## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT LIDAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID
1 Rifqi Ananda, 2 Fauziah 1,2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Kec. Ps. Minggu,
Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12520
1 rfqananda@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Manusia tidak hanya perlu menjaga kebersihan gigi dan gusi, tetapi juga perlu memperhatikan organ  lain  di  dalam  rongga  mulut  seperti  lidah.  Sangat  penting  untuk  menjaga  kondisi  lidah agar  tetap  bersih  dan  sehat  karena  kondisi  lidah  seseorang  bisa  menjadi  indikator  adanya suatu  penyakit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat mendiagnosis awal penyakit pada lidah agar dapat memudahkan masyarakat untuk mengenali penyakit  apa  saja  yang  dapat  menyerang  lidah.  Aplikasi  berbasis  android  ini  dibuat menggunakan  metode  Certainty  Factor  (CF)  dan  Forward  Chaining  (FC).  Forward  Chaining dipakai guna menguji semua faktor yang dimasukkan melalui aturan yang ditempatkan dalam suatu  sistem  sampai  bisa  ditarik  suatu  kesimpulan.  Sementara  itu  algoritma  certainty  factor dipakai  guna  menghitung  jumlah  persentase  tingkat  kepercayaan  berdasarkan  hasil  metode forward chaining. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa Kotlin dan Android Studio sebagai IDE-nya. Pada hasil pengujian yang dilakukan terdapat 300 data dengan kesimpulan yang  ditemukan  yaitu  terdapat  65.99999999%  user  memiliki  keterangan  tingkat  kepercayaan kemungkinan  besar,  26%  user  memiliki  keterangan  tingkat  kepercayaan  kemungkinan,  dan 7.999999999%  user  memiliki  keterangan  tingkat  kepercayaan  kemungkinan  kecil  atau  sedikit kemungkinan.
Kata Kunci : android, certainty factor, deteksi penyakit lidah,  forward chaining, sistem pakar

## Abstract
Humans  not  only  need  to  keep  their  teeth  and  gums  clean,  but  also  need  to  pay  attention  to other organs in the oral cavity such as the tongue. It is very important to keep the tongue in a clean and healthy condition because the condition of a person's tongue can be an indicator of disease. This study aims to create a system that can diagnose early tongue disease in order to make it easier for the public to recognize any diseases that can attack the tongue by using this application that has been made. This android-based application is designed with the Certainty Factor  (CF)  and  Forward  Chaining  (FC)  methods.  Forward  Chaining  is  used  to  test  all  the factors that are entered through the rules placed in a system until a conclusion can be drawn. Meanwhile, the certainty factor algorithm is used to calculate the number of percentage levels of  confidence  based  on  the  results  of  the  forward  chaining  method.  This  application  is developed  using  Kotlin  language  and  Android  Studio  as  its  IDE.  In  the  results  of  the  tests carried out there are 300 data with the conclusions found that there are 65.99999999% of users who have a high probability of confidence level, 26% of users who have a probable confidence level  of  information,  and  7.999999999%  of  users  who  have  a  low  or  little  probability  of confidence level.
Keywords : android, certainty factor, forward chaining, expert systems, tongue disease detection

## PENDAHULUAN
Manusia  tidak  hanya  perlu  menjaga kebersihan  gigi  dan  gusi,  tetapi  juga  perlu memperhatikan  organ  lain  di  dalam  rongga mulut  seperti  lidah.  Lidah  adalah  organ  otot yang  kuat  yang  memberikan  tekanan  pada interval  yang  sering  pada  siang  dan  malam hari,  melakukan  berbagai  fungsi,  seperti pengunyahan,  menelan,  dan  fonasi[1].  Salah satu  fungsi  dari  lidah  adalah  sebagai  alat pengecap.  Hal  ini  disebabkan  permukaan lidah  dilapisi  dengan  papila  yang  mengandung sel gustatorik yang mengekspresikan berbagai reseptor  rasa[2].  Selain  itu  lidah  memiliki fungsi  penting  yang  mendukung  proses menelan,  mengunyah,  dan  berbicara.  Kondisi lidah seseorang bisa menjadi indikator adanya penyakit  karena  karakteristik  lidah,  seperti bentuk dan warna lidah, dapat mencerminkan status  kesehatan  internal  tubuh  dan  tingkat keparahan  atau  perkembangan  penyakit[3]. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  edukasi  terkait penyakit apa saja yang dapat menyerang lidah agar  masyarakat  lebih  memahami  dengan mengetahui  definisinya  serta  gejala-gejala yang  timbul.  Agar  dapat  mengetahui  secara tepat dan benar jenis penyakit apa yang dapat menyerang  lidah,  diperlukan  seorang  pakar atau  dokter  spesialis  penyakit  mulut.  Akan tetapi jumlah dokter spesialis mulut yang ada di Indonesia sangatlah terbatas. Dari permasalahan tersebut, dibuatkan suatu sistem yang  dapat  melakukan  diagnosis  awal terhadap  penyakit  lidah  serta  memberi
informasi terkait detail penyakit tersebut pada masyarakat umum.
