SISTEM PAKAR CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS INDIKASI PENYAKIT KATARAK PADA ANAK
Randy Permana 1) , Rini Sovia 2) , Muhammad Reza 3) , dan Hanippa Prima Putra 4)
1234 Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Jl. Raya Lubuk Begalung, Kota Padang , Sumatera Barat, 25221 E-mail: randy_permana@upiyptk.ac.id 1) , rini_sovia@upiyptk.ac.id 2) , Muhammad_Reza@upiyptk.ac.id 3) , hanifprimaputra@gmail.com 4)

## ABSTRAK
Sistem  pakar merupakan  salah  satu  bagian  dari  cabang  ilmu kecerdasan  buatan yang  mengombinasikan  pengalaman  dan mesin  inferensi  untuk  mendapatkan  suatu  pengetahuan.  Dengan  membangun sistem  pakar ,  pengguna  bisa  mendapatkan pengetahuan  yang  bersumber  dari  sistem  sama  seperti  bertemu  dengan  seorang  pakar  yang  sebenarnya.  Terdapat  banyak kasus yang dapat dipecahkan oleh sistem pakar antara lain : kesehatan, pertanian, peternakan, otomotif , eletronik dan masih banyak lagi yang lainnya. Pada penelitian ini sistem pakar menerapkan metode certainty factor atau yang disebut dengan faktor  kepastian,  merupakan  metode  berbentuk metrik untuk  membuktikan  apakah  suatu  fakta  yang  diberikan  pengguna pasti  atau  tidak  dengan  yang  terdapat  di  dalam  sistem  pakar.  Kasus  yang  akan  dipecahkan  oleh  sistem  pakar  ini  adalah pendeteksian  secara  dini  terhadap  penyakit  katarak  yang  rentan  menyerang  bayi  maupun  anak  di  bawah  umur.  Penyakit katarak pada  anak umumnya  disebabkan oleh beberapa hal seperti kelahiran bayi secara prematur, Ibu yang  mengandung mengidap rubella atau toksoplasma ,  dan  juga  termasuk  makanan  yang  dikonsumsi  oleh  ibu  yang  sedang  mengandung. Hasil  dari  Sistem  pakar  ini  akan  menyimpulkan  apakah  seorang  anak  menderita  penyakit  katarak Congenital , Juvenile , Traumatic ataupun tidak  sama sekali berdasarkan gejala  yang dipilih oleh seorang pengguna berdasarkan nilai keyakinan yang dimiliki oleh seorang pengguna.
Kata Kunci : Certainty Factor, Kecerdasan Buatan, Katarak, Sistem Pakar

## 1. PENDAHULUAN
Mata  merupakan  salah  satu  pengindraan  dari  lima panca indra yang dimiliki oleh seorang manusia. Katarak merupakan  penyakit  pada  mata  manusia,  biasanya penyakit  ini  rentan  terjadi  pada  manusia  usia  lanjut (manula).  Semakin  bertambahnya  umur  manusia,  maka protein  yang  membentuk  lensa  mata  akan  menjadi berubah,  sehingga  menyebabkan  berkurangnya  kualitas kandungan  air  yang  terdapat  di  lensa  mata.  Lensa  mata lama  kelamaan  akan  berubah  menjadi  buram  dan menyebabkan  berkurangnya  kemampuan visibilitas seseorang.  Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  katarak tidak  lagi  diderita  pada  usia  lanjut  saja,  namun  katarak mulai  banyak  diderita  oleh  anak  dan  juga  tidak  tertutup kemungkinan  juga  diderita  oleh  bayi.  Menurut  (Irawan, Saerang and Tongku, 2015),  Penyakit Katarak merupakan  penyakit  yang  berkaitan  dengan  gangguan penglihatan  terbanyak  diderita  di  seluruh  penjuru  dunia. Estimasi peningkatan  penderita  penyakit  katarak  yang saat ini sudah mencapai 17 Juta orang, diperkirakan pada tahun  2020  akan  mencapai  jumlah  40  juta  orang  lebih. Sementara  itu  untuk  wilayah  Amerika  Serikat  katarak terjadi  pada  orang  dengan  rata  –  rata  usia  65  sampai  75 tahun  dengan  prevalensi  peningkatan  dimulai  10  % mencapai  50  %  dan  70%  peningkatan  terjadi  untuk mereka yang berusia senja (75 tahun ke atas) .
