## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Submitted: 25/12/2021 ; Accepted: 24/01/2022 ; Published: 25/01/2022

## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Menerapkan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining
Marcelino Oktaviansyah, Rima Tamara, Iskandar Fitri *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional Email: ¹marcelinookta@gmail.com, ²rimatamaraaldisa@civitas.unas.ac.id, ³iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi:
Abstrak —Pada  saat  ini  gangguan  pada  mata  menjadi  penyakit  yang  sering  dialami.  Terdapat  model  gejala  baru  ditemui sehingga menimbulkan kebingungan yang terjadi. Penyakit pada mata kerap kali menyerang manusia terutama di masa era teknologi digital saat ini, karena lebih banyaknya waktu seperti menatap layar handphone maupun komputer. Maka dibuatnya aplikasi sistem pakar ini untuk memberi solusi kepada masyarakat untuk mendiagnosa gejala-gejala yang sering dialami. Pada pembuatan  aplikasi  ini  digunakannya  metode forward  chaining, dan certainty  factor pada  aplikasi  dirancang  sebagai perbandingan uji coba pada 2 metode gabungan forward chaining, dan naïve bayes. Pengujian dilakukan dengan menguji 40 sampel data berdasarkan gejala yang ada, dilakukan by system dan juga manual untuk melihat keakuratan nilai yang diberikan. Hasil yang diberikan terdapat tingkat kepastian yang cukup tinggi pada diagnosa hipermetropi dengan nilai kepastian 88.43 % dan nilai kepastian terkecil pada diagnosa penyakit presbiopi dengan nilai 61.702 % dari seluruh total pengujian didapatkan tingkat kepastian kemungkinan yaitu berkisar 51%-79%.
Kata Kunci: Aplikasi; Sistem Pakar; Diagnosa Penyakit Mata; Website.
Abstract— Disorders of the eye become a disease that is often experienced. There is a new symptom model found, causing confusion that occurs. Diseases of the eye often attack humans, especially in the current era of digital technology, because they spend more time staring at cell phone or computer screens. So the application of this expert system is made to provide solutions for the community to diagnose the symptoms that are often experienced. In making this application, the forward chaining, and the certainty factor method is used in the application is designed as a comparison of trials on 2 combined methods of forward chaining, and naive bayes. The test is carried out by testing 40 data samples based on existing symptoms, carried out by the system and also manually to see the accuracy of the values  given. The results given are that there is a fairly high level of certainty in the diagnosis of hypermetropia with a certainty value of 88.43% and the smallest certainty value in the diagnosis of presbyopia with a value of 61.702% of the total testing obtained a probability level of certainty ranging from 51%-79%.
Keywords: Application, Expert System, Diagnosis of Eye Disease, Website.

## 1. PENDAHULUAN
Mata  merupakan  indera  yang  dibutuhkan  manusia  untuk  melihat  objek  dan  menyerap  informasi  secara  visual. Dengan mata kita dapat melihat indahnya dunia. Jika mata mengalami gangguan maka akan mengganggu aktifitas dan bisa saja berakibat fatal jika tidak dilanjuti dengan baik. Seiring dengan usia, pola hidup dan aktivitas sehari- hari mata akan mengalami penurunan daya penglihatan [1]. Di Indonesia jumlah pasien penderita penyakit mata meningkat 1,2% setiap tahun nya [2]. Penderita penyakit mata ini memiliki masalah yang beragam dari yang ringan hingga berat seperti kebutaan. Masyarakat kita masih banyak yang belum memiliki banyak pengetahuan tentang kesehatan  mata,  Adapun  penyakit  yang  dapat  menyerang  mata  seperti  miopi,  hipermetropi,  astigmatisme, presbiopi, mata lelah, mata kering dan buta warna.
