DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i1.453

## Sistem Pakar Identifikasi Jenis Kulit Wajah Dengan Metode Certainty Factor
Arial 11
Yovita Kinanti Kumarahadi 1) ; M. Zainal Arifin 2) ; Sigit Pambudi 3) ; Tito Prabowo 4) ; Kusrini 5) 1,2,3,4,5) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1) yovita.k@students.amikom.ac.id; 2) zainal.arifin@students.amikom.ac.id;
3) sigit.1129@students.amikom.ac.id; 4) tito.prabowo@students.amikom.ac.id; 5) kusrini@amikom.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
The  skin  has  many  functions,  including  as  a  protective  body,  a  sense  of  touch  or communication  tools,  and  a  temperature  regulator.  The  desires  of  most  people,  especially women,  have white,  healthy,  clean  and well-taken  facial  skin.  However,  the  treatment  does  not pay attention to the type of skin, causing new problems such as acne, dry skin and others. Doing the skin care requires sufficient knowledge. This study aims to help providing identification of the facial skin type using an expert system. The method of this research is certainty factor. The result in  this  study  is  this  system  has  been  able  to  identify  the type  of  facial  skin  with  an  accuracy  of 91%. Thus, an expert system for identifying the type of facial skin can be used to assist users in carrying out treatments.
Keywords: Expert System, Facial Skin, Certainty Factor

