## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  257-262 e-ISSN: 2686-3154
Sistem Pakar dalam Membandingkan Metode Forward Chaining dengan Certainty Factor untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah
Nadya Alinda Rahmi 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 1 Independent Researcher
2 Universitas Putra Indoensia YPTK Padang

## nadyaalindaarr@gmail.com

## Abstract
Skin  is  one  piece  of  the  body  that  has  adaptable  properties  to  shield  the  human  body  from  natural  effects.  A  great  many people  need  facial  skin  that  is  tight  and  liberated  from  skin  illnesses,  particularly  skin  inflammation  inclined  skin.  Next, everybody ought to do facial consideration and utilize a few fixings that are appropriate for facial skin, there are five kinds of ordinary skin, sleek skin, dry skin, blend skin and touchy skin. To inspect the kind of facial skin by contrasting the Forward Chaining and Certainty  Factor procedures.  This  assessment  utilizes  30  information  acquired  from  interviews  with  subject matter  experts.  There  are  a  few  signs  acquired  from  different  issues  distinguished  on  facial  skin  which  are  utilized  as indication data for facial skin types constrained by subject matter experts. This data is utilized to check the sort of facial skin dependent  on  guidelines  and  data  from  a  trained  professional.  The  preliminary  advances  taken  are  to  look  at  the Forward Chaining and Certainty  Factor strategies.  The  outcomes  acquired  subsequent  to  testing  and  assessment  of  the Forward Chaining and Certainty Factor strategies were 83.33% and the discoveries expressed that the customer had a commonplace skin type. The test outcomes can be seen from the two strategies that test unequivocal facial skin types, then, at that point the principle system utilized not set in stone to help dermatologists in analyzing facial skin types.
Keywords: Expert System, Facial Skin Type, Certainty Factor Method, Forward Chaining Method, Face Treatment.

## Abstrak
Kulit  merupakan  salah  satu  bagian  tubuh  yang  memiliki  sifat  fleksibel  untuk  melindungi  tubuh  manusia  dari  dampak ekologis.  Sebagian  besar  orang  membutuhkan  kulit  wajah  yang  kencang  dan  terbebas  dari  penyakit  kulit,  terutama  kulit berjerawat. Oleh karena itu, setiap orang harus melakukan perawatan wajah dan menggunakan beberapa bahan yang cocok untuk  kulit  wajah,  ada  lima  jenis  kulit  normal,  kulit  berminyak,  kulit  kuring,  kulit  kombinasi  dan  kulit  sensitif.  Untuk mengkaji  jenis  kulit  wajah  dengan  membandingkan  teknik Forward  Chaining dan Certainty  Factor .  Pemeriksaan  ini menggunakan 30 data yang diperoleh dari wawancara dengan spesialis. Ada beberapa indikasi yang diperoleh dari berbagai masalah  yang  diidentifikasi  pada  kulit  wajah  yang  digunakan  sebagai  informasi  manifestasi  untuk  jenis  kulit  wajah  yang dikendalikan  oleh  spesialis.  Informasi  tersebut  digunakan  untuk  memeriksa  jenis  kulit  wajah  berdasarkan  petunjuk  dan informasi dari dokter spesialis. Langkah-langkah persiapan yang dilakukan adalah dengan membandingkan teknik Forward Chaining dan Certainty  Factor .  Hasil  yang  didapat  setelah  pengujian  dan  pemeriksaan  teknik Forward  Chaining dan Certainty Factor adalah 83,33% dan hasil temuan menyatakan bahwa klien memiliki jenis kulit yang khas. Hasil pengujian dapat  dilihat  dari  dua  teknik  yang  menguji  jenis  kulit  wajah  eksplisit,  selanjutnya  kerangka  utama  yang  digunakan  dapat ditentukan untuk membantu dokter kulit dalam membedah jenis kulit wajah.
