## Sistem Pakar Untuk Identifikasi Jenis Jerawat Dengan Metode Certainity Factor
Dedi Rahman Habibie 1 , Dasril Aldo 2
1 dedi.habibi@gmail.com, 2 dasrilaldo1994@gmail.com,
Program Studi Sistem Informasi, STMIK GICI Batam
Abstract—Acne  is  a  skin  problem  that  results  from overproduction  of  oil  which  causes  inflammation  and inflammation  in  human  skin.  By  using  a  certain  factor method  is  able  to  produce  a  diagnosis  of  the  type  of  user spent  so  that  treatment  advice  will  be  given  that  is  suitable for  patients.  Factor  Method  Specific  factors  to  prove whether  it  is  certain  or  not,  the  form  of  metrics  that  are usually used in expert  systems. This method is very suitable for expert systems in diagnosing something that is uncertain. The  advantage  of  the  first  certainty  factor  method  is  to present  qualitative  data.  Second,  the  Certainty  Factor method has the ability to increase the degree of confidence. The  results  obtained  with  this  system  can  help  patients  in diagnosing  acne  that  is  obtained  from  knowledge  of  the problem and solutions to  deal with the type of acne. And in the  expert  system  provides  information  to  the  public  that  is more accurate and precise like a specialist in classifying the types of acne on the face, and facilitating the public to better understand classified as improving the types of  acne on the face produced.
Intisari —Jerawat  adalah  gangguan  pada  kulit  akibat dari kelebihan produksi kelenjar minyak yang menyebabkan  terjadinya  infeksi  dan  radang  pada  kulit manusia. Dengan menggunakan metode Certainity Factor mampu  menghasilkan  diagnosa  jenis  dari  jerawat  yang dialami  user,  sehingga  nantinya  akan  diberikan  saran perawatan  yang  cocok  bagi  pasien.  Metode  Certainity Factor    untuk  membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti atau  tidak,  berbentuk  metrik  yang  biasanya  digunakan dalam  sistem  pakar.  Metode  ini  sangat  cocok  digunakan untuk  sistem  pakar  dalam  mendiagnosis  sesuatu  yang belum  pasti.  Keunggulan  dari  metode  Certainity  Factor yang pertama dalam mempersentasikan data-data kualitatif.  Kedua,  metode  Certainity  Factor  memiliki kemampauan  untuk  mengekspresikan  derajat  keyakinan. Hasil  yang  diperoleh  dengan  sistem  ini,  dapat  membantu pasien  dalam  mendiagnosa  penyakit  jerawat  yang didapatkan dari pengetahuan mengenai gejala serta solusi penanganan  terhadap  jenis  jerawat.  Serta  dalam  sistem pakar  ini  memberi  informasi  kepada  masyarakat  yang lebih  akurat  dan  tepat  layaknya  dokter  spesialis  dalam menggolongkan jenis jerawat pada wajah, dan memudahkan  masyarakat  lebih  mengetahui  tergolong manakah dalam menggolongkan jenis jerawat pada wajah yang dialami.
Kata Kunci —Sistem  Pakar;  Jerawat;  Certainity  factor; Identifikasi

## I.   PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  mengalami  kemajuan yang sangat pesat, hal tersebut dikarenakan oleh kekuatan era globalisasi  dimana  komputer  dan  internet  dengan  sifatnya yang  dinamis  merupakan  fasilitas  yang  telah  mendominasi berbagai  aktivitas  kehidupan  seperti  pendidikan, perkantoran, industri,  kesehatan  dan  lain-lain  [1].  Teknologi  di  bidang kesehatan atau kedokteran  juga telah  menerapkan peran  yang sangat  signifikan  untuk  menolong  jiwa  manusia  dan  riset  di bidang  kedokteran.  Dengan  berkembangnya  teknologi informasi  di  bidang  kesehatan  sangatlah  membantu  orang- orang  yang  bergerak  di  bidang  kesehatan  dalam  melakukan pekerjaannya  [2].  Para  pakar/ahli  bisa  dengan  cepat menangani  para  pasien  dan  mendiagnosis  penyakit  yang mereka  derita.  Pemanfaatan  teknologi  informasi  ini  semoga bisa  mendukung  peningkatan  kualitas  kerja  di  bidang kesehatan.