Terdapat beberapa jenis penyakit katarak berdasarkan penyebab  seperti  (Reisa,  2014)  katarak kongenital merupakan  katarak  yang  muncul  pada  usia  dini  (bayi  di
bawah  satu  tahun)  yang  disebabkan  oleh  bawaan semenjak  dilahirkan,  katarak Juvenile merupakan peningkatan  dari  katarak kongenital yang  terlihat  pada usia di atas satu tahun dan mencapai di bawah lima puluh tahun  dan  katarak Traumatik :  merupakan  katarak  yang disebabkan  oleh  cedera  yang  terjadi  dimata  seperti trauma perforasi (luka  tusuk  atau  tembakan)  ataupun disebabkan  oleh  benda  tumpul  yang  dapat  terlihat beberapa  hari  ataupun  beberapa  tahu  setelah  cedera terjadi.
Sistem  pakar  dapat  diartikan  sebagai  sebuah  sistem yang  didesain  untuk menduplikasi kemampuan  seorang pakar  di  dalam  melakukan  pemecahan  permasalahan berdasarkan input pernyataan  yang  diberikan  ke  dalam sistem  tersebut  (Vlahavas,  2008)  (Anwar dkk.. ,  2016).
Sistem  bekerja  dengan  cara  menerima dialog dari pengguna,  menjawab  pertanyaan  dan  menyelesaikan permasalahan  seperti  layaknya  dilakukan  oleh  tenaga yang  memiliki  kemampuan  di  dalam  bidang  tersebut (Vlahavas,  2008)  (Anwar dkk.. ,  2016.  Jaminan  tingkat kesuksesan  penelusuran  dari  suatu  sistem  pakar  sangat tergantung  kepada  kemampuan  sistem  pakar  dalam menjelaskan  solusi  atas  respons  atau  tanggapan  yang dicapai (Vlahavas, 2008) (Anwar dkk.. , 2016).
Berikut  merupakan  kelebihan  yang  didapatkan  dari menggunakan  sistem  pakar,  diantaranya  meningkatkan produktivitas ,  Sistem  pakar  mampu  membuat  orang awam  bekerja  seperti  seolah  –  olah  adalah  pakar  yang sebenarnya,  meningkatkan  kualitas  dimana  solusi  yang
diberikan  selalu  konsisten,  Memindahkan  kemampuan dan  pengetahuan  seorang  pakar,  dapat  beroperasi dilingkungan  yang  berbahaya,  Memudahkan  akses pengetahuan  seorang  pakar,  meningkatkan  peran  dari penerapan  sistem  komputer,  bisa  bertindak  sebagai media  untuk  pendukung  di  dalam  proses  pelatihan, Penyelesaian  atau  solusi  yang  diberikan  oleh  sistem pakar  akan  lebih  baik  dikarenakan  mengumpulkan pengetahuan  dari  berbagai  pakar  (Sutojo,  mulyanto  and suhartono, 2011).
Metode Certainty  Factor sangat  sesuai  untuk digunakan  pada  sistem  pakar  yang  digunakan  untuk mendiagnosis  sesuatu  yang  belum  pasti,  hal  ini dikarenakan  metode  yang  terdapat  pada Certainty Factor melakukan pembukti sebuah fakta dengan melihat nilai  kepastian  terhadap  fakta  tersebut  (Giarratano,  J.  C. dan  Riley,  2005)  (Wulandari,  2014). Certainty  Factor diharapkan  dapat  mendeteksi  penyakit  yang  diderita berdasarkan  gejala  –  gejala  yang  dirasakan  pasien  dan memberikan  solusi  untuk  menangani  penyakit  yang diderita oleh seorang pasien (Atmojo and Utami, 2017).
Teori Certainty Factor (CF) diusulkan oleh Shortliffe dan  Buchanan  pada  tahun  1975  untuk  mengkombinasi ketidakpastian  pemikiran  ( inexact  reasoning )  seorang pakar (Mevung dkk.. , 2017). Dengan menggunakan teori ini,  maka  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan atau diinputkan oleh user dapat  di  atasi  dengan  baik  (Setyaputri  and Fadlil, 2018).