Kata kunci: Sistem Pakar, Jenis Kulit Wajah, Certainty Factor , Forward Chaining , Perawatan Wajah.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Teknologi  komputer  yang  berkembang  saat  ini, menarik  perhatian  semua  kalangan  karena  sangat membantu dalam kehidupan sehari-hari. Perkembangan teknologi  ini  memungkinkan  teknologi  memiliki kecerdasan  serangan  manusia  yang  disebut  kecerdasan buatan  atau  lebih  dikenal  dengan  AI  (Artificial Intelligence).  Kecerdasan  buatan  atau  Artificial Intelligence adalah kecerdasan yang ditanamkan dalam suatu sistem untuk memecahkan masalah kognitif yang kompleks [ 1 ].
Sistem  Pakar  adalah  suatu  sistem  yang  terdapat  dalam sebuah  komputer  dimana  sistem  ini  dapat  meniru proses  penalaran  seorang  pakar  yang  memiliki pengetahuan dalam memecahkan suatu masalah dimana
masalah tersebut memerlukan pemikiran seorang pakar [ 2 ]. Sistem Pakar adalah cabang dari kecerdasan buatan terapan,  yang  digunakan  untuk  mengambil  pandangan ahli  tanpa  adanya  keahlian  manusia.  Karena  tidak adanya  ahli  di  bidang  tertentu,  FES  akan  memecahkan masalah  dunia  nyata  yang  kompleks  [ 3 ].  Sistem  Pakar disajikan  yang  melakukan  tindakan  pemodelan  untuk memulihkan situasi masalah dan memperbaiki berbagai jenis  kesalahan,  kegagalan  berbagai  sistem,  dan menentukan penghapusan malfungsi sistem transportasi kereta  api  otomatis  dan  telemekanis  [ 4 ].  Walaupun Sistem Pakar dibangun dengan memasukkan pengetahuan  manusia  ke  dalam  suatu  sistem,  bukan berarti Sistem Pakar akan menggantikan peran seorang pakar,  tetapi  Sistem  Pakar  digunakan  untuk  membantu
masyarakat umum menemukan cara untuk memecahkan masalah yang sedang dialami [ 5 ].
Pada  penelitian  sebelumnya,  Sistem  Pakar  digunakan untuk  mendiagnosis  vertigo.  Penyakit  vertigo  inilah yang  menyebabkan  gangguan  keseimbangan  yang biasanya  disebut  dengan  pusing,  terhuyung-huyung, rasa  melayang,  badan  atau  bumi  berputar  bahkan jungkir balik. Meskipun teknologi sekarang berkembang  pesat,  masih  sulit  untuk  mendiagnosis vertigo.  Maka  pada  penelitian  ini  digunakan  metode Dempster  Shafer  untuk  mendiagnosis  vertigo.  Hasil penelitian  adalah  berhasil  dibangunnya  prototipe Sistem Pakar diagnosis vertigo yang dapat menampilkan  gejala  dan  diagnosis  vertigo  serta menunjukkan cara penanganannya [ 6 ].
Sistem  Pakar  tidak  hanya  terbatas  pada  bidang  medis saja, tetapi juga dapat diterapkan pada penelitian di luar bidang  medis  seperti  penelitian-penelitian  sebelumnya yang  menggunakan  Sistem  Pakar  untuk  mendiagnosa kerusakan  pada  gitar.  Gitar  yang  merupakan  bagian dari alat musik seringkali mengalami kerusakan namun dianggap sepele. Kerusakan pada gitar akan berdampak pada  kualitas  suara,  oleh  karena  itu  diperlukan pemahaman  dalam  menangani  kerusakan  gitar.  Sistem Pakar  ini  menggunakan  metode Certainty  Factor dan metode Forward Chaining untuk mendiagnosa kerusakan  pada  gitar.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat menjawab  kerusakan  yang  dialami  gitar  dengan menjawab aturan yang dipilih, dan juga lengkap dengan persentase tingkat kepastian dari kerusakan gitar [ 7 ].
