## 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.v5i1.2591

## Kombinasi Metode Certainty Factor dan Forward Chaining untuk Identifikasi Jenis Kulit Wajah Berbasis Android
Syavira Cahyaningsih, Agung Triayudi * , Ira Diana Sholihati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 viracahya91@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3,* iradiana2803@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Menggunakan skincare dan  melakukan perawatan kulit wajah  harus sesuai dengan jenis kulit wajah, karena jika tidak sesuai dapat menimbulkan masalah seperti kulit wajah breakout, kulit kering, kulit iritasi, dan kulit berjerawat. Untuk mengetahui jenis kulit wajah harus melakukan pemeriksaan dengan dokter spesialis kulit dan kelamin, akan tetapi mahalnya biaya konsultasi dan panjangnya proses antrian menjadi kendala setiap orang.  Maka dari itu penulis membuat sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah menggunakan kombinasi  metode certainty factor dengan teknik forward chaining. Hasil diagnosa dari perhitungan  menggunakan aplikasi sistem pakar dan hasil perhitungan manual dari salah satu data reponden dari 100 data responden yaitu menghasilkan tingkat keyakinan  yang sama, masing-masing menghasilkan persentase sebesar 99.45% dan hasil diagnosa menyatakan bahwa pengguna memiliki jenis kulit normal.
Kata Kunci: Android; Certainty Factor; Forward Chaining; Kulit Wajah; Sistem Pakar
Abstract− Using skincare and facial skin care must be in accordance with the type of facial skin, because if it is not suitable, it can cause problems such as facial skin breakouts, dry skin, irritated skin, and acne prone skin. To find out  the type of facial skin, you have to do an examination with a skin and genital specialist, but the high cost of consultation and the long queue process  is  an  obstacle  for  everyone.  Therefore,  the  authors  created  an  expert  system  to  identify  facial  skin  types  using  a combination of certainty factor methods with forward chaining techniques. The diagnostic results from calculations using an expert system application and the results of manual calculations from one of the respondent data from 100 respondent data, namely producing the same level of confidence, each of which produces a percentage of 99.45% and the diagnostic results state that the user has a normal skin type.
Keywords : Android; Certainty Factor; Expert System; Facial Skin; Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  salah  satu  bagian  tubuh  yang  memiliki  sifat  elastis  untuk  melindungi  tubuh  manusia  dari pengaruh lingkungan.[1] Animo  sebagian besar orang  menginginkan kulit  wajah sehat  dan bebas dari  penyakit kulit  terutama  jerawat.  Maka  dari  itu,    setiap  individu  harus  melakukan  perawatan  wajah  dan  menggunakan beberapa produk yang sesuai dengan  kulit wajah. [2]
Helena  Rubinstein  mengklaim  ada  empat  jenis  kulit  wajah  yaitu  kulit  sensitif,  kulit  kombinasi,  kulit berminyak,  dan  juga  kulit  kering.[3]  Mengetahui  jenis  kulit  merupakan  dasar  sebelum  melakukan  rutinitas perawatan pagi dan malam hari karena melakukan perawatan yang dipakai harus sesuai dengan jenis kulit wajah setiap orang.[4] Dokter spesialis kulit dan dokter kecantikan sangat diperlukan untuk menentukan jenis kulit wajah yang nantinya dapat menggunakan produk perawatan  serta melakukan treatment yang sesuai dan sudah ditentukan oleh  dokter  tersebut.  [5]  Mahalnya  biaya  konsultasi  dan  panjangnya  proses  antrian  menjadi  menjadi  kendala seseorang  untuk  mengetahui  jenis  kulit  wajah.  Selain  itu  kebanyakan  orang  enggan  bertanya  kepada  dokter spesialis kulit maupun dokter kecantikan karena terbatasnya jumlah dokter spesialis kulit dan dokter kecantikan.[6] Maka  dari  itu  penulis  membuat  sistem  pakar  dengan  mengkombinasi  metode certainty  factor dengan  teknik forward chaining  yang  dapat  mengidentifikasi  jenis  kulit  yang  dapat  berfungsi  layaknya  seorang  pakar  sedang mendiagnosa pasien.
Dalam  dunia  kesehatan  sudah  banyak  sistem  terkomputerisasi  yang  dibangun  dan  dirancang    untuk membantu  dalam  efisiensi  kerja.  Seperti  halnya  sistem  pakar  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  macam masalah, contohnya  saat ahli pakar memiliki halangan. Pengetahuan dalam sistem pakar bisa dari berbagai sumber seperti seorang ahli, buku, majalah dan orang yang mempunyai ahli dalam bidang tertentu.[7]
Penelitian terkait sistem pakar diagnosa jenis kulit wajah diantaranya  Penelitian  yang dilakukan  Yovita dkk pada tahun 2020. Setiap orang yang menginginkan kulit sehat dan bersih tetapi melakukan perawatan  wajah yang  tidak  sesuai  dengan  jenis  kulit  yang  menyebabkan  timbulnya  masalah  baru  pada  kulit  wajah.  Penelitian Yovita  dkk  memiliki  tujuan  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  berbasis  website  dengan  menggunakan metode certainty  factor .  Penelitian  tersebut  menghasilkan  bahwa  penentuan  jenis  kulit  wajah  yang  dilakukan menggunakan sistem 91%  sudah sesuai dengan pakar kulit .[8]
Penelitian  berikutnya  mengenai  analisis  perancangan  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah    yang dilakukan Indyah dan Bina pada tahun 2019. Ahli kecantikan sangat penting dibutuhkan oleh setiap orang terutama perempuan  karena  ahli  kecantikan  dapat  mengenali  jenis  kulit  pada  wajah  di  setiap  orang  dan  memberi  solusi secara tepat untuk melakukan perawatan sesuai jenis kulit. Maka diperlukan sistem pakar untuk mengenali jenis kulit pada wajah dengan menggunakan metode certainty factor . Hasil dari penelitian yang dilakukan responden

