## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING UNTUK SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA MATA

## M Salman Arie A
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia saint_revive@yahoo.com

## ABSTRAK
Mata adalah organ penglihatan  yang  memiliki  fungsi penting dalam  kehidupan. Melalui  mata  manusia  menyerap informasi visual yang digunakan untuk melaksanakan berbagai kegiatan. Namun gangguan terhadap penglihatan banyak terjadi, mulai dari gangguan ringan hingga gangguan berat yang dapat mengakibatkan kebutaan. Beberapa penyakit mata ada  yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus,  bakteri  ataupun  jamur.  Masalah  yang  di  timbulkan  berawal  dari  gejala  umum seperti merah pada mata kemudian timbul rasa sakit dan perih. Untuk itu perlu dilakukan pradiagnosis yang tepat untuk memprediksi penyakit yang diderita.
Aplikasi  sistem  pakar  ini  menerapkan  metode  Forward  Chaining  sebagai  penentu  rule  untuk  menghasilkan  suatu kesimpulan dan Certainty Factor (CF) sebagai metode perhitungan berdasarkan nilai gejala dari hasil wawancara dengan pakar mata.
Hasil  kesimpulan  yang  didapat  adalah  membantu  resepsionis  untuk  mempradiagnosis  penyakit  mata  dengan memilih gejala yang diderita oleh pasien..
Kata kunci :  Sistem Pakar, Penyakit Mata, Certainty Factor, Forward Chaining
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Mata  memiliki  fungsi  yang  sangat  penting  dalam kehidupan.  melalui  mata  manusia  menyerap  informasi visual  yang  digunakan  untuk  melaksanakan  berbagai kegiatan.  Namun  gangguan  terhadap  penglihatan  banyak terjadi, mulai dari gangguan ringan hingga gangguan yang berat  yang  dapat  mengakibatkan  kebutaan.  Berdasarkan 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). Banyak  masyarakat  yang  memiliki  penyakit  pada  mata tetapi  hanya  memiliki  waktu  yang  sedikit  saat berkonsultasi  langsung  dengan  dokter  spesialis  mata,  hal ini  membuat  klinik  dituntut  lebih  cepat  saat  melakukan diagnosis.
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat, ini  dapat  dimanfaatkan  salah  satunya  dalam  bidang kesehatan seperti sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah,  yang biasanya  hanya  dapat  diselesaikan  oleh  seorang  pakar  di bidang tertentu (Marimin, 2005).
Sistem  Pakar  untuk  diagnosa  penyakit  mata  ini menggunakan  metode  sistem  berbasis  aturan  dengan proses forward chaining yang bertujuan untuk menelusuri gejala  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  pertanyaan- pertanyaan  agar  dapat  mendiagnosa  jenis  penyakit. Perangkat  lunak  sistem  pakar  dapat  mengenali  jenis penyakit  mata  setelah  melakukan  konsultasi  dengan menjawab beberapa pertanyaan-pertanyaan yang ditampilkan  oleh  aplikasi  sistem  pakar  serta  dapat menyimpulkan beberapa jenis penyakit mata yang diderita oleh  pasien.  Data  penyakit  yang  dikenali  menyesuaikan
rules  (aturan)  yang  dibuat  untuk  dapat  mencocokkan gejala-gejala penyakit  mata dan  memberi  nilai persentase dan  dalam  hitungan  satu  minggu  berapa  kali  pasien merasakan  gejala-gejalanya,  agar  mengetahui  nilai pendekatan jenis penyakit pasien.
Sistem ini dibangun berbasis website dengan bahasa pemrograman  yang  digunakan  yaitu  PHP  dan  MySQL sebagai  databasenya  (Reppy,  Jusak  dan  Pantjawati Sudarmaningtyas,  2003).  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka Aplikasi  Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Untuk Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Mata  berguna untuk  membantu  resepsionis  mempradiagnosis  pasien mata.

