## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Kanker Leher Rahim Dengan Metode Forward Chaining
Bintang Bayu Abie Candra 1 ,Yupianti 2 , Sapri 3
1 Mahasiswa, Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jalan Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139; e-mail: bayusofian29@gmail.com )
2, 3 Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139; e-mail: yupiantiprana@gmail.com , sapri@unived.ac.id )
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract -Dr.  Hospital  M.  Yunus  Bengkulu  City  is  one  of  the hospitals located in  Bengkulu  City.  At  Dr.  Hospital. M.  Yunus, Bengkulu City does not yet have a computer system or computer application that can be used, and also in this hospital patients still have to come to the hospital to consult a doctor or nurse directly, so when there is no specialist doctor or nurse the patient is very difficult To consult, it is less effective to consult directly with a doctor or nurse, so an application is needed to help patients deal with cervical cancer, because with this application, it also helps patients  to  know  what  their  disease is and  what  the  solution  is. Based  on the  results  of  the  discussion and  testing  that  has  been carried  out,  it  can  be  concluded  that  this  expert  system  for diagnosing  cervical  cancer  can  help  with  early  diagnosis  of cervical  cancer  by  including  the  symptoms  experienced  by  the patient using the Forward Chaining Method approach. Based on patient testing which was carried out by selecting symptom codes G1,  G2,  G3  and  G4,  the  diagnosis  results  were  obtained  using forward chaining, namely  cervicitis with a percentage of 100%, cervical  cancer  with  a  percentage  of  37.5%  and  portio  erosion with a percentage of 25%. Based on the test results The black box that  has been  carried  out, the  functionality  of  the  expert  system for  diagnosing  cervical  cancer  using  the  Forward  Chaining Method can now be implemented and can provide information on consultation results and determine an early diagnosis of cervical cancer.
Keywords: Expert System, Cervical Cancer Diagnosis, Forward Chaining Method
Intisari- RSUD  Dr. M.  Yunus  Kota  Bengkulu  merupakan  salah satu rumah sakit yang terletak di Kota Bengkulu. Pada RSUD Dr. M.  Yunus  Kota  Bengkulu  belum  ada  sistem  komputer  atau aplikasi  komputer  yang  dapat  dipakai,  dan  juga  di  rumah  sakit tersebut pasien masih harus datang ke rumah sakit tersebut untuk konsultasi  ke  dokter  atau  perawat  secara  langsung,  sehingga ketika tidak ada dokter spesialis atau perawat pasien sangat susah untuk  berkonsultasi  jadi  kurang  efektif  dalam  konsultasi  secara langsung  ke  dokter  atau  perawat  sehingga  diperlukan  aplikasi untuk  membantu pasien  dalam  mengatasi  penyakit  kanker  leher rahim yang diderita, karna dengan adanya aplikasi tersebut, juga membantu  pasien  untuk  mengetahui  apa  penyakit  mereka  dan bagaimana  solusinya.  Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan pengujian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa sistem  pakar  untuk    mendiagnosa  kanker leher  Rahim ini  dapat membantu diagnosa dini kanker leher rahim dengan memasukkan gejala-gejala  yang  dialami  pasien  melalui  pendekatan  Metode Forward  Chaining .  Berdasarkan  pengujian  pasien  yang  telah dilakukan  dengan  memilih  kode  gejala  G1,  G2,  G3  dan  G4 diperoleh  hasil  diagnosa  menggunakan  forward  chaining  yaitu penyakit  servisitis  dengan  persentase  100%,  kanker  serviks dengan  persentase  37,5%  dan  erosi  portio  dengan  persentase 25%.Berdasarkan hasil pengujian blackbox yang telah dilakukan, fungsional  dari  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  kanker  leher
rahim  dengan  Metode  Forward  Chaining  ini  sudah  bisa dijalankan dan dapat memberikan informasi hasil konsultasi serta penentuan agnosa dini penyakit kanker leher rahim.
Kata  Kunci: Sistem  Pakar,  Diagnosa  Kanker  Leher  Rahim, Metode Forward Chaining.