Penelitian  sebelumnya  juga  menerapkan  Sistem  Pakar, yaitu  semua  Sistem  Pakar  ini  dikembangkan  untuk menyelesaikan  masalah  tanpa  mempertimbangkan semua  kemampuan  pesawat.  Dalam  jurnal  ini,  Sistem Pakar  Material  Pesawat  (AMES)  tentang  kemampuan dan  tata  letak  pesawat  dikembangkan  berdasarkan pengetahuan  banyak  pakar  dan  data  penerbangan. Sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  dirancang,  dan alurnya dimodelkan oleh Sistem Pakar untuk pemilihan material pesawat [ 8 ].
Penelitian  sebelumnya  juga  telah  menerapkan  Sistem Pakar  untuk  hewan  seperti  Sistem  Pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  pada  kambing  menggunakan metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor . Penyakit pada kambing secara umum dikenal dua jenis yaitu  penyakit  menular  dan  penyakit  tidak  menular, untuk mencegah penyakit kambing menular diperlukan suatu  sistem  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit kambing,  dimana  terdapat  14  jenis  penyakit  kambing yang akan didiagnosa. Hasil penelitian ini diuji dengan empat  pengujian  yaitu  pengujian  blackbox,  pengujian kuesioner,  pengujian  teoritis  dan  pengujian  akurasi sistem.  Dimana  hasil  yang  didapat  untuk  pengujian blackbox  rata-rata  sebesar  85%,  untuk  pengujian  4 kuesioner mendapatkan hasil sebesar 4,35 dari skala 5, dan untuk pengujian teoritis hasil perhitungannya sama
dengan  diagnosa  sistem  (system  akurasi  testing)  yang artinya  Sistem  Pakar  dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor layak  untuk digunakan [ 9 ].
Peneliti  lain  sebelumnya  yang  mengimplementasikan Sistem  Pakar  dirancang  untuk  kemampuan  dokter dalam  mendeteksi  dan  mendiagnosis  gejala  virus Corona,  gejala  umum  penyakit  ini  adalah  demam, batuk,  radang  paru-paru  dan  sesak  napas.  Sistem  ini menyajikan  gejala  penyakit,  hari  di  mana  gejala  akan dikenali,  kelangsungan  hidup  dan  penyebaran,  kondisi yang  menguntungkan  dan  deskripsi  gejala  ini.  Sistem Pakar  Delphi  digunakan  untuk  merancang  dan mengimplementasikan  Sistem  Pakar  yang  diusulkan. Hasil  yang  diperoleh  adalah,  pakar  sistem  dalam diagnosis penyakit  Coronavirus dinilai oleh dokter dan mereka  puas  dan  diterima  dengan  kualitas  kinerja. Kesimpulan  Sistem  Pakar  ini  memudahkan  dokter  dan masyarakat  yang  tertarik  dengan  virus  corona  untuk mendeteksi  dan  mendiagnosis  gejala  yang  mungkin dihadapi penyakit ini [ 10 ].
Penerapan  Sistem  Pakar  dengan  menggunakan  metode Certainty Factor dan Forward Chaining cukup banyak digunakan  dalam  menyelesaikan  banyak  permasalahan di  berbagai  bidang  kehidupan.  Salah  satunya  adalah permasalahan  di  bidang  kecantikan  seperti  Sistem Pakar  menggunakan  metode Certainty  Factor untuk estetika  kulit  wanita  dalam  menjaga  kesehatan.  Hasil pengujian  metode Certainty  Factor sebanyak  13  data penyakit  estetika  kulit  teridentifikasi  15  data  uji  coba dengan tingkat akurasi 86,67% [ 11 ].
Kulit merupakan bagian terpenting dari tubuh manusia, terutama wanita. Kulit juga membentuk 15% dari berat badan  manusia.  Pada  permukaan  kulit  terdapat  pori- pori  yang  menjadi  tempat  keluarnya  keringat  di  mana cairan keringat yang keluar membuat tubuh lebih sehat. Kulit  memiliki  beberapa  fungsi  diantaranya  sebagai pelindung  pertama  tubuh,  sebagai  indera  perasa  dan juga sebagai alat komunikasi, serta pengatur suhu tubuh manusia [ 12 ].
