## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT BALITA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING
Guon Fernando Tarimakase 1 , Aris Gunaryati 2 , Sari Ningsih 3
Sistem Informasi, Universitas Nasional 1, 2, 3 fernandoguon@gmail.com
Submitted February 10, 2023; Revised May 30, 2023; Accepted August 2, 2023

## Abstrak
Ketika  seseorang  memiliki  tingkat  keamanan  yang  terlalu  rendah, mereka  dapat  mengalami masalah kulit.  Anak-anak,  terutama  bayi  dan  balita,  cenderung  mengalami  masalah  kulit  karena  sistem kekebalan tubuh mereka belum sepenuhnya berkembang. Mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat membantu  para  pengguna  untuk  dapat  mendiagnosis  penyakit  kulit  pada  balita  khususnya  penyakit kulit  Ruam  Popok,  Biang  Keringat,  Cacar  Air,  Campak,  Eksim,  dan  Impetigo  sangatlah  dibutuhkan sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  mesin  inferensi Forward  Chaining dan juga metode kepastian Certainty Factor. Tujuannya menjadikan aplikasi yang dapat membantu kinerja pakar  untuk  mendapatkan  informasi  dan  solusi  tentang  penyakit  kulit  pada  balita,  serta  memberikan akurasi presentasi tentang penyakit. Dalam pengembangan sistem ini tingkat akurasi yang dihasilkan baik sesuai dengan diagnosis pakar yaitu sebesar 83.33% dari 30 data rekam medis.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Kulit Balita, Certainty Factor, Forward Chaining