## 1.2 Rumusan Masalah
Dirumuskan  permasalahan  dalam  penelitian  ini adalah :
1. Bagaimana mendiagnosis pada penyakit mata dengan menggunakan metode forward chaining dan Certainty Factor ?
2. Bagaimana mengimplementasi aplikasi ini ke masyarakat untuk mendiagnosis penyakit mata ?
3. Bagaimana  menerapkan  metode  forward  chaining dan  Certainty  Factor  ke  dalam  aplikasi  berbasis website ?

## 1.3 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Data yang digunakan dalam aplikasi ini di ambil dari Praktek Dokter Mata Elfina G Sadono Kota Malang.
2. Data yang digunakan terdiri dari gejala dan penyakit mata serta nilai MB yang telah ditentukan dari hasil wawancara dengan pakar.
3. Aplikasi  yang  digunakan  sebagai  gambaran  dari hasil diagnosis penyakit pada mata.
4. Jenis-jenis penyakit yang digunakan adalah penyakit yang  dikategorikan  sebagai  penyakit  pada  mata seperti Hordeolum, Konjungtivitis, Blefaritis, Ablasio  Retina,  Kalazion,  Pterygium,  Glukoma Tertutup, dan Glukoma Tertutup.
5. Aplikasi  ini  menggunakan  metode Forward Chaining dan Certainty Factor .

## 1.4 Tujuan
Pada dasarnya penelitian ini bertujuan untuk:
1. Memudahkan resepsionis untuk pradiagnosis pasien penyakit mata berdasarkan gejala yang di derita.
2. Aplikasi dapat menampilkan hasil diagnosis dengan perhitungan Certainty Factor berbasis web.
3. Menghasilkan aplikasi sistem pakar yang bermanfaat dan mudah dimengerti oleh pengguna.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti  keputusan yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar. Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar  mengkombinasikan kaidah-kaidah  penarikan  kesimpulan  (inference  rules) dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi dari  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  penyelesaian  masalah  tertentu.  Tujuan utama sistem pakar bukan untuk menggantikan kedudukan seorang  ahli  atau  seorang  pakar,  tetapi  hanya  untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar.  Seiring  pertumbuhan  populasi  manusia,  maka  di masa yang akan datang sistem pakar ini diharapkan sangat berguna  membantu  dalam  hal  pengambilan  keputusan (Giarratno  dan  Riley,  2005).  Beberapa  definisi  tentang sistem pakar menurut para ahli, antara lain :
1. Menurut  Kusumadewi  (2003)  sistem  pakar  adalah sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  (Pakar)  ke  komputer,  sehingga  komputer dapat menyelesaikan permasalahan tersebut layaknya seorang pakar.
2. Menurut Kusrini (2008) sistem pakar adalah aplikasi komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar.
3. Menurut Muhammad Arhami (2005) seorang pakar adalah  orang  yang  mempunyai  keahlian  dalam bidang  tertentu,  yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak  mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya.

## 2.2 Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama  yaitu lingkungan  pengembang  ( development  environment )  dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ) (Turban, 2005).  Lingkungan  pengembang  sistem  pakar  digunakan untuk  memasukkan  pengetahuan  ke  dalam  lingkungan
sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna  memperoleh pengetahuan  pakar.  Arsitektur  Sistem  Pakar  dapat  dilihat pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Arsitektur Sistem Pakar (Turban, 2005).

## 2.3 Forward Chaining
Metode Forward Chaining adalah metode pencarian atau  teknik  pelacakan  kedepan  yang  dimulai  dengan informasi  yang  ada  dan  penggabungan  rule  untuk menghasilkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan  (Russel  P, 2003).  Metode  inferensi  runut  maju  cocok  digunakan untuk menangani masalah pengendalian (controlling) dan peramalan  (prognosis)  (Giarattano  dan  Riley,  1994). Teknik  Forward  Chaining  merupakan  teknik  yang  sering digunakan  untuk  proses  inferensia  yang  memulai penalarannya  dan  sekumpulan  data  menuju  kesimpulan yang  dapat  ditarik.  Teknik Forward  Chaining yaitu metode  penalaran  yang  bergerak  dan  IF  part  menuju THEN  part.  Teknik  pelacakan Forward  Chaining dapat dilihat pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Forward Chaining.

