## SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT KULIT KALIGATA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE
Salma Haya Amalia, Rini Mayasari, Yuyun Umaidah Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia salmahayaamalia9@gmail.com

## ABSTRAK
Kaligata atau dalam bahasa medis urtikaria merupakan salah satu penyakit kulit dimana keadaan kulit yang dicirikan  dengan  adanya  titik-titik  merah  gatal  yang  muncul  atau  benjolan  di  permukaan  kulit.  Penyakit  ini seringkali disebabkan oleh reaksi alergi terhadap berbagai faktor pemicu. Kaligata adalah salah satu penyakit kulit yang umum dan sering terjadi kemudian dapat menimbulkan masalah kesehatan yang cukup serius. Banyak orang menganggap  bahwa  kaligata  adalah  penyakit  yang  sepele  dan  tidak  menyadari  bahwa  kaligata  juga  dapat mengalami  gejala  anafilaksis  yaitu  suatu  reaksi  alergi  yang  sangat  serius  dan  bahkan  dapat  menyebabkan kematian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem pakar diagnosa penyakit kulit kaligata dengan menggunakan  metode  forward  chaining  berbasis  website  yang  dapat  memberikan  solusi  pertolongan  terhadap penyakit kaligata. Pendekatan  yang akan diterapkan pada penelitian  ini  menggunakan  metode ESDLC (Expert System Development Life Cycle),  metode ini diputuskan sebagai kerangka kerja untuk pengembangan sistem. Metode  inferensi  menggunakan  Forward  Chaining  adalah  teknik  pencarian  yang  dimulai  dari  informasi  yang tersedia  dan  menerapkan  aturan  untuk  mencapai  kesimpulan  atau  tujuan.  Aplikasi  ini  mendiagnosis  dua  jenis penyakit  kaligata  berdasarkan  13  gejala.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  berfungsi  dengan  baik, mampu mendeteksi penyakit kaligata serta memberikan solusi penanganan. Aplikasi ini mempermudah konsultasi dan meningkatkan pengetahuan tentang gejala kaligata.
Kata kunci :  Sistem Pakar, Forward Chaining, ESDLC, Kaligata