Di  bidang  kesehatan  sendiri,  pemanfaatan  teknologi dimanfaatkan  hampir  di  semua  penjuru  misalnya  dalam  hal yang  paling  sederana  saja.  Yaitu  pengecekan  suhu  tubuh menggunakan  Termometer  sampai  yang  paling  baru  adalah penyambungan sel kulit dan tulang menggunakan Chip khusus yang  baru  –  baru  ini  telah  di  teliti  oleh Ohio  University [3] . Kecerdasan  buatan  yang  biasa  disingkat  AI  ( Artificial Intelligence ) merupakan ilmu tentang bagaimana  membangun suatu  sistem  komputer  yang  menunjukkan  kecerdasan  dalam berbagai cara [4]. AI merupakan area penelitian yang dinamis dalam topik riset ilmu komputer. Sampai saat ini, telah banyak penelitian  mengenai  perkembangan  AI  diantaranya neural network,  evolutionary  computing,  machine  learning,  natural language  processing, dan object  oriented  programming [5]. Munculnya  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  bidang kesehatan memacu pengembangan aplikasi sistem pakar untuk layanan kesehatan [6].
Sistem pakar atau sistem berbasis pengetahuan atau sistem pengetahuan adalah sistem komputer yang dicirikan oleh fakta bahwa  perbedaan  eksplisit  dibuat  antara  bagian  di  mana pengetahuan  tentang  domain  masalah  direpresentasikan  dan bagian  yang  memanipulasi  pengetahuan  tersebut  untuk memecahkan  masalah  aktual  dengan  menggunakan problem data [7].
e-ISSN 2541-6448
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Sistem pakar dapat disebut juga sebagai salah satu cabang dari  AI  yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat  manusia yang pakar [8]. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam  bidang tertentu, yaitu pakar  yang  mempunyai knowledge  atau  kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya. Pada saat  pertama  kali  sekitar  tahun  70-an,  sistem  pakar  hanya berisi  knowledge  yang  eksklusif.  Namun  demikian  sekarang ini  istilah  sistem  pakar  sudah  digunakan  untuk  berbagai macam  sistem  yang  menggunakan  teknologi  sistem  pakar  itu [9].
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  ialah metode  factor  kepastian  ( certainty  factor ),  metode  ini merupakan  suatu  metode  untuk  membuktikan  ketidakpastian pemikiran  seorang  pakar,  dimana  untuk  mengakomodasi  hal tersebut  seseorang  biasanya  menggunakan certainty  factor untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi  [10].  Jerawat  merupakan timbunan  kelenjar  minyak  pada  kulit  yang  terlalu  aktif  yang tersumbat  oleh  kotoran  dan  terjadi  infeksi  karena  adanya bakteri Staphylococcus aureus . Jerawat biasanya muncul pada permukaan  kulit  wajah,  leher,  dada  dan  punggung  pada  saat kelenjar  minyak  pada  kulit  terlalu  aktif  sehingga  pori-pori kulit  akan  tersumbat  oleh  timbunan  lemak  yang  berlebihan [11]. Jika timbunan  itu bercampur dengan keringat, debu dan kotoran  lain,  maka  akan  menyebabkan  timbunan  lemak  dan bintik  hitam  di  atasnya  yang  disebut  komedo.  Pada  komedo terdapat  bakteri,  maka  terjadilah  peradangan  yang  dikenal dengan  jerawat  yang  ukurannya  bervariasi  mulai  dari  ukuran kecil  sampai  ukuran  besar  serta  berwarna  merah,  kadang- kadang bernanah serta menimbulkan rasa nyeri [12].
Obat  paling  ampuh  untuk  menghilangkan  jerawat  yang membandel  adalaha  dengan  menggunakan  beberapa  tanaman obat  herbal  seperti  :  aloe  vera,  amaranth,  arnica,  asparagus, barberry,  basil,  birch,  bittersweet  nightshade,  ragi  brewer, burdock,  calendula,  celandine,  chaste  tree,  chaste  berry, coriander,  cur  cumin,  teh  hijau,  guggul,  minyak  jojoba, kalibromatum,  teh  labrador,  serta  lavender  [13].  Hasil  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  menemukan beberapa  jenis  jerawat,  antara  lain  yaitu  jerawat  blackhead, whitehead,  papula,  pustula,  nodul,  kista,  conglobata  dan fluminan.  Berdasarkan  dari  jenis  jerawat  tersebut  memiliki tingkat kelompoknya masing-masing, yaitu dari tingkat ringat, sedang dan parah [14]. Namun, kebanyakan penderita jerawat masih  banyak  yang  belum  mengetahui  jenis-jenis  jerawat tersebut, jika mengalami jerawat dan tidak langsung ditangani akan  berkembang  menjadi  parah,  sehingga  menyebabkan kerusakan pada kulit berupa jaringan parut dan meninggalkan bekas luka [15].