## Abstract
When  someone  has  very  weak  immunity  level,  they  can  develop  skin  problems.  Children,  especially babies  and  toddlers,  are  prone  to  skin  problems  because  their  immune  systems  are  not  fully developed.  Developing  an  application  that  can  help  users  to  be  able  to  diagnose  skin  diseases  in toddlers,  especially  skin  diseases  Diaper  Rash,  Prickly  Heat,  Chicken  Pox,  Measles,  Eczema,  and Impetigo is needed according to needs.  This study uses the Forward Chaining inference engine and the Certainty Factor certainty method. The goal is to make an application that can help the experts to get  information  and  solutions  about  skin  diseases  in  toddlers,  as  well  as  to  provide  accurate presentations about the disease. In the development of this system, the resulted level of accuracy is in accordance with the diagnosis expert, which is equal to 83.33% of 30 medical record data. Keywords : Expert System, Toddler Skin Disease, Certainty Factor, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Jenis  penyakit yang paling banyak dikenal yang disebabkan oleh mikroba, infeksi dan pertumbuhan adalah penyakit kulit.  Ketika seseorang memiliki tingkat keamanan yang terlalu  rendah,  mereka  dapat  mengalami masalah  kulit.  Anak-anak,  terutama  bayi dan  balita,  cenderung  mengalami  masalah kulit  karena  sistem  kekebalan  tubuh mereka  belum  sepenuhnya  berkembang. Ada  beberapa  jenis  masalah  kulit  saat  ini yang  agak  menular  dan  dapat  diobati sendiri,  namun  ada  juga  beberapa  yang parah  dan  memerlukan  perawatan  medis cepat dari dokter.
Anak-anak  di  bawah  lima  tahun  rentan terhadap  penyakit  kulit,  terutama  dalam keadaan  alam  yang  tidak  menguntungkan, terutama  anak-anak  kecil.  Penyakit  pada anak  kecil  merupakan  kegelisahan  besar bagi  orang  tua,  dan  tubuh  anak  yang  sakit merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi [1].
Kesehatan  adalah  kondisi  manusia  yang paling mahal karena dokter atau pakar pun mengalami  masalah  kesehatan.  Balita rentan  terhadap  beberapa  penyakit  yang diturunkan dari orang tuanya. Kekhawatiran orang tua adalah jika mereka
tidak mengetahui gejala dan jenis penyakit yang  diderita  anak  mereka,  mereka  akan lebih mengandalkan pakar untuk menangani kesehatan anak mereka [2].
Namun  karena  kenyamanan  memiliki dokter, terkadang ada juga kerugian seperti jam  kerja  yang  terbatas  atau  waktu  dokter yang tersedia dan jumlah pasien yang telah ditentukan, sehingga tidak harus mengantri.
Saat  ini  dibutuhkan  sesuatu  yang  otomatis untuk  memberikan  data  secara  cepat  dan tepat. Salah satunya adalah pengembangan Sistem  Pakar  yang  merupakan  terobosan baru dalam dunia komputer [3].
Penyakit kulit  sering disalahartikan karena biasanya  tidak  berbahaya  dan  tidak menyebabkan  kematian.  Ini  adalah  ide yang  buruk  karena  jika  tidak  diobati, kondisi  kulit  dapat  memperburuk  penyakit dan membuatnya lebih sulit untuk diobati[4].
Infeksi  kulit  menempati  urutan  ketiga  dari sepuluh  penyakit  di  antara  pasien  jangka pendek klinik darurat Indonesia, sebagaimana  ditunjukkan  oleh  informasi Profil Kesejahteraan Indonesia 2010 [5].
Terapi  pengobatan  yang  diberikan  kepada pasien biasanya dilakukan dengan cara memberikan  obat.  Pemberian  obat  yang tepat  dan  dosis  yang  tepat  sangat  penting untuk  pengobatan  penyakit  kulit  dan memerlukan
standar pengetahuan
farmakologi.  Dosis  yang  tidak  tepat  atau tidak  tepat  akan  menimbulkan  masalah kesehatan, seperti peningkatan efek samping,  kegagalan  pengobatan,  dan resistensi [6].
Pada  penelitian  ini  membahas  penyakit pada  anak  yang  lebih  spesifik  yaitu, penyakit  kulit  yang  sering  dialami  oleh balita  dan  dengan  tujuan  agar  para orangtua  bisa  lebih  mengetahui  penyakit kulit  apa  sebenarnya  yang  dialami  oleh anaknya.
Untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  pada anak juga dapat menggunakan sistem pakar dengan metode certainty factor. Berdasarkan gejala-gejala yang mempengaruhi probabilitas terjadinya penyakit pada anak maka dapat ditentukan diagnosanya  dengan  tingkat  kepercayaan yang telah ditentukan [7].
Melihat  latar  belakang  tersebut,  penulis tertarik  membuat  sistem  pakar  yang menggunakan  metode Certainty  Factor dan  metode Forward  Chaining untuk mendiagnosis  penyakit  kulit  pada  balita yang  dibutuhkan  pengguna.  Aplikasi  ini digunakan  sebagai  media  konsultasi  bagi orang  tua  sehingga  penanganan  penyakit kulit  yang  dialami  anaknya  dapat  segera tertangani.

## 2. METODE PENELITIAN

## Metode yang digunakan
Forward Chaining Strategi sistem ini dimulai dengan memasukkan  beberapa  fakta  penurunan fakta-fakta tertentu dari aturan-aturan yang sesuai  dengan  pengetahuan  dan  lanjutkan sampai jawabannya cocok. Forward Chaining disebut  juga  pencarian  deduktif [8].

