Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Rancang Bangun Aplikasi Penentuan Solusi Perawatan Wajah berdasarkan Jenis Kulit Berbasis Website
Luluk Mufida 1 ,  Naily Ikmalul Insiyah 2 ,  Chika Labita 3 , Arwin Datumaya Wahyudi Sumari 4 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang
4 Cognitive Artificial Intelligence Research Group (CAIRG), Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
e-mail: 1 lulukmufida00@gmail.com, 2 nailymasruri@gmail.com, 3 itaaa.c2@gmail.com,
4 arwin.sumari@polinema.ac.id

## Abstrak
Kulit merupakan salah satu bagian tubuh manusia yang sangat penting dan esensial, terutama kulit  wajah  yang  merupakan  cermin  kecantikan  dan  kesehatan.  Namun  terkadang  orang  tidak mengetahui jenis kulit wajahnya sehingga perlu berkonsultasi dengan dokter. Ada 5 jenis kulit wajah  yaitu  kulit  normal,  berminyak,  kering,  sensitif  dan  kombinasi.  Mengetahui  jenis  kulit wajah Anda sangat penting saat memilih produk kosmetik yang cocok. Pada penelitian ini jenis kulit  wajah  diklasifikasikan  dengan  menggunakan  metode  faktor  reliabilitas.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sebuah  aplikasi  berbasis  web  dengan  sistem  pakar  yang dapat  menjadi  alternatif  untuk  mengetahui  jenis  kulit  wajah  untuk  menentukan  produk perawatan  kulit  yang  tepat,  menggantikan  konsultasi  dokter.  Hasil  penelitian diketahui bahwa perhitungan  manual  menggunakan  metode  faktor  keamanan  menghasilkan  hasil  akhir  yang sama dengan perhitungan yang dilakukan pada aplikasi.
Kata kunci — Certainty Factor , kulit wajah, sistem pakar, website

