## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Menular Pada Manusia Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor
Afwiq Rojun 1 , Endah Ratna Arumi 2* , Agus Setiawan 3
1,2*,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang
1 afwiqjun@gmail.com
2* arumi@unimma.ac.id
3 setiawan@unimma.ac.id
Abstrak— Makhluk  hidup  dilapisi  oleh  kulit  di  bagian  luar.  Kulit    melindungi    tubuh  dari  efek  kondisi  eksternal.  Penyakit  kulit  adalah penyakit yang berhubungan dari lingkungan dan perilaku seorang. Penyakit kulit seringkali dianggap sebagai masalah kecil dalam kehidupan manusia, padahal sebenarnya berjalan seiring waktu penyakit kulit mampu menyebabkan kematian. Hasil Survei World Health Organization (WHO) pada prevalensi dari infeksi jamur yang menyerang kulit menyatakan bahwa 20 persen manusia di seluruh dunia mengalami infeksi kutaneus  dengan  infeksi  kulit  dermatofitosis.  Pemanfaatan  teknologi  web  dalam  mengembangkan  sistem  pakar  telah  menjadi  solusi  yang menarik.  Dengan  menggunakan  platform  web,  sistem  pakar  dapat  diakses  secara  online  oleh  perawat  atau  bahkan  pasien.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah terfokus  pada  penyakit kulit  menular  manusia,  dengan  metode  penggabungan  Forward  Chaining dan  Certainty  Factor, dapat  perubahan  atau  penambahan  pengetahuan  baru  di  sistem  secara  langsung  dan  data  dapat  terintegrasi  data  medis.  Hasil  penelitian  ini yaitu menghasilkan sistem pakar website yang dapat mengidentifikasi penyakit kulit menular pada manusia dengan metode forward chaining dan  certainty  factor,  dimana  sistem  pakar  tersebut  dapat  mengidentifikasi  10  jenis  penyakit  kulit  menular.  Sistem  pakar  ini  menghasilkan bahwa  dalam  mengidentifikasi  jenis  penyakit  kulit  skabies  dengan  tingkat  keyakinan  91.52%.  Sistem  ini  dalam  pengujian  akurasi  sistem, menghasilkan 84.85% dengan pengujian sebanyak 33 uji coba Kata kunci — Penyakit Kulit Menular, Forward Chaining, Certainty Factor
Abstract— Living organisms are covered by skin on the outside, which protects the body from the effects of external conditions. Skin diseases are diseases that are related to the environment and a person’s behavior. Skin diseases are often considered as minor problems in human life, but in reality, over time, skin diseases can cause death. The World Health Organization (WHO) survey on the prevalence of fungal infections that attack the skin states that 20 percent of people worldwide experience cutaneous infections with dermatophytosis skin infections. The use of web technology in developing expert systems has become an attractive solution. By using a web platform, expert systems can be accessed online by nurses or even patients. The purpose of this research is focused on contagious skin diseases, with the method of combining forward chaining and certainty factor, it can change or add new knowledge to the system directly and data can be integrated with medical data. The result of this research is to produce a website expert system that can diagnose contagious skin diseases in humans with the method of forward chaining and certainty factor, where this expert system is able to identify 10 types of contagious skin diseases. This expert system can produce that  in  identifying  the  type  of  scabies  skin  disease  with  a  confidence  level  of  91.52%.  This  system  in  testing  the  accuracy  of  the  system, produces 84.85% with testing as many as 33 trials.
Keywords — Infectious Skin Diseases, Forward Chaining, Certainty Factor

## I. P ENDAHULUAN
Makhluk  hidup  dilapisi  oleh  kulit  di  bagian  luar.  Kulit melindungi    tubuh  dari  efek  kondisi  eksternal.  Kulit  yaitu salah  satu  dari  panca  indera  makhluk  hidup  dan  kulit  adalah indra peraba. Hal Ini karena setiap bagian kulit memiliki saraf yang  peka  terhadap  rangsangan  dari  luar[1].  Kulit  juga terkadang  digunakan  berinteraksi  manusia  ke  manusia, sementara  dari  sekian  penyakit  hanya  dapat  tertular  melalui kontak kulit ke kulit atau pemakaian media (handuk, pakaian, mantel,  sapu  tangan)  dengan  orang  yang  memiliki  penyakit kulit menular[2].
