dan Komunikasi yang berupa hasil penelitian, tulisan ilmiah.
Ataupun studi Jurnal ini terbit dua kali setahun pada bulan April dan Oktober.
Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian.
Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua Lembaga Penelitian STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.
Kom.
,M.
Redaksi pelaksana Rustam,.
Kom,.
I (Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendiki.
Nurmayanti Kom (Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendiki.
Sukatmi,.
Kom.
Kom (Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendiki.
Sampurna Dadi Riskiono,M.
Kom (Universitas Teknokrat Indonesi.
Ifo Wahyu Pratama,S.
Kom.
,M.
I (Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendiki.
Sri Wahyuni.
Kom, (Universitas Panca Sakti Bekas.
Rima Mawarni.
Kom, (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabum.
Ferly Ardhy.
Kom.
I( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah.
Si (STMIK Darma Pala Ria.
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesi.
Alhibarsyah.
St.
Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampun.
Kemal Farouq Mauladi.
Kom .
Kom (Universitas Islam Lamonga.
Wira Jaya Hartono.
Pd.
Pd ( STMIK Darma Pala Ria.
Dwi Marisa Efendi.
Kom.
I ( Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendiki.
Ni Luh Ratniasih.
Kom.
,M.
T (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bal.
Ni Komang Sri Julyantari.
Kom.
,M.
T (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bal.
Penerbit : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl.
Negara No.
3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.
Mitra Bestari Dr.
RZ.
ABDUL AZIZ.
ST.
MT (Institut Informatika dan Bisnis Darmajay.
Dr.
Dadang Sudrajat.
Si.
Kom (STMIK IKMI Cirebo.
Dr.
Septafiansyah Dwi Putra.
(Politeknik Negeri Lampun.
Dr.
Evi Grativiani.
I (Universitas Sebelas Mare.
Dr.
Mohammad Iqbak.
Kom.
MMSI(Universitas Gunadarm.
Rohmat Indra Borman ( Universitas Teknokrat Indonesia ) Ferry Wongso.
KOm.
Kom ( STMIK Darma Pala Ria.
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL.
10 NO.
2 THN.
DAFTAR ISI
Halaman Pengembangan Aplikasi Pelelangan Menggunakan Framework Codeigniter Berbasis Web Yuli Syafitri1.
Reni Astika2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu3 (AMIK Dian Cipta Cendiki.
Pengelompokan Status Gizi Balita Dengan Data Langsung Dan Data Tidak Langsung Ni Komang Sri Julyantari1.
Ni Made Dewi Kansa Putri2 (ITB STIKOM Bal.
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Produk Ferly Ardhy1.
Ockhy Jey Fhiter Wassalam2,Tahta Herdian Andika3.
Salman Alfarisi Salimu4 (Universitas Aisyah Pringew.
Analisis Celah Keamanan Jaringan Menggunakan Pengujian Intrution Detection System Dan Microsoft Network Monitor Aliy Hafiz1.
Sukatmi2 (AMIK Dian Cipta Cendiki.
Rekayasa Perangkat Lunak Inventory Barang Dengan Metode Fast Pada Petshop Salsa Di Bandarlampung Pitrawati1.
Verawati2.
Riska Bilgisa Putri3 (AMIK Dian Cipta Cendiki.
Komparasi Algoritma Winnowing Dan Algoritma Manber Dalam Mendeteksi Kemiripan Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (ITB STIKOM Bal.
Klasifikasi Quality Of Service Layanan Internet Menggunakan Algoritma Naive Bayes Cindyk Irawanto1.
Odi Nurdiawan2.
Gifthera Dwilestari3 (STMIK IKMI Cirebo.
Implementasi Metode Rc6 Untuk Keamanan Pesan Berbasis Android Suci Ananda Sari1.
Wiwien Hadikurniawati2 (Universitas Stikubank Semaran.
Sistem Deteksi Manusia Dengan Metode Aggregate Channel Features (Ac.
Umi Kholifah1.
