## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 2, Juni 2020, pp. 43-48 ISSN 2721-0715 (media online)

## Penerapan Komputer Dalam Mengidentifikasi Virus dan Bakteri Penyakit Ichtyosis Menerapkan Algoritma Rete

## Thomas Sanjaya
Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: thomassanjaya9@gmail.com
Abstrak −Sebagian  besar masyarakat menggunakannya tidak  hanya untuk  kepentingan  secara  komersial saja,  tetapi juga  untuk mendapatkan informasi pendeteksian penyakit secara cepat dan efesien dengan aplikasi berbasis komputer yang dapat membantu masyarakat umum untuk mengetahui penyebab dan gejala dari penyakit tersebut. Untuk itu, diperlukan suatu sistem yang dirancang untuk  dapat  menirukan  keahlian  seorang  pakar  dalam  menjawab  pertanyaan  dan  memecahkan  suatu  masalah  sesuai  dengan pengetahuan seorang pakar yang dimasukkan ke dalam suatu sistem komputer.  Perkembangan teknologi kecerdasan buatan yang terjadi telah memungkinkan sistem pakar untuk diaplikasikan penggunaannya dalam mendeteksi penyakit dengan menggunakan bahasa pemrograman. Salah satunya dalam pemberian informasi mengenai berbagai masalah, terutama penyakit hepatitis. Metode sistem  pakar  yang  digunakan  adalah  Algoritma  Rete  digunakan  untuk  menangani  ketidakpastian  dalam  diagnosa  penyakit ichthyosis.  Dengan  fasilitas  yang  diberikan  untuk  user,  memungkinkan  user  untuk  menggunakan  sistem  ini  sesuai  kebutuhan masing-masing. User diberi kemudahan dalam mengetahui informasi tentang gejala penyakit ichthyosis, dan pencegahannya.
Kata Kunci: Sistem pakar, Virus, Bakteri , Ichthyosis, Algoritma Rete.
Abstract −Most people use it not only for commercial purposes, but also to obtain information on the detection of diseases quickly and efficiently with computer-based applications that can help the general public to find out the causes and symptoms of the disease. For this reason, we need a system designed to be able to imitate the expertise of an expert in answering questions and solving a problem  in  accordance  with  the  knowledge  of  an  expert  that  is  entered  into  a  computer  system.  The  development  of  artificial intelligence technology that occurred has enabled expert systems to be applied in detecting diseases using programming languages. One of them is in providing information about various problems, especially hepatitis. The expert system method used is the Rete Algorithm used to deal with uncertainty in the diagnosis of ichthyosis. With the facilities provided for the user, allowing users to use  this  system  according  to  their  individual  needs.  Users  are  given  the  ease  of  knowing  information  about  the  symptoms  of ichthyosis, and its prevention.
Keywords : Expert System, Virus, Bacteria, Ichthyosis, Rete Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Ichthyosis  adalah  penyakit  dengan  lembaran  kulit  tebal  melekat  erat,  meliputi  seluruh  tubuh  sehingga  membatasi pergerakan.  kulit  yang  kaku  dan  tegang  robek  membentuk  celah-celah  kulit  kemerahan  dan  dalam  hingga  Wajah menunjukkan distorsi dengan kelopak mata tertarik keluar (ektropion) bilateral, dan mulut terlipat keluar (eklabium). Hidung  dan  daun  telinga  melekat  pada  kulit  dan  terlihat  rudimenter.  Tangan  dan  kaki  mengalami  edema,  dapat terbungkus  seperti  sarung  tangan  atau  terbungkus  membran  mukoid,  tetapi  jari-jari  tangan  terbentuk  normal  di bawahnya. Nekrosis jari-jari dapat terjadi, dan kepala dapat tampak mikrosefali (Triomega F.X Sengkey, et al, 2018).
Permasalahan  dalam  Penyakit  Ichthyosis  dapat  diketahui  secara  pasti  penyebabnya,  Ichthyosis  dapat disebabkan dari mutasi genitk  namun penyakit ini juga berkaitan dengan tiroid, hiv, kanker, atau masalah autoimun alergi  obat-obatan,  walaupun  penyebab  pastinya    belum  dapat  diidentifikasi,  namun  perkembangan  teknologi kedokteran sudah dapat meningkatkan metode diagnosis dan perawatannya.Tanda-tanda dan gejala Ichthyosis dapat terjadi pada semua kulit tubuh seseorang yaitu seperti gatal dan penebalan kulit pada telapak tangan dan kaki.
Dalam hal ini masyarakat selaku orang yang menggunakan jasa lebih membutuhkan seorang pakar yang bisa memudahkan dalam mendignosa penyakit Ichthyosis sebagai pencegahan awal. Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  sebagimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh kaum awam. Sistem pakar mencoba memecahkan masalah yang biasanya hanya bisa dipecahkan oleh seorang pakar yang dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusannya maupun hasil keputusan yang diproleh, ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam sistem pakar salah satunya yaitu metode algoritma rete.
Algoritma Rete sendiri yaitu algoritma yang mengetahui tentang seluruh aturan/baris seluruh sistem dan dapat menerapkan  suatu  baris tampa harus  mencoba  setiap  baris  tampai berangkai  (mencari  perubahan  dalam  gabungan setiap  cycle).  Merupakan  gabungan  pola  yang  sangat  cepat,  yang  mendapatkan  kecepatannya  dengan  menyimpan informasi tentang baris dalam jaringan. algoritma Rete dengan membuat hubungan antar Node yang membentuk suatu jaringan. Hubungan tersebut dirangcang sedemikian rupa agar bisa menghemat keadaan proses dari suatu siklus ke siklus selanjutnya dan menghitung ulang perubahan hanya untuk fakta-fakta yang akan dimodifikasi. Status proses pencocokann  hanya  akan  diperbarui  sebagai  fakta  yang  di  tambahkan  dan  di  hapus.  Apabila  fakta-fakta  yang ditambahkanatau dihapus berurang jumlahnya, maka proses pencocokan akan terjadi lebih cepat (Ahmad Sahal, et al, 2013).  Disini  penulis  mencoba  untuk  memberikan  informasi  dalam  mendiagnosa  penyakit  Ichthyosis.  Selama  ini informasi mengenai  diagnosa  penyakit Ichthyosis  yang  diberikan langsung  dari  pakarnya  sehingga  informasi  yang didapat menjadi lebih lambat karena harus menunggu atau mengantri.

