JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.4 November  2019

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MATA MENGGUNAKAN METODE
CERTAINY FACTOR
Linda Marlinda 1 , Widiyawati 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri
2 Manajemen Informatika, STMIK Bani Saleh linda.ldm@nusamandiri.ac.id 1 ) , widiyawati.zul @gmail.com 2 )

## Abstrak
Keterbatasan  informasi  tentang  penyakit  mata  dapat  menyebabkan  penderita  semakin  parah,  keterbatasan informasi  ini  bisa  disebabkan  kurangnya  penderita  mengetahui  penyakit  mata  di  bidang  medis,    masalah finansial  serta  biaya  yang  harus  dikeluarkan  setiap  konsultasi  melalui  dokter  spesialis  mata  sehingga membuat  penderita  penyakit  mata  tidak  mendapat  penanganan  yang  tepat.  Sehingga  dibutuhkan  suatu aplikasi  yang  dapat  melakukan  aksi  deteksi  seperti  dokter      spesialis    mata.  Saat  ini  aplikasi  yang  dibuat berbasis    android  sehingga  memudahkan  jangakauan  para  pasien  untuk  melakukan  atau  menggunakan aplikasi tersebut dan mengetahui  mendiagnosa penyakit mata dari berbagai gejala yang ada.  Masih banyak orang  yang  belum  mengetahui  gejala-gejala  dari  penyakit  mata  serta  bagaimana  cara  untuk  mendiagnosa dengan  nilai  kepastian  yang  tinggi.  Untuk  dapat  mengetahui  tingkat  kepastian  pada  mata  ini  peneliti menggunakan  metode  certainy  factor.  Metode  ini  dipilih  karena  metode  ini  dapat  memberikan  tingkat kepastian  yang  tinggi.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat mendiagnosa mata dengan solusi menggunakan obat herbal yang berasal dari tumbuh tumbuhan.  Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode certainy factor pada sistem diagnosa jenis penyakit  mata yang  dapat  memberikan  ruang  pada  pakar  dalam  memberikan  nilai  kepercayaan  pada  pengetahuan  yang diungkapkannya.  Menggambar  kesimpulan  dalam  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  faktor  kepastian. Sistem  pakar  ini  akan  menampilkan  beberapa  pertanyaan  sebagai  indikator  karakteristik  penyakit  mata, kemudian  sampai  pada  pertanyaan  akhir.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menggunakan  metode  faktor kepastian akan menunjukkan karakteristik penyakit mata. Dengan diperoleh dari k onjungtivis (0,243) dengan gejala  Terasa  ada  yang  mengganjal  di  mata  MB  (0,1)  dan  MD  (0,2);  Pterygium  (0,28)  dengan  gejala Penglihatan  yang  makin  menyempit  MB  (0,3)  dan  MD  (0,2);  Katarak  (0,31)  dengan  gejala  penurunan penglihatan  MB  (0,2) dan  MD  (0,1);  dan  Glaukoma  (0,38)  dengan  gejala  muncul  benjolan  kecil  baik  pada kelopak mata atas maupun bawah (MB) (0,5) dan MD (0,2).
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit mata, certainy factor

## I. PENDAHULUAN
Dengan  adanya  kemajuan  dan  perkembangan teknologi  yang  semakin  pesat,  dikembangkan  suatu teknologi  yang  mampu  memproses  dan  cara  berpikir manusia  dengan  teknologi  kecerdasan  buatan.  sistem pakar    mengadopsi  pengetahuan  dari    manusia  ke komputer  agar  dapat  menyelesaikan  masalah  yang dilakukan  oleh  para  ahli  sehinggan  dengan  adanya sistem pakar dapat mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk ke dokter mata[1].