## 2.4 Certainty Factor
Certainty  Factor  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan  bukti  atau penilaian  pakar.  Secara  konsep,  Certainty  Factor  (CF) merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan. Certainty  Factor  (CF)  dapat  terjadi  dengan  berbagai kondisi  Diantara  kondisi  yang  terjadi  adalah  terdapat beberapa  antensenden  (dalam  rule  yang  berbeda)  dengan satu  konsekuen  yang  sama.  Dalam  kasus  ini,  kita  harus mengagregasikan nilai CF keseluruhan dari setiap kondisi yang ada (Siti Mujilahwati, 2014).
Tahapan dalam mempresentasikan data-data kualitatif :
1. Kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode yang sudah dibahas sebelumnya.
2. Kemampuan untuk
menempatkan
dan
mengkombinasikan  derajat  keyakinan  tersebut dalam sistem pakar.
Dalam mengekspresikan derajat keyakinan digunakan  suatu  nilai  yang  disebut  certainty  factor  (CF) untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap  suatu  data.  Berikut  adalah  formulasi  dasar  dari certainty factor.
CF[H,E]=MB[H,E]-MD[H, E]

## (1)
Keterangan : CF   = Certainty  Factor (Faktor  Ketidakpastian)  dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MB   = Measure  of  Belief (Tingkat  Keyakinan)  adalah ukuran  kenaikan  dari  kepercayaan  hipotesis  H dipengaruhi oleh fakta E.
MD   = Measure  of  Disbelief (Tingkat  Ketidakyakinan) adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H di pengaruhi oleh fakta E.
E = Evidence (Peristiwa atau Fakta). H = Hipotesis (Dugaan).
Untuk  mengkombinasikan  dua  atau  lebih  aturan, sistem  berbasis  pengetahuan  dengan  beberapa  aturan, masing-masing  darinya  menghasilkan  kesimpulan  yang sama tetapi faktor ketidakpastiannya berbeda, maka setiap aturan  dapat  ditampilkan  sebagai  potongan  bukti  yang mendukung  kesimpulan  bersama.  Untuk  menghitung  CF dari  kesimpulan  diperlukan  bukti  pengkombinasian sebagai berikut :
CF(R1,R2)=CF(R1)+[CF(R2)]x[1-(R1)]

## (2)
Jika  kita  hanya  menambahkan  CF  R1  dan  R2, kepastian kombinasinya akan lebih dari 1. Memodifikasikan  jumlah  kepastian  melalui  penambahan faktor  kepastian  kedua  dan  mengakalinya  (1  dikurangi faktor kepastian pertama). Jadi, semakin besar CF pertama semakin kecil kepastian penambahan kedua. Tetapi faktor tambahan selalu menambahkan beberapa kepastian. Untuk aturan  ketiga  yang  ditambahkan,  dapat  digunakan  aturan sebagai berikut (Hermawati, 2011).
CF(R1,R2,R3)=CF(R1,R2)+[CF(R3)][1-CF(R1, R2)] =CF(R1,R2)+CF(R3)-[CF(R1,R2)].[CF(R3)]  (3)
Untuk  solusi  dengan  lebih  banyak  aturan  dapat menggunakan  persamaan  yang  secara  bertingkat  seperti pada persamaan diatas.

## 2.5 Diagnosis
Diagnosa atau diagnosis dalam kamus besar Bahasa Indonesia  adalah  penentuan  suatu  penyakit  dengan meneliti (memeriksa) gejala-gejalanya (Sugono, 2008).

## 2.6 Mata
Mata  merupakan  panca  indera  yang  sangat  penting dalam  kehidupan  manusia  untuk  melihat.  Dengan  mata manusia dapat menikmati keindahan alam dan berinteraksi dengan  lingkungan  sekitar  dengan  baik.  Jika  mata mengalami  gangguan  atau  penyakit  mata,  maka  akan berakibat sangat fatal bagi kehidupan manusia (Hamdani, 2010).