Terdapat sejumlah penelitian sebelumnya dimana  penelitian  tersebut  juga  berhubungan mengenai penyakit lidah  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certanty  Factor . Salah  satunya  merupakan  penelitian  yang dilakukan  pada  tahun  2020.  Penelitian  ter- sebut  bertujuan  untuk  membantu  masyarakat menemukan  gejala  awal  kanker  lidah  dan menggunakan metode Certainty Factor untuk mencari solusi penanganan kanker lidah. Pada penelitian  tersebut,  dilakukan  pencocokan pemilihan  gejala  pasien  dengan  aturan kemudian  didapatkan  nilai CF  untuk  masing- masing gejala yang ada. Setelah nilai tersebut didapatkan,  maka  CF  akhir  akan  dihitung berdasarkan  gejala  yang  dialami  oleh  user. Penelitian yang menggunakan metode Certainty Factor untuk  mendiagnosis  level  stadium kanker  lidah  ini  mendapatkan  keterangan persentase  tingat  keyakinan  sebesar  98% dengan  status  penyakit  adalah  Kanker  Lidah Stadium III[4].
Penelitian  kedua  dilakukan  pada  tahun 2020.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa pengujian  berdasarkan  kondisi  lidah  yang dimasukan  ke  sistem.  Penelitian  ini  meng- gunakan  metode Forward  Chaining .  Semua sampel kondisi lidah pada pengujian ini telah dimasukan  ke  dalam  sistem  untuk  kemudian dilakukan  penelusuran.  Hasil  penelusuran pertama  menunjukkan  bahwa user menderita kondisi syndrome panas.  Lalu  penelusuran kedua  menunjukkan user menderita  kondisi
syndrome  dingin.  Hasil  dari  dua  penelusuran tersebut  cocok  dengan  data  uji/sampel  yang ada.  Begitu  pun  juga  dengan  tiga  pengujian terakhir  yang  hasilnya  sesuai  dengan  data  uji masing-masing sampel[5].
Penelitian  ketiga  dilakukan  pada  tahun 2020  yang  menggunakan  metode forward chaining. Pada penelitian ini disajikan sebuah aplikasi  yang  berguna  untuk  mendiagnosis penyakit  Stomatitis.  Aplikasi  yang  dibuat  ini mempunyai  fitur  diagnosis,  rekomendasi  dan pengobatan  kepada  pasien  berdasarkan  basis pengetahuan  sistem  pakar  dan  data  yang dikumpulkan  dari  pasien.  Sistem  pakar  ini menghemat  waktu  dan  tenaga  pasien  dengan memungkinkan pasien mendiagnosis Stomatitis dengan  lebih  akurat  dan  cepat  dibandingkan dengan  cara  diagnosis  secara  tradisional. Aplikasi  yang  dibuat  ini  tidak  memerlukan pelatihan intensif untuk dapat digunakan yang artinya  aplikasi  yang  dibuat  ini  mudah  untuk dioperasikan.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga mempunyai  tampilan  user  interface  yang ramah  untuk  digunakan  oleh  user.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  kepuasan  mahasiswa kedokteran  yang  menguji  sistem  pakar  ini. Mereka  puas  dengan  kinerja,  efisiensi, akurasi, keandalan, antarmuka pengguna, dan kemudahan penggunaan sistem pakar ini[6].
Selanjutnya  pada  penelitian  keempat menggunakan  metode  Teorema  Bayes  pada tahun  2020.  Penelitian  ini  menggunakan perhitungan  teorema  bayes  dimana  nilai kemungkinan suatu penyakit melalui satu atau banyaknya  penyakit  yang  tersedia.  Peluang
suatu  gejala  dilihat  berdasarkan  total  gejala spesifik pada satu atau seluruh penyakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai penyakit tertinggi dari diagnosis penyakit rongga mulut adalah Lichen Planus atau P1 dengan proporsi 59,637%[7].
Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun 2021.  Melalui  penelitian  yang  dilakukan  ini dikembangkan  sistem  pakar  untuk  men- diagnosis  kanker  mulut  yang  dapat  men- diagnosis berdasarkan gejala yang dipilih oleh pengguna dan kemudian menghasilkan penyakit  dan  solusi.  Sistem  pakar  yang dikembangkan  menggunakan  metode  Certainty Factor (CF). Dimana CF dapat menyelesaikan ketidakpastian melalui cara memberikan nilai level  kepercayaan  dari  para  ahli  dan  juga pengguna.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan menunjukkan bahwa keakuratan sistem pakar yang  dikembangkan  adalah  87%,  sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik[8].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  agar bisa  membuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat mendiagnosis  awal  penyakit  pada  lidah  yang dapat memudahkan masyarakat untuk mengenali  penyakit  apa  saja  yang  dapat menyerang  lidah,  maka  perlu  menggunakan dua metode. Metode pertama adalah Forward Chaining  (FC)  dimana  metode  ini  meng- gunakan  suatu  teknik  berdasarkan  suatu gejala  yang  telah  ditemukan,  setelah  itu gejala-gejala tersebut dicocokan menggunakan aturan  atau  basis  pengetahuan  yang  sudah dimiliki[9].  Kedua  adalah  Certainty  Factor (CF)  yang  merupakan  metode  yang  mem-
presentasikan keyakinan pada suatu hipotesis, fakta,  maupun  kejadian  mengikuti  suatu gejala  yang  ada  maupun  penilaian  dari seorang  pakar[10].  Pemilihan  studi  kasus mengenai  penyakit  lidah  ini  dikarenakan kurangnya  pengetahuan  masyarakat  terkait penyakit  lidah  serta  sedikitnya  jumlah  dokter spesialis  mulut  yang  ada  di  Indonesia. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat dalam  mendeteksi serta  memahami penyakit  lidah  yang  diderita  melalui  aplikasi sistem pakar diagnosis awal penyakit lidah.