Certainty  Factor menggunakan  dua  faktor  kepastian yang  bersumber  dari  pakar  dalam  bentuk  aturan  ( rule ) dan  faktor  kepastian  yang  di- input -kan  oleh user berdasarkan  aturan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya oleh  seorang  pakar(Kusrini,  2006).  Pada  sisi  seorang pakar,  faktor  kepastian  merupakan  keyakinan  seorang pakar  terhadap  hubungan antecedent dan konsekuensi . Sementara  itu  pada  sisi  pengguna,  faktor  keyakinan menunjukkan  seberapa  yakin  terhadap antecedent di dalam  sistem pakar (Kusrini, 2006). Keyakinan di dalam Certainty Factor merupakan hipotesisfaktual yang dinilai oleh seorang pakar yang memiliki kompetensi dibidangnya (Agus, Wulandari and Astuti, 2018).
Katarak  pada  anak  dapat  terjadi  sejak  lahir  atau terlihat  segera  setelah lahir  yang disebut dengan katarak kongenital,  katarak  yang  terjadi  pada  tahun  pertama disebut  katarak infantil ,  sedangkan  yang  berkembang selama 12 tahun pertama disebut dengan katarak juvenil (Wahyumi, Amra and others, no date).
Salah  satu  penelitian  terdahulu  dengan  membahas metode  yang  sama  yaitu  sistem  pakar  dengan  metode CertaintyFactor yang  digunakan  sebagai  media  untuk mendiagnosis  penyakit  THT  pada  manusia  (Sutojo, mulyanto  and  suhartono,  2011),  Selain  itu Certainty Factor yang  diteliti  oleh  (Mitra,  Sovia  and  Permana, 2019)  digunakan  sebagai  sistem  untuk  mendeteksi penyakit Kulit pada kucing jenis Persia dimana beberapa jenis  penyakit  yang  memiliki  kesamaan  gejala  dapat diidentifikasi  dengan  baik  melalui  sistem  pakar  ini
(Mevung dkk.. ,  2017)  melakukan  penelitian  dengan menggunakan Certainty  Factor sebagai  sistem  untuk mendeteksi  gangguan  kejiwaan  seperti skizofrenia , bipolar , depresi dan anxiety  disorder .  Sementara  itu Certainty  Factor juga  dapat diaplikasikan untuk mendiagnosis  penyakit  yang  terdapat  pada  tanaman seperti yang dilakukan oleh (Arifin, Slamin and Retnani, 2017),  dimana Certainty  factor dimanfaatkan  untuk mengetahui  penyakit  dan  gangguan  hama  yang  terdapat pada tanaman tembakau.

## 2. RUANG LINGKUP
Terdapat  beberapa  cakupan  di  dalam    penelitian seperti yang dijabarkan di bawah ini.

## 2.1 Cakupan Permasalahan
1.  Bagaimana  mengetahui  gejala  awal  terjadinya katarak pada anak?
2.  Bagaimana  cara  penanggulangan  katarak  pada  anak dan dampak buruk terhadap organ lainnya ?
3.  Bagaimana  cara  pencarian  solusi  terhadap  penderita katarak dan masyarakat?

## 2.2 Batasan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  perlu  memberikan batasan  masalah  yang  membahas  tentang  katarak  pada anak  yaitu  katarak  Kongenital,  Juvenil  dan  Traumatik dengan  metode certainty  factor ,  mulai  dari  mengetahui gejala awal, penanganannya, pengobatannya.

## 2.3 Rencana Hasil Penelitian
Berdasarkan  cakupan  permasalahan  di  atas  dapat ditarik beberapa rencana dari penelitian:
1.  Dengan  mengetahui  gejala  awal  penyakit  katarak pada  anak,  diharapkan  masyarakat  lebih  peduli terhadap  kesehatan  mata,  terutama  pada  orang  tua anak terhadap kesehatan mata anaknya.
2.  Dengan  mengetahui  gejala  awal  tersebut,  diharapkan penderita katarak Congenital , Juvenile dan Traumatik mendapatkan penanganan serius serta penanggulangannya.
3.  Dengan  adanya  pencarian  solusi  diharapkan  mampu memberikan  dampak  positif  bagi  penderita  katarak dan masyarakat banyak.

## 3. BAHAN DAN METODE
Dua  faktor  terpenting  dari  sebuah  sistem  pakar terletak  pada  pemilihan  data  yang  sesuai  untuk kebutuhan  analis  sistem  pakar  dan  juga  metode  yang sesuai  dengan  kasus  yang  akan  diselesaikan  oleh  sistem tersebut.

