## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630

## Implementasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Sinusitis
Mizani Achmad  Nurerwan 1 , Irma Rofni Wulandari 1,* , Yuli Astuti 2 , Wiwi Widayani 1
1 Fakultas Ilmu Komputer,  Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer,  Manajemen  Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 mizani.1706@students.amikom.ac.id, 2,* rofni@amikom.ac.id, 3 yuli@amikom.ac.id, 4 wiwi.w@amikom.ac.id Email  Penulis Korespondensi: rofni@amikom.ac.id Submitted: 04/12/2022 ; Accepted: 30/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Sinusitis memiliki  gejala  yang mirip  dengan gejala  penyakit  ringan seperti  pilek,  batuk, dan sakit kepala.  Gejala  yang ringan menyebabkan masyarakat  sering mengabaikan  gejala tersebut, selain itu juga keterbatasan  biaya dan terbatasnya jam praktik dokter  menyebabkan  konsultasi  sulit  dilakukan.  Gejala  infeksi  yang tidak  cepat  ditangani  dapat  mengakibatkan  komplikasi  dan infeksi dapat menyebar pada rongga mata atau dapat menyebar ke otak. Salah satu cara diagnosa awal sinusitis dapat menggunakan sistem  pakar  sehingga  pada  penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  certainty  factor  dan  forward chaning  untuk  membuat sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit sinusitis sesuai dengan gejala  yang dirasakan, dan memberikan  informasi tentang penyakit serta cara penanggulangan dini pada gejala sinusitis. Forward chaining digunakan sebagai metode  inferensi dan certainty factor  digunakan  untuk menghitung  tingkat  kemungkinan  penyakit  bedasarkan nilai  keyakinan  pakar dan gejala-gejala  penyakit sinusitis dipilih oleh user. Data yang digunakan yaitu data penyakit  yang terdiri  dari empat jenis penyakit  sinusitis dan lima belas gejala.  Berdasarkan hasil pengujian  black box sistem yang dibangun telah berfungsi dengan baik sesuai dengan yang diharapkan. Sistem pakar dalam  melakukan diagnosa memiliki  akurasi sebesar 70%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Certainty  Factor; Forward Chaning; Sinusitis; Website
Abstract− Sinusitis is similar  to symptoms of  minor illnesses  such as runny  nose, cough, and  headache.  Mild  symptoms cause people  to ignore these  symptoms often.  Besides, limited  costs and doctor's  practice  hours make  consultations  difficult.  Signs  of infection  that are not treated  quickly can cause complications,  and the infection  can spread to the eye sockets or the brain. One of the ways to diagnose sinusitis early is to use an expert system so that in this study implemented  the Certainty  Factor and forward chaning methods to create  a system that  can diagnose sinusitis according  to the symptoms felt  and provide information  about the disease and how to treat sinusitis symptoms early. Forward chaining is used as an inference method, and the certainty  factor is used to calculate  the level  of probability  of disease based on the expert's belief value and the symptoms of sinusitis selected by the user. The data used is disease data consisting of four types of sinusitis and fifteen  symptoms. Based on the results of black box testing, the system that has been built functions well as expected.  Expert systems in diagnosing have an accuracy of 70%.
Keywords : Expert System; Certainty  Factor; Forward Chaning; Sinusitis; Website

