Metode Penelitian dalam Penelitian Kesehatan

23 3.1 Metode Penelitian

Metode penelitian merupakan proses atau cara ilmiah untuk menentukan sebuah data yang akan digunakan untuk keperluan penelitian. Penelitian yang baik juga harus berdasarkan dengan metodologi penelitian yang baik pula. Dalam melakukan sebuah sebuah penelitian, dilakukan beberapa metode penelitian, berikut ini adalah beberapa metode dalam sebuah penelitian yaitu sebagai berikut :

1. Pengumpulan Data.

Berikut ini merupakan beberapa teknik yang harus digunakan untuk pengumpulan data penelitian :

a. Kegiatan observasi.

Dalam kegiatan observasi ini dilakukan dengan tinjauan langsung ke Rumah Sakit Umum Mitra Sejati Medan yang bertujuan untuk mendapatkan informasi- informasi tentang data gejala terkait dengan penyakit sinusitis yang akan digunakan untuk proses diagnosa penyakit tersebut.

Tabel 3.1 Data Gejala

No Gejala

1 Cairan kental dan berwarna

2 Cairan mengalir dari belakang tenggorokan 3 Hidung tersumbat

4 Nyeri disekitar mata, pipi, hidung atau dahi 5 Berkurangnya indra penciuman dan perasa 6 Nyeri pada telinga

Tabel 3.1 Data Gejala ( lanjutan )

No Gejala

7 Napas bau 8 Mual 9 Batuk

10 Nyeri rahang atas 11 Sulit bernafas 12 Sakit kepala 13 Demam 14 Sakit gigi

15 Telinga tersumbat b. Kepustakaan

Studi keputusan adalah salah satu elemen yang mendukung sebagai landasan teoritis peneliti untuk mengkaji masalah yang dibahas. Dalam hal ini, peneliti menggunakan beberapa sumber kepustakaan diantaranya : Buku, 18 Jurnal Nasional, dan Sumber-sumber lainya yang berkaitan dengan bidang ilmu Sistem Pakar.

3.2 Metodologi Perancangan Sistem

Metodologi Perancangan Sistem adalah suatu tahapan yang harus dilakukan setelah menganalisis sebuah masalah, pada tahapan inilah perancangan sebuah sistem dirancanakan. Salah satu cara dalam merancang atau membangun sebuah sistem adalah dengan menggunakan Metode Waterfall.

Metode waterfall adalah model yang menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensi terurut dimulai dari analisis, desain, pengkodean, pengujian dan tahap pendukung(support). Sesuai dengan rumusan masalah yang

menggunakan Classic or Waterfall Algorithm maka berikut ini adalah teknik perancangan sistem yang digunakan :

1. Analisis Masalah dan Kebutuhan

Pada tahapan analisis masalah dan kebutuhan, dilakukan dengan penelitian ke RS.U MITRA SEJATI MEDAN. Dimana penelitian tahap ini dilakukan dengan cara mencari permasalahan dan persoalan tentang mendiagnosa penyakit Sinusitis.

2. Perancangan Sistem dan Pemodelan

Tahap perancangan dan pemodelan berfokus pada struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi interface, dan detail (algoritma) prosedural.

Tahapan ini dirancanglah tampilan program dan database yang akan digunakan pada sistem. Yang sebelumnya telah dimodelkan dengan menggunakan Unified Modelling Language (UML).

3. Pengkodean

Pengkodean dilakukan dengan menterjemakan hasil perancangan dan pemodelan ke dalam bahasa pemograman berbasis web Programing agar dikenali oleh komputer agar menjadi suatu sistem yang menjadi solusi dari permasalahan untuk mendiagnosa penyakit Sinusitis.

4. Percobaan Awal

Melakukan pengujian program atau sistem yang telah dikodekan agar mengetahui bug-bug yang ada pada program atau sistem yang telah dirancang agar diperoleh sistem yang berjalan sesuai dengan yang telah dirancang sebelumnya.

5. Percobaan Akhir

Pada tahapan percobaan akhir,sistem yang telah melalui tahapan percobaan awal akan diterapkan pada user, dan dilakukan pengujian oleh user. Dalam tahap ini ditinjau pula apakah program sudah layak untuk digunakan pada RS.U MITRA SEJATI MEDAN.

6. Implementasi Sistem

Implementasi merupakan tahapan akhir setelah sistem melalui 5 tahapan sebelumnya dan layak untuk digunakan. Pada tahapan ini dilihat pula perkembangan aplikasi, dan melihat sejauh mana aplikasi atau sistem dapat bekerja dalam mendiagnosa penyakit Sinusitis.

