## Konsep Algoritma Forward Chaining dan Faktor Kepastian untuk Mendiagnosa serta Pencarian Solusi Masalah Kulit Wajah

## Ery Mintorini, Moch. Sjamsul Hidajat
Jurusan Desain Komunikasi Visual, Fakultas Ilmu Komputer Jurusan Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro PSDKU Kediri, Indonesia ery.mintorini@dsn.dinus.ac.id , moch.sjamsul.hidajat@dsn.dinus.ac.id
Abstract- Nowadays, many people, especially women, dream of healthy skin and a clean, well-groomed face. There are many ways to make their skin as clean as they desire. However, it is not uncommon for them to not have the right way to deal with it. This is due to limited knowledge about facial skin care and the cost of consulting an expert. Consultation certainly requires a lot of funds, so not everyone can undertake this effort. To overcome the problem of limited funds to carry out this consultation is to create  a  system  that  is  capable  of  carrying  out  activities  like  an  expert,  known  as  an  expert  system.  An  expert  system  can  be defined as a system that adopts the abilities of an expert by incorporating all the expert's abilities into the system. There are many methods that can be applied in expert systems, including forward chaining and certainty factors. This research aims to create an expert  system  that  can  be  applied  to  diagnose  facial  skin  problems  and  find  solutions  using  forward  chaining  methods  and certainty factors. The test results carried out in this system prove the accuracy of the expert system in detecting the problems faced and being able to provide solutions to these problems well.
Keywords: Facial Skin, Expert Systems, Forward Chaining, Certainty Factors.
Abstrak- S aat  ini  banyak  orang  terutama  para  wanita  yang  mendambakan  kulit  yang  sehat  dan  juga  wajah  yang  bersih  serta terawat. Banyak cara yang dilakukan agar kulit mereka bersih seperti yang didambakan. Namun, tidak jarang juga diantara mereka yang tidak memiliki cara tepat untuk mengatasinya. Hal ini disebabkan adanya keterbatasan pengetahuan tentang perawatan kulit wajah  dan  biaya  konsultasi  ke  pakar.  Konsultasi  tentunya  membutuhkan  dana  yang  tidak  sedikit,  sehingga  tidak  semua  dapat melakukan upaya ini. Untuk mengatasi kendala keterbatasan dana untuk melakukan konsultasi ini adalah dengan membuat suatu sistem yang mampu beraktifitas selayaknya seorang ahli yang dikenal sebagai sistem pakar. Sistem pakar dapat didefiisikan sebagai suatu sistem yang mengadopsi kemampuan seorang pakar dengan memasukkan semua kemampuann pakar kedalam sistem. Ada banyak metode yang dapat diterapkan dalam sistem pakar diantaranya adalah  forward chaining dan faktor kepastian. Penelitian kali ini bertujujan untuk membuat sistem pakar yang dapat diterapkan untuk diagnosa masalah- kulit wajah serta pencarian solusi penyelesaian  menggunakan  metode  runut  maju  dan  faktor  kepastian.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dalam  sistem  ini membuktikan  keakuratan  sistem  pakar  dalam  mendeteksi  masalah  yang  dihadapi  dan  mampu  memberikan  solusi  atas  masalah tersebut dengan baik.
Kata Kunci: Kulit Wajah, Sistem Pakar, Rantai Maju, Faktor Kepastian

## 1. Pendahuluan
Saat ini banyak para wanita yang mendambakan kulit sehat  dan  juga    wajah  yang  bersih  serta  terawat. Keinginan  ini  tidak  hanya  datang  dari  kalangan  wanita dewasa saja  namun juga gadis-gadis remaja bahkan pria pun  juga  ingin  memiliki  kulit  yang  sehat  dan  terawat.
Akan  tetapi  masih  banyak  orang  yang  salah  dalam melakukan  tindakan  penyelesaian  masalah  kulit  wajah yang dialami dengan baik dan benar. Hal ini ditimbulkan karena keterbatasan pengetahuan tentang cara mengatasi masalah kulit. Contoh kecil adalah permasalahan jerawat