## 1. PENDAHULUAN
Rongga  kecil  di da la m tula ng tengkora k ya ng sa ling  terhubung mela lui sa lura n uda ra  disebut denga n sinus[1].  Sinus pa ra na sal merupa kan rongga  pa da tula ng-tula ng wa ja h ya ng terdiri da ri sinus fronta l, sinus etmoid, sinus ma ksila ri da n sinus sfenoid. Sinus berfungsi  untuk melemba bkan udara  yang dihirup, menga tur teka nan inta nasal, membantu perta ha nan tubuh meringa nkan tengkora k  da n memberika n resona nsi sua ra  [1]. Pera da nga n yang terja di pa da sinus pa ra na sal disebut denga n Sinusitis  [2].  Pera da nga n pa da la pisa n sinus dita nda i denga n pilek, hidung tersumbat dan nyeri  di a rea  wa ja h[3]. Penyeba b sinusitis  da pa t berupa  virus, ba kteri a ta u ja mur sehingga  membua t sinus menjadi bengka k da n tersumba t [4]. Sinusitis  memiliki empa t jenis ya itu sinusitis  a kut, sinusitis  sub  a kut, sinusitis  kronis dan sinusitis  ka mbuhan [3]. Sinusitis  menempa ti peringka t 25 da ri 50 penya kit ya ng diderita  da n ra wa t ja la n [5]. Sinusitis memiliki  geja la  – geja la  ya ng mirip denga n geja la  penya kit ringa n seperti pilek, ba tuk, da n sa kit kepa la . Geja la  ya ng ringa n  menyeba bkan ma sya ra kat  sering  menga ba ikan geja la   tersebut,  sela in  itu  juga   keterba ta san bia ya   dan terba ta snya jam pra ktik dokter menyeba bkan konsulta si sulit  dila kuka n. Geja la  infeksi  ya ng tida k cepa t dita nga ni da pa t mengakibatkan komplika si da n infeksi da pa t menyebar pa da rongga  ma ta ( selulitis orbita ) a tau da pat menyebar ke  ota k sehingga   da pa t menyebabkan  meningitis a ta u a bses[3].  Sa a t ini  belum a da  ca ra  pa sti da la m pencegahan sinusitis [6], Apa bila  seseora ng memiliki geja la  infeksi sinusitis da n sering ka mbuh maka dia njurkan untuk melakukan pemeriksa a n keseha tan ke dokter[6]. Sa la h sa tu teknologi ya ng da pa t ditera pkan untuk mendiagnosa penyakit a dalah denga n mengguna ka n sistem pa ka r. Sistem pa ka r merupa kan sebua h a plika si komputer ya ng da pa t diguna kan untuk memba ntu penga mbila n keputusan seperti keputusa n ya ng dia mbil oleh seora ng pa ka r[7]. Sistem ini  bekerja  dengan mengguna ka n pengeta huan da n metode a nalisis ya ng didefinisika n terlebih  da hulu oleh pa ka r ya ng sesua i dengan bida ng kea hlia nnya  [8]  [9] . Sebua h a tura n ya ng da pa t mengga mbarkan keya kinan da ri seora ng  pa ka r pa da  suatu ma sa la h atau mendefinisika n ukuran kepastia n terhadap fakta da pat dila kukan dengan menggunakan metode Cartainty Factor [10]. Metode certainty factor diguna ka n untuk menga komodasi ketida kpastian pemikira n seora ng pa kar[11]. Forwa rd  cha ning da pa t diguna ka n seba ga i mesin  inferensi  ka rena  memiliki  ka ra kteristik ya itu pela ca ka n kedepan denga n mema sukkan  informasi kemudia n mena rik kesimpula n sehingga   da pa r menca ri sebua h fa kta  yang cocok sesua i denga n a tura n IF-Then [12].
Pa da  penelitia n terda hulu, berha sil  mengimplementa sika n metode certainty factor pa da  sistem pa ka r untuk mendia gnosa  penyakit sinusitis pa da  ora ng dewa sa  dan a nak -anak sehingga  da pat menjadi a lterna tif untuk melakukan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
konsulta si [13].  Penelitia n  mengguna ka n metode ba yes untuk menghitung tingka t kemungkina n penya kit sinusitis denga n ha sil a khir sistem pa ka r ya ng menampilka n output berupa  nila i keya kina n penyakit da la m bentuk persen serta pena nga nan ya ng da pa t  diberika n  [14].  Metode case  based  reasioning da n Algoritma  Nearest  Neighbor untuk menghitung kemiripa n a nta ra  kasus la ma  denga n ka sus ba ru, proses dia gnosa  dimula i denga n menginputka n gejala ya ng dira sa ka n pengguna  la lu sistem a ka n menghitung kemiripa nnya . Kemiripa n denga n nila i  tertinggi  merupakan solusi  a khir ya ng diberika n oleh sistem. Sistem m emiliki 4 jenis penya kit da n 14 jenis geja la  [15]. Penelitia n la innya mengguna ka n metode forward chaining sebaga i motode inferensi ya ng da la m proses penca ria nnya dimula i dengan fa kta -fakta ya ng diberika n oleh pengguna  untuk menda patkan kesimpulan . Sistem memiliki  4 jenis penya kit dan 8 jenis  geja la . Da la m proses  dia gnosa  sistem  mena mpilka n bebera pa perta nyaan ya ng ja wa ba nnya da pat digunakan untuk menyimpulka n penya kit a pa  ya ng seda ng diderita   oleh  pengguna [16]. Sitem  Pa ka r berba sis website  untuk mendia gnosa  penyakit THT mengguna ka n metod e cartainty factor oleh [17] dila kuka n untuk menguji fa kta pa sti dan tida k pa sti pa da  matric ya ng diguna ka n dala m sistem pa kar. Metode ini sa nga t cocok untuk mendia gnosa sesua tu yang tida k pa sti. Output da ri sistem ini  a da la h keputusan berupa  vonis da ri penya kit. Pa da  penelitia n ini  sistem ya ng akan dira nca ng mengguna ka n implementasi metode forward chaining seba gai mesin inferensi da n metode certainty factor seba ga i  proses  perhitunga n sehingga   diha ra pka n da pat memba ntu pa sien a ta u user  da la m mendia gnosa  penya kit sinusitis  ya ng diderita   berda sa rka n geja la  ya ng dira sa ka n. Ha sil a khir  da ri sistem  ini  a da la h jenis penya kit, deta il penya kit da n ca ra  pena nggula nga n penyakit.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Kera ngka  kerja  merupa kan la ngka h – la ngka h a tau ta hapan pa da penelitia n [18]. Pa da  penelitia n ini,  ta ha pan-tahapan penelitia n diga mba rka n pada ga mbar 1, ya itu :