## METODE PENELITIAN
Rancangan  penelitian  pada  Gambar  1 yang  menyajikan  langkah-langkah  yang dilalui  dalam  metode  studi  sehingga  proses penelitian ini dapat berlangsung dengan baik. Tahap  pertama  dimulai  dengan  pengumpulan semua  data  yang  diperlukan  mulai  dari  nama penyakit,  gejala,  serta  nilai  pakar  dari  dokter spesialis  penyakit  mulut.  Setelah  tahap pengumpulan  data,  tahap  berikutnya  dengan menerapkan  kedua  metode  yang  telah  dipilih sebelumnya  (forward  chaining  &  certainty factor) guna mengetahui kesimpulan pada tiap gejala yang sudah ada serta dapat mengetahui nilai  CF  hasil  dari  hasil  perhitungan  yang telah  diterapkan.  Ketika  penerapan  kedua metode  berhasil  dilakukan,  selanjutnya  akan masuk  ke  tahap  terakhir  yaitu  perancangan
sistem  pakar  diagnosis  penyakit  lidah  serta impelementasi  pada  aplikasi  yang  sudah dibuat.

## Pengumpulan Data
Tahapan  ini  dilakukan  melalui  riset terhadap  sumber-sumber  yang  berkaitan dengan penyakit lidah. Sumber-sumber tersebut memuat tentang nama penyakit lidah beserta  gejala  yang  muncul  terhadap  pasien yang  menderita  penyakit  tersebut.  Kemudian dilakukan wawancara terhadap pakar mengenai  data  penyakit-penyakit  lidah  yang sebelumnya  sudah  ditemukan  melalui  jurnal maupun  artikel.  Selain  itu,  tujuan  dari wawancara  tersebut  adalah  untuk  mengambil data  nilai  keyakinan  pakar  serta  melakukan diskusi  bersama  pakar  terkait.  Pada  tahap pengumpulan  data  ini  akan  ditampilkan beberapa  tabel  mengenai  data  dari  penyakit lidah,  gejala  penyakit  tersebut,  serta  aturan pergejala dari penyakit lidah yang diderita.
Tabel  1  merupakan  ketegorisasi  data penyakit  lidah.  Terdapat  lima  penyakit  pada lidah yaitu Kandidiasis Mulut (Thrush), Lidah Pecah-Pecah (Fissured Tongue), Lidah Terbakar (Burning Mouth Syndrome),
Leukoplakia,  dan  Sariawan  (Stomatitis)  yang ditemukan  dari  beberapa  artikel-artikel  yang terkait  dengan  penyakit  lidah.  Kelimanya ditandai dengan kode dari P01 (penyakit satu) sampai dengan P05 (penyakit lima).
Gambar 1. Skema Tahapan Penelitian Tabel 1. Daftar Penyakit Pada Lidah Kode Jenis Penyakit Jenis Penyakit Lidah PL01 Kandidiasis Mulut ( Thrush ) PL02 Lidah Pecah-Pecah ( Fissured Tongue ) PL03 Lidah Terbakar ( Burning Mouth Syndrome ) PL04 Leukoplakia PL05 Sariawan ( Stomatitis )
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Lidah Kode Gejala Gejala Penyakit Lidah Nilai CF Pakar GPL01 Bercak putih atau kuning di lidah, bibir, gusi, langit-langit mulut, dan pipi bagian dalam. 0,6 GPL02 Kemerahan di mulut dan tenggorokan. 0,2 GPL03 Kulit pecah-pecah di sudut mulut. 0,4 GPL04 Rasa tidak nyaman saat menelan. 0,4 GPL05 Lidah terlihat retak. 0,8 GPL06 Lidah tampak seolah-olah terbelah dua memanjang. 0,8 GPL07 Terdapat celah di lidah. 0,8 GPL08 Sensasi terbakar di area lidah, bibir, gusi, langit-langit mulut, tenggorokan, dan bagian mulut lainnya. 0,6 GPL09 Mulut kering yang disertai dengan rasa haus berlebihan. 0,2 GPL10 Kesemutan atau kebas pada bagian dalam mulut. 0,2 GPL11 Berwarna putih atau putih keabuan, tidak bisa hilang dengan sikat gigi atau kumur. 0,6 GPL12 Bisa bertekstur tidak rata atau halus. 0,8 GPL13 Terasa tebal dan keras bila diraba. 0,8 GPL14 Timbul bersama dengan bercak merah yang menonjol. 0,8 GPL15 Luka berwarna putih yang muncul di lidah. 0,6 GPL16 Rasa nyeri pada lidah. 0,6 GPL17 Luka di lidah sering berulang. 0,6
Tabel 2 berisi informasi mengenai tiap- tiap  gejala  dari  penyakit  lidah.  Terdapat  17 gejala  secara  keseluruhan.  Selain  informasi gejala,  tabel  tersebut  juga  berisi  kode  dari masing-masing  gejala  yang  dimulai  dari  G01 (gejala satu) sampai dengan G17 (gejala tujuh belas)  serta  nilai  CF  pakar  yang  didapatkan melalui  hasil  wawancara  dengan  dokter spesialis  penyakit  mulut  sesuai  dengan metode  yang  digunakan  dari  tiap  gejala  pada penyakit lidah.

## Analisis Metode
Analisis  metode  merupakan  tahapan kedua. Tahapan ini berisi informasi mengenai metode apa yang diaplikasikan pada penelitian  ini.  Penelitian  ini  menggunakan dua  metode  gabungan  dari forward  chaining dan certainty  factor .  Diharapkan  penelitian
dapat  berhasil  serta  memiliki  kualitas  dengan menggunakan kedua metode tersebut.