Penyakit  kulit  adalah  penyakit  yang  berhubungan  dari lingkungan dan perilaku seorang. Hampir semua infeksi kulit ditularkan  melalui  kontak  langsung  atau  tidak  langsung  pada kulit  dan  disebabkan  oleh  bakteri,  virus,  parasit  dan  jamur. Faktor  lingkungan  terdekat  berhubungan  dengan  penyakit kulit, termasuk fasilitas air bersih yang pakai sebagai sumber air  mandi  dan  mencuci  dalam  setiap  kuantitas  dan  kualitas untuk  kebutuhan  sehari-hari[3].  Penyakit  kulit  seringkali dianggap  sebagai  masalah  kecil  dalam  kehidupan  manusia, padahal  sebenarnya  berjalan  seiring  waktu  penyakit  kulit mampu  menyebabkan  kematian.  Hasil  Survei  World  Health Organization (WHO) pada prevalensi dari infeksi jamur yang
menyerang  kulit  bahwa  20  persen  manusia  di  seluruh  dunia mengalami infeksi kutaneus dengan infeksi kulit dermatofitosis[4].
Konsultasi terhadap penyakit kulit harus dilaksanakan oleh seorang  pakar  karena  dalam  menangani  kesalahan  dalam perawatan  dapat  membuat  penyakit  tersebut  menjadi  lebih berbahaya.  Salah  satu  tantangan  yang  sering  timbul  adalah keterbatasan  dalam  ketersediaan  pakar  dengan  pengetahuan yang  memadai  pada  bidang  tertentu,  sementara  terdapat banyak pasien yang membutuhkan diagnosis dan penanganan segera.  Seringkali  tenaga  medis  menghadapi  kesulitan  saat mereka  menghadapi  pasien  dengan  keluhan  penyakit  kulit, karena  ketidakhadiran  pakar  di  tempat.  Hal  ini  menyebabkan perawat  belum  dapat  memberikan  pelayanan  optimal  kepada pasien  tanpa  adanya  bantuan  dari  dokter  ahli  atau  pakar tersebut[5].
Beberapa penelitian tentang penyakit kulit dengan beberapa metode,  backward  chaining  memiliki  kelebihan  memberikan informasi tentang penyakit kulit pada anak-anak dan gejalanya, dengan  kekurangan  tidak  adanya  pengukuran  keefektifan sistem[6].  Penelitian  metode  naive  bayes  memiliki  kelebihan pengujian  fungsional  dan  holdout  menghasilkan  akurasi  92% akan  tetapi  terbatasnya  data  penyakit[7].  Penelitian  metode teorema  bayes  memiliki  kelebihan  memberikan  solusi
berdasarkan  penyakit yang  diderita  dan  dari  sistem  divalidasi menghasilkan  akurasi  87,1%  dengan  27  data  pengujian, dengan  kekurangan  tidak  ada  perbandingan  dengan  metode lain  dan  sistem  ini  tidak  dapat  pembaruan  di  sistem[8],  [9]. Penelitian  metode  dempster  shafer  memiliki  kelebihan pengujian  dengan  30  kasus  pada  3  pakar  menghasilkan  90% dengan  kekurangan  sistem  tidak  terintegrasi  data  medis pasien[2].  Penelitian  dengan  metode  brute  force,  dihasilkan performance  yang  baik  sehingga  dapat  dipakai  oleh masyarakat  dalam  diagnosa  dengan  kekurangan  terbatasnya dalam  jumlah  data  penyakit  dalam  sistem[10].  Penelitian dengan metode cased bases reasoning menyediakan solusi dari setiap  penyakit  dan  melakukan  perbandingan  hasil  diagnosa sistem  dengan  diagnosa  dokter  dengan  kekurangan  data penyakit  dalam  sistem[11],  [12].  Penelitian  metode  certainty factor  memiliki  kelebihan  sistem  yang  fungsional  dan pengujian  melibatkan  15  pengguna  yang  menunjukan  74%, akan tetapi tidak menyajikan analisis statis yang mendalam[13], [14].
Pemanfaatan teknologi web dalam mengembangkan sistem pakar  telah  menjadi  solusi  yang  menarik.  Dengan menggunakan  platform  website,  sistem  pakar  dapat  diakses secara online oleh perawat atau bahkan pasien. Dari penelitian terdahulu  dapat  dibedakan  antara  penelitian  ini  adalah terfokus pada penyakit kulit menular manusia, dengan metode penggabungan  Forwar  Chaining  dan  Certainty  Factor,  dapat perubahan  atau  penambahan  pengetahuan  baru  di  sistem secara langsung dan data dapat terintegrasi data medis.