## Abstract
Skin  is  one  of  the  most  important  and  essential  parts  of  the  human  body,  especially facial skin which is a mirror of beauty and health. But sometimes people don't know their facial skin type, so they need to consult a doctor. There are 5 types of facial skin, namely normal, oily, dry,  sensitive  and  combination  skin.  Knowing  your  facial  skin  type  is  very  important  for choosing a  suitable  cosmetic  product.  In  this  study,  facial  skin  types  were  classified  using  the reliability factor method. The purpose of this research is to create a web-based application with an expert system that can be an alternative for knowing facial skin types to determine the right skin  care  product,  replacing  a  doctor's  consultation.  The  research  results  show  that  manual calculations using the factor of safety method produce the same final results as the calculations performed on the application.
Keywords — Certainty Factor , face skin, expert system, website
1. PENDAHULUAN
udah  menjadi  hal  yang  wajar  jika  wanita  selalu  menginginkan  kulit  wajah  yang  sehat  dan terawat.  Kulit  adalah  organ  terbesar,  berbagai  virus,  bakteri  dan  penyakit  radang  efek menyebar  ke  mana-mana  dan  menyebabkan  berbagai  masalah  kesehatan  [1].  Kulit  merupakan organ  atau  bagian  tubuh  manusia  yang  sangat  diperlukan,  vital  dan  cermin  kesehatan  dan kehidupan.  Kulit  juga  sangat  kompleks,  fleksibel  dan  sensitif  serta  bervariasi  menurut  iklim, S
2
usia, jenis kelamin, ras, dan posisi tubuh (Pendidikan et al., 2021).  Ada 5 jenis jenis kulit wajah yaitu kulit normal, kulit berminyak, kulit kering, kulit sensitif dan kulit kombinasi. Mengetahui jenis  kulit  wajah  Anda  sangat  penting  untuk  menjaga  kesehatan  kulit  dan  memilih  produk kosmetik/perawatan  kulit  yang  tepat.  Diperkirakan  1.518  kasus  baru  penyakit  kulit  dilaporkan pada  tahun  2015  [3].  Merupakan  berkah  tersendiri  bagi  wanita  yang  dikaruniai  kulit  bersih, sehat dan mulus karena kulit wajah merupakan bagian yang sering diperhatikan oleh orang lain. Namun,  tidak  memperhatikan  jenis  kulit  yang  dimaksud.  Hal  ini  berdampak  besar  dalam pemilihan produk perawatan kulit wajah saat menggunakan riasan yang tepat. Misalnya memilih produk pembersih wajah yang memiliki beberapa varian sesuai dengan jenis kulit wajah. Hal ini karena  kandungan  dalam  setiap  pembersih  wajah  disesuaikan  dengan  kandungan  yang membantu membersihkan wajah secara efektif.
Sebagai contoh lain, jika Anda sedang memilih pelembap untuk jenis kulit berminyak, gunakan pelembap untuk jenis kulit kering yang tidak mengandung oil control agar kulit Anda berminyak. Karena setiap kondisi kulit berbeda, penggunaan produk perawatan kulit yang salah dapat  membahayakan  kulit  Anda.  Beberapa  orang  alergi  terhadap  bahan  kosmetik  tertentu sehingga  menyebabkan  kemerahan,  gatal,  dan  reaksi  lainnya.  Masalah  umum  pada  wajah termasuk  keriput,  noda,  acne  vulgaris,  pori-pori  dan  banyak  lagi  [4].  Banyaknya  produk perawatan kulit yang tersedia di pasaran tentunya membuat masyarakat sulit untuk menentukan pilihan  [5].  Saat  memilih  produk,  Anda  harus  bernegosiasi  terlebih  dahulu.  Konsultasi  adalah alat  atau  sarana  komunikasi  atau  interaksi  antara  pakar  dan  pengguna.  Dalam  bidang kedokteran, konseling lebih banyak dilakukan secara tatap muka [6]. Namun, konsultasi dengan bertatap  muka  cukup  menyita  waktu.  Sistem  pakar  membantu  pasien  tidak  perlu  menunggu lama untuk berobat ke dokter, sehingga dapat menjadi cara memprediksi penanganan yang cepat dan akurat. [7].
Salah satu metode sistem pakar yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis kulit adalah Certainty  Factor .  Menurut David  McAllister, Certainty  Factor adalah  suatu  cara untuk menentukan  apakah  suatu  pernyataan  itu  benar  atau  salah. Certainty  Factor adalah  konsep kepastian  dan  ketidakpastian.  Metode  ini  berupa  metrik  yang  sering  digunakan  dalam  sistem pakar.  Metode  ini  cocok  untuk  sistem  pakar  yang  mendiagnosa  sesuatu  yang  mungkin  tidak benar  [8].  Beberapa  peneliti  telah  menggunakan  metode Certainty  Factor ,  salah  satunya  dari Annual  Conference  on  Research  in  Science  and  Technology  (ACOSTER,  Hendry  Fonda berjudul  Application  of Certainty  Factor Method  to  Identify  Pests  in  Crystal  Jamboo  Plants). Hasil  penghitungan hama  tanaman  adalah  larva  pucuk 96%,  larva  92%,  cacing  api  52%,  larva 96%, ulat 84%, ulat 84%, belalang 96%, penggerek buah 92%, penggerek buah 92%, kutu daun. kutu  daun  88%,  melindungi  kutu  daun  84%  dan  lalat  buah  96%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa akurasi faktor kepercayaan berada di atas 80% [9].
Selain  itu,  peneliti  bersumber  dari  Aditiya  Pakpahan  International  Conference  on Computing and Applied Mathematics bertajuk Implementation of Certainty Factor Method for Diagnoses of Photocopy Machine Damage. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem dapat  mendiagnosa  kerusakan  mesin  fotokopi  B201D  berdasarkan  gejala  keluaran,  meskipun gejala  tersebut  mengandung  ketidakpastian.  Nilai Certainty  Factor ditambahkan  ke  hasil diagnostik,  yang  menunjukkan  tingkat  kebenaran,  keakuratan  kemungkinan  kerusakan  mesin fotokopi  B201D  [10].  Peneliti  terakhir  adalah  Laura  Safiran  dari  International  Conference  on Electronic  Representation  and  Algorithm  (ICERA  2019)  dengan  judul  Implementation  of  the Certainty Factor Method for Early Detection of Cirrhosis Based on Android. Dengan klaim ini, dibuatlah  aplikasi  seluler  yang  mengharuskan  pasien  menjawab  sekitar  sepuluh  pertanyaan. Hasil  akhir  dari  aplikasi  ini  adalah  diagnosis  sirosis.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat disimpulkan bahwa akurasi dari aplikasi ini adalah 100% [11].
Perkembangan  teknologi  informasi  mengalami  kemajuan  yang  sangat  pesat  akibat kekuatan  era  globalisasi,  dimana  komputer  dan  internet  dengan  sifatnya  yang  dinamis merupakan  fasilitas  yang  telah  mendominasi  berbagai  bidang  kehidupan  seperti  pendidikan, perkantoran,  industri,  kesehatan,  dan  lain-lain [9] .  Saat  ini  para  peneliti  telah  banyak mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  dengan  menggunakan  berbagai  metode [10] .  Sudah
3
saatnya  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  ini  untuk  memudahkan  aktivitas  perawatan wajah seperti konsultasi permasalahan kulit wajah tanpa harus bertatap muka.