Veronica Lusiana2 (Universitas Stikubank Semaran.
Pengukuran Kualitas Websitekota Administrasi Jakarta Utara Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakanmetode Webqual4.
Rachma Dien1.
Iwan2 (Universitas Nusa Mandir.
Penerapan Model V Dalam Pengembangan Sistem Penjualan Online Pada Toko Lapak Teknik Tools Suhermanto1,Septi Kristin Anantasia2 (Universitas Panca Sakti Bekas.
Analisis Sentimen Program Migrasi Tvdigital Menggunakan Algoritmanaive Bayesdengan Chi Square Virgaria Zuliana1.
Garno2.
Iqbal Maulana3 (Universitas Singaperbangsa Karawan.
Perbandinganmetodesimple Queuedan Queue Treedalam Optimalisa Simanajemen Bandwidth Nafis NaufalAnwari1,Puwantoro2,TesaNurPadilah3 (Universitas SingaperbangsaKarawan.
Tingkat Keefektifan Pengembangan Sistem Informasi Dalam Era Revolusi Industri 4.
Rizky Rahmat Illahi1.
Nafis Naufal Anwari2.
Aji Primajaya3 (Universitas Singaperbangsa Karawan.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Menggunakan Metode Copras Abdul Patahudin1,Felix Andreas Sutanto2 (UnisbankSemaran.
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasipenjualan Jasa Pencucian Sepatu Dan Tas Pada Sojishoesandbagcareberbasismobile DandiRamasenjaya1.
KundangKarsonoJuman2 (Universitas Esa Unggu.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komputer Berdasarkan Komponen Menggunakan Metode Hybrid Ahp Dan Mooraberbasis Web Febian Ageng Resta (Universitas Stikubank Semaran.
Perancangan Sistem Perpustakaan Onlinedi Ma Al Hasan Dengan Metode Spiralberbasis Web Suhermant1,Riza Apriansyah2 (Universitas Panca Sakti Bekas.
Evaluasi Sistem Informasi Electronic Daily Perform Report (E-Dpr Denganmenggunakanframeworkcobit 5 Afif Khoirul Abdi1,Endro Kuswoyo2.
Indah Purnamasari3 (UniversitasNusaMandir.
Sistem Pengambilan Keputusan Perceraian Dipengadilan Negeri Kotabumi Dengan Metode Saw Nurmayanti1,MerriParida2,DesiMalina3 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabum.
Penerapan Metode Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Sparepart Motor (Pt.
Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabum.
Sidik Rahmatullah1.
Sigit Mintoro2.
Karmila Permatasari3 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabum.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (C.
Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android Aliy Hafiz1.
Ferry Susanto2.
Donny Muda Priyangan3.
Chandra Kirana4 (AMIK Dian Cipta Cendiki.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Sehat Dengan Metode Analytical Hierarcy Process (Ah.
(Study Kasus : Provinsi Lampun.
Sulasminarti (AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsew.
Penerapan Metode V-Model Dalam Perancangan Sistem Penjualan Online Produk Furniture Menggunakan Php Mysql Di Pd Dua Putri Yuyun Yuningsih (UniversitasPancaSaktiBekas.
Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Untuk Sistem Penentuan Peminjaman Modal Nasabah Bank Syariah Indonesia Cabang Cikarang Berbasis Website Melina Rahmadiah1.
Parman Suparman2 (Universitas Panca Sakti Bekas.
Penerapan Internet Of Things Pada Stop Kontak Lampu Berbasis Arduino Abu Jihad Plaza R1.
Yulina2.
Sigit Gunanto3 (Universitas Muhammadiyah Kotabum.
Penerapan Metode Profile Matching Dalam Penentuan Peserta Pelatihan Terbaik (Studi Kasus: Lpk Prima Buana Indonesia Cabang Purwakart.
SriWahyunin1.
FarizRizalMubarok2 (Universitas PancaSaktiBeka.