Ada  berbagai  cara  untuk  menemukan  jawaban  atas masalah kulit wajah, salah satunya dengan memeriksakan  diri  ke  dokter  kecantikan  atau  klinik kecantikan.  Namun  ada  beberapa  permasalahan  yang dihadapi yaitu jumlah tenaga ahli kecantikan kulit yang relatif  sedikit,  biaya  pengobatan  yang  mahal,  dan aktivitas  masyarakat  yang  padat  sehingga  tidak  dapat memeriksakan diri ke dokter. Berdasarkan keseluruhan penjelasan  yang  dikemukakan  diatas,  maka  penulis perlu  melakukan  penelitian  dengan  judul  yaitu  Sistem Pakar  Membandingkan  Metode Forward  Chaining dengan  Faktor  Kepastian  Identifikasi  Jenis  Kulit Wajah.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Subjek Penelitian
Dalam penelitian ini subjek menggunakan Sistem Pakar untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dengan membandingkan Forward  Chaining dan Certainty Factor sebagai dua metode yang digunakan. Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  kurangnya tenaga  ahli  terkait  kecantikan,  selain  itu  mahalnya biaya untuk melakukan perawatan kulit menjadi alasan untuk tidak  melakukan perawatan  wajah padahal dapat merusak kulit nantinya.

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  Pakar  merupakan  bagian  dari  Kecerdasan Buatan  yang  berawal  dari  pemikiran  seorang  pakar yang kemudian menjadi teknologi buatan. Sistem Pakar (Expert  System )  adalah  suatu  sistem  yang  berusaha menerapkan  pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer agar dapat memecahkan masalah seperti para ahli [ 13 ].
2.3. Metode Forward Chaining
Forward  Chaining adalah  teknik  untuk  mencari informasi  berupa  kesimpulan  yang  diturunkan  dari fakta  –  fakta  yang  telah  diperoleh  dengan  kumpulan fakta  –  fakta  tersebut.  Jika  fakta  cocok  dengan  bagian IF,  maka  aturan  dapat  dieksekusi.  Jika  aturan  sudah berlaku,  maka  fakta  baru  ditambahkan  ke  basis  data. Aturan dimulai dari atas dan setiap aturan  hanya dapat dijalankan sekali [ 14 ].
2.4. Metode Certainty Factor
Certainty  Factor adalah  faktor  kepastian  untuk membuktikan  ketidakpercayaan  pemikiran  ahli,  di mana  dalam  menggambarkan  tingkat  kepercayaan  ahli memerlukan  faktor  kepastian,  biasanya  hasil  metode faktor kepastian berupa persentasi [ 15 ].
Perhitungan data yang memanfaatkan metode Certainty Factor harus  memiliki  tabel  uncertainty  term  yang dibutuhkan  dalam  menginterpretasikan  term  seorang pakar ke dalam nilai NA, dimana tabel uncertainty term disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Uncertainty Term
No Uncertainty Term Nilai CF 1. Pasti Tidak 0 2. Tidak Yakin 0.2 3. Sedikit Yakin 0.4 4. Cukup Yakin 0.6 5. Yakin 0.8 6. Sangat Yakin 1.0
Rumus  yang  paling  sering  dipergunakan  dalam perhitungan  metode Certainty  Factor disajikan  pada Rumus 1:
(1)
Dimana  NA  merupakan  nilai Certainty  Factor , NA( User ) adalah nilai dari beberapa gejala yang dipilih
oleh User dan  NA(Pakar)  merupakan  nilai  fakta  yang didapatkan dari seorang pakar.
Jika  pada  saat  melakukan  perhitungan  terdapat beberapa  gejala  yang  memiliki  fakta  yang  sama  maka pada  proses  perhitungan Certainty  Factor digunakan rumus yang disajikan pada Rumus 2:
(2)
Dimana  NA combine adalah  nilai  dari  perhitungan Certianty  Factor  yang  memiliki  beberapa  fakta  yang sama,  NA 1 adalah  nilai Certainty  Factor pada  fakta pertama  dan  NA 2 adalah  nilai  Certaint  Factor  pada fakta kedua
2.5. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dalam  mengarahkan penjelajahan  ini  dengan  menggunakan  dua  strategi, yaitu  studi  penulisan  khusus  (buku-buku  pemahaman dan referensi lain) yang diidentifikasi dengan penelitian dan  melakukan  pertemuan  dengan  para  ahli  penting pada objek penelitian. Pertemuan-pertemuan dilakukan merupakan pertemuan-pertemuan langsung pada tempat praktek ahli dari objek penelitian.