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  digital  telah  memungkinkan  manusia  menjadi semakin  mudah  saling  terhubung  satu  sama  lain.  Hal  itu berpengaruh  hampir  pada  semua  aspek  kehidupan, termasuk dunia  kesehatan.  Kemajuan teknologi  memiliki dampak  nyata  pada  kualitas  layanan  kesehatan.  Inovasi teknologi  terus  muncul  dalam  peningkatkan   kualitas diagnosis, pengobatan, dan pengelolaan kondisi kesehatan. Teknologi  juga  turut  meningkatkan  pengalaman  pasien dalam profesional kesehatan melalui peningkatan efisiensi dan  standar  perawatan  yang  lebih  tinggi.  Keadaan abnormal  tubuh  atau  pikiran  yang  menyebabkan ketidaknyamanan disfungsi atau kesukaran terhadap orang yang dipengaruhi suatu penyakit, contohnya  kanker leher rahim. Kanker leher rahim merupakan masalah kesehatan bagi  wanita  di  seluruh  dunia.  Kanker  ini  termasuk  jenis kanker  ketiga  yang  paling  umum  menimpa  wanita  dan dialami oleh lebih dari 1,4 juta perempuan di seluruh dunia. Setiap  tahun  lebih  dari  460.000  kasus  terjadi  dan  sekitar 231.000  yang  meninggal  karena  penyakit  tersebut.  Di Indonesia,  kasus  kanker  leher  rahim  menempati    urutan pertama  dengan  jumlah kasus 14.368 orang. Dari jumlah itu,  7.297  di  antaranya,  meninggal  dunia,  dan  prevalensi setiap  tahunnya  10.823  orang,  Informasi  tersebut memberikan  arti  bahwa  dari  jumlah  kasus  yang  ada, (50,78%)  mengalami  kematian.  Sementara  jika  mengacu pada prevalensi  setiap  tahunnya  yang  mencapai 10.823 kasus,  berarti  setiap  tahunnya  terjadi  kematian  5.495 orang. Hal ini relevan dengan hasil studi pendahuluan yang dilakukan  peneliti  terhadap  3  penderita  kanker  leher Rahim, hasil wawancara 2 diantaranya mengaku bingung dan  kesulitan  dalam mengadukan informasi  yang mereka terima,  waktu  pemeriksaan  pun  juga  menjadi  salah  satu kendala bagi masyarakat maupun pihak rumah sakit, Dari kasus ini penulis ingin membantu masyarakat umum dalam pencarian informasi yang lebih spesifik. Dan memudahkan para  dokter menuangkan  pengetahuannya. Era Teknologi Informasi  (TI)  membuat  ketepatan  dan  kecepatan penyampaian informasi terhadap kebutuhan semua pihak. Komputer  merupakan  bagian  yang  memberi  kontribusi terbesar  dalam  peningkatan  teknologi  informasi  serta
membantu  meringankan  pekerjaan  manusia.  kemampuan komputer untuk menyimpan dan mengolah informasi dapat dimanfaatkan secara maksimal dalam sebuah sistem untuk menyelesaikan suatu masalah.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pakar
Prof.  Edward  Feigenbaum  adalah  seorang  pelopor awal dari teknologi sistem pakar, yang mendefinisikan  sistem  pakar  sebagai  suatu  program komputer  certas  yang  menggunakan  knowledge (pengetahuan) dan prosedur inferensi untuk menyelesaikan  masalah  yang  cukup  sulit  sehingga membutuhkan seorang yang ahli untuk menyelesaikannya  (Darnila, et al., 2019).
Pada  dasarnya  sistem  pakar  terdiri  dari  dua komponen utama yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi.  Basis  pengetahuan  berisikan  pengetahuan faktual  dan  bersifat  heuristik  serta  pada  akhirnya pengetahuan tersebut diformulasi dan diorganisasi ke dalam mesin inferensi. Adapun struktur dasar sistem pakar seperti Gambar.1.

