## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Submitted: 10/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published: 25/01/2022

## Diagnosa Penyakit Tulang Belakang Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
Riza Dwi Jayanti, Ben Rahman, Iskandar Fitri
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rizadwijayanti2018@student.unas.ac.id, 2 benrahman@civitas.unas.ac.id, 3,* iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Dalam  bidang  kedokteran  khususnya  ortopedi  terdapat  beberapa  jenis  penyakit  tulang  belakang  diantaranya, skoliosis,  lordosis,  kifosis,  dan  spondylosis.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  tulang belakang. Bersumber pada persoalan tersebut, kami melakukan perbandingan ekponensial dari dua metode hybrid. Dengan nilai akhir metode gabungan forward chaining & naive bayes sebesar 8.89, dan 9.40 nilai akhir tertinggi gabungan metode forward chaining dan certainty factor. Sehingga pada penelitian ini digunakan metode forward chaining dan certainty factor yang dirancang berbasis website, menggunakan tools pemrograman Sublime Text 3 serta PHP dan MySQL sebagai basis data. Dari hasil pengujian aplikasi maupun perhitungan manual dengan 30 data sampel disimpulkan 7 user atau sekitar 23% masuk pada  tingkat  kepercayaan  kemungkinan terkena  penyakit  tulang  belakang  dan  23  user  atau  sebesar  77%  dari  seluruh  total pengujian dinyatakan pada tingkat kepercayaan kemungkinan besar terkena penyakit tulang belakang dengan nilai kepercayaan tertinggi sebesar 88.5% pada penyakit spondylosis.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Tulang Belakang; Forward Chaining; Certainty Factor; Website.
Abstract− In the field of medicine, especially orthopedics, there are several types of spinal diseases including scoliosis, lordosis, kyphosis,  and  spondylosis.  Therefore,  an  expert  system  is  needed  to  diagnose  spinal  diseases.  Based  on  this  problem,  we performed an exponential comparison of the two hybrid methods. With the final value of the combined forward chaining & naive bayes method of 8.89, and 9.40 the highest final value of the combined forward chaining method and certainty factor. So that in this research, forward chaining and certainty factor methods are used which are designed based on a website, using Sublime Text 3 programming tools and PHP and MySQL as databases. From the results of application testing and manual calculations with 30 sample data, it was concluded that 7 users or about 23% entered the level of confidence in the possibility of developing spinal disease and 23 users or 77% of the total testing stated at the level of confidence in the probability of developing spinal disease with a value of the highest confidence of 88.5% in spondylosis disease.
Keywords :  Expert System; Spinal Disease; Forward Chaining; Certainty Factor; Website.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit tulang belakang merupakan suatu keadaan terhadap tulang yang mengakibatkan posisi atau kebengkokan tulang belakang, penyakit ini dapat merujuk ke segaja usia.  Di kedokteran terdapat satu masalah yaitu penyakit yang mengarah pada tulang belakang manusia, yang merupakan penunjang penegakkan tubuh serta pengendalian gerakan,  hal  itu  disebabkan  kecilnnya  kepedulian  terhadap  kesahatan  tulang  belakang  serta  terbatasnya pemahaman  dasar  masyarakat  tentang  penyakit  tulang  belakang  sehingga  menyebabkan  kematian  maupun ketidaksempurnaan organ manusia [1].
Dari  laporan  Ikatan  Dokter  Indonesia  tahun  2018  tenaga  ahli  ortopedi  yang  ada  hanya  80  orang,  jadi membandingkan  satu  dokter  spesialis  dengan  populasi  20.000  orang  yang  berkonsultasi  menimbulkan  antrian panjang [2]. Maka dari itu perlukan pakar yang dapat membantu menemukan gejala-gejala penyebab terjadinya penyakit tulang belakang, serta dibutuhkan tindakan untuk menangkal penyakit tersebut atau memerlukan ahli di bidangnya masing-masing untuk melakukan tindakan pengobatan. [3].
Seperti penelitian terdahulu yang terkait dengan sistem pakar yang relevan yaitu penelitian yang di disusun oleh  Adi  Sucipoto,  dkk  tahun  2018  dengan  diagnosa  diagnosa  saraf  tulang  belakang  dengan  metode  certainty factor.  Penelitian  tersebut  diterapkan  dengan  pemrograman  Java  serta  compiler  NetBeans  IDE  7.1.  Hasil perhitungan nilai kepercayan terbesar 81% [3].
