Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Degenerasi Macula Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web
Abrar Hadi 1 , Amalia Hanifa 2
1 Manajemen Informatika Kampus Kota Padang, Politeknik LP3I, abrarhadi05@gmail.com
2 Manajemen Informatika Kampus Kota Padang, Politeknik LP3I, amaliahanifa@plb.ac.id
Submitted: 13-04-2023, Reviewed: 29-04-2023, Accepted 09-05-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.795

## Abstract
An expert system is a system that seeks to adopt human knowledge into computers that are designed to represent the ability to solve problems like an expert. This system helps all people solve their problems or just look for quality information that can only be obtained with a dedicated expert. This study describes how the Expert System diagnoses Macular Degeneration using the Certainty Factor method. This method obtained the possible disturbances value experienced by the community. This  Expert  System  program  is  implemented  in  the  PHP  programming  language  where  MySQL  as  the  database.  As  the result, this system is easy to use (user-friendly) and easy to develop and useful for those who want to know about Macular Degeneration.
Keywords: expert system, Certainty Factor, Degenerasi Macula

## Abstrak
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang  untuk mempresentasikan  kemampuan  menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar.  Dengan  sistem  pakar  ini, masyarakat  biasa  pun  dapat  menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar  mencari  suatu  informasi  berkualitas  yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Pada penelitian ini dijelaskan cara Sistem Pakar mendiagnosa penyakit Degenerasi Macula dengan menggunakan metode Certainty Factor. Dengan menggunakan metode Certanty  Factor  (CF),  didapatkan  nilai  Kemungkinan  gangguan  yang  dialami  masyarakat . Program  Sistem  Pakar  ini  di implementasikan dengan bahasa pemograman PHP dengan database MySQL. Sebagai hasil akhir kesimpulannya sistem ini mudah digunakan (user-friendly) dan mudah dikembangkan dan berguna bagi yang ingin mengetahui  penyakit Degenerasi Macula.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Certainty Factor, Degenerasi Macula
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Teknolgi  informasi  tidak  terlepas  dari kecerdasan  buatan  yang  digunakan  oleh  manusia dalam mempermudah penyelesaian tugas sehari-hari mereka.  Dalam  hal  ini,  adanya  kecerdasan  buatan atau artifitial intelegent merupakan salah satu unsur yang  di  perlukan  dalam  perkembangan  teknologi informasi  yang  mana  akan  memberikan  banyak manfaat  bagi  kehidupan  manusia  karena  alasan itulah diperlukan kecerdasa buatan.
Kecerdasan  buatan  atau  artifitial  intelegent merupakan  bagian  ilmu  komputer  yang  membuat agar  mesin  (komputer) dapat melakukan  pekerjaan seperti  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Salah  satu yang  dipelajari  dalam  kecerdasan  buatan  adalah sistem  pakar.  Sistem  pakar  adalah  sistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer yang dirancang untuk mempresentasikan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya  seorang  pakar  [1].  Sistem  pakar merupakan  program  komputer  yang  meniru  proses pemikiran  dan  pengetahuan  pakar  agar  dapat menyelesaikan  suatu  masalah. Cerainty  factor adalah  suatu  metode  untuk  membuktikan    apakah
suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang berbentuk metric y ang bisanya  digunakan  dalam system pakar [4].
Degenerasi  makula  atau age-related  macular degeneration (AMD/ARMD)  adalah  penurunan penglihatan pusat, yaitu kemampuan Anda memandang  lurus  ke  depan.  Makula  adalah  suatu area kecil di tengah lapisan bagian dalam retina mata dengan  jumlah  sel  batang  dan  kerucut  terbanyak. Area ini berperan penting bagi manusia  untuk bisa melihat  dengan  baik  di  kala  terang  maupun  gelap [3]. Degenerasi  makula  terkait  usia,  penyakit makula yang ditandai dengan gangguan penglihatan sentral progresif karena neurodegenerasi lambat dari kompleks fotoreseptor-epitel pigmen retina. Degenerasi makula terkait usia menyumbang 8,7% dari  seluruh  kebutaan  di  seluruh  dunia  dan merupakan penyebab paling umum kebutaan di negara  maju,  khususnya  pada  yang  berusia lebih  dari  60  tahun. Beberapa  faktor  risiko  telah diidentifikasi  dan  dikaitkan  dengan  penyakit  ini. Faktor  risiko  dapat  diklasifikasikan  menjadi sosiodemografi, gaya hidup, kardiovaskular, hormonal  dan  reproduksi,  inflamasi,  genetik,  dan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
okular.  Faktor  sosiodemografi  meliputi  usia,  jenis kelamin,  ras,  status  sosial  ekonomi  (Tisi et  al., 2020).