3.3 Algoritma Sistem

Algoritma sistem merupakan langkah-langkah yang dilakukan sebuah sistem dalam memproses dan menyelesaikan suatu permasalahan. Berikut ini adalah kerangka kerja atau alur dari pemecahan permasalahan dengan menggunakan metode Certainty Factor.

Gambar 3.1 Kerangka kerja Algoritma Certainty Factor

Algoritma merupakan salah satu urutan langkah-langkah pendekatan yang dilakukan untuk membangun sebuah Sistem Pakar sehingga mendapatkan hasil yang diinginkan. Sistem Pakar yang dibangun merupakan rule based expert system yang menggunakan metode Certainty Factor. Adapun langkah-langkah metode Certainty factor antara lain :

1. Menentukan data penyakit dan gejalanya.

2. Menentukan bobot gejala.

3. Proses inferensi.

4. Mengkombinasikan niali Certainty Factor dari masing-masing kaidah.

3.3.1 Menentukan Data Penyakit dan Gejala

Pada analisis kebutuhan input dari Sistem Pakar unruk mendiagnosa penyakit Sinusitis dengan metode Certainty Factor ini yaitu berupa data gejala dari setiap penyakit, nilai kepastian MB dan nilai ketidakpastian MD. Adapun data tersebut nantinya akan diproses untuk menghasilkan kesimpulan penyakit yang dimiliki berdasarkan gejala yang akan dipilih.

Data-data dasar yang telah didapatkan digunakan dalam operasional konsultasi dan sebagai bahan untuk merepresentasikan pengetahuan. Dalam Sistem Pakar untuk mendiagnosa gejala dari penyakit Sinusitis dengan pengetahuan yang direpresentasikan menggunakan kaidah produksi. Secara umum pengetahuan tersebut akan membentuk 3 macam rule ataupun basis pengetahuan yang merepresentasikan kemampuan seorang pakar.

Berikut adalah data gejala penyakit yang dialami dan dibahas pada penelitian sebagai berikut :

Tabel 3.2 Jenis Penyakit

No Kode penyakit Penyakit Solusi

1 P1 Sinusitis kronis

 Memberikan obat semprot dekonsetan

 Pemeriksaan foto radiologi :CT scan atau rongsen

 Pemberian antibiotik spektrum luas, kartikosteroid,analgesik

 Memberikan obat antihistamin seperti levocetirizine

 Larutan saline untuk menghilangkan mukus yang tebal

Tabel 3.2 Jenis Penyakit(lanjutan)

No Kode

penyakit Penyakit Solusi

2 P2 Sinusitis

Akut

 Melakukan endoskopi hidung untuk memeriksa bagian dalam sinus secara visual

 Melakukan salah satu foto radiologi seperti CT scan atau scan MRI

 Melakukan tes laboratorium dengan menggunakan sample lendir dari hidung

 Melakukan tes alergi

 Memberikan obat seprot dekongestan

 Pemberian kortikosteroid

 Pemberian dekongestan dalam bentuk tablet

 Memberikan pereda nyeri seperti aspirin, paracetamol, atau ibuprofen

 Pemberian antibiotik spektrum luas, kartikosteroid,analgesik

 Memberikan obat antihistamin seperti levocetirizine

 Agen imunoterapi yaitu suntikan yang membantu mengurangi reaksi tubuh terhadap alergi tertentu.

 Operasi untuk memperbaiki kelainan pada septum hidung dan penumpukan cairan pada sinus.

3.3.2 Menentukan Gejala Penyakit

Berikut ini adalah data gejala yang dialami dan yang akan dibahas pada penelitian sebagai berikut :

Tabel 3.3 Gejala Penyakit No Kode gejala Nama Gejala

Penyakit

P1 P2

1 G01 Cairan kental dan berwarna  

2 G02 Cairan mengalir dari belakang tenggorokan

 

3 G03 Hidung tersumbat  

4 G04 Nyeri disekitar mata, pipi, hidung atau dahi

 5 G05 Berkurangnya indra penciuman dan

perasa



6 G06 Nyeri pada telinga 

7 G07 Nafas bau 

8 G08 Mual 

9 G09 Batuk  

10 G10 Nyeri rahang atas  

11 G11 Sulit bernafas 

12 G12 Sakit kepala  

13 G13 Demam 

14 G14 Sakit gigi 

15 G15 Telinga tersumbat 

3.3.3 Menentukan Basis Aturan Penyakit

Dari data tabel gejala penyakit diatas maka peneliti dapat menyimpulkan rule sebagai berikut :