Seiring dengan menurunnya kualitas hidup dan tingkat stress yang dialami, keluhan penyakit mata semakin bertambah [3]. Terlebih lagi di zaman serba digital saat ini mata di paksa untuk melihat layar gadget atau pun komputer  dengan  waktu  yang  lama  yang  dapat  mengakibatkan  mata  kering  dan  terjadi  iritasi  serta  dapat menimbulkan rabun jauh atau miopi. Jika mata sudah mengalami gangguan maka akan mengganggu aktivitas yang dilakukan [4]. Perkembangan teknologi yang semakin besar dan cepat begitu juga pola pikir manusia. Teknologi informasi yang semakin mudah diakses memberikan kemudahan dalam mendapatkan informasi seperti informasi pada penyakit mata [5].  Seiring dengan berkembangnya teknologi yang pesat di bidang kedokteran, permasalahan penyakit  mata  ini  dapat  dibuatkan  sistem    pakar  dengan  gejala-gejala  yang  biasa  ditimbulkan  dengan memanfaatkan yang ahli di bidangnya [6].
Sistem pakar dapat memudahkan kita untuk lebih banyak mendapatkan informasi terhadap penyakit mata yang  diderita.  Sistem  ini  bisa  mendiagnosis  layak  nya  kita  berkonsultasi  langsung ke  dokter  mata  berdasarkan penggunaan metode forward chaining, dan certainty factor [7]. Metode certainty factor memberikan besaran nilai kepastian  sesuai  dengan  diagnosa  penyakit.  Sedangkan  metode forward  chaining memberikan  kesimpulan berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada  [8].    Kesimpulan  sebuah  penyakit  yang  diderita  pada  mata  seseorang  dapat diberikan rekomendasi untuk pengobatannya. Dalam hal ini seorang pakar memberikan nilai yang kepastian yang diterapkan pada setiap gejala [9]–[11].
Penelitian  oleh  Linda  membahas  implementasi certainty  factor untuk  mengetahui  tingkat  kepastian penyakit mata menggunakan pertanyaan sebagai indikator. Penelitian berhasil mendiagnosa penyakit mata dengan keakuratan 75% dari 8 penyakit dan 26 gejala yang diuji [12]. Penelitian Yogi membahas certainty factor untuk melihat keakuratan penyakit dalam bentuk persentase. Penelitian berhasil mendiagnosis sekitar 5% dari 12 data dan  9 menunjukan hasil tepat [13]. Penelitian Fahmie membahas certainty factor untuk mencari nilai kepastian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
suatu gejala dan memberikan solusi dari penyakit tersebut. Penelitian berhasil menunjukan  tingkat keberhasilan sebesar  88%  berdasarkan  nilai  yang  diberikan  oleh  pakar  [14].  Penelitian  Ridlwan  membahas  metode forward chaining untuk mencari kesimpulan suatu penyakit dari suatu gejala. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data  berdasarkan  jenis  penyakit  mata  dan  gejalanya.  Dengan  30  data  yang  diujikan    menunjukan  tingkat keberhasilan sebesar 93% dengan 2 dari 30 data tidak sesuai dengan hasil uji [15].
Pada penelitian ini menjelaskan penerapan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit mata pembuatan suatu nilai kepastian berdasarkan para pakar, dihitung menggunakan certainty factor, disusun oleh forward chaining dan dilakukan perbandingan pada metode gabungan forward chaining dan naïve bayes .

## 2. METODE PENELITIAN
Peneliti  menerapkan metode forward chaining (FC) dan certainty factor (CF) dengan forward chaining (FC) dan naïve bayes (NB) . Dipilih karena model ini dapat digunakan untuk merepresentasikan skenario pada pembuatan sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala  pada  mata  dari  nilai  gejala  yang  dimasukkan.  Gambar  1  menjelaskan bentuk kerangka kerja yang digunakan:

## Gambar 1. Skema Tahapan Penelitian
Gambar  1  Skema  penelitian  menunjukan  tahapan  dilalui  dalam  penelitian,  dimulai  analisa  kebutuhan penyakit, pakar, dan sistem, mengumpulkan data daftar gejala dan penyakit,  penerapan metode fc dan  cf untuk menguji  daftar  gejala,  rancangan  dan  implementasi  pada  aplikasi  yang digunakan,  dan perbandingan  2  metode untuk melihat nilai efektifitas metode yang digunakan.