## 1.1 Tinjauan Pustaka

## 1 1.1 Sistem Pakar
Sistem pakar atau sistem pakar, juga dikenal sebagai Knowledge Based System, adalah aplikasi  komputer  yang  dirancang  untuk  pengambilan  keputusan  atau  pemecahan  masalah dalam domain tertentu. Sistem ini bekerja dengan pengetahuan dan metode analisis yang telah ditentukan oleh para ahli sesuai dengan keahliannya [11].
Selain  itu,  sistem  pakar  adalah  sistem  yang  bertujuan  untuk  membawa  pengetahuan manusia  ke  komputer  untuk  memecahkan  masalah  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  pakar. Banyak penelitian telah dilakukan dengan menggunakan sistem pakar, karena seperti yang kita ketahui  bersama,  teknologi  informasi  telah  menjangkau  semua  bidang,  tidak  hanya  bidang komputer.  Pada  dasarnya  sistem  pakar  ini  dibangun  untuk  menggantikan  peran  seorang  pakar [7].

## 1 1.2 Metode Certainty Factor
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya, penelitian sistem pakar ini menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode kerja dari metode CF adalah untuk menunjukkan derajat kepastian  dari  suatu  fakta  atau  aturan.  Metode  CF melakukan  penalaran  layaknya  seorang  ahli dan mencapai nilai kepercayaan.  Proses perhitungan metode CF dilakukan dengan menghitung nilai perkalian antara nilai cf pengguna dengan nilai cf ahli, dan membentuk nilai CF gabungan. Nilai CF komposit maksimum merupakan keputusan akhir dari metode CF [16]. Penentuan jenis kulit  wajah  sangat  erat  kaitannya  dengan  sistem  pakar,  dalam  hal  ini  dokter  sebagai  pakar, sehingga dengan menggunakan metode CF membantu mengatasi masalah tersebut.
Metode CF adalah konsep yang bertujuan untuk memperhitungkan ketidakpastian pakar [12]. CF mengungkapkan keyakinan terhadap suatu peristiwa (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti  atau  penilaian  ahli [13] .  Proses  penghitungan  tingkat  kepercayaan  dimulai  dengan menyelesaikan aturan multi-gejala menjadi aturan gejala  tunggal. Setiap aturan baru kemudian dihitung CF-nya menggunakan persamaan [14]:
Apabila terdapat lebih dari satu gejala, maka CF
penyakit dihitung dengan menggunakan Persamaan:
Cara  penggunaan  aplikasi  ini  yaitu  administrator  sistem  memasukkan  gejala  yang dipilih  pengguna,  kemudian  sistem  mengatur  semua  pilihan  pengguna  dengan  metode  CF  dan sistem memberikan keluaran berupa diagnosa berupa penyakit dan solusi mereka.  Sistem  yang dibangun  membantu  pasien  untuk  mengetahui  jenis  penyakit  kulit  wajah  yang  diderita  pasien dan  hal  ini  sesuai  dengan  analisa  dokter  kulit.  Penelitian  ini  menggunakan framework Visual Studio Code Laravel dan MySQL sebagai basis data sistem pakar  yang diusulkan. Layar menu utama  terdapat  beberapa  menu  yaitu master  file , inquiry , report dan statement ,  yang  mana master file berisi record pasien. Sistem pakar yang dibuat pada penelitian ini tidak diuji dengan hasil diagnosa pakar [7].
CFgejala = CF ( user ) * CF (pakar) (1)
CFcombine = CFold + CFgejala * (1-CFold) (2)
4

## 2. METODE PENELITIAN
Analisis dan desain sistem adalah proses memahami suatu sistem kemudian merancang sistem  informasi  terkomputerisasi  yang  menghasilkan  sistem  terkomputerisasi [15] .  Metode penelitian  merupakan  prosedur  dan  langkah  –  langkah  sistematis.  Berikut  alur  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Alur Penelitian

## 2.1 Tahap Awal
Tahap  awal  penelitian  ini  dilakukan  dengan  merumuskan  masalah,  menentukan  nama penelitian, menetapkan tujuan penelitian, melakukan kajian literatur, menentukan metode yang digunakan  dalam  penelitian  dan  mengumpulkan  informasi.  Sehingga  keluaran  dari  tahap pendahuluan  ini  adalah  rumusan  masalah,  judul  penelitian,  tujuan  penelitian,  tinjauan  pustaka, metode penelitian dan informasi yang akan diolah.

## 2. 1.1 Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem pakar yang berguna sebagai sistem  pengambilan  keputusan.  Kemudian  metode  CF  adalah  melakukan  perhitungan  dan perhitungan secara manual agar aplikasi mendapatkan hasil  yang sama.

