## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 340-349 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of The Certainty Factor Algorithm and  Forward Chaining Foor Food Recommendations and Prohibitions

## Implementasi Algoritma Certainty Factor dan Forward Chaining untuk Rekomendasi dan Larangan Makanan
Sitti Harlina 1* , Marsa 2 , Andi Dita Dayana Opu 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar, Indonesia
E-Mail: 1 sitiharlina76@gmail.com, 2 marshaarie@undipa.ac.id, 3 ditayana 404@gmail.com
Received Nov 04th 2023; Revised Dec 28th 2023; Accepted Jan 25th 2024 Corresponding Author: Sitti Harlina

## Abstract
Expert  system  in  diagnosing  various  types  of  diseases  based  on  food  recommendations  and  prohibitions using  the  certainty  factor  and  Forward  Chaining  methods  with  an  increase  in  chronic  diseases  caused  by various factors that influence a person’s health. A person’s health is influenced by what they consume. Every type of disease has dietary restrictions. The expert system is applied to a web-based application to provide a percentage of confidence that a disease is deemed to have been successfully built into the system. Therefore, an application is needed that can help  can help suffers of certain diseases in determining the types of food they  can  cannot  consume  based  on  a  mobile  website.  There  are  5  disease  that  can  be  diagnosed  by  the system, namely hypertension, Diabetes Melitius, Asthma, PPOK, and Kidney using the Certainty Factor and Forward Chaining methods to calculate the user’s belief value regarding the disease they are suffering from. This research used data on 5 types of disease symptoms, 35 food recommendations and prohibitions, and 6 test cases, From the 6 test case, the percentage accuracy result of the user’s belief in a disease was 83%.
Keyword: Application of food, Certainty Factor,  Chronic Disease, Forward Chaining, Prohibitions Based

## Abstrak
Sistem  pakar  dalam    diagnosa  berbagai  jenis  penyakit  berdasarkan    rekomendasi  dan  larangan  makanan dengan  metode  certainty  factor    dan  Forward  Chaining  dengan  peningkatan  penyakit  kronis  disebabkan karena berbagai faktor yang mempengaruhi kesehatan seseorang. Kesehatan seseorang dipengaruhi oleh apa yang dikonsumsi setiap jenis penyakit memiliki pantangan makanan. Sistem pakar diterapkan pada aplikasi berbasis  web  untuk  memberikan  persentase  keyakinan  terhadap  suatu  penyakit  dianggap  berhasil  dibangun kedalam sistem Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat membantu penderita penyakit tertentu dalam menentukan jenis makanan yang boleh dan tidak boleh di konsumsi  dengan berbasis Mobile Website. Penyakit yang dapat di diagnosis oleh sistem ada 5 (lima)  yaitu Hipertensi, Diabetes Melitus, Asma, PPOK, dan  Ginjal  dengan  menggunakan  metode  Certainty  Factor  dan  Forward  Chaining  untuk  menghitung  nilai keyakinan user terhadap penyakit yang diderita. Penelitian ini menggunakan data 5  (lima) jenis penyakit, 26 gejala  penyakit,  35  rekomendasi  dan  larangan  makanan,serta  6  kasus  pengujian.  Dari  6  kasus  pengujian tersebut di dapat hasil akurasi persentase keyakinan user terhadap suatu penyakit sebesar 83%.
Kata Kunci: Aplikasi Makanan, Certainty Factor, Penyakit Kronis, Forward Chaining, Berbasis Larangan

## 1. PENDAHULUAN
Expert system atau lebih dikenal dengan sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan  menyelesaikan masalah seperti  layaknya  seorang  pakar  [1].  Dengan  sistem  pakar  ini,  orang  awam  pun  dapat  menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan  bantuan  para  ahli  dibidangnya.  Sistem  pakar  ini  juga  akan  dapat  membantu  aktivitas  para  pakar sebagai  asisten  yang  berpengalaman  dan  mempunyai  asisten  yang  berpengalaman  dan  mempunyai
pengetahuan yang dibutuhkan Teknologi komunikasi dan informasi adalah ilmu pengetahuan yang digunakan manusia  dalam  menyalurkan  informasi  dengan  tujuan  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  demi mencapai  tujuan  [2].  Perkembangan  teknologi  yang  cukup  pesat  memberikan  dampak  pada  kehidupan manusia  yang  memungkinkan  untuk  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang  disiplin  ilmu,  salah  satunya adalah  sistem  pakar.  Dikembangkannya  suatu  teknologi  yang  mampu  mengadopsi  proses  dan  pengetahuan seorang  pakar  sesuai  bidang  keahliannya,  teknologi  ini  dapat  membantu  pemecahan  masalah  dalam  bidang yang spesifik.