## 2.1 Analisa Kebutuhan
Analisa  kebutuhan  bertujuan  untuk  merancang  untuk  mendiagnosa  penyakit  mata  untuk  diimplementasikan menjadi sebuah program aplikasi agar memberikan informasi terkait gejala-gejala yang terjadi secara flexible dan tepat berdasarkan data kepastian para pakar. Kebutuhan fungsional pada aplikasi yaitu  sistem disesuaikan pada pengetahuan pakar, sistem menganalisa isian user dengan rules yang ditetapkan, sistem menganalisa keputusan- keputusan  berdasarkan input /masukan user, sistem  memberikan  laporan  dari  data  yang input /masukan  beserta kesimpulan  dari  hasil  yang  didapat.  Analisa  dilakukan  untuk  mengetahui  dan  memenuhi  kebutuhan  sistem, sehingga diproses dan dapat memberikan informasi dengan tepat.

## 2.2 Pengumpulan Data
a. Daftar Gejala Mata
Daftar pengetahuan yang diperlukan untuk mengetahui gejala pada mata ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 1. Daftar Gejala Pada Mata No Kode Gejala Nama Gejala Mata 1 GM01 Pandangan kabur saat melihat objek yang jauh 2 GM02 Melihat objek jauh lebih dekat, objek dekat lebih jauh 3 GM03 Mata merah 4 GM04 Sulit membedakan warna dan kecerahan warna 5 GM05 Mata terasa nyeri, pedih atau gatal 6 GM06 Terlihat tidak menyadari keberadaan objek yang jauh 7 GM07 Sakit Kepala 8 GM08 Melihat objek dekat terlihat buram 9 GM09 Mengerlingkan mata untuk melihat objek jelas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
No Kode Gejala Nama Gejala Mata 10 GM10 Mata berair karena iritasi pada mata 11 GM11 Pandangan yang samar atau tidak fokus 12 GM12 Distorsi penglihatan 13 GM13 Pandangan kabur atau berbayang 14 GM14 Sensitif pada sorotan cahaya 15 GM15 Kesulitan membedakan warna yang mirip 16 GM16 Membutuhkan penerangan lebih saat membaca 17 GM17 Sulit membaca huruf berukuran kecil 18 GM18 Sulit berkonsentrasi 19 GM19 Pandangan kabur saat melihat objek yang dekat
b. Daftar Nama Penyakit Mata
Berdasarkan hasil pengumpulan data dari berbagai sumber literature yang digunakan, diperoleh 7 penyakit pada 19 gejala mata rentang usia 7 – 55 tahun.
Tabel 2. Daftar Jenis Penyakit Mata No Kode Jenis Penyakit Nama Penyakit Mata 1 PG01 Miopi 2 PG02 Hipermetropi 3 PG03 Astigmatisme 4 PG04 Presbiopi 5 PG05 Mata Lelah 6 PG06 Mata Kering 7 PG07 Buta Warna
c. Menentukan Nilai MB dan MD
Setelah daftar gejala mata daftar nama penyakit didapatkan maka selanjutnya  mengekspresikan suatu nilai kepastian  atau certainty  factor (CF)  didapat  dari  penilaian  seorang  pakar.  Nilai  MB  dan  MD  pada  gejala didapatkan  dari  dr.  N.Indra  Bayu,  Sp.m  yang berkisar diantara  0-1.  Pada  nilai  MB  dan MD  menghasilkan hitungan nilai kepastian (CF). Tabel 3 nilai bobot setiap gejala.
Tabel 3. Nilai Bobot MB & MD No Kode Gejala Nilai MB Nilai MD Nilai CF=(MB*MD) 1 GM01 1 0.08 0.08 2 GM02 1 0.08 0.08 3 GM03 0.8 0.06 0.048 4 GM04 1 0.04 0.04 5 GM05 0.6 0.04 0.024 6 GM06 1 0.10 0.1 7 GM07 0.8 0.06 0.048 8 GM08 1 0.08 0.08 9 GM09 1 0.06 0.06 10 GM10 1 0.08 0.08 11 GM11 0.6 0.08 0.048 12 GM12 0.8 0.10 0.08 13 GM13 0.4 0.06 0.024 14 GM14 0.8 0.08 0.064 15 GM15 0.8 0.10 0.08 16 GM16 0.8 0.10 0.08 17 GM17 0.8 0.10 0.08 18 GM18 0.2 0.04 0.008 19 GM19 0.6 0.02 0.012
d. Rumus Perhitungan 2 Metode
Setelah menentukan daftar gejala, daftar nama penyakit, dan menentukan nilai MB dan MD maka  tahapan selanjutnya yaitu  membuat perbandingan 2 metode yang gabungan yaitu FC dan CF dibandingkan dengan metode FC dan NB untuk melihat akurasi keakuratan hasil pada penelitian yang dibangun.