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 2, Juni 2020, pp. 43-48 ISSN 2721-0715 (media online)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian  utama  yaitu  basis  pengetahuan  ( knowledge  base )  dan  penalaran  ( reasoning ). Knowledge base dalam  sistem  pakar  mengandung  pengetahuan  yang  bersumber  dari  pengetahun  seorang  (atau sekelompok) pakar, buku, jurnal, dan sebagainya, yang berhubungan dengan bidang tertentu yang direpresentasikan dengan format tertentu yang dapat diterima oleh komputer. Pekerjaan pengumpulan dan representasi pengetahun ini dilakukan oleh knowledge engineer . Sementara proses penalaran diimplementasikan berdasarkan konsep dan metode yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  atas  pemecahan  masalah  yang  dihadapi.Secara  umum,  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  yang  baik  dirancang agar  dapat menyelelasikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli (Arhami Muhammad,2005).

## 2.2 Diagnosa
Proses diagnosa medis merupakan langkah pertama yang dilakukan untuk menangani suatu penyakit. Proses diagnosa adalah  proses  yang  dilakukan  seorang  ahli  kesehatan  untuk  menentukan  jenis  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien, kemudian  menentukan  diagnosis  penyakit  pasien  tersebut  sehingga  dapat  memberi  pengobatan  yang  tepat  dengan jenis  penyakit  ( etiologik )  maupun  gejalanya  ( simptomatik ).  Diagnosa  dilakukan  berdasarkan  prinsip  bahwa  suatu penyakit  dapat  di  kenali  dengan  memperhatikan  ciri  gejala  klinis  pada  tubuh  pasien  yang  ditimbulkan  penyakit tersebut(Kurisini, 2006).

