## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Certainty Factor
Adam Prasetia * , Temi Ardiansah
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia Email: 1,* aprasetia17@gmail.com, 2 temi@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: aprasetia17@gmail.com Submitted: 08/12/2023; Accepted: 05/01/2024; Published: 07/01/2024
Abstrak −Diagnosa penyakit mata menjadi krusial untuk mengidentifikasi masalah kesehatan mata secara dini, memungkinkan perawatan yang tepat dan efektif sebelum kondisi tersebut berkembang menjadi lebih serius. Diagnosa penyakit mata untuk memahami secara holistik kondisi mata pasien, memberikan perawatan yang lebih spesifik, serta meningkatkan kualitas hidup dan  kesejahteraan  pasien  dalam  jangka  panjang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  mata  dengan menggunakan metode certainty factor, sehingga akurasi dan efisiensi proses diagnosa penyakit mata. Dengan memanfaatkan certainty  factor,  sistem  ini  bertujuan  untuk  menggabungkan  pengetahuan  pakar  dengan  data  gejala  yang  diinputkan  oleh pengguna guna memberikan diagnosis yang lebih tepat dan dapat diandalkan. Berdasarkan hasil diagnosa penyakit mata dengan rule 1 atau penyakit Episkleritis dengan nilai akhir dari metode  certainty factor  sebesar 22,63%, untuk rule 2 atau penyakit Hordeolum dengan nilai akhir dari metode  certainty factor sebesar 23,45%, untuk rule 3 atau penyakit Katarak dengan nilai akhir dari metode certainty factor sebesar 26,79%, untuk rule 4 atau penyakit Pterygium dengan nilai akhir dari metode certainty factor sebesar 48,89%. Berdasarkan hasil nilai akhir 4 rule penyakit disimpulkan bahwa pasien A hasil diagnose penyakit mata menggunakan metode certainty factor yaitu penyakit Pterygium dengan tingkat keyakinan sebesar 48,89%.
Kata Kunci: Certainty Factor; Diagnosa; Penyakit; Sistem Pakar; Rule
Abstract −Diagnosing  eye  diseases  is  crucial  for  early  identification  of  eye  health  problems,  allowing  for  appropriate  and effective treatment before the condition develops into a more serious one. Diagnose eye diseases to holistically understand the patient's eye condition, provide more specific treatment, and improve the patient's quality of life and well-being in the long term. This study aims to diagnose eye diseases using the certainty factor method so that the accuracy and efficiency of the eye disease diagnosis process. By utilizing  certainty factors, this system aims to combine expert knowledge with symptom data inputted by users to provide a more precise and reliable diagnosis. Based on the results of the diagnosis of eye disease with rule 1 or Episcleritis disease with the final value of the certainty factor method of 22.63%, for rule 2 or Hordeolum disease with the final value of the certainty factor method of 23.45%, for rule 3 or Cataract disease with the final value of the certainty fa ctor method of 26.79%, for rule 4 or Pterygium disease with the final value of the certainty factor method of 48.89%. Based on the final value of 4 disease rules, it was concluded that patient A was diagnosed with eye disease using the certainty factor method, namely Pterygium disease with a confidence level of 48.89%.
Keywords : Certainty Factor; Diagnosis; Disease; Expert System; Rule

## 1. PENDAHULUAN
Mata  merupakan  organ  penting  dalam  sistem  sensorik  manusia,  memainkan  peran  krusial  dalam  pengalaman persepsi dunia. Mata juga memiliki kemampuan untuk menyesuaikan fokus, beradaptasi dengan berbagai tingkat cahaya, dan memberikan persepsi warna. Kesehatan mata yang baik adalah faktor penting dalam menjaga kualitas hidup  dan  kemandirian  seseorang,  dan  perawatan  mata  teratur  sangat  dianjurkan  untuk  mencegah  masalah penglihatan.  Kesadaran  akan  pentingnya  kesehatan  mata  dan  langkah-langkah  pencegahan  yang  diambil  dapat membantu  masyarakat mempertahankan  visi  yang optimal dan  menghindari dampak serius dari penyakit  mata. Diagnosa  penyakit  mata  menjadi  suatu  kebutuhan  esensial  dalam  dunia  medis  dan  kesehatan,  karena  mata memiliki peran sentral dalam memfasilitasi indra penglihatan yang penting bagi kehidupan sehari-hari. Diagnosa penyakit  mata  menjadi  krusial  untuk  mengidentifikasi  masalah  kesehatan  mata  secara  dini,  memungkinkan perawatan yang tepat dan efektif sebelum kondisi tersebut berkembang menjadi lebih serius. Selain itu, diagnosis yang akurat memainkan peran penting dalam perencanaan perawatan jangka panjang, memastikan bahwa pasien mendapatkan pengelolaan yang sesuai dan pencegahan yang diperlukan untuk mencegah kemungkinan kerusakan lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  diagnosa  penyakit  mata  untuk  memahami  secara  holistik  kondisi  mata pasien, memberikan perawatan yang lebih spesifik, serta meningkatkan kualitas hidup dan kesejahteraan pasien dalam jangka panjang.