Sistem Penunjang Keputusan Dengan Metode Ahp Menentukan Peringkat Siswa Berdasarkan Hard Skill Dan Soft Skill Haris Munandar1.
Tumini2 (Universitas PancaSaktiBeka.
Sistem Informasi Penjualan Kuliner Pada Kedai Linda Berbasis Web Di Kotaagung Kabupaten TanggamusAy (Studi Kasus Kedai Linda Kotaagun.
Rima Mawarni1.
Supriyanto2.
Dodi Afriansyah3.
Linda Riyanti4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabum.
Penerapan Sistem Informasi Penampungan Aspirasi Masyarakat Berbasis Website Halim Saputro1.
Agustami 2.
Wahid Susanto 3.
Iwan4 (Universitas Nusa Mandir.
Pengembangan Skema Paten Pada Sistem Informasi Hak Kekayaan Intelektual Lppm Universitas Dhyana Pura I Made Dwi Ardiada1.
Putu Wida Gunawan2.
Gerson Feoh3 (Universitas Dhyana Pur.
Pengembangan Game Edukasi Untuk Meningkatkan Pemahaman Materi Anatomi Tubuh Bagi Siswa Sd Menggunakan Metode Research And Development Moch Feri Izulhaq1.
Ade Irma Purnamasari2.
Arif Rinaldi Dikananda3 (STMIK IKMI Cirebo.
Pengembangan Game Edukasi Tebak Surah Pendek Untuk Mengasah Daya Pikir Siswa Menggunakan Metode Research And Development Musofi1.
Nana Suarna2.
Arif Rinaldi Dikananda3 (STMIK IKMI Cirebo.
Klasifikasi Jenis Kucing Menggunakkan Algoritma Principal Component Analysis Dan K-Nearest Neighbor Aisyah Nur Ramadhayani1.
Veronica Lusiana,2 ( Universitas Stikubank Semaran.
Audit Pelayanan Kir Pada Dinas Perhubungan Lampung Utara Menggunakan Metode It-Val Merri Parida1.
Nurmayanti2.
Nova Alda Yanti3 (STMIK Dian Cipta CendikiaKotabum.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT IBU HAMIL MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY
FACTOR (CF) UNTUK MENURUNKAN RISIKO KEMATIAN IBU HAMIL BERBASIS ANDROID
Aliy Hafiz.
M Makmur1.
Ferry Susanto2.
Donny Muda Priyangan3.
Chandra Kirana4 AMIK Dian Cipta Cendikia1.
STMIK Surya Intan2.
STMIK Kalirejo 3.
ISB Atma Luhur4 Jl.
Cut Nyak Dien No.
65 Palapa Durian Payung Bandar Lampung E-mail : hafiz@dcc.
id1,makmur@dcc.
id2, ferrysusanto80@gmail.
donnymudapriyangan89@gmail.
Chandra.
kirana@atmaluhur.
ABSTRAK
Sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli.
Para ahli disini adalah dokter dan bidan.
Dengan perpaduan antara teknologi dan para pakar membuat ibu hamil tidak harus repot untuk konsultasi karena cukup menggunakan sistem pakar yang terdapat pada handphone berbasis android.
Penelitiani ini dimulai dari observasi untuk mengumpulkan data-data keluhan ibu hamil sebagai bahan dasar dalam perancangan sistem pakar kemudian wawancara untuk mengumpulkan informasi dari dokter atau bidan yang bertugas yang informasinya akan dijadikan sebagai data gejala dan penyakit.
Kata kunci : Sistem Pakar.
Ibu Hamil,Certainty Factor,AKI.
ABSTRACTS
An expert system is a system that seeks to adopt human knowledge into computers, so that computers can solve problems as experts do.
The experts here are doctors and midwives.
With a combination of technology and experts, pregnant women don't have to bother for consultations because they simply use the expert system found on Android-based cellphones.
This study started from observations to collect data on complaints of pregnant women as a basic material in designing an expert system then interviews to collect information from doctors or midwives on duty whose information will be used as symptom and disease data.