## 2.3 Virus Dan Bakteri
Virus adalah parasit mikroskopik yang menginfeksi sel organisme biologis. Virus bersifat parasit obligat (Parasit yang tidak bisa hidup tanpa inangnya), hal tersebut disebabkan karena virus hanya dapat bereproduksi di dalam material hidup  dengan  menggunakan  sel  inangnya  karena  virus  tidak  memiliki  perlengkapan  selular  untuk  bereproduksi sendiri. Virus bisa menyebabkan penyakit Kulit, demam herpes, kutil, HIV/AIDS, flu, hepatitis, dan lain sebagainya. Bakteri adalah kelompok organisme yang tidak memiliki membran inti sel. Organisme ini termasuk ke dalam domain prokariota dan berukuran sangat kecil (mikroskopik), serta memiliki peran besar dalam kehidupan di bumi. Beberapa kelompok  bakteri  dikenal  sebagai  agen  penyebab  infeksi  dan  penyakit,  sedangkan  kelompok  lainnya  dapat memberikan  manfaat  dibidang  pangan,  pengobatan,  dan  industri.  Struktur  sel  bakteri  relatif  sederhana:  tanpa nukleus/inti sel, kerangka sel, dan organel-organel lain seperti mitokondria dan kloroplas. Hal inilah yang menjadi dasar perbedaan antara sel prokariot dengan sel eukariot yang lebih kompleks ( Townsend, 1998 ).

## 2.4 Ichthyosis
Ichthyosis  merupakan  penyakit  dengan  lembaran  kulit  tebal,  berwarna  kuning  kecoklatan,  melekat  erat,  meliputi seluruh  tubuh  sehingga  membatasi  pergerakan.  kulit  yang  kaku  dan  tegang  robek  membentuk  celah-celah  kulit kemerahan  dan  dalam  hingga  dermis  yang  membentuk  pola  geometrik  (diamond  shaped)  atau  kostum  Harlequin. Wajah  menunjukkan  distorsi  dengan  kelopak  mata  tertarik  keluar  (ektropion)  bilateral,  dan  mulut  terlipat  keluar (eklabium). Hidung dan daun telinga melekat pada kulit dan terlihat rudimenter. Tangan dan kaki mengalami edema, dapat terbungkus seperti sarung tangan atau terbungkus membran mukoid, tetapi jari-jari tangan terbentuk normal di bawahnya. Nekrosis jari-jari dapat terjadi, dan kepala dapat tampak mikrosefali (Triomega F.X Sengkey, et al, 2018).

## 2.5 Algoritma Rete
Menurut  Ernest  J.  Friedman-Hill  algoritma  rete    adalah  algoritma  yang  menggunakan  rule-based  system  untuk membandingkan rules atau Left Hand Side (LHS) dengan facts atau Right Hand Side (RHS) untuk mendapatkan hasil yang berdasarkan rules. Implementasi algoritma Rete yaitu dengan membuat hubungan antar Node yang membentuk suatu  jaringan  (Ahmad  Sahal,  et  al,  2013).  Hubungan  tersebut  dirangcang  sedemikian  rupa  agar  bisa  menghemat keadaan proses dari suatu siklus ke siklus selanjutnya dan menghitung ulang perubahan hanya untuk fakta-fakta yang akan dimodifikasi. Status proses pencocokann hanya akan diperbarui sebagai fakta yang di tambahkan dan di hapus. Apabila fakta-fakta yang ditambahkanatau dihapus berurang jumlahnya, maka proses pencocokan akan terjadi lebih cepat.Sebagai contoh, misalkan kita mempuyai sebuah aturan demikian. If age > 60 or age < 5 or income < 36000 then concession = 50/100 Dimana age  adalahvariabel Java dan income adalah variabel XML.

## 2.6 Metode Certainty Factor
Certainty Faktor (CF) adalah untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar yang di  usulkan  oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  pada  tahun,  1975.  Seorang  pakar  (misalnya  dokter)  sering  menganalisis informasi  yang ada  dengan  ungkapan ketidakpastian,  untuk  mengakomodasi  hal ini  menggunakan certainty  faktor (CF)  guna  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi.  Faktor  kepastian (certainty factor) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesa) berdasar bukti atau penilaian pakar  (Y.  Octavina  and  A.  Fadlil,  2014).  Certainty  factor menggunakan ,suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 2, Juni 2020, pp. 43-48