Gambar 1 . Ta ha pan Penelitia n
a. Ta ha pan penelitia n dimula i denga n pengumpula n da ta. Pengumpula n data menggunakan metode wa wa ncara  yaitu denga n mela kuka n  wa wa ncara  pada dokter spesia lis  THT  seba ga i pa ka r ya ng na ntinya   da ta  a kan digunakan seba ga i  da sa r pengeta huan sistem.  Sela in  itu  pengumpula n da ta  juga   dila kuka n mengguna ka n metode studi litera tur berupa  buku, jurna l ilmia h da n berba ga i ba ha n la in ya ng berka ita n denga n topik penelitia n.
b. Ta ha pan dila njutkan denga n a nalisis sistem ya itu berupa  a na lisis ma sa la h da n representasi pengeta huan. Ana lisis ma sa la h pa da penelitia n ini  ya itu  geja la  sinusitis  ya ng  mirip  denga n  geja la  ringa n  terka da ng menyebabkan penya kit tersebut tida k menda pat penanganan yang cepa t  da n tepat. Infeksi ya ng terja di a kiba t sinusitis kronis da pa t menyebabkan komplika si, menyeba r ke rongga  ma ta  hingga  menyebar ke ota k da n dapat menga kibatkan meningitis.  Sa la h sa tu ca ra  dia gnosa  a wa l sinusitis da pa t mengguna kan sistem pa ka r sehingga  pa da  penelitia n ini a ka n mengimplementasika n metode certainty factor da n forward chaning untuk membuat sebuah sistem ya ng da pa t mendia gnosa penyakit sinusitis sesua i denga n geja la  ya ng dira sa ka n , da n memberika n informasi tentang penya kit serta  ca ra  pena nggula nga n dini.  Representa si pengeta hua n merupakan pengetahuan ya ng dikumpulkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
mela lui penjela sa n penyakit sinusitis beserta  geja la -geja la  ya ng ta mpak sesua i denga n pengetahuan pakar. Data diperoleh  da ri  ha sil  wa wa nca ra  denga n Dr.  Hea ltho  L.D.,  Sp.THT-KL  seba ga i  dokter  spesia lis  THT.  Data dija ba rka n pada ta bel 1.
Tabel 1 . Da ta  Penya kit Kode Penya kit Na ma  Penya kit P01 Sinusitis  Fronta lis P02 Sinusitis  Ma ksila ris P03 Sinusitis  Etmoida lis P04 Sinusitis  Sfenoida lis
Pa da   ta bel  1  diketa hui  ba hwa   terda pa t empa t jenis  penya kit  sinusitis  ya itu  sinusitis  fronta lis,  sinusitis ma ksila ris, sinusitis  etmoida lis da n sinusitis  sfenoida lis da n pemberia n kode pa da  ma sing-ma sing penya kit.
Tabel 2 . Da ta  Geja la
Kode Geja la Na ma  Geja la G01 Hidung tersumba t G02 Nyeri  da n mera sa  terteka n pada wa jah G03 Berkura ngnya  da ya pengeca p G04 Berkura ngnya  da ya penciuman G05 Lendir ingus kelua r da ri hidung da la m jumla h kecil terus menerus G06 Ba tuk G07 Dema m G08 Nyeri  pipi G09 Nyeri  pa da  hidung G10 Nyeri  pa da  gigi/gusi  ba gia n a ta s G11 Sa kit kepa la G12 Nyeri  a nta ra mata G13 Nyeri  pa da  da hi G14 Nyeri  dibela ka ng bola  ma ta G15 Na fa s berba u
Pa da  Ta bel 2 diketa hui ba hwa  data geja la  dari penya kit sinusitis terdiri da ri 15 geja la  da n pemberia n kode pada ma sing-ma sing geja la . Da ta  geja la  tersebut diperoleh da ri ha sil wa wa nca ra  denga n pa kar.
Tabel 3 . Ta bel Keputusa n Kode Geja la Kode Penya kit P01 P02 P03 P04 G01 ✓ ✓ ✓ ✓ G02 ✓ ✓ ✓ ✓ G03 ✓ ✓ ✓ G04 ✓ ✓ G05 ✓ G06 ✓ G07 ✓ G08 ✓ G09 ✓ G10 ✓ G11 ✓ ✓ G12 ✓ G13 ✓ G14 ✓ G15 ✓
Ta bel 3 merupa ka n tabel keputusan yang diguna ka n sebaga i a cuan dala m pembuatan pohon keputusan serta ka ida h – ka ida h yang a kan diguna kan. Ta bel keputusan berisi hubunga n a ntara penyakit sinusitis denga n geja la -gejala ya ng dia la mi oleh pa sien. Pohon keputusa n dibua t untuk memudahkan da la m menentukan keputusan seca ra  efisien, pohon keputusa n ya ng dibentuk da ti ta bel keputusa n ditunj ukkan pa da ga mbar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
Gambar 2. Pohon Keputusa n
Setela h  menda pa tkan ta bel keputusa n da n pohon keputusa n, ma ka  a kan dibua t ka ida h produksi.  Ka idah produksi merupa ka n hasil a na lisis da ri ta bel keputusa n da n pohon keputusa n yang dibua t da la m bentuk tabel. Ka idah produksi berisi  rule a ta u a turan yang terja di a ntara geja la  dan penyakit menggunakan IF-THEN. Ta bel ka ida h produksi ditunjukka n pa da tabel 4.
Tabel 4 . Ka ida h Produksi Atura n Geja la R1 IF hidung tersumba t AND nyeri da n mera sa tertekan pada wa jah AND berkura ngnya  da ya pengeca p AND berkura ngnya  da ya penciuma n AND dema m AND sa kit kepa la  AND nyeri pa da  da hi THEN Sinusitis Fronta lis
R2 IF hidung tersumba t AND nyeri da n mera sa tertekan pada wa jah AND berkura ngnya  da ya pengeca p AND Lendir  ingus  kelua r da ri  hidung  da la m jumla h kecil  terus  menerus  AND  nyeri  pipi  AND  nyeri  pada gigi/gusi  ba gia n a ta s AND Na fa s berba u THEN Sinusitis  Ma ksila ris
R3 IF hidung tersumba t AND nyeri da n mera sa tertekan pada wa jah AND berkura ngnya  da ya pengeca p AND berkura ngnya  da ya  penciuma n  AND  ba tuk AND  nyeri  pa da  hidung  AND  nyeri  a nta ra  mata THEN Sinusitis  Ethmoida lis
R4 IF  hidung  tersumba t  AND  Nyeri  da n  mera sa  terteka n  pa da  wa ja h  AND  sa kit  kepa la   AND  nyeri dibela ka ng bola  ma ta  THEN Sinusitis  sfenoida lis
c. Ta ha pan sela njutnya ya itu pera ncanga n sistem.Pera nca nga n sitem terdiri da ri :
1. Dia gra m Konteks
Dia gra m context menga mba rkan intera ksi a nta r entita s da la m sua tu sistem. Dia gra m konteks ditun jukkan pa da  ga mbar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
2. Flowcha rt Sistem
Flowcha rt  sistem mengga mba rka n a rus pekerja an da ri seluruh sistem.  Flowcha rt  sistem ditunjukka n pada ga mba r 4.

