## Tingkat Akurasi dalam Mengidentifikasi Penyakit Telinga Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
M Ilham Aldyno 1  , Sumijan 2 , Yuhandri 3 1, 2, 3 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang aldynomilham25@gmail.com

## Abstract
The ear is an important organ that functions to hear and maintain body balance because it is located close to the brain and nerves  throughout  the  body.  The  ear  is  known  to  be  sensitive  and  vulnerable  considering  the  size  of  the  ear  and  other supporting organs around it are small and the moisture factor that can trigger fungus. In some communities in maintaining ear health often underestimate this, therefore to help and facilitate the community made an expert system application.  An expert system is a collection of knowledge and experience from an expert adopted into a computer so that it can solve problems like an expert. In this discussion the aim of the expert system is to measure the level of accuracy in identifying ear disease so that it  becomes  an  initial  reference  when  consulting  a  doctor.  The  method  used  is  the  forward  chaining  method  and  certainty factor. The results of this study use the Forward Chaining Method to arrange the rule and Certainty factor (CF) for weighting in calculating the accuracy of each symptom. Test data on 10 people gave an accuracy value 80% then processed by giving results. Based on the results obtained from the application of an expert system to measure the level of accuracy in identifying ear  disease  can  provide  a  solution  making  it  easier  for  users  to  consult  telingga  disease,  so  they  can  find  out  earlier  in handling.
Keywords: Expert System, Identification, Ear Disease, Forward Chaining, Certainty Factor.

## Abstrak
Telinga  merupakan  organ  yang  berfungsi  untuk  mendengar  dan  menjaga  keseimbangan  tubuh  karena  letaknya yang berdekatan dengan otak dan  saraf keseluruh tubuh. Telinga dikenal sensitif dan rentan  mengingat  ukuran telinga  dan  organ  pendukung  lain  disekitarnya  berukuran  kecil  serta  faktor  kelembaban  yang  dapat  memicu jamur.  Pada  sebagian  masyarakat  dalam  menjaga  kesehatan  telinga  sering  menyepelekan  hal  tersebut,  oleh karena  itu  untuk  membantu  dan  mempermudah  masyarakat  dibuat  aplikasi  sistem  pakar.  Sistem  pakar merupakan  kumpulan  pengetahuan  dan  pengalaman  dari  seorang  pakar  yang  diadopsi  kedalam  komputer sehingga  dapat  menyelesaikan  permasalahan  seperti  seorang  pakar.  Pada  pembahasan  ini  tujuan  sistem  pakar adalah mengukur tingkat akurasi dalam mengidentifikasi penyakit telinga sehingga menjadi referensi awal ketika berkonsultasi  dengan  dokter.  Metode  yang  digunakan  yaitu,  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor . Hasil  penelitian  ini  menggunakan  Metode Forward  Chaining untuk  menata rule dan Certainty  Factor (CF) untuk  pembobotan  dalam  perhitungan  akurasi  dari  masing-masing  gejala.  Data  uji  terhadap  10  orang memberikan  nilai  akurasi  80%  kemudian  diolah  dengan  memberikan  hasil.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh dari  aplikasi  sistem  pakar  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dalam  mengidentifikasi  penyakit  telinga  dapat memberikan  solusi  sehingga  memudahkan  user  untuk  melakukan  konsultasi  penyakit  telingga,  sehingga  dapat mengetahui lebih dini dalam penanganannya.
Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Penyakit Telinga, Forward Chaining, Certainty Factor.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  saat  ini  begitu  pesat, mendapatkan  informasi  juga  lebih  cepat  serta  banyak pengaruh  dari  teknologi  yang  dapat  dirasakan.  Dibalik perkembangan  teknologi  tersebut,  komputer  menjadi salah  satu  faktor  penunjang  perkembangan  teknolgi tersebut karena dapat mengolah data lebih cepat. Salah satu  cabang  komputer  yaitu Artificial  Intelligence [1] [2].  Pada  salah  satu  sub  divisinya,  yaitu  Sistem  pakar [3][4][5].  Sistem  Pakar  merupakan  program  komputer yang  memiliki  pengetahuan  dan  pengalaman  dari seorang  pakar  untuk  menyelesaikan  masalah  seperti seorang  pakar.  Sumber  pemrosesan  atau  otak  dari Sistem pakar adalah Inference Engine (Mesin Inferensi) yang juga dikenal sebagai Rule Interpreter (Penerjemah
Aturan).Tujuan  pengembangan  sistem  pakar  bukan untuk  menggantikan  peran  pakar  secara  menyeluruh, namun  untuk  mengalokasikan  pengetahuan  dan pengalaman seorang pakar tersebut agar digunakan dan dimanfaatkan dengan baik[6].
Sistem  Pakar  memberikan  kemudahan  terhadap problem  solving  di  bidang  medis  sepeti  THT[7].  Pada sebuah  kasus Hearing  Loss yang  merupakan  suatu keadaan dimana seseorang tidak dapat mendengar pada lingkungan  sekitarnya,  kemungkinan  hal  tersebut terjadi  karena  Telinga  tersumbat  atau  ada  bakteri  yang muncul di wilayah telinga[8]. Menurut WHO juga, ada sekitar  466  juta  orang  yang  hidup  dengan  mengalami lumpuh  pada  pendengaran  termasuk  sekitar  34  juta anak-anak[9].  Pada  anak-anak  umur  12  tahun,  salah
satu  jenis  penyakit  telinga  yang  bernama  Otitis  Media dengan  Efusi  (OME)  menjadi  penyebab  umum berkurangnya  kualitas  pendengaran  [10].  Pasien  yang lahir dengan bibir sumbing juga memiliki resiko tinggi kehilangan  pendengaran  akibat  Otitis  Media  dengan Efusi,  faktor  utama  yang  menyebabkan  efusi  telinga tengah  adalah  disfungsi  terhadap    Tuba  Eustachius [11].  Berdasarkan  hal  tersebut  peneliti  mencoba membuat
Aplikasi
Sistem
Pakar
dalam mengidentifikasi penyakit telinga untuk mempermudah masyarakat  untuk  mengetahui  kemungkinan  penyakit telinga yang diderita
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor. Metode Forward  Chaining merupakan  bagian  dari Sistem  Pakar  [12].  Metode Forward  Chaining menggunakan  teknik  inferensi  yang  dimulai  premis yang  berisikan  fakta  pengetahuan  [13][14].  Fakta  akan dicocokkan  sehingga  menghasilkan  kesimpulan  akhir [15].  Metode Certainty  Factor digunakan  untuk mengakomodasi  ungkapan  meragukan  yang  sering terjadi saat pakar menganalisa informasi [16][17][18][19].  Certainty  factor  nantinya  akan memberikan  nilai  kepastian  terhadap  fakta  dan  aturan sehingga  dapat  memberikan  keputusan  pada  sistem pakar diagnosa penyakit [20][21][22].
Penelitian  terdahulu  oleh  [23]  mengenai  Sistem  Pakar diagnosa  penyakit  menular  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor. Berdasarkan pengujian sistem yang telah dilakukan kepada 20 orang ujicoba  dan  dibandingkan  dengan  pendapat  Dokter, maka  didapatkan  hasil  presentase  keakuratan  sebesar 85%.  Penelitian  terdahulu  terhadap  penyakit  dengan metode  yang  sama  juga  dilakukan  oleh  [24]  terhadap penyakit  Pertusis  pada  anak  dengan  melalui  pengujian sistem  mendapatkan  hasil  97%.  Penelitian  terdahulu selanjutnya  oleh  [25]  dalam  Penerapan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor pada  Sistem Pakar  diagnosa  Hama  Anggrek  Coelogyne  Pandurata melalui  pengujian  sistem  memperoleh  hasil  93%. Penelitian  terdahulu  lainnya  juga  dilakukan  oleh  [26] dalam  menentukan  alat  kontrasepsi,  dimana  akurasi sistem yang didapatkan sebesar 75%.
Untuk  mencegah  dampak  dari  penyakit  telinga, diharapkan  masyarakt dapat menjaga  kesehatan telinga dan  mendeteksi  dini  penyakit  telinga  guna  mencegah permasalahan  yang  lebih  serius  dalam  efektifitas sehari-hari [27].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  tahap-tahap  dalam melakukan  penelitian  yang  disusun  berdasarkan kerangka  kerja  agar  lebih  terstruktur  kemudian diuraikan masing-masing tahapannya.
Identifikasi Masalah Menentukan Tujuan
Mempelajari Literatur
Pengumpulan Data
Analisa Data dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor :
1. Menetapkan Kode Gejala dan Penyakit pada telinga
2. Penentukan Rule dengan Metode Forward Chaining.
3. Memberikan Bobot untuk Gejala Penyakit dan Jenis Penyakit 4. Perhitungan Nilai Kepastian dengan Metode Certainty Factor.
Perancangan Sistem Implementasi Sistem
Pengujian Hasil

