## Volume 6
Januari No 1 2023

## Sistem Pakar Berbasis Web untuk Diagnosa Awal Penyakit Mata dengan Penerapan Forward Chaining dan Certainty Factor
Fitriyani Umar 1 , Aisyah 2
1 Fakultas Ilmu Komputer,  Program Studi Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia fitriyani.umar@umi.ac.id

## Abstrak
Setiap  tahunnya,  di  Indonesia  jumlah  penderita  gangguan  mata  terus  mengalami peningkatan. Beberapa jenis penyakit ini di antaranya katarak, kebutaan,  kelainan refraksi dan kornea. Penyakit mata perlu mendapatkan pemeriksaan dan pengobatan dari dokter spesialis mata  untuk  menghindari  kerusakan  yang  lebih  parah . Seiring  perkembangan  teknologi, Pekerjaan yang sangat sibuk dari seorang dokter mengakibatkan bidang sistem pakar mulai dimanfaatkan  untuk  membantu  seorang  pakar/ahli  dalam  mendiagnosa  berbagai  macam penyakit.  Penelitian  ini  membuat  sistem  pakar  berbasis  web  untuk  diagnosa  awal  penyakit mata.  Sistem  dibangun  menggunakan  bahasa PHP dengan  model Unified  Modelling Langguage (UML). Metode forward  chaining diterapkan  pada  inferensi  untuk  merunutkan gejala-gejala  yang  menghasilkan  kesimpulan.  Adapun certainty  factor untuk  mengetahui berapa persen penyakit yang di derita penderita melalui hasil hitungan dalam metode tersebut. Hasil pencocokan diagnosa menunjukkan bahwa 100% sesuai antara hasil sistem dan diagnosa pakar. Sistem ini dapat menjadi sistem diagnosa awal untuk mengetahui jenis penyakit mata yang dialami tanpa konsultasi kepada spesialis mata terlebih dahulu.
Kata kunci: Sistem pakar, Certainty Factor, Forward Chaining.

## Abstract
Every year, in Indonesia the number of patients with eye disorders continues to increase. Some types of this disease include cataracts, blindness, refractive errors, and corneal diseases. Eye disorders  need to get  an examination and treated by an ophthalmologist to avoid more severe damage. Along with technological developments, the busy life of an expert makes the field of expert systems begin to be used to assist an expert in diagnosing various diseases. This research creates a web-based expert system for early diagnosis of eye disease. The system is built using the PHP language with the Unified Modeling Language (UML) model. The forward chaining method is applied in inference to sequence the symptoms that result in conclusions. The  certainty  factor  is  used  to  find  out  what  percentage  of  the  patients  suffer  through  the calculation of this method.  The results of matching diagnoses show that there is a 100% match between system results and expert diagnoses. This system can be an initial diagnostic system to determine the type of eye disease experienced without consulting an ophthalmologist first. Keywords: Expert Systems, Certainty Factor, Forward Chaining.