## 1. PENDAHULUAN
Kaligata, atau biasa disebut urtikaria merupakan kondisi  pada  kulit  yang  dicirikan  oleh  munculnya bengkak dan ruam merah yang gatal di kulit. Ruam ini dapat  berbentuk  bitnik-bintik  kecil  atau  benjolan- benjolan  yang  timbul  secara  tiba-tiba  dan  dapat bergerak  ke  berbagai  bagian  tubuh.  Ini  adalah  jenis urtikaria  yang  paling  umum  dan  seringkali  bersifat akut, berlangsung selama kurang dari enam minggu.
Prevalensi  kaligata  dapat  bervariasi  antara populasi  dan  wilayah  geografis.  Data  berdasarkan World  Health  Organization ,  prevalensi  urtikaria  atau kaligata  di  dunia  berkisar  antara  0.3%  hingga  11.3% bergantung pada ukuran populasi yang menjadi subjek penelitian.  Prevalensi  urtikaria  pada  populasi  umum adalah  sekitar  0.6%-0.11%.  Berdasarkan  data  dari World  Allergy  Organization bahwa  sekitar  20%  dari populasi  akan  mengalami  urtikaria  akut  di  beberapa titik selama hidupnya[1]. Dan sebesar 25% diantaranya  mengalami  kaligata  kronis[2].  Menurut penelitian Wahid (2020) data pada sebuah studi yang dilakukan  di  Jerman menunjukkan  prevalensi penderita kaligata sebanyak 8.8%. Kaligata ini sendiri diprediksi akan terus meningkat sebanyak 5% hingga tahun  2025[3].  Namun  prevalensi  urtikaria  di Indonesia khususnya di daerah  Kabupaten  Karawang masih  belum  bisa  diketahui  secara  pasti.  Urtikaria sendiri dapat menyerang baik pada anak ataupun orang dewasa.  Kaligata  dapat  terjadi  pada  berbagai  rentang usia,  namun  cenderung  lebih  sering  terjadi  pada Wanita,  khususnya  mereka  yang  berusia  20-40 tahun[4].
Penyakit kulit yang disebut kaligata adalah salah satu  penyakit  kulit  yang  umum  dan  sering  terjadi kemudian  dapat  menimbulkan  masalah  kesehatan yang cukup serius. Banyak orang menganggap bahwa kaligata  adalah  penyakit  yang  sepele  dan  tidak menyadari  bahwa  kaligata  juga  dapat  mengalami gejala anafilaksis, suatu alergi yang sangat serius dan terjadi tiba-tiba bahkan dapat menyebabkan kematian[5].  Kurangnya  informasi  dan  konsultasi menyebabkan  pasien  cenderung  menganggap  bahwa kaligata  adalah  suatu  penyakit  yang  biasa[6].  Oleh karena itu dari darurat dan tingginya kasus penyakit ini membuat  deteksi  dini  dan  pengobatan  yang  tepat menjadi  sangat  penting.  Dalam  kondisi  seperti  ini, pemanfaatan teknologi dapat membantu tenaga medis dalam  mendiagnosis  penyakit  kulit  kaligata  dengan lebih cepat dan akurat.
Saat  ini kebutuhan  manusia terhadap aplikasi di bidang  kesehatan,  terutama  yang  dapat  melakukan diagnosis  penyakit  semakin  meningkat[7].  Melalui kemajuan  teknologi  ini  terdapat  sejumlah  manfaat yang dapat diperoleh dalam berbagai bidang, termasuk dalam  bidang  sistem  pakar.  Sistem  ini  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  seperti  seorang pakar, mengandung cara berpikir dan basis pengetahuan yang dimiliki oleh para ahli.
Sistem  pakar  ( Expert  System )  adalah  salah  satu jenis sistem kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) yang  dirancang  untuk  meniru  kemampuan  dan pengetahuan seorang pakar manusia di bidang tertentu. Tujuan  utama  dari  sistem  pakar  adalah  membantu pengguna  dalam  membuat  keputusan  kompleks  atau
memecahkan  masalah  yang  memerlukan  tingkat keahlian khusus.
Sistem  pakar  merupakan  teknologi  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  mendiagnosis  penyakit kulit  kaligata  dengan  lebih  cepat  dan  akurat.  Dalam sistem  pakar,  pengetahuan  dan  pengalaman  dari  para ahli  medis  dapat  diintegrasikan  ke  dalam  sebuah sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  dan diagnosis kepada pengguna.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  [6]  mengenai  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Kaligata  dengan  Metode  Dempster-Shafer. Dalam penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi sistem pakar  yang  dapat  memberikan  informasi  kepada pengguna terkait penyakit kaligata berdasarkan gejala yang  sesuai.  Aplikasi  ini  menjadi  sebuah  alat  bantu dalam mendiagnosis penyakit kaligata sehingga gejala penyakit ini dapat terdeteksi lebih awal. Penelitian lain yang dilakukan oleh [8] tentang “Penerapan Algoritma Certainty  Factor  untuk  Sistem  Pakar  Diagnosa Urtikaria pada Wanita Dewasa” bahwa penelitiannya menggunakan  metode certainty  factor hanya  meneliti 9 gejala dan 3 klasifikasi.
Dari  permasalahan  yang  ada  dan  perbandingan penelitian terdahulu perlu adanya penelitian mendalam untuk mengatasi kekurangan yang ada, oleh karena itu dengan menggunakan perkembangan teknologi informasi  akan  diciptakan  “Sistem  Pakar  Deteksi Penyakit  Kulit  Kaligata  Menggunakan  Metode Forward Chaining Berbasis Website ” sebagai bentuk penyelarasan  untuk  menentukan  kepastian  atau parameter  dari  gejala  dalam  mendiagnosa  penyakit kaligata.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit kaligata  dengan  menggunakan  metode forward chaining berbasis website . Dan juga untuk merancang sistem  pakar  yang  dapat  menentukan  solusi pertolongan,  penyembuhan,  atau  pencegahan  yang dilakukan  terhadap  penyakit  kulit  kaligata.  Terakhir, untuk menentukan hasil evaluasi sistem pakar berbasis website dalam  mendiagnosis  penyakit  kulit  kaligata. Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian-penelitian sebelumnya  yaitu aplikasi  yang akan dirancang  yaitu sistem  pakar  deteksi  penyakit  kulit  kaligata  dan metode  pengembangan  perangkat  lunaknya  yaitu menerapkan metode Expert System Development  Life Cycle (ESDLC). Aplikasi ini akan dirancang berbasis web  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan metode  inferesi  yang  digunakan  yaitu forward chaining .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  suatu  aspek  dari Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence/AI )  yang memanfaatkan  basis  pengetahuan  ( Knowledge  Base ) yang  berasal  dari  pengalaman  atau  pengetahuan  para ahli  di  bidang  spesifik  untuk  menyelesaikan permasalahan.  Didukung  oleh  mesin  inferensi  yang
melakukan penalaran atau deduksi terhadap informasi dan  aturan  yang  terdapat  dalam  basis  pengetahuan. Sistem pakar telah ada sejak zaman yang cukup lama, dimulai  dari  pengembangan  pada  tahun  1960[9]. Tujuan  utamanya  adalah  meniru  cara  kerja  seorang ahli dalam berbagai aspek[10].