1. Rumus perhitungan nilai CF [16]:
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] − 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Submitted: 25/12/2021 ; Accepted: 24/01/2022 ; Published: 25/01/2022
Aturan premis tunggal:
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 ∗ 𝐶𝑓𝑢𝑠𝑒𝑟 (2)
Pedoman untuk kesimpulan yang sama:
𝐶𝐹𝐾𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹[ℎ, 𝑒]1 =  𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒1]   +  𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒2]   ∗   (1 − 𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒1])
𝐶𝐹𝐾𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒]𝑜𝑙𝑑3  =  𝐶𝐹[ℎ, 𝑒]𝑜𝑙𝑑  +  𝐶𝐹[ℎ, 𝑒]3  ∗   (1 −  𝐶𝐹 [ℎ, 𝑒]𝑜𝑙𝑑) (3)
Perhitungan hasil persentase dari penyakit 𝐶𝐹𝐾𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 ∗ 100%
Menghitung nilai kepastian dari rumus diatas pada tabel nilai kepastian pakar menghasilkan nilai persentase pada metode certainty factor seperti berikut:
Tabel 1. Daftar Nilai Kepastian No Keterangan Nilai Kepastian Pakar Nilai Kepastian User 1 Sangat Yakin 1 0.10 2 Yakin 0.8 0.08 3 Cukup Yakin 0.6 0.06 4 Sedikit Yakin 0.4 0.04 5 Kurang Yakin 0.2 0.02 6 Tidak Yakin 0 0
Tabel 4 daftar nilai kepastian digunakan untuk menghitung hasil pada metode certainty factor berdasarkan 6 tingkat kepastian pakar berada diantara 0-1 dan tingkat kepastian user berada di nilai 0-0.10.
2. Rumus perhitungan dengan metode naive bayes [17]:
𝑃(ℎ|𝑒) = 𝑃( 𝑒
| ℎ )∗ 𝑃 (ℎ) 𝑃(𝑒) (4) Diketahui: h = Hipotesis Data atau Penyakit (Pakar) 3 = Gejala Yang Diraskan (User)
P (h|e)    = Probablitias e jika penyakit mata diketahui h
P (e|h)   = Probabilitas h jika Hipotesis e diketahui P(h)
= Probabilitas h tanpa adanya evidence manapun P(e) = Probabilitas e penyakit mata h

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Certainty Factor
Pengujian merepresentasikan hasil dari daftar  pengetahuan  yang dibuat.  Representasi pengetahuan  berdasarkan rules /aturan  berupa IF (kondisi/premis) THEN (aksi/kesimpulan)  mengekspresikan  situasi  premis  dan  aksi menyatakan tindakan dari kondisi yang dipilih. Tabel 7 rules pada gejala penyakit mata.
Tabel 5. Rules Penyakit Mata No Rules Penyakit Mata 1 IF GM01 AND GM06 AND GM17 THEN PG01 2 IF GM08 AND GM09 AND GM19 THEN PG02 3 IF GM11 AND GM14 AND GM18 THEN PG03 4 IF GM02 AND GM12 AND GM16 THEN PG04 5 IF GM05 AND GM07 AND GM13 THEN PG05 6 IF GM03 AND GM10 THEN PG06 7 IF GM04 AND GM15 THEN PG07
Tabel  5  aturan-aturan  ( rules )  yang  digunakan  dan  akan  diimplementasikan  pada  aplikasi  penyakit  mata untuk menentukan hasil sebuah kesimpulan yang didapat pada metode forward chaining .