## PENDAHULUAN
Penyakit  mata  merupakan  penyakit dengan adanya gangguan dan kelainan pada penglihatan  manusia.  Setiap  tahunnya,  di Indonesia jumlah penderita terus
mengalami  peningkatan.  Beberapa  jenis penyakit ini di antaranya katarak, kebutaan, kelainan  refraksi  dan  kornea.  Survei  yang dilakukan    oleh  Perhimpunan  Dokter  Ahli Mata  Indonesia  (PERDAMI)  dan  Badan
Litbangkes  pada  penduduk  diatas  usia  50 tahun  tahun  2014-2016  di  15  provinsi menunjukkan  bahwa  prevalensi  kebutaan sebesar 3%. Kebutaan ini disebabkan oleh adanya  katarak  sebesar  70.80%  .  Adapun gangguan penglihatan disebabkan kelainan refraksi sebesar 10.15% [7].
Penyakit mata perlu mendapatkan pemeriksaan  dan  pengobatan  dari dokter spesialis mata untuk menghindari kerusakan  yang  lebih  parah.  Untuk mendiagnosis,  dokter  akan  menelusuri riwayat  kesehatan  dan  keluhan.  Akan tetapi, ketidakpedulian masyarakat terhadap  banyaknya  gejala  penyakit  mata dan keterbatasan informasi tentang penyakit  mata  serta  masalah  finansial dengan biaya yang harus dikeluarkan setiap konsultasi  melalui  dokter  spesialis  mata yang  membuat  penderita  tidak  mendapat penanganan yang tepat.
Seiring perkembangan teknologi yang sangat pesat, pada bidang kedokteran saat ini  juga  telah  memanfaatkan  teknologi untuk  membantu  peningkatan  pelayanan yang  lebih  baik  kepada  masyarakat  luas khususnya di bidang sistem pakar.  Sistem pakar  merupakan  bagian  dari  kecerdasan buatan  yang  meniru  penalaran  manusia. Pekerjaan  yang  sangat  sibuk  dari seorang dokter mengakibatkan bidang sistem pakar mulai  dimanfaatkan  untuk  membantu seorang  pakar/ahli  dalam  mendiagnosa berbagai macam penyakit.
Beberapa metode yang dapat digunakan untuk sistem pakar di antaranya adalah  Dempster  Shafer  [9],  Bayes  [10], dan Certainty  Factor [4].  Pada  penelitian ini metode Certainty Factor dipilih untuk menenyelesaikan  masalah  ketidak  pastian dengan  mengukur  kepercayaan  pakar. Keakuratan  dapat  terjaga  karena  untuk
satu  kali  kalkulasi  hanya  dua  data  saja yang diolah.
Berdasarkan permasalahan diatas, maka penelitian ini merancang sistem pakar untuk diagnosa awal penyakit mata dengan mengimplementasikan  metode forward chaining dan certainty  factor .  Inferensi untuk  merunutkan  gejala-gejala  yang menghasilkan  kesimpulan  menggunakan metode forward chaining . Adapun certainty  factor  untuk  mengetahui  berapa persen  penyakit  yang  di  derita  penderita melalui  hasil  hitungan  dalam  metode tersebut.  Sistem  ini  diharapkan  dapat menjadi  sistem  diagnosa  awal  untuk mengetahui  jenis  penyakit  mata  yang dialami  tanpa  konsultasi  kepada  spesialis mata terlebih dahulu.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  maka yang akan menjadi rumusan masalah pada penelitian ini adalah:
1. Bagaimana  merancang  sistem  pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  mata berdasarkan gejala yang dirasakan oleh pasien atau user menggunakan metode forward chaining dan certainty factor ?
2. Bagaimana  hasil  implementasi  sistem pakar  diagnosa  penyakit  mata  dengan forward chaining dan certainty factor ?

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Untuk menghasilkan sistem yang dapat mendiagnosa  penyakit  mata  dengan menggunakan metode certainty factor .
2. Untuk mengetahui akurasi sistem pada diagnosa penyakit mata dengan menggunakan metode forward chaining dan certainty factor.

## Manfaat Penelitian
1. Manfaat bagi Masyarakat
Sistem  ini  dapat  digunakan  untuk mempercepat pencarian dan
pengaksesan  pada  ilmu  pengetahuan oleh masyarakat atau orang-orang yang membutuhkan informasi penyakit mata dan  juga  dapat  mengetahui  secara  dini penyakit yang diderita.
2. Manfaat bagi Penulis Menambah pengetahuan tentang bagaimana penerapan metode certainty factor,  terutama  mengenai  penerapan certainty  factor  untuk  mendiagnosa mata,  serta  lebih  banyak  mengetahui cara cara penulisan karya ilmiah.

## Tinjauan Pustaka
Beberapa  penelitian  di  bidang  sistem pakar  untuk  diagnosa  awal  penyakit  telah dilakukan.  Penelitan  yang  dilakukan  oleh Indriani  dkk  [6]  membuat  sistem  pakar untuk  diagnosa  penyakit  pada  anak. Metode  yang  digunakan  adalah  certainty factor. Disini peneliti melakukan diagnosa terhadap  pasien  berdasarkan  gejala-gejala yang  dialami  sehingga  dapat  diperoleh sebuah kemungkinan penyakit yang diderita  pasien.  Implementasi  sistem dilakukan oleh 23 pasien terdapat 22 kasus yang  sesuai  dan  satu  kasus  yang  tidak sesuai,  hasil  pengujian  sistem  dari  23 pasien  menggunakan  metode  certainty factor mengasilkan tingkat akurasi sebesar 96% .
Penelitian  sistem  pakar  juga  telah dilakukan  oleh  Batubara  dkk  [2]  dengan judul  Penerapan  Metode  Certainty  Factor Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Dalam  .  Sistem  pakar  ini  dibuat  untuk mendeteksi penyakit dalam yang diuji coba dengan  memaparkan  dengan  gejala  yang
berbeda-beda. Model inferensi yang digunakan  adalah  certainty  factor.  Untuk mengetahui  kesamaan  diagnosa  sistem dengan diagnosa pakar dilakukan pengujian yang memperoleh akurasi sebesar 86%.
Pada  sistem  pakar  untuk  diagnosa penyakit mata telah dilakukan beberapa penelitian. Abdillah dkk telah membuat sistem  pakar  gangguan  mata  berfokus pada  gangguan  Visus  menggunakan certainty  factor.  Hasil  menunjukkan akurasi sistem sebesar 100% [1].
Penelitian  dengan  metode  yang sama  yaitu  Metode  Certainty  Factor juga  telah  dilakukan  untuk  deteksi penyakit  mata  khususnya  katarak. Akurasi sistem dalam pengujian menghasilkan 95% [4].
Rachman dkk [10] membuat sistem pakar  untuk  diagnosa  4  gangguan refraksi  mata  dengan  teorema  Bayes. Aplikasi  yang  dibuat  menjadi  media untuk  melakukan  konsultasi  terhadap gejala adanya refraksi mata.
Pada  penelitian  ini,  metode  sistem pakar yang digunakan adalah Certainty Factor yang  berfokus  pada  4  penyakit mata yaitu katarak, glaucoma, konjungtivitis dan refraksi mata.