## 2. 1.2 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan merupakan data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari kajian pustaka.  Data  yang  dikumpulkan  seperti  gejala    yang  dialami,  pembobotan  gejala  berdasarkan jenis  kulit,  menggunakan  nilai  ketidakpastian    dan  solusi  permasalahan  untuk  masing-masing jenis kulit. Data gejala dapat dilihat pada Tabel 1. Bobot tiap jenis kulit diperoleh para ahli yang mengikuti aturan berikut: “nilainya tidak diketahui 0”, “saya tidak yakin 0,2”, “saya tidak yakin 0,4”, “sangat yakin 0,6”, “yakin 0,8”, dan “sangat yakin 1”.  Tabel skala 1 dengan metode CF, pengelompokan  data  jenis  kulit  dan  gejala  berdasarkan  jenis  kulit  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 sampai dengan Tabel 6.
5

## Tabel 1 Gejala
No. ID Gejala Gejala 1. G001 Tidak berminyak 2. G002 Segar dan halus 3. G003 bahan-bahan kosmetik mudah menempel di kulit. 4. G004 Terlihat sehat 5. G005 Tidak berjerawat 6. G006 Mudah dalam memilih kosmetik. 7. G007 Pori-pori  kulit  besar  terutama  di  area  hidung,  pipi, dagu 8. G008 Kulit di bagian wajah terlihat mengkilat 9. G009 Sering ditumbuhi jerawat 10. G010 Kulit kelihatan kering sekali 11. G011 Pori-pori halus 12. G012 tekstur kulit wajah tipis 13. G013 Cepat menampakkan kerutan-kerutan 14. G014 sebagian kulit kelihatan berminyak 15. G015 Sebagian kulit kelihatan kering 16. G016 Kadang berjerawat 17. G017 susah mendapat hasil polesan kosmetik yang sempurna 18. G018 Mudah alergi 19. G019 Mudah iritasi dan terluka 20. G020 kulit mudah terlihat kemerahan. Tabel 2 Pembobotan Kulit Normal No ID Gejala Gejala Kulit Normal Bobot 1. G001 Tidak berminyak 0.8 2. G002 Segar dan halus 0.8 3. G003 bahan-bahan  kosmetik  mudah  menempel di kulit. 0.8 4. G004 Terlihat sehat 0.8 5. G005 Tidak berjerawat 0.8 6. G006 Mudah dalam memilih kosmetik. 0.8 7. G011 Pori-pori halus 0.8 Tabel 3 Pembobotan Kulit Berminyak No ID Gejala Gejala Kulit Berminyak Bobot 1. G007 Pori-pori  kulit  besar  terutama  di  area hidung, pipi, dagu 0.8 2. G008 Kulit di bagian wajah terlihat mengkilat 0.8 3. G009 Sering ditumbuhi jerawat 0.8 4. G016 Kadang berjerawat 0.8
6