## 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.v5i1.2591
perempuan  menghasilkan 0.953344 untuk jenis kulit sensitif, 95% sistem pakar diperlukan untuk mengetahui jenis kulit pada wajah dan hasil persentase dari sistem sudah sesuai sebanyak 98%.[5]
Penelitian ketiga Indyah dan Bina pada tahun 2019 melakukan penelitian mengenai analisis perancangan sistem pakar tentang identifikasi  jenis kulit wajah . Melakukan perawatan kulit  harus sesuai  dengan jenis kulit, untuk mengetahui jenis kulit harus menemukan dokter spesialis kulit tetapi untuk melakukan pemeriksaan dengan dokter kulit dibutuhkan biaya yang sangat mahal dan antrian dalam dokter kulit jumlahnya tidak sedikit, maka dari itu peneliti merancang sebuah sistem pakar terkomputerisasi dengan menggunakan metode certainty factor sebagai algoritma perhitungan.[6]  Menghasilkan proses perancangan DAD, ERD, user interface , dan database sistem diawali dengan analisa dan diakhiri dengan tahap implementasi sehingga sistem pakar sesuai dengan kebutuhan.
Penelitian keempat tentang  perancangan sistem pakar yang dilakukan Rangga Pebrianto dkk pada tahun 2020 untuk mengetahui jenis kulit wajah. Banyak jumlah konsumen melakukan konsultasi pada perusahaan Jafra yang menggunakan skincare tetapi tidak sesuai dengan jenis kulit sehingga menimbulkan efek buruk pada kulit wajah.[1]  Peneliti  membangun  aplikasi  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode certainty  factor .  Hasil  dari penelitian tersebut aplikasi yang dirancang dapat menentukan jenis kulit wajah serta informasi tentang jenis kulit.
Penelitian  kelima  yang  dilakukan  oleh  Young  Bin  Lee,  dkk  pada  tahun  2019  yang  meneliti  tentang identifikasi  jenis  kulit  khusus  pria  secara  spesifik  di  Korea  berdasarkan  usia  dan  wilayah.[9]  Penelitian  ini menggunakan metode Baumann, ada 4 jenis kulit wajah pada metode Baumann yaitu: berminyak (O) atau kering (D), sensitif (S) atau resisten (R), berpigmen (P)  atau tidak berpigmen (N), dan berkerut (W) atau kencang (T). Hasil  dari  penelitian  dengan  melakukan  survei  kepada  1.000  pria  di  Korea  dengan  usia  anta  20  tahun  sampai dengan 60 tahun yang dikelompokkan berdasarkan usia dan wilayah jenis kulit O mendapatkan persentase 53,5%, jenis kulit S 56,1%, jenis kulit N 84,4%, dan jenis kulit  W 57,5%. Dengan data tersebut membuktikan bahwa jenis kulit pria di Korea setiap wilayahnya berbeda-beda
Penelitian lain menentukan jenis kulit dan jerawat vulgaris yang dilakukan Tamba dan Jusuf pada tahun 2020.[10] Penelitian yang memiliki tujuan menemukan hubungan jenis kulit wajah dengan jerawat vulgaris dengan menggunakan  metode cross-sectional penelitian  dilakukan  pada  remaja  terutama  pada  sekolah  SMA  Santo Thomas 1 Medan. Hasil dari 93 Siswa dengan melakukan pemeriksaan menggunakan kuesioner metode Baumann untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  menunjukkan  bahwa  73  dari  93  siswa  menderita  jerawat  vulgaris  yang didominasi  oleh  perempuan  dengan  kelompok  usia  15  tahun  dan  persentase  jenis  kulit  79,6%  memiliki  kulit berminyak,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  jenis  kulit  dengan  jerawat vulgaris.
Berdasarkan  dari  jurnal  penelitian  sebelumnya,  terdapat  beberapa    kekurangan  dimana  sistem  yang digunakan hanya berbasis website bahkan ada beberapa yang berbasis desktop dan jurnal penelitian sebelumnya hanya  menggunakan  metode certainty  factor .  Maka  dari  itu  penulis  mengkombinasi    metode certainty  factor dengan teknik forward chaining dalam membangun sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah dengan tujuan mengetahui jenis kulit wajah pada user dengan tingkat keyakinan berupa persentase, user juga dapat melihat solusi bahan dalam skincare , memberi tahapan perawatan secara tepat  sesuai jenis kulit dan penulis menambahkan fitur artikel tentang pengetahuan kesehatan, kulit, dan juga makeup .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut Diagram tahapan penelitian yang dilakukan dalam proses penelitian, sehingga penelitian yang dilakukan berjalan dengan baik:

## Gambar 1. Diagram tahapan penelitian
Berdasarkan  gambar  1  tahapan  penelitian  dimulai  dengan  analisis  masalah,  dilanjutkan  dengan pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, pembuatan sistem, pengujian sistem, dan tahapan yang terakhir yaitu implementasi sistem.

## 2.1 Analisis Masalah
Analisis masalah adalah tahapan yang melakukan analisa masalah yang terjadi di sekitar lingkungan bahkan terjadi pada  beberapa  dokter  kulit  dan  dokter  aesthetic  untuk  menyelesaikan  kasus  dalam  mengidentifikasi  jenis  kulit wajah serta menentukan solusi yang sesuai dengan jenis kulit dengan proses ketentuan yang berlaku sesuai dengan ahlinya yaitu dokter kulit. Hipotesa dari permasalahan, penulis memberi solusi dengan membangun aplikasi sistem pakar dengan menggabungkan metode certainty factor dengan teknik forward chaining berbasis android.

## 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.v5i1.2591

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada tahap ini, data dikumpulkan dengan melakukan studi pustaka dengan mengutip dari beberapa sumber bacaan yang terkait dengan penelitian. Selain itu penulis juga melakukan observasi dan wawancara kepada pakar tentang jenis kulit wajah dengan data yang dibutuhkan data jenis kulit, gejala setiap jenis kulit, solusi setiap jenis kulit, nilai certainty factor pakar dan nilai bobot [11][12]. Forward Chaining suatu algoritma dari dua metode reasoning saat menggunakan mesin untuk mengambil keputusan  yang  secara  logis  mendeskripsikan  sistem looping yang  berasal  dari  satu  aturan  interferensi  serta argumen yang bersifat  valid.  [13]Pengertian lain dari forward chaining merupakan teknik untuk  mencari  suatu informasi  berupa  konklusi  yang  berasal  dari  fakta  yang  telah  didapatkan  dengan  menyesuaikan  kumpulan  dari fakta-fakta  tersebut.  Apabila  fakta  sesuai  dengan  bagian IF ,  maka  dapat  dieksekusi  rule  tersebut. Apabila  rule sudah diproses, maka fakta baru (THEN) ditambahkan ke basis data. Rule diawali dari yang teratas dan setiap rule hanya boleh melakukan eksekusi sekali [14].
Certainty  Factor suatu  faktor  kepastian  untuk  membuktikan  ketidakpercayaan  pemikiran    ahli  pakar, dimana  dalam  menggambarkan  tingkat  kepercayaan  pakar  membutuhkan  faktor  kepastian,  biasanya  hasil  dari metode  faktor  kepastian  berupa  persentase  [15]. Certainty  factor menggunakan  nilai  sebagai  memperhitungan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data [8].
Langkah-langkah perhitungan menggunakan metode certainty factor:
a. Menentukan CF Pararel
Certainty factor pararel merupakan CF yang didapat dari beberapa premis dalam sebuah aturan. Masing-masing premis dan operator dari premis, CF user mempengaruhi besarnya nilai CF sekuensial. CF user pada masing- masing premis didapat dengan pembobotan yang telah ditentukan oleh pakar.
b. Menentukan CF Sekuensial
CF sekuensial didapat dari hasil perhitungan CF pararel dalam satu aturan dengan CF (pakar) yang ditentukan oleh pakar. Berikut perhitungan CF sekuensial pada persamaan (1).
𝐶𝐹(𝑝𝑎𝑟𝑎𝑟𝑒𝑙) = 𝐶𝐹(𝑢𝑠𝑒𝑟) × 𝐶𝐹(𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟) (1)
c. Menentukan CF Gabungan
Merupakan CF akhir dari sebuah konklusi yang dipengaruhi oleh CF pararel dengan tingkat kepastian yang dihasilkan oleh sistem dalam menentukan diagnosa adalah CF gabungan yang dirumuskan pada persamaan (2) [16].
𝐶𝐹 (𝐶𝐹1,𝐶𝐹2) = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2  × (1 − 𝐶𝐹1) (2)

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Tahap analisis kebutuhan, penulis menggunakan bebrapa perangkat keras dan perangkat lunak untuk membangun sistem  pakar  identifikasi  jenis  kulit  wajah  menggabungkan  metode certainty  factor dengan  teknik forward chaining berbasis android. 2.4 Perancangan Sistem
Tahap perancangan sistem merupakan tahap determinasi  dari  beberapa proses dan data yang dibutuhkan dalam membuat sistem pakar berbasis android dengan menggabungkan metode certainty factor dengan teknik forward chaining berbasis  android.  Tahap  perancangan  bisa  juga  didefinisikan  sebagai  strategi  dalam  memecahkan masalah yang nanti akan menghasilkan suatu solusi terbaik bagi masalah tersebut.
Gambar 2. Use case diagram
Pada Gambar 2, menggambarkan use case diagram sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah yang menunjukan proses dari sistem serta menggambarkan fungsi sistem. Use case diagram yang terdiri dari satu aktor yaitu user.

## 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.v5i1.2591
Gambar 3. Activity diagram
Gambar  3  merupakan  gambar Activity  diagram  yang menggambarkan  aktivitas  dari  sistem  pakar  pada  proses diagnosa jenis kulit wajah yang menjelaskan aktivitas user dengan sistem.

## 2.5 Pembuatan Sistem
Dari  desain  perancangan sistem akan diimplementasikan ke dalam kode program  dengan menggunakan bahasa program java menggunakan aplikasi Android Studio.