## 1) Metode Certainty Factor
Faktor  kepercayaan  adalah  sebuah metode  yang  memerlukan  suatu  tingkat kepercayaan dengan nilai yang disebut faktor kepercayaan  (CF).  Hal  ini  bertujuan  guna mengasumsikan  tingkat  kepercayaan  tertentu pada  data  yang  dikumpulkan  dari  para ahli[11].  Rumus  yang  dipakai  pada  metode certainty factor adalah sebagai berikut:[12]
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1)
Pembahasan[13]:
CF[H,E] = Faktor Kepastian
MB[H,E] = Memiliki nilai skala antara 0 – 1.
Merupakan ukuran level kepercayaan
berdasarkan  dugaan  (H)  yang  dipengaruhi oleh fakta (E).
MD[H,E]  =  Memiliki  nilai  skala  antara  0  – 1. Merupakan ukuran level ketidakpercayaan berdasarkan  dugaan  (H)  yang  dipengaruhi oleh suatu fakta (E). E = Fakta H = Dugaan Rumus certainty factor [14]:
1) Aturan menggunakan satu premis
CF[H,E] = CFpengguna x Cfpakar      (2)
2) Aturan  menggunakan  lebih  dari  satu premis atau gabungan CFcombine [CF1,CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) (3) 3) Mendapatkan hasil persentase = CFcombine x 100
Rumus  di  atas  merupakan  perhitungan dari nilai keyakinan. Tetapi untuk menghitung itu  semua,  diperlukan  tabel  nilai  keyakinan dari ahli yang bertanggung jawab yaitu dokter spesialis penyakit mulut. Tabel  keyakinan ini berguna untuk menghasilkan  nilai persentase untuk  metode  faktor  keyakinan.  Tabel  3
merupakan  nilai  keyakinan  (MB)  yang didapat  melalui  hasil  wawancara  dengan seorang dokter spesialis penyakit mulut. Nilai ini  nantinya  akan  dipakai  pada  perhitungan guna mendapatkan hasil dengan me- manfaatkan  metode  certainty  factor.  Metode ini  berisi  enam  informasi  yang  setiap  nilai keyakinannya  dimulai  pada  skala  0  hingga  1 berdasarkan setiap pernyataan.
Salah satu fungsi dari metode certainty factor adalah memberikan perkiraan mengenai  derajat  kepastian.  Melalui  bantuan seorang  pakar  atau  ahli  terkait  (pada penelitian ini adalah dokter spesialis penyakit mulut)  dalam  bentuk  wawancara,  metode  ini dapat  memperkirakan  suatu  derajat  kepastian mengenai data yang didapat. Konsep tersebut selanjutnya  diformulasikan  pada  rumusan dasar[15].  Nilai  hasil  presentase  beserta keterangannya  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  di bawah.  Nilai  hasil  presentase  tersebut  dapat memberikan  konklusi  terhadap  tiap  penyakit yang diderita oleh user berdasarkan diagnosis yang sudah dilakukan sebelumnya. Nilai yang diberikan  dimulai  dari  0%  sampai  dengan 100%.
Tabel 3. Nilai Keyakian Nilai Keyakinan Keterangan 0 Tidak Yakin 0.2 Kurang Yakin 0.4 Sedikit Yakin 0.6 Cukup Yakin 0.8 Yakin 1 Sangat Yakin
Tabel 4. Keterangan Nilai Hasil Persentase Nilai Persentase Tingkat Keyakinan 0% - 50% Kemungkinan kecil atau sedikit kemungkinan. 51% - 79% Kemungkinan. 80% - 99% Kemungkinan Besar. 100% Sangat berkemungkinan atau sangat yakin.
Tabel 5. Aturan ( rules ) Diagnosis Awal Penyakit Lidah Rules Penyakit Lidah
IF GPL01 AND GPL02 AND GPL03 AND GPL04 THEN PL01 IF GPL05 AND GPL06 AND GPL07 THEN PL02
IF GPL08 AND GPL09 AND GPL10 THEN PL03
IF GPL11 AND GPL12 AND GPL13 AND GPL14 THEN PL04
IF GPL15 AND GPL16 AND GPL17 THEN PL05 2) Teknik Forward Chaining
Forward  chaining merupakan  sebuah metode  penalaran  tingkat  lanjut  dengan menggunakan mekanisme pola pikir penalaran.  Metode  ini  dipakai  oleh  sistem sebagai  cara  untuk  mendapatkan  kesimpulan yang  lengkap.  Pembahasan  diawali  dengan mengasumsikan bahwa berbagai aturan sesuai dengan  fakta  yang  terdapat  dalam database
dengan basis pengetahuan yang ada.
Pencarian forward  chaining diawali  melalui fakta yang ditemukan (gejala penyakit mulut) lalu  mencocokkan  fakta  yang  ditemukan dengan  aturan  yang  tersedia  agar  dapat menarik  kesimpulan[16].  Agar  lebih  jelas, tabel  berikut  menunjukkan  aturan  yang dipakai  untuk  mesin  inferensi.  Tujuannya adalah agar dapat mengetahui tiap gejala yang terdapat  pada  penyakit  lidah.  Gejala-gejala yang  didapat  ini  harus  konsisten  dengan metode forward chaining yang telah
diterapkan.  Selain  itu  juga  harus  sesuai dengan  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual  memakai  metode certainty  factor . Tabel  5  adalah  tabel  dari  tiap  aturan  yang diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi  yang dibuat.  Tabel rules atau  aturan  digunakan dengan  tujuan  untuk  mencapai  kesimpulan yang lengkap melalui metode forward chaining .