## Tabel 4 Pembobotan Kulit Kering
No ID Gejala Gejala Kulit Kering Bobot 1. G001 Tidak berminyak 0.6 2. G005 Tidak berjerawat 0.6 3. G010 Kulit kelihatan kering sekali 0.8 4. G011 Pori-pori halus 0.6 5. G012 Tekstur kulit wajah tipis 0.6 Tabel 5 Pembobotan Kulit Kombinasi No ID Gejala Gejala Kulit Kombinasi Bobot 1. G007 Pori-pori  kulit  besar  terutama  di  area hidung, pipi, dagu 0.6 2. G014 Sebagian kulit kelihatan berminyak 0.4 3. G015 Sebagian kulit kelihatan kering 0.6 4. G016 Kadang berjerawat 0.4 5. G017 Susah  mendapat  hasil  polesan  kosmetik yang sempurna 0.6 Tabel 6 Pembobotan Kulit Sensitif No ID Gejala Gejala Kulit Sensitif Bobot 1. G012 tekstur kulit wajah tipis 0.8 2. G018 Mudah alergi 0.8 3. G019 Mudah iritasi dan terluka 0.8 4. G020 kulit mudah terlihat kemerahan. 0.8
Hasil dari identifikasi jenis kulit akan muncul data solusi yang didapat dari pakar [16]– [18] . Data solusi dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7 Solusi
No. Jenis Kulit Solusi 1 Kulit Normal 1. Membersihkan wajah cukup dengan air, ketika kulit wajah dalam keadaan tanpa make up. 2. Jika kulit wajah dalam keadaan ber makeup , bisa dibersihkan menggunakan milk cleanser, face tonic dan facial foam.
3. Bisa menggunakan face tonic dan krim pelembab, ketika musim panas. Karena di musim panas kulit normal akan terasa agak kering. 4. Perawatan facial di klinik kecantikan diperlukan sewaktu-waktu saja, cukup 1 kali dalam 3 bulan. 5. Menggunakan krim tabir surya untuk melindungi dari panas sinar matahari. 2 Kulit Berminyak 1. Membersihkan wajah menggunakan facial foam , kemudian dibilas sampai bersih. 2. Setelah mencuci wajah, gunakan face tonic. 3. Hindari beberapa makanan tertentu yang memicu munculnya lemak secara berlebihan pada kulit. Jadi, minimalkan konsumsi coklat, makanan pedas, makanan yang banyak mengandung bumbu rempah, makanan bersantan dan makanan yang digoreng.
4. Lakukan pembersihan timbunan lemak dan yang kotoran yang
7 No. Jenis Kulit Solusi menempel pada pori-pori wajah dengan pemijatan wajah, peeling dan facial. 5. Untuk mengecilkan pori-pori wajah, mengangkat kotoran, dan mengurangi kadar minyak yang berlebihan, lakukan penguapan pada wajah. Caranya, ambil baskom atau wadah lain, lalu isi dengan air mendidih. Letakkan wajah di atas air yang mendidih dengan handuk penutup di sekitar kepala sehingga uap terkonsentrasi pada kulit wajah. 3 Kulit Kering 1. Gunakan krim pelembap sesering mungkin, baik pada siang maupun malam hari. 2. Gunakan tabir surya pada siang hari, karena kulit kering ini sangat mudah terkena flek kecoklatan.
3. Jangan terlalu sering menggunakan sabun wajah.
4. Pakailah lotion berupa susu untuk mengangkat sisa riasan wajah. 5. Jangan menggunakan sabun antiseptik berlebihan. 4 Kulit Kombinasi 1. Gunakan selalu facial foam, milk cleanser dan face tonic 2. Lakukan perawatan facial di salon kecantikan sebulan sekali 3. Oleskan tipis-tipis krim atau lotion pencegah komedo pada malam hari. 4. Saat membersihkan wajah, lebih konsentrasi pada bagian-bagian berminyak daripada bagian kering. 5. Konsentrasi penggunaan pelembab minyak zaitun pada bagian kulit yang kering, bukan bagian yang berminyak. 6. Konsentrasi penggunaan perasan jeruk nipis pada bagian kulit yang berminyak, bukan bagian yang kering. 5 Kulit Sensitif Berdasarkan  gejalanya,  perawatan  kulit  sensitif  ditujukan  untuk melindungi  kulit  serta  mengurangi  dan  menanggulangi  iritasi.  Kulit sensitif  tidak  dapat  diamati  secara  langsung,  diperlukan  bantuan dokter  kulit  atau dermatolog untuk  memeriksanya  dalam  tes alergi- imunologi .  Apabila  dideteksi  alergi,  maka  biasanya  pasien  akan diberi beberapa allergen untuk mengetahui kadar sensitivitas kulit

## 2. 2 Tahap Implementasi Sistem menggunakan Sistem Pakar
Tahap  implementasi  sistem  dengan  menggunakan  sistem  pakar  dilakukan  melalui analisis  dan  perencanaan,  pengkodean  dan  pengujian.  Analisis  desain  dilakukan  dengan mendeskripsikan  kebutuhan  sistem  pakar,  merancang  struktur  data  dan  tampilan  antarmuka pengguna  sistem  pakar,  dan  merancang  aturan  pencarian  diagnostik  sistem  pakar.  Pengkodean dilakukan  dengan  menerjemahkan  desain  sistem  pakar  ke  dalam  bahasa  pemrograman  dan menerapkan  aturan  menggunakan  CF.  Setelah  fase  ini  selesai,  keluarannya  adalah  desain struktur  data,  layar  antarmuka pengguna, desain  aturan  diagnostik, pengkodean,  dan  pengujian sistem pakar [7].
Tahap  perancangan  sistem  diawali  dengan  pembuatan  flowchart  sistem  berbasis komputer  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dalam  sistem  pakar.  Diagram  alir ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Penerapan  metode  CF  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah terlebih  dahulu  dilakukan  dengan  perhitungan  manual  kemudian  diterapkan  pada  program aplikasi.  Langkah-langkah  perhitungan  metode  CF  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Metode  CF mengungkapkan kepercayaan pada suatu peristiwa (atau fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau  penilaian  ahli.  CF  menggunakan  nilai  untuk  memperkirakan  kepercayaan  seorang  pakar terhadap  data.  Metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  tingkat  kepercayaan [18] ,
8
menggunakan hasil pengambilan data sekunder yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Pakar Admin
User Gambar 2 Diagram alir Sistem Gambar 3 Flowchart Metode CF
Tabel 8 Nilai Ketidakpastian
Kondisi Tidak Pasti CF Tidak Tahu (Unknown) 0 Kemungkinan (Maybe) 0.4 Kemungkinan Besar (Probably) 0.6 Hampir Pasti (Almost Certainly) 0.8 Pasti (Definitely) 1
9

