Abstrak : Penyakit  Telinga  Hidung  Tenggorokan  (THT)  merupakan  penyakit  yang  banyak  diderita  oleh  sebagian masyarakat  indonesia.  Peningkatan  penyakit  THT    didesa  Beji  Mulyo  yang  semakin  tinggi  tidak  diiringi  jumlah  tenaga medis, dalam hal ini perlau dilakukan analisa untuk mempercepat proses diagnosa  penyakit telinga. Oleh karena itu perlu dibangun  aplikasi  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode  certainty  factor  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit berdasarkan  gejala  yang  dialami.  Sistem  pakar  yaitu  program  komputer  berbentuk  sistem  informasi  yang  dapat  meniru kecerdasan seorang ahli pakar. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk dapat membantu dan mempermudah masyarkat dalam mendiagnosa penyakit telinga serta memberikan informasi terkait penanganan awal. Adapun hasil pengujian sistem dari 20 data pasien dengan penerapan metode certainty factor memperoleh tingkat akurasi diatas 90%.

## Kata Kunci—Sistem Pakar,Penyakit, THT, Certainty Factor
Abstract : Ear Nose Throat Disease (ENT) is a disease that many Indonesian people suffer from. The increasing number of ENT diseases in Beji Mulyo village is not accompanied by the number of medical personnel, in this case analysis needs to be carried  out  to  speed  up  the  process  of  diagnosing  ear  diseases.  Therefore,  it  is  necessary  to  build  an  expert  system application  using  the  certainty  factor  method  which  can  diagnose  disease  based  on  the  symptoms  experienced.  An  expert system is a computer program in the form of an information system that can imitate the intelligence of an expert. The aim of this research is to help and make it easier for the public to diagnose ear diseases and provide information regarding initial treatment . The results of system testing from 20 patient data using the certainty factor method obtained an accuracy level of above 90% .
Keywords— Expert System, Disease, ENT, Certainty Factor

## I. P ENDAHULUAN
ELINGA,  hidung,  tenggorokan  (THT)  merupakan  organ  yang  sangat  penting  ada  pada  tubuh manusia  yang  berfungsi  sebagai  sistem  pendengaran  dan  pernafasan  [1].  Bila  salah  satu  dari organ tersebut yang mengalami gangguan maka kedua organ lainnya akan terkena dampaknya [2] karena  telinga,  hidung,  tenggorokan  organ  yang  saling  terhubung  satu  sama  lain  yang  dihubungkan melalui saluran “Eustachian tube” [3] .
Penyakit  telinga  memiliki  banyak  macam  jenis  penyakit  dan  gejala  yang  ditimbulkan  karena penyakit  tersebut  banyak  disebabkan  oleh  berbagai  infeksi  bakteri  dan  virus  [4].  Adapaun  jenis  dari penyakit telinga tersebut adalah Masalah pada telinga yang dapat menyebabkan gangguan pendengaran seperti Ototitis Media Akut (OMA), Ototitis Media Kronik (OMK), Meniere, Tinnitus, Perinkondritis, Otitis Eksterna, Neuroma Akustikus [5] dimana dari beberapa dari penyakit telinga ini peneliti mencari factor  gejala  serta  pengananan  awal  yang  dilakukan  kepada  seorang  ahli  pakar,  yaitu  seorang  Dokter THT [6].
Desa Beji Mulyo merupakan desa yang berada di kecamatan Tungkal Jaya, kabupaten  Banyuasin, Kota Palembang. Pada desa tersebut hanya memiliki puskesmas dan bidan sebagai pemangku kesehatan pada  desa  tersebut.  Dari  data  yang  dimiliki  sekitar  70  %  masyarakat  terkena  penyakit  telinga  adalah anak-anak.  Permasalahan  yang  dialami  oleh  Desa  Beji  Mulyo  adalah  bidan  dan  pukesmas  kesulitan dalam  mengetahui  jenis  penyakit  telinga  yang  dialami  oleh  masyarakat,  sehingga  masyarakat  harus