## Rancangan Use Case
Perancangan  sistem  yang  dipakai  akan mengacu kepada deskripsi beserta identifikasi dari sebuah sistem perangkat lunak fundamental dengan relasinya[17]. Kemudian untuk  mempermudah  implementasi  metode certainty  factor dan forward  chaining pada sistem  pakar  diagnosis  awal  penyakit  lidah, maka penelitian ini memerlukan bagan aturan untuk  membantu  menerapkan  kedua  metode tersebut.  Perancangan  ini  diperlukan  untuk tujuan membuat sebuah aplikasi.
Gambar 2. Use Case Aplikasi Diagnosis Awal Penyakit Lidah
Gambar  2  merujuk  pada  perancangan use  case pada  aplikasi  diagnosis  awal penyakit lidah. Terdapat satu aktor yang dapat diwakilkan  oleh  user  beserta  enam case system yang diperlukan untuk proses permulaan dari  perancangan  aplikasi  atau  sistem  yang menjelaskan  mengenai  informasi  tentang  use case dari sisi sistem user. Pertama-tama, user diwajibkan  untuk  membuat  akun  agar  dapat mengakses  fitur  utama  aplikasi  ini  yang berada  di  halaman  utama.  Caranya  adalah dengan  mendaftar  atau  registrasi.  Saat  men- daftar,  user  diminta  untuk  memasukan  data- data  seperti username dan password .  Setelah mengisi data-data tersebut dan berhasil, maka user  bisa  menggunakan  data-data  tersebut untuk  login  dan  mengakses  halaman  utama. Ketika  sudah  berhasil  login,  maka  user  dapat melihat  beberapa  fitur  aplikasi  yang  tersedia
pada halaman utama. Fitur-fitur tersebut adalah fitur  diagnosis  penyakit  lidah  yang  merupakan fitur  utama  dari  aplikasi  sistem  pakar  ini. Pada  fitur  ini,  user  menjawab  beberapa pertanyaan  yang  sudah  tersedia.  Sistem  akan menentukan  penyakit  apa  yang  diderita  oleh user  beserta  dengan  tingkat  persentasenya kemudian  user  dialihkan  ke  halaman  hasil untuk mengetahui hasilnya. User bisa melihat penyakit  lidah  apa  yang  diderita  berserta persentasenya pada halaman hasil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penerapan Metode
Ada  dua  langkah  utama  dalam  proses perhitungan  dengan  menggunakan  merode certainty  factor.  Langkah  pertama  adalah menentukan data dari tabel rules. Semua data
tersebut  bisa  didapat  melalui  nilai  keyakinan yang  dimasukan  oleh  user  pada  aplikasi sesuai dengan kondisi yang dialami oleh user mengenai  gejala  tersebut.  Langkah  kedua yaitu  menghitung  nilai  CF  Hasil  yang didapatkan  melalui  perhitungan  dari  nilai  CF Pakar dikali dengan CF User. Kedua langkah tersebut  akan  menghasilkan  tabel  yang menampilkan data seperti di bawah ini:
Tabel  6  di  atas  berisi  informasi mengenai perhitungan CF dari gejala penyakit yang  terpilih.  Untuk  mendapatkan  nilai  CF Hasil, caranya adalah dengan mengalikan CF Pakar dengan CF User sehingga bisa didapati nilai  CF  Hasil  seperti  yang  terlihat  pada tabel di atas. Tabel 6 menampilkan data pada salah  satu  sampel  data  penyakit  lidah  yaitu penyakit  sariawan  (stomatitis).  Perhitungan dengan metode certainty factor ini mempunyai  fungsi  untuk  mendapatkan  nilai perhitungan  persentase  penyakit  lidah  secara akurat.
CFcombine1 = CFgejala15 + CFgejala16 *
(1 – CFgejala15) = 0.6 + 0.2 * (1 – 0.6) = 0.6 + 0.2 * 0.4 = 0.6 + 0.08
CFold1 = 0.68
CFcombine2 =  CFold1  +  CFgejala17  *  (1
– CFold1)
= 0.68 + 0.2 * (1  – 0.68) = 0.68 + 0.2 * 0.32 = 0.68 + 0.064 CFold2 = 0.744 CFHasil = 0.744 * 100
= 74.40%
Perhitungan  di  atas  adalah  contoh  dari perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual menggunakan  metode Certainty  Factor . Contoh perhitungan di atas serentak menggunakan  nilai  1  untuk  CF  User.  Akan tetapi  nilai  CF  User  ini  dapat  berubah  sesuai dengan  masukan  dari user .  Merujuk  pada tabel  5,  dengan  kode  gejala  yang  dipilih  user adalah  GPL15,  GPL16,  dan  GPL17,  maka didapat  kesimpulan  bahwa user menderita jenis  penyakit  lidah  yaitu  Sariawan  (PL05). Kesimpulan  penyakit  tersebut  didapatkan melalui  gejala-gejala  yang  dipilih  oleh user pada  saat  melakukan  diagnosis.  Lalu  pada hasil diagnosis menggunakan metode Certainty  Factor ,  didapatkan  keterangan bahwa  tingkat  kepercayaan  yang  diperoleh adalah sebesar 74.40%.