## I. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  organ  terluar  dari  tubuh yang melapisi tubuh manusia. Kulit membentuk 15% dari berat badan keseluruhan.  Pada  permukaan  luar  kulit terdapat  pori-pori  (rongga)  yang  menjadi tempat  keluarnya  keringat.  Kulit  memiliki banyak  fungsi,  diantaranya  sebagai  pelindung tubuh,  sebagai  alat  indra  peraba  atau  alat komunikasi,  dan  sebagai  alat  pengatur  suhu. Keinginan  sebagian  besar  manusia  terutama wanita  memiliki  kulit  wajah  yang  putih,  sehat, bersih  dan  terawat.  Akan  tetapi  dalam perawatannya  tidak  memperhatikan  jenis  kulit sehingga  menimbulkan  masalah  baru  seperti jerawat,  kulit  kering  dan  lain-lain.  Untuk melakukan perawatan kulit dibutuhkan pengetahuan yang cukup.
Penelitian ini
bertujuan untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah dan memberikan solusi yang sesuai dalam melakukan  perawatan.  Hasil  yang  didapatkan dapat  digunakan  untuk  membantu  pengguna maupun  klinik  kecantikan  dalam  mengambil keputusan  terkait  produk  yang  akan  dipakai untuk perawatan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa penelitian terkait perawatan kulit diantaranya dilakukan untuk mengetahui proses  yang  terjadi  pada  kulit  [1].  Penelitian yang lainnya melakukan perawatan menggunakan  masker  jagung  dan  minyak zaitun  menghasilkan  terdapat  pengaruh  yang baik  berdasarkan  hasil  pengamatan  untuk
jenis kulit normal, kering, kombinasi. Sedangkan  untuk  kulit  berminyak  pengaruh kurang  maksimal  dilihat  dari  pori-pori,  untuk kulit  berminyak  mungkin  perlu  waktu  yang lebih  lama  untuk  mendapatkan  hasil  yang maksimal.  Perawatan  dengan  masker  jagung dan minyak zaitun setelah 1 bulan menjadikan wajah  terlihat  lebih  cerah,  lembut,  dan  elastis [2].  Sebelum  melakukan  perawatan  kulit, penentuan  jenis  kulit  wajah  sangat  diperlukan karena  penetapan  perawatan  kulit  harus disesuaikan dengan jenis kulit wajahnya.
Peran dokter spesialis kulit sangat diperlukan  dalam  penentuan  jenis  perawatan kulit  wajah  sesuai  dengan  jenis  kulit  [3]. Terbatasnya  jumlah  dokter  kulit  dan  jam praktek  dokter,  proses  antrian  yang  sangat panjang dan jarak tempuh yang jauh menjadikan  kendala  yang  sering  dialami  oleh kebanyakan wanita yang melakukan perawatan di klinik kecantikan. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia ke  komputer,  agar  dapat  menyelesikan masalah  yang  seperti  biasa  dilakukan  oleh ahli. Banyak penelitian yang dilakukan dengan memanfaatkan  sistem  pakar,  karena  seperti yang  sudah  kita  ketahui  bersama  bahwa teknologi  infomasi  sudah  masuk  ke  dalam semua  bidang  tidak  hanya  pada  bidang komputer.  Pada  dasarnya  Sistem  pakar  ini dibangun  dimaksudkan  untuk  menggantikan peran dari seorang pakar [4].
Penelitian  diagnosa  penyakit  pada  kulit dengan menggunakan metode Forward
Chaining dilakukan bertujuan
untuk mendeteksi  dini  jenis  dan  perawatan  kulit wajah secara komputerisasi. Hasil dari penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  yang mampu pendeteksian dan menelusuri masalah dimulai dari ada faktornya terlebih dahulu baru dapat disimpulkan masalah apa yang dihadapinya [5].
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian sebelumnya  maka  dalam  penelitian  sistem pakar  ini  menggunakan  metode  Certainty Factor  (CF).  Cara  kerja  metode  Certanty Factor ini adalah dengan menunjukkan ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan. Metode  CF  melakukan  penalaran  layaknya seorang  pakar,  dan  untuk  mendapatkan  nilai kepercayaan.  Proses  perhitungan  metode  CF dilakukan  dengan  menghitung  nilai  perkalian antara  nilai  CF  user  dan  nilai  CF  pakar  dan menghasilkan  nilai  CF  kombinasi.  Nilai  CF kombinasi  tertinggi  yang  menjadi  keputusan akhir dari metode CF.
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan metode  CF  diantaranya  pendeteksi  penyakit THT  [6],  pendiagnosa  penyakit  pada  cabe merah  [7],  mendiagnosa  penyakit  gigi  [8], mendiagnosa penyakit paru-paru [9], mendiagnosa penyakit anak [10], mendiagnosa penyakit tebu [11], dan mendiagnosa penyakit kambing [12].
Terdapat  banyak  jenis  sistem  pakar  yang menggunakan  metode certainty  factor pada sistem pakar penyakit kulit. Beberapa penelitian terkait yang relevan dengan penelitian ini adalah sebagai berikut.
Sistem  pakar  dapat  membantu  pasien supaya tidak menunggu lama untuk mendapatkan perawatan oleh dokter, sehingga dapat  menjadi  alternatif  untuk  mengantisipasi pengobatan  secara  cepat  dan  tepat  [5].  Cara menggunakan aplikasi ini yaitu admin menginputkan  gejala-gejala  yang  akan  di  pilih oleh  user,  kemudian  sistem  akan  mengelola semua  pilihan  user  menggunakan  metode Certainty Factor dan sistem akan mengeluarkan  output  berupa  hasil  diagnosa berupa  jenis  penyakit  dan  solusinya.  Sistem yang dibangun dapat membantu pasien dalam mengetahui  jenis  penyakit  kulit  wajah  yang sedang  diderita  pasien  dan  sesuai  dengan analisa pakar penyakit kulit. Pada penelitian ini aplikasi  yang  digunakan  adalah  Visual  Basic 2010  dan  Microsoft  Access  sebagai  database dari  sistem  pakar  yang  dirancang.  Pada tampilan  menu  utama  terdapat  beberapa menu,  yaitu  file  master,  konsultasi,  laporan dan  keluar,  pada  file  master  terdapat  form
registrasi  pasien.  Pada  penelitian  ini  sistem pakar  yang  dibuat  tidak  diuji  dengan  hasil diagnosa pakar [5].
Penelitian  lain  bertujuan  agar  pengguna atau  pasien  dapat  mendiagnosa  penyakit  kulit yang  diderita  sebelum  melakukan  tindakan lebih  lanjut  ke  dokter  ahli  [13].  Aplikasi  ini menggunakan metode certainty faktor, implementasinya menggunakan bahasa pemprograman  PHP  dan  penyimpanan  data pendukungnya  MySQL.  Pada  aplikasi  ini  akan ditampilkan  gejala-gejala  dari  setiap  penyakit. Hasil  akhir  aplikasi  berupa  jenis  penyakit berdasarkan  inputan  gejala  yang  dipilih.  Dari hasil pengujian yang dilakukan penulis kepada 30  pengguna  atau  pasien  dan  2  dokter spesialis  penyakit  kulit,  setelah  melakukan pencocokan  keluaran  sistem  maka  dokter menyimpulkan  bahwa  73,15%  gejala  yang diinputkan dengan hasil keluaran jenis penyakit pengguna sudah sesuai.
Penelitian  selanjutnya  bertujuan  untuk membantu  para  wanita  dalam  memilih  bedak viva  sesuai  jenis  kulitnya  dengan  cara merancang  aplikasi  sistem  pakar  dalam penentuan  bedak  viva  yang  sesuai  dengan jenis  kulit  [14].  Kesimpulan  dari  penelitian tersebut dengan dilakukannya proses menentuan jenis kulit wajah yang sesuai pada bedak viva dapat mengetahui bedak apa yang sesuai pada jenis kulit tersebut dan dari proses yang  dilakukan  sistem  berdasarkan  jenis  kulit, dan  ciri-ciri  kulit  yang  dimiliki  pasien.  Dari penelitian  ini  ada  keterbatasan  informasi  dari hasil  pengujian seberapa  persen  sistem  pakar akurat  berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan  oleh  dokter  spesialis  yang  terkait atau seorang pakar terkait.
Penelitian  berikutnya  bertujuan  untuk menghasilkan  sebuah  sistem  pakar  diagnosis penyakit  jerawat  di  wajah  dengan  metode certainty factor dan mengetahui tingkat akurasi sistem  pakar  diagnosis  penyakit  jerawat  di wajah  dengan  metode  certainty  factor  [15]. Selain  itu,  sistem  ini  juga  diharapkan  dapat membantu  dokter  untuk  mendiagnosa  pasien dan  dapat  menyimpan  hasil  rekam  medis pasien  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam pemberian treatment selanjutnya. Untuk proses  pengujian  pada  penelitian  ini  penulis melakukan  3  pengujian  yaitu:  uji  whitebox,  uji blackbox,  dan  uji  akurasi  sistem.  Hasil  dari  uji akurasi  sistem  diperoleh  akurasi  penuh sebesar  85%,  akurasi  sebagian  sebesar  15% dan error sebesar 0%.
Sedangkan  penelitian  saat  ini  yang penulis lakukan yaitu bertujuan untuk
membantu  pengguna  mengetahui  jenis  kulit berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialaminya dengan  tujuan  untuk  mengetahui  solusi  untuk perawatan  dan  pantangan  untuk  membantu pasien dalam memilih produk kecantikan.
Terdapat  dua  tahapan  untuk  menentukan certainty factor [16]. Tahap pertama merupakan penentuan certainty factor parallel . Pada  tahap  ini,  certainty  factor  user  dikali dengan  ceritainty  factor  pakar.  Persamaan dapat dilihat pada persamaan (1).
) ( ) ( ) ( Pakar CF User CF Paralel CF   ………… (1)
Tahap kedua merupakan penentuan certainty factor kombinasi. Hasil dari persamaan (1) akan digunakan untuk melakukan penghitungan di persamaan (2). ) 1 ( ) ( 1 n n n n CF CF CF old CF      …………… (2) Nilai certainty factor kombinasi akan didapat setelah  melakukan  persamaan  (2)  secara berulang  sesuai  dengan  banyaknya  indikator masing-masing jenis kulit. Hasil dari persamaan  (2)  akan  digunakan  sebagai hitungan untuk persamaan (3).
) ) ( 1 ( ) ( ) ( 1 1       n n n n old CF CF old CF old CF … (3)