## I MPLEMENTASI M ETODE C ERTAINTY F ACTOR P ADA S ISTEM P AKAR D IAGNOSA P ENYAKIT T ELINGA H IDUNG T ENGGOROKAN (THT)B ERBASIS W EB
Mario Sihotang 1) , Putri Taqwa Prasetyaningrum 2)
1, 2, 3) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Universitas Mercubuana Yogyakarta
1, 2) Gg. Jemb. Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec.Depok, Kab. Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta55283
e-mail: 191210062@student.mercubuana-yogya.ac.id 1) , putri@mercubuana-yogya.ac.id 2) ,
T
melakukan perjalanan yang cukup jauh kekota untuk menemukan rumah sakit dan harus mengeluarkan dana yang tidak sedikit karena biaya konsultasi yang sangat mahal.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  peneliti  tertarik  untuk  mengambil  penenlitian  dengan  judul “Implementasi  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT  Berbasis  Web”. Dengan menggunakan metode certainty factor penelitian bertujuan untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosis  penyakit  telinga  serta  memberikan  informasi  terkait  penanganan  awalnya.  Metode certainty  factor  digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan,  karena  metode  tersebut  bekerja  dengan menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi  atau  mencegah ketidakpastian dengan hasil yang cepat dan akurat.Tujuan dari

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Pakar
Sistem pakar ( expert system ) adalah program komputer berbentuk sistem informasi yang dapat meniru kecerdasan seorang ahli pakar dimana sistem tersebut digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah sebagaimana seperti yang dipikirkan oleh seorang ahli pakar [7], dan hasil output dari sistem pakar ini biasanya berupa sebuah anjuran [8] .

## B. Certainty Factor
Certainty factor merupakan sebuah metode  yang ada dalam sistem pakar digunakan untuk mengukur kepercayaan pada sebuah kejadian fakta berdasar bukti serta penilaian dari ahli pakar [9]. cerrtainty factor sebagai kaidah premis tunggal
𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 𝐶𝐹 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 [𝐻] + 𝐶𝐹 𝑢𝑠𝑒𝑟 [𝐸] 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 × [1 – 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ] 𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 × 100%

## C. Penyakit Telinga
Manusia  memiliki  panca  indera  yang  sangat  penting  dan  saling  berkaitan  [5]  salah  satunya  adalah telinga. Telinga merupakan organ yang penting bagi tubuh manusia karena berfungsi untuk mendengar serta  menjaga  keseimbangan  pada  tubuh.  Namun,  telinga  juga  dapat  terkena  berbagai  jenis  penyakit yang dapat mengganggu kesehatan dan kenyamanan seseorang.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Dalam perancangan sistem ini dengan menerapkan metode certainty factor memiliki tahapan-tahapan metologi  dengan  menggunakan  metode  waterfall  yang  merupakan  fase  beruntun  dan  sistematis.  Ada beberapa  tahap  dalam  perancangan  sistem  ini  yaitu  Pengumpulan  data,  desain  sistem,  analisis  data, implementasi sistem [10] seperti gambar berikut:

## A. Pengumpulan Data
Berikut  ada  2  tahap  pengumpulan  data  yang  diperlukan  dalam  kebutuhan  suatu  penelitian  yang bertujuan untuk mendapatkan data dan informasi [11].

## 1. Wawancara
Tahap wawancara dilakukan oleh peneliti secara langsung dengan ahli pakar yaitu dokter spesialis THT dengan proses tanya jawab yang bertujuan untuk mengumpulkan informasi terkait gejala dan penyakit [12].

## 2. Studi Literatur
Tahap  studi  literatur  dilakukan  untuk  mencari  data  berupa  informasi  yang  mengenai  masalah- masalah  yang  akan  diteliti  serta  mencari  sumber-sumber  referensi  yang  berhubungan  dengan metode certainty factor dengan mempelajari buku referensi, jurnal online dan artikel [13].