## 2.6 Pengujian Sistem
Merupakan proses yang memiliki tujuan untuk meminimalisirkan terjadinya eror dan menghasilkan output yang sesuai dan berjalan dengan baik. Pengujian sistem dilaksanakan menggunakan black-box testing yaitu pengujian validasi sistem .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Berdasarkan hasil pengumpulan data dari referensi jurnal penelitian dan ahli pakar dari Klinik Kecantikkan xxx, maka diperoleh 5 jenis kulit wajah pada manusia serta 32 gejala dari permasalahan kulit wajah.
Tabel 1. Jenis kulit wajah Kode Jenis Kulit Wajah Jenis Kulit Wajah P01 Kulit Normal P02 Kulit Berminyak P03 Kulit Kering P04 Kulit Kombinasi P05 Kulit Sensitif
Sumber: Data Primer
Berdasarkan tabel 1, terdapat 5 jenis kulit wajah pada manusia yaitu kulit normal, kulit berminyak, kulit kering, kulit kombinasi, dan yang terakhir kulit sensitif yang telah ditentukan oleh pakar.
Tabel 2. Daftar Gejala Kode Gejala Gejala G1 Saya merasa kulit wajah saya tidak berminyak G2 Saya merasakan tekstur wajah saya tampak halus
G3 Makeup  mudah menempel diwajah saya ketika saya menggunakannya G4 Saya merasa kulit saya sehat G5 Tidak ada jerawat diwajah saya G6 Saya mudah dalam memilih makeup G7 Saya merasa pori-pori saya besar di area T-Zone

## 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.v5i1.2591
Kode Gejala Gejala G8 Kulit saya tampak mengkilat G9 Wajah saya sering timbul jerawat G10 Saya memiliki permasalahan whitehead (komedo putih) G11 Pori-pori diwajah saya sangat kecil G12 Saya memiliki tekstur kulit wajah yang tipis G13 Kulit wajah saya cering muncul kerutan G14 Sebagian wajah saya berminyak G15 Sebagian kulit saya kering G16 Kulit saya sering mengalami jerawat G17 Makeup sulit menempel diwajah saya G18 Saya  sering  mengalami  alergi  (gatal/ruam)    di  wajah  ketika  menggunakan produk baru G19 Kulit wajah saya mudah mengalami iritasi G20 Kulit wajah saya mudah memerah G21 Pembuluh darah kadang terlihat dari permukaan kulit wajah saya G22 Kulit saya akan mengalami  breakout jika saya menggunakan produk skincare baru G23 Saya memiliki permasalahan blackhead diwajah saya G24 Ketika saya bangun tidur, wajah saya tampak mengkilap G25 Kulit  saya  akan  berminyak  jika  beberapa  menit  setelah  menggunakan  facial wash G26 Ketika saya menggunakan makeup setelah beberapa jam, makeup akan luntur di bagian T-Zone G27 Saya merasa wajah saya tampak kusam G28 Wajah saya akan gatal jika terkena sinar matahari G29 Kulit saya mengalami Luka Bakar jika saya terpapar sinar matahari G30 Jika wajah Saya terkena sinar matahari kulit saya akan Menggelap begitu cepat
G31 Kulit saya terasa kering setelah menggunakan facial wash
Sumber : Data Primer
Tabel 2 berisi 31 gejala yang didapatkan dari berbagai masalah terkait kulit wajah yang dijadikan sebagai data gejala jenis kulit wajah yang sudah ditentukan oleh pakar dan juga dari jurnal penelitian sebagai referensi.

## 3.2 Certainty Factor
Penelitian dilakukan tahapan untuk  melakukan proses diagnosa jenis kulit  wajah dengan menggunakan metode Certainty Factor yang dimulai dengan membuat bobot dari masing-masing gejala yang digunakan untuk mencari tingkat  akurasi  dari  hasil  diagnosa  jenis  kulit  wajah.  Berikut  alur  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan menggunakan metode certainty factor:
Berikut nilai tingkat keyakinan CF (Rule) yang didapat dari interprestasi ’term’ dari hasil wawancara dengan pakar yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai dengan tabel berikut:

## 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.v5i1.2591
Tabel 3. Interprestasi (term) Certainty Factor Certainty Term Certainty Factor Pasti Tidak 0 Tidak Yakin 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1
Tabel 3 menjelaskan nilai bobot dari metode certainty factor dengan menggunakan 6 bobot yang digunakan yaitu 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, dan 1. Semiakin besar bobot, semakin besar juga nilai keyakinan dari gejala tersebut.