## 2.2. Forward Chaining
Forward  Chaining  merupakan  teknik  pencarian atau penelusuran ke depan yang dimulai dari informasi yang  tersedia  dan  pengaplikasian  aturan  untuk mencapai suatu kesimpulan atau tujuan. Salah satu dari dua  metode  utama  berpikir  (reasoning)  ketika menggunakan  mesin  inferensi  atau  mesin  pengambil keputusan adalah algoritma  forward chaining. Secara logis, ini dapat diartikan sebagai penerapan dari modus ponens  (seperangkat  aturan  inferensi  dan  argumen yang  valid)  dengan  melakukan  pengulangan[11]. Forward Chaining merupakan metode pencarian fakta yang  kemudian  mencocokan  fakta-fakta  tersebut dengan  IF  dari  rules  IF_THEN.  Apabila  bagian  IF cocok maka rule tersebut dieksekusi[12].

## 2.3. Kaligata
Kaligata atau dikenal juga sebagai urtikaria atau ruam  gatal  Merupakan  keadaan  kulit  yang  dicirikan dengan adanya titik-titik merah gatal yang muncul atau benjolan  di  permukan  kulit.  Penyakit  ini  seringkali disebabkan oleh reaksi alergi terhadap berbagai faktor pemicu. Penyakit kaligata dikenal juga dengan sebutan biduran,  urtikaria,  hives,  dan  nettle  rash.  Terdapat tanda-tanda  lain  dari  penyakit  ini  adalah  adanya bengkak  (edema)  di  tempat  tertentu  di  kulit  yang muncul  secara  tiba-tiba  dan  menghilang  perlahan, memiliki  warna  kemerahan  pucat,  terangkat  di  atas permukaan kulit,  mungkin dikelilingi dengan  bulatan (halo). Pada umumnya kaligata dapat diklasifikasikan menjadi  dua,  yaitu  kaligata  akut  dan  kaligata  kronis bergantung  pada  lamanya  gejala  dan  apakah  ada pemicu yang memicu kondisi tersebut atau tidak[13].

## 2.4. Pemrograman PHP
Rasmus  Lerdorf  mengembangkan  PHP  untuk pertama  kalinya  pada  tahun  1995,  beliau  merupakan seorang  software  engineer  asal  Greeland.  PHP singkatan dari Hypertext Preprocessor , adalah bahasa pemrograman  yang  berfungsi  untuk  menciptakan aplikasi web dan website yang memiliki sifat dinamis. PHP  mampu  berinteraksi  dengan  database,  file,  dan direktori,  sehingga  memungkinkan  PHP  untuk menampilkan  konten  yang  bersifat  dinamis  pada sebuah website[14].

## 2.5. MySQL
MySQL adalah  sebuah  perangkat  lunak  server basis data yang bersifat open source. MySQL memiliki popularitas yang signifikan karena diminati oleh para pengembang  bahasa  pemrograman  web  seperti  PHP dan  RoR  ( Ruby  on  Rails ).  Kemampuan  antarmuka pemrograman aplikasi (API) pada MySQL
memungkinkan aplikasi komputer  yang  beragam  dan dikembangkan  dalam  berbagai  bahasa  pemrograman untuk  terhubung  ke  basis  data MySQL . MySQL pertama  kali  dirancang  oleh  Michael  Widenius  yang merupakan seorang programmer database [15].