Peningkatan  penyakit  kronis  disebabkan  karena  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  kesehatan seseorang seperti lingkungan, pola makan, dan Pola hidup masyarakat[3],  berhubungan erat dengan kondisi kesehatan.  Kesehatan  seseorang  dipengaruhi  oleh  apa  yang  dikonsumsinya.  Setiap  jenis  penyakit  memiliki pantangan  makanan.  Misalnya,  orang  yang  menderita  diabetes  disarankan  untuk  tidak mengkonsumsi  susu, buah  kering  dan  disarankan  untuk  makan  melon,  pepaya,  dan  lain-lain.  Sebagai  contoh  lain,  orang  yang menderita PPOK disarankan untuk tidak mengkonsumsi minuman berkarbonasi, udang dan disarankan untuk makan gandum, salmon dan lain-lain.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  membantu  penderita  penyakit  tertentu  dalam menentukan  jenis  makanan  yang  boleh  dan  tidak  boleh  di  konsumsi  dengan  berbasis mobile  web yang didesain untuk dibuka pada browser perangkat yang lebih kecil seperti smartphone atau tablet. Penyakit yang dapat di diagnosis oleh sistem ada lima yaitu Hipertensi, Diabetes Melitus, Asma, PPOK, dan Ginjal.
Adapun metode inferensi yang akan digunakan adalah metode Forward Chaining karena pada sistem pakar ini pengguna memilih fakta terlebih dahulu yang sesuai dengan dirinya, lalu dibuat konklusi atas fakta yang  telah  dipilih  sebelumnya.  Metode Certainty  Factor digunakan  untuk  menghitung  nilai  keyakinan User /pengguna aplikasi terhadap suatu penyakit yang diderita. Melalui proses pengumpulan data, diperoleh jenis penyakit dan setiap rekomendasi makanan dan pantangan makanan.  diharapkan dengan aplikasi sistem pakar  ini,  pengguna  dapat  mengetahui  jenis  makanan  yang  diperbolehkan  untuk  dikonsumsi  dan  tidak dianjurkan untuk dikonsumsi, sehingga penanganan penyakit dapat ditangani dengan benar dan tepat.
Penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  penalaran  forward  chaining  dan  metode  perhitungan Certainty  Factor.  Menurut  Forward  chaining  merupakan  penalaran  yang  dimulai  dari  fakta  terlebih  dahulu untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  atau  mencocokan  fakta  atau  peryataan  dimulai  dari  bagian  sebelah  kiri dulu  (IF  dulu)  [1].  Certainty  factor  merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Certainty  factory  menunjukkan  ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengamsumsikan derajad  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu  data.  Pelacakan  ke  Depan  (Forward  chaining),  Metode forward chaining merupakan cara penalaran dengan memulai atau mencocokkan fakta atau peryataan dimulai dari  bagian  sebelah  kiri  dulu  (IF  dulu).  Forward  chaining  merupakan  grup  dari  multiple  inferensi  yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya.
Dari  beberapa  rujukan  yang  penulis  tuliskan    dengan  metode  yang  sama,  mempunyai  perbedaan dengan penelitian ini  dari kombinasi certainty factor dan forward chaining untuk larangan makanan dengan 5  jenis  penyakit  dengan  menghitung  akurasi,  yang  bisa  membantu  user  untuk  memberikan  keyakinan terhadap  deteksi  penyakit  berdasarkan  rekomendasi  makanan  yang  telah  tersedia  dalam  bentuk  rancangan aplikasi.    Inferensi  yang melakukan pencarian  dari  suatu  masalah  kepada  solusinya,  dan membuatkan    dari permasalahan ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Oleh  karena  itu,  peneliti  menggunakan  algoritma    forward  chaining  dan  algoritma  certainty  factor untuk  membuat  sistem  pakar  dalam  mendiagnosis  perokok  aktif    Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan perhitungan pada sampel diagnosa penyakit memiiliki persentase tingkat kepastian sebesar 97.75% dan hasil tersebut  mendiagnosa  penyakit  kanker  mulut  [5].  Gizi  lengkap  dan  seimbang  berperan  penting  sebagai sumber  energi  dalam  membangun  serta  mempertahankan  sistem  imun  tubuh.  Saat  tubuh  mengalami  sakit tentu  saja  peran  pola  makan  semakin  penting,  pola  makan  harus  dijaga  dan  diatur  gizi  apa  saja  yang dibutuhkan  saat  mengalami  sakit  tersebut  [6].  