Tabel 6. Perhitungan CF Gejala Terpilih
No Kode Gejala CF Pakar CF User 1 GM01 1 0.08 2 GM06 1 0.10 3 GM17 0.8 0.10

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Tabel 6 sampel contoh perhitungan nilai CFhasil yang dihasilkan dari nilai CF Pakar dan CF User pada gejala untuk menentukan akurasi kepastian yang didapat berdasarkan metode certainty factor . Berikut perhitungan sampel pada tabel:
CF = (1 + (1 * (1-1)) - (0.08 + (0.10 * (1-0.08))  = 1 - 0.172 = (1+ (0.8 * (1-1)) - (0.172+ (0.10 * (1-0.172))  = 1 – 0.2548 CF = 1– 0.2548= 0.7452 CF Hasil = 0.7452* 100 CF Hasil = 74.520 %
Hasil  sampel  pada  gejala  GM01,  GM06,  dan  GM017  mendapatan  hasil  tingkat  kepastian  yaitu  sebesar 74.520% maka disimpulkan hasil persentase yaitu kemungkinan .
Tabel 7. Pengujian Aplikasi dan Manual Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Kode Penyakit Hasil Tertinggi GM01 [0.08] GM06 [0.10] GM17 [0.10] 74.520 % 74.520 % PG01 (Miopi) GM08 [0.08] GM09 [0.06] GM19 [0.02] 84.750 % 84.750 % PG02 (Hipermetropi) GM11 [0.08] GM14 [0.08] GM18 [0.04] 81.254 % 81.254 % PG03 (Astigmatisme) GM02 [0.08] GM12 [0.10] GM16 [0.10] 74.520 % 74.520 % PG04 (Presbiopi) GM05 [0.04] GM07 [0.06] GM13 [0.06] 80.026 % 80.026 % PG05 (Mata Lelah) GM03 [0.06] GM10 [0.08] 86.480 % 86.480 % PG06 (Mata Kering) GM04 [0.04] GM15 [0.10] 86.400 % 86.400 % PG07 (Buta Warna) GM02 [0.08] GM06 [0.10] GM17 [0.10] 74.520 % 74.520 % PG01 (Miopi) GM05 [0.04] GM09 [0.06] GM19 [0.02] 88.432 % 88.432 % PG02 (Hipermetropi) GM01 [0.08] GM03 [0.06] GM15 [0.10] GM16 [0.10] 70.057 % 70.057 % PG07 (Buta Warna) GM03 [0.06] GM06 [0.10] GM10 [0.08] GM12 [0.10] 70.048 % 70.048 % PG06 (Mata Kering) GM01 [0.08] GM05 [0.04] GM07 [0.06] GM16 [0.10] 74.718 % 74.718 % PG05 (Mata Lelah) GM02 [0.08] GM12 [0.10] GM14 [0.08] 76.176% 76.176% PG04 (Presbiopi) GM11 [0.08] GM14 [0.08] GM15 [0.10] GM16 [0.10] 68.238 % 68.238 % PG03 (Astigmatisme) GM01 [0.08] GM02 [0.08] GM07 [0.06] GM17 [0.10] 71.605 % 71.605 % PG01 (Miopi) GM07 [0.06] GM10 [0.08] GM14 [0.08] GM18 [0.04] 73.196 % 73.196 % PG03 (Astigmatisme) GM04 [0.04] GM09 [0.06] GM10 [0.08] GM14 [0.08] GM19 [0.02] 62.360 % 62.360 % PG02 (Hipermetropi) GM04 [0.04] GM05 [0.04] GM06 [0.10] GM07 [0.06] GM08 [0.08] 71.729 % 71.729 % PG05 (Mata Lelah) GM01 [0.08] GM08 [0.08] GM12 [0.10] GM16 [0.10] 68.558 % 68.558 % PG04 (Presbiopi) GM04 [0.04] GM12 [0.10] GM15 [0.10] 77.760 % 77.760 % PG07 (Buta Warna) GM03 [0.06] GM04 [0.04] GM10 [0.08] 83.020 % 83.020 % PG06 (Mata Kering) GM02 [0.08] GM04 [0.04] GM06 [0.10] GM17 [0.10] 71.539 % 71.539 % PG01 (Miopi) GM06 [0.10] GM09 [0.06] GM18 [0.04] GM19 [0.02] 79.591 % 79.591 % PG02 (Hipermetropi) GM02 [0.08] GM06 [0.10] GM11 [0.08] GM18 [0.04] GM19 [0.02] 70.203% 70.203% PG03 (Astigmatisme)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Kode