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian, maka kerangka kerja penelitian  diuraikan sebagai berikut:
1. Identifikasi masalah
Identifikasi masalah merupakan tahap untuk menemukan permasalahan sebelum dilakukan penelitian.  Dengan  mencari  tahu  permasalahan  pada objek  untuk  mencari  alternatif  serta  solusi  yang berkaitan  dengan  permasalahan.  Maka  tahap  dalam mengidentifikasi  masalah  dapat  memperoleh  uraian- uraian  secara  lengkap  mengenai  masalah  dan  langkah yang tepat dalam menyelesaikan pemecahan masalah .
2. Menentukan Tujuan
Menentukan  tujuan  merupakan  hal  penting  dalam penelitian,  dimana  dengan  memiliki  tujuan  maka penyelesaian  dapat  terarah.  Pada  penelitian  ini tujuannya  adalah  menentukan  tingkat  akurasi  dalam mengidentifikasi penyakit telinga
3. Mempelajari Literatur Mempelajari literatur merupakan tahap dalam melakukan  pembelajaran  mengenai  penerapan  sistem pakar  serta  penerapan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor sebagai metode yang digunakan pada penelitian.  Literatur  tersebut  nantinya  digunakan sebagai  referensi  untuk  mendiagnosis  penyakit  dan mempelajari  teori  tentang  jenis  dan  gejala  penyakit pada  telinga  [31]  yang  nantinya  mendapatkan  hasil jenis  penyakit  yang  diderita  dan  cara  pengobatan  atau solusi.  Teknik  pembelajaran  ini  didapatkan  dari berbagai jurnal dan buku yang memiliki kaitan dengan konsep  sistem  pakar  [32],  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor , serta teori-teori penyakit telinga.
4. Mengumpulkan Data
Data  juga  merupakan  hal  penting,  apabila  tidak  ada data maka tidak ada yang diolah. Dalam mengumpulkan  data,  peneliti  mendapatkan  data  yang merupakan  sumber  dari  pakar  atau  dokter  ahli.  Untuk data  penunjang  pada  penelitian  ini  didapatkan  dari jurnal,  buku,  dan  referensi  lain.  Penelitian  ini  juga dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  pada  dokter ahli  di  tempat  penelitian,  yaitu  RS  Naili  DBS,  Kota Padang.
5. Analisa  Data  dari  Metode Forward  Chaining dan Certainty Factor
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  analisa  data  yang sesuai dengan kebutuhan dari metode yang digunakan. Untuk  tahapan  Analisa  data  berdasarkan  kebutuhan dari  metode forward  chaining dan certainty  factor ini adalah:
a. Menetapkan  data  penyakit  sebagai  basis pengetahuan.
b. Penentukan rule dengan  metode Forward Chaining.
c. Memberikan  Bobot  untuk  Gejala  Penyakit  dan Jenis Penyakit.
d. Perhitungan  nilai  kepastian  dengan  metode Fertainty Factor.
6. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  rancangan  terhadap sistem  dengan    perhitungan  terhadap  nilai  kepastian dari  seorang  user  dalam  diagnosis  penyakit  telinga berdasarkan rule yang sudah dibentuk.
7. Implementasi Sistem
Data  yang  ada  pada  tahap  ini  diolah  dan  fakta  atau kondisi  (rule)  yang  sudah  didapatkan  akan  diproses dengan  aplikasi  yang  telah  dirancang,  sehingga dihasilkan  berupa  sebuah  pengetahuan  informasi mengenai penyakit dan presentase hasil kepastiannya
8. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  simulasi  setelah mendapatkan  data  dan  pembuatan  sistem  pakar  guan mengetahui  apakah  sistem  yang  dirancang  sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Dalah tahapan ini ada beberapa mekanisme pengujian yaitu:
a. Mengelompokkan  jenis  dan  gejala  penyakit  telinga sehingga  menjadi  sebuah  tabel  yang  berisikan rincian dari data.
b. Membuat  rule  atau  aturan  berdasarkan  gejala penyakit.
c. Hasil  dari  rule  tersebut  kemudian  menghasilkan suatu  diagnosis  jenis  penyakit  telinga  yang  dilihat berdasarkan gejala yang dirasakan pasien.
d. Menguji  kesesuaian  dan  diagnosis  jenis  penyakit telinga.  Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil sampel data dari RS Naili DBS