## 3. METODOLOGI
3.1 Desain Sistem Sistem memiliki 2 akses yaitu user & admin
1. User  dapat  mengakses  halaman  user  seperti home,diagnosis kontak.
2. User  dapat  menjalankan  halaman  diagnosis  dengan cara  mengisi  buku  tamu  dan  mencentang  gejala  yg tersedia.
3. User  dapat  mencentang  minimal  1  gejala  yang  di derita dan akan keluar perhitungan nya.
4. Untuk  mengakses  halaman  admin.  admin  wajib login di halaman admin dan  mengisi  username dan password.
5. Admin  dapat  mengakses  halaman  penyakit  untuk menambah, mengedit ,menghapus,dan memberi nilai mb,md pada penyakit.
6. Admin  dapat  mengakses  halaman  gejala  untuk menambah, mengedit, dan menghapus pada gejala.
7. Admin  dapat  kembali  ke  menu  user  dengan  cara logout di halaman admin.

## 3.2 Struktur Menu User

## Gambar 3.1 Struktur menu user

## 3.3 Struktur Menu Admin

## Gambar 3.2 Struktur menu admin

## 3.4 Flowchart Sistem
Rancangan  Flowchart Sistem dapat  dilihat  pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3 Flowchart Sistem Keterangan :
1. Start :  Memulai  program,  yang  di  tampilan  awalnya mucul header dan beberapa menu.
2. Pilih menu diagnosis dan memilih gejala yang diderita.
3. Setelah  gejala  dipilih  maka  dimulai  proses  forward chaining.
4. Hasil  penyakit  akan  muncul  setelah  proses  forward chaining selesai..
5. End .

## 3.5 Flowchart User
Sistem ini dimulai dengan halaman home user yang berisi  deskripsi  sistem  pakar,  halaman  diagnosis  berisi form  diagnosis  yang  nanti  nya  user  akan  memilih  gejala yang  sudah  ada  lalu  akan  di  proses  oleh  sistem  sesuai dengan  aturan  yang  sudah  dibuat,  kemudian  dilanjutkan proses  Forward  Chaining.  Setelah  proses  selesai  maka akan  muncul  informasi  hasil  diagnosis  berupa  penyakit dan  saran.  Dihalaman  berikut  ada  halaman  kontak  yang berisi  tentang  info  kontak  admin.  Selanjutnya  halaman login  untuk  masuk  kehalaman  admin.  Rancangan Flowchart Sistem dapat dilihat pada Gambar 3.3.

## 3.6 Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  ini  menggambarkan  proses apa  saja  yang  akan  berjalan  pada  sistem  pakar  ini. Fase  ini  diawali  dengan  pembentukan  diagram konteks yang menggambarkan keseluruhan dari suatu sistem.
Gambar 3.5 Data Flow Diagram

## 3.7 Perancangan Database
Dalam sistem ini memerlukan sebuah penyimpanan data,  dalam  program ini  penyimpanan  datanya menggunakan  software XAMPP .  Pada  database  tersebut terdapat  beberapa  tabel  yang  digunakan  sebagai  media penyimpanan data. Tabel-tabel tersebut antara lain :
1. Tabel Penyakit
Tabel 3.1 Tabel Penyakit. ID Penyakit Penyakit IDP01 Hordeolum IDP02 Konjungtivitis IDP03 Blefaritis IDP04 Ablasio Retina IDP05 Kalazion IDP06 Pterygium IDP07 Glukoma Terbuka IDP08 Glukoma Tertutup