## ISSN 2721-0715 (media online)
Dalam mengekspresikan derajat kepastian, certainty factor untuk mengasumsikan derajat kepastian seorang pakar terhadap suatu data. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar sebagai berikut :
CF[H,E] = MB[H,E] –MD[H,E] (1) Keterangan : CF = Certainty factor (factor kepastian) dalam hipotesa H yang   dipengaruhi oleh fakta E MB(H,E)   = measure of belief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD(H,E)   = measure of disbelief (ukuran kepercayaan) terhadap evidence H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan
1)
Hipotesa     = Hipotesa
E = Evidence (peristiwa atau fakta)
CF[H,E]1= CF[H] *CF[E]
(2)
Dimana : CF(E) = certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence E CF(H) = certainty factor hipotesa dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E,e) = 1 CF(H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules) : CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1-CF[H,E] 1 ] CF combine CF[H,E] old , 3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old Certainty factor untuk hasil akhir persentase : Persentase keyakinan = CF combine *100 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sulitnya  untuk  datang  langsung  ke  spesialis  penyakit  ichthyosis  dan  tempat  yang  jauh  membuat  pasien  penderita penyakit  ichthyosis  kurangnya  informasi  mengenai  penyakit  ichthyosis  dan  langkah-langkah  awal  yang  harus dilakukan  jika  melihat  gejala-gejala  terhadap  pasien.  Dalam  mendiagnosa  awal  gangguan  ichthyosis  selama  ini dilakukan dengan cara pasien mendatangi dokter penyakit ichthyosis, kemudian dokter akan memberikan pertanyaan kepada pasien mengenai gejala-gejala yang dirasakannya. Berdasarkan penjelasan pasien dokter akan mendiagnosa penyakit apa yang diderita oleh pasien.
Penanganan  ichthyosis  memerlukan  kerjasama  beberapa  ahli  dan  bidang  ilmu,  seperti  Bidang  Kulit  ,Ilmu Kesehatan Anak, Mata, THT (Telinga, Hidung & Tenggorokan), serta Bedah Plastik. Selain itu, perlu pula dilakukan edukasi  pada  masyarakat  secara  luas  bahwa  ichthyosis  bukanlah  penyakit  menular  demi  menyelamatkan  tingkat kepercayaan diri penderita. Prosuder penanganan penyakit ichthyosis sebagai berikut;
1.  Pemberian Muouseteresing ( Pelembab)
2.  Menghindari suhu panas atau matahari
3.  Konsumsi makanan tinggi protein
4.  Mengkonsumsi Vitamin E dan C
5.  Pengobatan Sintomatik ( Gejala gejala yang ada pada penderita)
Sistem Pakar untuk mengidentifikasi penyakit ichthyosis saat ini masih kurang tepat sasaran dan kurang akurat dikarenakan penggunaan metode dan implementasi yang masih belum sempurna dan sesuai. Maka masih dibutuhkan lagi  suatu  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit  ichthyosis  dengan  menggunakan  metode  yang  baik  dan pengimplementasian yang sempurna. Pada kesempatan kali ini penulis mencoba membangun suatu sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit ichthyosis dengan menggunakan algoritma rete yang mana kecepatan yang didapat lebih baik  dari  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  mengembangkan  Sistem  Pakar  Untuk  mengidentifikasi  penyakit ichthyosis. Dengan Bantuan metode Certainty Faktor dalam menetukan penyakit ichthyosis akan menjadi efisien dan sempurna yang mana nilai kepercayaan yang didapat lebih baik dalam mengidentifikasi penyakit ichthyosis.
Metode  penalaran  yang  digunakan  dalam  sistem  adalah  penalaran  pelacakan  maju  (Forward  Chaining)  yaitu dimulai dari sekumpulan fakta  – fakta tentang suatu gejala yang diberikan oleh pengguna sebagai masukan sistem, untuk kemudian dilakukan pelacakan sampai tujuan akhir berupa identifikasi kemungkinan mengidentifikasi penyakit ichthyosis  .  Langkah  yang  dilakukan  untuk  membuat  representasi  pengetahuan  berbentuk  kaidah  untuk  basis pengetahuan sistem pakar seperti tabel di bawah ini:
Tabel 1. Nilai User No Keterangan Nilai User 1 Sangat yakin 1.0 2 Yakin 0.8 3 Cukup yakin 0.6 4 Kurang yakin 0.4 5 Tidak tahu 0.2 6 Tidak 0

