Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1654-1664 E- ISSN 2503-2933 1654

## Analisis Perbandingan Tiga Metode Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Manusia
Ahmad Fahmi Adam* 1 , Iskandar Fitri 2 , Novi Dian Nathasia 3 1 Program Studi Sistem Informasi, 2,3 Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional, Jakarta email : *1 adamahmadfahmi@gmail.com, 2 iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id, 3 novidian@civitas.ac.id

## Abstrak
Untuk  mendiagnosa  penyakit  mata  pada  manusia  diperlukan  perhitungan  probabilitas yang terbaik. Karena mata merupakan salah satu bagian terpenting pada tubuh manusia yang harus di jaga  kesehatannya.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis perbandingan  dari  3 metode  diantaranya  :  metode  Case-Based  Reasoning,  Naïve  Bayes  dan  Certainty  Factor sehingga  bisa  diketahui  metode  mana  yang  terbaik  untuk  melakukan  pendiagnosaan.  Setelah melakukan  perbandingan,  untuk  perhitungan  metode  Case-Based  Reasoning  didapatkan  hasil probabilitas  61,6  %,  metode  Naïve  Bayes  didapatkan  hasil  56,36%  dan  metode  Certainty Factor  didapatkan  hasil  90,4%.  Dapat  disimpulkan,  metode  Certainty  Factor  adalah  metode yang  terbaik  untuk  melakukan  pendiagnosaan  penyakit  mata  pada  manusia.  Setelah  itu,  akan dibuatkan  suatu  sistem  pakar  menggunakan  metode  Certainty  Factor  untuk  mendiagnosa penyakit  mata  pada  manusia.  Sistem  pakar  merupakan  peniru  suatu  pakar  dalam  melakukan diagnosis  suatu  penyakit.  Tujuan  dibuatkan  sistem  pakar  ini,  supaya  dapat  membantu  pasien untuk mendiagnosa jenis penyakit mata apa berdasarkan gejala gejala yang dialaminya.
Kata  kunci :  case-based  reasoning,  certainty  factor,  diagnose,  naïve  bayes,  penyakit  mata, sistem pakar.

## Abstract
To  diagnose  eye  disease  in  humans,  it  is  necessary  to  calculate  the  best  probability. Because  the  eyes  are  one  of  the  most  important  parts  of  the  human  body  that  must  be  kept healthy.  This  study  aims  to  analyze  the  comparison  of  3  methods  including:  Case-Based Reasoning, Naïve Bayes and Certainty Factor methods so that it can be known which method is the  best  for  diagnosing.  After  doing  a  comparison,  for  the  calculation  of  the  Case-Based Reasoning method, the probability result is 61.6%, the Naïve Bayes method is 56.36% and the Certainty Factor method is 90.4%. It can be concluded that the Certainty Factor method is the best method for diagnosing eye diseases in humans. After that, an expert system will be made using the Certainty Factor method to diagnose eye diseases in humans. An expert system is an imitation  of  an  expert  in  diagnosing  a  disease.  The  purpose  of  this  expert  system  is  to  help patients to diagnose what type of eye disease based on the symptoms they experience.
Keywords :  case-based  reasoning,  certainty  factor,  diagnosis,  naïve  bayes,  eye  disease,  expert system.

## 1. PENDAHULUAN
Disaat  ini  dunia  teknologi  berkembang  pesat  sangat menopang  seluruh  segi  kehidupan  di masyarakat  dalam  pertumbuhan  zaman  serta  kehidupan,  dalam  perihal  kesehatan  merubah perihal  manual  jadi  suatu  sistem  berbasis  teknologi  sangat  lah  berarti  sebab  perihal  ini  dapat menolong  para  lembaga  kesehatan  khususnya  dalam  memperbaharui  informasi  ataupun
1655 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1654-1664 E-ISSN 2503-2933
memudahkan  akses  layanan  kepada  masyarakat.  Semacam  halnya  disaat  ini  merupakan permasalahan dalam riset tentang sistem informasi mengenai indikasi penyakit mata [1].
Salah  satu  anggota  badan  yang  sangat  vital  pada  manusia  adalah  mata,  mata  ialah  salah satu  bagian  tubuh  yang  sangat  dilindungi  kesehatannya.  Mata  yang  kurang  sehat  hendak memberikan akibat kurang baik untuk si pengidap sebab bisa mengganggu proses kegiatan dari si  pengidap  [2].  Dengan  mata  melihat,  manusia  bisa  menikmati  keindahan  alam  serta berinteraksi  dengan  area  sekitar  dengan  baik.  Bila  mata  mengalami  kendala  ataupun  penyakit mata, hingga akan berdampak sangat parah untuk kehidupan manusia. Jadi sudah mestinya mata ialah anggota badan yang butuh dilindungi dalam kesehatan sehari- hari [3].