## B. Analisis Data
Analisis  data  merupakan  tahapan  proses  untuk  mengolah  seluruh  data  yang  telah  didapatkan  dari hasil wawancara dengan ahli pakar  yang bertujuan untuk menemukan informasi terhadap gejala-gejala yang ada pada penyakit telinga [14].

## C. Desain Sistem
Proses  desain  merupakan  fase  yang  menggambarkan  alur  dan  rangkaian  perancangan  sistem diagnosa penyakit THT  [15]. Proses ini dapat membantu merincikan kebutuhan dari sistem yang akan dirancang dengan menerapkan metode certainty factor.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  ( knowledge  base )  merupakan  informasi  yang  berisi  tentang  gejala-gejala  serta penyakit  yang akan  disimpan dalam  sebuah basis data [16] berupa jenis penyakit dan  gejala  yang ada pada peniyakit telinga.
Tabel  1  berisi  gejala-gejala  yang  terdiri  dari  7  macam  jenis  penyakit  telinga  yang  berjumlah  34 gejala.
Tabel 1. Gejala Penyakit Kode gejala Nama Gejala G1 Sakit pada telinga G2 Nyeri pada telinga G3 Mengeluarkan cairan berwarna G4 Pendengaran menurun G5 Gatal pada telinga G6 Telinga berdengung G7 Keluarnya cairan berbau G8 Mengeluarkan cairan telinga lebih dari 3 bulan G9 Mengeluarkan cairan terus menerus G10 Gatal pada daun telinga G11 Mengeluarkan cairan bening tidak berbau G12 Telinga terasa penuh G13 Telinga berdenging G14 Muncul benjolan kecil didepan telinga G15 Vertigo atau pusing berputar G16 Mual dan muntah mendadak G17 Tuli yang hilang timbul G18 Kegeliasan G19 Terdengar suara yang mengganggu didalam telinga G20 Terdengar bunyi mendengung/bergema
Kode gejala Nama Gejala G21 Terdengar bunyi menderu/bunyi keras gemuruh G22 Terdengar bunyi siullan/kicauan G23 Hilangnya konsentrasi G24 Susah tidur dimalam hari G25 Daun telinga merah G26 Daun telinga membengkak G27 Daun telinga terasa nyeri G28 Daun telinga terasa panas G29 Daun telinga mengeluarkan nanah G30 Kepala terasa melayang G31 Tuli G32 Kepala pusing G33 Tubuh tidak seimbang G34 Kesemutan pada sisi telinga
Tabel 2 berisi beberapa macam penyakit yang ada pada penyakit telinga Berikut contoh dari penyakit telinga  pada  umumnya  meliputi  Ototitis  Media  Akut  (OMA),  Ototitis  Media  Kronik  (OMK),  Otitis Eksterna, Meniere, Tinnitus, Perinkondritis, Neuroma Akustikus.
Tabel 2. Jenis Penyakit