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisa dan Perancangan
Tahap  analisa  dan  perancangan  merupakan  tahap pembahasan  yang  diawali  oleh  Analisa  Sistem kemudian  Perancangan  terhadap  Sistem.  Tahapan Analisa Sistem bertujuan untuk mendapatkan pengetahuan  yang  berkaitan  dengan  tingkat  akurasi dalam  mengidentifikasi  penyakit  telinga  dengan menggunakan dua buah  metode yaitu  metode Forward Chaining dan Certainty Factor .
Data Analisa Sistem
Metode Forward Chaining dan Metode Certainty Factor Perancangan Sistem

## Gambar 2 Bagan Alur Analisa dan Perancangan

## 3.1.1 Data
Data  yang  diolah  merupakan  data  mengenai  penyakit Telinga yang didapatkan dari wawancara dengan dokter Poli  THT,  RS  Naili  DBS.  Data  terdiri  dari  10  jenis penyakit,  14  gejala  klinis,  dan  penatalaksaan  maupun solusi dari penyakit yang berkaitan. Data akan diproses guna  untuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  dalam mengidentifikasi penyakit telinga. Pemrosesan  tersebut menggunakan gabungan dua buah metode yaitu metode Forward Chaining dan Certainty Factor .

## 3.1.2 Analisa Sistem
Sebagaimana  yang  telah  digambarkan  pada  bagan  alur analisa dan perancangan, maka dalam menganalisa dan merancang  Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  mengukur tingkat akurasi dalam mengidentifikasi penyakit telinga digunakan  dua  buah  metode  yaitu  metode Forward Chaining dan Certainty Factor yang digambarkan pada Gambar 3 sebagai berikut:
Pembentukan Rule dengan Metode Forward Chaining Hasil Perhitungan dengan Metode Certainty Factor