Untuk  mengetahui  gizi  yang  dibutuhkan  oleh  tubuh  saat mengalami sakit dan rekomendasi menu makanannya, kita dapat mengetahuinya dengan konsultasi pada ahli gizi.  Pola  hidup  masyarakat  berhubungan  erat  dengan  kondisi  kesehatan.  Kesehatan  seseorang  dipengaruhi oleh  apa  yang  dikonsumsi,  dimana  ada  makanan  yang  baik  dan  ada  pula  yang  tidak  baik  untuk  kesehatan. Makanan membuat manusia bertahan hidup. Namun makanan juga menjadi musuh jika seseorang menderita penyakit.  Menghindari  makanan  yang  dipantangkan  adalah  cara  terbaik  yang  dapat  dilakukan  penderita berbagai  macam  penyakit.  Semakin  berkembangnya  suatu  teknologi  semakin  mudah  dalam  mengakses informasi  yang  diinginkan.  Sistem  pakar  (expert  system)  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar penentuan bahan pangan yang tepat untuk pemenuhan gizi bagi orang dewasa.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  certainty  factor  dimana  metode  ini digunakan  untuk  memberikan  nilai  kepercayaan  terhadap  hasil  konsultasi  yang  didapatkan  dan  dengan meggunakan  penalaran  inferensi  runut  maju  (forward  chaining)  dimana  pada  penalaran  ini  dimulai  dengan informasi  data  diri  pasien  dan  bergerak  maju  untuk  mencocokan  fakta  yang  ada  sampai  menemukan informasi yang sudah sesuai dengan basis pengetahuan, lalu akan menyimpulkan berupa hasil diagnosa dini penyakit yang diderita serta rekomendasi bahan pangan yang tepat sesuai hasil diagnosa penyakit[7]. Metode sistem  pakar  dapat  mengembangkan  dalam  upaya  mendeteksi  kerusakan  mesin  generator  turbin shinko   dengan  menggunakan  metode  dempster  shafer  dan  dibangun  sistem  berbasis  desktop.         Dalam solusi diberikan, maka dapat hasil yang didapatkan berupa aplikasi yang dibangun berbasis desktop dengan menerapkan  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode  dempster  shafer  untuk  mendapatkan  hasil  deteksi kerusakan  mesin  Turbin  dengan  cepat  dan  memberikan  solusi  yang  diberikan  berdasarkan  pengetahuan pakar[8] .
Gambar 2. Prosedur Penelitian
Dari Gambar 2 terlihat prosedur penelitian ataupun tahapan penelitian yang dimulai dari data penyakit kronis  dengan  sumber  data  melalui  wawancara  dan  studi  pustaka  yang  diolah  dengan  metode  Certainty Factor dan metode Forward Chaining dengan pengujian secara black box, white box dan  akurasi merupakan aplikasi  untuk  mengukur  seberapa  akurat  hasil  perhitungan  pada  aplikasi  jika  dibandingkan  dengan perhitungan  manual,  confusion  matrix  adalah  pengukuran  performa  untuk  masalah  klasifikasi  machine learning  dimana  keluaran  dapat  berupa  dua  kelas  atau  lebih  [9]. Confusion  matrix  adalah  tabel  4  dengan kombinasi berbeda dari nilai  prediksi dan nilai actual. Ada empat istilah yang merupakan representasi hasil
Penelitian kepustakaan Mulai Black Box Akurasi wwancara, dan studi Pustaka Pengujian White Box Selesai Metode  Forward Channing Valid dan Reliabel Kesimpulan dan Saran Data penyakit kronis Penelitian Lapangan Metode Certainty Factor
proses klasifikasi pada confusion matrix yaitu true postif, true negative, false positif, dan false negative. Nilai akurasi merupakan perbandingan antara data yang terklasifikasi benar dengan keseluruhan data. Nilai akurasi dapat diperoleh dengan persamaan 1 [11].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) × 100% (1) Keterangan : TP = True Positif, yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem TN = True Negatif, yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem FN = False Negatif, yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem
FP
= False Positif, yaitu jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem

## 2.1 Model Inferensi
Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan. Inferensi  adalah  konklusi  logis  ( Logical  Conclusion )  atau  implikasi  berdasarkan  informasi  yang  tersedia. Terdapat dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar, yaitu runut maju ( Forward Chaining) dan runut balik ( Backward Chaining ).