Tabel 6. Perhitungan Salah Satu Gejala Penyakit Lidah
Kode Gejala CF Pakar CF User CF Hasil GPL15 0,6 1 0,6 GPL16 0,2 1 0,2 GPL17 0,2 1 0,2
Tabel 7. Perhitungan Salah Satu Gejala Penyakit Lidah No Kode Gejala dan CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi 1. GPL01[1]; GPL02[1]; GPL03[1]; GPL04[1]; GPL05[1]; GPL06[1]; GPL07[1] 99,2% 99,2% 0% PL02 (Lidah pecah-pecah) 2. GPL01[1]; GPL02[1]; GPL03[1]; GPL04[1]; GPL08[1]; GPL09[1]; GPL10[1] 88,48% 88,48% 0% PL01 (Kandidiasis Mulut) 51. GPL01[0.2]; GPL02[0.2]; GPL03[0.2]; GPL04[0.2]; GPL05[0.4]; GPL06[0.4]; GPL07[0.4] 68,5568% 68,5568% 0% PL02 (Lidah pecah-pecah) 52. GPL01[0.2]; GPL02[0.2]; GPL03[0.2]; GPL04[0.2]; GPL08[0.4]; GPL09[0.4]; GPL10[0.4] 35,6736% 35,6736% 0% PL03 (Lidah Terbakar) 101.  GPL01[0.4]; GPL02[0.4]; GPL03[0.4]; GPL04[0.4]; GPL05[0.8]; GPL06[0.8]; GPL07[0.8] 95,3344% 95,3344% 0% PL02 (Lidah pecah-pecah) 102.  GPL01[0.4]; GPL02[0.4]; GPL03[0.4]; GPL04[0.4]; GPL08[0.8]; GPL09[0.8]; GPL10[0.8] 63,3088% 63,3088% 0% PL03 (Lidah Terbakar) 151.  GPL01[1]; GPL02[1]; GPL03[1]; GPL04[1]; GPL05[0.8]; GPL06[0.8]; GPL07[0.8]; GPL08[0.6]; GPL09[0.6]; GPL10[0.6] 95,3344% 95,3344% 0% PL02 (Lidah pecah-pecah) 152.  GPL01[1]; GPL02[1]; GPL03[1]; GPL04[1]; GPL05[0.8]; GPL06[0.8]; GPL07[0.8]; GPL11[0.6]; GPL12[0.6]; GPL13[0.6]; GPL14[0.6] 95,3344% 95,3344% 0% PL02 (Lidah pecah-pecah)
Tabel 7. Perhitungan Salah Satu Gejala Penyakit Lidah No Kode Gejala dan CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi 201.  GPL01[0.6]; GPL02[0.6]; GPL03[0.6]; GPL04[0.6]; GPL05[0.2]; GPL06[0.2]; GPL07[0.2] 67,469568%  67,469568% 0% PL01 (Kandidiasis Mulut) 202.  GPL01[0.6]; GPL02[0.6]; GPL03[0.6]; GPL04[0.6]; GPL08[0.2]; GPL09[0.2]; GPL10[0.2] 67,469568%  67,469568% 0% PL01 (Kandidiasis Mulut) 251.  GPL01[1]; GPL02[1]; GPL03[1]; GPL04[1]; GPL05[0.4]; GPL06[0.4]; GPL07[0.4] 88,48% 88,48% 0% PL01 (Kandidiasis Mulut) 252.  GPL01[1]; GPL02[1]; GPL03[1]; GPL04[1]; GPL08[0.4]; GPL09[0.4]; GPL10[0.4] 88,48% 88,48% 0% PL01 (Kandidiasis Mulut) 300.  GPL15[1]; GPL16[1]; GPL17[1] 56,992% 56,992% 0% PL05 (Sariawan)
Tabel 7 merupakan hasil dari pengujian diagnosis  awal  penyakit  lidah.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  cara  manual  dan  melalui perhitungan  pada  aplikasi.  Hasil  persentase terbesar  dari  seluruh  pengujian  pada  tabel  di atas  adalah  penyakit  Leukoplakia  (PL04) dengan  nilai  persentase  mencapai  99.68%. Sedangkan  hasil  terkecil  yang  diperoleh  dari seluruh  pengujian  pada  tabel  di  atas  adalah sebesar  28,496128%  dengan  keterangan penyakit Kandidiasis Mulut (PL01). Kesimpulan  yang  mengacu  pada  data-data  di atas  adalah  bahwa  dari  300  pengujian, terdapat  198  user  (65.99999999%)  memiliki keterangan tingkat kepercayaan kemungkinan besar,  78  user  (26%)  memiliki  keterangan tingkat  kepercayaan  kemungkinan,  dan  24 user  (7.999999999%)  memiliki  keterangan tingkat  kepercayaan  kemungkinan  kecil  atau sedikit kemungkinan.

## Implementasi Sistem
Proses  atau  tahapan  mengenai  suatu desain  rancangan  yang  telah  dikerjakan sebelumnya bisa disebut dengan implementasi sistem.  Rancangan  tersebut  kemudian  akan diberi  kode  menggunakan  suatu  bahasa pemrograman  agar  menjadi  suatu  aplikasi yang dapat digunakan[16]. Tahapan impelementasi  sistem  ini  berguna  untuk menyerasikan perancangan serta analisis yang sudah dikerjakan sebelumnya. Tahap implementasi  sistem  ini  dilakukan  untuk mengadaptasi  desain  dan  analisis  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Tahapan  ini  terdiri dari  mengimplementasikan  antarmuka  dalam aplikasi yang dibuat, mengaplikasikan metode certainty  factor  pada  bahasa  komputer  yang digunakan  yaitu  Kotlin  pada  IDE  Android Studio,  serta  mengimplementasikan  aturan  di mesin  inferensi  memakai  penalaran  dari
metode  forward  chaining.  Di  bawah  ini adalah  desain  antarmuka  untuk  aplikasi sistem pakar diagnosis awal penyakit lidah
Gambar  3  merupakan  halaman  form login  pada  aplikasi  diagnosis  awal  penyakit lidah.  Form  login  ini  berfungsi  untuk memvalidasi  setiap  akun  yang  sudah  dibuat agar  bisa  masuk  ke  sistem  dan  mengakses semua  fitur  pada  aplikasi.  Pada  halaman  ini,
user  akan  mengisi  dua  data  utama  yaitu username  dan  password  yang  sudah  dibuat pada  menu  register.  Jika  semua  datanya sesuai,  maka  user  diizinkan  masuk  dan berpindah  halaman  ke  menu  utama  aplikasi diagnosis awal penyakit lidah. Lihat gambar 4 di  bawah  untuk  mengetahui  tampilan  dari dashboard pada aplikasi.