## 2. 2.1 Desain Aplikasi
Sistem  pakar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  aplikasi  berbasis  web. Halaman  awal  yang  akan  ditampilkan  kepada user adalah  home  page.    Halaman  home  dapat dilihat  pada  Gambar  4.  Ketika user ingin  mengetahui  apakah  aplikasi Skin  Scientist itu,  maka klik  menu about .  Halaman about dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Ketika user ingin  melakukan konsultasi maka pilih menu service dan klik start untuk memulai. Halaman service dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 4 Halaman Home
Gambar 5 Halaman About
10
Gambar 6 Halaman Service
Setelah user memilih  menu service maka user akan  diarahkan  untuk  menjawab beberapa pertanyaan yang telah disediakan oleh sistem pakar. Halaman pemilihan gejala dapat dilihat  pada  Gambar  7.  Kemudian  setelah user selesai  mengisi  pertanyaan  harus  klik  tombol next dan akan diarahkan pada halaman gejala dan penilaian yang telah diisi. Halaman ringkasan gejala  yang  dipilih  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Terakhir  Ketika user memilih  tombol  lihat hasil  maka  akan  diarahkan pada  halaman result jenis  kulit  dan  solusi  untuk  mengatasinya  dari sistem pakar. Namun jika dirasa gejala yang dipilih ada yang kelewatan makan user harus klik tombol  ulangi  pilihan.  Pada  halaman result ada  tombol reset untuk  mengulangi  pemilihan. Halaman result dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 7 Halaman Pemilihan Gejala
Gambar 8 Halaman Ringkasan Gejala
Gambar 9 Halaman Result

## 2.3 Tahap Pengujian Sistem
Tahap pengujian ini dilakukan untuk mengevaluasi hasil dari perancangan sistem secara fungsional. Pengujian yang digunakan pada penelitian ini adalah blackbox . Pengujian blackbox bertujuan  untuk  menemukan  fungsi  yang  tidak  benar,  kesalahan  antarmuka,  kesalahan  pada struktur data, kesalahan kinerja, kesalahan inisialisasi dan terminasi [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode CF

## 3. 1.1 Menentukan Rule
Pada  penentuan rule user memilih  gejala  sesuai  dengan  kondisi  kulit  berdasarkan gejala-gejala pada Tabel 1 yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Rule User Kode Gejala Kulit CF User Keterangan G007 Pori-pori kulit besar terutama di area hidung, pipi, dagu 0.8 Yakin G008 Kulit di bagian wajah terlihat mengkilat 0.6 Cukup Yakin G009 Sering ditumbuhi jerawat 0.6 Cukup Yakin G012 Tekstur kulit wajah tipis 0.8 Yakin G016 Kadang berjerawat 0.8 Yakin G019 Mudah iritasi dan terluka 0.8 Yakin
12 G020 kulit mudah terlihat kemerahan. 0.8 Yakin