## Gambar 4. Flowcha rt Sistem
d. Ta ha p sela njutnya ya itu implementa si berupa  penera pa n certa inty fa ctor da n forwa rd  cha ining,  implementa si a nta rmuka sistem da n pengkodean sistem.
e. Ta ha p tera hir ya itu pengujia n sistem. Untuk menguji coba  sistem a da  dua  pengujia n ya ng dila kuka n ya itu black box testing ya itu pengujia n seca ra  fungsiona l da n pengujia n perba ndinga n ha sil uji denga n pa ka r untuk menguji kea kura tan sistem mengguna kan certa inty fa ctor.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Forward Chaining dan Certainty  Factor

## 3.1.1 Metode Inferensi (Forward Chaining)
Da la m mela kukan proses dia gnosa  sistem a ka n metode inferensi ma ju a tau forward chaining da la m pendekatan ini pela ca ka n dimula i da ri informa si ma sukan berupa geja la, da n sela njutnya mencoba mengga mbarkan kesimpula n yaitu penya kit. Da ta   ya ng  diguna ka n da la m inferensi  diperoleh  da ri  ja wa ba n  yang diberika n  oleh  user.  Sistem  akan mena mpilka n seluruh da ta  geja la , sehingga  na ntinya  user da pa t memilih geja la  ya ng seda ng diderita .

## 3.1.2 Interpretasi  Pakar
Nila i  certa inty  fa ctor sendiri  dida pa tkan da ri  ha sil  wa wa nca ra  denga n pa ka r, tingka t  keya kina n pa kar terhadap penya kit a ka n diukur  denga n mengguna ka n ungka pan-ungkapan  a tau terms  ya ng bera da  pa da  ungka pa n ketidak pa stia n. Ada pun nila i CF rule tersebut ya ng di da pa t da ri pa ka r da pat diliha t pa da tabel 5.
Tabel 5 . Interpreta si Pa ka r No Penya kit Geja la Na ma  Geja la CF 1 P1 (Sinusitis  Fronta lis) G001 Hidung tersumba t 0.4 G002 Nyeri  a ta u mera sa terteka n pada wa jah 0.6 G004 Berkura ngnya  da ya pengeca p 0.4 G005 Berkura ngnya  da ya penciuman 0.6 G008 Dema m 0.4 G011 Sa kit Kepa la 0.4 G013 Nyeri  pa da  da hi 0.6 2 P2 (Sinusitis  Ma ksila ris) G001 Hidung tersumba t 0.4 G002 Nyeri  da n mera sa  terteka n pada wa jah 0.6 G003 lendir menga lir da la m jumla h kecil di da la m hidung 0.6 G005 Berkura ngnya  da ya pengeca p 0.6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
G006 Nyeri  pipi 0.6 G010 Nyeri  pa da  gigi/gusi  ba gia n a ta s 0.6 G015 Na fa s berba u 0.6 3 P3 (Sinusitis  Etmoida lis) G001 Hidung tersumba t 0.6 G002 Nyeri  a ta u mera sa terteka n pada wa jah 0.6 G004 Berkura ngnya  da ya pengeca p 0.4 G005 Berkura ngnya  da ya penciuman 0.6 G006 Ba tuk 0.6 G009 Nyeri  pa da  hidung 0.6 G014 Nyeri  a nta ra mata 0.6 4 P4 (Sinusitis  Sphenoida lis) G001 Hidung tersumba t 0.4 G002 Nyeri  a ta u mera sa terteka n pada wa jah 0.4 G011 Sa kit kepa la 0.6 G013 Nyeri  dibela ka ng bola  ma ta 0.6