Penyakit Hasil Tertinggi GM03 [0.06] GM04 [0.04] GM14 [0.08] GM15 [0.10] 74.718 % 74.718 % PG07 (Buta Warna) GM02 [0.08] GM07 [0.06] GM12 [0.10] GM13 [0.06] GM16 [0.10] 65.845 % 65.845 % PG04 (Presbiopi) GM05 [0.04] GM13 [0.06] GM15 [0.10] GM19 [0.02] 77.671 % 77.671 % PG05 (Mata Lelah) GM01 [0.08] GM03 [0.06] GM10 [0.08] GM16 [0.10] 71.605 % 71.605 % PG06 (Mata Kering) GM01 [0.08] GM03 [0.06] GM05 [0.04] GM06 [0.10] GM19 [0.02] 67.246 % 67.246 % PG01 (Miopi) GM02 [0.08] GM07 [0.06] GM13 [0.06] GM15 [0.10] GM18 [0.04] 70.235 % 70.235 % PG05 (Mata Lelah) GM08 [0.08] GM09 [0.06] GM12 [0.10] GM16 [0.10] GM19 [0.02] 68.647 % 68.647 % PG02 (Hipermetropi) GM02 [0.08] GM13 [0.06] GM14 [0.08] GM16 [0.10] 71.650 % 71.650 % PG04 (Presbiopi) GM11 [0.08] GM12 [0.10] GM14 [0.08] 74.576% 74.576% PG03 (Astigmatisme) GM04 [0.04] GM06 [0.10] GM17 [0.10] GM18 [0.04] GM19 [0.02] 73.006 % 73.006 % PG01 (Miopi) GM08 [0.08] GM11 [0.08] GM12 [0.10] GM14 [0.08] GM17 [0.10] 63.072 % 63.072 % PG03 (Astigmatisme) GM08 [0.08] GM09 [0.06] GM15 [0.10] GM16 [0.10] 70.004 % 70.004 % PG02 (Hipermetropi) GM02 [0.08] GM03 [0.06] GM10 [0.08] 81.254 % 81.254 % PG06 (Mata Kering) GM02 [0.08] GM04 [0.04] GM15 [0.10] 79.488 % 79.488 % PG07 (Buta Warna) GM01 [0.08] GM10 [0.08] GM12 [0.10] GM16 [0.10] GM17 [0.10] 61.702 % 61.702 % PG04 (Presbiopi) GM05 [0.04] GM07 [0.06] GM14 [0.08] 81.420 % 81.420 % PG05 (Mata Lelah)
Tabel 7 hasil dari pengujian yang dilakukan dari jawaban user pada gejala-gejala yang tersedia. Pengujian dilakukan by system dan manual dan didapatkan hasil yaitu nilai dengan kepastian tertinggi terdapat pada diagnosa penyakit hipermetropi dengan nilai yang didapat 88.432% dan terkecil terdapat pada diagnosa penyakit presbiopi dengan  nilai  61.702%  maka disimpulkan dari 40 pengujian  yang dilakukan  mendapat  nilai  persentase  rata-rata 74.295% artinya mendapat tingkat kepastian kemungkinan.

## 3.2 Rancangan dan Implementasi Aplikasi
Perancangan  sistem  sebagai  bentuk  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  mata.  Alur  kerja  sistem digambarkan menggunakan use case untuk menentukan siapa saja yang terlibat dalam pengoperasian aplikasi.
Gambar 2. Use case User
Gambar 2 use case sebagai alur kerja sistem pada user yaitu melihat daftar penyakit, melihat hasil yang dimana user diminta untuk mengisi data diri, mengisi daftar gejalanya, dah hasil yang keluar, dan dapat dicetak sebagai output dari sistem tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542

## Gambar 3. Use case Admin
Tahap ini memberikan gambaran interface /antarmuka aplikasi yang diimplementasikan ke dalam aplikasi berdasarkan  metode  yang  digunakan  menjadi  logika  bahasa  pemrograman.  Berikut  desain  antarmuka  aplikasi sistem pakar penyakit mata.