## 3. 1.2Proses Perhitungan pada Setiap Rule Jenis Kulit
Perhitungan  dapat  dilakukan  berdasarkan  Tabel  1  dan  pembobotan  gejala  pada  tabel- tabel  pembobotan masing-masing  jenis  kulit  (Tabel  2  sampai  dengan  Tabel  6).  Nilai  akhir  CF adalah hasil perkalian antara CF pakar dan CF user , seperti pada Tabel 10.
Tabel 10 Rule Setiap Jenis Kulit
Kode Gejala Kulit CF Pakar CF User CF Pakar * CF User Kulit Normal G001  Tidak berminyak 0,8 0 0 G002  Segar dan halus 0,8 0 0 G003 bahan-bahan kosmetik mudah menempel di kulit. 0,8 0 0 G004  Terlihat sehat 0,8 0 0 G005  Tidak berjerawat 0,8 0 0 G006 Mudah dalam memilih kosmetik. 0,8 0 0 G011  Pori-pori halus 0,8 0 0 Kulit Berminyak G007 Pori-pori kulit besar terutama di area hidung, pipi, dagu 0,8 0,8 0,64 G008 Kulit di bagian wajah terlihat mengkilat 0,8 0,6 0,48 G009  Sering ditumbuhi jerawat 0,8 0,6 0,48 G016  Kadang berjerawat 0,8 0,8 0,64 Kulit Kering G001  Tidak berminyak 0,6 0 0 G005  Tidak berjerawat 0,6 0 0 G010  Kulit kelihatan kering sekali 0,8 0 0 G011  Pori-pori halus 0,6 0 0 G012  Tekstur kulit wajah tipis 0,6 0,8 0,48 Kulit Kombinasi G007 Pori-pori kulit besar terutama di area hidung, pipi, dagu 0,6 0,8 0,48 G014 Sebagian kulit kelihatan berminyak 0,4 0 0 G015 Sebagian kulit kelihatan kering 0,6 0 0 G016  Kadang berjerawat 0,4 0,8 0,32 G017 Susah mendapat hasil polesan kosmetik yang sempurna 0,6 0 0 Kulit Sensitif G012  Tekstur kulit wajah tipis 0,8 0,8 0,64 G018  Mudah alergi 0,8 0 0 G019  Mudah iritasi dan terluka 0,8 0,8 0,64 G020 kulit mudah terlihat kemerahan. 0,8 0,8 0,64
Hasil menentukan CF combine untuk kulit berminyak adalah sebagai berikut:
CF(h,e)g1,g2 = CF gejala1 + CF gejala2 * (1 - CF gejala1 ) 0.64 + 0.48 * (1 – 0.64) = 0.813
13 CF(h,e)old1,g3= CF old1 + CF gejala3 * (1 - CF old1 )
0.813 + 0.48 * (1 – 0.813) = 0.903
CF(h,e)old2,g4= CF old2 + CF gejala4 * (1 - CF old2 ) 0.903 + 0.64 * (1 – 0.903) = 0.965
Hasil menentukan CF combine untuk kulit kering adalah sebagai berikut:
CF(h,e)g1,g2 =
CF gejala1 + CF gejala2 * (1 - CF gejala1 )
0 + 0 * (1 – 0) = 0
CF(h,e)old1,g3= CF old1 + CF gejala3 * (1 - CF old1 ) 0 + 0 * (1 – 0) = 0 CF(h,e)old2,g4= CF old2 + CF gejala4 * (1 - CF old2 )
0+ 0* (1 – 0) = 0
CF(h,e)old3,g5= CF old3 + CF gejala5 * (1 - CF old3 ) 0 + 0.48 * (1 - 0) = 0.48
Hasil menentukan CF combine untuk kulit kombinasi adalah sebagai berikut:
CF(h,e)g1,g2 = CF gejala1 + CF gejala2 * (1 - CF gejala1 ) 0.48 + 0 * (1 – 0.48) = 0.48 CF(h,e)old1,g = CF old1 + CF gejala3 * (1 - CF old1 )
0.48 + 0 * (1 – 0.48) = 0.48 CF(h,e)old2,g = CF old2 + CF gejala4 * (1 - CF old2 )
0.48 + 0.32 * (1 – 0.48) = 0.646 CF(h,e)old3,g5= CF old3 + CF gejala5 * (1 - CF old3 ) 0.646 + 0 * (1 – 0.646) = 0.646
Hasil menentukan CF combine untuk kulit kombinasi adalah sebagai berikut:
CF(h,e)g1,g2 =
CF gejala1 + CF gejala2 * (1 - CF gejala1 )
0.64 + 0 * (1 – 0.64) = 0.64 CF(h,e)old1,g3= CF old1 + CF gejala3 * (1 - CF old1 )
0.0.64 + 0.64 * (1 – 0.64) = 0.87
CF(h,e)old2,g4= CF old2 + CF gejala4 * (1 - CF old2 ) 0.87 + 0.64 * (1 – 0.87) = 0.953
Dengan menggunakan metode CF, hasil perhitungan berdasarkan 20 pilihan gejala kulit oleh user yakni: Pori-pori kulit besar terutama di area hidung, pipi, dagu, kulit di bagian wajah  terlihat  mengkilat,  sering  ditumbuhi  jerawat,  tekstur  kulit  wajah  tipis,  kadang berjerawat,  mudah  iritasi  dan  terluka,  kulit  mudah  terlihat  kemerahan merupakan jenis kulit berminyak dengan nilai combine tertinggi yaitu 0.965 .