## 3.3 Forward Chaining
Pada teknik perhitungan persentase keyakinan di mulai dengan sebuah kaidah (rule) yang meiliki berbagai macam gejala  kemudian  terbentuklah  kaidah-kaidah  (rules)  yang  dijadikan  acuan  dalam  menentukan  diagnosa  yang diderita oleh user.
Pada  proses  ini  melibatkan  teknik forward  chaininng yang  digunakan  untuk  mencari  kesimpulan berdasarkan sebab-akibat dengan menggunakan aturan IF-THEN dan juga teknik certainty factor untuk memberi nilai bobot (CF Pakar) yang sudah ditentukan oleh pakar.
Tabel 4. Rule dan Nilai Certainty Factor Pakar
Rule Ke Rules 1 IF [G1 : 0.8] AND [G2 : 0.8] AND [G3 : 0.8] AND [G4 : 0.8] AND [G5 : 0.8] AND [ G6 : 0.8] AND [G11 : 0.8] AND [G30 : 0.4] THEN P01
2 IF [G7 : 0.8] AND [G8 : 0.8] AND [G9 : 0.8] AND [G16 : 0 .8] AND [G23 : 0.8] AND [ G24 : 0.8] AND [G25 : 0.6] AND [G26 : 0.8] AND [G27 : 0.6] THEN P02
3
IF [G1 : 0.6] AND [G5 : 06] AND [G10 : 0.8] AND [G11 : 06] AND [G12: 0.6] AND [ G13 : 0.8] AND [G20 : 0.2] AND [G27 : 0.8] AND [G30 : 0.4] AND [G31 : 0.8] THEN P03
4 IF [G7: 0.6] AND [G14 : 0.8] AND [G15 : 0.8] AND [G16 : 0.4] AND [G17: 0.8] AND [ G23 : 0.8] AND [G25: 0.6] AND [G26 : 0.6] THEN P04
5 IF [G9 : 0.8] AND [G12 : 0.8] AND [G18: 0.8] AND [G19 : 0.8] AND [G20 : 0.8] AND [ G21: 0.6] AND [G22 : 0.8] AAND [G28 : 0.6] AND [G29 : 0.6] THEN P05
Sumber : Data Primer
Tabel 4 merupakan tabel yang berisi 5 rules dari teknik forward chaining sesuai dengan jenis kulit wajah. Dimana setiap jenis kulit memiliki rules yang berbeda-beda.
Gambar 5. Pohon Pakar
Pada  gambar  5  merupakan  gambar  dari  pohon  keputusan  (pohon  pakar)  berdasarkan  teknik forward chaining dari inferensi sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah dan rules yang sudah ditentukan oleh pakar.