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  aplikasi  komputer  yang  dirancang  untuk  meniru  kemampuan  manusia dalam  membuat  keputusan  berdasarkan  pengetahuan  dan  pengalaman  yang  dimilikinya[1].  Sistem  ini menggunakan basis pengetahuan yang terstruktur untuk menganalisis data masukan, mengidentifikasi pola, dan memberikan  rekomendasi  atau  solusi[2],  [3].  Dengan  menggunakan  metode  inferensi,  sistem  pakar  dapat menyimulasikan proses berpikir manusia dalam menyelesaikan masalah atau memberikan informasi. Kelebihan utama sistem pakar terletak pada kemampuannya untuk menangani pengetahuan yang kompleks dan memberikan solusi yang konsisten[4][5]. Sistem pakar sering digunakan dalam berbagai bidang seperti kedokteran, keuangan, dan teknik, membantu para profesional dalam pengambilan keputusan yang lebih informasional dan tepat waktu. Selain  itu,  sistem  pakar  terus  berkembang  seiring  dengan  kemajuan  teknologi  dan  kecerdasan  buatan[6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
Penggunaan teknologi seperti machine learning dan deep learning telah memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan  kinerja  dan  ketepatan  sistem  pakar[7], [8].  Implementasi  sistem  pakar  juga  dapat  meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya, karena dapat bekerja secara otomatis dan konsisten tanpa kelelahan atau  bias  emosional.  Meskipun  memiliki  banyak  keunggulan,  tantangan  dalam  pengembangan  sistem  pakar melibatkan akurasi pengetahuan, pemeliharaan basis pengetahuan, dan integrasi dengan teknologi lainnya. Dengan terus  berkembangnya  teknologi,  sistem  pakar  diharapkan  dapat  terus  memberikan  kontribusi  positif  dalam pemecahan masalah kompleks di berbagai industri dan bidang kehidupan[9], [10].
Certainty Factor (CF) merupakan representasi numerik yang digunakan dalam bidang kecerdasan buatan dan sistem pendukung keputusan untuk mengukur tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap suatu hipotesis atau  kesimpulan  tertentu[11].  Ini  terutama  digunakan  dalam  sistem  berbasis  aturan  dan  sistem  pakar  untuk mengelola ketidakpastian dan membuat keputusan yang terinformasi[12]. Certainty Factor berkisar antara -1 dan 1, di mana nilai positif menunjukkan tingkat keyakinan yang lebih tinggi mendukung suatu hipotesis, nilai negatif menunjukkan  tingkat  keyakinan  yang  lebih  tinggi  menentangnya,  dan  nilai  nol  mewakili  ketidakpastian sepenuhnya[13].  Certainty  Factor  diperbarui  melalui  kombinasi  bukti  dan  keandalan  yang  terkait  dengannya, memungkinkan  sistem  untuk  menyesuaikan  keyakinan  dalam  suatu  hipotesis  berdasarkan  informasi  baru[14]. Konsep  ini  memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan  ketangguhan  dan  adaptabilitas  sistem  cerdas  ketika berurusan dengan skenario dunia nyata yang ditandai oleh ketidakjelasan dan informasi yang tidak lengkap[15]. Certainty Factor menjadi instrumen penting dalam menangani ketidakpastian karena memungkinkan sistem untuk secara  dinamis  menyesuaikan  keyakinan  berdasarkan  informasi  baru  yang  diperoleh[16].  Dalam  praktiknya, Certainty  Factor  digunakan  untuk  menghitung  dampak  dari  bukti  baru  terhadap  tingkat  keyakinan  awal  dalam suatu hipotesis. Sistem menggunakan rumus khusus untuk menggabungkan Certainty Factor dari berbagai aturan atau bukti, sehingga menciptakan model yang lebih adaptif dan responsif terhadap perubahan situasi. Kelebihan Certainty Factor terletak pada kemampuannya untuk merespons perubahan dalam lingkungan yang tidak pasti dan penuh ketidakjelasan, membuatnya menjadi alat yang efektif dalam pengambilan keputusan di berbagai bidang, mulai dari sistem pakar medis hingga aplikasi kecerdasan buatan yang menangani data kompleks dan ambigu[17], [18].