Gambar 4. Halaman Utama
Gambar  4  halaman  utama  dari  aplikasi  sistem  pakar  yang  digunakan, user dapat  masuk  pada  menu konsultasi untuk melakukan input data untuk pengecekan gejala yang diderita dan memperoleh hasil kesimpulan.
Gambar 5. Halaman Input Biodata
Gambar  5  halaman input bioadata user akan diarahkan untuk  mengisi  data  diri  terlebih dahulu  sebelum mengisi jawaban-jawaban terhadap gejala-gejala yang diderita oleh user .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Gambar 6 halaman dimana user memasukan gejala-gejala yang diderita. User menjawab pertanyaan sesuai dengan gejala yang dialaminya dengan memilih iya dan tidak pada gejala yang diderita.
Gambar 7. Halaman Hasil Konsultasi
Gambar  7  halaman  hasil  konsultasi  dari  yang  di  masukan,  hasil  dari  diagnosa  memberikan  kesimpulan terkait  penyakit  yang  diderita,  pengobatan,  serta  pencegahan  untuk  menghindari  berkembangannya  penyakit menjadi lebih parah berdasar dari nilai kepastian certainty factor pada diagnosa yang dihasilkan.
Gambar 8. Halaman Cetak
Gambar  8  halaman  cetak  menampilkan ringkasan  dari  hasil  diagnosa  yang  telah  dilakukan  dimana user dapat mencetak halaman hasil agar dapat digunakan sebagai dokumentasi dari hasil diagnosa yang telah dilakukan.

## 3.3 Hasil Perbandingan 2 Metode
Selanjutnya  dilakukan  perbandingan  dengan  menggunakan  persentase  untuk  metode  gabungan certainty  factor dan forward chaining dengan forward chaining dan naive bayes.
Tabel 8. Prioritas Keputusan Kedua Metode Gabungan (Penyakit Mata)
Penyakit Mata Total Perhitungan Metode FC & CF (Perhitungan 1 & 3) Metode FC & NB (Perhitungan 4) Miopi Hipermetropi Astigmatisme Presbiopi Mata Lelah 70.08% 37.58% 74.85% 6.17% 71.66% 9.07% 76.17% 37.36% 71.72% 15.24% Mata Kering 70.04% 14.85% Buta Warna 74.71% 23.93%
Tabel 8 hasil perbandingan metode gabungan FC dan CF dengan FC dan NB bisa dilihat bahwa nilai lebih akurat pada tabel berikut:
Tabel 9. Keterangan Nilai Persentase Tingkat Kepastian Nilai Persentase Sangat berkemungkinan atau sangat yakin 100% Kemungkinan besar 80%-99% Kemungkinan 51%-79%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Tingkat Kepastian Nilai Persentase Kemungkinan kecil atau sedikit kemungkinan 0%-50%
Tabel  9  merupakan  Nilai  persentase  di  antara  0%  sampai  100%.    Digunakan  untuk  menunjukkan  suatu kesimpulan untuk hasil dari jenis penyakit yang didapatkan user melalui pendeteksian gejala-gejala.
Gambar 9. Hasil Perbandingan 2 Metode
Grafik 1 diatas menunjukan hasil perbandingan dari metode gabungan antara CF dan FC dengan FC dan NB pada penyakit mata. Hasil tertinggi pada fc dan cf adalah 76,17 % dan nilai terendah 70.04 % pada metode  fc dan nb tertinggi yaitu 37.58 % dan terendah 6,17 %. Hasil perbandingan metode fc dan cf mengumpulkan gejala suatu  penyakit  pada  40  data  yang  diujikan  memberikan  kesimpulan  dari  penyakit  yang  diderita  oleh user dan metode  fc  dan  nb,  dijadikan  acuan  untuk  menghitung  nilai  probabilitas  gejala  yang  sering  muncul  pada  setiap penyakit dengan melihat efektifitas dari hasil yang diberikan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian pada diagnosa penyakit mata menerapkan metode forward chaining (FC) dan certainty factor (CF) menampilkan  nilai  rata-rata  dengan  persentase  cukup  tinggi  yaitu  74.295  %  dari  40  pengujian  yang  dilakukan secara  manual  dan by  system dengan  tingkat  kepastian kemungkinan sehingga  memungkinkan  aplikasi  untuk dipakai  sebagai  media  untuk  mendiagnosa  penyakit  mata  untuk  mempermudah  orang-orang  dalam  melakukan pengecekan kesehatan pada mata. Dengan adanya website ini diharapkan bisa membantu dokter dan masyarakat untuk melakukan diagnosa terhadap pada mata. Website ini juga dapat dapat membantu user terutama pada rentang umur 7 – 55 tahun untuk mendiagnosa gejala-gejala yang dialami, serta dapat memberikan saran bagaimana cara pengobatan, dan solusi pencegahan.