## METODE PENELITIAN
Subjek yang akan di bahas dalam penelitian ini  adalah  implementasi  dari  aplikasi  sistem  pakar dalam  mendiagnosa  jenis  penyakit  degenerasi macula dengan menghitung kemungkinan persetasi menggunakan  metode  Certainty  Factor  yang  di implementasikan  dalam  bentuk  aplikasi  berbasis web. Urutan langkah-langkah yang akan dibuat pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  1  berikut ini:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. HASIL Hasil  dari  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat dilihat  apabila  aplikasi  ini  dapat  berjalan  dengan baik  pada  sebuah  komputer  dengan  menggunakan aplikasi  browser  (Mozila,  Ucbrowser  dan  Google Chrome).  Para  pengguna  aplikasi  sistem  pakar  ini dapat  melakukan  diagnosa  awal  terhadap  peyakit yang diderita khususny penyakit degenerasi macula. Dan pengguna dapat memilih berbagai macam menu yang tersedia pada aplikasi tersebut.

## B. PEMBAHASAN
Berikut  adalah  aturan  nilai  kepercayaan yang diberikan (Sutojo, T., Dkk, 2011):
Tabel 1. Interpretasi Nilai Certainty factor
Sumber : (Sutojo, T., Dkk, 2011)

## 1. Model Menghitung Certainty Factor
Ada  dua  tahap  model  yang  sering digunakan    untuk  menghitung  tingkat keyakinan  (CF)  dari  sebuah  rule  adalah sebagai berikut (Sutojo, T., Dkk, 2011) :
1. Metode “ Net Belief” yang diusulkan oleh E.H Shortliffe dan B.G Buchanan.
CF(Rule) = MB(H,E)-MD(H,E)….(4-10)
P(H)=1 MB(H,E)  Max[P(H|E),P(H)]–P(H)..(4,-11
Max[1,0] – P(H)         Lainnya
P(H)=0
Min[P(H|E),P(H)]–P[H]..(4,12)
MD(H,E)
Min [ 1,0] – P[H]        Lainnya
Keterangan : CF[h,e] = Faktor kepastian MB[h,e] =  Ukuran  kepercayaan
terhadap  hipotesis  h,  jika  diberikan evidence e (antara 0 dan 1) MD[h,e]    =Ukuranketidakpercayaan terhadap  hipotesis  h,  jika    diberikan evidence e (antara 0 dan 1)
2. Dengan  menggali  dari  hasil  wawancara dengan pakar..

## 2. Analisa Data
Analisa  data  bertujuan  untuk  membatasi subjek  dan  objek    yang  akan  diteliti  agar menjadi  sebuah  informasi  yang  lebih sistematis  dan  mudah  dimengerti.  Untuk memperoleh  data  atau  informasi  pada  studi kasus ini, terlebih dahulu penulis melakukan kegiatan  pengumpulan  data  yang  berguna sebagai  penunjang untuk  menentukan objek penelitian
a.  Data Jenis Penyakit Degenerasi Macula
Kepercayaan Nilai CF Definitely not (Tidak Pasti) -1.0 Almost not certainty (Hampir tidak pasti) -0.8 Probably not (Kemungkinan tidak) -0.6 Maybe not (Mungkin tidak) -0.4 Unknown (Tidak tahu) -0.2 to 0.2 Maybe Mungkin () 0.4 Probably (Kemungkinan besar) 0.6 Almost certainty (Hampir pasti 0.8 Definitely (Pasti) 1.0
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Masalah  yang  dibahas  dalam  penelitian ini  adalah  mengenai  jenis  penyakit degenerasi macula . Berikut adalah jenis- jenis penyakit degenerasi macula .
Table 2. Data Jenis-Jenis Penyakit Degenerasi Macula

## b.  Data Gejala dan Relasi Penyakit
Ada  relasi  dari  gejala  dengan  tiap-tiap penyakit  degenerasi  macula  ,antara  lain dapat di lihat pada tabel berikut :