Salah  satu  panca  indra  manusia  yaitu  mata  yang mempunyai  fungsi  untuk  melihat.  Pentingnya  fungsi mata ini bagi manusia sudah seharusnya mendapatkan perlakuan  khusus  dalam  penanganannya[2].  Penyakit mata  saat  ini  tidak  lagi  menjadi  penyakit  yang  aneh
yang  diiderita  oleh  manusia.  Banyak  gejala-gejala yang  ditemui  membuat  penderita  menjadi  bingung apakah  jenis  dari  penyakit  mata  yang  mereka derita[3]. Data dari organisasi kesehatan mata (WHO) tahun 2010 jumlah orang dengan gangguan penglihatan  di  seluruh  dunia  adalah  285  juta  orang atau 4,24 populasi (Infodatin). Kebanyakan masyarakat yang memiliki penyakit mata tetapi hanya memiliki    waktu  yang  sedikit  saat  berkonsultasi langsung dengan dokter spesialis mata[4].
Gangguan  terhadap  penglihatan  banyak  terjadi, dari  gangguan  ringan  sampai  gangguan  berat  yang dapat  mengakibatkan  Tidak  bisa  melihat.  Penyakit mata  ini  ada  yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus, bakteri  ataupun  jamur[5].  Masalah  yang  di  timbulkan
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
Vol. 3 No.4 November  2019
berawal dari gejala umum  seperti rasa sakit dan perih kemudian  timbul  merah  pada  mata.  Ketidak  tahuan dan kurangnya pengetahuan atau wawasan masyarakat,  serta  besarnya  biaya  yang  harus dikeluarkan  untuk  mengobati  penyakit  mata  akibat kurang diketahui gejala secara dini[6].
Berdasarkan uraian dari permasalahan diatas, maka dibuatlah  sistem  pakar  yang  digunakan  untuk menggantikan  kepakaran  seorang  ahli  di  bidang penyakit  mata. Sistem Pakar untuk diagnosa penyakit mata  ini  dengan  menggunakan  metode  dempster- shafer  yang  dibuat  dalam  bentuk  pertanyaan  untuk menelusuri  gejala  agar  dapat  mendiagnosa  jenis penyakit  mata.  Sehingga  penderita  dapat  mengenali penyakit yang dideritanya serta melakukan pengobatan  dini.  Jika  pada  kondisi  mata  merah  yang disertai  penurunan  penglihatan,  maka  harus  segera dilakukan pemeriksaan secara mendalam karena dapat mengakibatkan  kebutaan.  Dengan  begitu  gangguan tersebut dapat diatasi dengan tepat[7].

## II. LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari    Artificial Intelligence  (AI)  yang  cukup  tua  karena  sistem  ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960.  General purpose  problem  solver  (GPS)  pada  sistem  pakar merupakan suatu system yang berasal dari Knowledge-based  expert  system.  Sistem  pakar  in dapat  memecahkan  masalah,  didalam  komputer. seseorang  yang  bukan  pakar  menggunakan  sistem pakar  untuk  meningkatkan  kemampuan  pemecahan masalah,  sedangkan  seorang  pakar  menggunakan sistem  pakar  untuk  knowledge  assistant  [8]  Sistem pakar  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar[9].
2.2   Mata
Mata  merupakan  salah  satu  dari  panca  indra manusia  yang  mempunyai  fungsi  untuk  melihat. Dengan  mata  melihat,  menusia  dapat  menikmati keindahan  alam  dan  berinteraksi  dengan  lingkungan sekitar  dengan  baik.  Pentingnya  fungsi  mata  ini  bagi kehidupan  maka  sudah  seharusnya  mendapatkan perlakuan  khusus  dalam  penanganannya.[10].  Mata adalah  salah  satu  panca  indra  yang  dimiliki  manusia untuk melihat, mata juga merupakan organ inti dalam keberlangsungan  kegiatan  yang  dilakukan  oleh manusia[11].  Mata  adalah  organ  penglihatan  yang memiliki  fungsi  penting  dalam  kehidupan.  Melalui
mata  manusia  menyerap  informasi  visual  yang digunakan untuk melaksanakan berbagai kegiatan[5].
2.3 Certainy Factor
Nilai  yang  ditunjuk  sebagai  ukuran  kepastian  untuk fakta  aturan  dan  jumlah  kepercayaan  disebut  faktor kepastian  yang  terdiri  dari  dua  tahap  model  aturan yang digunakan[2]:
1. Menggunakan metode perhitungan Faktor kepastian  menunjukkan  ukuran  kepastian  aturan faktor.  Notasi  faktor  kepastian  Faktor  kepastian menyediakan  konsep  ukuran  keyakinan  (MB) dan ukuran ketidakpercayaan (MD).