## B. Rule CF
Untuk mennetukan nilai certainty factor diperlukan data bobot CF pakar agar mendapatkan hasil CF combine dioagnosa persentase penyakit berdasarkan gejala [7].
Tabel  3  berisi  nilai  bobot  setiap  gejala  yang    akan  diberikan  oleh  ahli  pakar.  Nilai  tersebut merupakan nilai tingkat keyakinan pakar terhadap terjadinya gejala yang dialami.
Tabel 3. Nilai CF Pakar Interprestasi Nilai Pasti tidak -1 Hampir tidak pasti -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu/tidak yakin -0.2 – 0.2 mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0
Tabel 4 berisi nilai bobot setiap gejala  yang  akan diberikan  oleh si user. Nilai tersebut merupakan nilai tingkat keyakinan user terhadap terjadinya gejala yang dialami.
Kode penyakit Nama Penyakit P01 Otitis Media Akut (OMA) P02 Otitis Media Kronik (OMK) P03 Otitis Eksterna P04 Meniere P05 Tinnitus P06 Perinkondritis P07 Neuroma Akustikus
Tabel 4. Nilai CF User Nilai Interprestasi 0 Tidak yakin 0.2 Hampir mungkin 0.4 Mungki  ya 0.6 Kemungkinan besar 0.8 Hampir paasti 1 Pasti
Tabel 5 berisi nilai bobot atau nilai tingkat keyakinan yang telah diberikan dari ahli pakar terhadap gejala  yang  dialami  pada  penyakit  telinga.  Penerapan  metode  CF  pada  sistem  pakar  memerlukan  rule berupa  variabel  (gejala  dengan  simbol  G).  Nilai  bobot  dibutuhkan  untuk  setiap  gejala  pada  setiap penyakit.  Ahli  pakar  memberikan  skala  nikai  bobot  untuk  gejala  antara  0,2-1,0.  Rule  CF  pada  no  1 menunjukan hubungan bahwasanya berisi bobot pda setiap gejala dengan kode G1, G2, G3, G4 dan G6 adalah penyakit PO1 (Otitis Media Akut).
Tabel 5. Rule No Rule 1 IF G1 (0.6), G2 (0.8), G3 (0.8), G4 (0.6), G5 (0.8), G6 (0.6) THEN PO1 2 IF G4 (0.4), G7 (1), G8 (1), G9 (0.8), G1 (0.8) THEN PO2 3 IF G10 (0.8), G11 (0.8), G2 (0.6), G12 (0.8), G13 (0.6), G14 (0.8) G4 (0.8) THEN PO3 4 IF G15 (0.8), G16 (0.6), G17 (1), G12 (0.8), G18 (0.6), G19 (0.8), G1 (0.8) THEN PO4
5 IF G4 (0.8), G20 (0.8), G21 (1), G22 (0.8), G23 (0.6), G24 ( 0.6), G1(0.8) THEN PO5 6 IF G4 (0.8), G25 (1), G26 (0.8), G27 (0.8), G28 (0.8). 29 (1), G30 (0.6) THEN PO6
7 IF G31 (0.8), G33 (0.6), G32 (0.8), G34 (1), G13 (0.8), G15 (0.8) THEN PO7

## C. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahap  pengujian  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  pembuatan sistem pada sistem pakar diagnosa  penyakit THT dengan menerapkan metode certainty factor, bahwa sistem  ini  berhasil  menunjukkan  hasil  diagnosa  yang  sesuai  dengan  hasil  pemeriksaan  pasien  yang diperoleh dari rumah sakit.
Gambar 2 menampilkan tampilan halaman utama pada sistem pakar diagnosa penyakit THT yang berisi informasi terkait periksa dan kontak.
Gambar 3. Tampilan Halaman Pilih Gejala
Gambar 3 menampilkan halaman gejala. Tampilan ini berisi gejala yang akan dipilih pasien disaat melakukan konsultasi
Gambar 4. Tampilan Hasil Diagnosa
Gambar 4 menampilakan halaman hasil diagnosa. Tampilan ini berisi informasi hasil diagnosa penyakit yang dialami oleh pasien berdasarkan gejala-gejala yang dipilih.