## II.   METODE PENELITIAN
Agar penelitian ini lebih terarah dan bisa mencapai tujuan yang  penulis  harapkan,  maka  diperlukan  kerangka  kerja penelitian seperti pada Gambar 1. Metodologi penelitian pada Gambar  1  terbagi  menjadi  lima  tahpan.  Pertama  penelitian pendahuluan dari objek, permasalahan dan solusi. Berikutnya pengumpulan  data  penelitian  yang  proses  waktu  penelitian, tempat  penelitian  dan  waktu  penelitian.  Selanjutnya  analisis data, sistem dan perancangan alur sistem.Bagian  ini  memiliki tahap  analisis  data  dengan  jaringan  syaraf  tiruan,  analisis sistem  dan  perancangan  UML.  Kemudian  implelmentasi sistem  dari  beberapa  tahapan  sebelumnya.  Tahap  terakhir yaitu pengujian aplikasi yang terdiri matlab dan program yang dibangun.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut data yang didapat mengenai penyakit Jenis Jerawat Pada Wajah pada Tabel 1 dan Tabel 2:
Tabel 1. Penyakit Jerawat NO KP Jenis Penyakit 1 J01 Blackhead 2 J02 Whitehead 3 J03 Papula 4 J04 Pustula 5 J05 Nodul 6 J06 Kista 7 J07 Conglobata 8 J08 Fluminans Tabel 2. Gejala Penyakit Jerawat KD GEJALA GE01 Terdapat  Benjolan  Kecil  Dan  Sedikit Menonjol Serta Berwarna Gelap Pada Kulit GE02 Terdapat Selkulit Mati Pada Wajah GE03 Kulit Berminyak GE04 Wajah Terasa Gatal GE05 Benjolan  Pada  Wajah  Dengan  Ujung Bewarna Putih Tapi Tidak Sakit GE06 Terdapat Ruam Pada Kulit GE07 Terdapat  Benjolan  Kecil  Bwarna  Merah Yang Bila Di Sentuh Terasa Sakit GE08 Benjolan  Kecil-Kecil  Terdapat  Nanah  Pada Ujung GE09 Terdapat Benjolan Agak Besar Dan Bertekstur Keras GE10 Benjolan  Besar  Berisi  Nanah  Yang  Terasa Sakit GE11 Terdapat Benjolan-Bnjolan Besar Berklompok Pada Wajah GE12 Benjolan Sangat Keras Dan Padat GE13 Terdapat Lesi Pada Wajah GE14 Fluktuatif  Demam GE15 Nyeri Sendi Dengan Pembengkakan GE16 Berat Badan Dan Kurang Nafsu Makan GE17 Jerawat Ulserasi Dan Inflamasi Pada
Punggung Dan Dada
Selanjutnya  ditentukan  bobot  jawaban  dari  user  sebagai nilai  yang  digunakan  dalam  perhitungan  metode  CF  yang tertera pada Tabel 3:
Tabel 3. Nilai Bobot Jawaban Uncertain Term CF Pasti tidak 0,1 Hampir pasti tidak 0,2 Kemungkinan besar tidak 0,3 Mungkin tidak 0,4 Tidak tahu 0,5 Mungkin 0.6 Kemungkinan besar 0.7 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0
Selanjutnya akan dibuatkan rule yang digunakan sebagai aturan untuk menganalisa jawabn dari pasien, berikut adalah rule yang telah ditetakan:
[R1] IF  G01  AND  G02  AND  G03  AND  G04  THEN J01 (CF=0,85)
[R2] IF G01 AND G03 AND G04 THEN J01 (CF=0,55)
[R3] IF  G02  AND  G03  AND  G04  AND  G05  THEN J02