Lalu  sebagai  referensi  dari  penelitian lainnya yang berkaitan dengan sistem pakar yaitu penelitian tahun 2020 oleh Mian Nauli Sinaga, dkk dengan diagnosa kifosis. Penelitian tersebut dilakukan dengan metode fuzzy logic  mamdani  yang  digunakan  untuk  perkembangan  operasi  sistem  dalam  mewujudkan  hasil  diagnosa  akurat berdasarkan pengetahuan dari pakar. Pada tahap defuzzyfikasi menghasil perhitungan akhir 1,79 [4].
Literatur ketiga terkait sistem pakar untuk diagnosa penyakit syaraf tulang terjepit (HNP) yang dilakukan oleh  Erli  Sari  Harahap  tahun  2020.  Di  penelitian tersebut  memakai  metode  case  based  reasoning  berbasis  web yang dibuat untuk mempermudah diagnosa gejala penyakit terhadap pasien kapanpun dan dimanapun. Hasil output perhitungan sebesar 70% nilai kemiripan [5].
Penelitian  sistem  pakar  lainnya  pada  tahun  2017  untuk  diagnosa  penyakit  asidosis  tubulus  renalis  yang dibuat  oleh  Rahmi  Ras  Fanny,  dkk.  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  agar  memahami  kemungkinan  pasien menyandang penyakit tersebut atau tidak, serta menangkap faktor-faktor resiko pada pasien. Dari hasil perhitungan menghasilkan 85% nilai certainty factor [6].
Literatur  terakhir  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  Cynthia  Hidayat  dan  Angelina  A  Latuny  tahun  2020 tentang  penyakit  tulang  belakang  dengan  metode  forward  chaining.  Penelitian  ini  merancang  aplikasi  berbasis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Submitted: 10/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published: 25/01/2022
mobile  untuk  mendiagnosis  4  jenis  penyakit guna  menunjang  pasien  berdasarkan  output  kemungkinan  pada penyakit tulang belakang. Namun terdapat kekurangan dalam jurnal tersebut yaitu belum adanya perhitungan dari sistem pakar tersebut. [2].
Bersumber  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  menjadi  acuan  bagi  kami  untuk  mengembangkan  lagi penelitian terdahulu pada tema yang relevan dengan penelitian sekarang, yaitu membuat pengujian sistem pakar diagnosa penyakit tulang belakang, dengan  metode FC ( Forward Chaining) dan CF ( Certainty Factor) [2] - [3]. Pemilihan  objek  penyakit  tulang  belakang  dikarenakan  merupakan  penyakit  cukup  menjadi  perhatian  dunia kesehatan.  Kemudian  pada  penelitian  ini,  sebelumnya  dilakukan  perbandingan  2  metode  hybrid  dari  metode forward chaining dan certainty factor dengan metode forward chaining dan naïve bayes guna mengetahui nilai akhir tertinggi yang akan digunakan dalam pembuatan aplikasi ini. Sehingga diharapkan dengan adanya aplikasi sistem pakar ini, dapat menghasilkan diagnosa secara cepat dan mandiri tanpa kehadiran pakar secara langsung, dengan  melewati olahan data gejala yang berhubungan pada penyakit tulang belakang yang dialami user, serta memperoleh solusi atau saran untuk menanganinya, sekaligus mengerti pemahaman kesehatan tulang belakang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam Penelitian ini, terdapat tahapan-tahapan Kerangka Kerja Penelitian yang dilaksanakan guna menghasilkan sebuah output yang dapat digunakan. Bagan Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Gambar  1  menampilkan  tahapan  yang  diawali  dengan  mengumpulkan  data  terkait  penyakit  tulang belakang,  kemudian  melakukan  perbandingan  pada  2  metode  hybrid,  lalu  setelah  itu  melakukan  perancangan sistem,  yang  berikutnya  dilakukan  implementasi  dalam  aplikasi  sistem  pakar  yang  dirancang,  dan  tahap  akhir pengujian sistem.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  diperoleh  data  dari  sumber-sumber  yang  tertulis  seperti  melalui  jurnal,  website  kesehatan,  dan lainnya.  Selain  itu  dengan  wawancara  melalui  tanya  jawab  dengan  seorang  pakar.  Kemudian  dilaksanakan penilaian, pengenalan terhadap problem yang terjadi yang diperlukan untuk perancangan hingga tahapan analisis yang  dibutuhkan  [7].  Selanjutnya  dilaksanakan  analisis  terstruktur,  untuk  memahami  definisi  permasalahan, kemampuan  serta  peninjuan  yang  menuju  ke  pengembangan  sistem  [8]-[9].  Hasil  data  tersebut  berupa  4  basis pengetahuan penyakit tulang belakang, 15 basis pengetahuan gejala serta solusinya, dan data nilai kepercayaan pakar yang digunakan sebagai basis pengetahuan guna menghasilkan suatu diagnosa.