Sebab  mata  ialah  bagian  terpenting  pada  tubuh  manusia,  jadi  tidak  sembarang  untuk memutuskan indikasi penyakit mata apa yang dialami oleh penderita. Maka dalam penelitian ini akan melakukan analasis perhitungan probabilitas perbandingan 3 metode adalah: Case- Based Reasoning,  Naïve  Bayes  dan  Certainty  Factor.  Setelah  itu  akan  diambil  salah  satu  metode terbaik yang akan digunakan untuk dibuatkan sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer  yang  memanfaatkan  pengetahuan,  kenyataan  serta  metode  penalaran  dalam membongkar  kasus  yang  umumnya  cuma  dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam  bidang tertentu [4].
Dengan  adanya  sistem  pakar  ini  nantinya  bisa  dijadikan  layanan  konsultasi  untuk menunjang dalam mendiagnosa tipe penyakit mata pada penderita bersumber pada gejala- gejala klinis  yang  terjadi  pada  penderita,  sehingga  bisa  digunakan  dalam  pengambilan  kesimpulan diagnosa awal saat sebelum melaksanakan pengecekan intensif laboratorium.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  metode  mana  yang  paling  tepat  dan terbaik untuk mendiganosa penyakit mata pada manusia, metode yang di analisis diantara nya, yaitu : Case  Based  Reasoning  (CBR),  Naïve  Bayes  dan  Certainty Factor. Setelah mengetahui metode apa  yang  terbaik  dan  tepat  maka  akan  di  buat  kan suatu sistem  pakar.  Untuk  mencapai tujuan tersebut maka langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:

## 2.1 Analisis Permasalahan
Dalam membangun suatu sistem yang dapat mengadopsi proses serta metode memasukkan pengetahuan  dari  seorang  pakar  ke  dalam  komputer  sehingga  bisa  membagikan  kemudahan dalam  mendiagnosa  penyakit  mata  pada  manusia  dengan  kualitas  pakar,  hingga  diperlukan pengolahan  basis  pengetahuan  kepakaran  dari  seorang  pakar  yang  dibangun  ke  dalam  aturan- aturan  serta  fakta-  fakta  yang  bisa  menghasilkan  diagnosa  serta  kesimpulan  cocok  dengan kaidah-  kaidah  basis  pengetahuan  yang  ada.  Berikut  ini  ialah  pembuatan  aturan-  aturan  yang berasal dari pengetahuan pakar [5].
Tabel 1. Data Kepakaran Penyakit Mata pada Manusia
No Daftar Gejala Data Penyakit Mata Pada Manusia Konjungtivitis Katarak  Glaukoma 1 Iritasi 0,6 2 Infeksi 0,6 3 Pandangan kabur 0,4 0,6 4 Mata terasa nyeri 0,6 5 Peka terhadap cahaya 0,2 6 Bulu mata sering jatuh 0,2 7 Ketajaman penglihatan 0,6
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1654-1664 E- ISSN 2503-2933 1656
berkurang 8 Sensitivitas 0,6 9 Kontras 0,4 10 Bayangan dan visi kurang jelas 0,6 11 Bila memandang lampu maka akan timbul warna pelangi 0,4 12 Mata terasa sakit sebab posisi mata dalam kondisi bengkak 0,4 13 Rasa ingin mengedip terus menerus dengan menekan kedipan berlebihan 0,2
Berdasarkan data kepakaran penyakit  mata pada manusia pada tabel 1, dapat dibentuk basis aturan (rule), Adapun daftar aturan (rule) yang dibentuk adalah sebagai berikut: Rule  1 : IF iritasi  =  Yes AND infeksi  =  Yes AND pandangan  kabur  =  YES AND mata  terasa nyeri  =  Yes AND peka  terhadap  cahaya  =  Yes AND bulu  mata  sering  jatuh  =  Yes THEN Penyakit = Konjungtivitis Rule  2 : IF pandangan  kabur  =  Yes AND ketajaman  penglihatan  berkurang  =  Yes AND sensitivitas  =  Yes AND kontras  =  Yes AND bayangan  dan  visi  kurang  jelas  =  Yes THEN Penyakit = Katarak Rule 3 : IF bila memandang lampu  maka akan timbul warna Pelangi = Yes AND mata terasa sakit sebab posisi mata dalam kondisi bengkak = Yes AND rasa ingin mengedip terus menerus dengan menekan kedipan berlebihan = Yes THEN Penyakit = Glaukoma

## 2.2 Analisis Perhitungan Metode Case Based Reasoning
Case-Based  Reasoning(  CBR)  menggambarkan  sistem  penalaran  yang  memanfaatkan pengetahuan  lama  untuk  menuntaskan  kasus  baru.  Penyajian  pengetahuan  (knowledge representation) terbuat dalam wujud kasus- kasus (cases) [6]. Yang jadi basis pengetahuan pada case-  based  reasoning  merupakan  kenyataan  berbentuk  kasus-  kasus  sebelumnya  yang  pernah ada  dan  serangkaian  alur  untuk  mengecek,  menghitung,  dan  merumuskan  sesuatu  dari  kasus yang diberikan [7].