A. Tinjauan Pustaka
Sistem    pakar    merupakan    suatu    bidang    ilmu menggunakan  kecerdasan  buatan.  Cara  kerja  sistem  pakar adalah  menggabungkan  pengetahuan  dan  pencarian  database untuk  memecahkan  masalah.  Sistem  pakar  dibentuk menyerupai  keahlian  manusia  yang  diterjemahkan  dalam bentuk    sistem.    Kemampuan    tersebut    dapat    membantu sehingga    dapat    digunakan    oleh    orang  banyak    orang. Secara    umum    teknik    sistem    pakar    memecahkan    sebuah kasus    dapat    dibagi    menjadi  beberapa  jenis  di  antaranya metode  Backward  Chaining,  Forward  Chaining[15].  Sistem pakar  terdiri  dari  dua  bagian  utama,  yaitu:  lingkungan pembangunan  (development  environment)  dan  konsultasi lingkungan (consultation enviroment). Lingkungan pengembangan dipakai sebagai pembangun untuk pengembangan  sistem  pakar  serta  komponen-komponennya dan basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh orang yang bukan ahlinya untuk berkonsultasi[16].
Forward  Chaining  adalah  teknik  pencarian  yang  dimulai dengan  fakta  yang  diketahui  dan  menggabungkan  fakta tersebut dengan bagian IF dari aturan IF-THEN. Jika ada fakta yang  cocok  dengan  bagian  IF,  aturan  dijalankan.  Saat  aturan dijalankan,  fakta  baru    ditambahkan  ke  database  (bagian THEN). Setiap kali dicocokkan, dimulai dengan aturan induk. Setiap  aturan  hanya  dapat  dijalankan  satu  kali.  Proses rekonsiliasi  berhenti  ketika  tidak  ada  lagi  aturan  yang  harus diikuti.  Tracing  dimulai  dengan  memasukkan  data  kemudian mencoba menarik kesimpulan, forward chaining mencari fakta yang  sesuai  dengan  bagian  IF  dari  aturan  IF-THEN.  Melalui metode  forward  chaining,  para  ahli  dapat  meninjau pendekatan  dan  aturan  yang  telah  ditetapkan  untuk meningkatkan atau memodifikasi hasil lebih baik[17].
Metode  certainty  factor  adalah  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  menunjukkan  tingkat  keyakinan  terhadap fakta  dan  aturan  yang  berkaitan  dengan  masalah  saat  ini dengan  menggambarkan  keyakinan  seorang  ahli.  Penggunaan certainty  factor  memberikan  jaminan  ketika  menghadapi masalah  yang  membutuhkan  respons  yang  tidak  pasti. Meskipun  rentan  terhadap  kemungkinan,  strategi  ini diperkenalkan oleh Short IIfei Buchanan pada tahun 1970-an. Short  menggunakan  teknik  ini  dalam  diagnosis  dan pengobatan  meningitis  dan  kontaminasi  darah.  Kelompok yang  memperbaiki  strategi  ini  mengakui  bahwa  para  ahli secara  rutin  mengevaluasi  data  dengan  menggunakan  istilah seperti "mungkin" dan "pasti praktis[18].
Penyakit  kulit  termasuk  dalam  kategori  penyakit  yang disebabkan  oleh  virus,  jamur,  dan  bakteri.  Seseorang  dapat mengalami  gangguan  kulit  akibat  aktivitas  berlebihan  atau kekurangan nutrisi yang baik, seperti mendapatkan nutrisi dan vitamin  yang  cukup.  Kondisi  kulit  ini  bisa  menyerang  siapa saja  dan  tentunya  mempengaruhi  kenyamanan  dan  aktivitas sehari-hari. Dermatosis merupakan penyakit yang tidak boleh dianggap  enteng,  dan  jika  tidak  ditangani  dengan  baik,  virus atau jamur penyebab yang menyerangnya bisa terus menyebar ke bagian kulit yang lain. Penyakit kulit yang disebabkan oleh jamur  atau  biasa  dikenal  dengan  dermatofita  mudah  menular dari penderita ke orang lain disekitarnya, jamur kulit ini dapat menular melalui udara, kontak langsung dengan penderita atau barang-barang  yang  digunakan  penderita  seperti  handuk, pakaian,  selimut  ,  dll,  namun  pada  umumnya  orang  yang terkena  atau  menderita  jamur  kulit  cenderung  mengabaikan gejala  tersebut  akibat  kesibukan  aktivitas  yang  ada,  sehingga tidak  sempat  datang  ke  rumah  sakit  atau  puskesmas  untuk berkonsultasi dengan penyakit yang dideritanya[19].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Jenis  metode  penelitian  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini adalah  eksperimen.  Dalam  proses  penelitian  ini  dimulai  dari identifik pengumpulan data penelitian, analisa dan perancangan,  pembentukan  rule  dengan  metode  forward chaining, perhitungan nilai kepastian dengan metode certainty factor,  implementasi  serta  yang  terakhir  pengujian  akurasi sistem.    Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
A. Pengumpulan Data Penelitian
Proses  Pengumpulan  data  dilaksanakan  dengan  cara wawancara  oleh  pakar  sesuai  pada  bidang  kesehatan  yaitu dokter  kulit.  Ada  tiga  katagori    yang  dibutuhkan,  yaitu  data penyakit,  data  gejala  dan  data  solusi  yang  nantinya melanjutkan tahap analisa data.