## Table 1. Data Daftar Jenis Penyakit Tulang Belakang
Kode Penyakit Nama Penyakit KP1 Skoliosis KP2 Lordosis KP3 Kifosis KP4 Spondylosis
Pada  Tabel  1  dari  data  jenis  penyakit  tulang  belakang  mengklasifikasikan  data  sebanyak  4  jenis  nama penyakit  yang  terdiri  dari  kode  penyakit  KP1  sampai  KP4  beserta  nama  pada  masing-masing  penyakit  tulang belakang yang digunakan dalam penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Table 2. Data Daftar Gejala Penyakit Tulang Belakang
Kode Gejala Nama Gejala Nilai Pakar KG1 Bahu lebih tinggi sebelah 1 KG2 Tulang belikat menjadi lebih menonjol 0.8 KG3 Merasakan gangguan pernapasan karena terbatasnya gerak paru 0.4 KG4 Terasa sakit tiba-tiba pada bagian leher 0.6 KG5 Sering tiba-tiba kesemutan di kaki 1 KG6 Otot tulang punggung sering bereaksi tegang 0.6 KG7 Perut dan bokong tampak menonjol 0.8 KG8 Berasa sakit saat membungkuk 0.2 KG9 Terdapat lengkungan dibagian tulang belakang melebihi 50 derajat 1 KG10 Otot belakang paha terasa kencang 0.6 KG11 Postur tubuh berubah menjadi bungkuk 0.6 KG12 Sering kesemutan yang menyebar ke bagian kepala, bahu, dan lengan 0.8 KG13 Memiliki permasalahan pada pertumbuhan tulang taji 0.4 KG14 Terdapat penyempitan di ruas tulang belakang 0.8 KG15 Leher sering berasa kaku 1
Tabel  2  merupakan  klasifikasi  data  daftar  gejala penyakir  tulang  belakang  yang  terdiri  dari  kode  gejala KG1  hingga  KG15  beserta  penjelasan  tentang  nama  gejala  dari  setiap  kode  gejala,  serta  berisi  nilai  dari  setiap gejala yang telah ditentukan oleh pakar.

## 2.2 Perbandingan 2 Metode Hybrid
Sesudah mengumpulkan data akan dilakukan perbandingan 2 metode hybrid terlebih dahulu, untuk mengetahui metode kombinasi  yang mana yang lebih terakurasi  yang setelah itu akan dipakai  dalam penelitian ini. Dengan rumus metode forward chaining dan certainty factor [3]. CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]
(1)
CF[H,E] = skala kepastian MB[H,E] = skala kepercayaan hipotesis H, apabila diberikan dengan gejala E (antara 0 dan 1) MD[H,E] = skala ketidakpercayaan terhadap hipotesis H, jika diberikan dari gejala E (antara 0 dan 1)
Pedoman 2 bagi aturan premis tunggal CF [H,E] = CF[H] * CF [E] (2) CF[H] = skala kepercayaan pengguna CF[E] = skala kepercayaan pakar Kemudian pedoman untuk kesimpulan yang sama CF kombinasi CF[H, E]1= CF [H,E1] + CF [H,E2] * (1-CF [H,E1]) (3)
CF kombinasi CF [H, E]old3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1- CF [H,E]old) Kemudian digunakan rumus untuk menentukan hasil dengan metode forward chaining dan naïve bayes [10]. P(a i |v j )= 𝑛c+ 𝑚𝑝 𝑛+𝑚 ) (4)
n = jumlah penyakit yang sama p = n/jumlah semua penyakit m = jumlah seluruh gejala n c = nilai jawaban user

## 2.3 Analisis Sistem
Dalam analisis sistem dari implementasi sistem pakar dibutuhkan basis regulasi maupun basis pengetahuan yang berupa informasi tepat, utuh, serta terstruktur dengan jelas, sehingga proses inferensi dapat berjalan sebagaimana mestinya [11]. Maka digunakan metode forward chaining yang merupakan bagian dari banyak tahapan deduksi yang  berawal  dari  sejumlah  validitas  yang  dideteksi.  Proses  dilakukan  dengan  menerapkan  suatu  premis  yang sesuai dengan realitas yang diketahui untuk membentuk kebenaran yang digunakan dan meneruskan sampai selesai atau hingga tidak terdapat lagi aturan yang diawali sinkron sesuai realitas yang ditemukan serta kebenaran yang diketahui. Tampilan pada awalnya diawali dengan menginput data untuk mengarahkan pada konklusi maupun data yang telah ditetapkan. Jika fakta yang dimasukan sesuai dengan bagian IF part menuju THEN part, maka rule atau aturan tersebut bisa diterapkan [12].