Gambar 3. Menu Login pada Aplikasi Diagnosis Awal Penyakit Lidah
Gambar 4. Dashboard Aplikasi Diagnosis Awal Penyakit Lidah
Gambar 5. Menu Diagnosis Awal Penyakit Lidah
Seperti  yang  bisa  dilihat  di  atas, halaman  ini  berisi  menu  utama  yang  tersedia pada  aplikasi  diagnosis  awal  penyakit  lidah.
Untuk  bisa  mengakses  halaman  ini,  harus  di- pastikan bahwa user dapat masuk menggunakan akun  yang  sudah  didaftarkan  pada  aplikasi. Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  4, halaman  utama  atau  dashboard  pada  aplikasi ini  memiliki  3  menu  utama  yaitu  diagnosis penyakit, list penyakit, dan istilah medis yang masing-masing dapat diakses oleh user.
Gambar  5  merupakan  tampilan  dari menu diagnosis penyakit lidah yang kemungkinan  diderita  oleh  user.  Menu  ini berisi banyak pertanyaan yang harus diisi oleh user  berdasarkan  petunjuk yang  sudah  tertera di  paling  atas  dari  halaman  dignosa ini.  Pada halaman  ini  User  akan  mengisi  data  pada setiap  pertanyaan  dengan  cara  mencentang check box yang tersedia. Selain itu, user juga diwajibkan  untuk  mengisi  skala  kepercayaan
melalui  drop  down  menu  pada  setiap  gejala yang ada.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari pengujian yang dilakukan menggunakan  dua  metode  yang  digabungkan (FC dan CF) didapatkan hasil bahwa penyakit dengan  perolehan  persentase  tertinggi  yang diderita  oleh  user  adalah  Leukoplakia  yang menghasilkan nilai keyakinan sebesar 99.68%.  Sedangkan  hasil  terkecil  yang diperoleh dari seluruh pengujian pada tabel 7 di  atas  adalah  sebesar  28.496128%  dengan keterangan penyakit Kandidiasis Mulut (PL01).  Kemudian  dari  300  sampel  data pengujian  yang  merujuk  pada  tabel  7, diketahui bahwa terdapat 65.99999999% user memiliki  keterangan  tingkat  kepercayaan kemungkinan  besar,  26%  user  memiliki keterangan  tingkat  kepercayaan  kemungkinan,
dan 7.999999999% user memiliki keterangan tingkat  kepercayaan  kemungkinan  kecil  atau sedikit kemungkinan.
Semua  hasil  pada  pengujian  tersebut sudah  cocok  berdasarkan  gejala  yang  sudah dipastikan  oleh  user.  Selain  dapat  men- diagnosis  penyakit  lidah  berdasarkan  gejala yang  ada,  aplikasi  diagnosis  awal  penyakit lidah  ini  juga  menyediakan  informasi  kepada user  perihal  penyakit  lidah  sebagai  sebuah sarana  edukasi.  Informasi  tersebut  meliputi definisi, gejala, serta memberikan solusi yang berdasar  dari  diskusi  dengan  pakar  terkait. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan,  perancangan  sistem  pakar  ini bertujuan  untuk  membantu  para  pengguna dalam  hal  ini  masyarakat  luas  agar  mereka tahu  mengenai  penyakit  lidah  yang  mungkin mereka derita.
Adapun  saran  dari  penelitian  ini  yaitu diharapkan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit lidah  bisa  dikembangkan  dengan  meng- gunakan metode lain seperti Naïve Bayes dan Dempster  Shafer  sehingga  nantinya  dapat dibandingkan  untuk  mengetahui  metode  apa yang  lebih  baik  untuk  diterapkan.  Selain  itu disarankan  untuk  menggunakan  lebih  dari  1 pakar  serta  uji  coba  dengan  menggunakan responde  agar  dapat  mengetahui  validitas kelayakan dari aplikasi yang sudah dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  S.  Lee et  al. ,  “Comparative  analysis of the differences in dentofacial
morphology according to the tongue and lip pressure,” Diagnostics , vol. 11, no. 3, hal. 1-9, Mar. 2021, doi: 10.3390/diagnostics11030503.
[2]  M.  Dutt et  al. ,  “Western  diet  induced remodelling  of  the  tongue  proteome,” Proteomes , vol. 9, no. 2, hal. 1-13, 2021, doi: 10.3390/proteomes9020022.
[3]  X. Wang et al. , “Artificial intelligence in
tongue diagnosis: Using deep
convolutional neural network for recognizing unhealthy tongue with tooth- mark,” Computational  and  Structural Biotechnology  Journal ,  vol.  18,  hal. 973–980, Jan. 2020, doi:
10.1016/j.csbj.2020.04.002.