## LANDASAN TEORI Sistem pakar (expert system)
Sistem  pakar  ( expert  system )adalah salah  satu  teknik  kecerdasan  buatan  yang berusaha  mengadopsi  keterampilan  dan pengetahuan satu atau lebih pakar manusia ke  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang  agar  dapat  menyelesaikan  suatu
permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli [8] . Dengan sistem pakar ini, orang  awam  pun  dapat  menyelesaikan masalah  yang  sebenarnya  hanya  dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para  ahli,  sistem  pakar  ini  juga  akan membantu  aktivitasnya  sebagai  asisten yang sangat berpengalaman.

## Certainty Factor
Certainty factor (CF) mengakomodasi ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning ) seorang pakar. Untuk mengakomodasi  hal  ini  kita menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah yang  sedang  dihadapi  seperti  seperti “mungkin”, “kemungkinan besar”, “hampir pasti”. Certainty  factor memperkenalkan konsep keyakinan dan ketidakyakinan yang kemudian diformulasikan kedalam rumusan dasar sebagai berikut :
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) − 𝑀𝐷(𝐻, 𝐸) (1) Dengan CF(H,E) : Nilai Faktor kepastian ( Certainty Factor )
MB(H,E)  :  Ukuran  kepercayaan (measure of  increased  belief )  terhadap  hipotesis H yang  jika  diberikan  evidence E (antara  0 dan 1).
MD(H,E)  :  Ukuran  ketidakpercayaan ( measure  of  increased  disbelie f)  terhadap evidence H jika  diberikan  evidence E (antara 0 dan 1).
Berikut adalah deksripsi dari
penggabungan  nilai  CF  pada  beberapa kondisi :
a. Certainty factor dengan satu premis :
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐸) ∗ 𝐶𝐹(𝑟𝑢𝑙𝑒) = 𝐶𝐹(𝑢𝑠𝑒𝑟) ∗ 𝐶𝐹(𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟) (2)
b. Certainty factor dengan  lebih dari satu premis.
𝐶𝐹(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑀𝑖𝑛(𝐶𝐹(𝐴), 𝐶𝐹(𝐵)) ∗ 𝐶𝐹(𝑟𝑢𝑙𝑒)
(3)
c. Certainty  factor  untuk  menghasilkan rule gabungan :
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒(𝐶𝐹1 ∪ 𝐶𝐹2) = (𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2) ∗ (1 − 𝐶𝐹1)
(4)
Kelebihan dari metode ini adalah cocok digunakan  pada  sistem  pakar  yang mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau  tidak pasti  seperti  mendiagnosis  penyakit  dan perhitungan dari metode ini hanya berlaku untuk  sekali  hitung,  serta  hanya  dapat mengolah dua data sehingga keakuratannnya terjaga [4].

## Penalaran Maju (Forward Chaining)
Forward  chaining merupakan  metode inferensi  yang  melakukan  penalaran  dari suatu  masalah  kepada  solusinya.  Proses diulang sampai ditemukan suatu hasil. Jika klausa  premis  sesuai  dengan  situasi (bernilai  TRUE),  maka  proses  akan menyatakan konklusi [8].
Gambar 1. Alur Penalaran maju ( Forward Chaining )
Alur penalaran maju dapat dilihat pada gambar 1. Data digunakan untuk memperoleh  aturan  yang  akan  digunakan kemudian  akan  dihasilkan  fakta.  Jika bernilai  benar,  maka  akan  menghasilkan kesimpulan.

## Web
Web  merupakan  kumpulan  situs internet yang  saling  terjaring yang menyediakan    dokumen  dan  gambar  yang tersimpan pada web server [12].
Data
Aturan
Kesimpulan
Perkembangan  teknologi  yang  semakin pesat,  menjadikan  web  dapat  dijadikan sebagai perpustakaan informasi, penyimpanan media dan platform bisnis.

## Hypertext Preprocessor  (PHP)
Hypertext Preprocessor atau disingkat PHP  adalah  bahasa  pemrograman  yang digunakan  untuk  membangun  sebuah sebuah  website.  PHP  adalah server-side language dimana  memungkinkan  untuk menyisipkan Script ke dalam kode HTML [12].