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
apabila  tidak  diatasi  dengan  benar  dapat  menimbulkan bekas  hitam  diwajah.  Bahkan  yang  lebih  buruk  lagi adalah  dengan  sembarangan  menggunakan  perawatan kecantikan  yang  belum  tentu  sesuai  dengan permasalahan kulit wajah yang mereka alami yang hanya akan  memperparah  permasalahan  kulit  wajah.  Menurut Sari[1],  secara  umum  ada  tiga  jenis  kulit  yaitu  kulit kering, kulit normal, dan kulit berminyak. Pengelompokan  jenis  ini  didasarkan  pada  kandungan minyak  dan  air  pada  kulit.  Jenis  kulit  kering  memiliki intensitas  air  yang  rendah  atau  rendah.  Kulit  normal memiliki  konsentrasi  air    dan    minyak  yang  rendah hingga  normal,  sedangkan  kulit  berminyak    memiliki intensitas  air  dan  minyak  yang  sangat  tinggi.  Menurut Pebrianto [2], kulit terdiri dari tiga lapisan penting yakni epidermis,  dermis  atau  korium,  dan  jaringan  subkutan atau subkutis.
Kulit  wajah  dikatakan  sebagai  bagian  yang    paling sensitif  [3].  Wajah  selalu  mengalami  banyak  perubahan yang disebabkan oleh pengaruh lingkungan luar, seperti sinar  matahari,  iklim,  polusi,  penggunaan  AC,  trauma pada kulit, perubahan yang disebabkan oleh penggunaan produk  perawatan  atau  make  up  yang  tidak  tepat. Kendala  yang  dihadapi  saat  ini  adalah  kurangnya pengetahuan  akan  masalah  pada  kulit  khususnya  kulit wajah.  Para  penderita  lebih  cenderung  untuk  langsung melakukan  perawatan  tanpa  terlebih  dahulu  mencari informasi terkait dengan masalah yang timbul pada kulit mereka.  Keengganan  untuk  berkonsultasi  dengan  pakar penyakit  kulit  dan  keterbatasan  biaya  dapat  menjadi faktor penyebab keengganan ini.
Dalam  bidang  ilmu  komputer,  terdapat  sistem komputer  yang  dapat  difungsikan  untuk  untuk beraktifitas layaknya ahli pada bidang tertentu. Sistem ini dikenal dengan    sistem  pakar.  Menurut  Silm  [4],  sistem pakar  adalah  sistem  komputer  yang  menggunakan informasi,  fakta,  dan  teknik  penalaran  untuk memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat diselesaikan oleh seorang ahli di bidangnya. Sistem pakar juga  dipahami  sebagai  suatu  sistem  yang  dirancang sedemikian rupa sehingga dapat meniru keahlian seorang pakar  dalam  menjawab  pertanyaan  dan  memecahkan suatu  masalah.  Sistem  ini  memberikan  solusi  terhadap permasalahan  yang  diperoleh  dari  dialog  dengan pengguna [5].
Dalam  membangun  sistem  yang  mampu  bekerja seperti  pakar  ini  terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  antara  lain  metode forward  chaining , backward chaining maupun certainty  factor .  Metode  pembngunan sitem  pakar yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah forward  chaining dan certainty  factor . Forward  chaining merupakan  suatu  teknik  dalam  membuat  kesimpulan mulai  dari  beberapa  fakta  yang  diketahui  untuk memperoleh  fakta  baru  dengan  menggunakan  kaidah- kaidah  yang  gagasan  pokoknya  sesuai  dengan  fakta tersebut  dan  melanjutkan  ke  kesimpulan  yang diharapkan  [6].  Rantai  maju  juga  dikenal  sebagai  rantai maju,  dimana  aturan  diuji  satu  per  satu  dalam  urutan tertentu.  Pencocokan  fakta  dalam  database  dilakukan
oleh mesin penalaran berdasarkan situasi yang diberikan dalam  aturan  IF.  Jika  fakta    database  cocok  dengan aturan  IF,  aturan  tersebut  diaktifkan  dan  aturan berikutnya diuji [7].
Selain  menggunakan  metode forward  chaining , keakuratan  dalam  sistem  pakar  dapat  ditambah  pula dengan  metode certainty  factor .  Menurut  Sutojo  [8],  teori dalam  metode certainty  factor (CF)  mengakomodasi pemikiran  yang  tidak  memiliki  kepastian  ( inexact reasoning )  dari  seorang  pakar.  Sebagai  contoh,  dokter yang  seringkali  menganalisa  suatu  informasi  yang  ada dengan  ungkapan  seperti  kemungkinan  besar,  mungkin atau  hampir  pasti.  CF  adalah  suatu  metode  untuk membuat  definisi  ukuran  kepastian  terhadap  fakta  atau aturan  yang  menunjukkan  keyakinan  seorang  pakar terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi,  sehingga  CF dapat  disimpulkan  sebagai  suatu  ukuran  kepastian terhadap suatu fakta atau aturan [9]. Certainty Factor dapat didfinisikan  pula  sebagai  suatu  metode  untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti  dalam  bentuk  metrik  yang  biasanya  digunakan dalam sistem pakar [10].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  membahas tentang  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode runut maju dan faktor kepastian ini dilakukan antara lain oleh  :  Sihotang  [11]  dalam  jurnal  yang  berjudul  yang ditulis  ini  dijelaskan  ada  8  aturan  gejala  penyakit kolestrol pada remaja. Selain itu, informasi ini membuat database  yang  dapat  digunakan  untuk    menentukan apakah  seorang  pasien  menderita  penyakit  kolesterol atau tidak, dan  metode faktor kepercayaan menyederhanakan dan memberikan penghitungan untuk menentukan  seberapa  jauh  pengguna  tertentu mengetahui  tentang  penyakit  kolesterol  remaja. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maulina[12] dijelaskan  bahwa  sistem  yang  dibangun  sudah  bisa dimanfaatkan  dalam  melihat  kecenderungan  model Karakter  anak  didasarkan  pada  nilai  Confidence  Factor (CF)  yang  dimasukkan  ahli  melalui  menu  ekspresi  dan menu  karakter.  Hasil  diagnosa    sistem  ini  hanya  dapat menampilkan tipe karakter dan persentase kecenderungan dan sifat karakter. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Septiana [13] menyimpulkan bahwa pengguna  dapat  menggunakan  aplikasi  yang  dihasilkan untuk  mendiagnosis  infeksi  saluran  pernapasan  atas (ISPA) sebelum dilakukan pemeriksaan lebih lanjut oleh dokter.  Metode  faktor  keamanan  digunakan  sebagai metode  untuk  membuat  kesimpulan  akhir  berdasarkan hasil  perhitungan  manual  dan  hasilnya  dikirimkan  ke sistem.  Proses  perolehan  informasi  aplikatif  cukup efektif,  hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  evaluasi kebenaran  hasil  sistem  oleh  para  ahli  dan  pengguna sistem. Selanjutnya, Fauzi [14] yang memaparkan bahwa Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  anak  disusun berdasarkan    pengetahuan  tentang  7    penyakit  umum anak.  Proses  konsultasi  dilakukan  melalui  antarmuka aplikasi  sistem  pakar  dengan  memilih  gejala  yang diketahui.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan sebuah  sistem  dengan  basis  pengetahuan  pakar
menggunakan  metode  runut  maju  dan  faktor  nilai kepastian  untuk  melakukan  diagnosa  dan  solusi  atas
permasalahan pada kulit wajah.