## 2.2 Certainty Factor dan Forward Chaining 2.3.1   Certainty Factor
Metode Certainty  Factor digunakan ketika  menghadapi  suatu  masalah  yang  jawabannya  tidak  pasti. Ketidakpastian  ini  bisa  merupakan  probabilitas.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Shortlife  Buchanan  pada tahun  1970-an.  Beliau  menggunakan  metode  ini  saat  melakukan  diagnosis  dan  terapi  terhadap  penyakit meningitis  dan  infeksi  darah.  Tim  pengembang  dari  metode  ini  mencatat  bahwa,  dokter  sering  kali menganalisa  informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  seperti  “mungkin”,  “hampir  pasti”.  Metode  ini  mirip dengan fuzzy  logic ,  [12]karena  ketidakpastian  direpresentasikan  dengan  derajat  kepercayaan  sedangkan perbedaannya adalah pada fuzzy logic saat perhitungan untuk rule yang premisnya lebih dari satu, fuzzy logic tidak  memiliki  nilai  keyakinan  untuk  rule  tersebut  sehingga  perhitungannya  hanya  melihat  nilai  terkecil untuk operator AND atau nilai terbesar untuk operator OR dari setiap premis yang pada rule tersebut berbeda dengan Certainty Factor yaitu setiap rule memiiki nilai keyakinannya sendiri tidak hanya premis-premisnya saja  yang  memiliki  nilai  keyakinan. Certainty  Factor menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta atau aturan [13]. Rumus dasar certainty factor ditunjukkan pada Persamaan (2).
CF( h , e ) = MB ( h , e ) – MD ( h , e ) (2)
Keterangan:
CF( h , e ) = Certainty Factor (faktor kepastian) pada hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e . MB ( h , e )  = Measure of Belief (tingkat keyakinan), merupakan ukuran kepercayaan dari hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e . MD ( h , e )  = Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), merupakan ukuran ketidak- percayaan dari hipotesis h dipengaruhi oleh gejala e . H = Hipotesa atau konklusi yang dihasilkan (antara 0 dan 1). e = Evidence atau peristiwa atau fakta (gejala).
Perhitungan selanjutnya adalah kombinasi dua atau lebih rule dengan evidence berbeda tetapi dalam hipotesis yang sama, yang ditunjukkan pada Persamaan (2) - (4).
Rule 1 CF( h , e ₁) = CF₁ = C ( e ₁) x CF (Rule₁) (3)
Rule 2 CF( h , e ₂) = CF₂ = C ( e ₂) x CF (Rule₂) (4) CF Kombinasi (CF₁,CF₂) = CF₁ + CF₂ (1 – CF₁) (5)

## 2.3.2   Forward Chaining
Algoritma Forward Chaining adalah salah satu dari dua metode utama Reasoning (pemikiran) ketika menggunakan Interference Engine (mesin pengambil keputusan) dan bisa secara logis dideskripsikan sebagai aplikasi  pengulangan  dari  modus Ponens (satu  set  aturan  inferensi  dan  argument  yang  valid)  [14] Forward Chaining mulai  bekerja  dengan  data  yang  tersedia  dan  menggunakan  aturan-aturan  inferensi  untuk mendapatkan data lain sampai sasaran atau kesimpulan didapatkan.  [15]Mesin inferensi yang menggunakan Forward  Chaining mencari  aturan-aturan  inferensi  sama  sampai  menemukan  satu  dari Antecedent (dalil
hipotesa atau klausa IF - THEN) yang benar [16]. Ketika aturan tersebut ditemukan maka mesin pengambil keputusan  dapat  membuat  kesimpulan,  atau  konsekuensi  (klausa  THEN),  yang  menghasilkan  informasi tambahan  yang  baru  dari  data  yang  disediakan.  Mesin  akan  mengulang  melalui  proses  ini  sampai  sasaran ditemukan [17]. Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam membuat sistem Forward Chaining berbasis aturan [9] yaitu:
1. Pendefinisian masalah, meliputi pemilihan domain masalah dan akuisisi pengetahuan.
2. Pendefinisian data input, dimana data awal untuk diperlukan untuk memulai inferensi.
3. Pendifinisian  struktur  pengendalian  data,  penggunaan  premis  ambahan  untuk  membantu mengendalikan pengaktifan suatu aturan.
4. Penulisan kode awal, untuk menentukan apakah sistem telah menangkap domain pengetahuan secara efektif dalam struktur aturan yang baik.