## Gambar 1. Struktur Dasar Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau expert  system biasa  disebut  juga dengan Knowledge Based System yaitu suatu aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan  keputusan  atau  pemecahan  persoalan dalam  bidang  yang  spesifik.  Sistem  ini  bekerja dengan  menggunakan  pengetahuan  dan  metode analisis yang telah didefinisikan terlebih dahulu oleh pakar yang sesuai dengan bidang keahliannya. Sistem ini  disebut sistem pakar karena fungsi dan perannya sama  seperti  seorang  ahli  yang  harus  memiliki pengetahuan,  pengalaman  dan  memecahkan  suatu persoalan (Hayadi, 2018).
Adapun manfaat sistem pakar (Hayadi, 2018), antara lain :
1. Meningkatkan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat dari pada manusia
2. Membuat  seseorang  yang  awam  bekerja  seperti layaknya seorang pakar
3. Meningkatkan  kualitas,  dengan  memberi  nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan
4. Mampu  menangkap  pengetahuan  dan  kepakaran seseorang
5. Memudahkan akses pengetahuan pakar
6. Bisa  digunakan  sebagai  media  pelengkap  dalam pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan sistem  pakar  akan  menjadi  lebih  berpengalaman
karena  adanya  fasilitas  penjelas  yang  berfungsi sebagai guru 7. Meningkatkan  kemampuan  untuk  menyelesaikan masalah  karena  sistem  pakar  mengambil  sumber pengetahuan dari banyak pakar
Selain  manfaat, ada juga beberapa kekurangan  yang ada pada sistem pakar, antara lain (Hayadi, 2018) : 1. Biaya  yang  sangat  mahal  untuk  membuat  dan memeliharanya
2. Sulit dikembangkan karena keterbatasan keahlian dan ketersediaan pakar
3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar Ciri-ciri sistem pakar, antara lain (Hayadi, 2018) : 1. Terbatas pada domain keahlian tertentu
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk  data  yang tidak pasti
3. Dapat  mengemukakan  rangkaian  alasan  yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami
4. Berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu
5. Dirancang  untuk  dapat  dikembangkan  secara bertahap
6. Pengetahuan  dan  mekanisme  inferensi  jelas terpisah
7. Keluarannya bersifat anjuran
8. Sistem  dapat  mengaktifkan  kaidah  secara  searah yang sesuai dituntun oleh dialog dengan pemakai.
Adapun  beberapa  komponen  dari  sistem  pakar  agar dapat  mudah  dalam  memahami  sistem  pakar,  antara lain :
a. Basis Pengetahuan ( Knowledge Base ) Basis  pengetahuan  mengandung  pengetahuan untuk  pemahaman,  formulasi,  dan  penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua  elemen  dasar,  yaitu  fakta  dan  aturan.  Fakta merupakan  informasi  tentang  obyek  dalam  area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan  informasi  tentang  cara  bagaimana memperoleh  fakta  baru  dari  fakta  yang  telah diketahui.
b. Mesin Inferensi ( Inference Engine)
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan  pada  basis  pengetahuan  yang tersedia.  Di  dalam  mesin  inferensi  terjadi  proses untuk  memanipulasi  dan  mengarahkan  kaidah, model,  dan  fakta  yang  disimpan  dalam  basis pengetahuan dalam mencapai solusi atau kesimpulan.  Dalam  prosesnya,  mesin  inferensi menggunakan  strategi  penalaran  dan  strategi pengendalian.  Strategi  penalaran  terdiri  dari strategi  penalaran  pasti  ( exact  Reaceoning) dan strategi penalaran tak pasti ( inexact Reaseoning ). Exact  reasoning akan  dilakukan  jika  semua  data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia,  sedangkan inexact  reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.

## B. Metode Forward Chaining
Forward  Chaining adalah  teknik  pencarian  yang dimulai dari fakta yang diketahui dengan fakta yang diketahui, kemudian mencocokkan fakta-fakta tersebut  dengan  bagian  IF  dari  rule  IF-THEN.  Bila ada  fakta  yang  cocok  dengan  bagian  IF,  maka  rule tersebut  dieksekusi.  Bila  sebuah  rule  dieksekusi, maka sebuah fakta baru (bagian THEN) ditambahkan ke  dalam  database.  Setiap  kali  pencocokan,  dimulai dari  rule  teratas.  Setiap  rule  hanya  boleh  dieksekusi sekali saja. Proses pencocokan berhenti bila tidak ada lagi  rule  yang  bisa  dieksekusi  (Ramadhan  &  Pane, 2018).

## Gambar 2. Proses Inferensi Forward Chaining
Forward Chaining merupakan teknik pencarian fakta dimana  fakta  tersebut  telah  diketahui,  selanjutnya fakta tersebut dicocokkan pada bagian IF dari rule If- THEN. Jika ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka  rule  tersebut  dieksekusi.  Selanjutnya  Ketika rule  dieksekusi  maka  sebuah  fakta  baru  (bagian THEN)  akan  disimpan  ke  dalam  database  (Jufri  & Caniago,  2022). Forward  chaining adalah  metode pencarian  atau  teknik  pelacakan  ke  depan  dan penggabungan  rule  untuk  menghasilkan  suatu kesimpulan  atau  tujuan.  Mesin  inferensi  yang menggunakan forward  chaining akan  melakukan penalaran  dari  suatu  masalah  kepada  solusinya. Proses diulang  sampai ditemukan sebuah hasil. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka  proses  akan  menyatakan  konklusi  (Sholikhah, et al., 2021). Perhitungan bobot dapat menggunakan pengetahuan peluang probabilitas klasik. Probabilitas digunakan  untuk  mengetahui  kemungkinan  yang dihitung dari presentasi jumlah premis yang  dialami dari  sebuah  kejadian.  Rumus  probabilitas  klasik didefinisikan sebagai peluang P(A) dengan n adalah banyaknya  kejadian,  n(A)  adalah  banyaknya  hasil mendapatkan  A,  Frekuensi  relatif  terjadi  A  adalah 𝑛(𝐴) 𝑛 (Sholikhah, et al., 2021).
Tahapan yang dilakukan, antara lain :
1) Mendefinisikan  kasus  baru  dengan  melihat  gejala yang terpilih
2) Menghitung jumlah gejala yang dipilih dan jumlah gejala  yang  berada  di  dalam  rule  yang  saling teridentifikasi
3) Menghitung  peluang  probabilitas  menggunakan rumus :
𝑃(𝐴)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑇𝑒𝑟𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑥 100%
Keterangan : P(A)  = Peluang Probabilitas Terhadap A A = Penyakit