Selain  itu  digunakan  metode  certainty  factor  guna  meimplementasi  kan  setiap  fakta-fakta  yang  sudah dikumpulkan  sehingga  akan  menghasilkan  kemungkinan  output  nilai  kepastian.  Sehingga,  seorang  pakar  akan menyeleksi  beberapa  beberapa  tingkat  ketidakpastian  yang  didapatkan  [13].  Pakar  kerap  memakai  ungkapan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
seperti  “hampir  pasti”,  “mungkin”,  “kemungkinan  besar”  untuk  mengkaji  informasi  yang  ada.    Maka  untuk beradaptasi pada situasi tersebut, dapat menerapkan certainty factor untuk mendeskripsikan tingkat kepercayaan pakar tentang persoalan yang terjadi [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Sistem
Dirancangan pada pengembangan sistem pakar diagnosa penyakit tulang belakang ini menggunakan desain UML sehingga mampu menyederhanakan dalam visualisasi perancangan aplikasi, dengan tahapan :
a. Informasi  data,  yaitu  berisi  sebuah  informasi  data  penyakit  yang  menerangkan  data  penyakit,  yang  dibagi dalam 3 bagian berisi, gejala-gejala, diagnosa, dan solusi
b. Diagnosa  gejala,  yaitu  diawali  dengan  menentukan  gejala  yang  ada,  kemudian  diproses  agar  menghasilkan diagnosa penyakit jenis tulang belakang
c. Hasil diagnosis, yaitu setelah gejala ditentukan, akan diperoleh hasil diagnosis yang mungkin terkena penyakit tulang belakang atau tidak.

## Gambar 2. Use Case Diagram User
Gambar 2 menjelaskan fitur-fitur user yang bisa diakses seperti melakukan registrasi dengan mengisi data diri, lalu login dengan akun yang telah dibuat untuk masuk kedalam sistem, setelah masuk akan langsung dapat melakukan konsultasi dengan memilih gejala yang dirasakan, selanjutnya akan dapat melihat hasil konsultasi, dan yang terakhir dapat logout pada sistem.
Gambar 3. Use Case Diagram Admin
Gambar 3 menunjukkan hak akses penuh admin untuk mengelola semua halaman sistem dibandingkan user. Seperti  data  4  jenis  penyakit  tulang  belakang,  data  gejala,  data  solusi  pada  setiap  penyakit,  data  aturan  untuk menghubungkan  setiap  penyakit  dengan  masing-masing  solusi,  data  pengetahuan  yang  digunakan  untuk memberikan nilai pakar gejala-gejala dimasing-masing penyakit, dan data user serta admin.

## 3.2 Implementasi dan Pengujian Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
Di langkah ini dilaksanakan penerapan metode forward chaining , yang mengindikasikan ukuran kepastian tentang sebuah  fakta  serta  rules  yang  cocok  guna  mengetahui  gejala-gejala  penyakit  tulang  belakang.  Mesin  inference merupakan bagian pokok dari sstem pakar yang meliputi proses pencocokan fakta serta aturan dan hasil, disamping itu juga termasuk prosedur maupun langkah utama membangun mesin inference [8].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Table 3. Rules (Aturan) Forward Chaining
No. Rules (Aturan) 1. IF user KG1, KG2, KG3, KG4 AND THEN KP1 2. IF user KG5, KG6, KG7, AND THEN KP2
3. IF user KG8, KG9, KG10, KG11 AND THEN KP3

## 4. IF user KG12, KG13, KG14, KG15 AND THEN KP4
Pada Tabel 3 telah dibuat rules (aturan) penyakit tulang belakang berisi kode penyakit dengan kode gejala yang dialami oleh user. Kemudian selanjutnya dilaksanakan penerapan metode certainty factor untuk pengujian aplikasi  serta  perhitungan  manual  agar  mengahasilkan  nilai  presentase,  dan  mengindikasikan  ukuran  kepastian tentang sebuah fakta serta rules [15].