2. Hasil wawancara dengan para ahli dapat  menilai CF  sebagai  nilai  MD  atau  MB  aturan  dengan beberapa  metode.Menurut  Giarratano  dan  Riley fungsi Belief. :
Teori  kepastian  menggunakan  nilai  yang  disebut certainty  factor  (CF)  untuk  mengasumsikan  tingkat kepercayaan  yang  dimiliki  seorang  ahli  dalam  data dalam  mengekspresikan  tingkat  kepercayaan.  Konsep ini kemudian dirumuskan dalam persamaan CF[6]
(H, E) = MB (H, E) - (MD (H, E)
a. Sebuah.  CF  (H,  E):  CF  hipotesis  H  dipengaruhi oleh gejala E.
b. Besarnya  CF  (-1  (menunjukkan  ketidakpercayaan) hingga 1 (kepercayaan mutlak)
c. MB (H, E) ukuran peningkatan hipotesis Keyakinan H dipengaruhi oleh gejala E.
d. MD  (H,  E)  mengukur  peningkatan  hipotesis Ketidakpercayaan  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala E.
Paralel  CF  adalah  CF  final  dari  kesimpulan  kandidat. CF  paralel  dibutuhkan  jika  suatu  kesimpulan  diperoleh dari beberapa aturan sekaligus. CF Akhir aturan dengan aturan  lain  digabungkan  untuk  mendapatkan  nilai  CF akhir  untuk  kesimpulan  kandidat.  CF  paralel  disajikan dalam persamaan berikut [12]
CF  (H  |  E1;  E2)  =  CF  [MB  (H  |  E1)]  +  CF  [MB  (H  | E2)] x [1 - [MB (H | E1)]]]
Dimana:
a. CF  (H  |  E1;  E2)  =  Faktor  Kepastian  Paralel  dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E1 dan E2
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.4 November  2019
b. CF  [MB  (H  |  E2)]  =  Measure  of  Belief  adalah ukuran  peningkatan  kepercayaan  pada  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E1 (antara 0 dan 1)
c. [1  -  [MB  (H  |  E1)]]  =  Measure  of  Belief  adalah ukuran  peningkatan  kepercayaan  pada  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E2.

## III. METODELOGI
Metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif dengan memberikan  gambaran    secara  sistematis,  faktual,  dan akurat mengenai fakta-fakta dan sifat-sifat populasi atau daerah  tertentu.  Dan    Metode  Perancangan  Metode perancangan  sistem  pakar  identifikasi  gaya  belajar  ini menggunakan  Metode System Development Life  Cycle (SDLC).  SDLC  adalah  tahapan    –  tahapan  pekerjaan yang  dilakukan  oleh  analis  sistem  dan  programmer dalam membangun sistem pakar.
Metode    perancangan    perangkat    lunak    yang digunakan  yaitu  Model  Waterfall  (Air Terjun). Model Waterfall  merupakan  model  yang  dikembangkan  untuk pengembangan  perangkat  lunak.  Model  berkembang secara  sistematis  dari  suatu  tahap  ke  tahap  yang  lain dalam model seperti air terjun.
a. Requirement
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  fakta-fakta seputar penyakit mata pada manusia dan pengobatannya menggunakan obat obat herbal yang berasal dari tumbuh tumbuhan
b. Desain
Pada tahap ini dilakukan pembuatan use case, class diagram, desain perancangan data, desain perancangan  antarmuka,  dan  desain  perancangan prosedural sistem.
c. Implementasi Pada  tahap  ini  akanmenerjemahkan  hasil  proses perancangan  menjadi  sebuah  bentuk  program komputer  yang  dimengerti  oleh  mesin  komputer, yang  diimplementasikan  ke  dalam  bentuk  kode program PHP.
d. Pengujian Pada  tahap  ini  program  yang  dihasilkan  diuji apakah  sudah  berjalan  dengan  benar  dan  sesuai dengan  perancangan  yang  dilakukan  dengan metode blackbox dimana pengujian yang dilakukan berdasarkan apa yang dilihat atau hanya mengamati hasil  dan  fokus  pada  fungsionalitas  dari  perangkat lunak.
e. Pemeliharaan
Tahap  akhir  sesudah  perangkat  lunak  dibangun dengan melakukan pemeliharaan,
seperti penyesuaian    atau    melakukan    perubahan    sesuai
dengan  kondisi  yang  akan  datang  yang mungkin perlu dilakukan.

