## Akurasi dalam Mendeteksi Penyakit Kulit Menular menggunakan gabungan Metode Forward Chaining dengan Certainty Factor
Deosa Putra Caniago 1 , Sumijan 2 , Julius Santony 3
1 Jl. Raya Lubug Begalung, Lubuk Begalung Nan XX
2 Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang 2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
E-mail : deozaofficial@gmail.com , soe@upiyptk.org , juliussantony@yahoo.co.id

## Abstract
The skin becomes the outermost protective organ for humans who most frequently interact, interactions that occur are also safe such as interactions with bacteria, viruses, fungi and parasites. This bad one can make disease. Skin diseases are often considered to be common, but in some cases skin diseases can be dangerous and deadly, further skin diseases can be contagious. Dermatologist specialists make sufferers reluctant to take part in health care. From these problems the Expert System (Expert System) was built to help patients determine the type of skin disease and the right treatment for this disease quickly based on the  symptoms  felt  by  the  patient.  In  supporting  the  development  of  this  application  using  the  Forward Chaining  (FC)  Method  for  tracking  of  symptoms  received  by  patients  in  the  form  of  questions,  further tracing will be processed using the Certainty Factor (CF) Method to determine the value of confidence of the type of illness suffered by the patient. The results of this study can display the types of infectious skin diseases suffered by patients, solutions and treatment of patients as well as the calculation of the Certainty Factor Algorithm (CF) the value of confidence of the type of infectious skin disease suffered. From the results  of  CF  skin  disease  patients  can  determine  the  initial  steps  that  correspond  to  infectious  skin diseases using the Expert System for Communicable Skin Diseases.
Keywords: Detection, Expert System, Infectious Skin Disease, Forward Chaining, Certainty Factor

## Abstrak
Kulit menjadi organ pelindung terluar bagi manusia yang paling sering berinteraksi, interaksi yang terjadi tidaklah selalu aman seperti interaksi pada bakteri, virus, jamur dan parasit. Interaksi yang buruk ini yang dapat  menjadikan  terjadinya  penyakit  kulit.  Penyakit  kulit  sering  kali  dianggap  lumrah  terjadi,  namun dalam  beberapa  kasus  penyakit  kulit  dapat  menjadi  berbahaya  dan  mematikan  ,  terlebih  lagi  penyakit kulit  dapat  menular.    Kurangnya  ketersediaan  tenaga  medis  khususnya  dokter  spesialis  penyakit  kulit membuat  penderita  enggan  dalam  memeriksa  kesehatan  kulitnya.  Dari  permasalahan  tersebut  maka dibangunlah  sebuah  Sistem  Pakar  ( Expert  System )  dalam  membantu  pasien  menentukan  jenis  penyakit kulit dan penanganan yang tepat bagi penyakit tersebut dengan cepat berdasarkan gejala yang diarasakan oleh  pasien  tersebut.  Dalam  mendukung  pembangunan  aplikasi  ini  menggunakan  Metode Forward Chaining (FC) untuk penelusuran dari gejala – gejala yang dirasakan pasien  dalam bentuk pertanyaan, selanjutnya  penelusuran  tersebut  akan  diolah  menggunakan  Metode Certainty  Factor (CF)  untuk menentukan nilai keyakinan dari jenis penyakit kulit yang diderita oleh pasien. Hasil penelitian ini dapat menampilkan jenis penyakit kulit menular yang diderita oleh pasien, solusi dan penanganan pasien serta dilakukan perhitungan Algoritma Certainty Factor (CF) nilai keyakinan dari jenis penyakit kulit menular yang  diderita.  Dari  hasil  CF  pasien  penyakit  kulit  menular  dapat  menentukan  langkah  awal  yang  tepat dalam menangani penyakit kulit menular menggunakan aplikasi Sistem Pakar Penyakit Kulit Menular.
Kata Kunci : Deteksi, Sistem Pakar ,Penyakit Kulit Menular, Forward Chaining., Certainty Factor