## Certainty Factor
Shortliffe  dan  Buchanan  mengusulkan Faktor  Kepastian  ini  pada  tahun  1975 untuk mengakomodasi penalaran ahli yang tidak  tepat.  Hipotesis  ini  berkembang seiring dengan pembuatan kerangka master MYCIN.  Menurut  tim  pengembangan MYCIN,  dokter  sering  menggunakan ungkapan seperti: mungkin, sangat mungkin,  hampir  pasti,  dll.  Tim  MYCIN
Gambar 1. Proses Forward Chaining
menggunakan  faktor  kepastian  (CF)  untuk menggambarkan  tingkat  kepercayaan  ahli dalam  masalah  yang  dihadapi  untuk mengakomodasi hal ini. MYIN merupakan sebuah  program  yang  dapat  melakukan diagnosis penyakit [9].
Rumus  dasar  yang  digunakan  sebagai perhitungan certainty factor
dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐶𝐹(ℎ, 𝑒) = 𝑀𝐵(ℎ, 𝑒) − 𝑀𝐷(ℎ, 𝑒)
(1)
Keterangan:
a) 𝐶𝐹(ℎ, 𝑒) = Certainty  Factor dalam hipotesis h yang dipengaruhi oleh fakta e
b) 𝑀𝐵(ℎ, 𝑒) = Meansure  of  Believe , merupakan nilai kenaikan dari
kepercayaan  hipotesis  h  dipengaruhi oleh fakta e yang bernilai antara 0 dan 1 c) 𝑀𝐷(ℎ, 𝑒) = Meansure  of  Disbelieve , merupakan nilai kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis h
dipengaruhi oleh fakta e
d) ℎ = Hipotesa  atau  konklusi  yang dihasilkan (antara 0 dan 1)
e) 𝑒 = Evidence atau peristiwa atau fakta
(gejala).
Karena dalam penelitian ini sudah diketahui  nilai  kepastian  dari  pakar,  maka perhitungan tersebut tidak berlaku. Sehingga dapat dilanjutkan dengan perhitungan sebagi berikut:
1. Untuk Kaidah Tunggal
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] = 𝐶𝐹 𝑈𝑠𝑒𝑟 ∗ 𝐶𝐹 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟 (2)
2. Untuk perhitungan berdasarkan gejala lebih dari satu serta kesimpulan yang sama
𝐶𝐹 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 + (𝐶𝐹𝑢𝑠𝑒𝑟 ∗
(1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑))
(3)
3. Untuk  menghitung  presentase  pada
penyakit
𝐶𝐹 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100% = 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙
(4)
Keterangan:
a) 𝐶𝐹 = Certainty Factor
b) 𝐶𝐹 𝑈𝑠𝑒𝑟 = Nilai kepastian yang nantinya diinputkan oleh user
c) 𝐶𝐹 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟 = Nilai  yang  sudah  ada  di sistem yang bersumber dari pakar d) 𝐶𝐹 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = Didapatkan  dari  hasil perkalian antara CF user dan CF pakar

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  meliputi  kajian literatur,  pengumpulan  data,  implementasi sistem, pengujian, dan penarikan kesimpulan.