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 2, Juni 2020, pp. 43-48

## ISSN 2721-0715 (media online)
Berikut adalah tabel gejala-gejala penyakit ichthyosis, secara keseluruhan data dari rule penyakit ichthyosis dalam bentuk tabel dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Gejala Ichthyosis dan Nilai Pakar No Kode Gejala Nilai Certainly Factor (CF) 1 G0001  Lembaran kulit tebal melekat erat, meliputi seluruh tubuh 0,2 2 G0002  Kulit yang kaku dan tegang robek membentuk celah-celah 0,4 3 G0003  Kulit kemerahan dan wajah menunjukkan distorsi dengan kelopak mata tertarik keluar 0,6 4 G0004  Hidung dan daun telinga melekat pada kulit dan terlihat rudimenter 0,7 5 G0005  Tangan dan kaki mengalami edema, dapat terbungkus seperti sarung tangan atau terbungkus membran mukoid. 0,8
Sumber : Dr. H. Adrian Sp.KK, FINS-DV, FAA-DV
Tabel 3. Persentase Kesimpulan No Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 1 0-50% Sedikit kemungkinan atau kemungkinan kecil 2 51-79% Kemungkinan 3 80-99% Kemungkinan besar 4 100% Sangat yakin Tabel 4. Solusi Persentase Kemungkinan No Tingkat Persentase Solusi 1 0-50% 1. Pemberian Mouseteresing (pelembab). 2 51-79% 2. Menghindari suhu panas atau matahari. 3 80-99% 3. Konsumsi makana tinggi protein. 4 100% 4. Mengkonsumsi vitamin E dan C.
5. Pengobatan Sintomatik.
Sumber : Dr. H. Adrian Sp.KK, FINS-DV, FAA-DV
Contoh kasus:
Diketahui seorang pasien dengan gejala-gejala sebagai berikut:
Tabel 5. Contoh Kasus No Pertanyaan Jawaban 1 G0001 = Apakah anda mengalami  Lembaran kulit tebal melekat erat, meliputi seluruh tubuh Kurang yakin = 0.4 2 G0002 = Apakah anda mengalami  Kulit yang kaku dan tegang robek membentuk celah-celah Tidak tahu = 0.2
3 G0003 = Apakah anda mengalami  Kulit kemerahan dan wajah menunjukkan distorsi dengan kelopak mata tertarik keluar Yakin = 0.8 4 G0004 = Apakah anda mengalami  Hidung dan daun telinga melekat pada kulit dan terlihat rudimenter Kurang yakin = 0.4
5 G0005 = Apakah anda mengalami  Tangan dan kaki mengalami edema, dapat terbungkus seperti sarung tangan atau terbungkus membran mukoid. Cukup yakin = 0.6
Sumber : Dr. H. Adrian Sp.KK, FINS-DV, FAA-DV
Menghasilkan kesimpulan akhir  bahwa pasien tersebut mengidap penyakit ichthyosis,kemudian untuk mencari nilai keyakinan dalam rangka memperkuat kesimpulan tersebut dengan metode rete yang dikombinasikan dengan metode CF sebagai penyelesaiannya:
ICH : Ichthyosis  : 0.05 (Probabilitas Ichthyosis berdasarkan pakar) G0001
: 0.2
G0002 : 0.4
G0003 : 0.6 G0004
: 0.7
G0005
: 0.8
Nilai tingkat kepercayaan/kepastian berdasarkan gejala-gejala di atas di hitung oleh sistem dengan formula sebagai berikut :
MB (ICH, G0001   )
=   (0.2-0.05)/(1-0.05) = 0.15/0.95 = 0.157