## Tabel 3.Gejala dan  Relasi Penyakit
Kode Gejala Gejala Kode Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 G01 Adanya garis gelombang pada penglihatan √ √ √ √ G02 Gangguan persepsi warna √ G03 Membutuhkan cahaya yang terang dalam membaca √ √ √ G04 Sulit meihat membaca di suasana cahaya terang √ √ √ G05 Penglihatan kabur √ √ √ √ √ G06 Ganguan penglihatan daerah sentar (tengah) √ √ √ √ G07 Sulit mengenalai wajah
√ √
√ G08 Kemampuan membaca menurun √ √
G09 Penurunan penglihatan di cahaya
remang- remang √
√ G10 Tampaknya bayangan hitam pada penglihatan √ √ G11 Berkurangnya penglihatan daerah sentar (tengah) √
√
√
√
G12 Kesulitan berkendara di √
√
malam hari /melihat di malam hari G13 Pernah operasi mata √
G14 Pandangan tengah lebih jelas √
G15 Pandangan melihat benda seperti membesar dan mengecil
√ √ √
G16 Bayangan hitam di bagian tengah penglihatan √ √ √
Sumber:Dr.Romi Yusardi , SpM

## 3. Analisa Proses
Pengetahuan  ini  akan  direpresentasikan dalam  bentuk  rule  yang  berguna  untuk menemukan
kesimpulan terhadap jenispenyakit  pada  anak  bawah  lima  tahun. Pada  dasarnya  rule  terdiri  dari  dua  bagian pokok  ,  yaitu  bagian  premise  atau  kondisi dan  bagian  conclution  atau  kesimpulan. Struktur  rule  secara  logika  menghubungkan satu atau lebih kondisi (premise) pada bagian IF  (yang  akan  menguji  kebenaran  dari serangkaian  data)  dengan  satu  atau  lebih kesimpulan  (conclution)  yang  terdapat  pada bagian THEN.
Adapun  cara  dalam  mendapatkan  tingkat keyakinan  (CF)  dari  sebuah  rule  yang peneliti gunakan, yaitu dengan cara mewancarai  seorang  pakar.  Nilai  CF  (Rule) didapat  dari  interpretasi  “term”  dari pakar,yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai tabel berikut:
Kode Penyakit
Nama Penyakit CF  Penyakit P01 Degenerasi Macula 1.00 P02 Macula Hole 1.00 P03 Retinopathy Diabetik 1.00 P04 Retinopathy Pigmentosa 1.00 P05 Central Serous Retinopathy 1,00
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Tabel 4. Tabel Nilai Certainty Factor
Sumber : (Sutojo. T, dkk, 2011)
4. Aturan  Kaidah  (Rule)  Berdasarkan  nilai
CF
Rule sebuah teknik respentasi pengetahuan  sintax  rule  IF  E  Then  H. Evidence  (  fakta  yang  ada)  dan  hipotesa atau  kesimpulan  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  proses  asosiasi  fordward chaining.
RULE 1 : IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G10 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P01 (CF=1.0)
RULE 2 : IF G01 AND G04 AND G05
AND G06 AND G07 THEN P01 (CF=0.70) RULE 3 : IF G01 AND G05 AND G06 AND G08 AND G10 AND G11 AND G15  THEN P01 (CF=0.90)
RULE 4 : IF G01 AND G04 AND G07 AND G10 AND G11 AND G15 AND G16  THEN P01 (CF=0.60) RULE 5 : IF G01 AND G05 AND G08 AND G10 THEN P01 (CF=0.50) RULE 6 : IF G01 AND G05 AND G08 AND G10 AND G11 AND G16 THEN P01 (CF=0.80) RULE 7 : IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G10 AND G11 AND G13 AND G16  THEN P02 (CF=1.00) RULE 8 : IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G13 THEN P02 (CF=0.80)
RULE 9 : IF G01 AND G10 AND G11 AND G13 AND G16 THEN P02 (CF=0.50)
RULE 10 : IF G01 AND G06 AND G7 AND G10 AND G11 AND G13 THEN P02 (CF=0.70)
RULE 11 : IF G01 ANDG02 AND G03
AND G5 AND G6 AND G09 AND G11 AND G12 AND
G15 THEN P03 (CF=1.00)
RULE 12 : IF G01 AND G02 AND G03 AND G05 AND G06 AND G09 THEN   P03 CF=0.70)