2.6. Kerangka Kerja
Kerangka  kerja  dibutuhkan  pada  saat  melakukan  suatu penelitian dimana kerangka kerja berfungsi untuk dapat menyelesaikan  setiap  langkah  dari  penelitian  dengan kualitas  yang  diinginkan.  Kerangka  kerja  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja
Kerangka kerja disebut juga gambaran detail dari setiap langkah  penelitian  yang  teroganisir  yang  dimanfaatkan untuk  mencapai  tujuan  dan  memperoleh  kualitas  yang diinginkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  ini antaralain  data  jenis  kulit  wajah  dan  data  gejala penyakit,  dimana  kedua  jenis  data  ini  nantinya digunakan dalam melaksanakan pengujian sistem. Data tersebut  diperoleh  dari  wawancara  lansung  dengan seorang pakar yang disjaikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis Kulit Wajah No Kode Penyakit Nama Penyakit 1. K1 Kulit Normal 2. K2 Kulit Berminyak 3. K3 Kulit Kering 4. K4 Kulit Kombinasi 5. K5 Kulit Sensitif
Diperoleh 5 jenis kulit wajah, dimana setiap jenis kulit wajah  diberikan  kode  yang  dimulai  dari  K1  sampai dengan  K5  yang  telah  disajikan  pada  Tabel  2.  Setelah data  jenis  kulit  wajah  data  yang  telah  diterima  dari pakar  merupakan  data  gejala  penyakit  yang  disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Gejala Penyakit No Kode   Gejala
1. A01 Kulit wajah tidak berminyak 2. A02 Tekstur wajah terlihat halus 3. A03 Makeup mudah menempel di wajah ketika digunakan 4. A04 Kulit sehat 5. A05 Tidak ada jerawat di wajah 6. A06 Sederhana untuk memilih kosmetik 7. A07 Pori-pori besar di wilayah T-Zone 8. A08 Kulit tampak mengkilat 9. A09 Sering timbul jerawat 10. A10 Adanya permasalahan whitehead (komedo putih)
11. A11
Pori – pori di wajah kecil
12. A12 Memiliki permukaan wajah yang tipis 13. A13 Sering muncul kerutan 14. A14 Sebagian wajah berminyak 15. A15 Sebagian kulit kering 16. A16 Kulit sering mengalami jerawat 17. A17 Makeup sulit menempel di wajah
18. A18
Sering  mengalami  alergi  di  wajah  saat  memakai produk baru 19. A19 Kulit wajah iritasi 20. A20 Kulit wajah cepat memerah 21. A21
Pembuluh darah terlihat jelas di permukaan wajah
22. A22
Mengalami masalah jika menggunakan produk baru
23. A23 Memiliki permasalahan blackhead di wajah 24. A24 Ketika bangun tidur, wajah tampak mengkilap
25. A25 Kulit  wajah  berminyak  setelah  menggunakan facial wash
26. A26 Saat  memakai  makeup,  setelah  beberapa  waktu, makeup akan luntur di area T-Zone
27. A27 Wajah tampak kusam
28. A28
Wajah akan gatal jika terkena sinar matahari
29. A29 Kulit wajah mengalami luka bakar jika terpapar sinar matahar
30. A30
Jika terkena sinar matahari kulit menggelap 31. A31 Kulit terasa kering setelah menggunakan facial wash
Didapatkan data gejala penyakit sebanyak 31  jenis dan menjadi  penentu  dari  jenis  kulit  wajah  yang  telah dipaparkan  pada  Tabel  2.  Ke-31  gejala  yang  telah disajikan pada Tabel 3 diberikan kode dimulai dari A01 sampai A31. Selanjutnya dilakukan pembuatan rule dan nilai  NA  yang  telah  didapatkan  dari  pakar  yang disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Tabel Rule dan Nilai NA