Sistem pakar diagnosa penyakit mata menggunakan metode certainty factor adalah sebuah inovasi dalam dunia  kesehatan  yang  memanfaatkan  kecerdasan  buatan.  Metode  certainty  factor  memungkinkan  sistem  pakar untuk menghitung tingkat keyakinan atau kepastian dalam mendiagnosis penyakit mata berdasarkan gejala yang dimasukkan. Sistem ini mengintegrasikan pengetahuan medis, data gejala pasien, dan informasi riwayat kesehatan untuk memberikan diagnosis yang lebih akurat. Dengan menggunakan  certainty factor, sistem dapat menangani ketidakpastian dan kompleksitas dalam proses diagnosis, mempertimbangkan faktor-faktor seperti variasi individu dan  kemungkinan  adanya  beberapa  penyakit  sekaligus.  Sebagai  hasilnya,  sistem  ini  dapat  memberikan rekomendasi yang lebih andal kepada para profesional kesehatan, membantu dalam pengambilan keputusan cepat, dan meningkatkan kualitas layanan kesehatan terkait penyakit mata.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Putri  Masliana  (2022)  Aplikasi  yang  dirancang  merupakan  sistem komputer berbasis web yang terintegrasi dengan database dan bahasa pemrograman seperti PHP-MySQL sehingga dapat  membantu  penderita  untuk  mendiagnosis  gejala  dan  jenis  penyakit  mata.  Penerapan  sistem  pakar  dalam pengambilan keputusan ini dengan menganalisis data menggunakan metode Certainty Factor untuk menghasilkan nilai  benar  dan  salah  pada  basis  pengetahuan  baru  dan  lama  dan  membandingkannya  dengan  nilai  bobot  pada setiap  frame  sehingga  diperoleh  persentase  jenis  penyakit  diperoleh[19].  Penelitian  oleh  Marcelino  (2022) Diperoleh hasil diagnosis yang menunjukkan tingkat kepastian yang signifikan pada kasus hipermetropia, dengan nilai  kepastian  mencapai  88,43%,  sementara  diagnosis  presbiopia  menunjukkan  tingkat  kepastian  yang  lebih rendah,  mencapai  nilai  terendah  sebesar  61,702%.  Dalam  pengujian  keseluruhan,  ditemukan  bahwa  tingkat probabilitas untuk berbagai diagnosis berkisar antara 51% hingga 79%, memberikan gambaran lebih lanjut tentang sejauh mana kepastian sistem dalam mengidentifikasi kondisi mata yang diuji[20]. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan penerapan metode certainty factor dalam diagnosa penyakit mata dapat membantu dalam diagnosa penyakit  mata  yang  terjadi  pada  pasien,  perbedaan  dengan  penelitian  yang  telah  ada  dalam  penelitian  ini menggunakan 10 gejala yang ada pada 4 penyakit mata yaitu Episkleritis, Hordeolum, Katarak, Pterygium.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan diagnosa penyakit mata dengan menggunakan metode certainty factor,  sehingga  akurasi  dan  efisiensi  proses  diagnosa  penyakit  mata.  Dengan  memanfaatkan  certainty  factor, sistem ini bertujuan untuk menggabungkan pengetahuan pakar dengan data gejala yang diinputkan oleh pengguna guna memberikan diagnosis yang lebih tepat dan dapat diandalkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan serangkaian langkah sistematis yang dilakukan oleh peneliti untuk mencapai tujuan penelitian[21],  [22].  Langkah-langkah  tersebut  dimulai  dengan  perumusan  masalah,  di  mana  peneliti mengidentifikasi dan merinci permasalahan yang akan diinvestigasi. Tahapan ini membantu memastikan bahwa penelitian dilakukan secara terstruktur dan dapat memberikan kontribusi  yang berarti terhadap pemahaman dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
pengetahuan  dalam  bidang  yang  diteliti[23].  Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  diatas  terdiri  dari  4  tahapan  yaitu  pengumpulan  kebutuhan,  penilaian  pakar,  metode certainty  factor,  dan  hasil  diagnosa  penyakit  mata.  Penjelasan  masing-masing  tahapan  penelitian  mulai  dari pengumpulan  kebutuhan  sampai  hasil  diagnosa  penyakit  mata  yang  dilakukan  akan  dibahas  pada  penjelasan berikut ini.

## 2.2 Pengumpulan Kebutuhan
Pengumpulan kebutuhan sistem pakar diagnosa penyakit mata adalah langkah kritis dalam merancang sistem yang efektif  dan  akurat.  Proses  ini  dimulai  dengan  identifikasi  kebutuhan  informasi  dari  para  ahli  mata  dan  dokter spesialis,  yang  mencakup  gejala,  dan  penyakit  mata.  Data  penyakit  mata  berdasarkan  pengumpulan  kebutuhan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penyakit Mata Kode Penyakit  Nama Penyakit PM-001 Episkleritis PM-002 Hordeolum PM-003 Katarak PM-004 Pterygium
Data penyakit tabel 1  merupakan data yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendiagnosa penyakit mata,  data  tersebut  didapat  berdasarkan  pengumpulan  kebutuhan  dari  dari  pakar  pada  Puskesmas  XYZ.  Data tersebut akan digunakan dalam penentuan penyakit mata. Setelah penyakit mata didapatkan selanjutnya data gejala yang muncul pada penyakit amta, data gejala seperti ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Mata Kode Gejala Gejala GPM-001 Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah GPM-002 Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata GPM-003 Bengkak Pada Mata GPM-004 Mata Kering Seperti Berpasir GPM-005 Mata Berair GPM-006 Mata Terasa Cepat Lelah GPM-007 Mata Merah Tidak Merata GPM-008 Mata Terasa Pedih Dan Panas GPM-009 Mata Kabur GPM-010 Pandangan Masih Blur
Data gejala tabel 2 merupakan data yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit mata, terdapat 10 gejala yang  didapatkan  berdasarkan  pakar  dan  data  ini  akan  digunakan  dalam  diagnosa  gejala  yang  dialami  oleh masyarakat untuk menentukan diagnosa penyakit mata.