T, S = S ∗ W + S ∗ W + ⋯ … + S ∗ W
W + W +. … . . +W
Seorang pasien menderita gejala-gejala : iritasi, pandangan kabur dan mata terasa nyeri
1. Menelusuri runut maju terhadap rule-rule yang ada Rule 1: IF iritasi = Yes AND pandangan kabur = Yes AND mata terasa nyeri = Yes THEN Penyakit = Konjungtivitis.
Rule 2 : IF pandangan kabur = Yes THEN Penyakit = Katarak.
Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran  dengan  menggunakan  Teknik  infersi Forward Chaining ,  diketahui  bahwa  pasien  tersebut  menderita  penyakit  mata  :  Konjungtivitis  dan Katarak.
2. Melakukan  proses  perhitungan  dengan  metode Case  Based  Reasoning sesuai  dengan persamaan rumus (2-1) dan identifikasi nilai kepastian gejala didapat dari tabel 1 :
a. Jenis penyakit Konjungtivitis:
Iritasi, pandangan kabur dan mata terasa nyeri
(1)
1657 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1654-1664 E-ISSN 2503-2933
Similarity (X,P1) = ∗,,,∗,∗,∗,∗, ,,,,,,
= ,,, , = , , = 0,6154 (Hasil CBR) Maka  hasil  perhitungan  dengan  metode Case  Based  Reasoning untuk  penyakit Konjungtivitis adalah 0,6154 atau 61,54 %
b. Jenis penyakit Katarak:
Pandangan kabur
Similarity (X,P2) = ∗,∗,∗,∗,∗, ,,,,, = , , = 0,2143 (Hasil CBR) Maka  hasil  perhitungan  dengan  metode Case  Based  Reasoning untuk  penyakit  Katarak adalah 0,2143 atau 21,43 %
3. Kesimpulan Perhitungan Nilai Max (Konjungtivitis dan Katarak) = (0,6154 ; 0,2143) = 0,6154
Maka  hasil  diagnosa  yang  didapat  atas  kasus  tersebut,  bahwa  pasien  kemungkinan  besar menderita penyakit mata dengan jenis penyakit Konjungtivitis dengan tingkat probabilitas terhadap penyakit tersebut adalah 0,6154 atau 61,54 %

## 2.3 Analisis Perhitungan Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier  ataupun  selalu  diucap  Bayesian  Classification  merupakan prosedur  pengklasifikasian  statistik  yang  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan sesuatu class [8]. Naive Bayes Classifier merupakan suatu metoda klasifikasi yang berdasar pada teorema Bayes. Metode pengklasifikasian ini memakai metode probabilitas serta statistik  yang  pertama  kali  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  bernama  Thomas  Bayes,  yakni sesuatu metode untuk memprediksi kesempatan di masa depan bersumber pada pengalaman di masa sebelumnya, sehingga metode ini diketahui sebagai Teorema Bayes [9].
|" = #|$$ #
Seorang pasien menderita gejala-gejala : iritasi, pandangan kabur dan mata terasa nyeri
1. Menelusuri runut maju terhadap rule-rule yang ada Rule 1 : IF iritasi = Yes AND pandangan kabur = Yes AND mata terasa nyeri = Yes THEN Penyakit = Konjungtivitis.
Rule 2 : IF pandangan kabur = Yes THEN Penyakit = Katarak. Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran  dengan  menggunakan  Teknik  infersi Forward Chaining ,  diketahui  bahwa  pasien  tersebut  menderita  penyakit  mata  :  Konjungtivitis  dan Katarak.