## 3.1 Persiapan Data.
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari seorang pakar yang memiliki profesi sebagai dokter penyakit mata pada salah satu rumah sakit swasta di Kota Padang  yaitu  dr.  Naima  Lassie,  S.pM.  Berikut
merupakan  jenis  dan  gejala  penyakit  katarak  yang diperoleh dari pakar tersebut.
1. Data Jenis-jenis Penyakit Katarak Pada Anak
Penyakit  katarak  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa bagian  berdasarkan  kejadiannya,  antara  lain:  katarak yang merupakan pembawaan semenjak lahir ( kongenital ),  katarak  yang  terbentuk  di  usia  dini ( Juvenil ),  dan  katarak  yang  terbentuk  karena terjadinya  trauma  di  mata  atau  disebut  ( Taumatik ). Berikut  merupakan  penjelasan  dari  masing–masing penyakit Katarak.

## Tabel 1. Jenis-Jenis Penyakit Katarak Pada Anak
Kode penyakit Nama penyakit Keterangan P001 Kongenital Merupakan masalah mata menjadi keruh  yang  terjadi  sejak  lahir, lensa mata berperan untuk memfokuskan cahaya yang masuk ke  dalam  mata  menuju  retina, sehingga  dengan  begitu  mata dapat  menangkap  gambar  dengan jelas. Namun pada seseorang yang menderita  katarak,  sinar  yang masuk  ke  matanya  akan  tersebar pada  saat  melewati  lensa  mata yang  keruh  dan  menyebabkan gambar  yang  diterima  mata  tidak jelas atau kabur dan terdistorsi. P002 Juvenil Merupakan  katarak  lembek  yang terdapat  pada  manusia,  pada  usia muda  dan  mulai  terbentuknya pada  usia  tiga  bulan  sampai sembilan tahun. P003 Traumatik Merupakan  katarak  yang  muncul sebagai  akibat  cedera  pada  mata yang  dapat  diakibatkan  benturan benda  tumpul  ataupun  trauma perforasi  yang  terlihat  sesudah beberapa  hari  ataupun  beberapa tahun.
2. Data Gejala Penyakit Katarak
Penyakit Katarak memiliki beberapa gejala fisik yang dapat  dirasakan  oleh  seorang  penderita,  namun  tidak semua gejala akan dirasakan oleh seorang penderita. Pada Tabel 2. gejala – gejala tersebut dikelompokkan berdasarkan  jenis  penyakitnya  dan  diberikan  kode gejala  untuk  mengidentifikasi  setiap  gejala  yang terdapat pada penyakit katarak.

## Tabel 2. Data Gejala-Gejala Penyakit Katarak
Kode gejala Nama Gejala Jenis Penyakit G001 Keturunan atau Genetik Kongenital G002 Infeksi selama kehamilan (rubella, simplex virus herpes, omegalovirus, cacar, dan toksoplasmosis) G003 Reaksi obat G004 Trauma mata
G005 Diabetes G006 Toxocariasis (infeksi parasit yang menginfeksi mata) G007 Galatosemia (kekurangan enzim) G008 Berawan dilensa G009 Gerakan mata yang tidak biasa (Nytagmus) G010 Bola mata bergoyang-goyang atau juling G011 Pandangan kabur Juvenil G012 Silau G013 Perubahan daya lihat warna G014 Penurunan ketajaman penglihatan G015 Diplopia monocular (penglihatan ganda pada satu mata) G016 Luka memar area mata (benda tumpul) Traumatik G017 Luka perforasi (benda tajam) G018 Radiasi sinar G019 Zat kimia G020 Sensivitas kontras

## 3.2 Metode analisis Certainty Factor
Certainty  Factor menggunakan  beberapa  ungkapan seperti:  mungkin,  kemungkinan  besar,  hampir  pasti untuk  mengakomodasi  tingkat  keyakinan  seorang  pakar di dalam melakukan analisa terhadap suatu permasalahan (Setyaputri and Fadlil, 2018).
Formulasi Certainty Factor pada (1) (2).
CF (Rule) = MB(H , E) – MD(H, E)
MB(H, E)= {  (max[P(H | E), P(H)]  – P(H)) /  (max[1, 0] – P(H)) ……….(1) MD(H,  E)=  {  (min[P(H  |  E),  P(H)]  –  P(H))  /  (min[1, 0] – P(H)) ………..(2)
Dimana (1) (2). CF( Rule )= faktor kepastian MB(H,  E)  = measure  of  belife (ukuran  kepercayaan) terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara o dan 1).