5. Perancangan antarmuka
6. Pengujian sistem, untuk menguji sejauh mana sistem berjalan dengan benar.
7. Pengembangan  sistem,  meliputi  penamban  antarmuka  dan  pengetahuan  sesuai  dengan  prototype sistem.
8. Evaluasi sistem, dengan melakukan pengujian sistem dengan masalah yang sebenarnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1      Analisa dan Validasi Data
Analisis  data  merupakan  proses  mencari  dan  menyusun  data  yang  di  kumpulkan  sehingga  data tersebut dapat ditemukan. Analisis kualitatif  pada penerapan  hasil wawancara, data disusun dan divalidasi kemudian    di  terapkan  ke  dalam  sistem  yang  dibangun.  Tabel  1  merupakan  target  penyakit  ini  didapatkan dari  data  gejala,  penyakit,  makanan,  pasien,  dan  konsultasi  dari  pakar  sehingga  hasil  akhir  berupa  target penyakit.
Tabel 1. Target Penyakit Id Penyakit NAMA Penyakit P01 Hipertensi P02 Diabetes Melitus P03 Asms P04 PPOK P05 Penyakit Ginjal Kronik
Pada tabel 1, berisi 5 jenis penyakit yang bisa di proses oleh aplikasi dan Pada Tabel 2 berisi tentang data gejala penyakit, data ini didapatkan oleh pakar.Seperti terlihat pada tabel berikut.
Tabel 2 . Gejala Penyakit Id_Gejala Gejala Penyakit G01 Berat Pada Tengguk G02 Jantung Berdebar-debar G03 Penglihatan Terganggu G04 Pusing G05 Sakit Kepala G06 Berat Badan Turun Tanpa Sebab yang Jelas G07 Kadar Gula Darah Rendah/Naik G08 Luka Sulit Sembuh G09 Rasa Haus Berlebihan G10 Regulasi Kencing Meningkat G11 Rasa Lapar Berlebihan G12 Gatal-Gatal G13 Mengalami Meningkatnya Sesak Nafas Pada Pernapasan yang Terasa Ringan dan Bisa Berat G14 Sering Terjadi Sesak napas (Kambuh Periodik) G15 Terkadang Adanya Batuk G16 Terkadang Adanya Bunyi Napas (Mengi) G17 Batuk Berdahak Tidak Kunjing Sembuh G18 Lemas G19 Napas Sesak dan Berbunyi (Mengi) G20 Penurunan Berat Badan G21 Sering Mengalami Infeksi Paru G22 Mual dan Muntah G23 Kencing Berdarah G24 Pembengkakan pada Kaki dan Pergelangan Kaki
Id_Gejala Gejala Penyakit G25 Rasa Gatal Terus Menerus G26
Sesak Napas Jika Cairan Menumpuk di Paru-paru
Pada  Tabel  3  berisi  rekomendasi  dan  larangan  makanan  dari  masing-masing  jenis  makanan    dan  dengan rekomendasi  dan larangan .  Data dibawah ini berdasarkan hasil dari wawancara dengan pakar.
Tabel 3. Rekomendasi dan Larangan Makanan
Id_Makanan Nama Makanan Rekomendasi Larangan M01 Ubi Jalar P01,P05 P02 M02 Bayam P01,P02,P03,P04,P05 M03 Seledri P01,P02,P03,P04,P05 M04 Labu Siam P01,P02,P03,P04,P05 M05 Lobak P01,P02,P03,P04,P05 M06 Anggur P05 P02,P03 M07 Tomat P01,P02,P03,P04,P05 M08 Terasi P01,P02,P03,P04,P05 M09 Ikan Sarden P01,P02,P03,P04,P05 M10 Telur Asin P01,P02,P03,P04,P05 M11 Kulit Ayam P01,P02,P03,P04,P05 M12 Alkohol P01,P02,P03,P04,P05 M13 Kacang Hijau P03,P05 M14 Melon P05 M15 Pepaya P05 P02 M16 Kentang P03 P02 M17 Jagung P03,P04 P02 M18 Semangka P01,P05 P02 M19 Apel P01,P05 M20 Jahe P01,P02,P03,P04,P05 M21 Telur P01,P05 P03 M22 Kol P02 P03 M23 Acar P03 P01 M24 Kerang P03 P01 M25 Timun P01,P02,P03,P04,P05 M26 Beras Merah P01,P02,P03,P04,P05 M27 Gandum P01,P05 P02,P03 M28 Udang P05 P03 M29 Minuman Berkarbonasi P01,P02,P03,P04,P05 M30 Paprika Merah P01 M31 Bawang Putih P01 P03 M32 Nanas P05 M33 Alpukat P02 P05 M34 Pisang P01 P02 M35 Jeruk P03
kemudian di gunakan metode certainty factor dengan menghitung:
1. Nilai CF-Pakar
Nilai  CF-Pakar  didapat  dari  interpretasi  dari  pakar  yang  diubah  menjadi  nilai Certainty  Factor tertentu. Pada tabel 4 terdapat nilai untuk mengukur keyakinan pakar. Certainty Factor menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta adapun nilai tertinggi adalah 1(Pasti) dan nilai terendah adalah 0 (Tidak).