P1 ( Sinusitis Kronis)

Rule 1 : IF cairan kental dan berwarna AND cairan mengalir dari belakang tenggorokan AND hidung tersumbat AND batuk AND nyeri rahang atas AND sakit kepala

THEN Pasti = 1

Rule 2 : IF cairan kental dan berwarna AND cairan mengalir dari belakang tenggorokan AND hidung tersumbat THEN Kemungkinan Besar = 0.6

Rule 3 : IF hidung tersumbat AND batuk THEN Kemungkinan = 0.4

Rule 4: IF nyeri rahang atas AND sakit kepala THEN Pasti Tidak = 0 P2 ( Sinusitis Akut)

Rule 1 : IF cairan kental dan berwarna AND cairan mengalir dari belakang tenggorokan AND hidung tersumbat AND nyeri disekitar mata, pipi, hidung atau dahi AND berkurangnya indra penciuman dan perasa AND nyeri pada telinga AND nafas bauAND mual AND batuk AND nyeri rahang atas AND sulit bernafas AND demam AND sakit kepala AND demam AND sakit gigiAND telinga tersumbat THEN Pasti =1 Rule 2: IF cairan kental dan berwarna AND hidung tersumbat AND berkurangnya indra penciuman dan perasa THEN Kemungkinan Besar = 0.6

Rule 3 : IF nyeri disekitar mata, pipi, hidung atau dahi AND nyeri pada telinga AND nafas bau THEN Kemungkinan = 0.4

Rule 4 : IF mual AND batuk AND nyeri rahang atas THEN Pasti Tidak = 0

Rule 5 : IF cairan mengalir dari belakang tenggorokan AND sulit bernafas AND demam THEN Hampir Pasti = 0.8

Rule 6 : IF sakit kepala AND telinga tersumbat THEN Tidak Tahu = 0.2 Rule 7 : IF batuk AND sakit gigi THEN Pasti Tidak

3.3.4 Menentukan Nilai MB dan MD

Sebelum melakukan proses perhitungan menggunakan metode Certainty Factor maka terlebih dahulu menghitung nilai Measure of Belife (MB) dan Measure of Disbelife (MD) yang diperoleh dari tingkat keyakinan pakar tentang penyakit THT yang nantinya akan dijadikan nilai pada setiap gejala terhadap jenis penyakit

Diketahui data jumlah dan total penderita penyakit : P1 (Sinusitis Kronis) = 10 pasien

P2 (Sinusitis Akut ) = 10 pasien Total penderita penyakit = 20 pasien

Untuk melakukan perhitungan nilai MB dan MD maka terlebih dahulu menentukan nilai P(H) atau probabilitas dari setiap penyakit yang terdapat pada rumus 2.4.

1. Menentukan nilai P(H) setiap penyakit : 𝑃(𝐻, 𝐸1) =𝑃(𝐻)

𝑃(𝐸) =10

20= 0.5

𝑃(𝐻, 𝐸2) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) =10

20= 0.5

Setelah mendapatkan hasil probabilitas dari setiap penyakit, maka tahapan selanjutnya adalah menghitung nilai probabilitas dari setiap gejala dengan menggunakan rumus 2.4 maka diperoleh hasil sebagai berikut :

2. Menentukan nilai P(H) setiap gejala : P1 =Sinusitis Kronis (10)

P(H, E1) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E2) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E3) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E4) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E5) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 6

10= 0,6

P(H, E6) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 6

10= 0,6

P2 = Sinusitis Akut (10)

P(H, E1) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E2) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E3) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E4) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E5) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E6) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 6

10= 0,6

P(H, E7) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E8) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E9) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 6

10= 0,6

P(H, E10) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 6

10= 0,6

P(H, E11) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E12) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8

P(H, E13) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E14) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 7

10= 0,7

P(H, E15) =𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)= 8

10= 0,8 3. Menentukan nilai MB[H,E]

Pada tahapan sebelumnya telah diketahui nilai probabilitas dari setiap gejala, maka tahapan selanjutnya adalah menghitung niali MB dengan menggunakan rumus 2.2, maka diperoleh hasil sebagai berikut :

PI = Sinusitis Kronis

MB(H, E1) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E2) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E3) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E4) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E5) =max[ 0.6,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.6 − 0.5