## Flowchart Diagram
Algoritma  sistem  pakar  untuk  pemecahan masalah  digambarkan  dalam flowchart atau  diagram  alir. Flowchart konsultasi sistem pakar dapat ditemukan di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Blok Metodologi
Gambar 3. Flowchart Diagram Konsultasi
Berikut  merupakan  gambar Flowchart penggabungan  Metode Forward  Chaining dan Certainty Factor:
Keseluruhan  alur  tahapan  dalam  sistem yang  menggunakan  kombinasi Forward
Chaining dan Certainty Factor
digambarkan  pada  Gambar  3.6.  Setelah pengguna  memasukkan  biodatanya,  sistem akan menawarkan pilihan gejala berdasarkan tingkat kepercayaan pengguna kemudian  sistem  membaca  input  gejala dan  menyimpannya  dalam  aturan  yang telah  disediakan  dalam  memori  kerja. Setelah itu sistem kemudian akan menggunakan  persamaan  pertama  pada rumus Certainty Factor untuk  menghitung nilai,  kemudian  melanjutkan  perhitungan dengan persamaan Certainty Factor kedua, dan terakhir menyimpulkan.
Diagram Rancangan Sistem (Use Case) Use  case diagram  adalah  deskripsi  atau ilustrasi  tentang  bagaimana  sistem  dan lingkungannya berinteraksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Penyakit
Tabel  data  penyakit  kulit  pada  anak  yang telah  dikumpulkan  peneliti  dari  berbagai literatur relevan dan sumber pakar disajikan di bawah ini.
Tabel 1. Tabel Jenis Penyakit Kulit Balita No Nama Penyakit Kode Penyakit 1 Ruam Popok P1 2 Biang Keringat P2 3 Cacar Air P3 4 Campak P4 5 Eksim P5 6 Impetigo P6
Gambar 5. Use Case Diagram Pasien/User
Gambar 6. Use Case Diagram Admin
Gambar 4. Flowchart Penggabungan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
Tabel 2. Tabel Gejala Kulit Balita No Nama Gejala Kode Gejala 1 Demam, Panas G01 2 Kelopak mata tampak kemerahan G02 3 Dada sakit / Sesak nafas G03 4 Radang pada tenggorokan G04 5 Gatal-gatal pada daerah yang sakit G05 6 Ruam merah kecoklatan pada kulit G06 7 Benjolan yang berisi nana G07 8 Timbul bercak merah G08 9 Mata sensitif terhadap cahaya G09 10 Kulit bersisik / Pecah-pecah G10 11 Kulit kasar G11 12 Pembengkakan pada daerah yang sakit G12 13 Timbul lepuhan-lepuhan berair G13 14 Timbul bercak putih pada mulut dan tenggorokan G14 15 Batuk pilek G15 16 Wajah tampak kemerahan G16 17 Kulit tampak kemerahan G17 18 Berkeropeng (Koreng) G18 19 Peradangan kulit G19 20 Kulit kering G20 21 Tampak benjolan dikulit G21 22 Gatal dan perih G22 23 Munculnya bintik kecil berwarna kemerahan, terlebih pada bagian tubuh yang sering berkeringat G23 24 Menjadi rewel G24 25 Kemerahan, luka, bengkak pada paha, pangkal paha dan alat vital G25 26 Bintik-bintik merah muda dan kulit yang tidak rata G26 27 Gatal pada leher G27 28 Kemerahan pada area selangkangan G28 Representasi Pengetahuan Aturan yang bisa
menghasilkan pengobatan dan  mengetahui  jenis  penyakit yang  sedang  dialami  akan  mewakili pengetahuan  yang  dideskripsikan.  Aturan reproduksi adalah representasi pengetahuan yang digunakan. Setiap gejala yang ada harus diperiksa untuk memprediksi  jenis  penyakit  kulit  yang akan dialami anak. Setelah diketahui gejala mana  yang  memengaruhi  jenis  penyakit kulit tertentu, aturan dibuat.
Tabel 3. Tabel Aturan (Rule)
Nama Penyakit Rule (Aturan) Ruam Popok IF Kulit tampak kemerahan AND Gatal dan perih AND Menjadi rewel AND Kemerahan, luka, bengkak pada paha, pangkal paha dan alat vital AND Bintik- bintik merah muda dan kulit yang tidak rata AND Kemerahan pada area selangkangan
THEN Ruam Popok
Biang Keringat IF Gatal-gatal pada daerah yang sakit AND Batuk pilek AND Kulit tampak kemerahan AND Munculnya bintik kecil berwarna kemerahan, terlebih pada bagian tubuh yang sering berkeringat AND Gatal pada leher THEN Biang Keringat Cacar Air
IF Demam, Panas AND Dada sakit / Sesak nafas AND Gatal-gatal pada daerah yang sakit AND Timbul lepuhan-lepuhan berair AND Batuk pilek
THEN Cacar Air Campak IF Demam, Panas AND Kelopak mata tampak kemerahan AND Radang pada tenggorokan AND Ruam merah kecoklatan pada kulit AND Mata sensitif terhadap cahaya AND Timbul bercak putih pada mulut dan tenggorokan THEN CAMPAK
Eksim IF Gatal-gatal pada daerah yang sakit AND Kulit bersisik / Pecah-pecah AND Kulit kasar AND Kulit tampak kemerahan AND Berkeropeng (Koreng) AND Peradangan kulit AND Kulit kering AND Tampak benjolan dikulit THEN EKSIM Impetigo IF Demam, Panas AND Gatal-gatal pada daerah yang sakit AND Benjolan yang berisi nana AND Timbul bercak merah AND Pembengkakan pada daerah yang sakit AND Timbul lepuhan- lepuhan berair AND Wajah tampak kemerahan THEN Impetigo