## Pendahuluan

## Latar Belakang
Kemajuan  dari  teknologi  komputer  yang  pesat pada  saat  ini  sangat  membantu  manusia  dalam segala  bidang  salah  satunya  pada  dunia  kesehatan. Kulit  manusia  menjadi  organ  terluar  sekaligus terluar  pada  tubuh  manusia  di  mana  1,5  hingga  2 meter  dengan  bobot  15%  dari  berat  badan keseluruhan,  yang  tersusun  pada  3  lapisan  yaitu epidermis,  dermis  dan  hipodermis [1]. Sehingga menjadikan kulit sebagai organ pelindung pertama bagi  manusia  dari  berbagai  macam  interaksi  yang terjadi.  Interaksi  yang  terjadi  pada  kulit  ini  tidak selalu  aman,  contohnya  interaksi  bakteri,  jamur, virus dan parasit.
Penyakit kulit adalah suatu kondisi yang terjadi pada  lapisan  luar  tubuh  manusia  yang  mengalami masalah  seperti  iritasi  atau  meradang,  dimana kondisi  tersebut  biasanya  menyebabkan  kulit menjadi  gatal,  bersisik,  perih,  memerah  bahkan mati  rasa  dan  cacat.  Sebagaian  dari  penyakit  kulit ini  bisa  bersifat  sementara,  namun  dalam  kondisi lain bisa jadi permanen dan terus menerus kambuh [2] .
Sistem  Pakar  adalah  suatu  sistem  yang berbasiskan komputer yang memanfaatkan pengetahuan,  fakta  beserta  tekhnik  penalaran  dari seorang  pakar  untuk  memecahkan  masalah  pada bidang  tertentu  yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh orang awam [3]. Sistem pakar ini memberikan nilai lebih  dari  teknologi  dalam  bidang  kesehatan  pada penelitian  ini  sehingga  dapat  dijadikan  alternatif kedua  setelah  dokter  spesialis  untuk  pengambilan keputusan, yang pada dasarnya merupakan kondisi yang  mungkin  saja  terjadi  berdasarkan  data  yang akurat [4].
Kurangnya informasi yang bisa diperoleh pasien berkaitan  penyakit  kulit  yang  diderita  dikarenakan banyak faktor, yaitu biaya yang mahal, ketersediaan  dokter  yang  terbatas  hingga  waktu yang tidak tepat menyebabkan pasien tidak mampu menentukan  jenis  penyakit  kulit  yang  berdampak pada  kesalahan  pada  penanganan  pertama  yang dapat  dilakukan  pada  penyakit  kulit  menular tersebut.
Dengan  berkembangnya  permasalahan  yang ada,  memberikan  peluang  untuk  membuat  suatu aplikasi  Sistem  Pakar  mendeteksi  Penyakit  Kulit Menular  dengan  memanfaatkan  kepakaran  dari seorang  dokter  spesialis  penyakit  kulit  kelamin
untuk  selanjutnya  diolah  dan  dibuatkan  sebuah sistem aplikasi.
Forward  Chaining adalah  salah  satu  mesin inferensi  yang  digunakan  dalam  Sistem  Pakar, metode  ini  nantinya  akan  melakukan  penelusuran melalui penalaran dari suatu masalah kepada solusi [5]. Pemanfaatan metode Forward Chaining telah banyak  dilakukan  pada  berbagai  bidan  salah satunya  penelitian  tentang  mendeteksi  penyakit kulit  menggunakan  metode Forward  Chianing dengan  memanfaatkan  10  data  penyakit  kulit beserta 12 gejala yang ada [6] .
Certainty  Factor adalah  suatu  metode  yang dapat  digunakan  dalam  menentukan  tingkat kepastian dalam suatu fakta yang ada. Sebelumnya penelitian  tentang Certainty  Factor juga  telah dilakukan  salah  satunya  yaitu  dalam  menentukan tingkat    kepastian  penyakit  usus  dengan  nilai akurasi  sebesar  98.46%  dengan  5  data  penyakit beserta 25 gejala penyakit [7] .
Penelitian  yang  dilakukan  diharapkan  dapat membantu  dalam  menentukan  dini  dari  jenis penyakit kulit menular sehingga dapat memberikan  solusi  dan  pengobatan  penyakit  kulit menular  dengan  tingkat  keyakinan,  khususnya pada  RSUD  Curup  Bengkulu  dalam  memberikan pertolongan  pertama  dengan  tepat  sebelum ditangani oleh dokter atau tim kesehatan.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang dari masalah yang ada, maka  pada  penelitian  ini  dapat  dibuat  rumusan masalah sebagai berikut;
1. Bagaimana  perancangan  Sistem  Pakar  dapat mendeteksi penyakit kulit menular berbasiskan  website  (studi  kasus  di  RSUD Curup,Bengkulu) ?
2. Bagaimana  aplikasi  Sistem  Pakar  dengan motode Forward  Chaining dan Certainty Factor dapat    membantu  mendeteksi  dini penderita  penyakit  kulit  menular  dalam mendapatkan solusi dan pengobatan ?

## Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk;
1. Merancang  aplikasi  Sistem  Pakar  pedeteksi penyakit kulit menular berbasiskan web.
2. Menerapkan  dan  menguji  metode  gabungan Forward  Chaining dengan  Certainty  Factor dalam  memberikan  diagnosis  penyakit  kulit, menular, cara pencegahan dan pengobatannya.
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS

## Tinjauan Pustaka

## Penyakit Kulit Menular
Penyakit  kulit  termasuk  penyakit  yang  umum terjadi dan dapat muncul secara tak terduga. Yaitu suatu  kondisi  yang  terjadi  pada  saat  lapisan  luar tubuh  mengalami  masalah  seperti  iritasi  dan meradang.  Sehingga  menyebabkan  kulit  terjangkit menjadi  gatal,  bersisik,  memerah,  luka  hingga cacat.  Banyak  faktor  yang  menyebabkan  kulit terjangkit  penyakit  kulit  menular,  diantaranya infeksi  bakteri,  virus,  jamur  dan  parasit.  Dalam diagnosis  penyakit  kulit  sangatlah  complex  karena bisa  jadi  beberapa  penyakit  memiliki  gejala  yang sama  sehingga  memerlukan  seorang  pakar  dalam bidang  dermatology [8] . Berikut  ini  adalah jenis  – jenis dari penyakit kulit menular :
1. Verisella;  Merupakan  penyakit  kulit  yang biasa dikenal dengan cacar air, disebabkan oleh virus varicella zozter , di mana kondisi kulit  penderita  akan  mengalami  ruam merah pada bagian perut atau punggung
2. Skabies;  Kondisi  kulit  yang  ditandai dengan  munculnya  rasa  sangat  gatal  di kulit  terutama  pada  malam  hari,  dengan
timbulnya  ruam  bintik  –  bintik  yang menyerupai jerawat atau berbentuk lepuhan  kecil  yang  bersisik,  kondisi  ini merupakan  dampak  adanya  tungau  yang bersarang pada kulit penderita.
3. Herpes  Zozter;  Nama  lain  dari  Cacar  Api, penyakit  kulit  menular  yang  disebabkan oleh  virus  dari  Varicella-zoster,  dapat menular  melalui  kontak  langsung,  dengan gejala  awal  kulit  terasa  terbakar  sampai bintil/ruam merah muncul pada permukaan kulit,  dan  terus  muncul  mengikuti  pola sumsum tulang belakang sehingga membentuk  pola  seperti  pita  mengikuti aliran saraf yang terlibat.
4. Tinea  Korporis;  Penyakit  kulit  yang disebabkan oleh dermatofi atau jamur kulit. Yang menyebabkan ruam melingkar kemerahan atau keperakan pada kulit.
5. Pitriasis Versicolor; Penyakit yang
disebabkan oleh  infeksi dari  jamur Malassezia  pada  kulit  yang  umum  terjadi,
infeksi  ini  menggangu  pigmen  kulit  yang membuat bercak dengan warna yang lebih terang  atau  lebih  gelap  pada  kulit.  Infeksi ini  akan  muncul  secara  berlahan  dengan rasa  gatal  sehingga  membentuk  bercak yang lebih besar.
6. Tinea Pedis; Infeksi jamur yang menimbulkan  gejala  berupa  ruam  bersisik pada  sela  –  sela  jari  kaki,  sangat  bersiko pada  orang  yang  kurang  memperhatikan masalah  kebersihan  kaki,  seperti  jarang mengganti  kaos  kaki  atau  menggunakan sarana umum kondisi ini dapat memperburuk  keadaan  dan  dapat  memicu peradangan pada kelenjar getah bening.
7. Morbus Hansen; Penyakit yang disebabkan  oleh  bakteri  Mycobacterium leprae, yang menyerang saraf tepi (primer) dari kulit dan jaringan tubuh lainnya.
8. Impetigo;  Infeksi  kulit  yang  disebabkan oleh  bakteri    membentuk  lepuhan  – lepuhan kecil pada kulit  yang berisi nanah (pustula).

## Sistem Pakar
Sistem  Pakar  merupakan  salah  satu  bidang  ilmu komputer yang mendayagunakan perangkat computer  sehingga  mampu  berprilaku  cerdas layaknya  manusia [9] .  Terdapat  2  bagian  utama pada  Sistem  pakar  dalam  melakukan  pengolahan pada yaitu lingkungan pengembangan ( development environment ) dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ) yang terlihat pada Gambar1.
Gambar 1. Arsitektur dari Sistem Pakar
Metode Forward Chaining
Forward  Chaining (FC)  adalah  metode  pada Sistem  Pakar  dalam  melakukan  penalaran  yang dimulai  dari  fakta  yang  ada  untuk  mendapatkan kesimpulan  dari  fakta  tersebut.  Yaitu  dengan melakukan  pencocokan  premis  dengan  fakta  yang ada  untuk  mendapatkan  fakta  baru  dan  seterusnya hingga  tercapai goal atau    hingga  tidak  ada  lagi premis  yang  cocok  dengan  fakta  yang  diketahui maupun  fakta  yang  diperoleh [10] .  Yang  terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Proses FC
Langkah dalam FC [11] .
1. Definisi masalah berdasarkan pengetahuan
2. Definisi data input ( sympthoms )
3. Definisi struktur pengendalian data ( rule )
4. Penulisan awal pada basis data
5. Uji performa system
6. Pengembangan system
7. Evaluasi