## 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.v5i1.2591

## 3.4 Uji Coba
Berikut tabel yang berisi sample dari Klinik Kecantikan xxx:
Tabel 5. Sampel data dari Klinik Kecantikan xxx
Data No Jenis Kelamin Kode Gejala & CF User 1 Perempuan G1[0.6]; G2[0.8]; G3[0.6]; G4[0.8]; G5[0.8]; G6[0.2]; G11[0.4]; G30[0.6]; 2 Perempuan G7[0.6];  G8[0.4];  G9[0.2];  G14[0.8];  G15[0.6];  G16[0.4];  G17[0.4];  G23[0.6]; G25[0.6]; G26[0.8]; 3 Perempuan G1[1];  G5[0.2];  G10[0.6];  G11[0.4];  G12[0.4];  G13[0.6];  G20[0.2];  G27[0.4]; G30[0.4]; G31[0.2]; 4 Perempuan G7[0.4];  G8[0.6];  G9[0.6];    G16[0.4];  G23[0.4];  G24[0.6];  G25[0.6];  G26[0.4]; G27[0.4]; 5 Perempuan G9[0.2]; G12[0.4]; G18[0.2]; G19[0.2]; G20[0.6]; G21[0.8]; G22[0.8]; G28[0.2]; G29[0.2];
Pada tabel 5 dari data yang telah diketahui dari tabel  2, Data No 1 telah memilih 11 gejala yang sesuai dialami oleh user itu sendiri dan memilih nilai sesuai tingkat keyakinannya.
Setelah ditelaah terhadap semua rule yang dipilih oleh user maka proses perhitungan menggunakan rule ke satu, karena dari semua rule yang ada rule ke satu yang telah terpenuhi. Maka tahap selanjutnya berdasarkan rule kesatu dilakukan proses perhitungan menggunakan metode certainty factor sebagai berikut: Rule ke 1 = IF [G1 : 0.8] AND [G2 : 0.8] AND [G3 : 0.8] AND [G4 : 0.8] AND [G5 : 0.8] AND [G6 : 0.8] AND [G11 : 0.8] AND [G23 : 0.4] AND [G30 : 0.4] THEN P01
Tabel 6. Perhitungan certainty factor sekuensial dari data no. 1 Kode Gejala CF Pakar CF User Hasil G1 0.8 0.6 0.48 G2 0.8 0.8 0.64 G3 0.8 0.6 0.48 G4 0.8 0.8 0.64 G5 0.8 0.8 0.64 G6 0.8 0.2 0.16 G11 0.8 0.4 0.32 G30 0.4 0.6 0.24
Setelah  mendapatkan  nilai  CF  maka  tahap  selanjutnya  menghitung  nilai  CF  gabungan  dengan menggunakan persamaan (3) karena memiliki lebih dari 1 gejala. Berikut perhitungan CF gabungan:
Tabel 7. Perhitungan certainty factor sekuensial dari data no. 1
Iterasi/ Hasil CFgabungan = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2  × (1 − 𝐶𝐹1) 1 0.48 + 0.64  * (1 – 0.48) = 0.8128 2 0.8128 + 0.48 * (1 – 0.8128) = 0.9027 3 0.9027 + 0.64 * (1 – 0.9027) = 0.9649 4 0.9649 + 0.64 * (1 – 0.9649) = 0.9874 5 0.9874 + 0.16 * (1 – 0.9874) = 0.9894 6 0.9894 + 0.32 * (1 – 0.9894) = 0.9928 7 0.9928 + 0.24 * (1 – 0.9928) = 0.9945 Hasil 0.9954 * 100% = 99.45%