Table 4. Nilai CF User Jawaban User  Nilai User Tidak yakin 0 Kurang yakin 0,02 Sedikit yakin 0,04 Cukup yakin 0,06 Yakin 0,08 Sangat yakin 1
Berdasarkan Tabel 4 menunjukkan nilai user yang terdiri dari nilai 0 dengan jawaban tidak yakin hingga nilai 1 yang menunjukkan jawaban tertinggi sangat yakin yang digunakan untuk nilai jawaban user berdasarkan data nama gejala 4 jenis tulang belakang yang ditanyakan sistem.
Table 5. Presentasi Kesimpulan Tingkat Kepercayaan Nilai Presentase Kemungkinan kecil atau sedikit kemungkinan 0%-50% Kemungkinan 51%-79% Kemungkinan besar 80%-99% Sangat berkemungkinan atau sangat yakin 100%
Tabel  5  menampilkan  presentasi  kesimpulan  pada  asumsi  certainty  factor  dengan  pembagian  4  tingkat kepercayaan yang terdiri dari nilai presentasi 0% sampai 100% yang digunakan untuk setiap hasil persentase nilai kepercayaan yang dihasilkan user pada setiap diagnosa penyakit [16].
Table 6. Perhitungan Manual Gejala Terpilih Kode Gejala CF Pakar CF User KG12 0.8 0.06 KG13 0.4 0.02 KG14 0.8 0.02 KG15 1 0.02
Tabel  6  menampilkan  nilai  CF  pakar  serta  CF  user  pada  salah  satu  rules  dari  data  sampel  penyakit spondylosis  dengan  4  gejala  terpilih  yaitu  KG12,  KG13,  KG14,  dan  KG15.  Kemudian  dilanjutkan  dengan perhitungan manual dengan menggunakan rumus certainty factor guna mendapatkan nilai kepercayaan dari hasil diagnosa.
CF = (0.8 + (0.4 * (1-0.8)) - (0.06 + (0.02 * (1-0.06))  = 0.88 - 0.078 = (0.88 + (0.8 * (1-0.88)) - (0.078 + (0.02 * (1-0. 078))  = 0.976 - 0.097 = (0.976 + (1 * (1-976)) - (0.097+ (0.02 * (1- 0.097)) CF = 1- 0.115 = 0.885 CF Hasil = 0.885* 100% CF Hasil = 88.5 %
Dari hasil perhitungan manual yang sudah dilakukan didapat hasil certainty factor dari gejala-gejala yang telah dimasukkan mengacu pada Tabel 6 dan 7 telah mendiagnosa terkena penyakit spondylosis dengan tingkat kepercayaan 0,885 atau 88.5% yang dinyatakan pada tingkat kemungkinan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Table 7. Hasil Pengujian Rules FC dan Data Sampel Gejala Terpilih
Kode Gejala & CF User CF Aplikasi CF Manua l Hasil Diagnosa Selisih KG1 [0.06], KG2 [0.08], KG3 [0.02], KG4 [0.02] 83.1% 83.1% Skoliosis 0 KG5 [0.08], KG6 [0.02], KG7 [0.04] 86.6% 86.6% Lordosis 0 KG8 [0.02], KG9 [0.06], KG10 [0.04], KG11 [0.08] 81.4% 81.4% Kifosis 0 KG12 [0.06], KG13 [0.02], KG14 [0.02], KG15 [0.02] 88.5% 88.5% Spondylosi s 0 KG4 [1], KG8 [0.08], KG13 [0.06], KG14 [0.02], KG15 [0.08] 84.8% 84.8% Spondylosi s 0 KG3 [0.06], KG6 [0.06], KG7 [0.08] 78.5% 78.5% Lordosis 0 KG1 [1], KG8 [0.04], KG10 [0.04], KG11 [0.08] 81.6% 81.6% Kifosis 0 KG2 [0.06], KG3 [0.02], KG4 [0.08], KG6[0.08] 80% 80% Skoliosis 0 KG5 [0.06], KG6[0.08], KG7[0.02], KG13[0.02], KG14[1] 84.8% 84.8% Lordosis 0 KG11 [1], KG12 [0.08], KG13 [0.06], KG14 [0.02], KG15 [0.08] 78% 78% Spondylosi s 0 KG6 [0.04], KG8 [0.06], KG9 [0.02] 54% 