## 2. Metodologi Penelitian

## A. Metode Penelitian
Pada penelitian ini,  ada beberapa tahapan penelitian yang  dititik  beratkan  pada  tahap  perancangan  sistem. Adapaun tahapan tersebut antara lain :
1. Perencanaan
Tahap perencanaan diawali dengan menguraikan dan menjabarkan  kebutuhan  dari  sistem  yang  berguna untuk  membantu  seorang  pakar  sehingga  sistem  ini diharapkan bisa menjadi asisten pada pakar tersebut.
2. Analisa Tahap  analisa  dilakukan  melalui  tanya  jawab  atau pengamatan langsung terhadap para ahli, menanyakan  dan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan penting,  seperti  siapa  pengguna  sistem,  informasi yang dibutuhkan sistem itu.
3. Perancangan
Pada  tahap  perancangan,  kami  memberikan gambaran  umum  tentang  kerja  sistem  baru  yang mengedepankan  seluruh  detil  persyaratab  baik  itu hardware , software ,  pendukung  layanan,  antarmuka pengguna, form,  layar aplikasi, program dan laporan, serta basis data berikut tabel-tabel yang diperlukan.
4. Pemrosesan Data Tahap  ini  berupa  tahap  untuk  melakukan pemrosesan data yang telah dikumpulkan menggunakan metode-metode yang telah ditetapkan.
5. Penerapan Sistem Pada  tahap  implementasi  sistem,  sistem  diuji  dan siap digunakan dalam diagnosis penyakit  kulit wajah.

## B. Tekik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan  dua  metode  untuk mengumpulkan data sehingga data yang terkumpul dapat diolah sebelum sistem  dibuat. Adapun metode tersebut antara lain:
1. Studi Literatur
Merode  ini  berupa  pengumpulan  berbagai  literatur yang  mendukung  pelaksanaan  penelitian,  meliputi pengumpulan  bahan  jurnal,  prosiding,  buku-buku maupun  literatur  lainnya  yang  berkaitan  dengan  topik yang dibahas.
2. Wawancara
Teknik  ini  dilakukan  oleh  peneliti  melalui  diskusi dengan  dokter  kecantikan  disebuah  klinik  kecantikan dikota  Kediri  Jawa  Timur  dimana  jadwal  sudah  diatur pada hari Sabtu, 2 Desember 2023. Hasil dari proses ini didapatkan  data-data  yang  valid  yang  berhubungan dengan  gejala  dan  jenis-jenis  penyakit  kulit  wajah, kemudian,  hasil  dari  pengumpulan  data  melalui wawancara  tersebut  di  organisir  menjadi  sebuah pangkalan  aturan  yang  akan  diterpkan  ke  dalam  sistem yang dibangun.
1. Pre-Processing
Tahapan awal sebelum pembuatan sistem  ini adalah membuat  sebuah  tabel  keputusan  berdasarkan  hasil pengolahan data-data yang terkmpul. Isi dalam tabel ini adalah  hubungan  antara  jenis  penyakit  kulit  wajah  dan gejala-gejala  yang  ditimbulkan  serta  solusi  apa  yang disarankan. Langkah selanjutnya setelah pembuatan tabel keputusan  adalah  dengan  membuat  pohon  keputusan. Tujuan dari pembuatan pohon keputusan ini adalah agar proses penelusuran menjadi lebih mudah. Data disajikan dalam format yang sesuai dengan aturan produksi dalam bentuk  pernyataan  if-then.  Penyajian  materi  didasarkan pada  informasi  mengenai  gejala,    penyakit  dan  solusi pencegahannya.  Informasi-informasi  ini  disusun  dalam tabel  keputusan,  yang  kemudian  dimodelkan  menjadi suatu relasi aturan.

## 2. Metode
Dua  metode  yang  digunakan  untuk  membangun sistem pakar ini yaitu forward chaining dan Confidence Factor  (CF).  Semua  pendekatan  tersebut  dapat dijelaskan sebagai berikut.

## 1. Forward Chaining
Forward Chaining  juga bisa dikatakan sebagai suatu metode  pencarian  yang  dimulai  dari  fakta-fakta  yang telah  diketahui  kemudian  disesuaikan  dengan  bagian  IF dari  aturan  IF-THEN.  Jika  ditemukan  fakta  yang memenuhi Bagian IF,  aturan ini akan ditegakkan. Ketika aturan  diterapkan,  fakta  baru  (bagian  THEN) ditambahkan  ke  database.  Jika  terdapat  pencocokan, mulailah dengan aturan di atas [15] Gambar  proses  pencarian  BFS Algorithm dapat  dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Struktur Metode Forward Chaining [16]