Keywords: Expert System.
Pregnant Women.
Certainty Factor.
AKI.
PENDAHULUAN
Faktor pengetahuan tentang kehamilan yang masih kurang dimiliki oleh ibu hamil sendiri sangat beresiko dan berbahaya bagi calon ibu dan bayi yang sedang dikandungnya.
Sampai tahun 2019 angka kematian ibu (AKI) di Indonesia masih tergolong tinggi, yaitu 305 per 100.
000 kelahiran Data ini menurut Ketua Komite Ilmiah International Conference on Indonesia Family Planning and Reproductive Health (ICIFPRH).
Padahal, target angka kematian ibu (AKI) Indonesia saat tahun 2015 adalah 102 per 100.
kelahiran hidup.
9 Pada tahun 2019 penyebab kematian ibu terbanyak adalah perdarahan .
, hipertensi dalam kehamilan .
066 kasu.
, infeksi .
, gangguan sistem peredaran darah .
, gangguan metabolisme .
, dan lain-lain .
311 Kasu.
Penurunan jumlah angka kematian ibu (AKI) di Indonesia sudah ditargetkan dan sudah terjadi sejak tahun 1991-2007, yaitu dari 390 menjadi 228.
Namun SDKI menunjukkan jumlah peningkatan angka kematian ibu (AKI) yang sangat signifikan terjadi yaitu 359 kematian ibu per 100.
000 kelahiran hidup.
Sistem pakar merupakan sebuah perangkat lunak atau software.
Dimana perangkat digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah.
Dan masalah itu dalam bidang tertentu berdasarkan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran atau kepakaran.
memecahkan masalah yang ada.
Oleh karena itu, berdasarkan permasalahan di atas, dibutuhkan suatu sistem yang bisa membantu masyarakat khususnya ibu hamil untuk mendapatkan pengetahuan tentang kehamilan dan melakukan diagnosa dini penyakit kehamilan.
Sehingga dengan adanya sistem tersebut nantinya diharapkan dapat membantu ibu hamil agar menjaga meminimalisasikan tingkat resiko kematian ibu 164 | S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i hamil.
Metode yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah Certainty Factor (CF).
Metode Certainty Factor (CF) merupakan salah satu metode dari sistem pakar.
Dimana metode ini yang memiliki kelebihan yaitu dapat melihat apakah sebuah fakta bersifat pasti atau tidak pasti.
Selain itu juga dapat memberikan hasil yang akurat yang didapatkan dari perhitungan.
Dimana berasal dari bobot gejala yang dipilih oleh pakar dan mampu memberikan jawaban pada permasalahan yang tidak pasti hasilnya.
Di dalam metode ini perhitungannya yaitu menghitung Certainty Factor dari Rule Sampai saat menghitung tingkat keyakinan (CF) dari sebuah rule.
Pada penelitian ini peneliti mengumpulan teori mengenai permasalahan ibu hamil, mengumpulkan data baik melalui literatur ilmiah dan wawancara.
Kemudian peneliti melakukan analisis data berdasarkan data yang telah dikumpulkan.
Sistem pakar ini telah diteliti oleh beberapa peneliti sebelumnya seperti penelitian oleh banni satria andoko dimana melakukan penelitian tentang sistem pakar bagi ibu hamil menggunakan metode nayve bayes dengan tingkat akurasi sebesar 83%.
Kemudian penelitian sistem pakar oleh fajri ilhami andrean meneliti tentang analisis penyakit karies gigi menggunakan metode certainty factor .
dan memiliki tingkat akurasi sebesar 94%.
Pada penelitian ini perbedaan metode akan menghasilkan perbedaan hasil dan tingkat akurasi.
Metode certainty factor memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari metode nayve bayes.
Aplikasi ini bertujuan sebagai basis pengetahuan pakar untuk menurunkan tingkat kematian ibu hamil yang saat ini tergolong tinggi, apalagi dengan adanya wabah pandemi covid 19.