Tabel 4. Bobot nilai pakar Keterangan CF Tidak 0 Tidak Tahu 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan Benar 0.6 Hampir Pasti 0.8 Pasti 1
Dengan nilai certainty factor untuk setiap gejla penyakit semisan G01 (berat pada tengguk) diberikan oleh pakar nilai Certainty Factor sebesar 0,4.
2. Nilai CF - User
3. Mencari Nilai CF(H,E) dan Nilai CFKomb
Certainty Factor.untuk salah satu jenis  jenis penyakit yaitu  Hipertensi
Pada tabel 5 merupakan hasil perhitungan jenis penyakit berdasarkan inputan gejala dari user. Berikut perhitungan CF kombinasi hipertensi, ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. CF(H,E) Hipertensi idGejala CF(H) CF(E) CF(H,E) CF_komb 1 0,4 1 0,4 0,4 2 0,2 0 0 0,4 3 0,4 0 0 0,4 4 0,4 0,4 0,16 0,496 5 0,4 1 0,4 0,6976 𝐶𝐹 𝐾𝑜𝑚𝑏 (𝐶𝐹 1 , 𝐶𝐹 2 ) = 𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 (1 − 𝐶𝐹 1 )
= 0,4  +  0 (1 − 0,4) = 0,4  +  0 (0,6)
= 0,4 𝐶𝐹 𝐾𝑜𝑚𝑏 (𝐶𝐹 2 , 𝐶𝐹 3 ) = 𝐶𝐹 2 + 𝐶𝐹 3 (1 − 𝐶𝐹 2 )
= 0,4  +  0 (1 − 0,4) = 0,4  +  0 (0,6) = 0,4
𝐶𝐹 𝐾𝑜𝑚𝑏 (𝐶𝐹 3 , 𝐶𝐹 4 ) = 𝐶𝐹 3 + 𝐶𝐹 4 (1 − 𝐶𝐹 3 )
= 0,4  +  0 (1 − 0,4) = 0,4  +  0 (0,6) = 0,4
𝐶𝐹 𝐾𝑜𝑚𝑏 (𝐶𝐹 4 , 𝐶𝐹 5 ) = 𝐶𝐹 4 + 𝐶𝐹 5 (1 − 𝐶𝐹 4 ) = 0,4  +  0,16 (1 − 0,4)
= 0,4  +  0,16 (0,6)
= 0,4 + 0,096
= 0,496
𝐶𝐹 𝐾𝑜𝑚𝑏 (𝐶𝐹 5 , 𝐶𝐹 6 ) = 𝐶𝐹 5 + 𝐶𝐹 6 (1 − 𝐶𝐹 5 ) = 0,496  +  0,4 (1 − 0,496) = 0,496 +  0,4 (0,504) = 0,496 + 0,2016
= 0,6976
Dari  hasil  perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  kepercayaan  dari  hasil  diagnosa  user terhadap penyakit hipertensi sebesar 0,6976 atau 69.76%.
4. Menghitung persentase keyakinan dari masing-masing jenis penyakit menggunakan persamaan 6.
Persentase keyakinan = CF komb * 100% (6)
Berdasarkan perhitungan Certainty Factor didapatkan persentase dari tiap penyakit sebagai berikut .
Tabel 6. Persentase Keyakinan Untuk Jenis Penyakit [18] No Jenis Penyakit Persentase Keyakinan 1 Hipertensi 69,76% 2 Diabetes Melitus 78,49% 3 Asma 89,12% 4 PPOK 22,72% 5 Penyakit Ginjal 0%
Dari  tabel  ini  memperlihakan  nilai  persentase  tertinggi  untuk  setiap  jenis  penyakit.  Dengan  kondisi seperti  ini  jenis  penyakit  yang  di  alami  oleh  user  adalah  penyakit  asma  dengan  persentase  sebesar 89,12%.

## 3.2      Forward Chaining
Beberapa bagian penting dari Forward Chaining.