B. Analisa Dan Perancangan
Tahap  selanjutnya  yaitu  menganalisa  data  penyakit  kulit yang  sudah  didapatkan  untuk  membentuk  rule  Forward Chaining  dan  perhitungan  nilai  kepastian  dengan  Certainty Factor dengan ahli pakar.
C. Pembentukan Rule Dengan Metode Forward Chaining Basis  pengetahuan  dipakai  sebagai  memodelkan  atau menyajikan data pengetahuan yang diperoleh dari pakar yang dapat  dipahami[20].  Pada  tahap  ini,  disetiap  data  penyakit kulit  menular dikaitkan pada gejalanya.  Kemudian  rule harus divalidasi oleh pakar dan diberi nilai kepastian sesuai dengan gejala-gejala  yang  ada.  Berikut  ini  adalah  representasi  nilai certainty factor dari rule yang telah dibangun pada tabel 1.
T ABEL I R EPRESENTASI N ILAI K EPERCAYAAN Interprestasi Nilai Pasti Tidak -1.0 Hampir Pasti Tidak -0.8 Kemungkinan Besar Tidak -0.6 Mungkin Tidak Tidak Tahu Mungkin Kemungkinan Besar Hampir Pasti Pasti -0.4
-0.2 – 0.2 0.4 0.6 0.8
1.0
D. Perhitungan  Nilai  Kepastian  Dengan  Metode  Certainty Factor
Setelah  pembuatan  rule  dengan  metode  forward  chaining selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  kepastian  dari  user yang  mendiagnosa  penyakit  kulit  dengan  berdasarkan  aturan atau  rule  yang  sudah  terbentuk  dengan  metode  forward chaining.  Berikut  proses  pembentukan  dengan  menggunakan rumus certainty factor:
Dimana:
CF[H,E]  : CF dari hipotesis yang dipengaruhi evidence CF[E]      : Besar CF dari evidence CF[Rule] : besar CF dari pakar
Tahap  selanjutnya  menghitung  CF  kombinasi  pada  setiap jenis penyakit dengan menggunakan rumus: CF[H,E] = CF[lama]+CF[baru] (1-CF[lama] Dimana:
CF[H,E]  : CF dari hipotesis yang dipengaruhi evidence CF[lama]: CF pertama atau CF hasil perhitungan sebelumnya CF[baru] : CF kedua atau CF selanjutnya
E. Implementasi
Tahap  implementasi  dilakukan  pengolahan  data  dan  fakta atau  kondisi  (rule)  yang  sudah  diperoleh.  Pengolahan  akan diproses  melalui  sistem  yang  sudah  dibuat  sehingga  dapat menghasilkan informasi dan persentase kepastiannya.
F. Pengujian
Pengujian  sistem  yaitu  tahap  terakhir  yang  terdiri  dari pelatihan dan pengujian dengan bertujuan mengetahui apakah
sistem  yang  dirancang  sesuai  dengan  harapan.  Pengujian akurasi nantinya dapat dihitung dengan menggunakan rumus.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian hendaknya dituliskan secara jelas dan padat. Diskusi  hendaknya  menguraikan  arti  pentingnya  hasil penelitian,  bukan  mengulanginya.  Hindari  penggunaan  sitasi dan  diskusi  yang  berlebihan  tentang  literatur  yang  telah dipublikasikan.

## A. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data,  terdiri  dua  teknik  untuk  dipakai dalam  memperoleh  pengetahuan  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  tentang  sistem  pakar  penyakit  kulit  menular yaitu :
1. Data  primer  dilakukan  dengan  wawancara  langsung kepada  pakar.  Wawancara  dilakukan  tanya  jawab oleh  pakar  untuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan dalam proses pembuatan dan pengembangan aplikasi.
2. Data  sekunder  dilaksanakan  dengan  studi  pustaka untuk  memperoleh  pengetahuan  dengan  membaca literatur  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini. Informasi  yang  dibutuhkan  dalam  mendapatkan referensi  yang  relevan  digunakan  untuk  menyusun landasan teori dan metodologi penelitian.
Hasil  dari  pengumpulan  data  primer  ditampilkan  berupa Tabel  2  menjelaskan  jenis  penyakit  dan  tabel  3  merupakan gejala dari penyakit.