## a. Penyakit Kanker Leher Rahim (Serviks)
Kanker  serviks  merupakan  suatu  penyakit  ganas yang  tidak  asing  lagi  di  dalam  kalangan masyarakat.  Kanker  biasanya  disebut  dengan kanker  leher  rahim  dan  sering  terjadi  pada  kaum hawa.  Kanker  serviks  terjadi  karena  perbuatan sendiri  yaitu  dengan  gaya  hidup  dan  lingkungan hidup  yang  tidak  baik,  dimana  melakukan pergantian pasangan seksual yang bebas terhadap yang  lain  dan  kurangnya kebersihan diri. Kanker serviks merupakan suatu penyakit keganasan pada leher rahim atau serviks uteri. Kanker serviks atau sering  disebut  dengan  kanker  mulut  rahim menempati  urutan  yang  kedua  dari  seluruh keganasan  pada  wanita  didunia  setelah  kanker payudara.  Kanker  serviks  biasanya  disebabkan oleh berganti-ganti pasangan, melakukan hubungan seksual di bawah 20 tahun, kebersihan diri  yang  tidak  baik,  dan  perilaku  hidup  tidak sehat.  Kanker  serviks  (Leher  Rahim)  adalah kanker (tumor ganas) yang terjadi dan tumbuh di dalam  leher  rahim  atau  serviks  (Damanik  & Suwardi, 2021).

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  penulis adalah  metode waterfall .  Secara  garis  besar  metode waterfall salah satu metode pengembangan software yang bersifat sekuensial dan terdiri dari 5 (lima) tahap yang saling berkaitan, seperti tampak pada gambar 3.
Requirements Defini tion System a nd software design Impl eme ntation and unit  testi ng Integration and system testing Operation and ma inte nance
Gambar 3. Tahapan Metode Waterfall

## Keterangan :
1) Requirements analysis and definition
Layanan  sistem,  kendala,  dan  tujuan  ditetapkan oleh  hasil  konsultasi  dengan  pengguna  yang kemudian didefinisikan secara rinci dan berfungsi sebagai spesifikasi sistem.
2) System and software design
Tahapan  perancangan  sistem  mengalokasikan kebutuhan-kebutuhan sistem baik perangkat keras maupun  perangkat  lunak  dengan  membentuk arsitektur sistem secara keseluruhan. Perancangan perangkat  lunak  melibatkan  identifikasi  dan penggambaran  abstraksi  sistem  dasar  perangkat lunak dan hubungannya.

## 3) Implementation and unit testing
Pada  tahap  ini,  perancangan  perangkat  lunak direalisasikan  sebagai  serangkaian  program  atau unit  program.  Pengujian  melibatkan  verifikasi bahwa setiap unit memenuhi spesifikasinya.
4) Integration and system testing
Unit-unit  individu  program  atau  program digabung dan diuji sebagai sebuah sistem lengkap untuk memastikan apakah sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak atau tidak.
5) Operation and maintenance
Biasanya  (walaupun  tidak  selalu),  tahapan  ini merupakan  tahapan  yang  paling  panjang.  Sistem dipasang dan digunakan secara nyata. Maintenance melibatkan  pembetulan  kesalahan yang  tidak  ditemukan  pada  tahapan-tahapan sebelumnya, meningkatkan implementasi dari unit sistem, dan meningkatkan layanan sistem sebagai kebutuhan baru.