## Gambar 3 Bagan Alur Analisa Sistem
1. Pembentukan Rule dengan menggunakan metode Forward Chaining
Teknik  Inferensi  diawali  dengan  pencarian  dengan mencocokkan aturan dalam basis pengetahuan, sehingga dapat menunjang keberhasilan dalam mengukur  tingkat  akurasi  dalam  mengidentifikasi penyakit  telinga.  Teknik  Inferensi  yang  dipakai  adalah metode Forward  Chaining ,  yang  mana  metode  ini digunakan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  telinga berdasarkan  gejala  yang  ada.  Berikut  algoritma langkah-langkah metode Forward Chaining:
Tahapan proses Forward Chaining: a. Mendefinisikan Masalah b. Menyiapkan Data c. Menentukan Rule Berdasarkan Data yang Sudah Ada d. Hasil Identifikasi Rule
a. Mendefinisikan Masalah Kebiasaan  masyarakat  yang  menghiraukan  atau menyepelekan  penyakit  telinga  menjadi  masalah, sehingga  peneliti  melakukan  penelitian  yang  bertujuan untuk  membuat  Aplikasi  Sistem Pakar  guna  mengukur tingkat  akurasi  dalam  mengidentifikasi  penyakit telinga.  Aplikasi  Sistem  Pakar  tersebut  diharapkan
dapat mempermudah masyarakat menyampaikan keluhan  pada  saat  konsultasi  dengan  dokter  sehingga memberikan  solusi  atau  penata  laksanaan  untuk mengatasi penyakit yang diderita tersebut. b. Menyiapakan Data
Data  yang  disiapkan  dalam  metode  Forward  Chaining adalah  data  penyakit  telinga  dan  gejala  klinis  yang dirasakan  oleh  pasien.  Data  kemudian  akan  diolah untuk pembentukan aturan atau rule.
1. Data Jenis Penyakit Telinga Adapun  data  jenis  penyakit  telinga  dapat  dilihat  pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1 Data Jenis Penyakit Telinga No. Kode Penyakit 1. JP01 Otitis Externa Sirkumskripta 2. JP02 Otitis Externa Difusa 3. JP03 Otitis Externa Maligna 4. JP04 Otitis Media Efusi 5. JP05 Otitis Media Akut 6. JP06 Otitis Media Supuratif Kronik 7. JP07 Otosklerosis 8. JP08 9. JP09 Tuli mendadak atau Sudden deafness 10. JP10 Benign  Paroxysmal  Positional  Vertigo
(BPPV)
2. Data Gejala Penyakit Telinga
Adapun Data gejala penyakit telinga dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2 Data Gejala Penyakit Telinga No. Kode Gejala 1. KGP01 Rasa nyeri 2. KGP02 Rasa penuh atau telinga tersumbat 3. KGP03 Telinga berbau tidak sedap 4. KGP04 Kualitas pendengaran berkurang 5. KGP05 Keluar cairan dari telinga 6. KGP06 Rasa gatal pada telinga 7. KGP07 Tinnitus (Telinga berdengung) 8. KGP08 Vertigo (Sensasi berputar didalam atau diluar kepala yang tiba-tiba) 9. KGP09 Batuk Pilek 10. KGP10 Demam 11. KGP11 Mual/ Muntah 12. KGP12 Autofoni  (Pendengaran  yang  sangat  keras dari suara sendiri) 13. KGP13 Tuli (Tidak dapat mendengar) 14. KGP14 Paracusis  Willisi  (Pendengaran  yang  lebih baik saat berada dilingkungan bising)
c. Menentukan  Rule  Berdasarkan  Data  Yang  Sudah Ada
Adapun  hasil  Pembentukan  rule  dapat  dilihat  pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3 Pembentukan Rule
Rule ke Rule 1.
IF Nyeri AND Rasa penuh atau rasa telinga tersumbat AND Keluar  cairan  dari  telinga THEN Otitis  Externa Sirkumskripta Tabel 3 Pembentukan Rule (Lanjutan)
Rule ke Rule
2. IF Nyeri AND Telinga  berbau  tidak  sedap AND Gatal THEN Otitis Externa Difusa 3. IF Nyeri AND Keluar  cairan  dari  telinga AND Gatal THEN Otitis Externa Maligna
4. IF Nyeri AND Rasa  penuh  atau  rasa  telinga  tersumbat AND Kualitas  pendengaran  berkurang AND Tinnitus THEN OME 5. IF Nyeri AND Rasa  penuh  atau  rasa  telinga  tersumbat AND Kualitas  pendengaran  berkurang AND Tinnitus AND Demam THEN Otitis Media Akut 6. IF Telinga berbau tidak sedap AND Kualitas pendengaran berkurang AND Keluar  cairan  dari  telinga THEN Otitis Media Supuratif Kronik 7. IF Kualitas  pendengaran  berkurang AND Tinnitus AND Vertigo AND Paracusis Willisi THEN Otosklerosis 8. IF Rasa penuh atau telinga tersumbat AND Tinnitus AND Vertigo AND Muntah atau mual THEN Meniere 9. IF Kualitas  pendengaran  berkurang AND Tinnitus AND Vertigo THEN Tuli mendadak atau Sudden deafness 10 IF Vertigo AND Muntah atau mual THEN BPPV
d. Hasil Identifikasi Rule
Identifikasi rule merupakan  pembentukan rule yang dikonversikan menggunakan kode.
Tabel 4 Hasil Identifikasi Rule Rule ke Rule 1. IF  [KGP01]  AND  [KGP02]  AND  [KGP05]  THEN JP01 2. IF  [KGP01]  AND  [KGP03]  AND  [KGP06]  THEN JP02 3. IF  [KGP01]  AND  [KGP05]  AND  [KGP06]  THEN JP03 4. IF  [KGP01]  AND  [KGP02]  AND  [KGP04]  AND [KGP07]THEN JP04 5. IF  [KGP01]  AND  [KGP02]  AND  [KGP04]  AND
[KGP07] AND [KGP10] THEN JP05
6. IF  [KGP03]  AND  [KGP04]  AND  [KGP05]  THEN JP06 7. IF  [KGP04]  AND  [KGP07]  AND  [KGP08]  AND
[KGP14] THEN JP07
8. IF  [KGP02]  AND  [KGP07]  AND  [KGP08]  AND [KGP11] THEN JP08 9. IF  [KGP04]  AND  [KGP07]  AND  [KGP08]  THEN JP09 10 IF [KGP08] AND [KGP11] THEN JP10
Tabel  4  merupakan  hasil  akhir  daari  penelusuran metode Forward Chaining .
2. Perhitungan dengan metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor (Faktor Kepastian)
merupakan metode yang digunakan untuk membuktikan  suatu  fakta  itu  benar  atau  tidak  dalam bentuk metric yang  biasanya  digunakan  dalam pengaplikasian  Sistem  Pakar.  Adapun  algoritma langkah-langkah  dari  metode Certainty  Factor adalah sebagai berikut:
Tahapan proses Certainty Factor: 1. Data 2. Pemberian Bobot Nilai Certainty Factor Pakar dan User 3. Perhitungan Certainty Factor 4. Hasil Perhitungan