Sehingga sangat diperlukan untuk menurunkan tingkat kematian ibu hamil.
METODE PENELITIAN
1 Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah model eksperimental.
Model eksperimental yang merupakan model penelitian yang bersifat uji coba, memanipulasi, dan mempengaruhi hal-hal yang terkait dengan seluruh variabel atau atribut dari penelitian ini.
Penelitian eksperimental bertujuan untuk membangun Sistem Pakar diagnosa Penyakit ibu hamil menggunakan metode certainty factor (CF) untuk menuruntkan rsiko kematian ibu hamil berbasis android.
Android adalah sebuah sistem operasi yang digunakan pada perangkat smartphone .
Berikut ini adalah alur penelitian yang diajukan.
Gambar 1.
Alur Penelitian Berdasarkan gambar di atas maka alur dalam penelitian ini yaitu:
Studi literatur yang di lakukan menggunakan beberapa sumber baik buku fisik maupun paper, e-book, jurnal yang didapatkan secara online.
Tujuan dari melakukan studi literatur adalah untuk mendapatkan pemahaman dan wawasan mengenai manajemen risiko TI dan kerangka kerja yang digunakan dalam melakukan penilaian risiko dan mitigasi terhadap risiko Membuat interview protocol Pemahaman dan wawasan yang dimiliki dari proses melakukan studi literatur sebelumnya , menjadi dasar untuk membuat interview protocol yang berisi mengenai daftar pertanyaan yang akan diajukan kepada pihak yang terkait.
Selanjutnya yaitu melakukan wawancara.
Adapun tujuan dari melakukan wawancara adalah untuk menggali informasi mengenai permasalah yang dialamin oleh ibu hamil baik melakukan wawancara oleh ibu hamil ataupun tenaga kesehatan seperti bidan dan dokter.
Analisa Analisa Certainty Factor(CF) berguna untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti.
Metode certainty factors ini hanya bisa mengolah dua bobot dalam sekali Untuk bobot yang lebih dari 2 banyaknya, untuk melakukan perhitungan tidak terjadi masalah apabila bobot yang dihitung teracak, artinya tidak ada aturan untuk mengkombinasikan bobotnya, karena untuk kombinasi seperti apapun hasilnya akan tetap Untuk mengetahui apakah seorang pasien tersebut 165 | S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i menderita suatu penyakit atau tidak, itu dilihat dari hasil perhitungan bobot setelah semua keluhan keluhan diinputkan dan semua bobot dihitung dengan menggunakan metode certainty factors.
Pasien yang divonis mengidap penyakit jantung adalah pasien yang memiliki bobot mendekati 1 dengan keluhan-keluhan yang dimiliki mengarah kepada jenis penyakit tertentu.
Sedangkan pasien yang mempunyai bobot mendekati -1 adalah pasien yang dianggap tidak mengidap penyakit jenis tertentu, serta pasien yang memiliki bobot sama dengan 0 diagnosisnya tidak diketahui atau unknown atau bisa disebut dengan netral.
2 Metode Pengembangan Sistem Dalam pengembangan sistem ini digunakan metode Extreme Programming (XP), yaitu jenis pengembangan sistem agile sama dengan scrum.
Adapun langkahnya yaitu :
Planning Pada tahap ini yang dilakukan adalah merencakan aplikasi/sistem yang akan dibangun.
Merencanakan cakupan sistem, akan dibangun menggunakan bahasa pemrogaman apa, tampilan seperti apa dan Design Pada tahap ini dilakukan desain dari aplikasi yang akan dibangun.
Baik desain aplikasi maupun desain Desain menggunakan aplikasi seperti microsoft visio, mockup dan lain lain.
Coding Pada tahap ini yang dilakukan adalah implemtansi dari planning dan desain yang telah dilakukan.
Implementasi berupa koding dari sistem yang akan Testing Pada tahap in yang dilakukan adalah pengujian sistem yang telah berbasil dibangun.