1 − 0.5 = 0.2

MB(H, E6) =max[ 0.6,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.6 − 0.5

1 − 0.5 = 0.2

P2 = Sinusitis Akut

MB(H, E1) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E2) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.7 − 0.5

1 − 0. = 0.4

MB(H, E3) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E4) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E5) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E6) =max[ 0.6,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.6 − 0.5

1 − 0.5 = 0.2

MB(H, E7) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E8) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E9) =max[ 0.6,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 =0.6 − 0.5

1 − 0.5 = 0.2

MB(H, E10) =max[ 0.6,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 = 0.6 − 0.5

1 − 0.5 = 0.2

MB(H, E11) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 = 0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E12) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 = 0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

MB(H, E13) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 = 0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E14) =max[ 0.7,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 = 0.7 − 0.5

1 − 0.5 = 0.4

MB(H, E15) =max[ 0.8,0.5] − 0.5

max[1,0] − 0.5 = 0.8 − 0.5

1 − 0.5 = 0.6

4. Menentukan nilai MD[H,E]

Setelah melakukan perhitungan MB, maka selanjutnya dilakukan perhitungan nilai MD dengan menggunakan rumus 2.3, maka diperoleh hasil sebagai berikut : P1 = Sinusitis Kronis

MD(H, E1) =min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E2) =min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E3) =min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E4) =min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E5) =min[ 0.6,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E6) =min[ 0.6,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

P2 = Sinusitis Akut

MD(H, E1) =min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E2) =min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E3) =min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E4) =min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E5) =min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E6) =min[ 0.6,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E7) =min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E8) =min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E9) =min[ 0.6,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E10) = min[ 0.6,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E11) = min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E12) = min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E13) = min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E14) = min[ 0.7,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0

MD(H, E15) = min[ 0.8,0.5] − 0.5

min[0] − 0.5 =0.5 − 0.5 0 − 0.5 = 0 5. Menentukan Nilai CF (Certainty Factor)

Setelah melakukan perhitungan nilai MB dan MD maka akan didapatkan hasil nilai CF. Berikut ini pengentahuan dasar tentang gejala penyakit Sinusitis beserta nilai bobot CF yang diperoleh dari rumus 2.1 sebagai berikut :

Tabel 3.5 Penentuan Nilai CF Pakar Nama

Penyakit

Kode Gejala

Nama Gejala

Penyakit MB MD CF

Sinusitis Kronis

G01 Cairan kental dan berwarna 0.6 0 0.6 G02 Cairan mengalir dari

belakang tenggorokan

0.4 0 0.4

G03 Hidung tersumbat 0.4 0 0.4

G09 Batuk 0.6 0 0.6

G10 Nyeri rahang atas 0.2 0 0.2

G12 Sakit kepala 0.2 0 0.2

Sinusitis Akut

G01 Cairan kental dan berwarna 0.6 0 0.6 G02 Cairan mengalir dari

belakang tenggorokan

0.4 0 0.4

G03 Hidung tersumbat 0.6 0 0.6

G04 Nyeri disekitar mata, pipi, hidung atau dahi

0.6 0 0.6

G05 Berkurangnya indra penciuman dan perasa

0.4 0 0.4

G06 Nyeri pada telinga 0.2 0 0.2

G07 Nafas bau 0.6 0 0.6

G08 Mual 0.4 0 0.4

G09 Batuk 0.2 0 0.2

G10 Nyeri rahang atas 0.2 0 0.2

G11 Sulit bernafas 0.4 0 0.4

G12 Sakit kepala 0.6 0 0.6

G13 Demam 0.4 0 0.4

G14 Sakit gigi 0.4 0 0.4

G15 Telinga tersumbat 0.6 0 0.6

3.3.5 Menyelesaikan Masalah Menggunakan Metode CF

Pada pengujian analisa yang dilakukan, seorang pasien berkonsultasi mengenai gejala-gejala Sinusitis dan pasien mengalami beberapa gejala sebagai berikut :

Tabel 3.6 Data kasus Kode

gejala

Gejala Penyakit Kondisi

G01 Cairan kental dan berwarna Kemungkinan besar G02 Cairan mengalir dari belakang tenggorokan Kemungkinan

G03 Hidung tersumbat Kemungkinan besar

Tabel 3.6 Data kasus ( lanjutan ) Kode

gejala

Gejala Penyakit Kondisi

G04 Nyeri disekitar mata, pipi, hidung atau dahi Kemungkinan besar G05 Berkurangnya indra penciuman dan perasa Kemungkinan