## 2.6. Website
Website merupakan  sekumpulan  halaman  yang tergabung  dalam  satu  domain  atau  sub-domain,  yang berada  di  dalam  jaringan  internet  secara  global[16]. Setiap halaman dalam sebuah website biasanya berisi informasi  yang disajikan dalam  bentuk teks, gambar, video, atau elemen interaktif lainnya.

## 2.7. Diagram UML
Unified Modelling Language (UML) ialah suatu bahasa  pemodelan  yang  berbentuk  grafis  yang digunakan  untuk  menggambarkan  dan  menetapkan spesifikasi sistem perangkat lunak. UML memberikan suatu  standar  dalam  membuat  model  suatu  sistem. UML juga menetapkan syntax/semantic mirip dengan yang  dimiliki  oleh  bahasa  lainnya.  Jim  Rumbaugh, Ivar  Jacobson,  dan  Grady  Booch  mengembangkan UML  sebagai  alat  untuk  melakukan  analisis  dan perancangan sistem yang berfokus pada objek. Selain itu  UML  dapat  diterapkan  untuk  pemahaman  dan dokumentasi dari setiap sistem informasi. Pemanfaatan UML di sektor industri terus berkembang. Hal tersebut adalah standar terbuka yang membuatnya menjadi bahasa pemodelan yang banyak digunakan di industri perangkat lunak dan pengembangan sistem[17].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metodologi Penelitian
Pendekatan  penelitian  yang  akan  diterapkan untuk  penelitian  sistem  pakar  penyakit  kaligata menggunakan  metode  ESDLC  ( Expert  System Development  Life  Cycle ),  metode  ini  diputuskan sebagai  kerangka  kerja  untuk  pengembangan  sistem, dengan menggunakan fase-fase yang mampu menggambarkan kebutuhan dalam perancangan sistem pakar  diagnosa  kaligata  ini.  Metode  ESDLC merupakan salah satu metode pengembangan yang ada dalam  sistem  pakar.  Metodologi  ini  mengutamakan komunikasi dan kerjasama dengan pakar secara detail sebagai penjaga  berjalannya proses  hingga perangkat lunak  terbentu  sesuai  dengan  yang  direncanakan. Adapun metode pendukung dalam penarikan kesimpulannya  yaitu  dengan  menggunakan  metode Forward Chaining .

## 3.2. Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  terdiri  dari  beberapa tahapan yang meliputi penilaian, akuisisi pengetahuan, desain,  pengujian,  dokumentasi,  dan  pemeliharaan. Langkah  ini  sangat  dibutuhkan  dalam  melakukan sebuah penelitian secara detail dan agar masalah yang ada  dapat  terselesaikan.  Tahapan  dari  proses perancangan  sistem  menggunakan  metode  rekayasa
perangkat lunak dengan model ESDLC ( Expert System Development Life Cycle ), terdapat dalam gambar 1.

## Gambar 1. Metode ESDLC
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penilaian
Penilaian  merupakan  tahapan  pertama  dalam metode Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC).  Tahap ini sangat penting dan berpengaruh untuk  tahapan-tahapan  selanjutnya.  Tahap  penilaian yang dilakukan diantaranya adalah:

## 4.1.1. Analisis Masalah
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  dilakukan dengan  dokter  dan  analisis  permasalahan  pada penelitian ini  didapatkan beberapa masalah yaitu:
a. Keterbatasan pengetahuan masyarakat mengenai gejala awal dari penyakit kulit kaligata.
b. Kurangnya pengetahuan dalam mengatasi penyakit kaligata.
c. Terbatasnya  jam  kerja  praktek  dokter  dalam proses penanganan pasien dalam satu tempat.
d. Solusi dalam menangani penyakit kulit kaligata