## Unified Modelling Languange (UML)
Unified  Modeling  Language (UML) adalah  sarana  membangun  sebuah  sistem yang meliputi visualisasi, perancangan dan dokumentasi  desain  perangkat  lunak. Tujuan utama UML adalah untuk komunikasi eksplorasi dan validasi  potensi [11]. UML memiliki banyak diagram agar dapat  memodelkan  sistem  secara  lebih akurat,  karena  dalam  pembuatan  suatu sistem  terdapat  sejumlah  pihak  yang berkepentingan  ( stakeholder )  pada  aspek- aspek yang berlainan dari sistem. Diagram UML  di  antaranya  adalah Use  Case Diagram , Activity  Diagram dan Sequence Diagram.
Use case menggambarkan relasi actor .
Activity diagram memvisualisasikan aktivitas objek, state , dan event . Sedangkan sequence  diagram digunakan  untuk menggambarkan  urutan  waktu  terhadap interaksi objek [5].
Meskipun  UML  mempunyai  banyak diagram, tetapi tidak semua diagram harus digunakan dalam pembuatan suatu sistem.
METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, untuk membangun sistem  pakar  diagnosa  penyakit  mata berbasis web, dilakukan beberapa tahapan. Kerangka alur penelitian dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Kerangka Alur Penelitian
Adapun  penjelasan  alur  penelitian, diuraikan sebagai berikut :
1. Pengumpulan data Penelitian Pada tahap pengumpulan data peneltian dibutuhkan  gejala-gejala  penyakit  pada mata,  untuk  perhitungan  menggunakan metode Certainty  Factor .  Metode  yang digunakan  adalah  wawancara  dan  studi literature.  Sumber  data  diperoleh  dari hasil wawancara dengan dokter mata di RSUD  Daya  Makassar.  Dari  hasil wawancara  diperoleh  data  pengetahuan tentang penyakit mata.
2.Analisis
Pada tahap ini data yang telah terkumpul akan  diidentifikasi  sesuai  kebutuhan, dan  akan  dikomputerisasikan  sesuai dengan  gejala  awal  untuk  mendiagnosa penyakit mata dengan metode Certainty Factor .  Secara  umum  pembahasan masalah-masalah berisi tahapan-tahapan
perhitungan data-data yang ada
menggunakan  rumus  metode Certainty Factor .
3. Perancangan Perancangan  sistem  berisi  tentang rancangan  langkah  kerja  dari  sistem secara  menyeluruh,  baik  itu  dari  segi model maupun dari segi arsitektur sistem pakar yang akan dibangun. perancangan itu sendiri bertujuan untuk mempermudah dalam implementasi dan pengujian sistem pakar diagnosa
penyakit  mata  menggunakan  metode certainty factor.
4. Implementasi Tahap  implementasi  sistem  merupakan tahap  penerapan  system  yang  akan dilakukan jika system disetujui termasuk program  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancangan system agar siap digunakan.  Tahap  implementasi  pada sistem  diagnosa  penyakit  mata  ini dibangun  berbasis  web,  oleh  karena  itu dalam
pelaksanaannya akan
menggunakan  bahasa  pemrograman PHP ( Hypertext Prepocessor ).
5. Pengujian
Pengujian  pada  tahap  ini  menunjukan bahwa  system  sudah  mampu  bekerja dengan baik dan sesuai yang diharapkan. Pengujian  dilakukan  dengan  menginput data  gejala,  proses  berjalannya  aplikasi dan juga output yang dihasilkan.
6. Kesimpulan
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan penyimpulan.  Kesimpulan  diambil  dari hasil pengujian dan analisa metode yang diterapkan.  Pada  tahap  terakhir  dari penelitan  ini  adalah  saran,  untuk mempertimbangkan pengembangan
perangkat lunak di penelitian selanjutnya.