Hasil  CF  combine  terakhir  merupakan  hasil  dari  diagnosa  yang  menentukan  jenis  kulit  wajah  dengan menggunakan perhitungan Certainty factor dan karena rule ke satu yang terpenuhi dengan menggunakan kaidah teknik Forward chaining , Maka hasil diagnosa dari data no. 1 menyatakan bahwa user memiliki jenis kulit wajah normal dengan tingkat keyakinan 99.45%. Adapun hasil pengujian data lain dari gejala yang dipilih user pada tabel no. 5.
Tabel 8. Perhitungan Hasil CF Sistem dan CF Manual Data No Hasil CF Sistem Hasil CF Manual Jenis Kulit 1 99.45% 99.45% Wajah normal 2 98.82% 98.82% Wajah kombinasi 3 97.47% 97.47% Wajah kering 4 98.54% 98.54% Wajah berminyak 5 96.96% 96.96% Wajah sensitif

## 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.v5i1.2591
Tabel  8  merupakan  hasil  perhitungan  CF  sistem  dengan  CF  manual,  dimana  hasil  perhitungan  CF  baik menggunakan sistem maupun manual menghasilkan nilai yang sesuai dan hasil diagnosa jenis kulit wajah dengan menggunakan teknik forward chaining sesuai dengan rules yang telah ditentukan.

## 3.5 Implementasi
Dalam membangun sistem pakar  yang dapat digunakan oleh user pastinya dibutuhkan user interface yang dapat mempermudah  user  untuk  mengetahui  jenis  kulit  wajah,  aplikasi  sitem  pakar  tersebut  dibuat  menggunakan kombinasi metode certainty factor dengan teknik forward chaining menggunakan bahasa pemograman java.

## Gambar 6. Menu Konsultasi
Gambar 6 merupakan tampilan menu konsultasi yang dapat diakses oleh user. User memilih gejala dengan memberi checklist pada gejala yang dialami dengan memilih iya atau tidak, jika iya maka pilihlah nilai CF user yang sesuai dengan tingkat keyakinan user.
Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosa
Gambar  7  merupakan  tampilan  hasil  diagnosa  setelah  user  memilih  gejala  yang  dialami,  maka  proses selanjutnya  yaitu  user  mendapat  hasil  konsultasi.  Hasil  dari  konsultasi  akan  menentukan  jenis  kulit  wajah  dan presentase serta data diri yang sudah di isi pada menu konsultasi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil perhitungan yang dilakukan untuk menentukan jenis kulit wajah dengan menggunakan aplikasi sistem pakar dan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual menghasilkan tingkat keyakinan dan jenis kulit yang sama, salah  satunya  data  no.  1    pada  sistem  menghasilkan  tingkat  keyakinan  sebesar  99.45%  dan  pada  perhitungan manual juga menghasilkan 99.45% dengan menggunakan metode certainty factor serta jenis kulit wajah pada data no.1  menghasilkan  jenis  kulit  wajah  normal  dengan  menggunakan  teknik forward  chaining .  Maka  dapat