No Rule 1. IF A01 AND A02 AND A03 AND A04 AND A05 AND A06
AND A11 AND A30 THEN K1
2. IF A07 AND A08 AND A09 AND A16 AND A23 AND A24 AND A25 AND A26 AND A27 THEN K2
3. IF A01 AND A05 AND A10 AND A11 AND A12 AND A13 AND A20 AND A27 AND A30 AND A31 THEN K3
4. IF A07 AND A14 AND A15 AND A16 AND A17 AND A23 AND A25 AND A26 THEN K4
5. IF A9 AND A12 AND A18 AND A19 AND A20 AND A21 AND A22 AND A28 AND A29 THEN K5
Terdapat  5 rule yang  diimplemntasikan  pada  proses perhitungan Certainty  Factor dengan  memanfaatkan nilai  pakar  yang  telah  diperoleh.  Perhitungan  terhadap pasien disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Pemberian nilai NA Pasien Pasien Kode Tingkat Kenyakinan Nilai CF Pasien 02 A01 Sangat Yakin 1.0 A02 Yakin 0.8 A03 Tidak Yakin 0.2 A04 Yakin 0.8 A05 Yakin 0.8 A06 Tidak Yakin 0.2 A11 Sedikit Yakin 0.4 A30 Cukup Yakin 0.6 Pasien 04 A07 Yakin 0.8 A14 Cukup Yakin 0.6 A15 Cukup Yakin 0.6 A16 Sedikit Yakin 0.4 A17 Yakin 0.8 A23 Yakin 0.8 A25 Sedikit Yakin 0.4 A26 Sedikit Yakin 0.4 Pasien 06 A09 Yakin 0.8 A12 Yakin 0.8 A18 Cukup Yakin 0.6 A19 Sedikit Yakin 0.4 A20 Yakin 0.8 A21 Tidak Yakin 0.2 A22 Yakin 0.8 A28 Yakin 0.8 A29 Sangat Yakin 1.0
Setelah  meninjau  semua  aturan  yang  dipilih  oleh pengguna,  proses  perhitungan  menggunakan  aturan pertama, karena semua aturan yang ada, aturan pertama telah  terpenuhi.  Kemudian  langkah  selanjutnya berdasarkan  aturan  pertama  adalah  proses  perhitungan menggunakan  metode  faktor  kepastian  sesuai Rule  4 yang hasilnya disajikan pada Tabel 6.
Rule 4 = IF [A07:0.6] AND [A14:0.8] AND [A15:0.8] AND [A16:0.4] AND [A17:0.8] AND [A23:0.8] AND [A25: 0.6] AND [A26:0.6] THEN K4
Tabel 6. Estimasi Certainty Factor Sekuensial dari Data Pasien 04 Kode CF Pakar CF User Hasil A07 0.6 0.8 0.48 A14 0.8 0.6 0.48 A15 0.8 0.6 0.48 A16 0.4 0.4 0.16 A17 0.8 0.8 0.64 A23 0.8 0.8 0.64 A25 0.6 0.4 0.24 A26 0.6 0.4 0.24 Setelah mendapatkan hasil CF, maka adalah menghitung nilai CF bergabung menggunakan Persamaan  (2).  Penggabungan  ini  dilakukan  karena memiliki  lebih  dari  1  indikasi.  HAsil  penggabungan disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Estimasi Certainty Factor Sekuensial dari Data Pasien 04
Hasil
CF Gabungan = NA 1 + NA 2 * (1 – NA 1 ) Ke-1 0.48 + 0.48 * (1 – 0.48) = 0.7296 Ke-2 0.7296 + 0.48 * (1 – 0.7296) = 0.8593 Ke-3 0.8593 + 0.16 * (1 – 0.8593) = 0.8818 Ke-4 0.8818 + 0.64 * (1 – 0.8818) = 0.9574 Ke-5 0.9574 + 0.64 * (1 – 0.9574) = 0.9846 Ke-6 0.9846 + 0.24 * (1 – 0.9846) = 0.9882 Ke-7 0.9982 + 0.24 * (1 – 0.9982) = 0.9912 Hasil 0.9912 * 100% = 99.12%
Hasil  CF  terakhir  merupakan  gabungan  hasil  diagnosa yang  menentukan  jenis  kulit  wajah  menggunakan perhitungan Certainty  Factor dan  karena  terpenuhinya aturan pertama menggunakan teknik Forward Chaining maka  hasil  diagnosa  dari  data  pasien  04  menyatakan bahwa pengguna  memiliki jenis kulit  wajah  kombinasi dengan tingkat kepercayaan 99,12%.