## 2.3 Penilaian Pakar
Penilaian pakar dalam mendiagnosa penyakit mata menggunakan metode certainty factor (CF) merupakan suatu pendekatan  yang  menggabungkan  pengetahuan  ahli  dan  tingkat  keyakinan  (certainty)  dalam  menentukan diagnosis. Dalam metode ini, pakar memberikan nilai tingkat kepercayaan terhadap setiap gejala atau tanda yang terkait dengan penyakit mata. certainty factor memungkinkan pakar untuk mengukur sejauh mana kepastian atau ketidakpastian dalam diagnosis berdasarkan informasi yang diberikan. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini, metode certainty factor dapat membantu meningkatkan akurasi diagnosa dan memberikan informasi yang lebih

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
mendalam  tentang  kepercayaan  pakar  terhadap  hasil  diagnosa.  Data  keyakinan  pakar  dalam  diagnosa  penyakit seperti pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Penilaian Pakar atau Keyakinan Pakar Kode Penyakit Kode Gejala GP- 001 GP- 002 GP- 003 GP- 004 GP- 005 GP- 006 GP- 007 GP- 008 GP- 009 GP- 010 PM-001 0,8 0,8 1 0 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 PM-002 0 0 0 0,8 0,8 0,8 0,2 0,1 0,2 0,1 PM-003 0,2 1 0,1 0,1 0,8 1 1 0,2 0,2 0,2 PM-004 0,2 0,1 0,1 0,2 0,1 0,1 0,1 0,8 0,8 1
Tabel 3 merupakan data penilaian pakar dalam diagnosa penyakit mata berdasarkan gejala yang ada, data tersebut dinilai berdasarkan tingkat keyakinan pakar terhadap gejala yang ada dalam penyakit mata.

## 2.4 Metode Certainty Factor
Metode certainty factor (CF) merupakan sebuah pendekatan dalam sistem pakar yang digunakan untuk mengatasi ketidakpastian  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  memungkinkan  para  pakar  atau  sistem  pakar untuk menilai tingkat keyakinan terhadap suatu pernyataan atau fakta berdasarkan bukti atau informasi yang ada. Dalam  konteks  diagnosa  penyakit,  pakar  memberikan  certainty  factor  pada  setiap  gejala  atau  tanda  yang diidentifikasi. Pemberian nilai ini dapat mencerminkan sejauh mana gejala tersebut mendukung atau menentang keberadaan suatu penyakit. Selanjutnya,  certainty factor dari setiap gejala digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan  keseluruhan  terhadap  suatu  diagnosis.  Metode  certainty  factor  membantu  mengatasi  kendala ketidakpastian yang sering muncul dalam domain medis dan memberikan landasan yang lebih kuat dalam proses pengambilan  keputusan.  Dengan  memperhitungkan  tingkat  keyakinan  dan  ketidakpastian,  metode  ini  dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung diagnosa dan rekomendasi medis. Formula dasar dalam metode ini sebagai berikut.
CF (h,e) = MB (h,e) − MD (h,e) (1)
CF (h,e) merupakan Certainty Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis dipengaruhi oleh evidence (gejala) e. MB (h,e) merupakan Measure of Belief (tingkat keyakinan), merupakan ukuran kepercayaan  dari hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e.
MD (h,e) merupakan Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), merupakan ukuran ketidakpercayaan dari hipotesis h dipengaruhi oleh gejala e.
h merupakan Hipotesa atau konklusi yang dihasilkan (antara 0 dan 1).
e merupakan Evidence atau peristiwa atau fakta (gejala).
Tahapan kedua merupakan penentuan certainty factor kombinasi hasil persamaan (1) akan digunakan untuk melakukan perhitungan persamaan berikut ini.
CF (combine) = CF n + CF n+1 ∗ (1 −  CF n ) (2)
Nilai  certainty  factor  kombinasi  akan  didapat  setelah  melakukan  persamaan  (2)  secara  berulang  sesuai dengan  banyaknya  indokator  masing-masing.  Hasil  dari  persamaan  (2)  akan  digunakan  sebagai  hitungan persamaan berikut ini.
CF (old) n = CF (old) n−1 + CF n ∗ (1 + CF (old) n−1 ) (3)

## 2.5 Hasil Diagnosa Penyakit Mata
Hasil diagnosa penyakit mata menggunakan metode certainty factor (CF) merupakan langkah yang memadukan pengetahuan  pakar  dan  bukti  empiris  untuk  memberikan  tingkat  keyakinan  terhadap  diagnosis.  Melalui perhitungan certainty factor, sistem dapat mengukur sejauh mana setiap gejala atau tanda yang diamati mendukung atau menentang keberadaan suatu penyakit mata. Nilai certainty factor yang tinggi menunjukkan tingkat keyakinan yang besar terhadap kebenaran diagnosis, sementara nilai yang rendah mencerminkan tingkat ketidakpastian. Hasil diagnosa ini memberikan informasi yang lebih mendalam kepada para praktisi medis, membantu mereka dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat, dan memperhitungkan kompleksitas dan ketidakpastian yang seringkali melekat dalam diagnosis penyakit mata. Dengan pendekatan ini, metode certainty factor dapat menjadi alat yang berharga dalam meningkatkan keandalan dan keberlanjutan hasil diagnosa penyakit mata.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dalam  diagnosa  penyakit  mata  menggunakan  metode  certainty  factor  (CF)  membawa dampak positif terhadap akurasi dan ketepatan diagnosis. Dengan menggabungkan pengetahuan pakar mata dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
data klinis, certainty factor memberikan tingkat keyakinan terhadap setiap gejala atau tanda yang terkait dengan penyakit mata. Hasil dari metode ini menciptakan suatu estimasi yang lebih realistis mengenai tingkat kepastian diagnosis,  yang  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  klinis.  Pembahasan  hasil  diagnosis  dengan menggunakan Certainty Factor juga memungkinkan identifikasi gejala yang memiliki dampak signifikan terhadap peningkatan  atau  penurunan  keyakinan  dalam  suatu  diagnosis,  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk perbaikan dan pengembangan  model diagnosa. Dengan  menyediakan kerangka kerja  yang  lebih terstruktur dan berbasis  bukti,  metode  certainty  factor  memberikan  kontribusi  penting  dalam  meningkatkan  kualitas  dan kehandalan proses diagnosa penyakit mata.