MD(H, E)= measure of disbelife (ukuran ketidakpastian)  terhadap evidence H,  jika  diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
P(H) = probabilitas kebenaran hipotesis H P(H | E) = probabilitas bahwa H benar karena fakta E
4. PEMBAHASAN
Analisis certainty factor Merupakan proses perhitungan, dimana dapat dilihat sebagai berikut :
4.1 Rule – Rule Sistem Pakar Penyakit Katarak. Rule sebuah  teknik  representasi  pengetahuan  sintak rule IF  E  ( Evidence yang  ada) Then H  (Hipotesa  atau kesimpulan yang dihasilkan).
R1  = IF Keturunan  atau  genetik AND Infeksi  selama kehamilan AND Reaksi obat AND Trauma mata THEN Penyakit = Katarak Kongenital ( CF= 0.80 )
R2  = IF Galatosemia AND Gerakan  mata  yang  tidak biasa AND Bola  mata  bergoyang-goyang  atau  juling AND Toxocariasis THEN Penyakit  =  Katarak Kongenital ( CF= 0.75 )
R3  = IF Keturunan  atau  genetik AND Diabetes AND Reaksi  obat AND Berawan  di  lensa THEN Penyakit  = Katarak Kongenital (CF= 0.80)
R4  = IF Pandangan  kabur AND Silau AND Perubahan daya  lihat  warna THEN Penyakit  =  Katarak  Juvenil (CF= 0.80)
R5  = IF Penurunan  ketajaman  penglihatan AND
Diplopia  monokular AND Silau THEN Penyakit  = Katarak Juvenil (CF= 0.65)
R6  = IF Luka  memar  area  mata  (benda  tumpul) AND Luka  perforasi  (benda  tajam) AND Radiasi  sinar AND Zat  kimia THEN Penyakit  =  Katark  Traumatik (CF= 0.80)
R7  = IF Luka  perforasi  (benda  tajam) AND Sensivitas kontras AND Penurunan  ketajaman  penglihatan AND Silau THEN Penyakit = Katarak Traumatik (CF= 0.65)
R8  = IF Radiasi  sinar AND Luka  memar  area  mata (benda  tumpul) AND Zat  kimia AND Silau THEN penyakit = Katarak Traumatik (CF= 0.70)
Simulasi  Dialog user dengan  sistem  Pakar merupakan dialog antara user dengan sistem pakar untuk mengetahui keluhan  yang  sedang  dialami  oleh  penderita  atau  orang tua anak.
SP: ”Apakah  keturunan  anda  ada  mengalami  penyakit yang sama (katarak) (Nilai kepastian [0-1])”? User :” Ya, CF = (0.4) “ SP : ”Apakah  anda  mengalami  infeksi  selama kehamilan (Nilai kepastian [0-1]”?
User :” Ya, CF = (0.8) “ SP : ”Apakah  anak  anda  pernah  mengalami  reaksi obat (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF =(0.4) “ SP : ”Apakah  anak  anda  pernah  mengalami  trauma pada mata (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Tidak “ SP : ”Apakah  anda  mengalami  penyakit  diabetes (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.8) “ SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  Toxocariasis (infeksi parasit mata) (Nilai kepastian [0-1]) “? User :” YA, CF = (0.4) “ SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  Galatosemia
(kekurangan enzim) (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.4) “ SP : ”Apakah  mata  anak  anda  mengalami  berawan dilensa (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.8) “
SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  Nygtamus (gerakan  mata  yang  tidak  biasa)  (Nilai  kepastian  [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.4) “ SP : ”Apakah bola mata anak anda bergoyang-goyang atau juling bila dibuka (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.4) “ SP : ”Apakah anak anda mengalami pandangan kabur (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.8) “ SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  silau  (Nilai kepastian [0-1]) “?
User :” Ya, CF = (0.8) “ SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  perubahan  daya lihat jika melihat warna (Nilai kepastian [0-1]) “?
User : ”Ya, CF = (0.6)“
SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  penurunan ketajaman penglihatan (Nilai kepastian [0-1]) “?