3.2 Validasi
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  jenis  kulit wajah  pada  manusia.  30  sampel  data  digunakan  untuk melakukan  pengujian  sistem,  30  data  tersebut merupakan  data  pasien  pada  objek  penelitian.  Tingkat akurasi  yang  diperoleh  dalam  sistem  dapat  dicari dengan menggunakan Persamaan (3).
Hasil  validasi  yang dilakukan terhadap 30 sample data terdapat  5  yang  tidak  valid.  Maka  htingkat  akurasinya adalah:
Setelah  didapatkan  akurasi  data  dengan  menggunakan persamaan  (3),  akurasi  pada  Sistem  Pakar  menentukan jenis  kulit  wajah  pada  manusia  sebessar  83.33  % dengan perhitungan Certainty Factor.

## 3.3 Hasil
Dari  hasil  pengolahan  5  contoh  data  menggunakan metode Certainty Factor, dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Pengolahan 5 Data Pasien
Nama Pasien Kode Penyakit Nama Penyakit Nilai CF Pasien 02 K2 Kulit Berminyak 99.66% Pasien 04 K4 Kulit Kombinasi 99.12% Pasien 06 K5 Kulit Sensitif 99.89% Pasien 08 K1 Kulit Normal 99.25% Pasien 10 K3 Kulit Kering 98.99%
Hasil Sistem Pakar dapat diakses dengan menggunakan perangkat  lunak  yaitu  Mozila  Firefox.  Di  mana tampilan  Sistem  Pakar  menentukan  Jenis  Kulit  Wajah pada Manusia dapat dilihat pada Gambar 2:

## Gambar 2. Tampilan Halaman Utama
Sistem  Pakar  dibuat  dengan  tampilan  yang  sangat sederhana,  bertujuan  untuk  dapat  mempermudah User dalam  menggunakannya. User hanya  perlu  mendaftar untuk  dapat  mengakses  halaman  konsultasi.  Halaman konsultasi sistem disajikan pada Gambar 3:

## Gambar 3. Tampilan Halaman Konsultasi
Pada  halaman  konsultasi User memilih  nilai  CF  yang dirasakan  oleh User setelah  selesai  memilih  nilai  CF User dapat  langsung  menekan  tombol  cek  konsultasi. Sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  berdasarkan gejala yang telah dipilih oleh pengguna. Tampilan hasil konsultasi disajikan pada Gambar 4:
Gambar 4. Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
Pada  halaman  hasil  konsultasi  bisa  dilihat  bahwa User dapat  mengoperasikan  program  dengan  memasukkan gejala  dan  mendapatkan  hasil  diagnosa  yakni User memiliki  jenis  kulit  kombinasi  dengan  tingkat kenyakinan sebesar 99.12%.

## 4. Kesimpulan
Sistem Pakar dalam menganalisis jenis kulit wajah pada manusia  telah  berhasil  diimplementasikan  dengan menguji  31  gejala  dan  5  jenis  kulit  wajah.  Pengujian validasi sistem juga telah dilakukan dengan menggunakan  30  data  sebagai  sampel  untuk  pengujian dengan tingkat akurasi 83.33%.