## 3.1 Data Gejala Penyakit Mata
Data gejala penyakit mata merupakan informasi yang diperoleh dari observasi dan pengumpulan data terkait tanda dan  gejala  yang  mungkin  muncul  pada  individu  yang  mengalami  masalah  kesehatan  mata.  Data  gejala  yang dirasakan oleh pasien A ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Data Gejala Penyakit Mata Pasien A Kode Gejala  Tingkat Keyakinan GP-001 0,6 GP-002 0,6 GP-005 0,2 GP-010 0,4
Data gejala pasien  A pada tabel 4  mempunyai 4  gejala  yang dialami oleh pasien  A, dari gejala tersebut pasien diminta memasukan tingkat keyakinan dari gejala penyakit yang dialami ileh pasien A.  Data gejala yang dirasakan oleh pasien B ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Data Gejala Penyakit Mata Pasien B Kode Gejala  Tingkat Keyakinan GP-001 0,6 GP-002 0,6 GP-003 0,2
Data  gejala  pasien  A  pada tabel  3  mempunyai  3  gejala  yang  dialami  oleh  pasien  B,  dari  gejala  tersebut pasien diminta memasukan tingkat keyakinan dari gejala penyakit yang dialami ileh pasien B.

## 3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Penerapan  metode  certainty  factor  (CF)  dalam  diagnosa  penyakit  mata  melibatkan  serangkaian  langkah  untuk menggabungkan pengetahuan pakar dengan bukti empiris. Pertama, pakar mata memberikan nilai certainty factor untuk setiap gejala atau tanda yang terkait dengan penyakit mata berdasarkan  pengalaman dan pengetahuannya. Selanjutnya,  nilai-nilai  ini  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  keyakinan  keseluruhan  terkait  dengan kemungkinan diagnosis. Proses ini memungkinkan sistem pakar untuk secara dinamis menyesuaikan keyakinan berdasarkan gejala yang muncul, sehingga dapat memberikan diagnosis yang lebih akurat. Pada tahap penerapan, model  certainty  factor  dapat  dikalibrasi  dan  disesuaikan  dengan  data  pasien  yang  diobservasi.  Dengan memasukkan informasi baru, sistem dapat terus belajar dan meningkatkan keakuratannya seiring waktu. Penerapan metode  ini  juga  memungkinkan  identifikasi  gejala  yang  paling  signifikan  dalam  menentukan  diagnosis  dan memungkinkan  penggunaan  bukti  empiris  untuk  memperbarui  pengetahuan  yang  mendasari  model  certainty factor. Dalam konteks penerapan certainty factor pada diagnosa penyakit mata, transparansi dan interpretasi hasil menjadi  krusial.  Pemahaman  yang  baik  tentang  cara  sistem  menghitung  tingkat  keyakinan  dan  bagaimana  hal tersebut  dapat  diterjemahkan  ke  dalam  rekomendasi  medis  memberikan  landasan  yang  kuat  bagi  para  praktisi medis dalam pengambilan keputusan klinis.
Berdasarkan gejala yang dialami pasien yang telah didapat langkah pertama adalah pemecahan rule dengan premis (ciri) majemuk menjadi rule dengan premis (ciri) tunggal pada tabel 6.
Tabel 6. Pemecahan Rule Dengan Premis Nama Pasien Rule Premis Pasien A R1 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and Mata Berair and Pandangan Masih Blur then Episkleritis R2 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and Mata Berair and Pandangan Masih Blur then Hordeolum
R3 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and
Mata Berair and Pandangan Masih Blur then Katarak

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
Nama Pasien Rule Premis R4 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and Mata Berair and Pandangan Masih Blur then Pterygium Pasien B R1 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and Bengkak Pada Mata then Episkleritis R2 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and Bengkak Pada Mata then Hordeolum R3 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and
Bengkak Pada Mata then Katarak R4 If Muncul Benjolan Mata Dan Kantong Nanah and Rasa Nyeri Dan Gatal Pada Mata and
Bengkak Pada Mata then Pterygium