## 1. Data
Adapun  data  yang  digunakan  adalah  hasil  identifikasi rule yang  merupakan  point  ke-4  dari  algoritma langkah-langkah dengan metode Forward Chaining
2. Pemberian  Bobot  Nilai Certainty  Factor Pakar  dan
User . Bobot  nilai Certainty  Factor (CF)  masing-masing diberikan  dari  Pakar  dan User .  Adapun  pemberian bobot  nilai  CF  oleh  Pakar  dapat  dilihat  pada  Tabel  5 sebagai berikut:
Table 5 Data Nilai CF Pakar
No. Kode Gejala Gejala CF Pakar 1. KGP01 Nyeri 0,8 KGP02 Rasa penuh atau telinga tersumbat 0,8 KGP05 Keluar Cairan dari Telinga 0,4 2. KGP01 Nyeri 0,4 KGP03 Telinga berbau tidak sedap 0,6 KGP06 Gatal 0,8 3. KGP01 Nyeri 0,6 KGP05 Keluar cairan dari telinga 0,6 KGP06 Gatal 0,6 4. KGP01 Nyeri 0,8 KGP02 Rasa penuh atau telinga tersumbat 0,8 KGP04 Kualitas Pendengaran Berkurang 0,8 KGP07 Tinnitus 0,4 5. KGP01 Nyeri 0,8 KGP02 Rasa penuh atau telinga tersumbat 0,8 KGP04 Kualitas pendengaran berkurang 0,6 KGP07 Tinnitus 0,4 KGP10 Demam 0,4 6. KGP03 Telinga berbau tidak sedap 0,6 KGP04 Kualitas pendengaran berkurang 0,8 KGP05 Keluar cairan dari telinga 0,6 7. KGP04 Kualitas pendengaran berkurang 0,6 KGP07 Tinnitus 0,6 KGP08 Vertigo 0,4 KGP14 Paracusis Willisi 0,4 8. KGP02 Rasa penuh atau telinga tersumbat 0,4 KGP07 Tinnitus 0,4 KGP08 Vertigo 0,8 KGP11 Muntah atau Mual 0,4 9. KGP04 Kualitas pendengaran berkurang 0,6 KGP07 Tinnitus 0,6 KGP08 Vertigo 0,4 10. KGP07 Tinnitus 0,8 KGP11 Muntah atau Mual 0,6
Pada  Tabel  5,  Pakar  memberikan  nilai  masing-masing gejala  pada  tiap  penyakit.  Untuk  Nilai  CF  User diberikan  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan oleh User .  Adapun  Nilai  Bobot  CF User dapat  dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6 Data Nilai CF User

## 3. Perhitungan Certainty Factor
Dalam  perhitungan  Certainty  Factor,  bobot  nilai  yang diberikan  user  akan  dikalikan  dengan  bobot  nilai  yang diberikan oleh Pakar terlebih dahulu, dan diteruskan ke langkah  perhitungan  selanjutnya  yaitu  kombinasi. Proses  perhitungan  akan  melibatkan  masing-masing rule  pada  Tabel  4.6,  dan  terakhir  yaitu  dengan perhitungan  persentase.  Contoh  proses  perhitungan untuk  memperoleh  nilai  CF  akan  dilakukan  pada Pasien1 pada pembahasan berikut:
Perhitungan pertama yaitu Pasien 1 dengan rule 1: Rule  1=  IF  [KGP01]  AND  [KGP02]  AND  [KGP05] THEN JP01
CFg1 = CFpasien * CFpakar = 0,8*0,8 = 0,64 CFg2 = CFpasien * CFpakar = 0,4*0,8 = 0,32 CFg3 = CFpasien * CFpakar = 0*0,4
= 0 Keterangan: CFg..n    = CF gejala ke- berapa atau urutan gejala CFpasien  =  Nilai  CF  dari  pasien  atau  User  terhadap gejala penyakit
CFpakar   =  Nilai  CF  dari  Pakar  terhadap  gejala penyakit
Berdasarkan  langkah  diatas,  didapati  tiga  gejala penyakit rule 1 yang dicocokkan dengan gejala pasien. Langkah  selanjutnya  yaitu  dengan  menggunakan persamaan  rumus  CF  kombinasi  (Combine)  sebagai berikut:
CFkombinasi1(CFg1, CFg2) = CFg1+CFg2*(1- CFg1) = 0,64+0,32*(1-0,64)
= 0,64+0,32*(0,36)
= 0,64+0,1152
CFold1  = 0,7552 CFkomb.2(CFold1,CFg3)=CFold1+CFg3*(1- CFold1)
= 0,7552+0*(1-0,7552) = 0,7552+0*(0,2448) = 0,7552+0 CFrule1  = 0,7552
Keterangan: CFkombinasi..n(CFg1,  CFg2)=  CF  kombinasi  ke- berapa atau urutan kombinasi CFg1 = CF gejala  ke-1 CFg2 = CF gejala  ke-2 CFg3 = CF gejala  ke-3 CFold1  = Hasil dari perhitungan CFkombinasi1 CFrule1`= Hasil akhir dari perhitungan CFkombinasi
Pada persamaan rumus CF  kombinasi didapatkan  hasil rule  1  yaitu  0,7552,  hasil  tersebut  kemudian  di konversikan  ke  dalam  bentuk  persentase  (%)  sehingga rule 1 akan dikalikan 100%. Persentase rule1  = CFrule1*100% = 0,7552*100= 75,52%
Hasil  persentase  Pasien  1  yang  di  dapatkan  dari  rule  1 yaitu  0,7552,  dimana  saat  hasil  tersebut  dibulatkan dengan  mengambil  dua  angka  dibelakang  koma  (,) menjadi 76% dengan rule untuk penyakit Otitis Externa Sirkumskripta.  Proses  perhitungan  Pasien  1  akan dilanjutkan  ke  rule  2  untuk  mengetahui  hasil  dari masing-masing rule sehingga dapat melihat perbandingan persentase rule.