## ANALISIS DAN PERANCANGAN Analisis Data
Data yang dibutuhkan dalam sistem ini adalah,  nama  penyakit  mata  dan  gejala- gejala  penyakit  mata.  Pada  penelitian  ini, ada  4  penyakit  yang  akan  diidentifikasi. Nama penyakit beserta kodenya ditunjukkan pada tabel 1. Tabel 1. Nama Penyakit Kode penyakit Nama penyakit PM01 Katarak PM02 Glaucoma PM03 Konjungtivitis PM04 Reflaksi PM05 Gangguan Retina
Data  lain  yang  dibutuhkan  adalah  data gejala.  Data  ini  diambil  Dari  hasil wawancara dengan pakar, untuk 4 penyakit diperoleh 18  gejala – gejala penyakit.
Tabel 2 menunjukkan gejala-gejala yang dialami pasien.
Tabel 2 . Gejala Penyakit Kode gejala Nama gejala K01 Pandangan kabur seperti berkabut K02 Penurunan  penglihatan  pada  malam hari. K03 Rasa  silau  saat  melihat  lampu  mobil, matahari, atau lampu. K04 Warna di sekitar terlihat memudar. G01 Nyeri pada mata. G02 Sakit kepala.
G03 Melihat bayangan lingkaran di sekeliling cahaya. G04 Mata memerah. G05 Mual atau muntah. M01 Mata merah di satu atau kedua mata. M02 Mata sering terasa gatal dan seperti ada pasir.
M03 Mata dapat mengeluarkan cairan kental yang membentuk kerak pada pagi hari R01 Sering menyipitkan mata saat melihat R02 Mata terasa tegang R03 Sakit kepala N01 Melihat kilatan-kilatan cahaya N02 Sensitif terhadap cahaya
N03 Terganggunya
kemampuan
membedakan warna
Nilai  kemungkinan  dari  arahan  pakar ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Kemungkinan No Keterangan Nilai 1 Pasti tidak -1 2 Hampir pasti tidak -0,8 3 Kemungkinan besar tidak -0,6 4 Mungkin tidak -0,4 5 Tidak tahu /Tidak yakin -0,2---0,2 6 Mungkin Ya 0,4 7 Kemungkinan besar ya 0,6 8 Hampir pasti ya 0,8 9 Pasti ya 1
Adapun basis pengetahuan jenis penyakit  terhadap  gejala  dikodekan  pada tabel 4

## Tabel 4 Basis Pengetahuan Jenis Penyakit
Kode gejala Jenis penyakit
P01  P02  P03  P04  P05 K01 ✓ K02 ✓ K03 ✓ K04 ✓ G01 ✓ G02 ✓ G03 ✓ G04 ✓ G05 ✓ M01 ✓ M02 ✓ M03 ✓ N01 ✓ N02 ✓ N03 ✓ R01 ✓ R02 ✓ R03 ✓
Sedangkan  daftar  nilai  CF  pada  masing- masing gejala pada tabel 5.
Tabel 5. Daftar Nilai CF masing-masing gejala Gejala MB MD NILAI CF K01 = pandangan kabur seperti berkabut 0,8 0,2 0,6 K02 = penurunan penglihatan pada malam hari 1 0,1 0,9 K03 =rasa silau saat melihat lampu mobil, matahari dan lampu 0,8 0,2 0,6 K04 = warna di sekitar terlihat memudar 1 0,1 0,9 G01 = nyeri pada mata 1 0,1 0,9 G02 = sakit kepala 0,8 0,2 0,6 G03 = melihat bayangan lingkaran di sekeliling cahaya 0,8 0,2 0,6 G04 = mata memerah 1 0,1 0,9 G05 = mual dan muntah 0,8 0,1 0,7 M01=mata merah di satu atau kedua mata 0,8 0,3 0,5 M02=mata sering terasa gatal dan seperti ada pasir 0,6 0,5 0,1 M03=mata dapat mengeluarkan cairan kental yang membentuk kerak pada pagi hari 0,8 0,2 0,6 N01=sering menyipitkan mata saat melihat 0,8 0,2 0,6 N02=mata terasa tegang 0,8 0,2 0,6 N03=sakit kepala 1 0,2 0,8 R01=melihat kilatan kilatan cahaya 0,8 0,1 0,7 R02=sensitif terhadap cahaya 0,8 0,3 0,5 R03=terganggunya kamampuan 0,6 0,2 0,4
membedakan warna

## Perancangan sistem
Sistem usulan dalam proses
perancangan  yaitu  dengan  adanya  sistem pakar yang akan dibangun untuk mendiagnosa  jenis  penyakit  mata.  Proses dilakukan  ketika  muncul  gejala-gejala berdasarkan basis pengetahuan yang terdapan  dalam  sistem. Flowchart yang menampilkan  proses  dalam  melakukan konsultasi  pada  sistem  ditunjukan  pada gambar 3.
Gambar 3 . Flowchart Sistem Ada pun perancangan sistem menggunakan Unified Modelling Languange (UML).  Pada  penelitian  ini visualisasi desain sistem  menggunakan use case diagram dan activity diagram .

## Use Case Diagram
Admin  akan  mengelola  data  gejala, data penyakit, basis data pengetahuan, dan melihat  data user yang  telah  melakukan konsultasi.  Adapun user yaitu  masyarakat akan melakukan konsultasi. Diagram dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Use Case User dan Admin

## Activity Diagram
Activity  Diagram merupakan  salah satu  jenis  diagram  pada  UML  yang memodelkan  proses-proses  yang  terjadi pada  sebuah  sistem.  Aktivitas  terbagi  dua yaitu untuk masyarakat (user) dan admin.