## Metode Certainty Factor
Certainty  Factor (CF)  adalah  metode  yang digunakan  untuk  membuktikan  apakah  suatu  fakta yang  ada  bernilai  pasti  atau  tidak  dalam  tampilan persentase.  Dalam  proses  pengolahan  metode tersebut  digunakan  rumus sebagai  pada  persamaan (1) berikut [12] .
CF(Rule)=MB(H, E)-MD(H, E) (1) 1 P(H)=1
MB(H, E)={ max⁡[𝑝( 𝐻 | 𝐸 ),𝑝(ℎ)−𝑝(ℎ) max[1,0]−𝑝(ℎ)
1
P(H)=0
MD(H, E)={ ⁡ min⁡[𝑝( 𝐻 | 𝐸 ),𝑝(ℎ)−𝑝(ℎ) min[1,0]−𝑝(ℎ)
Dimana : CF( rule ) = Faktor kepastian MB(H, E) = Measure of bealief, (ukuran dari nilai
kepastian) terhadapat nilai hipotesis H, jika diberikan
evidence E (antara nilai 0 dan 1). MD(H,  E)  = Measure  of  disbealief, (ukuran  dari nilai  ketidakpercayaan)  terhadap
evidence H, jika diberikan evidence E (antara nilai 0 dan 1). P(H) = probabilitas kebenaran nilai hipotesis dari H.
P(H|E)  =  probabilitas  bahwa  H  bernilai  benar karena E.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan suatu kerangka pemikiran yang menjadi gambaran dari langkah – langkah  kerja  yang  diharapkan  bisa  tercapai. Metode penelitian yang dilakukan pada peneltian kali ini adalah sebagai berikut;
a. Riset Lapangan
Dilakukan  pengumpulan  data  rekam medis  pasien  pada  poli  kulit  di  RSUD
Curup Bengkulu, dan Wawancara
bersama  dokter  spesialis  penyakit  kulit dr. Ridiyah Nandasari, Sp.KK.
b. Riset Pustakaan
Dengan  melakukan  kajian  terhadap literatur,  yaitu  membaca,  mengulas  dan menemukan kesimpulan berkaitan,,.. penelitan  dari  sumber  bacaan  buku, jurnal,  media  internet  yang  berkaitan dengan  Penyakit  Kulit  Menular,  Metode Forward Chaining dan Certainty Factor.
Kerangka  Penelitian  yang  digunakan  dapat dilihat pada gambar 3 berikut;
Identifikasi Ruang Lingkup Masalah Menentukan Tujuan Pengujian Sistem Perhitungan nilai kepastian dengan Metode Certainty Factor Pembentukan Rule dengan Metode Forward Chaining Analisis dan Perancangan Mempelajari Literatur dan Pengumpulan Data Hasil dan Pembahasan

## Gambar 3. Kerangka Kerja
Uraian dari kerangka kerja diatas, sebagai berikut;
1. Identifikasi  Ruang  Lingkup  Masalah  Pada tahap ini dilakukan untuk menjaga
konsistensi  dari  penelitian,  sehingga  lebih terarah  dan  tercapai  tujuan  penelitian  yang diharapkan.  Dengan  memahami  masalah maka dapat ditentukan langkah penyelesaiannya untuk hasil terbaik.
2. Menentukan  Tujuan  Dari  masalah  yang muncul ditentukan tujuan dari penelitian yang dilakukan,  yaitu  merancang  suatu  aplikasi Sistem  Pakar  mendeteksi  dini  penyakit  kulit menular dengan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor.
3. Mempelajari Literatur dan Pengumpulan data. Literatur  menjadi  sumber  acuan  dalam aktivitas penelitian, dari sumber bacaan yang berkaitan  tentang  penelitian,  setelah  itu dilakukan  pengumpulan  data  yang  terkait penelitan  berupa  rekam  medis  pasien  poli kulit  di  RSUD  Curup  serta  wawancara kepada dokter spesialis penyakit kulit.
4. Analisis  dan  Perencanaan dilakukan  aktivitas analisis kebutuhan sistem yang akan dibangun, berupa rancangan tampilan sampai
dengan rancangan file dari system. Sehingga pasien  dapat  dengan  mudah  melakukan konsultasi  menggunakan  sistem  yang  di rancang.
5. Pembentukan rule dengan  metode Forward Chaining Data yang dikumpulkan dari pakar akan  diolah  menjadi  serangkaian  aturan menggunakan  metode Forward  Chaining , dalam  proses  ini  intinya  memindahkan  pola fikir dari pakar kedalam sebuh sistem.
6. Perhitungan  nilai  kepastian  dengan  metode Certainty Factor Setelah terbentuknya aturan tadi,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan menggunakan  metode Certainty  Factor
untuk  menentukan  nilai  kepastian  dari  jenis penyakit kulit yang diderita.
7. Pengujian Sistem Dilakukan pengujian sistem, dari data real kedalam sistem.
8. Hasil  dan  Pembahasan  Penjelasan  terhadap ke akuratan aplikasi yang dirancang, sehingga  memberikan  hasil  yang  sama dengan  hasil  manual.  Dan  Sistem  Pakar Penyakit  Kulit  Menular  ini  layak  untuk digunakan.