## D. Proses inferensi
Adapun contoh proses perhitungan manual certainty factor untuk mencocokkan nilai bobot penyakit. Berikut contoh perhitungan manual pada pasien pertama (PSN1) dengan memilih gejala-gejala sebagai berikut:
Telinga berdenging (0.8) Vertigo atau pusing berputar (0.8) Tuli (1) Kepala pusing (0.8) Tubuh tidak seimbang (0.8) Kesemutan pada sisi telinga (1)
Hasil  percocokan  yang dimiliki oleh penyakit tersebut  terdapat  6 data gejala sama  yang dialami pada penyakit PO1
Tahap pertama yaitu menghitung nilai keyakinan yang diberikan user dikalikan dengan nikai keyakinan yang diberikan user
𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 𝐶𝐹 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 [𝐻] + 𝐶𝐹 𝑢𝑠𝑒𝑟 [𝐸] 𝐶𝐹 1 = 0,8 × 0,8 = 0,64 𝐶𝐹 2 = 0,8 × 0,8 = 0,64 𝐶𝐹 3 = 1 × 0,8 = 0,8 𝐶𝐹 4 = 0,8 × 0,8 = 0,64 𝐶𝐹 5 = 0,8 × 0,6 = 0,48 𝐶𝐹 6 = 1 × 1 = 1
Tahap kedua yaitu proses perhitungan combine terhadap semua nilai yang dapatkan dari perkalian CF User dengan CF Pakar
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 × [1 – 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ] CF Combine 1 = 0,64 + 0,64 × (1-0,64) = 0,64 + 0,230 = 0,87 CF Combine 2 = 0,87 + 0,8 × (1-0,87) = 0,87 + 0,10 = 0,97 CF Combine 3 = 0,97 + 0,64 × (1-0,97) = 0,97 + 0,019 = 0,989 CF Combine 4 = 0,989 + 0,48 × (1-0,989) = 0,989 + 0,005 = 0,994 CF Combine 5 = 0,994 + 1 × (1-0,994) = 0,994 + 0,006 = 1 Tahap  ketiga  merupakan  tahap  terakhir  dengan  menghitung  nilai  combine  dikalikan  dengan  100% untuk mendapatkan nilai tingkat keyakinan terhadap penyakit yang dialami.
𝐶𝐹 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 × 100%
CF persentase = 1 × 100 % = 100%
Sehingga  hasil  yang  didapatkan  perhitungan  diatas  bahwa  PSN  1  mengidap  pengakit  neuroma akustikus dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  100%.  Hasil  perhitungan  inferensi  ini  menghasilkan hasil yang sama yang dikeluarkan pada sistem diagnosa.