## 3.1.3 Penerapan Faktor Kepastian  (Certainty Factor)
Metode certainty factor ya ng a ka n ditera pkan da lam pembuatan sistem pa kar ini a da la h dengan mengguna kan rumus cf sequentia l  da n cf ga bunga n, ha sil  dia gnosa  a ka n diberika n oleh  sistem  setela h diperoleh  da ta  ma sukan berupa ungka pa n ya kin a ta u tida knya sua tu geja la . Da ta  ma suka n te rsebut merupa kan piliha n da ri  user  terka it geja la  apa dira sa ka n oleh user berda sa rka n nila i ungka pa n da pat diliha t pa da ta bel 6.
Tabel 6. Ta bel CF User NO Ungka pa n Nla i User 1 Pa sti Tida k -1,0 2 Ha mpir Pa sti Tida k -0,8 3 Kemungkina n Besa r Tida k -0,6 4 Mungkin Tida k -0,4 5 Tida k Ta hu 0 6 Mungkin ya 0,4 7 Kemungkina n Besa r ya 0,6 8 Ha mpir Pa sti ya 0,8 9 Pa sti ya 1,0
Jika  geja la  ya ng diketa hui ha nya  memiliki sa tu nila i cf pa ka r da n sa tu nila i cf user [19] .
𝐶𝐹(𝑥, 𝑦) = 𝐶𝐹(𝑥) ∗ 𝐶𝐹(𝑦) (1)
= 𝐶𝐹𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟 ∗ 𝐶𝐹 𝑈𝑠𝑒𝑟
Jika  memiliki bebera pa  geja la  denga n kesimpula n yang serupa  maka a kan m enggunakan rumus cf ga bunga n [19].
𝐶𝐹(𝑥, 𝑦) =
{ 𝐶𝐹 (𝑥) + 𝐶𝐹(𝑦) − (𝐶𝐹(𝑥) ∗ 𝐶𝐹(𝑦) ), 𝐶𝐹(𝑥) > 0 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹(𝑦 > 0) 𝐶𝐹(𝑥) + 𝐶𝐹(𝑦) (1 − (𝑀𝑖𝑛 (|𝐶𝐹(𝑋) |, 𝐶𝐹(𝑦)|))) , (𝐶𝐹 (𝑋) < 0 𝑎𝑡𝑎𝑢  𝐶𝐹(𝑦) < 0) 𝐶𝐹(𝑥) + (𝐶𝐹(𝑦) ∗ (1 + 𝐶𝐹(𝑥) )) , 𝐶𝐹(𝑥) < 0 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹(𝑦) < 0 (2)