## Analisis dan Perancangan Sistem

## Analisis Masalah
Dengan  adanya  pengetahuan  dasar  tentang penyakit kulit menular memberikan kemudahan dalam menentukan langkah pertama  penanganan  jenis  penyakit  kulit menular, karena hampir  setiap manusia pernah menderita  penyakit  kulit.  Dengan  dokter  ahli penyakit  kulit  sebagai  manusia  memilik keterbatasan  dalam  memberikan  informasi, seperti  halnya  lelah,  emosi  yang  tidak  stabil mampu mempengaruhi pengambilan keputusan.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut maka  dicari  solusi  melalui  Sistem  Pakar  ini mampu menjadi alternatif solusi untuk membantu  masyarakat  dalam  memberikan informasi jenis penyakit kulit serta solusi yang tepat dan akurat.
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS

## Analisis Penyakit dan Gejala
Langkah  awal  yang  dapat  digunakan  dalam pengembangan Sistem Pakar ini adalah dengan mengidentifikasikan  permasalahan  yang  dikaji. Masalah  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  jenis  penyakit  kulit  menular  berserta diagnosis  penyakit  tersebut.  Adapun  data sampel  yang  digunakan  yaitu  8  Jenis  penyakit kulit  menular  yang  paling  sering  diderita  pada RSUD Curup Bengkulu.
Tabel 1: Data Penyakit
NO Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Verisella 2 P02 Skabies 3 P03 Herpes Zozter 4 P04 Tinea Korporis 5 P05 Pitriasis Versicolor 6 P06 Tinea Pedis 7 P07 Morbus Hansen 8 P08 Impatigo
Pada  Sistem  Pakar  penyakit  kulit  menular terdapat 8 jenis penyakit dengan kode P01-P08.

## Analisis Tabel Keputusan
Penyakit  kulit  menular  memiliki  beberapa gejala yang biasa menandai jenis penyakit yang terjangkit,  pada  penelitian  penyakit  kulit menular ini didapati 40 gejala yang menyertai 8 penyakit tersebut, seperti pada tabel 2.