## B. Metode Perancangan Sistem Analisis Sistem Baru
Sistem  baru  dibuat  berdasarkan  masalah-masalah yang  terdapat  pada  sistem  lama.  Sistem  baru diharapkan  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  ada dengan  cara  membuat  Sistem  Pakar.  Untuk mempermudah  mendiagnosa  awal  pasien  penyakit kanker serviks, dibutuhkan pemanfaatan sistem pakar dengan  melalui  pendekatan  metode Forward Chaining .  Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  telah dilakukan dengan Dokter Pihak RSUD Dr. M. Yunus Kota Bengkulu, maka didapatkan basis pengetahuan untuk membangun sistem pakar yang meliputi, basis pengetahuan gejala, penyakit, solusi, dan rule. 1) Basis Pengetahuan Gejala Tabel 1. Basis Pengetahuan Gejala Kode Gejala Gejala G01 Pendarahan saat berhubungan seksual G02 Haid berwarna kuning kehijauan dan berbau G03 Pendarahan di luar siklus haid G04 Kehilangan nafsu makan dan penurunan berat badan G05 Sakit  punggung  dan  pembengkakan pada kaki G06 Sakit pada saat buang air kecil
G07 Buang air kecil disertai darah G08 Tinja berdarah G09 Sembelit G10 Keputihan kekuningan G11 Nyeri perut G12 Nyeri pinggang G13 Menstruasi Tidak Lancar G14 Mual/Muntah 2) Basis Pengetahuan Penyakit Tabel 2. Basis Pengetahuan Penyakit Kode Penyakit Penyakit P01 Servisitis P02 Kanker Serviks P03 Erosi Portio 3) Basis Pengetahuan Solusi Tabel 3. Basis Pengetahuan Solusi Kode Solusi Solusi Kode Penyakit S01 Penanganan servisitis dilakukan berdasarkan penyebab dan tingkat keparahannya. Untuk servisitis akibat iritasi terhadap pemakaian bahan, alat,  atau  produk  tertentu, pasien harus menghentikan pemakaiannya hingga sembuh. P01 S02 Melakukan pemeriksaan lebih  lanjut  ke  dokter spesialis sebelum melakukan tindakan operasi P02 S03 Melakukan pemeriksaan lebih  lanjut  ke  dokter spesialis P03 4) Basis Pengetahuan Rule Tabel 4. Basis Pengetahuan Rule Kode Rule Rule Solusi R01 IF G01 AND G02 THEN P01 S01 R02 IF  G02  AND  G03  AND  G04 AND  G05  AND  G06  AND G07  AND  G08  AND  G09 THEN P02 S02 R03 IF  G01  AND  G04  AND  G09 AND  G10  AND  G11  AND S03

## G12  AND  G13  AND  G14 THEN P03

## a. Penerapan Metode Forward Chaining
Untuk  membantu  mempermudah  proses  penerapan Metode Forward Chaining, maka dalam penelitian ini diambil  contoh  kasus  dengan  gejala  yang  dialami G01, G02, G03, G04. Adapun proses diagnosa yang dilakukan antara lain : Berdasarkan gejala G01, G02, G03,  G04  yang  telah  dipilih,  dilihat  dari  Tabel  3.4. diperoleh  bahwa  teridentifikasi  terhadap  Rule  R01; R02; dan R03. Sehingga dilakukan perbandingan dari hasil persentase akurasi :
Identifikasi P01 (R01) :
𝑃 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃𝑎𝑑𝑎 𝑅𝑢𝑙𝑒 ∗ 100 𝑃 = 2
2 ∗ 100 = 100%

## Identifikasi P02(R02) :
𝑃 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃𝑎𝑑𝑎 𝑅𝑢𝑙𝑒 ∗ 100
𝑃 = 3 8 ∗ 100 = 37,5%

## Identifikasi P03 (R03) :
𝑃 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃𝑎𝑑𝑎 𝑅𝑢𝑙𝑒 ∗ 100
𝑃 = 2 8 ∗ 100 = 25%
Berdasarkan  hasil  persentase  keakuratan  dari  3 Penyakit tersebut, tingkat akurasi tertinggi yaitu P01 yaitu Penyakit Servisitis.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil dan Pembahasan
Sistem pakar di Rumah Sakit Umum Daerah Dr. M. Yunus  Bengkulu  dibuat  untuk  membantu  dalam untuk  mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan memasukkan  gejala-gejala  yang  dialami  pasien. Dalam  proses  diagnosa  tersebut,  pada  sistem  pakar telah diterapkan metode sebagai mesin inferensi yang mempermudah  mengetahui  hasil  diagnosa,  metode tersebut yaitu Forward Chaining .
Adapun  alur  penggunaan  dari  Sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward  Chaining  yaitu  petugas  memasukkan biodata pasien terlebih dahulu, kemudian memberikan  informasi  gejala-gejala,  dan  pasien menjawab setiap gejala tersebut dengan ya atau tidak. Setelah  itu  proses  diagnosa  untuk  mengetahui  hasil diagnosa kanker leher rahim tersebut.
Sistem pakar untuk mendiagnosa kanker leher rahim dengan  Metode  Forward  Chaining  menggunakan bahasa  pemrograman  Visual  Basic.Net.  Adapun antarmuka  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  kanker leher rahim dengan Metode Forward Chaining antara lain :
1. Menu Pembuka
Merupakan  form  yang  tampil  diawal  membuka aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  kanker leher rahim dengan Metode Forward Chaining. Pada form  ini  terdapat  2  tombol  yang  dapat  diakses  yaitu login  admin  dan  konsultasi  pasien.  Adapun  form menu pembuka seperti Gambar 4