## III.  METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  prosedur dan teknik penelitian. Alur penelitian ditunjukkan sesuai dengan Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Tahapan Awal Penelitian
Tahap  awal  penelitian  dilakukan  dengan merumuskan  masalah,  menentukan  judul, menetapkan  tujuan,  melakukan  studi  literatur, dan mengumpulkan data. Output yang
didapatkan setelah melakukan tahap ini adalah rumusan  masalah,  judul  penelitian,  tujuan penelitian,  tinjauan  pustaka,  dan  data  untuk diolah.

## 3.2  Tahap Pembobotan Sistem Pakar
Tahap  pembuatan  sistem  pakar  dilakukan dengan  analisis  dan  desain,  koding,  serta pengujian.  Analisis  desain  dilakukan  dengan mendeskripsikan  kebutuhan  sistem  pakar, merancang struktur data dan tampilan antarmuka  sistem  pakar,  serta  merancang aturan  penelusuran  diagnosis  sistem  pakar. Koding  dilakukan  dengan  menerjemahkan desain  sistem  pakar  ke  dalam  bahasa pemrograman dan menerapkan aturan menggunakan Certainty  Factor .  Output  yang didapatkan setelah melakukan tahap ini adalah rancangan  struktur  data,  tampilan  antarmuka, rancangan  aturan  diagnosis,  koding,  dan  uji sistem pakar.