## 4. KESIMPULAN
Melalui penelitian ini dibangun sebuah sistem pakar yang dapat menganalisis jenis kulit dengan memasukkan penilaian user terhadap berbagai macam gejala. Aplikasi sistem pakar ini dapat  memberikan  informasi  berupa  jenis  kulit user dan  solusi  untuk  mengatasi  permasalahan pada  jenis  kulit  tersebut.  Hasil  penelitian  memperlihatkan  bahwa  perhitungan  manual menggunakan  metode  CF  memiliki  hasil  akhir  yang  sama  dengan  perhitungan  pada  aplikasi sistem pakar dengan metode CF.
14

## 5. SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  penelitian, rencana kedepan adalah mengembangkan dataset yang awalnya menggunakan data sekunder  menjadi data primer dengan melakukan wawancara kepada ahli kulit sehingga hasil-hasil pengolahan data dapat lebih akurat dan luas cakupannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V. R. Balaji, S. T. Suganthi, R. Rajadevi, V. Krishna Kumar, B. Saravana Balaji, and S. Pandiyan, “Skin Disease Detection and Segmentation using Dynamic Graph Cut Algorithm and Classification through Naive Bayes Classifier,” Measurement (Lond) , vol. 163, Oct. 2020, doi: 10.1016/j.measurement.2020.107922.
[2] J. Pendidikan, D. Kewirausahaan, C. D. Sinaulan, and A. Hantara, “Model Klasifikasi Permasalahan Kulit Wajah …. Model Klasifikasi Permasalahan Kulit Wajah Menggunakan Metode Support Vector Machine,” vol. 9, no. 1, pp. 2021–297, 2021.
[3] S. A. Wulandari, W. A. Prasetyanto, and M. D. Kurniatie, “Classification of Normal, Oily and Dry Skin Types Using a 4-Connectivity and 8-Connectivity Region Properties Based on Average Characteristics of Bound,” TRANSFORMTIKA , vol. 17, no. 01, pp. 78–87, 2019.
[4] H. H. Li, Y. H. Liaoī, Y. N. Huang, and P. J. Cheng, “Based on Machine Learning for Personalized Skin Care Products Recommendation Engine,” Proceedings - 2020 International Symposium on Computer, Consumer and Control, IS3C 2020 , pp. 460–462, 2020, doi: 10.1109/IS3C50286.2020.00125.
[5] S. D. Kusumaningrum, “Kajian Pustaka Dalam Penentuan Tipe dan Permasalah Kulit Wajah,” 2021. [Online]. Available: https://www.google.com/
[6] I. Syahputri, A. P. Windarto, D. Suhendro, E. Irawan, and M. Fauzan, “Sistem Pakar dengan Proses Forward Chaining pada Kulit Wajah Berminyak,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 2, no. 1, pp. 26–34, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josh/article/view/477
[7] Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T. Prabowo, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Identifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 8, no. 1, Apr. 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.453.
[8] Y. Purnama, I. Ismail, D. Noviandri, Y. Hendriyani, P. T. Nguyen, and I. P. A. Darmawan, “Expert System in Detecting Children’s Intelligence using Certainty Factor,” Journal of Critical Reviews , vol. 7, no. 1, pp. 52–55, 2020, doi: 10.22159/jcr.07.01.09.
[9] D. R. Habibie and D. Aldo, “Sistem Pakar Untuk Identifikasi Jenis Jerawat Dengan Metode Certainity Factor,” JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , vol. 4, no. 3, p. 79, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i3.1055.
[10] R. N. Putri and L. Goeirmanto, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus,” Jurnal Aplikasi dan Inovasi IPTEKS SOLIDITAS , vol. 3, pp. 106–112, 2020.
[11] B. H. Hayadi, Sistem Pakar . Deepublish, 2018.
[12] J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. Febriansyah, “Disease Diagnosis System Using Certainty Factor,” ICEEIE 2019 - International Conference on Electrical, Electronics and Information Engineering: Emerging Innovative Technology for Sustainable Future , pp. 303–308, 2019, doi: 10.1109/ICEEIE47180.2019.8981421.
[13] J. A. Widians and F. N. Rizkyani, “Identifikasi Hama Kelapa Sawit menggunakan Metode Certainty Factor,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 1, pp. 58–63, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i1.526.58-63.
[14] A. Sucipto, S. Ahdan, and A. Abyasa, “Usulan Sistem untuk Peningkatan Produksi Jagung menggunakan Metode Certainty Factor,” Prosiding-Seminar Nasional Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung , no. November 2019, pp. 478–488, 2020.
[15] I. H. Santi and B. Andari, “Analisa Perancangan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah,” Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri, Lingkungan dan Infrastruktur (SENTIKUIN) , vol. 2, no. 2622-2744 (print),2622-9730 (online), pp. 1–8, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.unitri.ac.id/index.php/sentikuin
15
[16] N. Windya, Buku Pintar Merawat Kecantikan di Rumah . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2009.
[17] M. Dwikarya, Merawat Kulit Wajah , 5th ed. Jakarta: Kawan Pustaka, 2006.
[18] 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, p. 159, Jul. 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[19] L. Setiyani, “Pengujian Sistem Informasi Inventory Pada Perusahaan Distributor Farmasi Menggunakan Metode Black Box Testing,” Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.539.