## Gambar 4. Menu Pembuka
2. Login Admin
Merupakan  form  yang  digunakan  oleh  admin  agar dapat  mengakses  form-form  pengolahan  data  pada aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  kanker leher rahim dengan Metode Forward Chaining. Pada form  ini  telah  disematkan  otentikasi,  sehingga  jika memasukkan  username  atau  password  yang  salah, maka  login  tidak  dapat  diakses.  Adapun  form  login admin seperti Gambar 5

## Gambar 5. Login Admin
3. Menu Utama Admin Merupakan  form  yang  digunakan  admin  untuk mempermudah  proses  pengelolaan  data  dengan  klik sub menu yang terdapat pada menu utama di aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa kanker leher rahim dengan  Metode  Forward  Chaining.  Adapun  form menu utama admin seperti Gambar 6.
4. Input Data Gejala
Merupakan  form  yang  digunakan  oleh  admin  untuk mengolah data gejala dengan mengisi field yang telah disediakan  pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward  Chaining.  Adapun  form  input  data  gejala seperti Gambar 7.

## Gambar 7. Input Data Gejala
Proses  pengolahan  data  gejala  dapat  dilakukan dengan  klik  tombol  tambah,  koreksi,  hapus,  batal keluar  pada  form  yang  memiliki  fungsi  sebagai berikut :
a)  Tombol  Tambah,  digunakan  untuk  memulai menambahkan data pada form. Dimana field yang awalnya disable akan enable ketika  klik  tombol tambah.
b)  Tombol  Simpan,  digunakan  untuk  menyimpan data yang telah diisi di field kode gejala dan nama gejala ke dalam database.
c)  Tombol  Koreksi,  digunakan  untuk  mengoreksi data yang telah tersimpan di dalam database.
d)  Tombol Hapus, digunakan untuk menghapus data yang telah tersimpan di dalam database.
e)  Tombol  Batal,  digunakan  untuk  membatalkan proses yang sedang dilakukan.
f)   Tombol Keluar, digunakan untuk keluar dari form
5. Input Data Penyakit
Merupakan  form  yang  digunakan  oleh  admin  untuk mengolah  data  penyakit  dengan  mengisi  field  yang telah  disediakan  pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward Chaining. Adapun form input data penyakit seperti Gambar.8
Gambar 8. Input Data Penyakit
Proses  pengolahan  data  penyakit  dapat  dilakukan dengan  klik  tombol  tambah,  koreksi,  hapus,  batal keluar  pada  form  yang  memiliki  fungsi  sebagai berikut :
a)  Tombol  Tambah,  digunakan  untuk  memulai menambahkan data pada form. Dimana field yang awalnya disable akan enable ketika  klik  tombol tambah.
b)  Tombol  Simpan,  digunakan  untuk  menyimpan data  yang  telah  diisi  di  field  kode  penyakit  dan nama penyakit ke dalam database.
c)  Tombol  Koreksi,  digunakan  untuk  mengoreksi data yang telah tersimpan di dalam database.
d)  Tombol Hapus, digunakan untuk menghapus data yang telah tersimpan di dalam database.
e)  Tombol  Batal,  digunakan  untuk  membatalkan proses yang sedang dilakukan.
f)   Tombol Keluar, digunakan untuk keluar dari form
6. Input Data Solusi
Merupakan  form  yang  digunakan  oleh  admin  untuk mengolah data solusi dengan mengisi field yang telah disediakan  pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward  Chaining.  Adapun  form  input  data  solusi seperti Gambar 9.