## Algoritma Certainty Factor
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  penulis, terdapat 6 jenis penyakit atau masalah kulit pada  balita  yaitu  Ruam  Popok,  Biang Keringat,  Cacar  Air,  Campak,  Eksim, Impetigo.  Pada  tahap  ini,  nilai  certainty factor  yang  didapatkan  merupakan  hasil wawancara  dari  pakar  secara  langsung tentang  nilai  bobot  yang  sesuai  dengan
setiap  penyakit  dari  gejala  yang  ada. Berikut ini merupakan tabel bobot nilai cf:
Tabel 4. Bobot Nilai CF Dokter Spesialis Anak Kode Gejala Gejala Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 G01
Demam, Panas 0.8 0.6 0.6 G02
Kelopak mata tampak kemerahan 0.6 G03 Dada sakit / Sesak nafas 0.8
G04 Radang pada tenggorokan 0.6 G05 Gatal-gatal pada daerah yang sakit 0.8 0.6 0.8 0.6 G06 Ruam merah kecoklatan pada kulit 0.8 G07 Benjolan
yang berisi nana 0.8 G08 Timbul bercak merah 0.6 G09 Mata sensitif terhadap cahaya 0.6 G10 Kulit bersisik / Pecah-pecah 0.8 G11 Kulit kasar 0.8 G12 Pembengkaka n pada daerah yang sakit 0.6 G13 Timbul
lepuhan- lepuhan berair 0.8 0.8 G14 Timbul bercak putih pada mulut dan tenggorokan 0.8 G15
Batuk pilek 0.6 0.6 G16 Wajah tampak kemerahan 0.6 G17 Kulit tampak kemerahan 0.6 0.8 0.6 G18 Berkeropeng (Koreng) 0.6 G19 Peradangan kulit 0.6 G20 Kulit kering 0.4 G21 Tampak benjolan dikulit 0.6 G22 Gatal dan perih 0.4 G23 Munculnya bintik kecil berwarna kemerahan, terlebih pada bagian tubuh yang sering berkeringat 0.8 G24 Menjadi 0.8
rewel G25 Kemerahan, luka, bengkak pada paha, pangkal paha dan alat vital 0.8 G26 Bintik-bintik merah muda dan kulit yang tidak rata
0.8
G27 Gatal pada leher 0.8 G28 Kemerahan pada area selangkangan 0.8
Para  ahli  menginterpretasikan  nilai  dan bobot CF setiap fakta menjadi nilai CF dan bobot  tertentu,  seperti  yang  ditunjukkan pada tabel di bawah ini:

## Tabel 5. Interpretasi Nilai CF
Sumber: [10]

## Perhitungan Manual
Berdasarkan  gejala  penyakit,  nilai  CF terbesar  akan  ditentukan  dari  nilai  bobot ini.  Perhitungan  ini  digunakan  untuk memastikan  bahwa  hasil  keluaran  CF maksimum mendekati  1  dan  untuk mengetahui  berapa  banyak  diagnosa  yang dilakukan  ketika  pengguna  memilih  gejala yang sama dengan gejala data sistem.
Contoh  pilihan  gejala  pengguna  untuk mendiagnosis penyakit kulit balita meliputi yang berikut:

## Tabel 6. Contoh Kasus
Kode Gejala Gejala CF G17 Kulit tampak kemerahan 0.8 G22 Gatal dan perih 0.6 G25 Kemerahan, luka, bengkak pada paha, pangkal paha dan alat vital 0.6
Peritungan  awal  menggunakan  rumus berikut:
NO Certainty Term CF akhir 1. Sangat Yakin 1 2. Yakin 0.8 3. Cukup Yakin 0.6 4. Sedikit Yakin 0.4 5. Tidak 0
CF = CFUser * CFPakar
Perhitungan CF Ruam Popok: CFG17 = 0.8 * 0.6 = 0.48 CFG22 = 0.6 * 0.4 = 0.24 CFG25 = 0.6 * 0.8 = 0.48
Proses  perhitungan  CF  Combine  adalah sebagai berikut: CF(A) = CF1 + [ CF2 * ( 1 ‐ CF1 ) ] = 0.48 + [ 0.24 * ( 1 – 0.48 ) ] = 0.6048 CF(B) = 0.6048 + [ 0.48 * ( 1 – 0.6048 ) ] = 0.80
Perhitungan CF Biang Keringat: CFG17 = 0.8 * 0.8 = 0.64
Perhitungan CF Cacar Air: 0, dikarenakan tidak ada gejala diatas pada penyakit Cacar Air
Perhitungan CF Campak: 0, dikarenakan tidak ada gejala diatas pada penyakit Campak
Perhitungan CF Eksim: CFG17 = 0.8 * 0.6 = 0.48
Perhitungan CF Impetigo: 0, dikarenakan tidak ada gejala diatas pada penyakit Impetigo
Berdasarkan  perhitungan  diatas  terdapat nilai  terbesar  terletak  pada  penyakit  ruam popok  dengan  akurasi  0.80  atau  80%. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sesuai dengan gejala yang telah dipilih oleh user, user mengalami sakit Ruam Popok.

## Tampilan Interface
Gambar 7 merupakan tampilan awal (Menu Home) ketika  masuk  ke  dalam  aplikasi. Pada  tampilan  ini  menjelaskan  sedikit
tentang  penyakit  kulit  pada  balita  dan tersedia  juga  tombol  untuk  melakukan konsultasi.

## Gambar 8. Tampilan Menu Artikel
Gambar  8  menampilkan  beberapa  artikel yang bisa dibaca dengan tujuan menambah pengetahuan bagi para user ataupun pakar.

## Gambar 9. Tampilan Menu Konsultasi
Merupakan  tampilan  menu  konsultasi. Sebelum  melakukan  diagnosis user wajib mengisi  formulir  biodata  terlebih  dahulu, setelah  mengisi  biodata user kemudian dapat melakukan diagnosis penyakit.

## Gambar 10. Tampilan Diagnosis
Gambar  10  merupakan  tampilan  diagnosis setelah user mengisi  biodata.  Dihalaman ini  terdapat  tabel  dengan  gejala  penyakit dan  juga  tingkat  kepastian  yang  dipilih oleh user itu  sendiri.  Setelah  memilih
Gambar 7. Tampilan Awal (Menu Home)
kondisi  berdasarkan  gejala  yang  ada  maka sistem akan melakukan perhitungan.

## Gambar 11. Tampilan Hasil Diagnosis
Gambar  11  merupakan  tampilan  hasil diagnosis  setalah user memilih  beberapa gejala yang dialami oleh user . Hasil output nya  berupa  Diagnosa  beserta  dengan tingkat  akurasi,  keterangan  penyakit,  dan juga  saran  untuk  pencegahan  penyakit tersebut.

## Gambar 12. Tampilan Login Admin
Gambar 12 memperlihatkan halaman login admin. Setelah  mengisi username dan password  admin sistem  akan  menuju halaman admin.
Gambar 13. Tampilan Awal Menu Admin
Gambar  13  merupakan  tampilan  awal menu  admin  setelah  kita  berhasil  masuk dengan memasukan username dan
password yang  benar.  Menu  admin  ini hanya bisa diakses dan dikelola oleh admin itu sendiri.

## Gambar 14. Tampilan Data Penyakit
Menampilkan  tentang  penyakit-penyakit yang  ada  pada  kulit  balita.  Penyakit  ini bisa  diolah  lagi  seperti  ditambah  data penyakit, diedit, ataupun dihapus tergantung sesuai dengan kebutuhan.