2. Melakukan proses perhitungan dengan metode Naïve Bayes sesuai dengan persamaan rumus (2-2) dan identifikasi nilai kepastian gejala didapat dari tabel 1:
a. Jenis penyakit Konjungtivitis :
Iritasi, pandangan kabur dan mata terasa nyeri (P|H1)     =     0,6/1,6     =     0,375 (P|H2)     =     0,4/1,6     =     0,25 (P|H3)     =     0,6/1,6     =     0,375 P(E Hk) x P(Hk) = (0,6*0,375) + (0,4*0,25) + (0,6*0,375) = 0,55 P(H1|E)     =     (0,6*0,375) / 0,55     =   0,409 P(H2|E)     =     (0,4*0,25) / 0,55       =   0,1818 (2)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1654-1664 E- ISSN 2503-2933 1658
P(H3|E)     =     (0,6*0,375) / 0,55     =   0,409 ∑ Bayes =     (0,6*0,409) + (0,4*0,1818) + (0,6*0,409) = 0, 5635 (Hasil Bayes) Maka  hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Naïve  Bayes untuk  penyakit  Konjungtivitis adalah 0,5635 atau 56,35% b. Jenis penyakit Katarak : Pandangan kabur (P|H1)     =     0,6 / 0,6      =     1 P(H1|E)   =    (0,6*1) / 1   =     0,6 ∑ Bayes =    (0,6*0,6)     =     0,36 (Hasil Bayes) Maka hasil dari perhitungan dengan metode Naïve Bayes untuk penyakit Katarak adalah 0,36 atau 36 %
3. Kesimpulan Perhitungan Nilai Max (Konjungtivitis dan Katarak) = (0,5635 ; 0,36) = 0,5635
Maka  hasil  diagnosa  yang  didapat  atas  kasus  tersebut,  bahwa  pasien  kemungkinan  besar menderita  penyakit  mata  dengan  jenis  penyakit  Konjungtivitis  dengan  tingkat  probabilitas terhadap penyakit tersebut adalah 0,5635 atau 56,35 %

## 2.4 Analisis Perhitungan Metode Certainty Factor
Certainty  Factor  merupakan  salah  satu  teori  yang  bisa  digunakan  untuk  menuntaskan permasalahan  ketidakpastian.  Certainty  Factor  alias  CF  ialah  nilai  untuk  mengukur  keyakinan pakar  [10].  Metode  Certainty  Factor(  CF)  ini  diseleksi  ketika  dalam  menghadapi  sesuatu permasalahan,  kerap  ditemui  jawaban  yang  tidak  mempunyai  kepastian  penuh.  Untuk mengakomodasi  perihal  ini  sehingga  digunakan  Certainty  Factor(  CF)  guna  menggambarkan tingkatan keyakinan pakar terhadap permasalahan yang sedang dialami [11].
CF CF , CF = CF + CF 1 − CF Jika CF dan CF >  0 Seorang pasien menderita gejala-gejala : iritasi, pandangan kabur dan mata terasa nyeri 1. Menelusuri runut maju terhadap rule-rule yang ada
Rule 1 : IF iritasi = Yes AND pandangan kabur = Yes AND mata terasa nyeri = Yes THEN Penyakit = Konjungtivitis. Rule 2 : IF pandangan kabur = Yes THEN Penyakit = Katarak. Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran  dengan  menggunakan  Teknik  infersi Forward Chaining ,  diketahui  bahwa  pasien  tersebut  menderita  penyakit  mata  :  Konjungtivitis  dan Katarak.
2. Melakukan  proses  perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor sesuai  dengan  persamaan rumus (2-3) dan identifikasi nilai kepastian gejala didapat dari tabel 1 :
a. Jenis penyakit Konjungtivitis :
Iritasi dan pandangan kabur    =     0,6 + 0,4(1 – 0,6)
=   0.76 (CF kom)
CF kom dan mata terasa nyeri =    0,76 + 0,6(1 – 0,76) =   0.904 (Hasil CF) Maka  hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor untuk  penyakit Konjungtivitis adalah 0,904 atau 90,4%.