54% Lordosis 0 KG4 [1], KG8 [0.08], KG13 [0.06], KG14 [0.04] 78.2% 78.2% Spondylosi s 0 KG2 [0.02], KG3 [0.08], KG4 [0.02], KG8 [0.08] 83.6% 83.6% Skoliosis 0 KG1 [0.06], KG2 [0.06], KG13 [1] 88.4% 88.4% Skoliosis 0 KG3 [0.08], KG9 [0.06], KG10 [0.06], KG11 [0.06] 83.1% 83.1% Kifosis 0 KG4 [0.08], KG5 [0.04], KG7 [0.08], KG12 [0.08] 88.3% 88.3% Lordosis 0 KG7 [0.08], KG13 [0.04], KG14 [0.08], KG15 [0.04] 84.8% 84.8% Spondylosi s 0 KG10 [0.04], KG11 [0.08], KG14 [0.08] 72.3% 72.3% Kifosis 0 KG1 [0.06], KG2 [0.08], KG4 [0.04], KG6 [0.06], KG12 [0.08] 83% 83% Skoliosis 0 KG4 [0.08], KG8 [0.08], KG10 [0.04], KG11 [0.04 81.6% 81.6% Kifosis 0 KG12 [0.06], KG14 [0.08], KG15 [0.08] 79.6% 79.6% Spondylosi s 0 KG5 [0.08], KG6 [0.08], KG7 [0.02], KG11 [0.08] 82.9% 82.9% Lordosis 0 KG1 [0.08], KG4 [0.08], KG7 [0.08], KG8 [1] 84.6% 84.6% Skoliosis 0 KG2 [0.08], KG6 [0.04], KG7 [0.08] 80.3% 80.3% Lordosis 0 KG9 [0.02], KG10 [0.04], KG11 [0.08] 86.6% 86.6% Kifosis 0 KG2 [1], KG12 [0.04], KG13 [0.06], KG14 [0.04] 87.9% 87.9% Spondylosi s 0 KG10 [0.06], KG11 [0.02], KG12 [0.08] 76.1% 76.1% Kifosis 0 KG1 [1], KG5 [0.08], KG6 [0.08], KG15 [1] 84.6% 84.6% Lordosis 0 KG2 [0.06], KG4 [0.04], KG12 [0.08] 82.2% 82.2% Skoliosis 0 KG8 [0.08], KG13 [0.06], KG14 [0.06] 76.4% 76.4% Spondylosi s 0
Mengacu dari Tabel 6 berisi hasil 30 data pengujian CF dari rules FC dan data sampel yang akurat pada nilai kepercayaan tertinggi sebesar 88.5% berdasarkan banyaknya gejala dengan nilai kepercayaan sesuai jawaban yang dipilih user dan sebaliknya pada nilai terendah sebesar 54%, serta tidak didapati selisih  baik di  pengujian aplikasi maupun perhitungan manual dari diagnosa penyakit tulang belakang.
Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  dengan  mengacu  pada  Tabel  5,  bahwa  hasil  pengujian  diatas  tidak terdapat  nilai  presentasi  dibawah  50%  pada  tingkat  kepercayaan  kemungkinan  kecil  atau  sedikit  kemungkinan terkena penyakit tulang belakang. Berdarsarkan data hasil pengujian aplikasi maupun perhitungan manual didapati 2 tingkat kepercayaan, dimana 7 user atau sekitar 23% dari 30 pengujian dengan tingkat kepercayaan kemungkinan terkena  penyakit  tulang  belakang  sebesar  dengan  nilai  presentase  51%-79%.  Kemudian  yang  terakhir  terdapat tingkat kepercayaan tertinggi kemungkinan besar terkena penyakit tulang belakang dengan nilai presentase 80%- 99% berjumlah 23 user atau sebesar 77%.

## 3.3 Implementasi Aplikasi
Pada tahap ini dilakukan implemetasi dari aplikasi website sistem pakar diagnosa penyakit tulang belakang yang sudah dibuat, setelah pada tahap sebelumnya sudah melakukan analisis dan perencanan sistem baik dari use case,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
database, maupun proses kodingan. Aplikasi ini dibangun melalui PHP serta MySQL untuk database, selain itu juga menggunakan Sublime Text 3, dan Bootstrap.