Tabel 6 merupakan pemecahan rule dengan premis menggunakan certainty factor melibatkan penggunaan nilai kepastian atau certainty factor (CF) sebagai elemen kunci dalam proses pengambilan keputusan. Pemecahan rule  dengan  premis  dapat  memberikan  keputusan  yang  lebih  akurat  dan  responsif  terhadap  ketidakpastian  atau variasi dalam data atau informasi yang diterima, sehingga hasilnya dapat lebih sesuai dengan kondisi nyata yang kompleks.  Selanjutnya  membuat  data  kombinasi  berdasarkan  tingkat  keyakinan  dari  pasien  dan  pakar  seperti ditunjukan pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Tingkat Keyakinan Penilaian Pasien dan Pakar Rule Kode Gejala Tingkat Keyakinan Pasien Tingkat Keyakinan Pakar CF COMBINE R1 GP-001 0,6 0,8 0,48 GP-002 0,6 0,8 0,48 GP-005 0,2 0,2 0,04 GP-010 0,4 0,1 0,04 R2 GP-001 0,6 0 0 GP-002 0,6 0 0 GP-005 0,2 0,8 0,16 GP-010 0,4 0,1 0,04 R3 GP-001 0,6 0,2 0,12 GP-002 0,6 1 0,6 GP-005 0,2 0,8 0,16 GP-010 0,4 0,1 0,04 R4 GP-001 0,6 0,2 0,12 GP-002 0,6 0,1 0,06 GP-005 0,2 0,8 0,16 GP-010 0,4 1 0,4
Tabel  7  diatas  merupakan  data  keyakinan  masing-masing  antara  pasien  dan  pakar,  dan  selanjutnya dilakukan perhitungan untuk keyakinan kombinasi antara pasien dan pakar. Selanjutnya melakukan perhitungan metode certainty factor menggunakan persamaan (2), hasil perhitungan untuk rule 1 sebagai berikut. CF (R1) = CF gp−001 + CF gp−002 ∗ (1 −  CF ngp−001 ) CF (R1) = 0,48 + 0,48 ∗ (1 −  0,48) CF (R1) = 0,4992 CF (old) = 0,4992 CF (new R1) = CF old + CF gp−005 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R1) = 0,4992 + 0,04 ∗ (1 −  0,4992) CF (new R1) = 0,270031 CF (old) = 0,270031 CF (new R1) = CF old + CF gp−010 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R1) = 0,270031 + 0,04 ∗ (1 −  0,270031) CF (new R1) = 0,2263 hasil perhitungan untuk rule 2 sebagai berikut. CF (R2) = CF gp−001 + CF gp−002 ∗ (1 −  CF ngp−001 ) CF (R2) = 0 + 0 ∗ (1 −  0) CF (R2) = 0 CF (old) = 0 CF (new R2) = CF old + CF gp−005 ∗ (1 −   CF old )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
CF (new R2) = 0 + 0,16 ∗ (1 −  0) CF (new R2) = 0,16 CF (old) = 0,16 CF (new R2) = CF old + CF gp−010 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R2) = 0,16 + 0,04 ∗ (1 −  0,16) CF (new R2) = 0,168
Hasil perhitungan untuk rule 3 sebagai berikut. CF (R3) = CF gp−001 + CF gp−002 ∗ (1 −  CF ngp−001 ) CF (R3) = 0,12 + 0,6 ∗ (1 −  0,12) CF (R3) = 0,6336 CF (old) = 0,6336 CF (new R3) = CF old + CF gp−005 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R3) = 0,6336 + 0,16 ∗ (1 −  0,6336) CF (new R3) = 0,2907 CF (old) = 0,2907 CF (new R3) = CF old + CF gp−010 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R3) = 0,2907 + 0,04 ∗ (1 −  0,2907) CF (new R3) = 0,2345 hasil perhitungan untuk rule 4 sebagai berikut. CF (R4) = CF gp−001 + CF gp−002 ∗ (1 −  CF ngp−001 ) CF (R4) = 0,12 + 0,06 ∗ (1 −  0,12) CF (R4) = 0,1584 CF (old) = 0,1584 CF (new R4) = CF old + CF gp−005 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R4) = 0,1584 + 0,16 ∗ (1 −  0,1584) CF (new R4) = 0,2679 CF (old) = 0,2679 CF (new R4) = CF old + CF gp−010 ∗ (1 −   CF old ) CF (new R4) = 0,2679 + 0,16 ∗ (1 −  0,2679) CF (new R4) = 0,4889
Hasil rekapitulasi 4 rule dari penilaian antara pasien dan pakar  merupakan hasil akhir diagnose penyakit mata  berdasarkan  tingkat  keyakinan  pakar  dan  pasien  menggunakan  certainty  factor,  hasil  penilaian  diagnosa penyakit mata seperti disajikan dalam tabel 8.
Tabel 8. Penilaian Diagnosa Penyakit Mata
Rule Nilai Akhir Persentase Total Akhir CF R1 0,2263 100% 22,63% R2 0,2345 100% 23,45% R3 0,2679 100% 26,79% R4 0,4889 100% 48,89%
Berdasarkan tabel 8 untuk penilaian diagnosa penyakit mata dengan rule 1 atau penyakit Episkleritis dengan nilai akhir dari metode certainty factor sebesar 22,63%, untuk rule 2 atau penyakit Hordeolum dengan nilai akhir dari metode certainty factor sebesar 23,45%, untuk rule 3 atau penyakit Katarak dengan nilai akhir dari metode certainty  factor  sebesar  26,79%, untuk rule 4 atau penyakit Pterygium dengan  nilai akhir dari  metode  certainty factor sebesar 48,89%. Berdasarkan hasil nilai akhir 4 rule penyakit disimpulkan bahwa pasien A hasil diagnosa penyakit mata menggunakan metode certainty factor yaitu penyakit Pterygium dengan tingkat keyakinan sebesar 48,89%.