## IV. PEMBAHASAN
Jenis-Jenis Penyakit Mata Basis  pengetahuan  ini  dapat  mengidentifikasi  penyakit mata  yang berisi nama penyakit dan kode penyakit Tabel 1. Penyakit pada mata No Nama Penyakit Kode Penyakit 1 Konjungtivis P01 2 Pterygium P02 3 Katarak P03 4 Glaukoma P04 5 Hordeolum (Bintitan) P05 6 Ablasio Retina P06 7 Degenarasi Makula P07
Pohon  pakar  adalah  mesin  inferensi  yang  ibuat berdasarkan  hasil  pemrosesan  dari  metode  Certainty Factor. Dari tabel di atas tabel dapat diilustrasikan oleh pohon ahli sebagai berikut:
Tabel2. Gejala Penyakit Mata
Kode_G ejala Nama_Gejala MB MD B1 Rasa gatal pada mata 0,2 0,1 B2 Rasa sakit atau nyeri 0,3 0,1 B3 Mata Berair 0,4 0,2 B4 Mata belekan 0,5 0,3 B5 Sulit membuka mata saat bangun tidur 0,6 0,4 B6 Kelopak mata membengkak 0,7 0,3 B7 Mata merah 0,1 0,2 B8 Perih di area selaput mata 0,8 0,4 B9 Terasa ada yang mengganjal di mata 0,7 0,3 B10 Pandangan kabur 0,6 0,2 B11 Warna di sekitar terlihat memudar 0,5 0,1 B12 Rasa silau saat cahaya 0,4 0,2 B13 Pandangan ganda 0,3 0,2 B14 Penurunan penglihatan 0,2 0,1 B15 Sering mengganti ukuran kacamata 0,6 0,3 B16 Sakit kepala 0,2 0,1 B17 Melihat bayangan lingkaran di sekeliling cahaya 0,6 0,2
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
Vol. 3 No.4 November  2019 B18 Mual atau muntah 0,7 0,4 B19 Penglihatan yang makin menyempit 0,3 0,1 B20 Muncul benjolan kecil baik pada kelopak mata atas maupun bawah 0,5 0,2 B21 Kilatan cahaya mendadak yang muncul saat melihat ke samping 0,8 0,4 B22 Area gelap pada bidang penglihatan 0,4 0,2 B23 Melihat banyak floaters, yaitu serpihan-serpihan yang tampak seperti flek hitam atau benang yang mengambang di depan mata 0,4 0,2 B24 Mengalami kesulitan untuk mengenali tulisan, gambar, wajah dan ekspresi wajah orang lain 0,2 0,1 B25 Garis lurus terlihat bergelombang 0,8 0,3 B26 Halusinasi 0,5 0,3

## Tabel 3  tabel keputusan penyakit mata
Gejala Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 G01 X X X G02 X X X X G03 X X G04 X
G05 X G06 X G07 X X G08 X G09 X X G10 X X X X X G11 X G12 X G13 X G14 X X X
G15 X G16
X
G17
X
G18 X G19 X X G20 X G21
X
G22
X
G23 X G24 X
G25 X
G26 X
Pohon pakar adalah mesin inferensi yang ibuat berdasarkan hasil pemrosesan dari metode Certainty Factor. Dari tabel di atas tabel dapat diilustrasikan oleh pohon ahli sebagai berikut:
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
Vol. 3 No.4 November  2019
Gambar III.1 Pohon Keputusan pakar penyakit mata
Tabel 4 Obat herbal penyakit mata
Penyakit Obat Cara Pemakaian Konjungtivis Madu Bersihkan  mata  dengan  kapas  yang  telah  dibasahi  air
act Pohon Keputusan G01 P01 G02 G03 G04 G05 G06 P02 G07 G08 G09 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G26 G25 G24 G23 G22 G21 G20 P03 P04 P05 P06 P07
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.4 November  2019