T ABEL II D AFTAR P ENYAKIT K ULIT No Kode Penyakit Nilai 1 P001 Varisela 2 P002 Skabies 3 P003 Tinea Korporis 4 5 6 7 8 9 P004 P005 P006 P007 P008 P009 Herpes Zoster Pitriasis Versicolor Tinea Pedis Morbus Hansen Impetigo Tinea Kapitis 10 P010 Veruka Vulgaris
Pada  tabel  2  terdapat 10  jenis  penyakit  kulit  menular pada manusia  terdiri  dari  peyakit  varisela,  skabies,  tinea  korporis, herpes zoster, pitriasis versicolor, tinea pedis, morbus hansen, impetigo, tinea kapitis, veruka vulgaris.
T ABEL III D AFTAR G EJALA P ENYAKIT Kode Gejala Gejala G01 Demam G02 Muncul bintik - bintik yang berisi cairan (veskula) G03 Muncul Kemerahan G04 Terdapat nyeri tenggorokan G05 Banyak tersebar pada bagian badan, muka, kepala dan ekstermitas G06 Kulit terasa gatal saat malam hari G07 Riwayat keluarga menderita keluhan serupa G08 Kulit terjangkit bentol-bentol kemerahan(papul) G09 Terdapat di sela - sela kaki, tangan, alat kelamin,pinggang dan lain lain
G10 Kulit terasa gatal
G11 Kulit terjangkit bersisik dan meradang kemerahan G12
Kulit bertambah gatal saat berkeringat dan kondisi lembab
G13 Kulit menebal dengan bagian tepi tampak lebih kemerahan G14 Muncul ruam kulit yang melingkar kemerahan atau keperakan yang terlihat jelas G15 Badan Lemas G16 Terdapat nyeri kepala G17 Muncul plenting atau lebuhan berisi air yang bergerombol G18 Menyerang satu sisi tubuh saja (unilateral) G19 Sering terjadi nyeri pada kulit yang terjangkit G20 Terdapat rasa gatal yang ringan G21 Lokasi pada Dada, Punggung, Leher, Lengan Atas dan Selangkangan G22 Terdapat bercak warna putih, kemerahan atau kecoklatan dan bersisik G23 Tampak bercak bertumpuk atau bulat – bulat
G24 Semakin Terlihat jika berjemur G25 Terdapat luka pada sela jari G26 Muncul bau tidak sedap G27 Bercak di sela - sela jari kaki maupun tangan
G28 Sering berada di daerah yang lembab dan berair G29 Terdapat bercak putih atau kemerahan yang mati rasa G30 Mati rasa (ariestesi) pada kedua tangan dan kaki (gloves & stocking anastesia) G31 Kerontokan alis mata G32 Kelumpuhan otot kelopak mata (lagophthalmus) G33 Penebalan cuping telinga G34 Kulit tampak kering G35 Lokasi muncul di bibir dan di tangan atau kaki G36 Cairan lepuhan membentuk keropeng (krusta) G37 Pembengkakan kelenjar getah bening G38 Jika pecah menyebar disebelahnya G39 Kulit kepala bersisik G40 Kebotakan atau kepitakan berbentuk bulat G41 Terasa gatal di kepala G42 Penderita memelihara kucing G43 Terdapat benjolan berupa papul yang muncul pada permukaan kulit G44 Jumlah benjolan dapat bertambah banyak pada lokasi yang berdekatan G45 Sensasi mengganjal dan kadang terasa nyeri terutama saat beraktivitas G46 Benjolan bisa semakin besar dan persisten dengan permukaan yang besar / bergerombol G47 Lokasi muncul di kaki dan di tangan
Pada  tabel  3  merupakan  data  gejala  yang  terdiri  dari  kode gejala dan gejala penyakit yang mempunyai 47 gejala

## B. Analisa Dan Perancangan Sistem
Selanjutnya peneliti menganalisis sistem usulan berdasarkan  analisa  sistem  berjalan  dan  identifikasi  masalah yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  dan  digambarkan  dalam bentuk flowchart.
Gambar 2. Flowchart Sistem Pakar

## C. Pembentukan Rule Dengan Metode Forward Chaining
Berdasarkan hasil pengolahan data dari penyakit dan gejala yang  dibuat  maka  diperoleh  10  rule  untuk  diagnosa  penyakit kulit menular dapat dilihat dari tabel 4.