## 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.v5i1.2591
disimpulkan bahwa  kombinasi   metode certainty factor dengan teknik forward chaining sangat  mungkin  untuk diterapkan pada sistem pakar dalam upaya membantu pengguna untuk mengetahui jenis kulit wajah.

## REFERENCES
[1] R.  Pebrianto,  S.  N.  Nugraha,  and  W.  Gata,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Penentuan Jenis Kulit  Wajah  Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  83–93,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7408.
[2] S. A. Wulandari, W. A. Prasetyanto, and M. D. Kurniatie, “Classification of Normal , Oily and Dry Skin Types Using a 4- Connectivity and 8-Connectivity Region Properties Based on Average Characteristics of Bound,” J. Transform. , vol. 17, no. 01, pp. 78–87, 2019.
[3] J. Y. Hong, S. J. Park, S. J. Seo, and K. Y. Park, “Oily sensitive skin: A review of management options,” J. Cosmet. Dermatol. , vol. 19, no. 5, pp. 1016–1020, 2020, doi: 10.1111/jocd.13347.
[4] O. A. Oninla, S. O. Oninla, B. I. Otike-Odibi, M. M. Oripelaye, F. O. Olanrewaju, and T. Mohammed, “African Skin: Different  Types,  Needs  and  Diseases,” Int.  J.  Trop.  Dis.  Heal. ,  vol.  36,  no.  3,  pp.  1–13,  2019,  doi: 10.9734/ijtdh/2019/v36i330143.
[5] I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[6] I. H. Santi and B. Andari, “Analisa Perancangan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah,” vol. 2, pp. 1– 8, 2019.
[7] A. S. Sembiring et al. , “Implementation of Certainty Factor Method for Expert System,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012065.
[8] Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T. Prabowo, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Identifikasi Jenis Kulit Wajah Dengan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  21–27,  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.453.
[9] Y. Bin Lee et al. , “Baumann skin type in the Korean male population,” Ann. Dermatol. , vol. 31, no. 6, pp. 621–630, 2019, doi: 10.5021/ad.2019.31.6.621.
[10]  S. M. Journal, “Sumatera Medical Journal,” vol. 02, no. 01, pp. 1–6, 2019.
[11]  P. S. Sukanto, R. T. Subagio, and D. C. Natalie, “Implementasi Sistem Pakar Dalam Menentukan Jenis Perawatan Kulit Wajah  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” Smatika  J. ,  vol.  9,  no.  02,  pp.  65–72,  2020,  doi: 10.32664/smatika.v9i02.389.
[12]  I. Sinuraya, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Covid-19 Diagnosis Based Android Mobile Application using Certainty Factor Method,” Sisfotenika , vol. 10, no. 2, p. 203, 2020, doi: 10.30700/jst.v10i2.968.
[13]  S. Rofiqoh, D. Kurniadi, and A. Riasyah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Karet Menggunakan Metode Forward Chaining,” Ranc. Bangun e-CRM pada Pasar Murah Solo , vol. 1, no. 1, pp. 54–56, 2020.
[14]  J.  Nasir  and  Z.  H.  Gultom,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Kerusakan  Pada  Sepeda  Motor  Dengan  Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 42–58, 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i1.1075.
[15]  L. Safira, B. Irawan, and C. Setiningsih, “Implementation of the Certainty Factor Method for Early Detection of Cirrhosis Based on Android,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1201, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012053.
[16]  E. S. Palupi, S. M. Pahlevi, U. Bina, S. Informatika, P. Magister, and I. Komputer, “Diagnosa Depresi pada Mahasiswa Menggunakan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining,” Inti Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 133–138, 2020.