Testing bisa dilakukan menggunakan metode black box testing dan white box testing.
3 Certainty Factor (CF) Menurut David McAllister Certainty Factor adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti.
Aturan metode Certainty Factors:
McAllister menambahkan dua faktor Certaint positif.
Aturan untuk menambahkan dua Certaint yang Aturan untuk menambahkan Certainty Factors positif dan Certainty Factors negatif lebih Aturan ini menyediakan suatu skala interval untuk Certainty Factors.
Contoh untuk fakta yang positif:
Strong suggestive (CF.
: 0.
Suggestive (CF.
: 0.
CFcombine (CFa CF.
= 0.
= 0.
Contoh untuk fakta yang negatif:
Strong suggestive (CF.
: -0.
Suggestive (CF.
: -0.
CFcombine (CFc CF.
= -0.
8 * -0.
Contoh untuk fakta yang positif dan negatif:
Certainty factor adalah 0.
88 (CF.
Certainty factor against adalah 0.
90 (CF.
CF(H,E) = MB(H,E) - MD(H.
E) CF(H,E) : certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala .
Besarnya CF berkisar antara Ae1 sampai dengan 1.
Nilai Ae1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kerpercayaan mutlak.
MB(H,E) : ukuran kenaikan kepercayaan.
easure of increased belie.
terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E) : ukuran kenaikan ketidakpercayaan .
easure of increased disbelie.
terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E Bentuk dasar rumus certainty factor sebuahaturan JIKA E MAKA H adalah seperti ditunjukkan oleh persamaan 2 berikut:
CF(H,.
= CF(E, .
*CF(H,E) Dimana CF(E,.
: certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e CF(H,E) : certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, .
= 1 CF(H,.
: certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi:
CF(H, .
= CF(H.
E) Dalam aplikasinya.
CF(H,E) merupakan nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan, sedangkan CF(E,.
merupakan nilai 166 | S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i kerpercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya.
Sebagai contoh, berikut ini adalah sebuah aturan dengan CF yang diberikan oleh seorang pakar:
JIKA batuk DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin MAKA influensa.
CF: 0,7 Gambar 3.
Aktifitas Diagram Login Admin
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan UML (Unified Modelling Laguang.
Perancanagan sistem atau desain system dilakukan dengan memodelkan permasalahan dalam bentuk diagram-diagram UML sebagai berikut :
Aktifitas Input Data Admin Activitas Diagram Input data dimana admin mengelola data seperti gejala, penyakit dan solusi.
Use Case Diagram Use case diagram dibawah ini menjelaskan fungsionalitas dari Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android.
Gambar 4.
Aktifitas Mengelola data gejala Gambar 2.
Use case diagram Activity Diagram Aktifitas Diagram Login Activitas Diagram Login dimulai dengan mengaktifkan internet, setelah itu pengguna memasukan username dan password untuk masuk kedalam aplikasi.
Gambar 5.
Aktifitas Mengelola data penyakit 167 | S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i 3 Hasil Rancangan Sistem Gambar 6 Rancangan Menu Aplikasi Sistem Pakar Pada gambar 6 yang merupakan rancangan menu utama terdapat beberapa menu seperti login, logout, beranda, penyakit dan solusi, gejala, rule CF dan edukasi tentang ibu hamil.
4 Hasil Sistem Pakar Hasil Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android.
Gambar 8 Menu Konsultasi Pada hasil aplikasi berbasis android ini sistem yang dibangun adalah berbasis android dan website.
Dimana user bisa menggunakan melalui instal di android atau cukup menggunakan domain dari aplikasi sistem pakar.
KESIMPULAN
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) yang bertujau Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android ini dapat berjalan dengan baik dengan pengujian blackbox testing.
Dengan aplikasi ini kedepannya ibu hamil bisa dengan mudah untuk mengecek kondisi kesehatan dirinya menjadi lebih mudah.
DAFTAR PUSTAKA