T ABEL IⅤ R ULE M ETODE F ORWARD C HAINING No Rules 1 IF user G01, G02, G03, G04, G05 THEN P001
2 IF user G06, G07, G08, G09, THEN P002
3 IF user G10, G11, G12, G13, G14 THEN P003 4 5 6 7 8 9 IF user G01, G15, G16, G17, G18, G19 THEN P004 IF user G20, G21, G22, G23, G24 THEN P005 IF user G10, G25, G26, G27, G28 THEN P006 IF user G07, G19, G29, G30, G31, G32, G33, G34 THEN P007 IF user G10, G19, G34, G35, G36, G37, G38 THEN P008
IF user G37, G39, G40, G41, G42 THEN P009
10 IF user G43, G44, G45, G46, G47 THEN P010

## D. Perhitungan Nilai Kepastian Dengan Metode Certainty Factor
Dalam  perhitungan  nilai  kepastian  digunakan  suatu  nilai data  sebagai  memperkirakan  keyakinan  seorang  pakar terhadap  suatu  data.  Berikut  uji  coba  perhitungan  metode certainty  factor  dimana  gejala  penyakit  skabies  yang  dipilih pengguna  adalah  :  G06(Kulit  terasa  gatal  saat  malam  hari), G07(Riwayat  keluarga  menderita  keluhan  serupa),  G08(Kulit terjangkit  bentol-bentol  kemerahan(papul)),  G09(Terdapat  di sela  - sela kaki, tangan, alat kelamin, pinggang dan lain lain) dijelaskan pada tabel 5.
T ABEL Ⅴ D AFTAR P ENYAKIT K ULIT Nama Penyakit Kode Gejala MB MD Skabies G06 0.8 0.2 G07 0.8 -0.2 G08 0.6 0.2 G09 0.8 -0.2
Setelah pengguna memilih gejala, maka selanjutnya sistem akan  melakukan  pencarian  dan  pencocokan  penyakit berdasarkan  gejala  terpilih  menggunakan  metode  forward chaining  dengan  hasil  seperti  yang  dilihat  pada  tabel  diatas. Kemudian  melakukan  perhitungan  certainty  factor  pada  tiap penyakit.  Berikut  perhitungan  manual  dengan  metode certainty factor.
MB Nilai Value CF[H,E] = CF[1]+CF[2] (1-CF[2] = 0.8 + 0.8 * (1 – 0.8)
= 0.8 + 0.8 * 0.2 = 0.8 + 0.12 = 0.92 CF[H,E] = CF[lama]+CF[baru] (1-CF[lama] = 0.92 + 0.6 * (1 – 0.92) = 0.92 + 0.6 * 0.08 = 0.96 + 0.048 = 0.968 CF[H,E] = CF[lama]+CF[baru] (1-CF[lama] = 0.968 + 0.8 * (1 – 0.968) = 0.968 + 0.8 * 0.032 = 0.968 + 0.0256 = 0.9936
MD Nilai Value
CF[H,E] = CF[lama]+CF[baru] (1-CF[lama]
= 0.2 + (-0.2) * (1 – 0.2)
= 0.2 + (-0.2) * 0.8
= 0.2 + (-0.16) =0.04 CF[H,E] = CF[lama]+CF[baru] (1-CF[lama]
= 0.04 + 0.2 * (1 – 0.04) = 0.04 + 0.2 * 0.96 = 0.04 + 0.192 = 0.232 CF[H,E] = CF[lama]+CF[baru] (1-CF[lama] = 0.232 + (-0.2) * (1 – 0.232) = 0.232 + (-0.2) * 0.768 = 0.232 + (-0.1536) = 0.0784 CF = MB – MD = 0, 9936 – 0.0784 =0.9152 Persentase CF = CF * 100 = 91,52%
Dari  hasil  proses  perhitungan  nilai  kepastian  diketahui bahwa  tingkat  kepercayaan  dari  hasil  diagnosa  terhadap penyakit skabies sebesar 91,84%.

## E. Implementasi
1)  Halaman  Isi  Data  Konsultasi :    Halaman  Isi  Data Konsultasi  adalah  tampilan  untuk  mengisi  data  user  sebelum memilih  gejala  yang  terdiri  dari  nama,  no.hp,  jenis  kelamin, alamat dan tanggal konsultasi.

## Gambar 3. Tampilan Isi Data Konsultasi
2)  Halaman  Konsultasi: Halaman  Konsultasi  yaitu tampilan  yang  didesain  untuk  melakukan  diagnosis  penyakit kulit  menular.  Pada  halaman  ini,  pengguna  akan  diberikan sejumlah pertanyaan yang harus mereka

## Gambar 4.  Konsultasi
3)  Halaman  Hasil  Konsultasi: Halaman  hasil  konsultasi adalah tampilan hasil user memilih gejala-gejala yang terdapat riwayat  penyakit,  biodata  konsultasi,  gejala  dipilih,  hasil analisa  dan  solusi  dari  penyakit  yang  dideritanya,  yang nantinya dapat dicetak atau dapat melakukan konsultasi lagi.