## Tabel 2: Data Gejala
NO Kode Nama Gejala 1 G01 Demam 2 G02 Muncul bintik – bintik yang berisi cairan (Vesikula) 3 G03 Pusing kepala 4 G04 Terdapat Nyeri Tenggorokan 5 G05 Banyak terdapat di badan, muka, kepala dan ektermitas. 6 G06 Kulit terasa gatal saat malam hari 7 G07 Muncul Kemerahan 8 G08 Kulit terjangkit bersisik halus 9 G09 Terdapat tungau 10 G010 Terdapat di sela – sela kaki, tangan, alat kelamin, pinggang dll 11 G011 Badan lemas 12 G012 Terdapat nyeri kepala 13 G013 Muncul gelembung (veskula) yang berkelompok 14 G014 Menyerang satu sisi tubuh saja (unilateral) 15 G015 Sering terjadi nyeri pada sendi (neuralgi) setelah sehat. 16 G016 Kulit terasa gatal 17 G017 Kulit menebal dengan lingkaran – lingkaran 18 G018 Kulit terjangkit bersisik dan meradang 19 G019 Kulit terjangkit lembab dan berair 20 G020 Muncul ruam kulit yang melingkar kemerahan atau keperakan. 21 G021 Terdapat rasa gatal yang ringan 22 G022 Lokasi pada dada, punggung, leher, lengan atas, selangkangan 23 G023 Terdapat bercak warna putih, kemerahan atau kecoklatan 24 G024 Tampak bercak bertumpuk atau bulat – bulat. 25 G025 Semakin terlihat jika berjemur 26 G026 Terdapat luka pada sela jari atau kuku jari 27 G027 Muncul bau tidak sedap 28 G028 Bercak di sela – sela jari kaki maupun tangan 29 G029 Sering berada di tempat yang lembab dan berair. 30 G030 Sering menyerang di sela jari IV & V dan III & IV 31 G031 Terdapat bercak putih atau kemerahan yang mati rasa NO Kode Nama Gejala 1 G01 Demam 2 G02 Muncul bintik – bintik yang berisi cairan (Vesikula) 3 G03 Pusing kepala 4 G04 Terdapat Nyeri Tenggorokan 5 G05 Banyak terdapat di badan, muka, kepala dan ektermitas. 6 G06 Kulit terasa gatal saat malam hari 7 G07 Muncul Kemerahan 8 G08 Kulit terjangkit bersisik halus 9 G09 Terdapat tungau 10 G010 Terdapat di sela – sela kaki,
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
tangan, alat kelamin, pinggang dll 11 G011 Badan lemas 12 G012 Terdapat nyeri kepala 13 G013 Muncul gelembung (veskula) yang berkelompok 14 G014 Menyerang satu sisi tubuh saja (unilateral) 15 G015 Sering terjadi nyeri pada sendi (neuralgi) setelah sehat. 16 G016 Kulit terasa gatal 17 G017 Kulit menebal dengan lingkaran – lingkaran 18 G018 Kulit terjangkit bersisik dan meradang 19 G019 Kulit terjangkit lembab dan berair 20 G020 Muncul ruam kulit yang melingkar kemerahan atau keperakan. 21 G021 Terdapat rasa gatal yang ringan 22 G022 Lokasi pada dada, punggung, leher, lengan atas, selangkangan 23 G023 Terdapat bercak warna putih, kemerahan atau kecoklatan 24 G024 Tampak bercak bertumpuk atau bulat – bulat. 25 G025 Semakin terlihat jika berjemur 26 G026 Terdapat luka pada sela jari atau kuku jari 27 G027 Muncul bau tidak sedap 28 G028 Bercak di sela – sela jari kaki maupun tangan 29 G029 Sering berada di tempat yang lembab dan berair. 30 G030 Sering menyerang di sela jari IV & V dan III & IV 31 G031 Terdapat bercak putih atau kemerahan yang mati rasa 32 G032 Mati rasa (ariestesi) pada kedua tangan dan kaki (gloves & stocking anastesia) 33 G033 Penipisan alis mata (madarosis) 34 G034 Kelumpuhan otot  mata (lagophthalmus) 35 G035 Penebalan cuping telinga 36 G036 Nyeri pada kulit 37 G037 Melepuh dengan cairan kuning kemerahan 38 G038 Cairan lepuhan membentuk keropeng (erusta) 39 G039 Pembengkakan kelenjar getah bening disekitar luka 40 G040 Jika pecah menyebar disebelahnya
Tabel  2  menjelaskan  Gejala  yang  digunakan pada  penelitian  ini  sebanyak  40  data  dengan pengkodean dari G01-G040.

## Analisis Relasi Penyakit Kulit Menular
Setelah diketahui data yang akan diolah makan langkah  selanjutnya  dibuat  suatu  hubungan antara  gejala  dengan  penyakit  yang  didapati dari RSUD Curup Bengkulu yang terlihat pada Tabel 3 sebagai berikut;
Tabel  3  Rule  untu  menentukan  Jenis  Penyakit menggunakan Forward Chaining
NO Mekanisme 1 IF G1 is true AND G2 is true AND G3 is true AND G4 is true AND G5 is true AND THEN P1
2 IF G6 is true AND G7 is true AND G8 is true AND G9 is true AND G10 is true AND THEN P2
3 IF G1 is true AND G11 is true AND G12 is true AND G13 is true AND G14 is true AND G15 is true AND THEN P3
4 IF G16 is true AND G17 is true AND G18 is true AND G19 is true AND G20 is true AND THEN P4
5 IF G21 is true AND G22 is true AND G23 is true AND G24 is true AND G25 is true AND THEN P5
6 IF G16 is true AND G26 is true AND G27 is true AND G28 is true AND G29 is true AND G30 is true AND THEN P6
7 IF G31 is true AND G32 is true AND G33 is true AND G34 is true AND G35 is true AND THEN P7
8 IF G16 is true AND G36 is true AND G37 is true AND G38 is true AND G39 is true AND G40 is true AND THEN P8
Tabel  3.  Menunjukan  hubungan  bahwasanya gejala  dengan  kode  G6,  G7,  G8,  G9  dan  G10 adalah penyakit P2.