## 3.3 Tahap Kesimpulan
Tahap  akhir  penelitian  dilakukan  dengan penarikan  kesimpulan  atas  sistem  pakar  yang telah  dibuat.  Output  yang  didapatkan  setelah melakukan  tahap  ini  adalah  Sistem  Pakar Identifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode Certainty Factor .

## 3.4 Tahap Pengujian
Tahap pengujian dilakukan untuk mengevaluasi sistem secara fungsional. Pengujian  yang  dipilih  adalah  blackbox,  yaitu pengujian  yang  dilakukan  hanya  dengan mengamati  hasil  eksekusi  melaui  data  uji  dan memeriksa fungsional sistem.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penentuan dan Pembobotan Gejala
Untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah, sebelumnya  ditentukan  dahulu  pembobotan dari  gejala  yang  akan  digunakan  sebagai indikator.  Gejala-gejala  tersebut  dipilih  sesuai dengan  keadaan  kulit  wajah  sesuai  dengan jenis  kulit  wajah  yang  dimiliki.  Penentuan gejala terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Daftar Gejala Kode Gejala Gejala G001 Tidak berminyak G002 Segar dan halus G003 Bahan-bahan kosmetik mudah menempel di kulit G004 Terlihat sehat G005 Tidak berjerawat
Kode Gejala Gejala G006 Mudah dalam memilih kosmetik G007 Pori-pori  kulit  besar  terutama  di  area hidung, pipi, dagu G008 Kulit di bagian wajah terlihat mengkilat G009 Sering ditumbuhi jerawat G010 Kulit kelihatan kering sekali G011 Pori-pori halus G012 Tekstur kulit wajah tipis G013 Cepat menampakkan kerutan-kerutan G014 Sebagian kulit kelihatan berminyak G015 Sebagian kulit kelihatan kering G016 Kadang berjerawat G017 Susah mendapat hasil polesan kosmetik yang sempurna G018 Mudah alergi G019 Mudah iritasi dan terluka G020 Kulit mudah terlihat kemerahan
Secara  umum,  terdapat  lima  jenis  kulit wajah,  yaitu  kulit  normal,  kulit  berminyak,  kulit kering,  kulit  kombinasi,  dan  kulit  sensitif. Setiap  jenis  kulit  wajah,  memiliki  gejala masing-masing  serta  bobot  yang  digunakan untuk melakukan penghitungan. Bobot menunjukkan  nilai  kepastian  yang  diberikan oleh pakar seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 . Nilai Kepastian
CF Keterangan 0 Tidak Tahu 0.2 Tidak Yakin 0.4 Agak Yakin 0.6 Cukup Yakin 0.8 Yakin 1 Sangat Yakin
Semakin  besar  bobot  yang  diberikan, semakin  besar  pula  nilai  kepastian  gejala tersebut. Begitu juga sebaliknya, semakin kecil bobot yang diberikan oleh pakar, semakin kecil pula nilai kepastian gejala tersebut.
Pembobotan  gejala  kulit  wajah  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Pembobotan Gejala Kulit Wajah
Jenis Kulit Wajah Kode Gejala Bobot Normal G001 0.8 G002 0.8 G003 0.8 G004 0.8 G005 0.8 G006 0.8 Berminyak G007 0.8 G008 0.8 G009 0.8 Kering G010 0.8
Jenis Kulit Wajah Kode Gejala Bobot G011 0.6 G012 0.6 G013 0.8 Kombinasi G014 0.4 G015 0.6 G016 0.4 G017 0.6 Sensitif G018 0.8 G019 0.8 G020 0.8