RULE 13 : IF G01 AND G03 AND G06 AND G09 AND G11 AND G12 AND G15  THEN P03 (CF=0.80) RULE 14 : IF G01 AND G02 AND G03 AND G11 AND G15 THEN P03 (CF=0.50)
RULE 15 : IF G03 AND G05 AND G09 AND G12 AND G14 THEN P04 (CF=1.00)
RULE 16 : IF G03 AND G05  AND G09 AND G12 THEN P04 (CF=0.80) RULE 17 : IF G03 AND G05 AND G09 AND G14 THEN P04 (CF=0.70) RULE 18 : IF G05 AND G09 AND G12 AND G14 THEN P04 (CF=0.60) RULE 19 : IF G03 AND G09 AND G12 AND G14 THEN P04 (CF=0.90) RULE 20 : IF G01 AND G03 AND G04
AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P05 (CF=1.00)
RULE 21 : IF G01 AND G03 AND G05 AND G06 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P05 (CF=0.70) RULE 22 : IF G01 AND G04 AND G05
AND G06 AND G07 AND G08 AND G11 AND G16 THEN P05 (CF=0.80) RULE 23 : IF G01 AND G03 AND G06 THEN P05 (CF=0.50) RULE 24 : IF G01 AND G03 AND G06 AND G15 AND G16 THEN P05 CF=0.60)
5. Dialog User Dengan Sistem Pakar
SP : “ Apakah anda mengalami adanya garis gelombang pada penglihatan (nilai kepastian (0-1) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.80” SP : “ Apakah anda mengalami gangguan persepsi warna ( nilai kepastian [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.60” SP : “ Apakah anda membutuhkan cahaya yang terang dalam membaca (nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian: 0.80”
SP
: “ Apakah anda sulit membaca di suasana cahaya terang ( nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian: 0.60” Uncertain Term CF Definitely not (pasti tidak) 0 Almost certainly not (hampir pasti tidak) 0,1 Probably not (kemungkinan besar tidak) 0,2 Maybe not (mungkin tidak) 0,3 Unknown (tidak tahu) 0,4 Maybe (mungkin) 0,5 Probably (kemungkinan besar) 0,6 Almost certainly (hampir pasti) 0,8 Definitely (pasti) 1
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
SP : “ Apakah anda mengalami Penglihatan kabur ( nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian: 0.70” SP : “ Apakah anda mengalami ganguan penglihatan daerah sentar (tengah) [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.80” SP : “ Apakah anda sulit mengenalai wajah ( nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.60” SP : “ Apakah anda mengalami kemampuan membaca menurun ( nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.60” SP : “ Apakah anda mengalami
penurunan penglihatan di cahaya remang-remang ( nilai kepastian
[0-1] ) “?
User : “Ya, Nilai Kepastian=0.80” SP : “ Apakah anda mengalami tampaknya bayangan hitam pada penglihatan ( nilai kepastian [0-1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.50” SP : “ Apakah anda mengalami berkurangnya penglihatan daerah sentar (tengah) ( nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Tidak” SP : “ Apakah anda mengalami kesulitan berkendara di malam hari /melihat di malam hari ( nilai kepastian  [0-1] ) “? User : “Tidak” SP : “ Apakah anda pernah operasi mata ( nilai kepastian  [0-1] )  “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.60” SP : “ Apakah anda mengalami Pandangan tengah lebih jelas ( nilai kepastian  [0- 1] ) “? User : “Ya, Nilai Kepastian=0.80” SP : “ Apakah anda mengalami pandangan melihat benda seperti membesar dan mengecil ( nilai kepastian  [0-1] ) “?
User : “Tidak” SP : “ Apakah anda mengalami bayangan hitam di bagian tengah penglihatan ( nilai kepastian  [0-
1] ) “?
User : “Tidak”