## Perhitungan  Nilai  Kepastian  dengan Certainty Factor
Pembobotan  nilai  MB  dan  MD  yang  telah disepakati oleh peneliti dan pakar dapat dilihat pada Tabel4 sebagai berikut:
Tabel 4 Bobot Nilai Kepastian Interprestasi Nilai
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2-0.2 Mungking 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0
Dalam  tahapan  ini  akan  digunakan  suatu algoritma Certainty  Factor untuk  menemukan nilai  keyakinan  dari  hasil  penelusuruan rule yang  didapati  dari Forward  Chaining .  Dengan nilai MB dan MD didapati dari pakar pada rule 2 yaitu sebagai berikut; IF G6 is true AND G7 is true AND G8 is true AND G9 is true AND G10 is true AND THEN P2 Nilai MB Nilai MD
CF Mbcombine1 (CF MBG06,
CF MBG07 )
= CF MBG06 + CF MBG07
x (1 - CF MBG06 )
= 1.0 + 0.8 * (1 – 0.8)
= 1.0 + 0.8 * 0.2 = 1.0 + 0.016 = 1 CF Mdcombine1 (CF MDG06,
CF MDG07 ) = CF MDG06 + CF MDG07
x (1 - CF MDG06 ) = 0.2 + (-0.2 * (1–0.2) = 0.2 + ( -0.2 * 0.8 )
= 0.2 – 0.16 = 0.04
CF Mbcombin2 (CF
Mbcombine1, CF MBG08 )
= 1.0 + 0.6 * (1 – 1.0 )
= 1.0 + 0.6 * 0 = 1.0 + 0
= 1
CF MDcombin2 (CF Mbcombine1, CF MDG08 ) = 0.04+ 0.2*(1 – 0.04)
= 0.04 + 0.2 * 0.96 = 0.04 + 0.192 = 0.232

## CF Mbcombin3 (CF
Mbcombine2, CF MBG09 )
= 1.0 + 1.0 *(1 – 1.0 )
= 1.0 + 1.0 * 0 CF Mdcombin3 (CF
Mbcombine2, CF MDG09 )
= 0.232 + (-0.2 *
0.768)
= 1.0 + 0
= 1 = 0.232 – 0.1536 = 0.0784 CF Mbcombin4 (CF
Mbcombine3, CF MBG010 )
= 1.0 + 0.8 * (1 – 1.0 )
= 1.0 + 0.8 * 0 = 1.0 + 0
= 1 CF Mdcombin4 (CF Mbcombine3, CF MDG010 )
= 0.0784 + 0.1 * (1 –
0.0784 ) = 0.0784  + 0.09216
= 0.17056 CF(Rule2)=MB(H, E)-MD(H, E) (1) = CF MBbcombin4 - CF MDcombin4

## =  1 – 0.17056
=  0.82944
CF  diagnosis  dari  penyakit  Skabies    (Kudis). Berdasarkan hasil dari perhitungan tersebut, maka CF dari  penyakit  Skabies    (Kudis)  adalah  0.  82944  atau 82.944 %.

## Implementasi dan Hasil
Penerapan  rancangan  sistem  yang  telah  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan database MySQL  sebagai  media  penyimpanan. Berdasarkan  perhitungan  manual  dan  sistem  dapat ditemukan  kesamaan  nilai  kepastian  dari  setiap penyakit kulit menular yang dapat dilihat pada Tabel 4 sebagai beriut;
Tabel 4 Nilai CF yang tercapai NO Nama Penyakit Nilai CF 1 Verisella 0.76032 2 Skabies 0.82944 3 Herpes Zozter 0.746496 4 Tinea Korporis 0.85526 5 Pitriasis Versicolor 0.85536 6 Tinea Pedis 0.746496 7 Morbus Hansen 0.85536 8 Impatigo 0.746496

## Implementasi Database
Database yang dirancang terdiri dari lima tabel, yang terdiri  dari  tabel  admin  untuk  hak  akses  admin sebagai  pengolah  data  input  pada  sistem,  tabel diagnosa  yang  digunakan  dalam  penyimpanan  data penyakit  kulit  menular  beserta  kode  penyakit,  tabel gejala  berisikan  data  dari  setiap  gejala  penyakit  kulit menular,  tabel  konsultasi  yang  digunakan  untuk menyimpan  riwayat  konsultasi  pengguna  dan  tabel relasi  yang  merupakan  tabel  penghubung  untuk pembentukan rule dan pemberian bobot setiap gejala.

## Implementasi Interface
Penerapan  dari  penilitan  ini  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dengan  menggunakan  web browser  (mozilla  atau  google  chrome)  dalam penggunaanya.  Pengguna  dapat  memilih  menu  dari beberapa menu form yang terdiri dari;
Gambar 4. Menu Awal Aplikasi
Gambar 5. Menu Penyakit
Gambar 6. Menu Login Admin Gambar 7. Menu Gejala Gambar 8. Menu Bobot
Gambar 9. Menu rule

## Gambar 10.  Konsultasi
Gambar10  merupakan  aktivitas  konsultasi user terhadap  sistem  dengan  memberikan  pertanyaan berkaitan  dengan  gejala  dan user menjawab  dengan mengklik button ‘Ya’ dan ‘Tidak’.