## E. Hasil pengujian sistem
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  keberhasilan  sistem  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan data rekam medis untuk validasi hasil diagnosa. Data rekam medis yang digunakan adalah data rekam
medis yang diperoleh dari RSU Mitra Sehat yang berlokasi di Jl. Wates, Argorejo, Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta sebanyak 20 data rekam medis.
Tabel 6. Hasil Pengujian Sistem Nama Gejala Hasil Sistem Rekam Medis Persentase PSN1 Pusing, Tuli, Merasakan Tidak Seimbang, Telinga Kesemutan, Vertigo, Telinga Berdenging Neuroma Akustikus Neuroma Akustikus 100% PSN2 Pusing, Telinga Berdenging, Merasakan Tidak Seimbang, Tuli, Telinga Kesemutan, Vertigo Neuroma Akustikus Neuroma Akustikus 99,93% PSN3 Telinga Sakit,Mendengar Bunyi dengung, Mendengar Bunyi Gemuruh, Mendengar Bunyi Siulan, Pendengaran Berkurang, Konsentrasi Hilang, Susah Tidur Tinnitus Tinnitus 99,87% PSN4 Mendengar Bunyi dengung, Mendengar Bunyi Gemuruh, Pendengaran Berkurang, Telinga Sakit, Konsentrasi Hilang, Susah Tidur Tinnitus Tinnitus 99,64% PSN5 Mendengar Bunyi Siulan, Pendengaran Berkurang, Telinga Sakit,Mendengar Bunyi dengung, Mendengar Bunyi Gemuruh, Konsentrasi Hilang, Susah Tidur Tinnitus Tinnitus 100% PSN6 Mendengar Bunyi dengung, Mendengar Bunyi Gemuruh, Mendengar Bunyi Siulan, Telinga Sakit, Pendengaran Berkurang, Konsentrasi Hilang, Susah Tidur Tinnitus Tinnitus 99,97% PSN7 Daun Telinga Keluar Nanah, Daun Telinga Panas, Daun Telinga Nyeri, Daun Telinga Bengkak,Daun Telinga Merah,Pendengaran Berkurang, Kepala Terasa Melayang, Perikondritis Perikondritis 99,98% PSN8 Daun Telinga Keluar Nanah, Daun Telinga Nyeri, Daun Telinga Bengkak, Daun Telinga Panas, Daun Telinga Merah, Pendengaran Berkurang Perikondritis Perikondritis 99,98% PSN9 Pendengaran Berkurang, Kepala Terasa Melayang, Daun Telinga Keluar Nanah, Daun Telinga Panas, Daun Telinga Nyeri, Daun Telinga Bengkak,Daun Telinga Merah Perikondritis Perikondritis 100% PSN10 Sakit Telinga, Vertigo, Gelisah, Mendengar Suara-suara yang menggangu, Telinga Penuh, Tuli Hilang Timbul Meniere Meniere 99,75% PSN11 Vertigo, Sakit Telinga, Telinga Penuh, Tuli Hilang Timbul,Mual dan Muntah, Gelisah, Mendengar Suara-suara yang mengganggu Meniere Meniere 99,89% PSN12 Telinga Penuh, Sakit Telinga, Vertigo, Mual dan Muntah, Gelisah, Mendengar Suara-suara yang menggangu, Tuli Hilang Timbul Meniere Meniere 99,89% PSN13 Sakit Telinga, Telinga Nyeri, Pendengaran Berkurang, Telinga Gatal, Telinga Berdengung, Mengeluarkan Cairan Berwarna Otitis Media Akut (OMA) Otitis Media Akut (OMA) 99,19% PSN14 Pendengaran Berkurang, Telinga Gatal, Telinga Berdengung, Sakit Telinga, Telinga Nyeri, Mengeluarkan Cairan Berwarna Otitis Media Akut (OMA) Otitis Media Akut (OMA) 99,01% PSN15 Telinga Nyeri, Pendengaran Berkurang, Sakit Telinga, Telinga Gatal, Telinga Otitis Media Akut (OMA) Otitis Media Akut (OMA) 98,83%
Nama Gejala Hasil Sistem Rekam Medis Persentase Berdengung, Mengeluarkan Cairan Berwarna PSN16 Mengeluarkan Cairan Berbau, Mengeluarkan Cairan lebih dari 3 Bulan, Mengeluarkan Cairan Terus-menerus, Sakit Telinga, Pendengaran Berkurang Otitis Media Kronik (OMK) Otitis Media Kronik (OMK) 100% PSN17 Sakit Telinga, Pendengaran Berkurang, Mengeluarkan Cairan Berbau, Mengeluarkan Cairan lebih dari 3 Bulan, Mengeluarkan Cairan Terus-menerus Otitis Media Kronik (OMK) Otitis Media Kronik (OMK) 100% PSN18 Telinga Nyeri, Daun Telinga Gatal, Pendengaran Berkurang, Telinga Berdenging, Muncul Benjolan kecil ditelinga, Telinga Penuh, Mengeluarkan cairan bening tida bau Otitis Eksterna Otitis Eksterna 99,76% PSN19 Telinga Penuh, Mengeluarkan cairan bening tida bau, Telinga Nyeri, Daun Telinga Gatal, Pendengaran Berkurang, Telinga Berdenging, Muncul Benjolan kecil ditelinga Otitis Eksterna Otitis Eksterna 99,84% PSN20 Pendengaran Berkurang, Telinga Berdenging, Muncul Benjolan kecil ditelinga, Telinga Penuh, Mengeluarkan cairan bening tida bau, Telinga Nyeri, Daun Telinga Gatal Otitis Eksterna Otitis Eksterna 99,84%