(CF=0,88) [R4] IF G02 AND G04 AND G05 THEN J02 (CF=0,50)
[R5] IF  G03  AND  G04  AND  G06  AND  G07  THEN J03
(CF=0,83)
[R6] IF G03 AND G06 AND G07 THEN J03 (CF=0,50)
[R7] IF  G02  AND  G03  AND  G04  AND  G08  THEN
J04(CF=0,8)
[R8] IF G02 AND G03 AND G08 THEN J04 (CF=0,69)
[R9] IF  G02  AND  G03  AND  G04  AND  G09  THEN
J05(CF=0,8)
[R10] IF G02 AND G04 AND G09 THEN J05 (CF=0,69) [R11] IF G03 AND G04 AND G10 THEN J06 (CF=0,73)
[R12] IF  G03  AND  G11  AND  G12  AND  G13  THEN J07 (CF=0,83)
[R13] IF G03 AND G12 AND G13 THEN J07 (CF=0,58) [R14] IF  G14  AND  G15  AND  G16  AND  G17  AND  G18 THEN J08 (CF=0,88)
[R15] IF  G15  AND  G16  AND  G17  AND  G18  THEN J08 (CF=0,75)

## 3.1 Proses Perhitungan Dengan CF
Adapun proses yang dilakukan sebagai berikut :
1. Menentukan  data  yang  akan  dianalisa,  dimana  data yang  akan  dianalisa  adalah  data  yang  terdapat  pada form berikut ini:
Formulir Pasien Nama : Dasril Aldo Usia : 27 Jenis Kelamin : L Tanggal Konsultasi :20 Oktober 2018 Pertanyaan Gejala: NO Gejala Jawaban 1 Terdapat Benjolan Kecil Dan Sedikit Menonjol Serta Berwarna Gelap Pada Kulit Tidak 2 Terdapat Selkulit Mati Pada Wajah Tidak 3 Kulit Berminyak Sangat Berminyak 4 Wajah Terasa Gatal Ya 5 Benjolan Pada Wajah Dengan Ujung Bewarna Putih Tapi Tidak Sakit Tidak 6 Terdapat Ruam Pada Kulit Agak Jelas 7 Terdapat Benjolan Kecil Bwarna Merah Yang Bila Di Sentuh Terasa Sakit Berwarna & Sakit 8 Benjolan Kecil-Kecil Terdapat Nanah Pada Ujung Tidak 9 Terdapat Benjolan Agak Besar Dan Bertekstur Keras Tidak 10 Benjolan Besar Berisi Nanah Yang Terasa Sakit Tidak 11 Terdapat Benjolan-Bnjolan Besar Berklompok Pada Wajah Tidak 12 Benjolan Sangat Keras Dan Padat Tidak 13 Terdapat Lesi Pada Wajah Tidak 14 Fluktuatif Demam Tidak 15 Nyeri Sendi Dengan Pembengkakan
Tidak
16 Berat Badan Dan Kurang Nafsu Makan Tidak 17 Jerawat Ulserasi Dan Inflamasi Pada Punggung Dan Dada Tidak 18 Penurunan Aktivitas Fisik Ya
Dari jawaban tesebut yang diberikan oleh  pasien pertama akan dibuatkan fakta gejalanya seperti padaTabel 4:
Tabel 4. Fakta Gejala Fakta Ket Bobot G01 Evidence 0 G02 Evidence 0 G03 Evidence 1 G04 Evidence 1 G05 Evidence 0 G06 Evidence 0,8 G07 Evidence 0,8 G08 Evidence 0 G09 Evidence 0 G10 Evidence 0 G11 Evidence 0 G12 Evidence 0 G13 Evidence 0 G14 Evidence 0 G15 Evidence 0 G16 Evidence 0 G17 Evidence 0 G18 Evidence 1 [R1] IF G01 (CF =0 ) AND G02 (CF = 0 ) AND G03 (CF =  1) AND G04 (CF = 1  ) THEN J01 (CF=0,85) CF1 (G01, G02 ,G03 , G04 ) = Min[0;0;1;1;]* 0,85 = 0* 0,85 = 0 Fakta Baru : J01 Blackhead CF = 0