## Nilai Cf Dari Fakta Gejala Penyakit
Tabel 5. Tabel Fakta Gejala Fakta Nilai CF G01 Evidence CF = 0.80
G02 Evidence CF = 0.60 G03 Evidence CF = 0.80 G04 Evidence CF = 0.60 G05 Evidence CF= 0.60 G06 Evidence CF= 0.80 G07 Evidence CF= 0.60 G08 Evidence CF= 0.60 G09 Evidence CF= 0.80 G10 Evidence CF= 0.50 G13 Evidence CF= 0.60 G14 Evidence CF= 0.80 Tabel 6. Tabel Nilai CF Rule No Rule Nilai CF 1 IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G10 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P01 1.0 2 IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 THEN P01 0.70 3 IF G01 AND G05 AND G06 AND G08 AND G10 AND G11 AND G15 THEN P01 0.90 4 IF G01 AND G04 AND G07 AND G10 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P01 0.60 5 IF G01 AND G05 AND G08 AND G10 THEN P01 0.50 6 IF G01 AND G05 AND G08 AND G10 AND G11 AND G16 THEN P01 0.80 7 IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G10 AND G11 AND G13 AND G16  THEN P02 1.00 8 IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G13 THEN P02 0.80 9 IF G01 AND G10 AND G11 AND G13 AND G16 THEN P02 0.50 10 IF G01 AND G06 AND G7 AND G10 AND G11 AND G13 THEN P02 0.70 11 IF G01 AND G02 AND G03 AND G5 AND G6 AND G09 AND G11 AND G12 AND G15 THEN P03 1.00 12 IF G01 AND G02 AND G03 AND G05 AND G06 AND G09 THEN P03 0.70 13 IF G01 AND G03 AND G06 AND G09 AND G11 AND G12 AND G15 THEN P03 0.80 14 IF G01 AND G02 AND G03 AND G11 AND G15 THEN P03 0.50 15 IF G03 AND G05 AND G09 AND G12 AND G14 THEN P04 1.00 16 IF G03 AND G05 AND G09 AND G12 THEN P04 0.80 17 IF G03 AND G05 AND G09 AND G14 THEN P04 0.70 18 IF G05 AND G09 AND G12 AND G14 THEN P04 0.60 19 IF G03 AND G09 AND G12 AND G14 THEN P04 0.90 20 IF G01 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P05 1.00 21 IF G01 AND G03 AND G05 AND G06 AND G11 AND G15 AND G16 THEN P05 0.70 22 IF G01 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G11 AND G16 THEN P05 0,80
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
23 IF G01 AND G03 AND G06 THEN P05 0.50 24 IF G01 AND G03 AND G06 AND G15 AND G16 THEN P05 0.60
Keterangan setiap rule dari fakta baru : Rule 1 = Tidak dieksekusi karena Envidence
Tidak Fakta
Rule 2 = IF G01(CF=0.80) AND
G04(CF=0.60) AND
G05(CF=0.60) AND G06(CF=0.80) AND G07(CF=0.60) THEN P01(CF=0.70) CF1 (G01.G04.G05.G06.G07 ᴒ P01) =  Min[0.80  ;  0.60  ;  0.60;  0,80;
0,60] * 0,70
= 0,42
Rule 3 = Tidak dieksekusi karena Envidence
Tidak Fakta
Rule 4= Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 5 = = IF G01(CF=0.80) AND G05(CF=0.60AND
G08(CF=0.60) AND G10(CF=0.50)  THEN
P01(CF=0.50)
CF1 (G01.G05.G08.G10 ᴒ P01)
= Min[0.80 ; 0.60 ; 0.60; 0,50] * 0,50 = 0,25 Rule 6 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta
Fakta Baru : P01 Hypothesis CF  = 0.42 P01 Hypothesis CF  = 0.25 Rule 7 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 8 = IF G01(CF=0.80) AND G04(CF=0.60) AND G05(CF=0.60) AND
G06(CF=0.80) AND G07(CF=0.60) AND G13(CF=0.60) THEN P02(CF=0.80)
CF1  (G01.G04.G05.G06.G07.G13  ᴒ P02) =  Min[0.80  ;  0.60  ;  0.60;  0,80; 0,60; 0.60 ] * 0,80 = 0,48 Rule 9 Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 10 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta
Fakta Baru : P02 Hypothesis CF  = 0.48
Rule 11 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 12 = IF G01(CF=0.80) AND G02(CF=0.60) AND G03(CF=0.80) AND G05(CF=0.60) AND G06(CF=0.80) AND G09(CF=0.80) THEN P03(CF=0.70)
CF1  (G01.G02.G03.G05.G06.G09  ᴒ P03) =  Min[0.80  ;  0.60  ;  0.80;  0.60; 0.80; 0.80] * 0.70