Gambar 4. Halaman Awal
Gambar  4  menampilkan  menu  awal  website  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tulang  Belakang,  yang dimana berisi informasi awal terkait sistem pakar, metode forward chaining dan certainty factor yang digunakan didalam aplikasi yang dibuat, dan petunjuk penggunaan aplikasi.
Gambar 5. Halaman Registrasi dan Login
Gambar 5 menampilkan form registrasi user jika belum mempunyai akun dengan mengisikan data diri dan juga form login untuk user masuk ke sistem sebelum memulai konsultasi, serta form login untuk admin sebelum dapat mengelola fitur-fitur didalam aplikasi.

## Gambar 6. Halaman Beranda
Gambar 6 berupa tampilan beranda user pada website Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tulang Belakang, yang  dimana  berisi  informasi  awal  penjelasan  terkait  penyakit  tulang  belakang  beserta  jenis-jenis  penyakitnya yang juga jika ingin dibaca lebih detail bisa klik kata yang berwarna biru.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Gambar 7. Halaman Konsultasi
Gambar 7 menampilkan data user yang berkonsultasi serta berisi 15 daftar pertanyaan terkait data gejala 4 jenis penyakit tulaang belakang yang boleh dipilih oleh user sesuai dengan apa yang dirasakan, kemudia setelah memilih dapat melihat hasil diagnosa.
Gambar 8. Halaman Hasil Konsultasi
Gambar 8 menunjukkan hasil konsultasi dari gejala-gejala penyakit yang sudah dipilih user, yaitu berupa diagnosa  yang  berisi  gejala  terpilih,  dan  hasil  analisa  yang  berisi  diagnosa  penyakit,  solusi,  hingga  nilai kepercayaan certainty factor pada diagnosa yang dihasilkan.

## Gambar 9. Halaman Tampilan Cetak
Dari Gambar 9 menampilkan halaman menu cetak yang berisi hasil konsultasi penyakit tulang belakang, dimana  pasien  yang  sudah  mendapatkan  hasil  diagnosa  dari  konsultasi  yang  telag  dilakukan  dapat  mencetak maupun menyimpan hasil kosultasinya dengan settingan tata letak maupun halaman yang diinginkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497

## 3.4 Hasil Perbandingan 2 Metode Hybrid
Dalam  proses  ini  digunakan  metode  Perbandingan  Eksponensial,  guna  membantu  menentukan  urutan  prioritas alternatif keputusan  pada  kriteria jamak [11] . Dimana guna membandingkan akurasi  antara kombinasi  metode forward chaining dan certainty factor dengan metode forward chaining dan naïve bayes pada diagnosa penyakit tulang belakang.
Table 8. Perhitungan Penentuan Prioritas Keputusan dengan Perbandingan Ekponensial
Nama Penyakit Nilai Akhir Pada Metode Hybrid Perhitungan FC & CF Perhitungan FC & NB Skoliosis (81.3) 0.5 = 9.11 (79.1) 0.5 = 8.89 Lordosis (86.6) 0.5 = 9.30 (33.4) 0.5 = 5.77 Kifosis (81.4) 0.5 = 9.02 (79.5) 0.5 = 8.91 Spondylosis (88.5) 0.5 = 9.40 (77.8) 0.5 = 8.82
Dari Tabel 8 telah didapat hasil perhitungan memakai perbandingan ekponensial sesuai dengan nilai total masing-masing kombinasi metode yang dimasukkan sehingga mampu menghasilkan nilai akhir dari perbandingan 2 metode hybrid forward chaining dan certainty factor dengan metode forward chaining dan naïve bayes .