User : ”Ya, CF = (0.4)“
SP : ”Apakah  anak  anda  mengalami  diplopia monocular  (penglihatan  ganda  pada  satu  mata)  (Nilai kepastian [0-1]) “?
User : ”Ya, CF = (0.6) “ SP : ”Apakah  anak  anda  pernah  luka  memar  terkena benda tumpul pada area mata (Nilai kepastian [0-1]) “? User : ”Ya, CF = (0.8)“
SP : ”Apakah  anak  anda  pernah  mengalami  luka perforasi atau terkena benda tajam pada area mata (Nilai kepastian [0-1]) “?
User : ”Tidak “
SP : ”Apakah  anak  anda  pernah  terkena  radiasi  sinar (Nilai kepastian [0-1]) “?
User : ”Ya CF = (0.4)“ SP : ”Apakah  anak  anda  pernah  terkena  zat  kimia pada area mata (Nilai kepastian [0-1]) “?
User
: ”Ya, CF = (0.4) “
SP : ”Apakah anak anda mengalami sensivitas kontras saat  menonton  televisi  atau  laptop  (Nilai  kepastian  [0- 1])“?
User : ”Ya, CF = (0.4)“.
4.2 Proses Rule Dari Penyakit
Proses rule mengacu  pada  pohon  keputusan  yang akan  dibuat,  berikut  terdapat  beberapa rule untuk pengetahuan  mengenai  gangguan  dan  masalah  yang terjadi  pada  penyakit  katarak  pada  anak,  proses rule tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Proses Rule Dari Penyakit Rule Keterangan Rule 1 IF G001 (CF= 0.4) AND G002 (CF= 0.8) AND G003  (CF=  0.4)  AND  G004  THEN  P01  (CF= 0.80) Rule 2 IF G007 (CF= 0.4) AND G009 (CF= 0.4) AND G010  (CF=  0.4) AND G006  (CF=  0.4) THEN
P01 (CF= 0.75)
Rule 3 IF G001 (CF= 0.4) AND G005 (CF= 0.8) AND G003  (CF=  0.4) AND G008  (CF=  0.8) THEN P01 (CF= 0.80)
Rule 4 IF G011 (CF= 0.8) AND G012 (CF= 0.8) AND G013 (CF= 0.6) THEN P02 (CF= 0.80) Rule 5 IF G014 (CF= 0.4) AND G015 (CF=0.6) AND G012 (CF= 0.8) THEN P02 (CF= 0.65) Rule 6 IF G016  (CF=  0.8) AND G017 AND G018 (CF=  0.4) AND G019  (CF=  0.4) THEN P03 (CF= 0.80)
Rule 7 IF G017 AND G020  (CF=  0.4) AND G014 (CF=  0.8) AND G012  (CF=  0.8) THEN P03 (CF= 0.65)
Rule 8 IF G018 (CF= 0.4) AND G016 (CF= 0.8) AND G019  (CF=  0.4) AND G012  (CF=  0.8) THEN P03 (CF= 0.70)
Dari rule pada  tabel  3.  berdasarkan  hasil  diskusi sistem  terhadap  penderita  maka  didapatkan  fakta  baru dari setiap gejala seperti rangkuman dari tabel 4.

## Tabel 4. Fakta Baru
Gejala CF Keturunan atau Genetik Evidence CF = 0.4 Infeksi  selama  kehamilan  (rubella,  simplex virus  herpes,  cytomegalovirus,  cacar,  dan toksoplasmosis) Evidence CF = 0.8 Reaksi obat Evidence CF = 0.4 Trauma mata Diabetes Evidence CF = 0.8 Toxocariasis (infeksi parasit yang menginfeksi mata) Evidence CF = 0.4 Galatosemia (kekurangan enzim) Evidence CF = 0.4 Berawan di lensa Evidence CF = 0.8 Gerakan mata yang tidak biasa (Nytagmus) Evidence CF = 0.4 Bola mata bergoyang-goyang atau juling Evidence CF = 0.4 Pandangan kabur Evidence CF = 0.8 Silau Evidence CF = 0.8 Perubahan daya lihat warna Evidence CF = 0.6 Penurunan ketajaman penglihatan Evidence CF = 0.4 Diplopia  monocular  (penglihatan  ganda pada satu mata) Evidence CF = 0.6 Luka memar area mata (benda tumpul) Evidence
CF = 0.8 Luka perforasi (benda tajam) Radiasi sinar Evidence CF = 0.4 Zat kimia Evidence CF = 0.4 Sensivitas kontras Evidence CF = 0.4
Langkah  berikutnya  dilakukan  perhitungan  terhadap nilai eviden yang didapatkan dari user tersebut.