= 0.42. Rule 13 Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta . Rule 14 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Fakta Baru : P03 Hypothesis CF  = 0.42 Rule 15= Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 16 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 17 = IF G03(CF=0.80)  AND G05(CF=0.60)  AND G09(CF=0.80)  AND G14(CF=0.80)  THEN P04(CF=0.70) CF1 (G03.G05.G09.G14 ᴒ P04) = Min[0.80 ; 0.60 ; 0.80; 0,80] *
0.70
= 0.42
Rule 18 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 19 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Fakta Baru : P04 Hypothesis CF  = 0.42 Rule 20 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 21 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Rule 22 = IF G01(CF=0.80)  AND G04(CF=0.60)  AND G05(CF=0.60) AND G06(CF=0.80)  AND G07(CF=0.60)  AND G08(CF=0.60) THEN P05(CF=0.60) CF1 (G01.G04.G05.G06.G07.G08.G11.G 16 ᴒ P01)
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
=  Min[0.80  ;  0.60;  0,70;  0,80; 0,60; 0,60; 0,60; 0,60] * 0,60 = 0,36 Rule 23 = IF G01(CF=0.80)  AND
G03(CF=0.80)  AND G06(CF=0.80)  THEN
P05(CF=0.50)
CF1 (G01.G03.G06 ᴒ P01) = Min[0.80 ; 0.80; 0,80] * 0,50 = 0,40 Rule 24 = Tidak dieksekusi karena Envidence Tidak Fakta Fakta Baru : P05 Hypothesis CF  = 0.36 P05 Hypothesis CF  = 0.40 Tabel 7. Tabel Fakta Baru Fakta Baru Nilai CF P01 Hypothesis 0.42 P01 Hypothesis 0.25 P02 Hypothesis 0.48 P03 Hypothesis 0.42 P04 Hypothesis 0.42 P05 Hypothesis 0.36 P05 Hypothesis 0.40 CF Gabungan Dari Rule : Karena R2 dan R5 Hipotesanya sama yaitu P01, maka CF
digabungkan : CF  = CF1 + CF2 x (1 – CF1) = 0.42 + 0.25 x (1- 0.42) =0.56
Karena R22 dan R23  Hipotesanya sama yaitu P05, maka CF
digabungkan :
CF  = CF1 + CF2 x (1 – CF11) = 0.36 + 0.40 x (1- 0.36) = 0.61 Fakta Baru : P01 Hypothesis CF = 0.56*100= 58 % P05 Hypothesis CF = 0.61*100= 61 % Kesimpulan : Penyakit yang di derita oleh User adalah : Central Serous Retinopathy dengan Tingkat Kepastian = 0.61 atau 61%.
6. Perancangan
Perancangan
perlu
dilakukan agar memberikan  gambaran  yang  jelas  dan lengkap  tentang  rancangan  bagunan  dan implementasi bagaiaman sistem dibuat.Pada analisis penyelesaian permasalahan penerapan  aplikasi  Sistem  Pakar  sebagai media pembantu dalam memberikan informasi  dan  solusi  dalam  membantu
masyarakat  untuk  mengenal  dan  memhami jenis  penyakit  yang  diderita  oleh  kucing persia,  dilakukan  dengan  memodelkan permasalahan dalam bentuk diagramdiagram UML  agar  mempermudah  memindahkan konsep  sistem  yang  dirancang  ke  dalam bentuk program.
Gambar 2. Use Case Diagram Member , Non Member, Admin
7. Pengujian Program
1. Tampilan Halaman Home Pada  halaman  ini  ditampilkan
halaman  untuk  memilih  menu  dari beberapa  pilihan  yang  terdapat  pada halaman home . Pada halaman ini terdapat beberapa  menu  yang  dapat  diperoleh, yaitu  menu  samping.  Pada  tersebut    ada beberapa  menu  diantaranya  : Menu home,  informasi,  registerasi,  login  dan contact.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 3. Layout Halaman Home
2. Tampilan Halaman Informasi. Halaman  Informasi  berisikan  informasi mengenai penyakit.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 4. Layout Halaman Profil
3. Tampilan Halaman Login Member Halaman  ini  berisikan  menu  login  user,
bagi  user  member  dia  dapat  langsung melakukan konsultasi dengan
menggunakan  username  dan  password yang  di  milikinya.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 5. Layout Halaman Login Member
4. Tampilan Data Gejala Tampilan menu data gejala ini, user akan dihadapkan  dengan beberapa pertanyaan yang berhubungan dengan gejala  yang di derita user, sehingga user dapat mengetahui dengan jelas tentang penyakit  yang  di  deritanya,  dan  setelah menjawab  pertanyaan  maka  sistem  akan mengeluarkan  hasil  berupa  hasil  akhir dari semua pertanyaan tersebut.