## 3.2 Contoh  Kasus
Seora ng pa sien memiliki  geja la  hidung tersumba t (ha mpir pa sti), nyeri da n terteka n pa da wa ja h (mungkin), sa kit kepa la  (mungkin) da n nyeri dibela ka ng bola  ma ta  (pa sti) kemungkina n penya kit ya ng terja di a da la h P1 Sinusitis Fronta lis, P2 Sinusitis  Ethmoida lis, P3 Sinusitis  Ma ksila ris, da n P4 Sinusitis  Sphenoida lis. Berikut a da la h perhitunga n ma nua l certa inty fa ctor untuk ka sus 1 . Diketa hui: a . Hidung tersumba t (G01) merupa ka n geja la  da ri penya kit P1, P2, P3 da n P4 b. Nyeri  da n terteka n pa da wa jah (G02) merupa ka n geja la  da ri penya kit P1, P2, P3 da n P4
c. Sa kit kepa la  (G11) merupa ka n geja la  dari penya kit P1 da n P4
d. Nyeri  dibela ka ng bola  ma ta  (G13) merupa ka n geja la  da ri penya kit P4
Pa da  contoh ka sus  a ka n disimula sika n  perhitunga n  untuk menghitung  nila i  kemungk ina n pa sien  terkena penya kit sinusitis  Sphenoida lis.  La ngka h ya ng sa ma  a ka n diguna kan untuk menghitung nila i  kemungkina n pa sien terkena  penya kit Sinusitis Fronta lis, Sinusitis Ethmoida lis, da n Sinusitis Ma ksila ris. Berikut merupa ka n nila i CF pa kar untuk penya kit sinusitis sphenoida lis da pa t diliha t pa da  ta bel 7.
Tabel 7 . Nila i  CF pa ka r penya kit sinusitis sphenoida lis
NO Geja la Penya kit CF Pa kar 1 hidung tersumba t sinusitis  sphenoida lis 0.4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
2 nyeri da n terteka n pa da wajah  sinusitis  sphenoida lis 0.4 3 sa kit kepa la sinusitis  sphenoida lis 0.6 4 nyeri dibela ka ng bola  ma ta sinusitis  sphenoida lis
0.6
Berikut a da la h nila i geja la  ya ng dipilih  oleh user serta  tingka t keya kina n masing ma sing geja la  da pa t diliha t pa da  ta bel 8.
Tabel 8. Nila i  CF ya ng Pilih  User No Geja la CF User 1 Hidung tersumba t 0.8 2 Nyeri  da n terteka n pa da wajah 0.4 3 Sa kit kepa la 0.4 4 Nyeri  dibela ka ng bola  ma ta 1
Nila i  CF dihitung denga n menga lika n CFpa ka r denga n CFuser menja di: G01 = 0.8 * 0.4 = 0.32 G02 = 0.4 * 0.4 = 0.16 G11 = 0.4 * 0.6 = 0.24 G13 = 1 * 0.6 = 0.6 Rumus CF combine ka rena  kedua  nila i CF positif ma ka  mengguna kan rumus: 𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏 i 𝑛𝑎𝑠 i  = ( 𝐶𝐹𝑙𝑎𝑚𝑎 , 𝐶𝐹𝑏𝑎𝑟𝑢 )  = 𝐶𝐹𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝐶𝐹𝑏𝑎𝑟𝑢 * (1 − 𝐶 F 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) (3) CF A =  CF(G1)  + CF(G2) * (1 – CF(G1)  = 0.32 + 0.16 * (1 - 0.32)  = 0.4288 CF B =  CF(A)  + CF(G11)  * (1 – CF(A)    = 0.4288 + 0.24 * (1 - 0.4288)  = 0.5659 CF C =  CF(B)  + CF(G13)  * (1 – CF(B)    = 0.5659+ 0.6 * (1- 0.5659)  = 0.82636  = 0.8264
Setela h dila kuka n perhitunga n pa da masing – ma sing perhitunga n kemungkina n penyakit. Berda sa rkan hasil perhitunga n ya ng tela h dila kuka n pa da  contoh ka sus ma ka  diperoleh  ha sil  a khir  0.8264 untuk tingka t keya kinan penya kit sinusitis sfenoida lis. Nila i  tertinggi  ya ng diperoleh merupa ka n tingka t keyakinan penyakit.

## 3.3 Implementasi Antarmuka

## 3.3.1 Tampilan Halaman Login
Ha la man login  merupa ka n ta mpila n a wa l ketika  membuka  website,  ha la man ini  berfungsi  untuk mengidentifika si pengguna  ya ng a ka n mengakses website, pa da  ha laman ini semua  pengguna  website ha rus menginputka n username da n pa ssword a ga r da pa t mengakses website. Berikut ta mpila n ha la man login da pa t diliha t pa da  ga mbar 5.

## Gambar 5. Ta mpila n Ha la man Login

## 3.3.2 Tampilan Halaman Diagnosa
Pa da  ha la man dia gnosa a kan menampilka n geja la  – geja la  serta  tingka t keyakina n ya ng da pa t dipilih oleh user , setelah memilih  geja la  ya ng dira sa ka n user da pa t menekan tombol proses untuk meliha t ha sil  dia gnosa . Berikut ta mpilan ha la ma n dia gnosa da pat diliha t pa da  ga mbar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630

## 3.3.3 Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Ha la man ha sil  dia gnosa  a ka n muncul setela h user  meneka n tombol proses,  pa da  ha la man  ini a ka n mena mpilkan penya kit  denga n  proba bilita s  tertinggi  da la m  bentuk  persen  seba ga i  ha sil  a khir,  serta   pa da  ha la man ini  akan mena mpilka n ca ra penanggula nga n, deskripsi  da n kemungkina n penya kit la in. Berikut  ta mpila n ha la man dia gno sa da pa t diliha t pa da  ga mbar 7.
Gambar 7. Ta mpila n Ha la man Hasil Dia gnosa
3.4 Pengujiam