## 2. Tabel Gejala
Tabel 3.2 Tabel Penyakit.
ID Gejala
Gejala
IDG01  Mata merah. IDG02  Mata gatal. IDG03  Mata nyeri. IDG04  Mata berair. IDG05  Mata perih. IDG06  Mata iritasi. IDG07  Benjolan di kelopak mata.
IDG08  Diujung benjolan terdapat bitnik putih. IDG09  Benjolan terasa keras.
IDG10  Mata bengkak. IDG11  Pembengkakan pada kelopak mata.
IDG12  Rasa tak nyaman saat berkedip.
IDG13  Kelopak mata sayu.
IDG14  Terjadi kemerahan pada bagian wajah. IDG15  Bulumata rontok.
IDG16  Kelopak mata nyeri. IDG17  Terdapat pori-pori kecil pada bulu mata.
IDG18  Mata terasa ada yang mengganjal. IDG19  Tepi kelopak mata bersisik.
IDG20  Mata terasa lengket. IDG21  Benjolan Terasa lembut. IDG22  Kantung mata menyempit. IDG23  Penglihatan kabur.
IDG24  Sensasi mata berpasir. IDG25  Sensitif terhadap cahaya.
IDG26  Mata terasa panas.
IDG27  Selaput mata memerah.
IDG28  Melihat  adanya  kilatan  cahaya  pada salah satu atau kedua mata.
IDG29  Melihat  banyaknya  floaters  (bintik  – bintik atau benang hitam).
IDG30  Penglihatan  sisi  perifer  (tepi  mata) mengalami  kegelapan  atau  berkurang secara bertahap.
IDG31  Adanya  bayangan  seperti  tirai  yang menutupi penglihatan.
IDG32  Banyak  mengeluarkan  kotoran  saat bangun.
IDG33  Sakit kepala.
IDG34  Mual dan muntah.
IDG35  Kornea suram.
IDG36  Pandangan menyempit.
IDG37  Mata terasa pegal.

## 3. Tabel Relasi
Tabel 3.3 Tabel Relasi. Gejala Penyakit 1 2 3 4 5 6 7 8 IDG01         IDG02         IDG03         IDG04        
IDG05        
IDG06        
IDG07        
IDG08        
IDG09        
IDG10        
IDG11        
IDG12         IDG13        
IDG14        
IDG15        
IDG16        
IDG17        
IDG18         IDG19         IDG20        
IDG21         IDG22         IDG23         IDG24         IDG25         IDG26         IDG27         IDG28        
IDG29
       
IDG30         IDG31
       
IDG32         IDG33         IDG34         IDG35        
IDG36        
IDG37
       
Dari tabel relasi maka didapatkan aturan  sebagai berikut :
1. Aturan  1  :  IF  IDG01  AND  IDG02  AND  IDG03 AND  IDG04  AND  IDG07  AND  IDG08  AND IDG11  AND  IGD12  AND  IDG13  AND  IDG17 AND  IDG18  AND  IDG21  AND  IDG23  AND IDG25 AND IDG26 THEN IDP1.
2. Aturan  2  :  IF  IDG01  AND  IDG02  AND  IDG03 AND  IDG04  AND  IDG05  AND  IDG11  AND IDG20  AND  IDG23  AND  IDG24  AND  IDG25 AND IDG32 THEN IDP2.
3. Aturan  3  :  IF  IDG01  AND  IDG02  AND  IDG04 AND  IDG10  AND  IDG14  AND  IDG15  AND IDG16  AND  IDG18  AND  IDG19  AND  IDG20 AND IDG25 AND IDG26 THEN IDP3.
4. Aturan  4  :  IF  IDG23  AND  IDG28  AND  IDG29 AND IDG30 AND IDG31 THEN IDP4.
5. Aturan  5  :  IF  IDG04  AND  IDG07  AND  IDG10 AND IDG18 AND IDG25  THEN IDP5.
6. Aturan  6  :  IF  IDG01  AND  IDG02  AND  IDG06 AND  IDG07  AND  IDG18  AND  IDG24  THEN IDP6.
7. Aturan  7  :  IF  IDG01  AND  IDG03  AND  IDG04 AND  IDG10  AND  IDG22  AND  IDG23  AND IDG27  AND  IDG33  AND  IDG34  AND  IDG35 THEN IDP7.
8. Aturan  8  :  IF  IDG23  AND  IDG24  AND  IDG36 AND IDG37 THEN IDP8.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Beranda User
Menu  beranda  user  menampilkan  selamat  datang dan  sedikit  penjelasan  tentang  mata.  Tampilan  Login Admin dapat dilihat pada Gambar 4.1.

## Gambar 4.1 Tampilan Login Admin.

## 4.2. Tampilan Diagnosis User
Menu  diagnosis  user  menampilkan  form  gejala untuk  mendiagnosis  penyakit.  Tampilan  Diagnosis  User dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Diagnosis User.