## Gambar 9. Input Data Solusi
Proses  pengolahan  data  solusi  dapat  dilakukan dengan  klik  tombol  tambah,  koreksi,  hapus,  batal keluar  pada  form  yang  memiliki  fungsi  sebagai berikut :
a)  Tombol  Tambah,  digunakan  untuk  memulai menambahkan data pada form. Dimana field yang awalnya disable akan enable ketika  klik  tombol tambah.
b)  Tombol  Simpan,  digunakan  untuk  menyimpan data yang telah diisi di field kode solusi dan solusi ke dalam database.
c)  Tombol  Koreksi,  digunakan  untuk  mengoreksi data yang telah tersimpan di dalam database.
d)  Tombol Hapus, digunakan untuk menghapus data yang telah tersimpan di dalam database.
e)  Tombol  Batal,  digunakan  untuk  membatalkan proses yang sedang dilakukan.
f)   Tombol Keluar, digunakan untuk keluar dari form 7. Input Data Rule
Merupakan  form  yang  digunakan  untuk  mengolah data  rule  dengan  memilih  gejala  dan  penyakit  yang berkaitan  dalam  satu  rule.  Pengolahan  data  dapat dilakukan dengan cara menambah, mengoreksi, serta menghapus data rule pada aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward  Chaining.  Adapun  form  input  data  rule seperti Gambar 10

## Gambar 10. Input Data Rule
Proses pengolahan data rule dapat dilakukan dengan klik tombol tambah, koreksi, hapus, batal keluar pada form yang memiliki fungsi sebagai berikut : a)  Tombol  Tambah,  digunakan  untuk  memulai menambahkan data pada form. Dimana field yang awalnya disable akan enable ketika  klik  tombol tambah.
b)  Tombol  Simpan,  digunakan  untuk  menyimpan data yang telah diisi di field kode rule, kode gejala, kode penyakit dan kode solusi ke dalam database.
c)  Tombol  Koreksi,  digunakan  untuk  mengoreksi data yang telah tersimpan di dalam database.
d)  Tombol Hapus, digunakan untuk menghapus data yang telah tersimpan di dalam database.
e)  Tombol  Batal,  digunakan  untuk  membatalkan proses yang sedang dilakukan.
f)   Tombol Keluar, digunakan untuk keluar dari form 8. Output  Laporan  Hasil  Konsultasi  Pasien  Per Bulan
Merupakan  output  yang  memberikan  informasi laporan  hasil  konsultasi  pasien  yang  direkap  per bulan.  Adapun  output  laporan  hasil  konsultasi  per bulan seperti Gambar 11
Gambar 11. Output Laporan Hasil Konsultasi Pasien Per Bulan
9. Konsultasi
Merupakan  form  yang  digunakan  untuk  mengolah data  konsultasi  pasien,  dengan  cara  memasukkan nama,  umur,  serta  alamat  pasien  sebelum  memulai konsultasi.  Adapun  form  konsultasi  pada  aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa kanker leher rahim dengan  Metode  Forward  Chaining,  seperti  terlihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Konsultasi (1)
Pada Gambar 13. setelah mengisi nama pasien, umur dan  alamat,  kemudian  klik  tombol  mulai  konsultasi yang akan menampilkan form yang digunakan untuk membantu  proses  konsultasi  pasien  dengan  cara menjawab  setiap  gejala  yang  dirasakan  pasien, apakah ya atau tidak pada aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward  Chaining.  Adapun  form  konsultasi  seperti Gambar 12.

## Gambar 13. Konsultasi (2)
Setelah  itu  klik  tombol  diagnosa  yang  digunakan untuk  mengetahui penyakit apa yang diderita pasien berdasarkan gejala yang telah dijawab. Adapun form diagnosa  pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward Chaining, seperti Gambar14.

## Gambar 14. Diagnosa
10. Output Hasil Konsultasi
Merupakan output yang memberikan informasi hasil konsultasi  pasien  pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward  Chaining.  Adapun  output  hasil  konsultasi seperti Gambar 15.