Gambar 10. Hasil Perbandingan 2 Metode Hybrid
Grafik  1  menujukkan  hasil  perbandingan  dimana  batang  berwarna  biru  yang  lebih  tinggi  untuk  metode gabungan forward  chaining dan certainty  factor sedangkan  batang  oranye  lebih  rendah  menampilkan  grafik metode forward chaining dan naïve bayes . Maka disimpulkan kombinasi metode forward chaining dan certainty factor menjadi metode terakurasi sehingga akan diterapkan di penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  perancangan  didapatkan  sebuah  hasil  aplikasi  berbasis  website  pada  diagnosa penyakit tulang belakang yang dirancang dengan pemrograman PHP dan MySQL sebagai database. Pada aplikasi ini terdapat diagnosa 4 jenis penyakit tulang belakang, serta terdapat  total 15 gejala, selain itu aplikasi  ini juga menerapkan penggabungan metode forward chaining yang diterapkan pada tabel 4 dan metode certainty factor yang diterapkan dengan hasil pengujian rules FC pada 30 data sampel diagnosa penyakit tulang belakang baik di aplikasi  maupun  perhitungan  manual  yang  menghasilkan  tingkat  kepercayaan  kemungkinan  100% pada  7  user dengan  range 51%-79%.  Kemudian  23  user  dengan  tingkat  kepercayaan  100%  pada  range  80%-99%  yang  dinyatakan kemungkinan besar terkena penyakit tulang belakang. Aplikasi ini sebagai informasi awal tentang penyakit tulang belakang yang diharapkan bermanfaat untuk memahami gejala awal penyakit tulang belakang berupa hasil analisa diagnosa penyakit yang dialami, dan solusi  atau saran untuk menanganinya. Aplikasi  yang dirancang ini masih dapat  dikembangkan  lebih  baik  lagi  dan  disarankan  untuk  pengembangannya  digunakan  dengan  metode  dan implementasi yang lainnya.

## REFERENCES
[1] A. Herliana, V. A. Setiawan, and R. T. Prasetio, “Penerapan Inferensi Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Tulang,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 50–60, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2818.
[2] C. Hayat and Angelina A Latuny, “Rancang Bangun Aplikasi Informasi Awal Penyakit Tulang Belakang dengan Metode Forward Chaining,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 89–97, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.617.
[3] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[4] M.  N.  Sinaga,  N.  A.  Hasibuan,  and  A.  M.  H.  Sihite,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kifosis  Menerapkan  Metode  Fuzzy
9,11 9,3 9,02 9,4 8,89 5,77 8,91 8,82 S K O L I O S I S L O R D O S I S K I F O S I S S P O N D Y L O S I S FC & CF FC & NB

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3497
Submitted: 10/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Mamdani,” vol. 4, pp. 334–338, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2716.
[5] E. S. Harahap, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Syaraf Terjepit Pada Tulang Belakang (HNP) Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 352–357, 2020.
[6] R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penelusuran Forward Chaining,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2017.
[7] T.  A.  Putra  and  M.  Kom,  “Perancangan  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Toksoplasma  pada  Wanita Menggunakan Metode Bayes dengan Bahasa Pemrograman PHP dan Database MySQL,” vol. 3, pp. 120–129, 2019.
[8] A. Syawitri, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Diagnosis Penyakit Gigi dan Mulut Dengan Metode Forward Chaining,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 16, no. 1, p. 24, 2018, doi: 10.24014/sitekin.v16i1.6733.
[9] W. Army, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Menular Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 171, 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i2.3684.
[10]  M. A. Puspa, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Naive Bayes Pada RSUD Aloe Saboe Kota Gorontalo,” vol. 10, pp. 166–174, 2018.
[11]  S. Rahimi Damirchi-Darasi, M. H. Fazel Zarandi, I. B. Turksen, and M. Izadi, “Type-2 fuzzy rule-based expert system for diagnosis of spinal cord disorders,” Sci. Iran. , vol. 26, no. 1E, pp. 455–471, 2019, doi: 10.24200/sci.2018.20228.
[12]  L. A. Hafiz and D. Andreswari, “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Tulang Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 6, no. 1, pp. 105–114, 2018.
[13]  S. M. S. Dashti and S. F. Dashti, “An Expert System to Diagnose Spinal Disorders,” Open Bioinforma. J. , vol. 13, no. 1, pp. 57–73, 2020, doi: 10.2174/1875036202013010057.
[14]  N. Aini, R. Ramadiani, and H. R. Hatta, “Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 12, no. 1, p. 56, 2017, doi: 10.30872/jim.v12i1.224.
[15]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[16]  H. T. Sihotang, F. Riandari, and P. Buulolo, “Sistem Pakar untuk Identifikasi Kandungan Formalin dan Boraks Pada Makanan dengan Menggunakan Metode Certainty Factor Expert System for Identification of Formalin and Borax Content in Food Using Certainty Factor Method,” vol. 21, no. 1, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1364.
[17]  I.  Siahaan,  “Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  Dan  Bayes  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Angina  Pektoris Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–199, 2017.