## 3.3 Implementasi Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor
Implementasi sistem pakar menggunakan metode certainty factor (CF) dalam diagnosa penyakit mata memerlukan serangkaian  langkah  teknis  dan  konseptual.  Pertama-tama,  sistem  dikembangkan  dengan  membangun  struktur pengetahuan  yang  mencakup  gejala-gejala  penyakit  mata  dan  hubungannya  dengan  diagnosis  yang  mungkin. Pengetahuan ini diterjemahkan ke dalam bentuk aturan-aturan produksi yang dapat dijalankan oleh sistem pakar. Selanjutnya, nilai certainty factor untuk setiap aturan dan gejala ditentukan berdasarkan konsultasi dengan pakar mata.  Proses  ini  melibatkan  pemberian  bobot  kepada  setiap  aturan  yang  mencerminkan  tingkat  keyakinan  atau ketidakpastian terkait dengan kontribusi aturan tersebut terhadap diagnosis akhir.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
Setelah  nilai  certainty  factor  ditetapkan,  sistem  dapat  diimplementasikan  untuk  menerima  input  berupa gejala-gejala  yang dialami oleh pasien. Sistem kemudian  melakukan  inferensi dengan  mengaplikasikan aturan- aturan produksi dan menghitung tingkat keyakinan untuk setiap diagnosis yang mungkin. Hasilnya adalah suatu estimasi  yang  lebih  akurat  dan  terukur  mengenai  kemungkinan  penyakit  mata  yang  diderita  pasien.  Tampilan aplikasi untuk login aplikasi seperti pada gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Login
Tampilan aplikasi diatas untuk admin dan pakar masuk kedalam sistem dengan memasukan username dan password  yang sesuai dengan database. Tampilan aplikasi untuk data keyakinan aplikasi seperti pada gambar  3 berikut ini.
Gambar 3. Tampilan Aplikasi Data Keyakinan
Tampilan  aplikasi  diatas  untuk  admin  memasukan  nilai  keyakinan,  dalam  tampilan  diatas  terdapat informasi kode, nama, nilai keyakinan, serta  action  yang bisa untuk mengubah serta menghapus data. Tampilan aplikasi untuk data parameter atau gejala penyakit mata dalam aplikasi seperti pada gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Tampilan Aplikasi Data Parameter Atau Gejala Penyakit Mata
Tampilan  aplikasi  diatas  untuk  admin  memasukan  data  parameter  atau  gejala  penyakit  mata,  dalam tampilan diatas terdapat informasi kode, nama parameter, serta action yang bisa untuk mengubah serta menghapus data. Tampilan aplikasi untuk data penyakit mata dalam aplikasi seperti pada gambar 5 berikut ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
Gambar 5. Tampilan Aplikasi Data Gejala Penyakit Mata
Tampilan  aplikasi  diatas  untuk  admin  memasukan  data  penyakit  mata,  dalam  tampilan  diatas  terdapat informasi kode, nama penyakit, serta action yang bisa untuk mengubah serta menghapus data. Tampilan aplikasi untuk data penilaian pakar dalam aplikasi seperti pada gambar 6 berikut ini.

## Gambar 6. Tampilan Aplikasi Data Penilaian Pakar
Tampilan aplikasi diatas untuk pakar memasukan data penilaian terhadap penyakit mata, dalam tampilan diatas terdapat informasi id, nama parameter atau gejala penyakit mata, nama penyakit, tingkat keyakinan, nilai keyakinan,  serta  action  yang  bisa  untuk  mengubah  serta  menghapus  data.  Tampilan  aplikasi  untuk  data  hasil penilaian diagnose penyakit dalam aplikasi seperti pada gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Tampilan Aplikasi Data Diagnosa Penyakit
Tampilan aplikasi diatas untuk pasien atau pengguna melihat data hasil penilaian terhadap penyakit mata, dalam tampilan diatas terdapat informasi nomor penilaian, nama pasien, nama parameter atau gejala penyakit mata dan diagnosa penyakit mata.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 405−415 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4666
Hasil penilaian diagnosa penyakit mata dengan menggunakan aplikasi tidak berbeda dengan perhitungan manual  menggunakan  metode  certainty  factor  dengan  diagnosa  penyakit  mata  yaitu  Pterygium  dengan  tingkat keyakinan sebesar 48,89%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil diagnosa penyakit mata menggunakan metode certainty factor (CF) merupakan langkah yang memadukan pengetahuan  pakar  dan  bukti  empiris  untuk  memberikan  tingkat  keyakinan  terhadap  diagnosis.  Melalui perhitungan certainty factor, sistem dapat mengukur sejauh mana setiap gejala atau tanda yang diamati mendukung atau menentang keberadaan suatu penyakit mata. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan diagnosa penyakit mata dengan  menggunakan  metode  certainty  factor,  sehingga  akurasi  dan  efisiensi  proses  diagnosa  penyakit  mata. Dengan  memanfaatkan  certainty  factor,  sistem  ini  bertujuan  untuk  menggabungkan  pengetahuan  pakar  dengan data gejala  yang diinputkan oleh pengguna guna  memberikan diagnosis  yang  lebih tepat dan dapat  diandalkan. Berdasarkan hasil diagnosa penyakit mata dengan rule 1 atau penyakit Episkleritis dengan nilai akhir dari metode certainty factor sebesar 22,63%, untuk rule 2 atau penyakit Hordeolum dengan nilai akhir dari metode  certainty factor sebesar 23,45%, untuk rule 3 atau penyakit Katarak dengan nilai akhir dari metode certainty factor sebesar 26,79%, untuk rule 4 atau penyakit Pterygium dengan  nilai akhir dari  metode  certainty  factor  sebesar 48,89%. Berdasarkan  hasil  nilai  akhir  4  rule  penyakit  disimpulkan  bahwa  pasien  A  hasil  diagnose  penyakit  mata menggunakan metode certainty factor yaitu penyakit Pterygium dengan tingkat keyakinan sebesar 48,89%.