Berdasarkan  dari  20  data  rekam  medis  yang  telah  diuji  menggunakan  sistem  yang  berjudul  sistem pakar  diagnosa  penyakit  telinga  hidung  tenggorokan  (THT)  menggunakan  metode certainty  factor berbasis  web  mendapatkan  kesimpulan  bahwa  sistem  tersebut  memperoleh  hasil  yang  sesuai  dengan hasil validasi pakar sebanyak 20 data pemeriksaan pasien dengan tingkat akurasi diatas  90%.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan  yang  terdapat  dalam  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  THT  menerapkan metode  certainty  factor  adalah  diharapkan  dapat  mempermudah  masyarakat  desa  beji  mulyo  dalam mendiagnosis  penyakit  telinga  serta  penanganan  awalnya.  Website  sistem  pakar  diagnonosa  penyakit THT  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  dengan  hasil  ujicoba  menentukan  diagnosa  penyakit  THT berdasarkan  tingkat  perbandingan  antara  nilai  keyakinan  cf  user  dengan  nilai  keyakinan  cf  pakar menghasilkan tingkat kecocokan yang sesuai dan tingkat akurasi diatas 90 % dari 20 data rekam medis pasien.
Diharapkan peneliti selanjutnya melakukan pengembangan dengan menambah jumlah penyakit THT apabila ada riset tambahan langsung dari ahli pakar.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  M.  Sigalingging,  D.  Andeswari,  and  Y.  Setiawan,  “Perbandingan  Certainty  Factor  dan Dempster  Shafer  Mendiagnosis  Penyakit  THT(Telinga  Hidung  Tenggorokan)  dengan  Sistem Pakar,” J.  Rekursif ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  125–133,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/article/view/6972.
[2] K.  Siregar  and  P.  M.  Hasugian,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  untuk  Mendiagnosa Penyakit THT,” JUKI J. Komput. dan Inform. , vol. 1, pp. 46–50, 2019.
[3] S.  Nurhayati et  al. ,  “jurnal  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  TELINGA  HIDUNG TENGGOROKAN,” pp. 43–48, 2022.
[4] I.  Imamah  and  A.  Siddiqi,  “Penerapan  Teorema  Bayes  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Telinga Hidung Tenggorokan (THT),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol.
18, no. 2, pp. 268–275, 2019, doi: 10.30812/matrik.v18i2.398.
[5] A. Y. Labolo, A. Anas, B. Betrisandi, and W. Yunus, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Mendeteksi  Penyakit  Telinga  Pada  Puskesmas  Marisa,” Simtek    J.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 69–73, 2022, doi: 10.51876/simtek.v7i1.126.
[6] B.  Dirgantara  and  H.  Hairani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT  Menggunakan  Inferensi Forward Chaining dan Metode Certainty Factor,” J. Bumigora Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1– 8, 2021, doi: 10.30812/bite.v3i1.1241.
[7] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  THT,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30–35,  2018,  doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[8] A.  NurJumala,  N.  A.  Prasetyo,  and  H.  W.  Utomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Rhinitis Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 69, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3815.
[9] D.  Setiawan,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  OTITIS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR,” vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[10]  A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[11]  N.  Febriani,  A.  Tenriawaru,  A.  N.  Basyarah,  L.  O.  Saidi,  N.  Ransi,  and  L.  Surimi,  “Penerapan Metode  Teorema  Bayes  untuk  Diagnosa  Penyakit  Telinga  Hidung  dan  Tenggorokan  (THT),” Konf. Nas. Ilmu Komput. , pp. 328–335, 2021.
[12]  M. Muktar, M. Rahmayu, and B. Sudrajat, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tht Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inov. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 45–54, 2020, doi: 10.51170/jii.v5i1.33.
[13]  L.  Simorangkir  and  D.  P.  Sari,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tht  Menggunakan  Metode Certainty Factor (Studi Kasus : Rsud H. Abdul Manap Jambi),” Fortech , vol. 2, no. 1, pp. 13–20, 2018.
[14]  Sugianto  and  V.  A.  Ansyah,  “Implementasi  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Pada Panca Indra,” J. SPIRIT , vol. Vol. 11., no. 1, p. Hal. 14-21., 2019.
[15]  W. Verina, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Mendeteksi Penyakit THT,” Jatisi , vol.
1, no. 2, pp. 123–138, 2015.
[16]  F.  A.  El  Hakim,  H.  Nurul,  and  R.  K.  Dewi,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Telinga  Hidung Tenggorokan  (THT)  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Android,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 4, pp. 1492–1500, 2018.