R1 = Tidak dieksekusi karena eviden TIDAK
R2 = IF Galatosemia AND Gerakan  mata  yang  tidak biasa AND Bola  mata  bergoyang-goyang  atau  juling AND Toxocariasis THEN Penyakit  =  Katarak Kongenital (CF = 0,75).
CF  2  =  ( Galatosemia,  Gerakan  mata  yang  tidak  biasa, Bola mata bergoyang-goyang atau juling, Toxocariasis)
= MIN (0,4; 0,4; 0,4; 0,4) * 0,75 = 0,4 * 0,75
= 0,3
Fakta baru : Penyakit Katarak Kongenital   dengan nilai hipotesa = 0,3
R3 = IF Keturunan  atau  genetik AND Diabetes AND Reaksi  obat AND Berawan  di  lensa THEN Penyakit  = Katarak Kongenital (CF = 0,80)
CF  3  =( Keturunan  atau  genetik , Diabetes , Reaksi  obat , Berawan di lensa)
= MIN (0,4; 0,8; 0,4; 0,8) * 0,80
= 0,4 * 0,80
= 0,32
Fakta baru : Penyakit katarak kongenital dengan nilai hipotesa = 0,32
R4 = IF Pandangan  kabur AND Silau AND Perubahan daya lihat warna THEN Penyakit = Katarak Juvenil (CF = 0,80)
CF  4  =  ( Pandangan  kabur , Silau , Perubahan  daya  lihat warna) = MIN (0,8; 0,8; 0,6) * 0,80
= 0,6 * 0,80
= 0,48
Fakta  baru  : Penyakit  katarak  Juvenil  dengan  nilai hipotesa = 0,48
R5 = IF Penurunan  ketajaman  penglihatan AND Diplopia  monokular AND Silau THEN Penyakit  = Katarak Juvenil (CF = 0,65)
CF  5 =  (Penurunan  ketajaman  penglihatan , Diplopia monocular , Silau)
= MIN (0,4; 0,6; 0,8)* 0,65
= 0,4 * 0,65
= 0,26
Fakta  baru  : Penyakit  katarak  Juvenil  dengan  nilai hipotesa = 0,26
R6 = Tidak dieksekusi karena eviden TIDAK FAKTA
R7 = Tidak dieksekusi karena eviden TIDAK FAKTA
R8 = IF Radiasi  sinar AND Luka  memar  area  mata (benda  tumpul) AND Zat  kimia AND Silau THEN penyakit = Katarak Traumatik (CF = 0,70)
CF  8 =  (Radiasi  sinar,  Luka  memar  area  mata  (benda tumpul) , Zat kimia , Silau) = MIN (0,4; 0,8; 0,4; 0,8) * 0,70 = 0,4 * 0,70 =0,28
Fakta baru : Penyakit katarak Traumatik   dengan nilai hipotesa = 0,28
Karena R2 dan R3 memiliki  hipotesa  yang  sama  maka R2 dan R3 digabung : CF 2 = 0,3 CF 3 = 0,32 CF gabungan1 (CF2, CF3) = CF2 + CF3 * (1 – CF2)
= 0,3 + 0,32 * (1 – 0,3) = 0,3 + 0,32 * 0,7
= 0.434
CF gabung R2 dan R3 = 0.434
Karena R4 dan R5 memiliki  hipotesa  yang  sama  maka R4 dan R5 digabung.
CF 4 = 0,48
CF 5 = 0,26 CF gabungan1 (CF4, CF5) = CF4 + CF5 * (1 – CF4) = 0,48 + 0,26 * (1 – 0,48) = 0,48 + 0,26 * 0,52 = 0.3848 CF gabung R4 dan R5 = 0.3848
Jadi CF gabungan = Kongenital = 0,434 = 43.4 % CF gabungan = Juvenil = 0,3848 = 38.48 % CF = Traumatik = 0.28 = 28 %
Jadi  penyakit  katarak  yang  dimiliki  oleh user adalah Katarak  Kongenital dengan  Nilai  kepastian  ( Certainty Factor ) = 43.4%.