## Pengujian Akurasi
Tes  akurasi  dilakukan  untuk  menentukan kinerja  sistem  pakar  untuk  menarik kesimpulan  diagnosis  tentang  penyakit kulit pada balita. Data yang diuji adalah 30 sampel  data  rekam  medis  yang  diterima dari RSUD Jati  Padang. Pengujian terhadap  30  sampel  anak  penderita penyakit  kulit  menghasilkan  nilai  yang akurat berdasarkan perhitungan berikut.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100%
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 25 30 × 100% = 83.33%
Berdasarkan  hasil  penelitian,  akurasi sistem pakar berdasarkan 30 data diagnosis gejala penyakit kulit pada balita telah teruji memiliki tingkat akurasi keberhasilan yang baik, yaitu sebesar 83.33%.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan analisis, desain implementasi, dan  pengujian  sistem  pakar  diagnosis penyakit kulit pada balita dengan menggunakan  metode Certainty  Factor
dan Forward Chaining, diperoleh simpulan sebagai berikut:
a. Untuk  membantu  masyarakat  awam mendiagnosa  penyakit  kulit  pada  balita, sistem  pakar  yang  dikembangkan  dapat menawarkan  solusi  penanganan  dan informasi penyakit.
b. Dalam pengembangan sistem ini terdapat pula akurasi presentasi penyakit yang dihasilkan dari perhitungan certainty factor serta penggunaan mesin inferensi forward  chaining yang  dirasa mudah untuk digunakan oleh user.
c. Tujuan pengembangan aplikasi ini yaitu untuk memudahkan user untuk berkonsultasi  mengenai  gejala-gejala penyakit kulit balita.
d. Akurasi  yang  dihasilkan  dari  30  data diagnosis  gejala  penyakit  kulit  balita yaitu sebesar 83.33%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Rahmatullah  and  R.  Mawarni, “Diagnosis  of  Skin  Diseases  in Toddlers  Using  Naïve  Bayes  and Forward Chaining Methods,” IJISCS  (International  J.  Inf.  Syst. Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  23,
2021, doi: 10.56327/ijiscs.v5i1.954.
[2] J. Informasi, N. N. Mitra, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar Menggunakan  Metode  Certainty Factor  Dalam  Akurasi  Identifikasi Jenis  Penyakit  Alergi  Kulit  Pada Balita,”  vol.  2,  pp.  4–9,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i4.75.
[3] M.  R.  Julianti,  E.  Asoka,  and  H.  F. Syahtami,  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Kulit  Balita  Menggunakan Forward  Chaining  Berbasis  Web Pada  Puskesmas  Cisoka,”  vol.  11, no. 1, 2021.
[4] J.  Julistrika,  B.  Sembiring,  D.
Saripurna,  E.  F.  Ginting,  S.  Kom, and  M.  Kom,  “Penerapan  Metode Teorema Bayes Dalam
Mendiagnosa  Penyakit  Kulit  Pada Usia Balita,” no. x, 2019. [5] R.  Rismanto,  Y.  Yunhasnawa,  and M.  Mauliwidya,  “Pengembangan Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Naive Bayes,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  dan
Robot. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  18–24, 2019, doi: 10.33005/jifti.v1i1.8.
[6] A.  Syarif,  M.  B.  Fauzi,  Aristoteles, and  A.  Wantoro,  “Implementation of  Fuzzy  Expert  System  on  Skin Diseases,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. ,  vol.  13,  no.  12,  pp.  528–536, 2022,
doi: 10.14569/IJACSA.2022.0131264. [7] S.  Utari,  U.  Yudatama,  and  B. Pujiarto, “Media Konsultasi Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” pp. 10–17. [8] E. Musyarofah, R. Mayasari, and A. S. Y. Irawan, “Implementasi Metode
Forward  Chaining  dan  Certainty Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Osteoporosis,” Techné    J.  Ilm.
Elektrotek. , vol. 19, no. 02, pp. 101– 112, 2020, doi: 10.31358/techne.v19i02.234. [9] P.  F.  Orun,  Y.  A.  Pranoto,  and  A.
Faisol, “Penerapan Metode Forward
Chaining Dan Certainty Factor Pada
Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis Penyakit  Malaria  Di  Kabupaten Mimika  Berbasis  Web,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6, no.  1,  pp.  325–335,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i1.4618.
[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.