## REFERENCES
[1] N. Rubiati, J. S. Informsi, J. S. Informasi, F. Chaining, and P. Mata,  “SISTEM PAKAR UNTUK  MENDIAGNOSA PENYAKIT MATA MENGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” vol. 12, pp. 57–69, 2021.
[2] Y. Syafitri, “Penggunaan  Metode Certainty Factor untuk Mengdiagnosa Penyakit Ayam Broiler,” J. Teknol. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[3] S. Nurajizah and M. Saputra, “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Berbasis Android,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[4] B.  P.  Putra,  Y.  Yunus,  and  Sumijan,  “Sistem  Pakar  Untuk    Mendiagnosis  Penyakit  Mata  dengan  Metode  Forward Chaining,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 128–133, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.122.
[5] E. F. Wati, L. Hakim, and A. P. Sari, “Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Dengan Metode Forward Chaining,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 2, no. 4, 2018.
[6] T. E. Suharningsih, I. G. P. S. Wijaya, and A. Y. Husodo, “Sistem Pakar Berbasis Web UNtuk Mendiagnosa Penyakit Mata Merah dengan  Metode Decision Tree dengan Forward Chaining,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 1, no. 1, pp. 57–64, 2019.
[7] E. Putra, B. Prayitno, Y. Asri, and A. Dahroni, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Mata Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Kilat , vol. 8, no. 1, pp. 17–25, 2019, doi: 10.33322/kilat.v8i1.367.
[8] S. Rahmatullah, D. S. Purnia, and A. Suryanto, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Dengan Metode Menggunakan Forward Chaining,” J. Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 10, no. 2, pp. 1–7, 2018.
[9] N.  Sari,  M.  Nasution,  and  M.  H.  Munandar,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Manusia  Dengan
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 70,08% 74,85% 71,66% 76,17% 71,72% 70,04% 74,71%
37,58%
6,17% 9,07%
37,36%
15,24% 14,85% 23,93%

## Perbandingan CF & FC dengan FC & NB
Metode FC & CF… Metode FC & NB…

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3542
Mengggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas , vol. 06, pp. 171–177, 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1275.
[10]  E. Melani et al. , “Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Mendiagnosis Penyakit Mata Merah,” pp. 139–143, 2021.
[11]  H. Fahmi, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak Dengan Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Matics , vol. 11, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.18860/mat.v11i1.7673.
[12]  L.  Marlinda,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  MATA  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE CERTAINY FACTOR JISAMAR ( Journal of Information System , Applied , Management , Accounting and Researh ) e-ISSN : 2598-8719 ( Online ) p-ISSN : 2598-8700 ( Printed ) JISAMAR ( Journal of Information ,” vol. 3, no. 4, pp. 28–36, 2019.
[13]  Y. Permana, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Comput.  Sci.  Informatics  Eng. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  1,  2018,  doi: 10.29303/jcosine.v1i1.11.
[14]  F. Ramadhana, A. A. Nababan, and G. Mata, “Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Jaringan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Dengan Metode Certainty Factor,” vol. 2, pp. 36–40, 2021.
[15]  Sulistyowati  and    dan  R.  R.  Nugroho,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Mata  dengan  Metode Forward Chaining,” pp. 219–224, 2021.
[16]  D. Deslianti, “IMPLEMENTASI  METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS PENYAKIT PADA MATA MANUSIA,” vol. 3, pp. 456–465, 2020.
[17]  A.  F.  Adam,  I.  Fitri,  and  N.  D.  Nathasia,  “Analisis  Perbandingan  Implementasi  Tiga  Metode  Untuk  Mendiagnosis Penyakit Mata Pada Manusia,” vol. 8, no. 4, 2021.