1. Relasi Rekomendasi dan Larangan Makanan dengan Jenis Penyakit
2. Pohon  Keputusan,  digunakan  sebagai  dasar  membangun  kumpulan  aturan  yang  diperlukan  untuk menghasilkan  rekomendasi  dan  larangan  makanan  dari  penyakit  yang  dialami  user  yang  didapatkan dengan  fakta  yang  telah  diberikan  oleh  pakar.  Seperti  pada  rule  pertama  apabila  didapatkan  fakta bahwa user terkena penyakit hipertensi (P1) maka akan tampil rekomendasi makanan yaitu : Bayam (M02),  Seledri  (M03),  Labu  siam  (M04),  Lobak  (M05)  dan  lain-lain.  Pohon  keputusan  larangan makanan  sama  dengan  rekomendasi  makanan  yang  membedakan  hanya  kategori  pantangan makanannya.  Apabila  user  terdiagnosis  penyakit  diabetes melitus  (P2)  maka  pantangan  makanannya yaitu:  Nasi  putih  (M16),  Susu  (M17),  dan  Buah  Kering  (M18).  Pohon  Keputusan  Rekomendasi Makanan  ditunjukkan  pada  gambar  3  dan  Pohon  Keputusan  Larangan  Makanan  ditunjukkan  pada gambar 4.
Gambar 3. Pohon Keputusan Rekomendasi Makanan
Gambar 4. Pohon Keputusan
Larangan Makanan
3. Aturan Forward Chaining yang berisi rekomendasi makanan dari  algoritma  forward chaining sesuia dengan  jenis  penyakit  yang  dipilih  user. Dimana  setiap  rekomendasi  dan  larangan  makanan berdasarkan jenis penyakit memiliki aturam yang berbeda .

## 3.3      Pengujian Akurasi
Di dapatkan dengan  perbandingan seberapa besar akurasi metode yang digunakan. pengujian akurasi dihitung menggunakan rumus persamaan 7.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) × 100% (6) 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (5 + 0) (5 + 0 + 1 + 0) × 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 5 6 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  83%
Metode certainty factor dalam mendeteksi tingkat keyakinan user terhadap suatu jenis penyakit cukup tinggi  dengan  persentase  sebesar  83%.  Dengan  pengujian  black  box  tentang  aplikasi  berhasil  dan  terhinda dari  kesalahan  sistem    mulai  dari  pengujian  login  admin,  tambah  data  penyakit  [21](Asmara  et  al.,  2009; Irmayani,  2021),  pengujian  edit  data  penyakit,  pengujian  hapus  data  penyakit,  dan  pengujian  hapus  data penyakit,  hasil  pengujian White  Box  untuk  certainty  factor dan  forward  chaining  independen  path,  region dan cyclomatic complex menunjukkan total jumlah 6 (enam) .

## 4. KESIMPULAN
Sistem pakar diterapkan pada aplikasi berbasis web untuk memberikan persentase keyakinan terhadap suatu penyakit dianggap berhasil dibangun kedalam sistem. Aplikasi ini dapat membantu masyarakat untuk mengetahui  seberapa  besar  persentase  keyakinan  terhadap  penyakit  yang  di  derita.  Berdasarkan  hasil penelitian implementasi algoritma Certainty Factor cukup akurat untuk mengidentifikasi jenis penyakit yang dialami  oleh  user  dengan  nilai  akurasi  sebesar  83%.  Informasi  tentang  rekomendasi  dan  larangan  makanan berdasarkan  jenis  penyakit  fungsionalitas  aplikasi  dinilai  berguna  dengan  baik  dan  aplikasi  ini  mudah digunakan.  Aplikasi  dibangun  dengan  berbasis mobile  web sehingga  mempermudah  pengguna  untuk mengakses aplikasi di perangkat yang lebih kecil seperti smartphone atau tablet. Algoritma Certainty Factor digunakan  untuk  menghitung  persentase  keyakinan user terhadap  penyakit  yang  diderita  dengan  tingkat kepercayaan  oleh  pakar  terhadap  gejala-gejala  penyakit.  Algoritma forward  chaining digunakan  untuk menentukan pilihan makanan berdasarkan fakta-fakta yang mengacu pada jenis penyakit, Setelah mengetahui penyakit akan diperoleh rekomendasi dan larangan makanan.

## REFERENSI
[1] Z.  Azmi  dan  V.  Yasin,  “Pengantar  sistem  pakar  dan  metode  (introduction  of  expert  system  and methods),” Jakarta: Mitra Wacana Media , vol. 7, no. 2.29, hlm. 845, 2016.
[2] G. J. T. Dirma, I. Istiadi,  dan G. Priyandoko, “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT PADA PEROKOK  AKTIF  MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD  CHAINING  BERBASIS  WEB,” dalam Conference  on  Innovation  and  Application  of  Science  and  Technology  (CIASTECH) ,  2020, hlm. 543–550.