## Gambar 6. Layout Halaman Konsultasi

## SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat diambil kesimpulan berkenaan dengan hipotesa, yaitu:
1. Dengan  menggunakan  Sistem  Pakar  Jenis Penyakit  Degenerasi  Macula  ini,  pengguna
dapat mempermudah dalam mengetahui gejala- gejala,  faktor  penyebab,  dan  dampak  dari penyakit Degenerasi Macula contohnya seperti Macular Hole, Reinopathy Diabetik, Retinopathy  Pigmentosa  dan  Central  Serous Retinopathy.  Karna  sistem  ini  menyediakan dialog  konsultasi  dan  di  dukung  dengan persentase  kemungkinan  pengguna  merasakan gejala dan penyakit yang dialami.
2. Dengan  menggunakan  sistem  pakar  dengan metode Certainty Factor yang diharapkan agar dapat  melakukan  proses  diagosa  penyakit degenerasi  makula ,  sehingga  pengguna  dapat mengetahui  mengenai  jenis-jenis  penyakit Degenerasi  Macula  mulai  dari  pengetahuan dasar tentang penyakit sampai dengan penanganan yang harus dilakukan jika mengalami penyakit ini. Dengan menggunakan Sistem Pakar Jenis Penyakit Degenerasi Macula ini, pengguna dapat mengetahui
3. penanganan  penyakit  yang  dialami,  beserta pengelompokan kedalam golongan apa penyakit  yang  sedang  diderita  dengan  tepat seperti  golongan  penyakit  berat  ataupun golongan  penyakit  ringan  dan  pengguna  dapat menanggulangi secara dini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
ucapan  terima  kasih  kepada  politeknik  LP3I  yang telah  Membantu  penulis  dan  mengizinkan  penulis melaksanakan penelitian

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hadi, A. “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Covid-19 Dengan Metode Dempster Shafer Menggunakan Bahasa Pemograman PHP Dan Mysql”. Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) , Vol. 8, no. 2, Jan. 2022, pp. 308-17, doi:10.38204/tematik.v8i2.761.
[2]  M. Syahputra, N. Sunaryo, and Amalia Hanifa. “Sistem Informasi Akademik SDN 19 Pasar Ambacang Berbasis PHP Dan Database”. Jurnal Sains Dan Teknologi (JSIT) , vol. 3, no. 1, Mar. 2023, pp. 184-92, doi:10.47233/jsit.v3i1.563.
[3]  Hasnidar, H., and P. T. Prasetyaningrum. “Sistem Pakar Pengidentifikasian Jenis Kulis Wajah Dalam Pemilihan Msglow Series Menggunakan Naïve Bayes”. Jurnal Sains Dan Teknologi (JSIT) , vol. 2, no. 3, Nov. 2022, pp. 137-50, doi:10.47233/jsit.v2i3.204.
[4]  Hanifa, Amalia. "Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Aritmia Menggunakan Certainty Factor." Jurnal SANTI-Sistem Informasi dan Teknik Informasi
2.1 (2022): 41-48.
[5] Hadi, Abrar. "Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode 360 Derajat di
Politeknik Lp3i Kampus Padang Berbasis Web." Jurnal SANTI-Sistem Informasi dan Teknik Informasi 2.1 (2022): 56-64.
[6] Batubara, Supina, Sri Wahyuni, and Eko Hariyanto. "Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam." Seminar Nasional Royal (SENAR). Vol. 1. No. 1. 2018.
[7] Arifin, Toni. "Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web." eProsiding Teknik Informatika (PROTEKTIF) 3.1 (2022): 154-166.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 155-163 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[8] Putri, Aryani Vindhya, et al. "Peran Karotenoid Sebagai Pencegahan Degenerasi Makula." ARTERI: Jurnal Ilmu Kesehatan 4.1 (2022): 8-13.
[9] Santi, Indyah Hartami, and Bina Andari. "Sistem pakar untuk mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dengan  metode  certainty factor." INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 3.2 (2019): 159-177 [10]Siswanto,Joko,Anas  Azhimi  Qalban,  and  Sri  Nilawaty Lahay.  “Aplikasi  SIstem  Pakar  Klasifikasi  Kesehatan Lingkungan Pemukiman Dengan Metode Certainty Factor.”Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis  5.2 (2023): 103-112.