## Gambar 10. Hasil Konsultasi
Gambar11  merupakan  hasil  dari  konsultasi user terhadap  sistem  dengan  gejala  yang  terpilih  G6,  G7, G8,  G9  dan  G10  hasil  penyakit  Skabies  dengan tingkat keyakinan sebesar 82.94%.

## Hasil
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  uji  coba aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  mendeteksi  Penyakit Kulit  Menular  kepada  20  orang user ,  hasil  yang diperoleh  dari  pengujian  tersebut  dan  dibandingkan dengan  pendapat  dari  dokter  spesialis  penyakit  kulit, maka diperoleh keakuratan dari sistem sebesar  100% dari data RSUD Curup Bengkulu.

## Kesimpulan
Dari hasil uraian penelitian yang telah dilaukan diatas maka didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar mendeteksi  Penyakit  Kulit  Menular dapat  menentukan  jenis  dari  penyakit kulit  menular  sesuai  dengan  gejala  yang dirasakan  oleh user dengan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor sehingga  membantu  masyarakat dalam  mendeteksi  jenis  penyakit  dan menentukan  langkah  pertama  dalam pengobatan penyakit tersebut menggunakan  aplikasi  website  Sistem Pakar Penyakit Kulit Menular . 2. Dengan  digunakannya  metode Forward
Chaining dan Certainty  Factor sebagai alat  bantu , Sistem  mampu  menentukan jenis  penyakit  kulit  menular  sesuai dengan  kepakaran  dokter  spesialis  dan memberikan  nilai  kepastian  dari user yang  menderita  penyakit  terdiagnosis dalam nilai persentase keyakinan.
Dengan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar 100%.

## Daftar Pustaka
[1]   S.  Alani,  Z.  Zakaria,  and  A.  Ahmad, “Miniaturized  UWB  elliptical  patch  antenna for  skin  cancer  diagnosis  imaging,”  Int.  J. Electr. Comput. Eng. Malaysia, 2020.
[2]  W. Army, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit tode  Forward  Chaining  Dan  Certainty Factor,” J. Sains dan Inform., Padang, 2018.
[3]   H.  Hafshah,  A.  S.  Hadisuwito  &  D.  M. Khairina,  “Pendeteksi  Gangguan  Jaringan Lokal Menggunakan Metode Certainty Factor,”  Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu Komput., Samarinda, 2019.
[4]   W.  Apriani  &  J.  Santony,  “Prioritas Pengaspalan  Jalan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Studi  Kasus Di  Dinas  PU  Deli  Serdang),”  J.  Ilm.
Komputasi, Padang, 2019.
[5]   R. Rachman, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Diagnosa  Autis  Dengan  Metode  Forward Chaining,” J. Inform., Jakarta Selatan, 2019.
[6]   J.  Sundari,  H.  Hamimah  &  P.  Handayani., “Expert  System  to  Detect  Human’s  Skin Diseases  Using  Forward  Chaining  Method Based on Web Mobile,” MATEC Web Conf., Jakarta, 2018.
[7]   C.  Kirana,  H.  A.  Pradana  &  R.  Sulaiman, “Intestine  Disease  Diagnosis  System  Using Certainty Factor Method,” Sci. J. Informatics, Pangkal Pinang, 2019.
[8]   S.  Naser  &  A.  Akilla,  “A  proposed  expert system  for  skin  diseases  diagnosis,”  J.  Appl. Sci. Res., Gaza Palestine, 2008.
[9]   M.  Minarni,  I.  Warman  &  Y.  Yuhendra, “Implementasi Case-Based Reasoning Sebagai  Metode  Inferensi Pada  Sistem  Pakar Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Jagung,”  J. Teknoif, Padang, 2018.
[10]  I.  H.  Santi  &  A.  I.  Septiawan,  “Metode Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Dalam Mendiagnosis  Penyakit  Kulit,”  Antivirus    J. Ilm. Tek. Inform., Balitar, 2018.
[11]  D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,    &  Sunardi, “PENERAPAN METODE FORWARD
CHAINING  DAN  CERTAINTY  FACTOR PADA  SISTEM  PAKAR”,  Kumpulan  Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), Yogyakarta, 2017.
[12]  E. F. Nasution, N. A. Hasibuan & N. Silalahi, “Rancangan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit pankreatitis dengan metode certainty factor,”, Majalah Ilmiah INTI, Medan, 2018.
[13] S.  Sularno  and  P.  Anggraini,  “PENERAPAN ALGORITMA  C4.5  UNTUK  KLASIFIKASI TINGKAT KEGANASAN HAMA PADA TANAMAN PADI (Studi Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Kerinci),” J. Sains dan Inform., vol. 3,
no. 2, p. 161, Nov. 2017.