## 4.3. Tampilan Penyakit Admin
Menu  penyakit  admin  menampilkan  data  penyakit. Tampilan Penyakit Admin dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Penyakit Admin.

## 4.4. Tampilan Gejala Admin
Menu  gejala  admin  menampilkan  data  gejala.
Tampilan Gejala Admin dapat dilihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Gejala Admin.

## 4.5. Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  tahap  uji  coba  dari  sistem yang  dirancang  dan  di  implementasikan  kedalam  sebuah aplikasi  agar  nantinya  dapat  diambil  kesimpulan  apakah sistem berjalan dengan baik sesuai tujuan awal pembuatan.

## 4.6. Pengujian Sistem Admin
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  website  admin  sistem pakar  diagnosis  penyakit  pada  mata  berbasis  website. Hasil  Pengujian  Sistem  Admin  dapat  dilihat  pada  Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Pengujian Sistem Admin. No Modul (Fungsi) Browser Mozilla Firefox Google Chrome 1 Login Admin   2 Tambah Penyakit   3 Edit Penyakit   4 Hapus Penyakit   5 Tambah Gejala   6 Edit Gejala   7 Hapus Gejala   8 Logout Admin  
Dari  hasil  pengujian  sistem  admin  menunjukkan bahwa  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  dapat  berjalan dengan baik.

## 4.7. Pengujian Fungsional User
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  website  user  sistem pakar  diagnosis  penyakit  pada  mata  berbasis  website. Hasil Pengujian Sistem User dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Pengujian Sistem User. No Modul (Fungsi) Browser Mozilla Firefox Google Chrome 1 Konsultasi Pakar (Diagnosis Gejala dan Penyakit)  
Dari  hasil  pengujian  sistem  user  menunjukkan bahwa  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  dapat  berjalan dengan baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Dari  beberapa  tahapan  pengujian  yang  telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan :
1. Secara fungsi, semua fungsi yang ada pada website berjalan 90%.
2. Sistem pakar diagnosis gizi pada balita menggunakan  metode forward  chaining  dan certainty factor berbasis website ini dapat membantu dalam pemberian pengetahuan tentang penyakit pada mata beserta gejala.
3. Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan  adalah  solusi pengendalian.

## 5.2. Saran
Adapun saran yang perlu dikembangkan kedepannya agar  lebih  baik  untuk  pengguna  sistem  pakar  diagnosis penyakit pada mata berbasis website ini adalah :
1. Mengubah tampilan agar terlihat lebih  menarik dan mudah digunakan oleh pengguna.
2. Menambah gambar dan penjelasan disetiap penyakit.
3. Mengubah  perhitungan  hasil  diagnosis  menjadi persentase.
4. Untuk  pengembangan  selanjutnya  aplikasi  website ini  dapat  dibuat  menjadi  lebih  fleksibel,  serta  dapat ditambahkan  beberapa  fungsi  untuk  menambah kinerja sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Reisa,  Jusak,  and  P.  Sudarmaningtyas, (2013). Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Mata. Surabaya : JSIKA Vol 2, No 2.
[2] Marimin.  (2005).  Teori  dan  Aplikasi  Sistem Pakar  dalam  Teknologi  Manajerial. Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 1.
[3] Giarratano,  J.,  &  Riley,  G.  (2005).  Expert System : Principles and Programming. Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 2.
[4] Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[5] Kusrini.  (2006).  Sistem  Pakar  Teori  dan Aplikasi. Sistem Pakar Mendiagnosa Gizi Buruk Pada  Balita  Dengan  Metode  Fuzzy  Logic , Halaman 2.
[6] Kusumadewi,  S.  (2003).  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya). Rancang  Bangun Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan  Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak , Halaman 3.
[7] Siti.  M.  (2014) Diagnosa  Penyakit  Tanaman Hias  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web, Halaman 2.
[8] Sugono,  D.  (2008). Kamus  Besar  Bahasa Indonesia. Jakarta: Gramedia.
[9] Hamdani, (2010) Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Mata Pada Manusia
[10] Turban, E. (2005). Decision Support System and
Expert System. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Infeksi  TBC  Paru ,
Halaman 3.