## REFERENCES
[1] W. Shang, T. Gong, J. Hou, J. Lu, and Z. Cao, “Quantitative evaluation method for industrial control system vulnerability based on improved expert elicitation and fuzzy set method,” IEEE Access, 2023.
[2] B. Walek and P. Fajmon, “A hybrid recommender system for an online store using a fuzzy expert system,” Expert Syst. Appl., vol. 212, p. 118565, 2023.
[3] I. Arfyanti and M. Fahmi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome dengan Menerapkan Algoritma Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 787–792, 2023.
[4] M. I. Prasasti and D. Normawati, “Sistem Pakar Deteksi Dini Status Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 3, pp. 1276–1286, 2023.
[5] A. Saibene, M. Assale, and M. Giltri, “Expert systems: Definitions, advantages and issues in medical field applications,” Expert Syst. Appl., vol. 177, p. 114900, 2021.
[6] T. Wang, J.  Zhao, Q.  Xu, W. Pedrycz, and W. Wang, “A dynamic scheduling framework for byproduct  gas system combining expert knowledge and production plan,” IEEE Trans. Autom. Sci. Eng., vol. 20, no. 1, pp. 541–552, 2022.
[7] M.  Raihan  et  al.,  “Development  of  a  smartphone-based  expert  system  for  COVID-19  risk  prediction  at  early  stage,” Bioengineering, vol. 9, no. 7, p. 281, 2022.
[8] S. N. Arif, I. Zulkarnain, H. Winata, J. Hutagalung, and P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Cholelithiasis Menggunakan Metode Teorema Bayes,”  J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 6, no. 1, pp. 227–234, 2023.
[9] N. Panigrahi, I. Ayus, and O. P. Jena, “An expert system‐based clinical decision support system for Hepatitis‐B prediction & diagnosis,” Mach. Learn. Healthc. Appl., pp. 57–75, 2021.
[10]  Z. Liu, M. Jiang, S. Zhang, J. Zhang, and Y. Liu, “A smart contract vulnerability detection mechanism based on deep learning and expert rules,” IEEE Access, 2023.
[11]  W. Ma et al., “Landslide susceptibility assessment using the certainty factor and deep neural network,” Front. Earth Sci., vol. 10, p. 1091560, 2023.
[12]  C.  Wu,  “Certainty  Factor  Analyses  and  Spatiotemporal  Characteristics  of  Landslide  Evolution:  Case  Studies  in  the Chishan River Watershed in Taiwan,” ISPRS Int. J. Geo-Information, vol. 11, no. 7, p. 382, 2022.
[13]  M. Q. Nguyen, P. Q. Nguyen, P. D. Phan, and H. V. Nguyen, “Application of Certainty Factor and Bayesian statistics models for evaluation of landslides and environmental factors at Bao Thang district and Lao Cai city, Lao Cai province,” J. Min. Earth Sci. Vol, vol. 63, no. 2, pp. 1–14, 2022.
[14]  J. Eska, H. Hidayatullah, and  H.  Hambali, “Sistem Pakar Metode Certainty Factor  Dalam  Diagnosa Penyakit  Kanker Kelenjar Getah Bening Pada Rsud H. Abdul Manan Simatupang,” J. Sci. Soc. Res., vol. 4, no. 2, pp. 155–162, 2021.
[15]  H. Fonda, M. Ikhsanudin, and Y. Irawan, “Application Of Certainty Factor Method To Identify Pests In Crystal Jamboo Plants,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1783, no. 1, p. 12053.
[16]  I. R. Trikasih, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit  Kulit pada  Kucing Berbasis WEB  Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” Sci. Sacra J. Sains, Teknol. dan Masy., vol. 2, no. 2, pp. 441–449, 2022.
[17]  M. Elsera, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Corona Virus (Covid-19) Dengan Metode Certainty Factor Dan Forward Chaining,” J. Ilm. Tek. Inform. METHOTIKA, vol. 1, no. 2, pp. 17–23, 2021.
[18]  A. Restiady, J. Na’am, and G. Nurcahyo, “Metode Certainty Factor dalam Mengidentifikasi Claim untuk Kerusakan Ban Mobil Merek Dunlop,” J. KomtekInfo, pp. 94–99, 2022.
[19]  P. Masliana, Y. Siagian, and S. R. M. Azmi, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 962–971, 2022.
[20]  M.  Oktaviansyah,  R.  Tamara,  and  I.  Fitri,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Menerapkan  Metode Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, pp. 645–654, 2022.
[21]  S. Sintaro, “Permodelan Sistem Informasi Pembelian dan Penjualan Berbasis Website,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 1, pp. 25–32, 2022.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[22]  I.  A.  Alfarisi,  A.  T.  Priandika,  and  A.  S.  Puspaningrum,  “Penerapan  Framework  Laravel  Pada  Sistem  Pelayanan Kesehatan  (Studi  Kasus:  Klinik  Berkah  Medical  Center),”  J.  Ilm.  Comput.  Sci.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–9,  2023,  doi: 10.58602/jics.v2i1.11.
[23]  S. Setiawansyah, A. T. Priandika, B. Ulum, A. D. Putra, and D. A. Megawaty, “UMKM Class Determination Support System Using Profile Matching,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 46–54, 2022.