G06 Nyeri pada telinga Tidak

G7 Nafas bau Kemungkinan besar

G8 Mual Kemungkinan

G9 Batuk Kemungkinan besar

G10 Nyeri rahang atas Tidak

G11 Sulit bernafas Kemungkinan

G12 Sakit kepala Kemungkinan besar

G13 Demam Kemungkinan

G14 Sakit gigi Kemungkinan

G15 Telinga tersumbat Kemungkinan besar

Berdasarkan data gejala penyakit yang dialami pasien, dapat dilihat bahwa pada proses mendiagnosa penyakit Sinusitis yang diderita oleh pasien memiliki gejala-gejala dari penyakit yang berbeda, dari gejala-gejala tersebut nantinya dapat diketahui penyakit yang diderita oleh pasien tersebut berdasarkan tingkat kepakaran seorang ahli/pakar yang menangani kasus tersebut, dengan melakukan perhitungan dengan menggunakan rumus 2.5 agar mendapatkan nilai CF berdasarkan gejala-gejala yang diderita oleh pasien.

Tabel 3.7 Data Nilai CF Gejala Pasien Kode

Penyakit

Kode

Gejala Jawaban CF

User CF Pakar

Nilai CF

P1 G01 Pasti 1 0.6 0.6

G02 Tidak 0.2 0.4 0.08

G03 Kemungkinan besar 0.6 0.4 0.24

P2 G04 Kemungkinan besar 0.6 0.6 0.36

G05 Tidak 0.2 0.4 0.08

G08 Pasti 1 0.4 0.4

G09 Kemungkinan 0.4 0.2 0.08

Proses perhitungan metode CF menggunakan Cfcombine dengan menggunakan rumus 2.6 dan rumus 2.7. Berikut merupakan perhitungan nilai CF dari salah satu kasus yang terdapat pada tabel data kasus sesuai dengan gejala penyakit.

1. Perhitungan CF pada penyakit sinusitis Kronis(P1) Gejala yang terindentifikasi pada P1 adalah (G1+G2+G3)

Cfcombine(CFgejala 1,CFgejala2,) = CFgejala 1+CFgejala2 +CFgejala3 * (1-CFgejala1)

= 0.6 + 0.0.8 + 0.24*(1-0.6)

= 0.6 + 0.0.8 + 0.24 * (0.4)

= 0,776

Maka nilai presentase pada penyakit sinusitis kronis (P) yang diperoleh melalui rumus 2.8 adalah 0,776 x 100 = 77, 6 %

2. Perhitungan CF pada penyakit Sinusitis Akut (P2)

Gejala yang teridentifikasi pada P2 adalah (G4 +G5+G8+G9) Cfcombine(CFgejala 4,CFgejala5,) = CFgejala 4+CFgejala5 * (1-CFgejala4)

= 0.36 + 0.08 *(1-0.36)

= 0.36 + 0.08* (0.64) CF0ld = 0,411

Cfcombine(CFold,CFgejala8,) = CFold+CFgejala8 * (1-CF0ld)

= 0.411 + 0.4 * (1-0,411)

= 0.411 + 0.4 * (0.589)

= 0.646

Cfcombine(CFold,CFgejala9,) = CFold+CFgejala9 * (1-CF0ld)

= 0.646 + 0.02* (1-0.646)

= 0.646 + 0.02* (0,354)

= 0,7168

Maka nilai presentase pada penyakit Sinusitis Akut (P2) adalah 0,7168 x 100 adalah 71,68 %

3.3.6 Hasil Diagnosa Penyakit Sinusitis

Berdasarkan perhitungan menggunakan menggunakan metode Certainty Factor pada kasus diatas maka disimpulkan bahwa pasien mengalami penyakit THT dengan jenis penyakit Sinusitis Kronis dengan tingkat probabilitas 0.776 atau dengan presentase 77.6% dan jenis penyakit Sinusitis Akut dengan tingkat probabilitas 0.7168 atau dengan presentasi 71.68% . Adapun solusi dalam penyembuhan penyakit Sinusitis Akut antara lain menyemprotkan obat dekongstan dan mengonsumsi antibiotik jenis kartikosteroid, dan analgesik serta mengonsumsi obat antihistamin seperti levocetirizine jika disertai dengan alergi dan oprasi sinus akan dilakukan jika pengobatan dan terapi yang dilakukan tidak menunjukan perubahan dalam 3 bulan berturut-turut