## Gambar 5. Hasil Konsultasi

## F. Pengujian Akurasi
Pengujian  sistem  yaitu  tahap  terakhir  yang  terdiri  dari pelatihan  dan  pengujian  bertujuan  mengetahui  apakah  sistem yang dirancang sebanding dengan harapan.
T ABEL ⅤI
P ENGUJIAN A KURASI S ISTEM No Gejala Sistem Pakar Hasil 1 G1 Herpes Zoster Verisella Tidak Sesuai 2 G2,G3,G4,G5 Verisell a Verisella Sesuai 3 G1,G2,G3,G5 Verisell a Verisella Sesuai 4 G1,G2,G3,G4,G5 Verisell a Verisella Sesuai 5 G6,G7 Skabies Skabies Sesuai 6 G6,G7,G8,G9 Skabies Skabies Sesuai 7 G10 Tinea Korpori s Tinea Korporis Sesuai 8 G11,G12 Tinea Korpori s Tinea Korporis Sesuai 9 G11,G12,G13,G14 Tinea Korpori s Tinea Korporis
Sesuai
10 G10,G11,G12, G13,G14 Tinea Korporis Tinea Korporis Sesuai 11 G1,G15 Herpes Zoster Herpes Zoster Sesuai 12 G15,G16 Herpes Zoster Herpes Zoster Sesuai 13 G1,G15,G16,G 17,G18,G19 Herpes Zoster Herpes Zoster Sesuai 14 G15,G16,G17, G18,G19 Herpes Zoster Herpes Zoster Sesuai 15 G19 Herpes Zoster Herpes Zoster Sesuai 16 G20,G21,G22 Pitriasis Versicolor Pitriasis Versicolor Sesuai 17 G20,G21,G22, G23,G24 Pitriasis Versicolor Pitriasis Versicolor Sesuai 18 G10,G25 Tinea Pedis Tinea Pedis Sesuai 19 G25,G26,G27, G28 Tinea Pedis Tinea Pedis Sesuai 20 G10, G25,G26,G27, G28 Tinea Pedis Tinea Pedis Sesuai 21 G7,G29 Morbus Hansen Morbus Hansen Sesuai 22 G29,G30,G31, G32,G33,G34 Morbus Hansen Morbus Hansen Sesuai 23 G29,G30,G31, G32,G33,G34 Morbus Hansen Morbus Hansen Sesuai 24 G7,G29,G30,G 31,G32,G33,G3 4 Morbus Hansen Morbus Hansen Sesuai 25 G10,G19,G34 Tinea Korporis Impetigo Tidak Sesuai 26 G10,G34 Tinea Korporis Impetigo Tidak Sesuai 27 G19,G34 Herpes Zoster Impetigo Tidak Sesuai 28 G10,G19,G34, G35,G36,G37, G38 Impetigo Impetigo Sesuai 29 G37 Impetigo Tinea Kapitis Tidak Sesuai 30 G37,G39 Tinea Kapitis Tinea Kapitis Sesuai 31 G37,G39,G40,G4 1,G42 Tinea Kapitis Tinea Kapitis Sesuai 32 G43,G44 Veruka Vulgari s Veruka Vulgaris Sesuai 33 G43,G44,G45, G46,G47 Veruka Vulgaris Veruka Vulgaris Sesuai
Pengujian  akurasi  yang  dilakukan  untuk  menguji  sistem pakar  mendiagnosa  penyakit  kulit  menular  dilakukan  33  uji coba  dengan  memasukan  data  secara  acak,  hasil  yang didapatkan  dari  pengujian  ini  dibandingkan  dengan  pendapat dari pakar, maka diperoleh 28 sesuai dan 5 tidak sesuai yang di persentase keberhasilan yaitu sebesar 84.85%.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  serta  pengembangan  yang  dilakukan, maka  didapatkan  sistem  pakar  website  yang  dapat mendiagnosa  penyakit  kulit  menular  pada  manusia  dengan metode Forward Chaining dan Certainty Factor, Sistem Pakar dapat mengidentifikasi 10 jenis penyakit kulit menular. Sistem pakar tersebut dapat menghasilkan bahwa dalam mengidentifikasi  jenis  penyakit  kulit  skabies  dengan  tingkat keyakinan 91.52%. Sistem ini dalam pengujian akurasi sistem, menghasilkan 84.85 dengan pengujian sebanyak 33 uji coba.
R EFERENSI
[1] I. Budiarti, Indra Peraba; Kulit . Jakarta: Bumi Aksara, 2023.