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 2, Juni 2020, pp. 43-48 ISSN 2721-0715 (media online)
MD (ICH, G0001) =   (0.05-0.05)/(0-0.05) = 0 CF (ICH, G0001) = MB (ICH, G0001) – MD (ICH, G0001) = 0.157-0 CF1 = 0.157 MB (ICH, G0002) =   (0.15-0.05)/(1-0.05) =   0.1/0.95 = 0.105 MD (ICH, G0002) =   (0.05-0.05)/(0-0.05) = 0
CF (ICH, G0002) =  MB (ICH, G0002) – MD (ICH, G0002)
= 0.105-0 CF2 = 0.105 MB (ICH, G0003) =   (0.1-0.05)/(1-0.05) =  0.05/0.95 =   0.052 MD (ICH, G0003) = (0.05-0.05)/(0-0.05) = 0 CF (ICH, G0003) = MB (ICH, G0003) – MD (ICH, G0003) =  0.052-0 CF3 =   0.052 MB (ICH, G0004) =   (0.05-0.05)/(1-0.05) =   0/0.95 =  -0.002 MD (ICH, G0004) =  (0.05-0.05)/(0-0.05) =  0 CF (ICH, G0004) =  MB (ICH, G0004) – MD (ICH, G0004) = -0.002-0 CF4 = -0.002 MB (ICH, G0004) = (0-0.05)/(1-0.05) = -0.05/0.95 = -0.052 MD (ICH, G0004) = (0.05-0.05)/(0-0.05) = 0 CF (ICH, G0004) = MB (ICH, G0004) – MD (ICH, G0004) = -0.052-0 CF5
= -0.052
CFKombinasi (CF1, CF2, CF3, CF4, CF5) = CF (ICH, G0001) + CF (ICH, G0002) + CF(ICH, G0003) + CF (ICH, G0004) + CF (ICH, G0005) CFK1  = CF (ICH, G0001) + (CF (ICH. G0002)(1- CF (ICH, G0001)) CFK1  = 0.157 + (0.105 (1 – 0.157)) =  0.245 CFK2  = CFK1 + (CF (ICH. G0003)(1- CFK1)) CFK2  = 0.245 + (0.052 (1 – 0.245)) =  0.284 CFK3  = CFK2 + (CF (ICH. G0004)(1- CFK2)) CFK3  = 0.284 + (-0.002 (1 – 0.284)) =  0.283 CFK4  = CFK3 + (CF (ICH. G0005)(1- CFK3)) CFK4  = 0.283 + (-0.052 (1 – 0.283)) =  0.246
Dengan perhitungan di atas diperoleh kesimpulan pasien mengidap penyakit Ichthyosis dengan nilai keyakinan 0.246. dengan  persentasi 75%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan  selama  proses  perancangan  hingga  implementasi,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Penyakit  Ichthyosis  mengidentifikasi  dengan  menggunakan  sistem  pakar,  untuk  membantu  masyarakat  dalam mengetahui  gejala awal  dari  penyakit  Ichthyosis  yang  diderita tanpa harus  bertemu  dokter, agar  tidak tercapai tahap akhir dari penyakit Ichthyosis yang berujung kematian.
2.  Dengan menerapkan metode Algoritma Rete dalam mengidentifikasi penyakit Ichthyosis dapat menghasilkan nilai akurasi, serta memberikan informasi penyakit yang diderita pasien dan bagaimana solusi pencegahannya.

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 2, Juni 2020, pp. 43-48 ISSN 2721-0715 (media online)
3.  Dengan  sistem  pakar  mengidentifikasi  penyakit  Ichthyosis  dapat  menampilkan  sistem  yang  dapat  membantu masyarakat dalam mengetahui gejala awal dari penyakit Ichthyosis.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad  Sahal,  et  al.  “Sistem  Pakar  Sebagai  Alat  bantu  Asuhan  Keperawatan  Menangani  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengan Algritma Rete Dan Certainly Factor, 2013
Y. Octavina and A. Fadlil, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Saluran Pernafasan dan Paru Menggunakan Metode Certainly Factor,” Igarss 2014 , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2014
Triomega  F.X  Sengkey,  et  al.,  “Iktiosis  Harlequin  di  Manado  –  Laporan  Kasus”,  Bagian  Ilmu  Kesehatan  Kulit  dan  Kelamin Fakultas Kedokteran Universitas Sam Ratulangi Manado, 2018.
M. ko. Anik Andriani, Pemrograman Sistem Pakar , Cetakan Pe. Yogyakarta, Indonesia, 2016.
I Made Agus Wirawan, S. Kom, M. Cs, Metode Penalaran Dalam Kecerdasan Buatan, Depok, 2017.
M. C. Townsend, Buku saku diagnosa keperawatan pada keperawatan psikiatri pedoman untuk pembuatan rencana perawatan. , Ed.3. Jakarta, 1998.
Arhami Muhammad, Konsep Dasar Sistem Pakar. 2005
V. S. T. S. Edy Mulyanto, Kecerdasan Buatan, I ed.,Benedicta Rini W, Ed. Yogyakarta, Indonesia, 2011.