## 2. Faktor Kepastian
Faktor  kepastian  ( Certainty  factor (CF))  merupakan suatu  metode  untuk  menimbang  setiap  gejala    penyakit kulit wajah. Konsep CF digunakan untuk menunjukkan faktor  ketidakpastian  pemikiran  para  ahli  (imprecise Reasoning)  [17].  Para  ahli  acap  kali  menganalisa  suatu keadaan  yang  diberikan  dengan  ungkapan  seperti kemungkinan  besar,  mungkin,  atau  hampir  dipastikan [18]. Jenis nilai faktor kepastian ini dapat dikelompokkan menjadi dua [19], yaitu:
1) Nilai CF adalah suatu aturan yang mempunyai nilai yang melekat pada suatu  aturan tertentu, biasanya diperkirakan oleh para ahli.
2) Pengguna  memberikan  nilai  faktor  kepastian  yang mewakili tingkat kepastian yang dialaminya seperti gejala, jenis, solusi.
Sistem pakar menggunakan beberapa kombinasi metode faktor kepercayaan, antara lain:
1) Aturan  yang  hanya  menggunakan  satu tangkapan  atau  satu  fenomena  dituliskan  pada rumus (1) di bawah ini.:
2) Perhitungan  metode  faktor  keamanan apabila  aturan  mempunyai  kesimpulan  yang  sama atau    lebih  dari  satu  asumsi  ditulis  dengan persamaan berikut : 3) Perhitungan untuk bobot prosesntase dapat ditulis dengan persamaan berikut: Untuk menentukan nilai kuantitatif saat menginterpretasikan  metode  faktor  kepercayaan,  lihat Tabel  1.  Tabel  1  memperlihatkan  nilai  metode  faktor kepastian dari  yang paling kecil kemungkinannya hingga yang  paling  pasti.  Nilai  yang  paling  tidak  pasti  ditandai dengan  nilai  negatif,  sedangkan  paling  pasti  ditandai dengan nilai positif atau nilai satu (1).
Tabel 1 Nilai Faktor Kepastian Istilah Tidak Pasti Nilai CF Tidak sama sekali -1.0 Hampir dipastikan tidak -0.8 Besar kemungkinan tidak -0.6 Kemungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2 to 0.2 Mungkin/Bisa jadi 0.4 Besar kemungkinan 0.6 Hampir dipastikan iya 0.8 Sudah sangat pasti 1.0

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  proses  analisa  dan  pengolahan  data, dapat  diuraikan  informasi  mengenai  10  permasalahan kulit  wajah  yang  diberi  kode  M  (masalah),  32  gejala diberi  kode  G  (gejala),  dan  berikut  aturan  serta  solusi pencegahan  penyakit yang diberi kode R ( aturan). Tabel 2  mencantumkan  permasalahan  kulit  wajah.  Tabel  2 menunjukkan  10  permasalahan  kulit  wajah  yang  sering terjadi diimplementasikan pada sistem pakar ini.
Tabel 2 Data Masalah Kulit Wajah Kode Nama Masalah M1 Jerawat M2 Flek Hitam M3 Komedo M4 Kulit Kusam M5 Kulit Sensitif M6 Bopeng M7 Kulit Kering M8 Belang Diwajah M9 Kulit Wajah Berminyak M10 Keriput(Penuaan Dini)
Selanjutnya,  untuk  datar  gejala  yang  menyebabkan terjadinya  masalah  kulit  wajah  disajikan  dalam  Tabel  3. Terdapat  sejumlah  32  gejala  yang  mengakibatkan timbulnya  masalah  kulit  wajah.  Adapun  daftar  gejala adalah sebagai berikut:
Tabel 3 Data Gejala Masalah Kulit Wajah Kode Nama Gejala G1 Kulit Berminyak G2 Muncul bintik-bintik/bruntus/benjolan dikulit wajah G3 Muncul bintik bintik/bruntus/benjolan berwarna merah G4 Kulit yang bintik- bintik/bruntus/benjolan sakit saat disentuh G5 Muncul bercak berwarna kecoklatan G6 Muncul bercak cukup banyak disekitar pipi. G7 Timbul bintik putih diwajah dalam bentuk tunggal/berkelompok (di hidung, tulang pipi, kelopak mata) G8 Kulit terasa kering G9 Kulit sangat berminyak G10 Muncul warna hitam disekitar mata
G11 Muncul kerutan pada kulit wajah G12 Kulit mudah merah G13 Kulit mudah iritasi G14 Sensitif terhadap kosmetik G15 Muncul lubang atau bekas jerawat diwajah G16 Hampir tidak terlihat pori-pori kulit G17 Kulit terlihat kusam dan kasar G18 Terdapat bercak merah pada kulit G19 Garis-garis pada wajah terlihat G20 Warna kulit wajah tidak merata G21 Muncul bercak putih atau hitam diwajah G22 Terdapat minyak pada daerah dahi, hidung dan dagu. G23 Kulit cepat lusuh G24 Garis-garis terlihat disekitar mata (ujung-ujung mata) G25 Kulit kasar G26 Kulit terlihat kusam G27 Kulit terlihat kering G28 Bintik-bintik yang terlihat seperti pori- pori yang membesar dan menghitam G29 Muncul tonjolan-tonjolan dalam ukuran kecil yang ada di bawah kulit G30 Bekas Lubang yang muncul bisa berdiameter kecil maupun lebar G31 Kulit akan terlihat lebih tipis, pada bagian dalam kulit tersebut terkadang dapat terlihat G32 Pori – pori wajah tampak besar
Setelah  data  masalah  kulit  wajah  dan  gejala terkumpul  dan  dianalisa,  maka  selanjutnya  dilakukan analisa  untuk  menentukan  aturan/ rule beserta  solusi pencegahan.  Data-data  ini  merupakan  data  yang  telah diperoleh  melalui  wawancara  dengan  dokter  kecantikan di salah satu klinik kecantikan di kota Kediri.
Adapun data aturan dan solusi pencegahan  masalah kulit  wajah  disajikan  seperti  dalam  Tabel  4  berikut:
Tabel 4 Data Aturan Dan Solusi Pencegahan Masalah Kulit Wajah Kode Masalah Gejala Solusi Pencegahan R1 Jerawat -Kulit Berminyak. -Muncul bintik- bintik/bruntus/benjolan dikulit wajah. -Muncul bintik- bintik/bruntus/benjolan berwarna merah. -Kulit yang bintik- bintik/bruntus/benjolan  sakit saat disentuh. -Facial Acne perawatan wajah dengan ekstrak teh hijau yang mengandung  bahan  antiseptik yang  membantu  mengurangi dan mengobati jerawat. Beberapa  jenis  menambahkan serum khusus untuk mengatasi jerawat. R2 Flek Hitam -Muncul bercak berwarna kecoklatan. -Muncul  bercak  cukup  banyak disekitar pipi. -Laser Theraphy Treatment yang  menggunakan  sinar  laser dengan sifatnya selective phototermolisis dan photoaccuystiq terhadap chromofob sel  target (pembuluh  darah,  pigment rambut, pigment kulit/melanin,  air)  sehingga aman dan efektif. R3 Komedo -Timbul  bintik  putih  atau  hitam diwajah dalam bentuk tunggal/berkelompok (di hidung,tulang  pipi,  kelopak mata). -Bintik-bintik yang terlihat seperti pori-pori yang membesar dan menghitam. -Kulit wajah berminyak. -Muncul tonjolan-tonjolan dalam ukuran kecil yang ada di bawah kulit -Facial
Facial ini akan mengangkat sel kulit  mati  seperti  komedo. untuk menghilangkan komedo tidak  akan  membuat  pori-pori menjadi  lebih  besar  dari sebelumnya. Sebaiknya dilakukan  dalam  jangka  waktu 2 minggu sekali. R4 Kulit Kusam -Kulit terasa kering. -Kulit sangat berminyak. -Muncul  warna  hitam  disekitar mata -Muncul  kerutan  pada  kulit wajah. -Muncul  bintik-bintik/bruntus -Perawatan Chemical peeling  kategori  ringan (Superficial peeling). Pengelupasan kulit untuk menghilangkan kulit kusam. Dalam
diwajah. melakukan chemical  peeling ini menggunakan  cairan  asam glikosilat ,  asam laktat ,  asam buah-  buahan  dan  asam salisilat. Untuk membuat perubahan  kulit  menjadi  lebih baik, sehat dan tidak kusam. R5 Kulit Sensitif -Kulit mudah merah -Kulit mudah iritasi -Kulit mudah gatal -Sensitif terhadap kosmetik. -Kulit  akan  terlihat  lebih  tipis, pada  bagian  dalam  kulit tersebut terkadang dapat terlihat. - Skin peel of mask Treatment ini  menggunakan
Skin  repair  peel  of  mask yaitu masker  yang  khusus  yang dibuat  untuk  kulit  yang sensitive  terhadap  alergi  dan iritasi, kulit yang tipis. R6 Bopeng -Muncul  lubang  atau  bekas jerawat  diwajah. -Bekas Lubang yang muncul bisa berdiameter  kecil  maupun lebar. -Dermabrasion. Perawatan  ini  sama    dengan chemical peeling yang bertujuan  untuk  mengangkat sel  kulit  mati,  hanya  saja prosedurnya saja yang berbeda. Perawatan ini menggunakan  alat  khusus seperti  sikat  kawat  atau  roda berujung  berlian  yang  diputar pada  wajah  pasien.  Proses  ini memerlukan anestesi. Tergantung  pada  luasnya  kulit yang akan  dirawat, Anda  akan menerima anestesi umum atau obat penenang saja. R7 Kulit Kering - Pori-pori hampir tidak terlihat. - Kulit terasa keruh dan kasar. - Ada titik merah - Fitur wajah terlihat -Chemical Peeling Treatment Chemical Peeling
memiliki  fungsi  utama  untuk membuat  kulit  lebih  kencang, bersih, cerah, dan sehat karena merangsang  munculnya  kulit baru  pada  wajah.  Namun, Chemical  Peeling juga  bisa  jadi solusi  untuk  wajah  kering,. Walaupun Chemical  Peeling membuat kulit wajah terkelupas,  ternyata treatment ini  bisa  melembapkan  kulit. Chemical Peeling mampu menginduksi  jaringan  kulit yang  berperan  penting  dalam memproduksi  kolagen  yang sangat diperlukan untuk kelembapan kulit. Jadi, treatment ini  sangat  baik  untuk mengusir masalah kulit kering.