[R2] IF G01 (CF =0 ) AND G03 (CF =  1) AND G04 (CF = 1  ) THEN J01 (CF=0,55) CF2 (G01, G03 , G04 ) = Min[0;1;1;]* 0,55 = 0* 0,55
= 0
Fakta Baru : J01 Blackhead CF = 0
[R3] IF G02 (CF =0 ) AND G03 (CF = 1 ) AND G04 (CF
=  1) AND G05 (CF = 1  ) THEN J02 (CF=0,88) CF3 (G02, G03 ,G04 , G05 ) = Min[0;0;1;1;]* 0,88 = 0* 0,88 = 0 Fakta Baru : J02 Whitehead CF = 0 [R4] IF G02 (CF =0 ) AND G04 (CF = 0 ) AND G05 (CF =  1) THEN J02 (CF=0,50) CF4 (G02, G04 ,G05 ) = Min[0;0;1;]* 0,50 = 0* 0,50 = 0 Fakta Baru : J02 Whitehead CF = 0
[R5] IF G03 (CF =1 ) AND G04 (CF = 1 ) AND G06 (CF =  0,8) AND G07 (CF = 0,8  ) THEN J03 (CF=0,83) CF5 (G03, G04 ,G06 , G07 )
= Min[1;1;0,8;0,8;]* 0,83
= 0,8* 0,83
e-ISSN 2541-6448
= 0,664 Fakta Baru : J03 Papula CF = 0,664
[R6] IF  G03  (CF  =1  )  AND  G06  (CF  =  0,8)  AND  G07 (CF = 0,8) THEN J03 (CF=0,50) CF6 (G03, G06 ,G07) = Min[1;0,8;0,8;]* 0,50 = 0,8* 0,50 = 0,4
Fakta Baru : J03 Papula CF = 0,4
[R7] IF G02 (CF =0 ) AND G03 (CF = 1 ) AND G04 (CF =  1) AND G08 (CF = 0  ) THEN J04 (CF=0,80) CF7 (G02, G03 ,G04 , G08 )
= Min[0;1;1;0]* 0,80
= 0* 0,80
= 0 Fakta Baru : J04 Pustula CF = 0
[R8] IF G02 (CF =0 ) AND G03 (CF = 0 ) AND G08 (CF =  1) THEN J04 (CF=0,69)
CF8 (G02, G03 ,G08 ) = Min[0;0;1]* 0,69 = 0* 0,69 = 0
Fakta Baru :
J04 Pustula CF = 0
[R9] IF G02 (CF =0 ) AND G03 (CF = 0 ) AND G04 (CF
=  1) AND G09 (CF = 1  ) THEN J05 (CF=0,80) CF9 (G02, G03 ,G04 , G09) = Min[0;0;1;1;]* 0,80 = 0* 0,80 = 0 Fakta Baru : J05 Nodul CF = 0
[R10] IF G02 (CF =0 ) AND G04 (CF = 0 ) AND G09 (CF
= 1  ) THEN J05 (CF=0,69) CF10 (G02, G04 ,G09) = Min[0;0;1;]* 0,69 = 0* 0,69 = 0 Fakta Baru : J06 Nodul CF = 0 [R11] IF G03 (CF =0 ) AND G04 (CF = 0 ) AND G10 (CF
=  1) THEN J06 (CF=0,73) CF11 (G03, G04 ,G10 ) = Min[0;0;1;]* 0,73 = 0* 0,73 = 0 Fakta Baru : J07 Kista CF = 0
[R12] IF G03 (CF =0 ) AND G11 (CF = 0 ) AND G12 (CF =  1) AND G13 (CF = 1  ) THEN J07(CF=0,83) CF12 (G03, G11 ,G12 , G13 )
= Min[0;0;1;1;]* 0,83
= 0* 0,83
= 0
Fakta Baru :
J07 Conglobata CF = 0
[R13] IF G03 (CF =0 ) AND G12 (CF = 0 ) AND G13 (CF =  1) THEN J07 (CF=0,58) CF1 (G03, G12 ,G13)
= Min[0;0;1;1;]* 0,58
= 0* 0,58
= 0 Fakta Baru :
J07 Conglobata CF = 0
[R14] IF G14 (CF =0 ) AND G15 (CF = 0 ) AND G16 (CF =    1)  AND  G17  (CF  =  1    )  AND  G18  (CF  =
1  )THEN J08 (CF=0,88)
CF14 (G14, G15 ,G16 , G17, G18 )
= Min[0;0;1;1;1]* 0,88 = 0* 0,88
= 0 Fakta Baru : J08 Fluminans CF = 0
[R15] IF G15 (CF =0 ) AND G16 (CF = 0 ) AND G17 (CF
=  1) AND G18 (CF = 1  ) THEN J08 (CF=0,75) CF15 (G15, G16 ,G17 , G18 ) = Min[0;0;1;1;]* 0,75 = 0* 0,75
= 0 Fakta Baru : J08 Fluminans CF = 0
Dari fakta baru diatas maka nilai hasil CF nya akan dibuatkan tabel nya seperti yang ditunjukan Tabel 5:
Tabel 5. Hasil Nilai CF Baru Rule Fakta Baru KET Nilai CF R1 J01 Hypothesis 0 R2 J01 Hypothesis 0 R3 J02 Hypothesis 0 R4 J02 Hypothesis 0 R5 J03 Hypothesis 0,664 R6 J03 Hypothesis 0,4 R7 J04 Hypothesis 0 R8 J04 Hypothesis 0 R9 J05 Hypothesis 0 R10 J05 Hypothesis 0 R11 J06 Hypothesis 0 R12 J07 Hypothesis 0 R13 J07 Hypothesis 0 R14 J08 Hypothesis 0 R15 J08 Hypothesis 0
Dari  tabel  diatas  terdapat  kesamaan  hasil  hipotesis  yaitu pada  rule  1  sampai  dengan  rule  2  merupakan  hipotesisi  J01, Rule 3 sampai dengan 4 J02 , Rule 5 sampai dengan 6 J03 dan Rule  7  sampai  dengan  8  J04,  Rule  9  sampai  dengan  10  J05 dan  Rule  11  sampai  J06,  Rule  12  sampai  dengan  13  J07dan Rule  14  sampai  dengan  15  J08,  sehingga  dilakukan penggabungan terhadap rule-rule tesebut seperti berikut:
1. HIPOTESIS J01 = Blackhead
Hasil Hipotesa Rule 1 dan Rule 2 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru : J01 Blackhead Hypothesis CF
2. HIPOTESIS J02 = Whitehead
Hasil Hipotesa Rule 3 dan Rule 4 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru : J02 Hypothesis Whitehead CF %
3. HIPOTESIS J03 = Papula
= 0,664+( 0,4* [1-0,664]) =  0,664+ (0,4*0,336) =
Keterangan:  CFold  terakhir  merupakan  CF  Penyakit Papula ,  berdasarkan  hasil  perhitungan  CF  di  atas,  maka CF  penyakit Papula adalah
Selanjutnya  hitung persentase keyakinan terhadap penyakit dengan persamaan
= =
Fakta Baru :
J03 Hypothesis Papula CF
%
4. HIPOTESIS J04 = Pustula
Hasil Hipotesa Rule 7 dan Rule 8 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru : J04 Hypothesis Pustula CF 0%
5. HIPOTESIS J05 = Nodul
Hasil Hipotesa Rule 9 dan Rule 10 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru :
J05 Hypothesis Nodul CF 0%
6. HIPOTESIS J06 = Kista
Hasil Hipotesa Rule Rule 11 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru :
J06 Hypothesis Kista CF 0%
7. HIPOTESIS J07 = Conglobata
Hasil Hipotesa Rule 12 dan Rule 13 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru : J07 Hypothesis Conglobata CF 0%
8. HIPOTESIS J08 = Fluminans
Hasil Hipotesa Rule 14 dan Rule 15 adalah 0, Maka tidak perlu penggabungan karna nilai akan tetap 0
Fakta Baru : J08 Hypothesis Fluminans CF 0%
Dari hasil pencarian CF terhadap masing-masing penyakit diatas,  maka  hasilnya  akan  dibandingkan  untuk mendapatkan hasil diagnosa akhir dari pernyakit tersebut:
1. Blackhead
2. Whitehead
3. Papula
79,84%
4. Pustula
5. Nodul
6. Kista
7. Conglobata
8. Conglobata
Dari hasil diatas, maka pasien didaignosa penyakit Papula dengan nilai CF 79,84%.