## Activity Diagram User
Gambar 5. Aktivitas Menu Diagnosa
Pada  penelitian  ini,  untuk  user terdapat  menu    diagnosa  dan  menu informasi. Pada menu diagnosa, di Gambar 5 user akan melakukan proses login terlebih dahulu,  lalu  sistem  akan  menampilkan menu  utama  dimana  user  memilih  menu diagnosa yang akan menampilkan halaman diagnosa  kemudian  user  memilih  gejala, user akan melihat hasil diagnosa.

## Activity Diagram Admin
Pada  halaman  admin  terdapat  menu login, kelola data penyakit dan  kelola data gejala.  Aktivitas  menu  lgin  ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 6. Aktivitas Login Admin
Pada  aktivitas login admin  di  gambar sistem  akan  menampilkan  halaman  login admin  lalu  kemudian  admin  memasukkan username dan password dan  mengklik tombol login .

## Implementasi Forward Chaining
Pada  penelitian  ini,  inferensi  atau pembentukan aturan
produksi
menggunakan  metode Forward  Chaining.
Ada pun aturan yang terbentuk ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Aturan produksi ( Rules ) menggunakan Forward Chaining
No Rules 1 IF K01 THEN P01 2 IF K02 THEN P01 3 IF K03 THEN P01
4 IF K04 THEN P01
5 IF G01 THEN P02
6 IF G02 THEN P02
7 IF G03 THEN P02
8 IF G04 THEN P02
9 IF G05 THEN P02
10 IF M01 THEN P03
11 IF M02 THEN P03 12 IF M03 THEN P03
13 IF N01 THEN P04 14 IF N02 THEN P04 15 IF N03 THEN P04 16 IF R01 THEN P05 17 IF R02 THEN P05 18 IF R03 THEN P05
Pembentukan aturan pada pohon keputusan ditunjukkan pada tabel 6.
Jika  data  yang  dipilih user meliputi  data dari  gejala  penyakit  katarak  yaitu  4  gejala katarak  yakni  pandangan  kabur  seperti berkabut  (K01),  penurunan  penglihatan pada  malam  hari  (K02),  rasa  silau  saat melihat  lampu  mobil,  matahari  atau lampu(K03)  dan  warna  disekitar  terlihat memudar(K04).  Maka  implementasinya sebagai berikut.
R1  :  IF  pandangan  kabur  seperti  berkabut THEN katarak R2 : IF penurunan penglihatan pada malam THEN katarak
R3 : IF rasa silau saat melihat lampu mobil, matahari atau lampu THEN katarak R4  :  IF  warna  disekitar  terlihat  memudar THEN katarak Rules simplification :
R1 : IF K01 THEN PM01 R2 : IF K02 THEN PM01 R3 : IF K03 THEN PM01 R4 : IF K04 THEN PM01

## Implementasi Certainty Factor
Berikut  adalah  implemtasi  metode Certainty  Factor pada  sistem.  Data  yang diperoleh  meliputi  data  jenis  penyakit sebanyak  5,  data  gejala  penyakit  katarak sebanyak 4, data gejala penyakit glaukoma sebanyak 6, data gejala penyakit konjungtivitis  sebanyak  3,  data  gejala penyakit  reflaksi  sebanyak  3,  dan  data gejala  penyakit  retina  sebanyak  3  gejala. Berikut  tahap  penyelesaian  implementasi metode Certainty Factor :
Jika user memilih gejala pandangan kabur seperti berkabut (K01), penurunan penglihatan  pada  malam  hari  (K02),  rasa silau  saat  melihat  lampu  mobil,  matahari atau  lampu  (K03),  dan  warna  disekitar terlihat  memudar  (K04)  ditunjukkan  pada penyelesaian berikut.
Tabel 7 . Sampel Nilai Diagnosa Penyakit Mata Penyakit Gejala MB MD Nilai User Katarak K01 0,8 0,2 1 K02 1 0,1 0,8 K03 0,8 0,2 0,8 K04 1 0,1 1