5. KESIMPULAN
Sistem  Pakar dapat  digunakan  sebagai  alternatif  di dalam  melakukan  diagnosa  penyakit  katarak  dengan memasukkan  nilai  –  nilai  kepastian certainty  factor
terhadap  gejala  yang  dirasakan  oleh  pengguna.  Nilai tersebut  merupakan  nilai numeric yang  telah  diubah menjadi  nilai  linguistik  sehingga  dapat  dipahami  oleh pengguna pada umumnya.
Sistem  pakar  yang  dihasilkan  dapat  menyimpulkan dalam  bentuk  persentase  kemungkinan  penyakit  katarak yang diderita, serta memberikan solusi terhadap penyakit yang diderita oleh seorang pengguna.

## 6. SARAN
Peneliti  menyadari  masih  banyak  kekurangan  di dalam  melakukan  penelitian  ini.  Salah  satu  yang  harus diperhatikan  adalah  penggunaan  platform  berbasis  web yang belum ramah terhadap teknologi mobile (Smartphone ),  sehingga  dapat  mengurangi  minat  dari pengguna  untuk  menggunakan  sistem  pakar  ini.  Untuk pengembangan  berikutnya  diharapkan  sistem  memiliki kemampuan multiplatform sehingga  penggunaan  sistem pakar dapat lebih dioptimalkan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Agus, F., Wulandari, H. E. and Astuti, I. F. 2018. Expert System  With  Certainty  Factor  For  Early  Diagnosis Of Red Chili Peppers Diseases, Journal of Applied Intelligent System , 2(2), pp. 52–66. doi: 10.33633/jais.v2i2.1455.
Anwar,  K. dkk.. 2016.  Kalkulasi  Bantuan  Korban Bencana  Alam  Menggunakan  Sistem  Pakar  (  Help Victims  Of  Natural  Disasters  Calculation  Using Expert System ), Juita , IV, pp. 17–21. Arifin,  M.,  Slamin,  S.  and  Retnani,  W.  E.  Y.  2017. Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Untuk  Sistem Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Pada Tanaman  Tembakau, Berkala  Sainstek , 5(1), p. 21. doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
Atmojo,  S.  and  Utami,  R.  2017.  Web  Sistem  Pakar Pendiagnosa  Penyakit  Anak  Umum  dan  HFMD menggunakan  Certainty  Factor, Jurnal  Ilmiah Edutic , 3(2), pp. 83–90. Wulandari, F., & Yuliandri, I. 2014. Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , 11(2), pp. 305–313. Giarratano, J. C. dan Riley, G. D. 2005. Expert Systems Principles  and  Programming  Fourth  Edition,
Boston, Massachusetts: Thomson Course
Technology , pp. 167–173.
Irawan, G. M., Saerang, J. and Tongku, Y. 2015. Katarak Pada  Anak  Di  Poliklinik  Mata  Blu  Prof.  Dr.  R.  D. Kandou  Manado  Periode  Januari  2011  -  Desember 2013, Jurnal e-Clinic , 3(April), pp. 2013–2016. Kusrini, K. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi . Mevung,  F.  I. dkk.. 2017.  Diagnosis  Penyakit  Kejiwaan Menggunakan  Metode  Certainty  Factor, Prosiding Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi , 2(1), pp. 374–380.
Mitra,  N.  N.,  Sovia,  R.  and  Permana,  R.  2019.  Sistem Pakar  Mendiagnosis  Penyakit  Kulit  Pada  Kucing
Jenis Persia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis  Web,  in Seminar  Nasional  Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) . Reisa,  R.  2014. Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit Mata, Sistem Informasi , 2(2), pp. 30–35.
Setyaputri,  K.  E.  and  Fadlil,  A.  2018.  Analisis  Metode Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  THT, Scientific  Journal  of  Informatics (SJI) UNNES , 10(1), pp. 30–35. Sutojo,  T.,  mulyanto,  E.  and  suhartono,  V.  2011. Kecerdasan buatan . Andi Offset. Vlahavas,  I.  2008. Artificial  intelligence  for  advanced problem solving techniques . IGI Global.
Wahyumi,  I.,  Amra,  A.  A.  and  others  (no  date) Prevalensi  katarak  pada  anak  di  RSUP  H.  Adam Malik  Medan  tahun  2012, Majalah  Kedokteran Nusantara The Journal Of Medical School , 46(1).