b. Jenis penyakit Katarak: Pandangan kabur = 0,6 + 0(1-0,6) = 0,6 (Hasil CF)
Maka  hasul  dari  perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor untuk  penyakit  Katarak adalah 0,6 atau 60 %
3. Kesimpulan Perhitungan Nilai Max (Konjungtivitis dan Katarak) = (0,904 ;  0,6) = 0,904
Maka  hasil  diagnosa  yang  didapat  atas  kasus  tersebut,  bahwa  pasien  kemungkinan  besar menderita penyakit mata dengan jenis penyakit Konjungtivitis dengan tingkat probabilitas terhadap penyakit tersebut adalah 0,904 atau 90,4 %
(3)
1659 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1654-1664 E-ISSN 2503-2933

## 2.5  Perancangan Sistem
Gambar 1. Flowchar Metode Certainty Factor
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  flowchart  metode  Certainty  Factor,  penjelasan  singkat  nya adalah  alur  proses  yang  dilakukan  ketika  user  yang  akan  melakukan  konsultasi.  Pertama  user akan  memilih  gejala  yang  dialami  nya  kemudian  akan  dihitung  atau  dikalkulasi  menggunakan metode Certainty Factor.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1654-1664 E- ISSN 2503-2933 1660
Gambar 2. Diagram Use Case Admin
Pada gambar 2 merupakan diagram use case admin menujunkan bahwa admin merupakan pengguna yang mempunyai wewenang untuk melakukan pemeliharaan sistem dan penambahan data di dalam sistem.
Gambar 3. Diagram Use Case User
Pada gambar 3 adalah pengguna umum atau user, user ini hanya mempunyai hak di dalam sistem untuk melakukan konsultasi gejala penyakit dan melihat data penyakit.
1661 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1654-1664 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Diagram Activity Menu User
Gambar  4  merupakan  alur  proses  user  yang  akan  melakukan  konsultasi  penyakit  yang diderita sampai mendapatkan hasil diagnose yang sudah diproses oleh sistem.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Hasil Perbandingan Metode
Tabel 2. Hasil Perhitungan 3 Metode
No Metode Jenis Penyakit Konjungtivitis Katarak 1 Metode Case Base Reasoning 0,6154 0,2143 2 Metode Naïve Bayes 0, 5635 0,36 3 Metode Certainty Factor 0.904 0,6
Pada  tabel  2  kita  dapat  menyimpulkan  bahwa,  setelah  melaksanakan  perhitungan  dengan menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning,  Naïve  Bayes  serta  Certainty  Factor,  sehingga proses  berikutnya  yaitu  memutuskan  metode  yang  paling  tepat  serta  baik  untuk  menerapkan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1654-1664 E- ISSN 2503-2933 1662
pendiagnosaan penyakit Mata pada manusia. Berdasarakan hasil dari perhitungan ketiga metode tersebut, sehingga diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada  perhitungan  dengan  metode  Case  Based  Reasoning  penyakit  yang  terpilih  merupakan Konjungtivitis  dengan  nilai  probabilitas  0,  6154,  sedangkan  untuk  metode  Naïve  Bayes memperoleh  nilai  probabilitas  0,  5635  untuk  penyakit  Konjungtivitis  dan  metode  Certainty Factor  menyimpulkan  bahwa  penyakit  yang  terpilih  yaitu  Konjungtivtis  dengan  nilai probabilitas  0,904.  Dari  hasil  tersebut  maka  metode  Certainty  Factor  ialah  metode  yang sangat  tinggi  atau  terbaik  yang  miliki  nilai  probabilitas  yang  paling  tertinggi  dari  ketiga metode tersebut dan ini sudah sesuai dengan diagnose dokter.
2. Dari  hasil  perhitungan  dari  metode  Case  Based  Reasoning,  Naïve  Bayes  serta  Certainty Factor ketiganya memilih penyakit Konjungtivitis sebab mempunyai nilai probabilitas paling tinggi.
3. Dengan hasil perhitungan diatas, bisa disimpulkan maka untuk mendiagnosa penyakit mata pada manusia, tata cara yang sangat tepat serta terbaik merupakan metode Certainty Factor. Perihal  ini  cocok  dengan  ilmu  kepakaran  jika  satu  penyakit  tidak  bisa  ditetapkan  cuma dengan  satu  indikasi  ataupun  dengan  kata  lain  nilai  probabilitas  nya  rendah  serta  semakin banyak  tanda-  tanda  yang  dialami  hingga  semakin  mungkin  terdiagnosa  kategori  penyakit tersebut dengan nilai probabilitas yang tinggi.

## 3.2  Pengujian Diagnosa Di Aplikasi
Gambar 6. Halaman Konsultasi Penyakit
Pada Gambar 6 merupakan pemilihan gejala yang sesuai dengan gejala yang diuji untuk mendiagnosa  penyakit  mata  apa  dan  berapa persentase  yang  didapatkan  apakah  sesuai  dengan perhitungan manual atau tidak.