## Hasil Perhitungan
Langkah perhitungan CF untuk contoh data pada tabel 7, diuraikan sebagai berikut : a. Menghitung  CF  pakar  masing-masing gejala
1) Gejala K01
CF(H,E) = 0.8 – 0.1 = 0.6
2) Gejala K02
CF(H,E) = 1 – 0.1 = 0.9
3) Gejala K03 CF(H,E) = 0.8 – 0.2 = 0.6
4) Gejala K04
CF(H,E) = 1 – 0.1 = 0.9
b. Menghitung CF masing-masing  gejala
dengan mengkalikan CF pakar dan CF User
1) Gejala K01 CF(H,E) = 0.6 × 1 = 0.6 2) Gejala K02 CF(H,E) = 0.9 × 0.8 = 0.72
3) Gejala K03 CF(H,E) = 0.6 × 0.8 = 0.48 4) Gejala K04 CF(H,E) = 0.9 × 1 = 0.9 c. Mengkombinasikan  nilai CF dari
masing-masing gejala
CFcombine1  CF(H,E) 1,2 = 0.6 + 0.72 × (1  – 0.6) = 0,888 CFcombine1 CF[h,e]old ,3 = 0.888 + 0.48 × (1 – 0.888) = 0,94176
CFcombine1CF[h,e]old ,4 = 0.94176 + 0.9 × (1 – 0.94176) = 0,994176
Bila  dijadikan  dalam  bentuk  angka presentase, maka :
= 0,994176 × 100 = 99.4176 %
Berdasarkan  empat  gejala  yang menjadi sampel diatas deng gejala penyakit katarak pada penyakit mata, maka kesimpulannya  :  berdasarkan  perhitungan diagnosa dialami adalah penyakit katarak dengan  tingkat  kepercayaan  (certainty factor) 99,41 %

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  pakar  ini,  halaman  antar muka  ( interface ) terbagi  dua  yaitu  untuk user dan admin . User adalah  pengguna aplikasi.  Pada  interface  user,  terdapat  5 halaman  utama  yaitu  halaman  login, dashboard,  halaman  diagnosa,  informasi penyakit  dan  halaman  hasil  diagnosa. Admin  memiliki  hak  untuk  mengelola  isi dan  informasi  dari  sistem.  Pada  menu admin  terdapat  menu  utama,  menu diagnosa,  data  informasi  penyakit,  data jenis penyakit, data gejala, basis pengetahuan, dan data laporan.

## Interface Halaman Login User
Gambar 7. Halaman Login
Gambar  7  menunjukkan  tampilan halaman  login  untuk  masuk  ke  sistem.
Admin  dan user melakukan  registrasi terlebih  dahulu  dan  menginput username dan  password  setelah  berhasil  login  maka akan  masuk  ke  menu  dashboard  seperti tampilan pada gambar 8.

## Interface Halaman Dashboard User
Pada  halaman  dashboard  terdapat  3 menu  yaitu  menu  Dashboard,  menu diagnosa/konsultasi  Penyakit,  dan  menu informasi  penyakit  untuk  melihat  jenis- jenis penyakit mata.

## Gambar 8. Halaman Dashboard

## Tampilan Halaman Diagnosa
Pada  gambar  9  merupakan  tampilan untuk halaman diagnosa dimana pengguna melakukan  pemilihan  gejala  yang  telah ditampilkan  didalam  tabel  yang  berisi gejala-gejala  tabel  yang  tersedia  dan memilih nilai CF berdasarkan kondisi yang dialami.
Gambar 9. Halaman Diagnosa

## Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 10. Halaman Hasil Diagnosa Pada  halaman  diagnosa  ditampilkan  hasil diagnosa  yang  dimana  dari  gejala  yang diinputkan akan melihat hasil kemungkinan penyakit yang diderita dan nilai persentasenya. Gambar  10  merupakan  contoh  hasil diagnosa  menggunakan certainty  factor . Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  tingkat keyakinan  paling  rendah  adalah  penyakit katarak  dengan  nilai certainty  factor -
0.169, sedangkan yang paling tinggi adalah penyakit  glaucoma  dengan  nilai certainty factor 0.908.  Sistem  ini  mendiagnosa dengan  mengambil  nilai certainty  factor tertinggi. Oleh karena itu, sistem memberikan  kesimpulan  bahwa  penyakit yang  diderita  berdasarkan  gejala  dan  nilai certainty  factor gejalanya  adalah  penyakit glaucoma  dengan  tingkat  kepercayaan 90.8%.

## Pembahasan Hasil
Untuk  mengetahui  hasil  penerapan certainty factor dalam mendiagnosa sistem pakar deteksi penyakit mata ini, dilakukan pencocokan  hasil  yang  diberikan  oleh sistem dan diagnosa pakar. Hasil pencocokan 5 penyakit dengan gejala yang telah diberikan dapat dilihat pada tabel 8.