## A. Penerapan Rule Based Knwoledge
Penelurusan Rule Based Knowledge didasarkan pada kaidah If Then.  Rule adalah sebuah struktur knowledge yang  menghubungkan  beberapa  informasi  yang  sudah diketahui ke informasi lain sehingga dapat disimpulkan. Basis  pengetahuan  terdiri  dari  berbagai  macam  aturan atau rule untuk  mengekspresikan  logika  masalah  yang akandicari  solusi  pemecahannya.  Berikut  beberapa penyajian basis pengetahuan masalah kulit wajah :
Rule 1 IF Kulit Berminyak AND  Muncul  bintik-bintik/bruntus/benjolan  dikulit wajah
AND  Muncul  bintik-bintik/bruntus/benjolan  berwarna merah
AND  Kulit  yang  bintik-bintik/bruntus/benjolan  sakit saat disentuh THEN Jerawat
Rule 2 IF Muncul bercak berwarna kecoklatan AND Muncul bercak cukup banyak disekitar pipi. THEN Flek Hitam
Rule 3 IF  Timbul  bintik  putih  diwajah  dalam  bentuk tunggal/berkelompok  (di  hidung,  tulang  pipi,  kelopak mata).
AND  Bintik-bintik  yang  terlihat  seperti  pori-pori  yang membesar dan  menghitam AND Kulit wajah berminyak
AND Muncul tonjolan-tonjolan dalam ukuran kecil yang ada di bawah kulit THEN Komedo
Rule 4 IF Kulit terasa kering AND Kulit sangat berminyak AND Muncul warna hitam disekitar mata AND Muncul kerutan pada kulit wajah AND Muncul bintik-bintik/bruntus diwajah
THEN Kulit Kusam Rule 5
IF Kulit mudah merah AND Kulit mudah iritasi
AND Sensitif terhadap kosmetik
AND Kulit akan terlihat lebih tipis, pada bagian dalam kulit tersebut terkadang dapat terlihat THEN Kulit Sensitif
Rule 6 IF Muncul lubang atau bekas jerawat  diwajah
AND Bekas Lubang yang muncul bisa berdiameter kecil maupun lebar THEN Bopeng
Rule 7 IF Pori-pori hampir tidak terlihat AND Kulit terasa keruh dan kasar And Ada titik merah AND Fitur wajah terlihat THEN Kulit Kering
Rule 8 IF Warna kulit wajah tidak merata
AND Muncul bercak putih atau hitam diwajah THEN Belang Diwajah
Rule 9 IF terdapat minya di daerah dahi, hidung dan dagu.
AND Kulit cepat lusuh
AND Pori – pori wajah tampak besar
AND  Timbul  bintik  putih  atau  hitam    diwajah  dalam bentuk            tunggal/berkelompok  (di          hidung,tulang pipi, kelopak mata)
AND  Muncul  bintik-bintik/bruntus/benjolan  berwarna merah
THEN Kulit Wajah Berminyak
Rule 10 IF Garis-garis pada wajah terlihat
AND  Garis-garis  terlihat  disekitar  mata  (ujung-ujung mata)
AND Kulit terlihat kering AND Kulit terlihat kusam AND Kulit kasar THEN Kriput (Penuaan Dini)