## Daftar Rujukan
[1] Goralski, M. A., & Tan, T. K. (2020). Artificial intelligence and sustainable development. The International Journal of Management Education, 18(1), 100330.
https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.100330
[2] Arfajsyah,  H.  S.,  Permana,  I.,  &  Salisah,  F.  N.  (2018).  Sistem Pakar berbasis android  untuk diagnosa  penyakit  gigi  dan  mulut. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem  Informasi,  4(2), 110-117. http://dx.doi.org/10.24014/rmsi.v4i2.5678
[3] D.Dhivya,  A.,  &  Felix,  A.  (2018).  A  Fuzzy  Rule  based  Expert System  for  T2DM  Diagnosis.  International  Journal  of
Engineering & Technology, 7(4.10), 432.
https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.10.21034
[4] Tashmetov, T., Tashmetov, K., Aliev, R., & Rasulmuhamedov, M.  (2020).  Fuzzy  information  and  expert  systems  for  analysis of  failure  of  automatic  and  telemechanic  systems  on  railway transport.  Chemical  Technology,  Control  and  Management, 2020(5), 168-172. https://doi.org/10.34920/2020.5-6.168-171
[5] Yuhandri,  Y.  (2018).  Diagnosa  Penyakit  Osteoporosis Menggunakan  Metode Certainty  Factor .  Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi),  2(1),  422–429. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.349
[6] Sihombing, A., & Sarjono, S. (2021). Analisis Dan Perancangan Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Vertigo  Dengan Metode Dempster Shafer. Jurnal Manajemen Sistem Informasi ,
6 (1), 43-54.
https://doi.org/10.33998/jurnalmanajemensisteminformasi.2021. 6.1.1002
[7] Gracia,  B.,  Setiabudi,  D.  H.,  &  Andjarwirawan,  J.  (2021). Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Pada  Gitar  Menggunakan Metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor . Jurnal  Infra , 9 (1), 52-58.
[8] Hao,  X.,  Wen,  C.,  Zhao,  N.,  Lu,  L.,  Zhang,  K.,  &  Zhang,  D.
(2020).  Prototype  of  an  Expert  System  for  the  Selection  of
Aircraft  Structural  Materials. International  Journal  of Photoenergy, 2020, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2005.04.034
[9] Fakhriyah, N. N. (2021). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Kambing  Dengan  Metode Forward  Chaining Dan Certainty Factor . Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA), 3(1), 72-84. https://doi.org/10.29303/jtika.v3i1.138
[10] Salman,  F.  M.,  &  Abu-Naser,  S.  S.  (2020).  Expert  System  for COVID-19 Diagnosis.
[11] Chandra,  S.,  Yunus,  Y.,  &  Sumijan,  S.  (2020).  Sistem  Pakar Menggunakan  Metode Certainty  Factor untuk  Estetika  Kulit Wanita  dalam  Menjaga  Kesehatan.  Jurnal  Informasi  dan Teknologi, 105-111. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i4.70
[12] Santi,  I.  H.,  &  Andari,  B.  (2019).  Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode Certainty Factor .  INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Penerapan
Teknologi Sistem Informasi, 3(2), 159-177.
https://doi.org/10.29407/intensif.v3i2.12792
[13] Romli, I., Romansyah, E., & Permana, A. (2020). Implementasi Sistem  Pakar  menggunakan  Metode Certainty  Factor Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster.  Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  4(2),  110-115. https://doi.org/10.35870/jtik.v4i2.158
[14] Gultom,  Z.  H.  (2018).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi Kerusakan  Pada  Sepeda  Motor  Dengan  Menggunakan  Metode Forward  Chaining Berbasis  Web.  Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 9(1), 42-58.
https://doi.org/10.31849/digitalzone.v9i1.1075
[15] Safira,  L.,  Si,  S.,  &  Irawan,  M.  B.  (2019).  Implementation  of the Certainty  Factor Method  for  Early  Detection  of  Cirrhosis Based  on  Android.  In  Journal  of  Physics:  Conference  Series (Vol. 1201, No. 1, p. 012053). IOP Publishing. http://doi:10.1088/1742-6596/1201/1/012053