## Tabel 8. Hasil pencocokan diagnosa
n o Gejala pak ar siste m Penco- cokan 1 - Pandangan kabut seperti berkabut
- Penurunanpenglihat an di malam hari
- Rasa silau saat
melihat lampu mobil, matahari atau lampu - Warna disekitar terlihat memudar Kata rak Kata Rak, CF : 98% sesuai
2 - Nyeri pada mata
- Sakit kepala
- Mata memerah
- Mual dan muntah
- Mata merah disatu atau kedua mata Glau co ma Glau co ma CF : 91 % sesuai 3 - Mata juga sering terasa gatal dan seperti ada pasir - Mata dapat mengeluarkan cairan kental yang membentuk kerak pada malam hari - Sering menyipitkan mata saat melihat
- Mata terasa tegang
- Luas pandangan menjadi terbatas mata ref raksi mata ref raksi
CF : 65%
sesuai
4 - Nyeri pada mata
- Warna disekitar terlihat memudar
- Mata merah di satu atau kedua mata.
- Mata sering terasa
gatal dan seperti ada pasir - Mata dapat mengeluarkan cairan kental yang membentuk kerak pada pagi hari Kon jung tivi tis Kon jung tivi tis CF : 70% sesuai
5 - Sering menyipitkan mata saat melihat
- Melihat kilatan- kilatan cahaya
- Sensitif terhadap cahaya
- Terganggunya kemampuan membedakan warna gang guan reti na gangg uan reti na 80% sesuai
Tabel 8
menunjukkan hasil perbandingan  diagnosa  pakar  dan  sistem dengan  nilai  certainty  factor.  Jika  hasil pakar dan sistem sama, maka ditulis sesuai. Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  diketahui bahwa dari 5 data penyakit dan gejala yang digunakan,  semua  memberikan  hasil  yang sesuai  dengan  jawaban  pakar.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  dalam mendiagnosa penyakit mata bekerja sesuai dengan pakar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Sistem  ini  berhasil  diimplementasikan dengan certainty  factor dan forward chaining menggunakan  bahasa  PHP untuk  diagnosa  4  penyakit  mata  yaitu katarak, glaucoma , refraksi,
konjungtivitis dan gangguan retina.
2. Sistem  bekerja  dengan  baik  dalam proses  diagnosa  penyakit  mata  dan memberikan  informasi  penyakit  mata tersebut.
3. Hasil pencocokan diagnosa menunjukkan  bahwa  100%  sesuai antara hasil sistem dan diagnosa pakar.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan,  maka  saran yang dapat diberikan untuk pengembangan sistem  yang  lebih  baik  yaitu  dengan menambahkan  beberapa  data  gejala  dan penyakit  serta  penangannya  sehingga user lebih  luas  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abdillah,  Muhammad  &  Natarsyah,
Syahib. Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Mata  Gangguan  Visus Dengan  Metode  Certainty  Factor .
JUTISI,  volume  7  nomor  2,  Agustus 2018, ISSN 2089-3787 .
[2]  Batubara,  Supina  &  Wahyuni,  Sri. Penerapan  Metode  Certainty  Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam. Seminar  Nasional  Royal
(SENAR) 2018, ISSN 2622-9986
[3]  Enterprise,  Jubilee  (2018) .  HTML,
MySQL,  dan  PHP  untuk  Pemula.
Jakarta : PT Elex Media Komputindo.
[4]   Girsang,  Rame  R  &  Fahmi,  Hasanul .
Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Mata KatarakDengan Metode Certainty  Factor  Berbasis  Web ,”
Jurnal MATICS , volume 11, nomor 1,
Oct. 2019.
[5]  Haviluddin.  Memahami  Penggunaan
UML ( Unifield Modelling Language ).Jurnal Informatika Mulawarman,  Volume  6  Nomor  1,
Februari 2011.
[6]   Indriani,  Amanah  F  &  Rachmawati, Eka  Yuni. Pemanfaatan  Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Pada  Anak.
Technocom,  Volume  17  Nomor  1, Februari 2018.
[7]   Infodatin  (2018). Situasi  Gangguan Penglihatan . Jakarta : Pusat Data dan Informasi  Kementrian  Kesehatan
Republik  Indonesia.  ISSN  2442  –
7659.
[8]   Kusrini (2006). Sistem Pakar – Teori Dan Aplikasi . Yogyakarta : CV Andi Offset.
[9]   Puspitasari,  Triara. Implementasi Metode Dempster-Shafer Dalam Sistem Pakar Diagnosa Anak
Tunagrahita  Berbasis  Web. Jurnal Rekursif, Volume 4 Nomor 1, Maret
2016, ISSN 2303-0755.
[10]  Rachman,  Rizal  &  Moritami,  Sera. Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan  Metode Teorema Bayes Berbasis Web . Jurnal Informatika,  volume  7,  nomor    1, April 2020, ISSN: 2355-6579.
[11]  Rerung,  Rinto  Rante  (2018). E- commerce  Menciptakan  Daya  Saing
Melalui
Teknologi Informasi. Yogyakarta : Deepublish.
[12]  Suyanto,  Asep  (2007). Web  Design Theory  and  Practices. Yogyakarta  :
Andi.