[3] W.  A.  Pangestu,  F.  T.  Anggraeny,  dan  I.  G.  S.  Masdiyasa,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Informatif Penyakit Kronis Berbasis Android,” dalam Prosiding Seminar Nasional SANTIKA Ke-1 2019 , 2019, hlm. 21–26.
[4] A.  Andriani,  “Sistem  Informasi  Penjualan  Pada  Toko  Online  Dengan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , vol. 10, no. 3, 2018.
[5] I.  Siahaan,  “Perbandingan  metode  certainty  factor  dan  bayes  dalam  mendiagnosa  penyakit  angina pektoris  menggunakan  metode  perbandingan  eksponensial,” Pelita  Informatika:  Informasi  dan Informatika , vol. 6, no. 2, hlm. 193–199, 2017.
[6] N.  Ratama,  “Analisa  dan  perbandingan  sistem  aplikasi  diagnosa  penyakit  asma  dengan  algoritma Certainty  Factor  dan  Algoritma  Decision  Tree  berbasis  Android,” Jurnal  Informatika:  Jurnal Pengembangan IT , vol. 3, no. 2, hlm. 177–183, 2018.
[7] I. Suryani, “Sistem Pakar Penentuan Bahan Pangan yang Tepat untuk Pemenuhan Gizi Bagi Dewasa,” 2018.
[8] I. Ramadani, M. Dahria, dan I. Mariami, “Aplikasi Sistem Pakar Dalam Mendeteksi Kerusakan Mesin Generator  Turbin  Shinko  Untuk  Pembangkit  Listrik  Pabrik  Sawit  Dengan  Metode  Dempster  Shafer Pada PT. Indopower Watech Abadi,” Jurnal Cyber Tech , vol. 4, no. 2, 2022.
[9] R.  Cakradiningrat  dan  Y.  I.  Nurhasanah,  “Perbandingan  Metoda  Forward  Chaining  dan  Certainty Factor Dengan Naïve Bayes pada Rekomendasi Menu Makanan saat Sakit,” FTI , 2022.
[10] C. Snijders, U. Matzat, dan U.-D. Reips, “‘Big Data’ : Big Gaps of Knowledge in the Field of Internet Science,” International Journal of Internet Science , vol. 7, hlm. 1–5, Jan 2012.
[11] B. P. Pratiwi, A. S. Handayani, dan S. Sarjana, “Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix,” Jurnal Informatika Upgris , vol. 6, no. 2, 2020.
[12] Z.  AKBAR,  “SISTEM  PAKAR  SKRINING  PENYAKIT  THT  MENGGUNAKAN  METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE,” UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA, 2021.
[13] S. Halim dan S. Hansun, “Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi Resiko Osteoporosis  dan  Osteoarthritis,” Jurnal  ULTIMA  Computing ,  vol.  7,  no.  2,  hlm.  59–69,  2016,  doi: 10.31937/sk.v7i2.233.
[14] 2017 Ibnu Akil, “Analisa Efektifitas Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, hlm. 35, 2017.
[15] S. Wijaya, “SISTEM PAKAR REKOMENDASI DAN LARANGAN MAKANAN BERDASARKAN  PENYAKIT  TERTENTU  DAN  PENYAKIT  KOMPLEKS,” Jurnal  Teknologi Pintar , vol. 3, no. 8, 2023.
[16] B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[17] Q.  Izzati,  “Sistem  rekomendasi  pemilihan  terapi  batuk  untuk  anak  menggunakan  metode Multimoora,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2023.
[18] M. K. Sharif, K. Javed, dan A. Nasir, “Chapter 15 - Foodborne Illness: Threats and Control,” dalam Foodborne  Diseases ,  A.  M.  Holban  dan  A.  M.  Grumezescu,  Ed.,  dalam  Handbook  of  Food Bioengineering.  ,  Academic  Press,  2018,  hlm.  501–523.  doi:  https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 811444-5.00015-4.
[19] N. F. Fauziah, I. Rafsanjani, V. F. Fitriah, dan V. Z. Rahmawati, “MENGENAL EFEKTIFITAS DAN EFEK  SAMPING  VAKSIN  COVID-19,” Universitas  Muhamamdiyah  Surakarta ,  vol. Vol  2.  No.  2, September 2022, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https:
[20] W.  Irmayani,  “VISUALISASI  DATA  PADA  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES,” Universitas Bina Sarana Informatika , vol. 9, no. 1, 2021, [Daring].