## B. Pembobotan Gejala Masalah Kulit Wajah
Dalam  teori  kepastian,  seperti  dalam  logika  fuzzy, ketidakpastian direpresentasikan sebagai derajat kepercayaan.  Setiap  metode  non-probabilistik  memiliki dua  langkah.  Pertama,  tingkat  kepercayaan  harus  bisa
diungkapkan.  Kedua,  dalam  menggunakan  sistem  data, perlu  dilakukan  manipulasi  (penggabungan)  derajat kepercayaan.  Penggunaan  faktor  keamanan  (CF) didasarkan pada teori keselamatan. CF mengungkapkan keyakinan  terhadap  peristiwa  (atau  fakta  atau  hipotesis) berdasarkan  peristiwa  (atau    penilaian  ahli).  Ada beberapa  metode    penggunaan  CF  untuk  memerangi ketidakpercayaan  pada  sistem  berbasis  data.  Salah  satu opsinya  adalah  menggunakan  1,0  untuk  keyakinan mutlak  (keyakinan  penuh)  dan  0  untuk  kesalahan absolut.
Tabel  5  menunjukkan  daftar  beberapa    masalah- masalah kulit wajah ,gejala-gejalanya, beserta bobot tiap gejala
Tabel 5 Pembobotan Gejala Masalah Kulit Wajah Proses Penelusuran Goal Node Bobot CF Jerawat -Kulit Berminyak -Muncul bintik bintik/bruntus/benjolan dikulit wajah -Muncul bintik- bintik/bruntus/benjolan berwarna merah -Kulit yang bintik- bintik/bruntus/benjolan sakit saat disentuh 0,5 0,8 0,7 0,7 Flek Hitam -Muncul bercak berwarna  kecoklatan -Muncul  bercak  cukup banyak disekitar pipi. 0,8 0,6 Komedo -Timbul  bintik  putih atau hitam diwajah dalam bentuk tunggal/berkelompok (di   hidung, tulang pipi, kelopak mata) -Bintik-bintik yang terlihat  seperti  pori-pori yang    membesar  dan menghitam -Kulit wajah berminyak -Muncul tonjolan- tonjolan  dalam  ukuran kecil  yang  ada  di  bawah kulit 0,8 0,7 0,8 0,8 Kulit Kusam -Kulit terasa kering -Kulit sangat berminyak -Muncul warna hitam disekitar mata -Muncul  kerutan  pada kulit  wajah -Muncul bintik- bintik/bruntus diwajah 0,6 0,7 0,5 0,5 0,6 Kulit Sensitif -Kulit mudah merah -Kulit mudah iritasi -Sensitif terhadap kosmetik -Kulit  akan  terlihat lebih tipis, pada bagian dalam  kulit  tersebut 0,8 0,9 0,7 0,7
terkadang dapat terlihat Bopeng -Muncul  lubang  atau bekas jerawat  diwajah -Bekas  Lubang  yang muncul bisa berdiameter kecil maupun lebar 0,9 0,8 Kulit Kering - Pori-pori hampir tidak terlihat. - Kulit terasa keruh dan kasar. - Ada titik merah - Fitur wajah terlihat 0,6 0,8 0,5 0,7 Belang Diwajah -Warna kulit wajah tidak merata -Muncul  bercak  putih atau hitam diwajah 0,9 0,5 Kulit Wajah Berminyak -Wajah tampak berminyak dan mengkilap  di  daerah dahi, hidung dan dagu. -Kulit cepat lusuh -Pori – pori wajah tampak besar -  Timbul  bintik  putih atau  hitam  diwajah dalam bentuk tunggal/berkelompok (di  hidung,tulang pipi, kelopak mata) -Muncul bintik- bintik/bruntus/benjol an berwarna merah 0,9 0,7 0,6 0,8 0,8 Keriput (Penuaan Dini) -Garis-garis  pada  wajah terlihat -Garis-garis terlihat disekitar  mata  (ujung- ujung mata) -Kulit terlihat kering -Kulit terlihat kusam -Kulit kasar 0,8 0,7 0,7 0,6 0,8 Jerawat -Kulit Berminyak -Muncul bintik bintik/bruntus/benjolan dikulit wajah -Muncul bintik- bintik/bruntus/benjolan berwarna merah -Kulit yang bintik- bintik/bruntus/benjolan sakit saat disentuh 0,5 0,8 0,7 0,7

## C. Antarmuka Sistem
Tampilan awal pada sistem ini memiliki menu utama yang disusun dalam beberapa  menu drop-down. Setiap menu  mempunyai  beberapa  submenu  dan  hal  tersebut akan dijelaskan pada pembahasan kali ini.