## IV.  KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menggunakan  sistem  ini,  dapat  membantu  pasien dalam  mendiagnosa  penyakit  jerawat  yang  didapatkan  dari pengetahuan  mengenai  gejala  serta  solusi  penanganan terhadap  jenis  jerawat.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  memberi informasi  kepada  masyarakat  yang  lebih  akurat  dan  tepat layaknya dokter spesialis dalam menggolongkan jenis jerawat pada  wajah,  dan  memudahkan  masyarakat  lebih  mengetahui tergolong  manakah  dalam  menggolongkan  jenis  jerawat  pada wajah  yang  dialami.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  untuk masyarakat  dapat  mengetahui  informasi  lebih  cepat  tentang dalam menggolongkan jenis jerawat pada wajah yang di alami dan melakukan penanganan lebih awal dalam menggolongkan jenis jerawat pada wajah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Vol  and  N.  Mei,  “BLENDED  LEARNING  DAN KEMANDIRIAN BELAJAR MAHASISWA TEKNOLOGI PENDIDIKAN,” vol. 2, no. 2, pp. 109–
114, 2019.
[2] R.  A.  Supono,  F.  I.  Komputer,  U.  Gunadarma,  J.  M. Raya,  and  P.  Cina,  “PENERAPAN  TEKNOLOGI INFORMASI  PADA  DUNIA  KEDOKTERAN :
PELUANG  DAN  HAMBATAN  PENERAPAN
PENGOBATAN JARAK JAUH,” pp. 1–4, 2006.
[3] A. Yani,
“KESEHATAN MASYARAKAT
UTILIZATION  OF  TECHNOLOGY  IN  THE HEALTH  OF  COMMUNITY  HEALTH,”  vol.  8, 2018.
[4] D.  Kurnia,  “IDENTIFIKASI  OBESITAS  PADA BALITA  DI  POSYANDU  BERBASIS  ARTIFICIAL INTELLIGENCE,” vol. 1, pp. 76–86, 2018.
[5] R. Hariyanto, P. Studi, T. Informatika, F. T. Informasi, and  U.  M.  Pasuruan,  “Sistem  Pakar  Diagnosis
Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu
Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2018.
[6] B.  F.  Yanto et  al. ,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun
Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 3, no.
1, 2017.
[7] C.  H.  Primasari,  “Aplikasi  Web  Sistem  Pakar  untuk Diagnosis Penyakit Gizi,” no. 43.
[8] I.  H.  Santi,  B.  Andari,  T.  Informasi,  A.  Negara,  U. Islam,  and  B.  Blitar,  “Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode Certainty Factor,” vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.
[9] F.  Hadi,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR
BERBASIS ATURAN UNTUK DIAGNOSA PRODUKTIVITAS TERNAK AYAM RAS
DENGAN,” vol. 23, no. 2, pp. 1–11, 2016.
[10] M.  Arifin,  W.  Eka,  and  Y.  Retnani,  “Penerapan Metode  Certainty  Factor  Untuk  Sistem  Pakar Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman Tembakau.”
[11] R.  Yulianti,  M.  Abdassah,  R.  Abdulah,  and  E. Surachman, “Gel Kombinasi Ekstrak Daun Sirsak dan Daun  Jambu  Biji  Sebagai  Obat  Anti  Jerawat,”  vol.  7, no. 3, pp. 183–189, 2015.
[12] S.  Pelen,  A.  Wullur,  and  G.  Citraningtyas, “FORMULASI  SEDIAAN  GEL  ANTIJERAWAT

## MINYAK ATSIRI KULIT BATANG KAYU MANIS
(  Cinnamomum  burmanii  )  DAN  UJI  AKTIVITAS TERHADAP BAKTERI Staphylococcus aureus,” vol.
5, no. 4, pp. 136–144, 2016.
[13] D.  I.  Sekitar,  P.  Di,  and  K.  Sentosa,  “Jurnal Indobiosains.  Vol  1.  No.  2  Edisi  Agustus  2019 http://univpgri-
palembang.ac.id/e_jurnal/index.php/biosains,”  vol.  1, no. 2, pp. 76–87, 2019.
[14] Y.  Indrianingsih,  P.  Studi,  T.  Informatika,  S.  Tinggi, and  T.  Adisutjipto,  “Deteksi  jerawat  pada  wajah menggunakan metode viola jones.”
[15] E. Pemberian et al. , “TERHADAP JERAWAT PADA REMAJA  Pendahuluan  Jerawat  adalah  kondisi abnormal  kulit  akibat  terjadi  gangguan  berlebihan produksi  dengan  presentasi  antara  36-66  %  dengan ekskresi  bahan kimia dari propionibacterium,” vol. 2, no. 1, 2019.