## 4. Hasil Perhitungan
Adapun  hasil  perhitungan  terhadap  Pasien  1  dapat dilihat pada Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7 Hasil Perhitungan Manual Nilai CF terhadap Pasien 1
Rule ke Kode Penyakit Hasil Nilai CF Persentase (%) 1. JP01 0,7552 76% 2. JP02 0,32 32% 3. JP03 0,48 48% 4. JP04 0,8335 83% 5. JP05 0,8586 86% 6. JP06 0,32 32% 7. JP07 0,24 24% 8. JP08 0,16 16% 9. JP09 0,32 32% 10. JP10 0 0%
Hasil  proses  perhitungan  menyeluruh  masing-masing rule terhadap  Pasien  1  mendapatkan  hasil  dengan mengambil  nilai  paling  besar  yaitu  pada rule ke  5 dengan  nilai  CF  0,8586  dan  persentase  86%. Kesimpulan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dalam mengidentifikasi penyakit telinga pada Pasien 1 adalah sebesar  86%,  dimana  Pasien  1  mengalami  penyakit Otitis Media Akut.

## 3.1.3 Perancangan Sistem
Perancangan sistem  merupakan konsep serta gambaran yang ditujukan dalam pembuatan aplikasi Sistem Pakar sebagai  media  antarmuka  antara user dengan  sistem. Perancangan  sistem  meliputi  desain output ,  desain input , dan database.
3.1.3.1 Desain Output Desain output merupakan hasil keluaran dari konsultasi yang  dilakukan,  dimana  hasil  tersebut  berupa  data pasien  selaku user dan  hasil  tingkat  akurasi  dalam mengidentifikasi penyakit telinga.
SOLUSI HASIL DIAGNOSIS Gejala Yang Dirasakan: VARCHAR (250) Diagnosis: VARCHAR (250) Nilai: INT (6) Pengobatan: VARCHAR (250)

## Gambar 4 Desain Output Hasil Identifikasi Penyakit Telinga
3.1.3.2 Desain Input Desain input merupakan  rancangan  dalam  pengisian data  pada  sistem  yang  disajikan  dalam  bentuk  form. Desain input juga  akan  menjadi  antar  muka  terhadap pengguna dalam pelayanan konsultasi.
DAFTAR HALAMAN REGISTRASI Username   : Password    :
Nama          :
Umur          : J Kelamin   : Alamat       : No. HP       : Varchar (30) Varchar (30) Varchar (30) Int (3) Varchar (20) Varchar (20)
Varchar (100)

## Gambar 5 Desain Input Form Registrasi

## 3.1.3.3 Desain Database
Pada penelitian ini, perancangan Aplikasi Sistem Pakar menggunakan  database  MySQL.  Dalam  database nantinya akan terdapat satu buah database (dbp_telinga ) dan  diikuti  beberapa  tabel  didalamnya guna mengolah data dan menyimpan data Pakar.  Salah satu tabel yang merupakan bagian dari database adalah sebagai berikut:
Tabel 8 Desain Tabel Penyakit
Nama database : dbp_telinga Nama tabel : tb_penyakit
222
Field key : id_penyakit No Name Type Size Decsription 1. id_penyakit Int 11 ID Penyakit 2. kd_penyakit Varchar 10 Kode Penyakit 3. nm_penyakit Varchar 30 Nama Penyakit 4. Keterangan Varchar 250 Keterangan
Hasil  dari  rancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  dapat dilihat  menggunakan  komputer  melalui web  browser . Untuk  melakukan  konsultasi  pengguna  diharuskan mendaftar  terlebih  dahulu  guna  memiliki  akun  untuk hak  akses  yang  dimiliki  pengguna.  Adapun  tampilan pendaftaran  dari  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  5 sebagai berikut:

## Gambar 5 Form Pendaftaran
Setelah  mendaftar,  maka  dilanjutkan  dengan  login  dan masukkan  username  dan  password  yang  dimiliki. Selanjutnya  pengguna  dapat  melakukan  Konsultasi mengenai penyakit Telinga. Adapun tampilan konsultasi dapat dilihat  seperti pada Gambar 6 sebagai berikut:

## Gambar 6 Form Konsultasi
Apabila  sudah  menginputkan  gejala  yang  dialami, dilanjutkan dengan menekan tombol diagnosa sehingga menampilkan  form  hasil  konsultasi.  Adapun  tampilan dari  form  konsultasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 sebagai berikut:

## Gambar 7 Form Hasil Konsultasi
Untuk  keakuratan    Aplikasi  Sistem  Pakar  digunakan perbandingan  hasil,  tingkat  akurasi  dihitung  dengan rumus seperti berikut:
Tingkat Akurasi = jumlah data valid/total data x100%
Sehingga  jika  dihitung  maka  diperoleh  hasil  tingkat keakurat sistem pakar ini sebagai berikut:
Tingkat Akurasi = 8/10 x 100%
Dengan  penerapan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor dalam  sistem  pakar  identifikasi penyakit  telinga  terhadap  10  data  uji  diperoleh  tingkat akurasi sebesar 80%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakuakan  dan  telah diuraikan  pada  BAB  sebelumnya  maka  diperoleh kesimpulan  terhadap  penelitian.  Adapun  kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Implementasi  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor untuk  Aplikasi  Sistem  Pakar identifikasi  penyakit  telinga  dapat  membantu mengukur  tingkat  akurasi  penyakit  yang  dialami pasien  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan. Aplikasi  Sistem  Pakar  identifikasi  penyakit  telinga memiliki tingkat akurasi sebesar 80%.
2. Aplikasi  Sistem  Pakar  yang  bersifat friendly memberikan dampak penggunaan  yang baik  karena dapat  memberi  kemudahan  kepada user dalam mengidentifikasi  penyakit  telinga  yang  dirasakan berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh pasien
3. Sistem  Pakar  identifikasi  penyakit  telinga  ini  dapat memberikan  informasi  yang  berkaitan  dengan penyakit telinga serta solusi dari penyakit tersebut.
Daftar Rujukan
[1] Kurnia, D. (2018). Identifikasi Obesitas Pada Balita Di Posyandu Berbasis  Artificial  Intelligence. Jurnal  Sains  Dan  Informatika , 4 (1), 76–86. doi: 10.22216/jsi.v4i1.3370
[2] Imron,  I.,  Afidah,  M.  N.,  Nurhayati,  M.  S.,  Sulistiyah,  S.,  & Fatmawati,  F.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Mesin Sepeda Motor Transmission Automatic dengan Metode Forward Chaining  Studi  Kasus:  AHASS  00955  Mitra  Perdana. Jurnal Ilmiah  Universitas  Batanghari  Jambi , 19 (3),  544.  doi: 10.33087/jiubj.v19i3.742
[3] Sugiharni, G. A. D., & Divayana, D. G. H. (2017). Pemanfaatan Metode  Forward  Chaining  Dalam  Pengembangan  Sistem  Pakar Pendiagnosa  Kerusakan  Televisi  Berwarna. Jurnal  Nasional Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) , 6 (1),  20.  doi: 10.23887/janapati.v6i1.9926
[4] Lestari,  Y.,  Mesran,  Suginam,  &  Fadlina.  (2017).  Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Tumor  Otak  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  (  CF  ). Infotek , 2 (1),  82–86.  Retrieved fromhttps://ejurnal.amikstiekomsu.ac.id/index.php/infotek /article/ view/98
[5] Viviliani,  V.,  &  Tanone,  R.  (2019).  Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit pada Bayi dengan Metode Forward Chaining Berbasis  Android. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi , 5 (1), 1–13. doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1577
[6] Tuslaela., & Permadi, D. (2018). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  GIGI  DAN  MULUT  BERBASIS  WEB  DENGAN
METODE FORWARD CHAINING Tuslaela1,. Jurnal PROSISKO ,
5 (1). Retrieved from https://e- jurnal.lppmunsera.org/index.php/PROSISKO/article/view/586/61
5
[7] Widyaningsih, M.  (2018).  Sistem  Diagnosa  Penyakit  THT  Pada Balita Menggunakan Dempster Shafer. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 3 (1), 27. doi: 10.26798/jiko.2018.v3i1.89
[8] Wang,  J.,  Sung,  V.,  Carew,  P.,  Burt,  R.  A.,  Liu,  M.,  Wang,  Y., … Wake, M. (2019). Prevalence of Childhood Hearing Loss and Secular  Trends :  A  Systematic  Review  and  Meta-Analysis. Academic
Pediatrics , 19 (5), 504–514.
doi:
10.1016/j.acap.2019.01.010
[9] Alnuman,  N.,  &  Ghnimat,  T.  (2019).  Awareness  of  Noise- Induced  Hearing  Loss  and  Use  of  Hearing  Protection  among Young Adults in Jordan. International Journal of Environmental Research and Public Health , 16 (16), 2961. doi: 10.3390/ijerph16162961
[10] Abdel  Tawab,  H.  M.,  &  Tabook,  S.  M.  S.  (2019).  Correlation Between  Adenoid  Hypertrophy,  Tympanometry  Findings,  and
Viscosity  of  Middle  Ear  Fluid  in  Chronic  Otitis  Media  With Effusion,  Southern  Oman. Ear,  Nose  &  Throat  Journal , 014556131987543. doi: 10.1177/0145561319875438
[11] Lou, Q., Zhu, H., &  Luo, Y. (2018). The Effects of Age at Cleft Palate Repair on Middle Ear Function and Hearing Level . (22), 1–5. doi: 10.1177/1055665618754632
[12] Yanto,  B.  F.,  Werdiningsih,  I.,  &  Purwanti,  E.  (2017).  Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining. Journal of Information Systems  Engineering  and  Business  Intelligence , 3 (1),  61.  doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67