## 1. Halaman Menu Utama
Halaman  menu  utama  memperlihatkan  tampilan halaman  awal  sistem  pakar  yang  dibangun.  Adapun tampilan halaman  menu utama ini diperlihatkan seperti pada
gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Halaman Menu Utama
Gambar  1  adalah  tampilan  menu  form  utama. Bentuk  menu  utama  melayani  kebutuhan  pengguna mengenai  diagnosis  permasalahan  kulit  wajah.  Bentuk menu utama hanya terdapat dua menu yaitu menu query dan menu edit data.

## 2. Halaman Edit Data
Halaman  edit  data  merupakan  form  menu  edit  data dimana  dalam  menu  tersebut  terdapat  submenu  login yang berfungsi untuk mengakses seluruh menu yang ada didalam  sistem.  Contoh  tampilan  halaman  edit  data diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Edit Data
Tampilan  pada  Gambar  2  memperlihatkan  tampilan untuk  login  atau  masuk  ke  dalam  sistem.  Dalam  form login  tersebut  terdiri  dari  username  dan  password. Apabila username dan password yang dimasukkan benar
maka  sistem  akan  menampilkan  menu  master  data, konsultasi,  pencarian  dan  laporan.  Contoh  tampilan apabila  pengisian  username  dan  password  benar ditunjukkan
pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Halaman Jika Login Berhasil
Gambar  3  memperlihatkan  halaman  menu  apabila pengguna  berhasil  masuk  atau  login  dengan  benar. Terdapat  empat  menu  dalam  form  ini  antara  lain  input data  gejala,  input  data  masalah  kulit,  inut  data  rule  dan tambah akses.
3. Halaman Tambah Data Rule
Halaman  tambah  data  rule  digunakan  oleh  pihak admin  untuk  menambah  aturan  maupun  relasi  antara gejala  dan  masalah  kulit  wajah.  Adapun  tampilan  dari halaman  tambah  rule  ini  diperlihatkan  seperti  pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Tambah Rule
Gambar  4  merupakan  tampilan  dari  form  menu input  data  rule.  Dalam  form  tersebut  berfungsi  untuk menghubungkan  data  masalah  kulit  wajah  dengan gejalannya,  selain  itu  form  ini  juga  berfungsi  untuk menginputkan data bobot cf per gejalanya

## 4. Halaman Konsultasi
Halaman  konsultasi  merupakan  tampilan  dari  form menu  konsultasi.  Form  konsutasi  ini  berfungsi  untuk membantu  pasien  dalam  melakukan  diagnosa  terhadap masalah kulit wajah yang dihadapi berdasarkan gejalanya. Adapun  tampilan  dari  form  konsultasi  ini  ditunjukkan seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Konsultasi

## 5. Halaman Diagnosa Dan Solusi
Halaman diagnosa dan solusi ini dipergunakan untuk menunjukkan  hasil  analisis  dari  konsultasi  yang  telah dilakukan.  Dalam  form  ini  akan  ditunjukkan  masalah kulit wajah apa yang dialami oleh pasien dan solusi apa yang  dapat  diberikan.  Adapun  tampilan  dari  form diagnosa  dan  solusi  diperlihatkan  seperti  pada  Gambar 6 .
Gambar 6. Halaman Hasil Diagnosa

## D. Penilaian Kinerja Sistem
Tujuan dari pembuatan sistem pakar ini adalah untuk membantu  masyarakat  khususnya  para  wanita  yang memiliki  permasalahan  pada  kulit  wajahnya  yang terkendala  untuk  melakukan  perawatan  pada  kllinik kecantikan  maupun  berkonsultasi  dengan  pakar kecantikan..  Berdasarkan  aspek-aspek  tersebut,    hasil pembuatan  sistem  ini    divalidasi  atau  dievaluasi  dengan cara membandingkan hasil diagnosa sistem dengan hasil diagnosa  para  ahli  yang  dijadikan  acuan  dalam pembuatan sistem.
E. Kesahihan Hasil Diagnosis
Tujuan  Kesahihan  dari  hasil  diagnosa  adalah  untuk melihat    keberhasilan  dan  kemampuan  sistem  pakar  ini dalam  mengidentifikasi  permasalahan  kulit  wajah,  dan usulan solusi  berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem mampu  melakukan  diagnosos  masalah  kulit  wajah dengan  baik  dan  konsisten  sesuai  dengan  dengan  hasil diagnosa dari ahlinya.

