Penerapan Metode Certainty Factor untuk Mengatasi Ketidakpastian Diagnosis Gejala Computer Vision Syndrome

Abstract

Computer Vision Syndrome (CVS) merupakan gangguan kesehatan mata yang disebabkan oleh penggunaan perangkat digital secara berlebihan dan ditandai dengan gejala seperti mata lelah, kering, sakit kepala, serta penglihatan kabur. Rendahnya kesadaran masyarakat terhadap kesehatan mata serta keterbatasan akses layanan kesehatan mata, khususnya di daerah Bengkalis, menyebabkan perlunya solusi deteksi dini yang mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosis gejala awal Computer Vision Syndrome (CVS) berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Metode Certainty Factor (CF) digunakan untuk mengolah ketidakpastian data gejala dan menghasilkan tingkat keyakinan terhadap hasil diagnosis. Data gejala dan nilai CF diperoleh melalui wawancara pakar dan studi literatur. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk menguji fungsionalitas sistem serta pengujian akurasi dengan membandingkan hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual. Hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 85%, sehingga sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan diagnosis awal CVS secara akurat dan sesuai dengan perhitungan pakar, serta dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini gangguan Computer Vision Syndrome.