## Gambar 15. Output Hasil Konsultasi

## B. Hasil Pengujian
Pengujian  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  kanker leher  rahim  dengan  Metode  Forward  Chaining dilakukan  menggunakan  Metode  Black  Box  dengan mengidentifikasi fungsionalitas dari aplikasi melalui data  yang  benar  dan  data  yang  salah.  Adapun  hasil pengujian black box yang telah dilakukan.
Tabel 5. Hasil Pengujian Blackbox No Skenario Pengujian Hasil Pengujian Keterangan 1. Mengosongkan semua  isian  data pada  form  login, Sistem menolak akses login  tersebut dan Sesuai Harapan
lalu  klik  tombol login menampilkan pesan kesalahan 2 Mengosongkan isian data password pada  form  login, lalu  klik  tombol login Sistem menolak akses login  tersebut dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 3 Mengosongkan isian data username pada form  login,  lalu klik tombol login Sistem menolak akses login  tersebut dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 4. Memasukkan  isian data  pada  form login  yang  benar, lalu  klik  tombol login. Sistem menerima akses login tersebut dan menampilkan pesan berhasil Sesuai Harapan 5 Menginputkan data gejala  yang  sudah ada dalam database Sistem menolak akses untuk menyimpan data gejala tersebut dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 6. Menginputkan data penyakit yang sudah  ada  dalam database Sistem menolak akses untuk menyimpan data  penyakit tersebut dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 7 Menginputkan data rule  yang  sudah ada dalam database Sistem menolak akses untuk menyimpan data rule tersebut dan menampilkan pesan kesalahan Sesuai Harapan 8 Melakukan konsultasi  dengan memilih gejala Sistem berhasil mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala yang dipilih
Sesuai Harapan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, fungsional  dari  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa kanker leher rahim dengan Metode Forward Chaining sudah  berjalan  dengan  baik  sesuai  yang  diharapkan serta  dapat  memberikan  informasi  hasil  konsultasi menentukan penyakit kanker leher rahim.

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan  pengujian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa sistem pakar untuk  mendiagnosa kanker leher Rahim ini dapat membantu diagnosa dini kanker leher rahim dengan  memasukkan  gejala-gejala  yang  dialami pasien melalui  pendekatan  Metode Forward Chaining .  Berdasarkan  pengujian  pasien  yang  telah dilakukan  dengan  memilih  kode  gejala  G1,  G2,  G3 dan  G4  diperoleh  hasil  diagnosa  menggunakan forward  chaining  yaitu  penyakit  servisitis  dengan persentase  100%,  kanker  serviks  dengan  persentase 37,5%  dan  erosi  portio  dengan  persentase  25%. Berdasarkan  hasil  pengujian  blackbox  yang  telah dilakukan,  fungsional  dari  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  kanker  leher  rahim  dengan  Metode Forward Chaining ini sudah bisa dijalankan dan dapat memberikan informasi hasil konsultasi serta penentuan agnosa dini penyakit kanker leher rahim.

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  penulis  lakukan,  maka penulis menyarankan :
1. Pihak Rumah Sakit Umum Daerah Dr. M. Yunus
Bengkulu untuk menggunakan sistem pakar dalam mendiagnosa  kanker  leher  rahim  berdasarkan gejala yang dirasakan pasien
2. Diperlukan pengembangan sistem untuk penelitian  selanjutnya  dengan  membuat  aplikasi berbasis web.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows Dengan  Visual  Basic  .Net  :  Praktikum Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.
[2]    Damanik,  S.  &  Suwardi,  S.,  2021.  Hubungan Pengetahuan  Wus  Tentang  Kanker  Serviks
Dengan Pemeriksaan
Papsmear. Jurnal
Kebidanan  Sorong, Volume  Vol.1  No.1
ISSN:2807-7059.
[3]  Darnila,  E.,  Mauliza  &  Ula,  M.,  2019. Aplikasi Teknologi  Sistem  Pakar  Berbasis  Fuzzy Clustering. Medan: Yayasan Kita Menulis.
[4] Hayadi, B. H., 2018. Sistem Pakar Penyelesaian Kasus Menentukan Minat Baca, Kecenderungan,  dan  Karakter  Siswa  dengan
Metode  Forward  Chaining. Pertama  penyunt. Yogyakarta: Deepublish.
[5]  Indrajani.,  2018. Database  Design  Theory, Practice,  and  Case  Study. Jakarta:  PT.  Elex
Media Komputindo.
[6]  Jufri,  M.  &  Caniago,  D.  P.,  2022.  Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Otitis Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty  Factor. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Informasi Bisnis, Volume Vol.4 No.2
ISSN:2655-8238.
[7]    Kadarsih  &  Pujianto,  D.,  2022. Step  By  Step Belajar  Database  MySQL  Untuk  Pemula. Tangerang Selatan: Pascal Books.
[8] Ramadhan, P. S. & Pane, U. F. S., 2018. Mengenal Metode  Sistem  Pakar. Ponorogo:  Uwais Inspirasi Indonesia.
[9]  Sholikhah, S., Kurniadi, D. & Riansyah, A., 2021. Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward
Chaining  Untuk  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit Tanaman Padi. Sultan Agung Fundamental
Research Jurnal, Volume Vol.2 No.2
ISSN:2715-9914.
[10]    Suprapto,  U.,  2021. Pemodelan  Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat  Lunak  Untuk  SMK/MAK  Kelas  XI. Jakarta: Grasindo.
[11]  Yendrianof,  D.  et  al.,  2022. Analisis  dan
Perancangan Sistem Informasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.