hangat,  lalu  oleskan  madu  pada  area  mata  di  mana terdapat belek. Lakukan cara ini secara rutin 2  – 3 kali sehari sampai belek hilang. Pterygium Sarang semut Sarang Semut ini diiris melintang tipis dan dikeringkan sebelum kemudian direbus dan diseduh Katarak Jus Wortel Cukup  mengonsumsi  satu  gelas  jus  wortel  setiap  hari dan buktikan bahwa katarak semakin membaik Bawang Putih Makan  bawang  putih  mentah-mentah  akan  membantu mengurangi  derita  katarak.  Cukup  makan  2-3  siung bawang  putih  setiap  hari  untuk  mengurangi  dan menyembuhkan katarak secara perlahan. Jus Labu Minum setiap satu hari sekali Bayam Bisa  direbus  sebentar  dan  makan  seperti  biasa.  Cukup dua  porsi  per  hari  akan  membantu  penyembuhan penyakit katarak. Glaukoma Kulit Manggis dan Sirsak Kulit Manggis dan Sirsak dikeringkan sebelum kemudian direbus dan diseduh Hordeolum (Bintitan) Kompres dengan Air Hangat Tempelkan kompres air hangat dan pijat lokasi bintitan dengan  lembut.  Anda  dapat  mengompres  bagian  mata tersebut  selama  10  menit,  sekitar  empat  kali  sehari. Untuk  mengompres,  gunakan  handuk  bersih  yang sebelumnya direndam dalam air hangat Kompres dengan Teh Kantong Seduhnya  terlebih  dahulu  dalam  cangkir  dengan  air panas. Kemudian tunggu sekitar satu menit. Angkat teh kantong  dari  cangkir,  diamkan  hingga  tidak  terlalu panas.  Lalu,  tempelkan  pada  mata  sekitar  5  -10 menit. Jika  kedua  mata  mengalami  bintitan,  jangan  gunakan kemasan teh kantong yang sama. Ablasio Retina S Lutena Mengonsumsi makanan yang banyak mengandung zinc, misalnya  daging  sapi,  susu,  keju,  yoghurt,  dan  roti gandum. Degenarasi Makula Mengonsumsi makanan yang mengandung antioksidan, seperti bayam, brokoli, dan kacang -kacangan.
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
Gambar III. 2 User Interface tampilan gejala penyakit
Gambar III. 2 User Interface tampilan hasil diagnosa penyakit mata
Perhitungan  mengunakan  metode  certaninty  factor  dari beberapa penyakit dengan gejala yang terpilih:
Penyakit 1 P01 Konjungtivis Gejala 3
MB MD G09 Terasa ada yang mengganjal di mata 0,1 0,2 MB Lama MB Sementara 0,79 MD Lama MD Sementara 0,46 MB Baru MB 0,1 MD Baru MD 0,2 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,81 1 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,56 8 Hasil CF MB Sementara - MD Sementara 0,24 3 Penyakit 2
P02 Pterygium Gejala 2 MB MD G18 Penglihatan yang makin menyempit 0,3 0,2 MB Lama MB Sementara 0,6 MD Lama MD Sementara 0,3 MB Baru MB 0,3 MD Baru MD 0,2 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,7 2 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama))
0,4 4 Hasil CF MB Sementara - MD Sementara
0,2 8
Penyakit 3
P03 Katarak Gejala 2 MB MD G14 Penurunan penglihatan 0,2 0,1 MB Lama MB Sementara 0,6 MD Lama MD Sementara 0,3 MB Baru MB 0,2 MD Baru MD 0,1 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,6 8 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,3 7 Hasil CF MB Sementara - MD Sementara 0,3 1 Penyakit 4 P04 kinesthetic Gejala 2 MB MD G20 Muncul benjolan kecil baik pada kelopak mata atas maupun bawah 0,5 0,2 MB Lama MB Sementara 0,8 MD Lama MD Sementara 0,4 MB Baru MB 0,5 MD Baru MD 0,2
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
Vol. 3 No.4 November  2019 MB Sementara MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama)) 0,9 MD Sementara MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama)) 0,52 Hasil CF MB Sementara - MD Sementara
0,38

## V. Ksimpulan
Dari  beberapa  tahapan  pengujian  yang  telah  dilakukan terdapat  beberapa  kesimpulan  :  Sistem  pakar  diagnosis penyakit  mata  pada  manusia  menggunakan  metode centernty  Factor  dapat  membantu  dalam  pemberian pengetahuan tentang penyakit pada mata beserta gejala.
Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan  adalah solusi/obat  dari  penyakit  tersebut.    Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan metode c ertainty  factor Berbasis  Android  yang  telah  dibuat memiliki  tingkat  keakuratan  diagnosa  sebesar  75% dengan  rincian  8  penyakit  dan  26  gejala.  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit Mata  Menggunakan Metode Certainty  factor Berbasis  Android  dapat  digunakan untuk  mendiagnosa  penyakit  mata  dengan  tingkat kepercayaan  yang  telah  ditentukan  oleh  pakar  terhadap gejala-gejala yang mempengaruhi probabilitas terjadinya  suatu  penyakit  mata.3.  Sistem  ini  akan optimal  jika  seorang  atau  sekelompok  pakar  dalam  hal ini  dokter  ahli  telah  mendefinisikan  secara  jelas  nilai faktor  kepastian  setiap  gejala  penyakit  terhadap kemungkinan terjadinya penyakit mata

## Dafar Pustaka
[1] M.  Abdillah,  S.  Natarsyah,  S.  T. Informatika,  and  G.  V.  Mata,  “Sistem pakar diagnosa penyakit mata gangguan visus  dengan  metode  certainty  factor 1,2,” 2016.
[2] A. R. L. Francisco, “ 済無 No Title No Title,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no.
9, pp. 1689–1699, 2013.
[3] K. Kecenderungan, P. Mata, and D. I. Jawa, “Klasifikasi kecenderungan penyakit mata di jawa barat dengan
association rule dan naïve bayes classifier,” 2017.
[4] A. K. Nugroho, N. Chasanah, P. Studi, T. Informatika, and U. Jenderal, “Desain sistem pakar diagnosis penyakit mata sebagai penunjang pemeriksaan gangguan penglihatan,” vol. 8, 2017.
[5] P. Penjadwalan and M. Kuliah, “Penerapan Metode Forward Chaining,”
J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 1, no. 2, pp. 17–24, 2016.
[6] Y. Permana, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit Mata Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2018.
[7] E. Purwanto, V. Atina, and S. Desylawati, “Sistem Pakar Deteksi Dini Gangguan Mata dan,” vol. 3, no. 2, pp. 152–162, 2019.
[8] A. P. P. Putra, Y. I. Nurhasanah, and A. Zulkarnain, “Deteksi Penyakit Diabetes
Retinopati Pada Retina Mata
Berdasarkan Pengolahan Citra,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 376–390, 2017.
[9] E. Putra, B. Prayitno, Y. Asri, and A. Dahroni, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit Mata Dengan Metode Certainty Factor,”
Kilat , vol. 8, no. 1, pp. 17–25, 2019.
[10]  M. Y. Simargolang and S. Rahmawati, “Aplikasi Pendiagnosa Penyakit Mata Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, p. 85, 2018.
[11]  E. F. Wati, L. Hakim, and A. P. Sari, “ISSN : 2598-8719 ( Online ) ISSN :
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 3 No.4 November  2019
2598-8700 ( Printed ) Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Dengan Metode Forward Chaining ISSN : 2598-8719 ( Online ) ISSN :
2598-8700 ( Printed ),” vol. 2, no. 4,
2018.
[12]  E. F. Nasution, N. A. Hasibuan, and N. Silalahi, “Rancangan Aplikasi Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Pankreatitis Dengan Metode Certainty Factor,” Ilm. Inti , vol. 13, no. September, pp. 270– 273, 2018