## 3.4.1 Pengujian Black Box
Metode pengujia n black box a da la h pengujia n pera ngka t luna k da ri segi  spesifika si fungsiona l ta npa  menguji desa in da n kode  progra m untuk  mengeta hui a pa ka h  fungsi, ma suka n da n kelua ra n da ri  pera ngka t luna k sesua i  dengan spesifika si ya ng dibutuhka n [20]. Ha sil pengujia n mengguna ka n bla ck-box ba gia n da n a dmin user da pa t diliha t pada ta bel 9 da n 10.
Tabel 9. Pengujia n Bla ck Box User No  Skena rio Ha sil ya ng diha ra pa kn Ha sil pengujia n 1 Login denga n mema sukan userna me da n pa ssword Login berha sil da n user a ka n dia ra hkan ke da shboa rd user Sesua i 2 Meneka n tombol dia gnosa Ma ka  a kan dira hkan meuju hala man dia gnosa Sesua i 3 Memilih geja la  denga n tingka t keya kina nnya da n menekan tombol proses Ma ka  dia ra hkan ke ha la man ha sil dia gnosa  da n mena mpilka n ha sil dia gnosa Sesua i 4 Meneka n tombol ceta k pa da ha laman ha sil dia gnosa Ma ka  a kan mencetak hasil dia gnosa Sesua i 5 Meneka n button riwa ya t Ma ka  user da pa t meliha t ha sil dia gnosa  ya ng suda h perna h dila kuka n sebelumnya Sesua i 6 Meneka n tombol deta il pa da  sa la h sa tu da ta  riwa ya t Ma ka  a kan menampilka n ha laman hasil dia gnosa ya ng tela h dila kuka n user berda sa rka n data ya ng dipilih Sesua i 7 Meneka n tombol info penya kit Ma ka  a kan menampilka n ha laman info penyakit Sesua i Tabel 10. Pengujia n Bla ck Box Admin No  Skena rio Ha sil ya ng diha ra pa kn Ha sil pengujia n 1 Login denga n mema sukan userna me da n pa ssword Login berha sil da n a dmin a ka n dia rahkan ke da shboard a dmin Sesua i 2 Mengola h da ta  geja la Admin da pa t mela kukan fungsi ta mba h, edit da n ha pus pa da  da ta geja la Sesua i Sesua i 3 Mengola h da ta  penya kit Admin da pa t mela kukan fungsi ta mba h, edit da n ha pus pa da  da ta penyakit Sesua i 4 Mengola h da ta  ba sis pengeta hua n Admin da pa t mela kukan fungsi ta mba h, edit da n ha pus pa da  da ta ba sis pengeta huan Sesua i 5 Meliha t da ta  dia gnosa  user Ma ka  a kan menampilka n ha laman hasil dia gnosa  user ya ng berisika n ta nga l dia gnosa , penya kit da n nila i cf penya kit Sesua i

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630

## 3.4.2 Pengujian Keakuratan Sistem
Pengujia n  kea kura tan dila kuka n denga n memba ndingkan ha sil  dia gnosis  dokter da n ha sil  dia gnosis  sistem  pa kar berda sa rka n da ta pasien. Tujua n dari pengujia n ini a da la h untuk mengetahui a pakah sistem da pa t memberika n hasil dia gnosis ya ng sa ma  denga n dia gnosis pa ka r. Da ta  perba dinga n da pat diliha t pa da Ta bel 11.
Tabel 11. Pengujia n Kea kura tan Sistem No Ha sil Dia gnosa  Pa ka r Ha sil Dia gnosa  sistem Kesimpula n 1 Sinusitis  ethmoida lis Sinusitis  ethmoida lis Sesua i 2 Sinusitis  ethmoida lis Sinusitis  fronta lis Tida k sesua i 3 Sinusitis  ethmoida lis Sinusitis  fronta lis Tida k sesua i 4 Sinusitis  ma ksila ris Sinusitis  ma ksila ris Sesua i 5 Sinusitis  ma ksila ris Sinusitis  ethmoida lis Tida k sesua i 6 Sinusitis  ma ksila ris Sinusitis  ma ksila ris Sesua i 7 Sinusitis  ethmoida lis Sinusitis  ethmoida lis Sesua i 8 Sinusitis  fronta lis Sinusitis  fronta lis Sesua i 9 Sinusitis  fronta lis Sinusitis  fronta lis Sesua i 10 Sinusitis  fronta lis Sinusitis  fronta lis Sesua i
Menghitung a kura si sistem mengguna ka n rumus (4) [21].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑙𝑦 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑  𝑜𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡𝑠 𝑥100% (4) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 7 10 𝑥 100% = 70%

## 4. KESIMPULAN
Pa da  penelitia n ini  tela h diba ngun website  sistem  pa ka r untuk mendia gnosa penyakit sinusitis  denga n menerapkan metode forward chaining da n certainty factor ,  dima na forward chaining diguna ka n seba ga i metode infrensi  dan certa inty fa ctor diguna ka n untuk menghitung tingka t kemungkina n penya kit beda sarkan nila i keya kina n pa kar dan geja la -geja la  penya kit sinusitis  dipilih  oleh user ,  ha sil output da ri sistem pa ka r ya itu jenis penya kit denga n tingkat keya kina n ya ng tertinggi,  deskripsi  penya kit, da n ca ra  pena nggula nga . Berda sa rka n ha sil pengujia n bla ck box maka da pa t dita rik kesimpula n ba hwa sistem ya ng diba ngun tela h berfungsi denga n ba ik sesua i denga n ya ng diha ra pkan. Sistem  pa ka r da la m mela kukan dia gnosa memiliki a kura si sebesa r 70%, berda sa rka n ha sil uji  perba dinga n da ri 10 da ta  reka m medis, terda pat 7 da ta ka sus ya ng tela h sesua i da n terda pat 3 da ta ka sus ya ng belum sesua i.  Sa ra n ba gi pertimba nga n penelitia n sela njutnya  a dala h sistem sa a t ini ha nya  da pat mendia gnosa penyakit siusitis  berda sa rkan loka si pera da nga n, sehingga  untuk penelitia n sela njutnya dapat menambahkan penyakit sinusitis  berda sa rka n lama geja la  da n pena mbahan fitur seperti fitur cha t.