[13] Agus,  B.,  Atiqah,  H.,  &  Rizal,  E.  (2019).  SISTEM  PAKAR UNTUK  MENENTUKAN  SANKSI  PELANGGAR  LALU LINTAS  SEPEDA  MOTOR  DAN  MOBIL  MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB. Seminar Nasional Teknoka , 4 (2502–8782), 15–19. doi: 10.22236/teknoka.v%vi%i.4272.
[14] Putra,  H.  W.,  Yuhandri.,  &  Nurcahyo,    gunadi  widi.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  Dengan  Metoda Forward  Chaining. Jurnal  Sains  Dan  Informatika , 5 (1),  7.  doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081
[15] Priyandari, Y., Zakaria, R., & Syakura, A. (2017). Sistem Pakar Pemupukan  Kelapa  Sawit    Menggunakan  Metode  Forward Chaining. PERFORMA :  Media  Ilmiah  Teknik  Industri , 16 (2), 98–106. doi: 10.20961/performa.16.2.16978
[16] Arlis,  S.  (2017).  Diagnosis  Penyakit  Radang  Sendi  Dengan Metode  Certainty  Factor. SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 3 (1), 42. doi: 10.33372/stn.v3i1.215
[17] Sumantoro,  I.,  Arisandi,  D.,  Siahaan,  A.,  &  Mesran.  (2017). Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor  Method. International  Journal  of  Recent  Trends  in Engineering and Research , 3 (8), 202–209. doi: 10.23883/IJRTER.2017.3405.TCYZ2
[18] Riadi,  A.  (2017).  PENERAPAN  METODE  CERTAINTY FACTOR UNTUK SISTEM PAKAR DIAGNOSA  PENYAKIT DIABETES  MELITUS  PADA  RSUD  BUMI  PANUA KABUPATEN POHUWATO. ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 309– 316. doi: 10.33096/ilkom.v9i3.162.309-316
[19] Suryadi,  S.,  &  Murdani,  M.  (2019).  PENERAPAN  METODE CERTAINTY FACTOR DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DIAGNOSA KERUSAKAN SEPEDA MOTOR. JURNAL INFORMATIKA , 5 (3), 22–25.
doi:
10.36987/informatika.v5i3.732
[20] Setyaputri,  K.  E.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S.  (2018).  Analisis Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit THT. Jurnal Teknik Elektro , 10 (1), 30–35. doi: 10.15294/jte.v10i1.14031
[21] Girsang, R. R., & Fahmi, H. (2019). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata KatarakDengan Metode Certainty Factor Berbasis Web. MATICS , 11 (1), 27. doi: 10.18860/mat.v11i1.7673
[22] Hasibuan, N. A., Sunandar, H., Alas, S., & Suginam, S. (2017). Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kaki  Gajah  Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika) , 2 (1), 29. doi: 10.30645/jurasik.v2i1.16
[23] Army,  W.,  Yuhandri.,  &  Sumijan.  (2018).  SISTEM  PAKAR DIAGNOSIS  PENYAKIT  MENULAR  DENGAN  METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY  FACTOR. Jurnal Sains Dan Informatika , 4 (2), 171. doi: 10.22216/jsi.v4i2.3684 [24] Susilo,  H.  (2018).  SISTEM  PAKAR  METODE  FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT PERTUSIS PADA ANAK. Rang Teknik Journal , 1 (2), 185–194. doi: 10.31869/rtj.v1i2.764
[25] Yuwono, D. T., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2017). PENERAPAN METODE  FORWARD  CHAINING  DAN  CERTAINTY FACTOR  PADA  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  HAMA ANGGREK COELOGYNE PANDURATA. KLIK - KUMPULAN  JURNAL  ILMU  KOMPUTER , 4 (2),  136.  doi: 10.20527/klik.v4i2.89
[26] Prambudi,  D.  A.,  Edi  Widodo,  C.,  &  Puji  Widodo,  A.  (2018). Expert  System  Application  of  Forward  Chaining  and  Certainty Factors  Method  for  The  Decision  of  Contraception  Tools. E3S
Web of Conferences , 31 , 10009.
doi:
10.1051/e3sconf/20183110009
[27] Imamah,  I.,  &  Siddiqi,  A.  (2019).  Penerapan  Teorema  Bayes untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Telinga  Hidung  Tenggorokan (THT). MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan
Rekayasa Komputer , 18 (2), 268–275.
doi:
10.30812/matrik.v18i2.398
[28] Helmi  A.  Balfas  (penulis);  Joko  Suyono,  Y.  (editor).  (2018). Pengobatan  penyakit  telinga  dan  jaringan  lunak  di  sekitarnya  / Prof.  Dr.  dr.  Helmi  A.  Balfas,  Sp.  THT(K),  MARS  ;  editor,  dr. Y.  Joko  Suyono.  ©  2018;  Jakarta  ::  Penerbit  buku  kedokteran EGC,.
[29] Zulfian  Azmi  1973-  (penulis);  Verdi  Yasin  1977-  (penulis).
(2017).  Pengantar  sistem  pakar  dan  metode  :  Introduction  of expert  system  and  method  /  penulis,  Zulfian  Azmi,  S.T., M.Kom.,  Verdi  Yasin,  S.Kom.,  M.Kom..  Jakarta  :;  ©  2017: Mitra Wacana Media,.
[30] S.  Sularno  and  P.  Anggraini,  “PENERAPAN  ALGORITMA C4.5  UNTUK  KLASIFIKASI  TINGKAT  KEGANASAN HAMA  PADA  TANAMAN  PADI  (Studi  Kasus  :  Dinas Pertanian  Kabupaten  Kerinci),”  J.  Sains dan  Inform.,  vol.  3, no. 2, p. 161, Nov. 2017.