## 4. Kesimpulan
Hasil  akhir    penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa penggunaan  metode  forward  chaining  sangat  efektif dalam  menarik  kesimpulan  dari  fakta  yang  sudah diketahui  dalam  database.  Penggunaan  metode  faktor kepercayaan  merupakan  salah  satu  cara  untuk menekankan gejala dan menurunkan tingkat kepercayaan.  Sistem  pakar  yang  dibuat  dari  hasil penelitian  ini dapat  menghasilkan  nilai reliabilitas untuk diagnosis  dan  solusi  permasalahan  kulit  wajah berdasarkan  data  gejala  dan  informasi  pakar  yang dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Nilai  ini  dikalkuasli menurut  nilai  faktor  kepastian  ahli  dan  nilai  faktor kepastian    pengguna    sendiri.  Sistem  dapat  mengambil keputusan mengenai masalah apa saja yang dialami kulit wajah  seseorang  serta  mengenai  solusi  pengobatan  dan pencegahannya.
Beberapa  tambahan  yang  perlu  dilakukan  untuk penelitian selanjutnya guna menyempurnakan sistem ini antara  lain  menambahkan  diagnosis  dengan  foto  wajah bermasalah  agar  analisis  masalah  menjadi  lebih komprehensif  dan  akurat  dengan  melacak  gambar  yang dimasukkan.
5. Daftar Pustaka
[1] N.R. Sari, E. Setyowati , “ Pengaruh Masker Jagung Dan  Minyak  Zaitun  Terhadap  Perawatan  Kulit Wajah ,” Journal of Beauty and Beauty Health Education , vol. 3, no. 1, pp. 1-7, 2014.
[2] R.  Pebrianto,  S.N.  Nugraha  dan  W.  Gata, “Perancangan Sistem  Pakar  Penentuan Jenis Kulit Wajah  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor ”, IJCIT(Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology), vol. 5, no. 1, pp. 83-93, 2020.
[3] N.  N.  Wardah,  A.  Sugiarto  dan  A.H.  Wibowo, “ Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan  Kulit Wajah untuk  Proses  Aesthetic  and  Anti  Aging ”, Prosiding Seminar  Nasional  Sisfotek  (Sistem  Informasi  Dan Teknologi Informasi) , vol . 3, no. 1, pp.  37 – 43, 2019.
[4] M. Silmi, E.A. Sarwoko dan Kushartantya, “Sistem Pakar  Berbasis  Web  Dan  Mobile  Web  Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Darah  Pada  Manusia Dengan  Menggunakan  Metode  Inferensi  Forward Chaining” , Jurnal Masyarakat Informatika, vol. 4, no. 7, pp. 31-38, 2013.
[5] Darsi, D.A. Kurniawan dan M.F. Sesunan, “Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Gigi  Dan Mulut  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining
(Studi  Di  Rsud  Menggala)”, Jurnal  Sistem  Informasi dan Sains Teknologi , vol. 4, no. 2, 2022.
[6] I.P.W.  Ariawan,  D.B.  Sanjaya,  dan  D.G.H. Divayana,  “An  Evaluation  of  the  Implementation of  Practice  Teaching  Program  for  Prospective Teachers  at  Ganesha  University  of  Education Based on CIPP- Forward Chaining,” in International Journal  of  Advanced  Research  in  Artificial  Intelligence , Vol. 5, No.2, pp. 1-5, 2016.
[7] Kustanto,  L.  Perdana  dan  D.  Nugroho,  “ Sistem Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  Dengan Metode Forward Chaining ” , Jurnal TIKomSiN , vol. 1, no. 2, pp. 1-6, 2013.
[8] T.  Sutojo,  dkk.  Kecerdasan  Buatan.  Yogyakarta: Andi 2011.
[9] J.  Parhusip,  V.  H.  Pranatawijaya,  dan  D. Putrisetiani,  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Jantung  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis  Web," in  Seminar  Nasional  Informatika (SemnasIF) , Yogyakarta, 2012.
[10] J.  Arifin,. “ Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi dan  Mulut  Manusia  Menggunakan  Knowledge Base  System  dan  Certainty  Factor ”, Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi  Asia, vol.  10,  no.  2,  pp.  50 – 64, 2016.
[11] H.T.  Sihotang,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja Dengan Metode Certainty Factor (Cf) Berbasis Web”, Jurnal Mantik Penusa , vol. 15, no. 1, 2014.
[12] D.  Maulina,  Kusrini  dan  R.  Arief,  “Pemodelan Sistem  Pakar  Analisis  Karakteristik  Anak Prasekolah  Dengan  Genre  Musik”, Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  2013 , STMIK AMIKOM Yogyakarta, 2013.
[13] L.  Septiana,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Ispadengan Metode Certainty
Factorberbasis  Android”, Jurnal  TECHNO  Nusa Mandiri, vol. XIII, no. 2, pp. 89-95, 2016.
[14] A.  Fauzi,  “Penerapan  Forward  Chaining  Dalam Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Pada Anak”, Techno Xplore , vol. 1, no. 1, pp. 11-16, 2016.
[15] R.  Afwan,  I.F.  Astuti  dan  D.  Cahyadi, “Implementasi  Metode  Certainty  Factor  Untuk Diagnosis  Kerusakan  Software  Pada  Smartphone Berbasis  Web”, Informatika  Mulawarman  :  Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 17, no. 2, pp. 88-95, 2022.
[16] R.Y.  Endra,  A.  Antika,  “ Sistem  Pakar menggunakan  Metode  Forward  Chaining  untuk Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Padi  berbasis Android ” , Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang, Vol. 6, No. Pp. 811-817, 2021.
[17] J.  Parhusip,  V.  H.  Pranatawijaya,  dan  D. Putrisetiani,  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Jantung  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis  Web," in  Seminar  Nasional  Informatika (SemnasIF) , Yogyakarta, 2012.
[18] J.  Arifin,. “ Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi dan  Mulut  Manusia  Menggunakan  Knowledge Base  System  dan  Certainty  Factor ”, Jurnal  Ilmiah
Teknologi  Informasi  Asia, vol.  10,  no.  2,  pp.  50 – 64,
2016.
[19] N. Firmansyah, A. Johar dan T. Prasetyo, “Sistem Pakar  Identifikasi  Pengecekan  Kualitas  Kopi
Berbasis  Web  Dengan  Menggunakan  Metode
Certainty Factor,” Jurnal Rekursif , vol. 5, no. 3, pp. 298-306, 2017