## REFERENCES
[1] H. Sardjito, “Peradangan Hidung dan Sinus (Rhinosinusitis),” RSUP DR.Sardjito , 2019.
https://sardjito.co.id/2019/10/30/peradangan-hidung-dan-sinus-rhinosinusitis/.
[2] S. D. Rauf S.Kep M.Sc and et al, “Teori Keperawatan  Medikal Bedah I,” Yayasan Penerbit Muhammad Zaini , 2021. .
[3] D. Pittara and Alodokter, “SINUSITIS,” alodokter.com , 2021. https://www.alodokter.com/sinusitis.
[4] M. A. A. S. El Ahl, A. A. A. E. Elsammak, N. Y. Elharam, and A. I. Elsayed, “Retrospective Study of Radiological Diagnosis of  Intra-Cranial  Complication  of  Sinusitis,” Egypt.  J.  Hosp.  Med. ,  vol.  87,  no.  1,  pp.  1414–1417,  2022,  doi: 10.21608/EJHM.2022.224891.
[5] B. N. Rahman,  R. Maulana,  and F. Utaminingrum,  “Sistem  Pendeteksi  Penyakit  Sinusitis  berdasarkan  Kondisi  Ingus dan Suhu Tubuh menggunakan  Support Vector Machine (SVM),” vol. 6, no. 2, pp. 545–551, 2022, [Online]. Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id.
[6] dr. F. R. Makarim and Halodoc, “Sinusitis,” halodoc , 2022. https://www.halodoc.com/kesehatan/sinusitis.
[7] R. Sulaehani,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit  Tanaman  Kakao  Menggunakan Metode  Case Base Reasoning (Cbr) Pada Kelompok  Tani  Gapoktan  Desa Makarti Jaya,” Simtek   J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 4, no.  1, pp. 74–83, 2019, doi: 10.51876/simtek.v4i1.51.
[8] Y.  Wiguna,  F.  Taufik,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Batu  Karang  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD) ,  vol.  5,  no.  1,  p.  66,  2022,  doi: 10.53513/jsk.v5i1.4793.
[9] B.  H.  Hayadi  and  P.  D.  K.  Rukun, What  is  expert  system  =  apa  itu  sistem  pakar ,  Cetakan  Pe.  Yogyakarta:  Penerbit Deepublish, 2016.
[10]  R. Rahmi, R. Buaton, and M. Simanjuntak, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kambing  Menggunakan Metode Certainty Factor (Studi Kasus Dinas Pertanian  dan Ketahanan  Pangan Kabupaten  Langkat,  SUmatera  Utara),” J. Inform. Kaputama, Semin. Nas. Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 542–552, 2022.
[11]  T. Sutojo, Sistem Pakar . Yogyakarta:  ANDI, 2011.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1520 − 1529 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2630
[12]  U. Khasanah,  S. Surorejo, and P. S. Ananda, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Penelusuran Kecerdasan  Anak,” J. Minfo Polgan , vol. 11, no. 2, p. 14, Jun. 2022.
[13]  A. Rianto, B. Widada,  and D. Nugroho, “Diagnosa Penyakit Sinusitis Pada Orang Dewasa Dan Anak Menggunakan Metode Certanty Factor,” J. TIKomSiN , vol. 5, no. 2, pp. 46–52, 2017.
[14]  L. Hanafi  and M. Simanjuntak,  “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SINUSITIS MENGGUNAKAN METODE BAYES BERBASIS WEB,” J. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, p. 9, 2018.
[15]  F. Yustika Manik, “Diagnosa Penyakit Sinusitis Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 309–316, 2021.
[16]  A. Iskandar and A. Triayudi, “Early Diagnosis of Sinusitis Using Expert System Methods,” J. Mantik , vol. 4, no. 2, pp. 1231– 1236, 2020.
[17]  H.  Pratama,  I.  F.  Astuti,  and  D.  Cahyadi,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Diagnosa  Penyakit  THT  (Telinga,  Hidung, Tenggorokan) Menggunakan Metode Certainty  Factor,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2017.
[18]  W. M. Ardana, I. R. Wulandari,  Y. Astuti, L. D. Farida, and W. Widayani,  “Implementasi  Metode SMART (Simple  Multi Attribute Rating Technique) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit  Pinjaman,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1756, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4333.
[19]  A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018, [Online]. Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1556.
[20]  W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, and S. M. Sagita, “Pengujian  Black Box Testing pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android dengan  Teknologi  Phonegap,” STRING (Satuan  Tulisan Ris.  dan Inov. Teknol. ,  vol.  3, no.  2, p. 206,  2018, doi: 10.30998/string.v3i2.3048.
[21]  C. Sammut and G. I. Webb, “Encyclopedia  of machine  learning and data mining,” Springer New York, NY , 2017.