1663 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1654-1664 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Halaman Hasil Konsultasi
Pada  gambar  7    menjelaskan  tentang  hasil  setelah  pengguna  menekan  button  hasil diagnose. Bisa dilihat untuk hasil persentase nya sesuai dengan perhitungan manual yang sudah di uji yaitu 90 %.
Jadi  kesimpulannya,  bahwa  hasil  perhitungan  dengan  metode  Certainty  Factor  memiliki tingkat  kepastian  diagnose mendekati  90  %  pada  penyakit  Konjungtivitis  dan ini  sudah  sesuai dengan diagnose pakar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pada hasil ulasan tentang penerapan analisis perbandingan metode Case Base Reasoning, Naïve Bayes serta Certainty Factor yang sudah dikemukakan, hingga bisa diperoleh beberapa kesimpulan, sebagai berikut:
1.  Bersumber  pada  hasil  perhitungan  yang  sudah  dicoba  maka  bisa  diketahui  bahwa  metode Certainty  Factor  merupakan  metode  yang  nilai  probabilitas  paling  tinggi  dibanding  dengan metode Case Based Reasoning serta metode Naïve Bayes.
2. Dengan hasil perhitungan ini maka nantinya implementasi sistem pakar untuk  mendiagnosa penyakit mata pada manusia yaitu dengan memakai metode Certainty Factor.
3. Dengan adanya sistem pakar ini, pengguna dapat mudah mengetahui penyakit mata apa yang dialami dan pengguna dapat langsung mendiagnosa diri nya sendiri dengan sistem pakar ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Yoga,  2019, “Perubahan  Sosial  Budaya  Masyarakat  Indonesia  dan  Perkembangan Teknologi Komunikasi,” J. Al-Bayan ,  Vol.  24, No. 1, pp. 29–46, doi: 10.22373/albayan.v24i1.3175.
[2]  W.  Purba,  S.  Aisyah,  and  S.  P.  Tamba,  2017. “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Mata Katarak Menggunakan Konsep Metode Runut Mundur,” JUSIKOM PRIMA (Junal Sist. Inf. Ilmu Komput. Prima) , Vol. 1, No. 1,
[3]  E. Ongko, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Balita,” J. Time , Vol. II, No. 1, pp. 1–5, 2014, doi: 10.1007/s13398-014-0173-7.2.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1654-1664 E- ISSN 2503-2933 1664
[4]  Yenita  Wijaya, 2016. “Sistem  Pakar  Kerusakan  Hardware  Komputer  Dengan  Metode Forward Chaining,” J. Momentum , Vol. 18, No. 2, pp. 53–59,
[5]  P.  S.  Ramadhan,  2018, “Sistem  Pakar  Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun  Menggunakan Teorema  Bayes,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jaringan) ,  Vol.  3,  Vo.  1, pp. 43–48, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
[6]  T. Rismawan and S. Hartati, 2013, “Case-Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan),” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , Vol. 7, No. 1, pp. 67–78, doi: 10.22146/ijccs.2154.
[7]  D.  Y.  Prasetyo,  B.  Rianto,  M.  S.  Rais,  and  N.  Suwanti,  2021, “Diagnosa  Dini  Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning (CBR),” Vol. 5, No. April, pp. 360–369, doi: 10.30865/mib.v5i2.2779.
[8]  W.  B.  Zulfikar  and  N.  Lukman,  2016,  “ Perbandingan  Naive  Bayes  Classifier  Dengan Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Penyakit Mata,” J. Online Inform. , Vol. 1, No. 2, pp. 82–86, doi: 10.15575/join.v1i2.33.
[9]  M.  Syukri  Mustafa,  M.  Rizky  Ramadhan,  and  A.  P.  Thenata,  2017 “Implementasi  Data Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier,” Citec J. , Vol. 4, No. 2, pp. 151–162,.
[10] H.  Fahmi,  2019,  “ Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Katarak  Dengan  Metode Certainty  Factor  Berbasis  Web,” Matics ,  Vol.  11,  No.  1,  p.  27,  doi: 10.18860/mat.v11i1.7673.
[11] P.  S.  Ramadhan  and  U.  F.  S.  Pane,  2018, “Analisis  Perbandingan  Metode  (Certainty Factor,  Dempster  Shafer  dan  Teorema  Bayes)  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Inflamasi Dermatitis  Imun  pada  Anak,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan
Komputer) , Vol. 17, No. 2, pp. 151–157, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jis/article/view/38.