## 4.2 Interface Pengguna
Sistem pakar dalam penelitian ini merupakan  sistem  pakar  berbasis  web.  Untuk dapat melakukan proses diagnosa, user harus login  terlebih  dahulu.  Jika  user  belum mempunyai  user  login  dan  password,  maka user bisa memilih menu daftar. Tampilan awal web  identifikasi  jenis  kulit  wajah  dapat  dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Interface Web Sistem Pakar
Setelah  user  berhasil  login,  user  bisa memulai proses konsultasi. Konsultasi dilakukan  dalam  tiga  tahapan:  memilih  gejala, mereview  ulang  gejala,  dan  mendapat  hasil konsultasi.  Untuk  memilih  gejala,  user  harus memberikan  checklist  pada  gejala  yang dialami, kemudian menentukan tingkat keyakinan  dari  tiap  gejala  tersebut.  Halaman konsultasi dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Konsultasi
Tahap  selanjutnya  yaitu  mereview  ulang gejala. User akan diperlihatkan tampilan daftar gejala yang sebelumnya telah dipilih. Halaman review dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Review Gejala
Setelah  user  yakin  dengan  jawaban  yang dipilih,  maka  user  dapat  melanjutkan  proses untuk  mendapatkan  hasil  konsultasi.  Hasil konsultasi akan menunjukkan jenis kulit wajah, keterangan,  skor,  solusi  serta  produk  yang dapat  digunakan  untuk  perawatan.  Dalam penelitian  sebelumnya,  peneliti  terdahulu hanya sekedar mengidentifikasi dan memberikan  solusi  cara  perawatan  tanpa memberi  anjuran  produk  [16].  Padahal,  untuk melakukan perawatan, user harus menggunakan  produk  yang  sesuai  dengan jenis  kulit  wajahnya.  Halaman  hasil  konsultasi dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Hasil Konsultasi

## 4.3 Implementasi Penghitungan
Berikut  merupakan  contoh  implementasi penghitungan untuk mendapatkan hasil identifikasi  jenis  kulit  wajah.  Persamaan  yang digunakan  pada  penghitungan  ini  adalah persamaan (1), persamaan (2), dan persamaan  (3).  Pada  Gambar  6,  pertanyaan pertama  yang  muncul  adalah  kode  gejala G001. User memberikan nilai 0,2, yang berarti tidak  yakin.  Dari  nilai  tersebut,  pertanyaan gejala selanjutnya yang muncul adalah G008.

## Gambar 6. Penghitungan No 1
Berdasarkan Gambar 7, untuk pertanyaan G008,  user  menjawab  0,6  yang  berarti  cukup yakin. Sehingga pertanyaan selanjutnya adalah G009.

## Gambar 7. Penghitungan No 2
Berdasarkan Gambar 8, untuk pertanyaan G009,  user  menjawab  0,4  yang  berarti  agak yakin. Sehingga pertanyaan selanjutnya adalah G016.

## Gambar 8. Penghitungan No 3
Berdasarkan Gambar 9, untuk pertanyaan G016,  user  menjawab  0,8  yang  berarti  yakin. Sehingga  pertanyaan  selanjutnya  adalah G007.

## Gambar 9. Penghitungan No 4
Berdasarkan  Gambar  10,  kesimpulan sudah  bisa  ditarik  karena  salah  satu  dari kelima  jenis  kulit  wajah  telah  menunjukkan skor  di  atas  90%.  Sehingga,  user  tidak  perlu menjawab  pertanyaan  lagi dan  akan  langsung mendapatkan hasil konsultasi.

## 4.4 Pengujian dan Responden
Pengujian  yang  dilakukan  untuk  sistem pakar  identifikasi  jenis  kulit  wajah  ini  adalah dengan menggunakan metode blackbox . Penghitungan  manual  dilakukan  dan  hasilnya dibandingkan  dengan  hasil  konsultasi  sistem. Pengujian  menunjukkan  bahwa  hasil  dari penghitungan  manual  sama  dengan  hasil konsultasi sistem.
Setelah  melakukan  pengujian blackbox , sistem  pakar  identifikasi  jenis  kulit  wajah  diuji coba kepada beberapa responden.
Responden  terdiri  dari  35  orang  wanita, berusia  rentang  15-50  tahun,  dan  sedang melakukan  perawatan  di  klinik  kecantikan  dan didampingi  oleh  dokter  kulit.  Gambar  11 menunjukkan bahwa, 46% responden memiliki kulit  normal,  23%  memiliki  kulit  kering,  8% memiliki  kulit  berminyak,  dan  23%  memiliki kulit sensitif.

## Gambar 11. Diagram Jenis Kulit Wajah
Gambar  12  menunjukkan  bahwa,  91% hasil  konsultasi  sistem  pakar  sesuai  dengan hasil  konsultasi  dokter  klinik  masing-masing responden  dan  9%  hasil  konsultasi  sistem pakar  tidak  sesuai  dengan  hasil  konsultasi dokter klinik masing-masing responden.

## Gambar 12. Diagram Kesesuaian Sistem Pakar
Gambar  13  menunjukkan  bahwa,  untuk kulit  normal,  hasil  sistem  pakar  berjumlah  16 sedangkan  hasil  pakar  berjumlah  13.  Untuk kulit kering, hasil sistem pakar dan hasil pakar berjumlah  8.  Untuk  kulit  berminyak,  hasil sistem  pakar  berjumlah  3  dan  hasil  pakar berjumlah  5.  Untuk  kulit  sensitif,  hasil  sistem pakar berjumlah 8 dan hasil pakar berjumlah 9.