[4]  A.  Syahputri,  K.  Puspita,  and  A.  Saleh,
“Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar Dalam  Mendiagnosis  Penyakit  Kanker Lidah  Dengan  Menggunakan  Metode
Certainty Factor Expert System Application Design in Diagnosing
Tongue  Cancer  Using  the  Certainty Factor  Method,” 84.  InfoSys  Journal ,
vol. 5, hal. 84–94, 2020.
[5]  Y. Saputra et al. , “Yanto Saputra, Sistem
Pakar dalam Terapi Penyakit
Menggunakan  Objek  Lidah  Manusia dengan  Metode  Forward  Chaining  Sistem  Pakar  dalam  Terapi  Penyakit Menggunakan  Objek  Lidah  Manusia
dengan Metode Forward Chaining Program Studi Teknik Informatika
Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas
Putra  Indonesia  YPTK  Padang),”
Zonasi:  Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  2, no. 2, hal. 71-82, Sep. 2020.
[6]  Y.  R.  Al-Astal,  “Expert  System  for Mouth  Problems  in  (Stomatitis  and Tongue) Disease,” International  Journal
of Academic Information Systems Research  (IJAISR) ,  vol.  4,  hal.  36-43, 2020. [Online].
Available:
www.ijeais.org/ijaisr
[7]  T.  Bayes  Berbasis  Android  Oleh,  M. Iqbal Panjaitan, and E. Rahmi,
“Menentukan  Rancang  Bangun  Sistem Pakar  untuk  Diagnosis  Penyakit  Mulut dengan  Menggunakan  Teorema  Bayes Berbasis  Android,” MEANS  (Media Informasi  Analisa  dan  Sistem) ,  vol.  5, no. 2, hal. 169-175, Des. 2020, [Online]. Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal _Means/
[8]  N. Nugroho, N. Handayani, R. Destriana, and T. Ernawati, “IMPLEMENTATION OF  CERTAINTY  FACTOR  IN  AN EXPERT  SYSTEM  FOR  DIAGNOSING
ORAL  CANCER.”  [Online].  Available: https://umt.ac.id/
[9]  A.  Eko  Widodo,  A.  Ardiansyah,  D.
Pratmanto,  S.  Aji,  and  D.  Savitri,  “SI- PAKARDI  (Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Gigi)  Menggunakan  Metode
Forward  Chaining,” Jurnal  Sains  dan Manajemen ,  vol.  8,  no.  1,  hal.  106-114,
Mar. 2020. [10] S.  Hartanto  and  N.  A.  Putri,  “SISTEM PAKAR MENENTUKAN
KERUSAKAN GIGI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## EXPERT  SYSTEM  TO  DETERMINE DENTAL  DAMAGE  USING  THE CERTAINTY  FACTOR  METHOD,”
Journal  of  Information  Technology  and Computer  Science  (INTECOMS) ,  vol.  3, no. 1, hal. 67-75, Jun. 2020.
[11] A.  Adhi,  N.  Purnomo,  S. Andryana,  and A.  Iskandar,  “Application  of  Expert System  for  Diagnosing  Gastric  Disease Android  Based  with  Certainty  Factor Method,” Jurnal  Teknik  Informatika C.I.T ,  vol.  12,  no.  1,  hal.  7-15,  2020,
[Online]. Available:
www.medikom.iocspublisher.org/index.p
hp/JTI
[12] H.  Rahman  Burhani  and  I.  Fitri,
“Perbandingan Naïve bayes dan
Certainty  factor  pada  Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosis  Dini  Penyakit Glaukoma,” Jurnal  Teknologi  Informasi dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, hal. 292-
299, 2021, doi: 10.35870/jti.
[13] O.  Saputra,  I.  Fitri,  E.  Tri,  and  E. Handayani,  “Sistem  Pakar  Diagnosis
Kerusakan Hardware Komputer Menggunakan Metode Forward Chaining dan  Certainty  Factor  Berbasis Website,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 6, no. 2, hal. 235-242,
2022, doi: 10.35870/jti.
[14] R.  Al,  D.  Yunas,  A.  Triayudi,  and  I.  D. Sholihati,  “Implementasi  Sistem  Pakar untuk Mendeteksi Virus Covid-19
dengan  Perbandingan  Metode  Naïve Bayes  dan  Certainty  Factor,” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) , vol.  5,  no.  3,  hal.  339-345,  2021,  doi: 10.35870/jti.
[15] H.  T.  Sihotang,  F.  Riandari,  P.  Buulolo, and  H.  Husain,  “Sistem  Pakar  untuk
Identifikasi  Kandungan  Formalin  dan Boraks pada Makanan dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,”
MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika  dan  Rekayasa  Komputer , vol.  21,  no.  1,  hal.  63–74,  Nov.  2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1364.
[16] N. N. Fakhriyah, F. Bimantoro, G.
Pasek, and S. Wijaya, “SISTEM PAKAR
DIAGNOSIS PENYAKIT PADA KAMBING DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY  FACTOR  (Expert  System for  Diagnosing  Goats  Disease  using Forward Chaining and Certainty Factor).” JTIKA , vol. 3, no. 1, hal. 72-84, Mar. 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[17] A.  Sucipto et  al. ,  “Penerapan  Metode Certainty Factor Pada Diagnosis
Penyakit  Saraf  Tulang  Belakang”
JURNAL  ILMIAH  FIFO ,  vol.  10,  no  2, hal 18-26, 2018.