[2] A.  R.  Mz,  I.  G.  P.  S.  Wijaya,  dan  F.  Bimantoro,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  pada  Manusia  dengan  Metode  Dempster Shafer,” J-Cosine ,  vol.  4,  no.  2,  hlm.  129–138,  Des  2020,  doi: 10.29303/jcosine.v4i2.285.
[3] A.  Rahmadani,  R.  M.  Putra,  dan  Z.  Zahtamal,  “Analisis  Hubungan Faktor  Lingkungan  Terhadap  Kejadian  Penyakit  Kulit  Pada Masyarakat yang Tinggal di Aliran Sungai Indragiri di Desa Sukaping Kecamatan Pangean,” SEHATI , vol. 3, no. 1, hlm. 1–8, Feb 2023, doi: 10.52364/sehati.v3i1.30.
[4] P.  Kumar,  “Prevalence  of  skin  diseases  among  Omani  population attending dermatology clinics in North Batinah Governorate, Oman – retrospective  study  of  2,32,362  cases,” Indian  J  Dermatol  Venereol Leprol , vol. 85, no. 4, hlm. 440, 2019, doi:
10.4103/ijdvl.IJDVL_424_17.
[5] F. Nuraeni, Y. H. Agustin, Dan E. N. Yusup, “Aplikasi Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Metode Forward Chaining Di Al Arif Skin Care Kabupaten Ciamis,” 2016.
[6] N. A. Maiyendra, “Perancangan Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Anak Dengan Menggunakan Metode Backward Chaining,” Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen , Vol. 6, No. 2, Hlm. 6, Des 2018, Doi: 10.47024/Js.V6i2.120.
[7] R. Rismanto, Y. Yunhasnawa, Dan M. Mauliwidya, “Pengembangan Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada  Manusia Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jifti , Vol. 1, No. 1, Hlm. 18–24, Sep 2019, Doi: 10.33005/Jifti.V1i1.8.
[8] A. Bijaksana Dan A. S. Purnomo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Teorema Bayes,” Artificial Intelligence , 2019.
[9] W. Hidayatullah Dan L. D. Bakti, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ispa  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Berbasis  Web  Pada Puskesmas Teratak”.
[10] Setio  Pamuji,  Pria  Sukamto,  Iskandar,  Dan  Haryanto, “Sistem  Pakar Berbasis  Desktop  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode Brute  Force,” infotech ,  vol.  1,  no.  2,  hlm.  97–106,  Des  2020,  doi: 10.37373/infotech.v1i2.68.
[11] A.- -, R. A. Saputra, dan I. P. Ningrum, “Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Case  Base  Reasoning  (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient,” jumanji , vol. 6, no. 1, hlm. 48, Jun 2022, doi: 10.26874/jumanji.v6i1.112.
[12] “Baco  dan  Maulana  -  2021  -  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit pada Manusia .pdf.”
[13] R.  S.  Perangin-angin,  J.  R.  Sagala,  dan  M.  Kom,  “Sistem  Pakar Penyakit Kulit Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 4, 2021.
[14] D.  E.  Yanti  dan  A.  Desiani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 10, 2023.
[15] S.  N.  Yanti  dan  E.  Budiyati,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa  Virus  Covid-19  pada  Manusia  Berbasis  Web Menggunakan Metode  Forward Chaining,” JIUP ,  vol.  5,  no.  4,  hlm. 451, Des 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.4944.
[16] A.  Kurniawan,  “SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT Flu Burung Secara Online Dengan Metode Forward Chaining,” Jika , vol. 2, no. 1, Mar 2019, doi: 10.31000/jika.v2i1.1414.
[17] D.  Kusbianto,  R.  Ardiansyah,  dan  D.  A.  Hamadi,  “Implementasi Sistem  Pakar  Forward  Chaining  Untuk  Identifikasi  Dan  Tindakan Perawatan Jerawat Wajah,” JIP , vol. 4, no. 1, hlm. 71, Nov 2017, doi: 10.33795/jip.v4i1.147.
[18] I.  D.  S.  Rachmad,  A.  Nilogiri,  dan  R.  Yanuarti,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Anemia  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Dan Forward Chaining Berbasis Android,” vol. 1, 2023.
[19] S.  N.  Ria,  M.  Walid,  dan  B.  A.  Umam,  “Pengolahan  Citra  Digital Untuk  Identifikasi  Jenis  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),” energy ,  vol.  12,  no.  2,  hlm. 9–16, Des 2022, doi: 10.51747/energy.v12i2.1118.
[20] H.  Hairani,  M.  N.  Abdillah,  dan  M.  Innuddin,  “Perancangan  Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Rematik  Menggunakan  Inferensi  Forward Chaining Berbasis Prolog,” InfoTekJar , vol. 4, no. 1, hlm. 8–11, Sep 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1377.