## Gambar 13. Grafik Perbandingan Hasil

## V.  PENUTUP
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  identifikasi jenis  kulit  wajah  sudah  sesuai  dengan  pakar kulit  sebesar  91%.  Sehingga,  sistem  pakar  ini dapat  membantu  user  untuk  mengetahui  jenis kulit wajah supaya dapat melakukan perawatan  yang  sesuai.  Namun,  penelitian  ini masih memiliki banyak kekurangan, antara lain pengujian hanya menggunakan metode blackbox  dan  belum  melakukan  konfirmasi secara  langsung  dengan  dokter  kulit  sebagai pakar.  Oleh  sebab  itu,  pengembangan  pada penelitian berikutnya sangat diharapkan. Pengembangan yang diharapkan pada
penelitian berikutnya adalah pengujian whitebox, konfirmasi lebih lanjut dengan dokter kulit terkait sistem pakar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  J. Tobin,  “Introduction  to  skin  aging,” Journal of Tissue Viability , 2016.
[2]  P.  Zarrintaj et  al. ,  “Can  regenerative medicine  and  nanotechnology  combine  to heal  wounds?  the  search  for  the  ideal wound  dressing,” Nanomedicine ,  vol.  12, no.  19.  Future  Medicine  Ltd.,  pp.  2403 – 2422, 01-Oct-2017.
[3] Y.  J.  Kim  and  K.  H.  Lee,  “Implementation of  an  expert  system  for  fundamental- cosmetics recommendations using prolog,” Journal of Theoretical and Applied Information  Technology ,  vol.  95,  no.  18, pp. 4879 –4887, 2017.
[4]  J. Sundari et al. , “Expert System to Detect Human’s  Skin  Diseases  Using  Forward Chaining  Method  Based  on  Web  Mobile,”
MATEC Web of Conferences , vol. 218, pp.
1 –7, 2018.
[5] F.  Riandari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Kulit  Wajah,” Jurnal  Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 85 –89, 2017.
[6] K.  E.  Setyaputri  and  A.  Fadlil,  “Analisis Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT,” Jurnal Teknik  Elektro ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30 –35,
2018.
[7]  F. Agus, H. E. Wulandari, and I. F. Astuti, “Expert  System  With  Certainty  Factor  For Early  Diagnosis  Of  Red  Chili  Peppers Diseases,” 2017.
[8] J. Arifin, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi  dan  Mulut  Manusia  Menggunakan Knowledge  Base  System  dan  Certainty Factor,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Informatika  ASIA  (JITIKA) ,  vol.  10,  no.  2,
pp. 50 –64, 2016.
[9] K.  Umam,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Certainty  Factor  Berbasis  Android,”
Universitas Muria Kudus, 2015.
[10] L.  Katelia  and  Z.  Budiarso,  “Rancang Bangun  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Balita  Menggunakan  Metode  Certainty Factor Berbasis Web Mobile,” 2018.
[11] I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  Pakar Untuk  Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah dengan Metode Certainty
Factor,”
INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan
Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi ,
vol. 3, no. 2, pp. 159 –177, 2019.
[12] W.  R.  Ferdiansyah,  L.  Muflikhah,  and  S.
Adinugroho,  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Pada  Kambing  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  dan  Certainty Factor,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 2, pp. 451 –458, 2018.
[13] S.  Yastita,  Y.  D.  Lulu,  and  R.  P.  Sari, “Sistem  Pakar  Penyakit  Kulit  Pada Manusia  Menggunakan  Metode  Certainty Factor  Berbasis  Web,” Seminar  Nasional Informatika ,  vol.  2012,  no.  semnasIF,  pp. 54 –61, 2012. [14] Irmawati, “Sistem Pakar Untuk Menentukan Jenis Kulit Yang Sesuai Pada Bedak Viva Dengan Menggunakan
Metode  Certainty  Factor,”  pp.  54–58, 2015.
[15] I. M. A. Wirawan, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit  Jerawat  Di  Wajah  Dengan Metode  Certainty  Factor  Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik Informatika | 97,” Jurnal Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika , vol. 6, no. 2, pp. 96 –106, 2017.
[16] I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  Pakar Untuk  Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi , vol. 3, no. 2, pp. 159 –177, 2019.