## 4.1.2. Analisis Kebutuhan
Dari  analisis  permasalahan  tersebut,  hal-hal yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut adalah sebagai berikut:
a. Kebutuhan informasi dan pemahaman mengenai gejala awal dari penyakit kulit kaligata.
b. Kebutuhan akan alat yang mudah digunakan oleh seluruh masyarakat dalam penggunaannya.
c. Kebutuhan  akan  alat  atau  sistem  yang  dapat digunakan untuk membantu seorang pakar dalam mengambil  keputusan  mendiagnosa  penyakit pasien tersebut.
d. Kebutuhan  akan  alat  yang  bisa  memberikan solusi  atau  penanganan  untuk  penyakit  kulit kaligata.
4.1.3. Solusi Berdasarkan analisis kebutuhan maka didapatkan  solusi  penyelesaiannya,  yaitu  dengan membuat  aplikasi  berbasis  pengetahuan  yang  dapat memberikan menu konsultasi sehingga dapat memudahkan  untuk  mendiagnosa  penyakit  kaligata berdasarkan  gejala-gejala  yang  diderita  sehingga kemudian diketahui solusi berupa jenis penyakit yang diderita dan penanganannya.

## 4.2. Akuisisi Pengetahuan
Tahap  akuisisi  pengetahuan  merupakan  tahap kedua dalam rancang bangun system pakar, pada tahap ini ada dua teknik  yaitu Teknik pengumpulan data dan representasi  pengetahuan  untuk  mengakuisisi  suatu pengetahuan ke dalam sistem pakar.

## 4.2.1. Teknik Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  ini  yaitu dilakukan  dengan  cara  studi  pustaka  dan  wawancara langsung  dengan  dr.  Heni  Yulia  yang  merupakan dokter  di  Klinik  Puri  Rahayu  Karawang,  pada  28 November 2023 pukul 19.00 WIB. Melalui dari hasil wawancara  diperoleh  data  dari  hasil  literatur.  Data yang  diperoleh  dari  hasil  studi  literatur  yaitu  gejala, penyebab,  dan  penanganan  penyakit  kaligata.  Data- data tersebut selanjutnya dibuat dalam tabel 1 sampai dengan tabel 3:
1. Gejala Penyakit Kaligata
Tabel 1.  Gejala Penyakit Kaligata No Kode Gejala Nama Gejala 1. G01 Dijumpai edema (bengkak) dengan macam-macam ukuran pada beberapa daerah kulit 2. G02 Kulit menjadi merah-merah 3. G03 Ada rasa sangat gatal 4. G04 Gatal terasa sangat panas seperti terbakar 5. G05 Ditemukan lesi/peninggian kulit (bentol) 6. G06 Bentol memiliki variasi bentuk di area badan 7. G07 Apabila bentol ditekan akan berwarna putih 8. G08 Terjadinya bentol selama <6 minggu 9. G09 Penyebabnya adalah interaksi fisik dengan udara dalam suhu yang ekstrem, tekanan atau gesekan, paparan serangga atau hewan, air, kenaikan suhu tubuh karena aktivitas olahraga atau makanan pedas, atau faktor lainnya 10. G10 Badan terasa demam 11. G11 Biasanya hilang dalam waktu 1-24 jam 12. G12 Terjadinya bentol selama >6 minggu 13. G13 Pusing
2. Jenis Penyakit Kaligata Tabel 2.  Jenis Penyakit Kaligata No Kode Nama Penyakit 1. P01 Kaligata Akut 2. P02 Kaligata Kronis
3. Membuat Aturan ( rules )
Aturan dibuat dari data yang sudah diperoleh dari sumber yang sudah dijelaskan di atas. Dengan aturan atau rule dapat  mengetahui  hasil  akhir  yang  didapat menggunakan  metode forward  chaining ,  tabel  3 berikut  adalah  rule  menggunakan  metode forward chaining :
Tabel 3.  Aturan ( rules ) No Penyakit Gejala 1. P01 (Kaligata Akut) G01 : Dijumpai edema (bengkak) dengan macam-macam ukuran pada beberapa daerah kulit G02 : Kulit menjadi merah-merah
G03 : Ada rasa sangat gatal G05 : Ditemukan lesi/peninggian kulit (bentol) G06 : Bentol memiliki variasi bentuk di area badan G08 : Terjadinya bentol selama <6 minggu G09 : Penyebabnya adalah interaksi fisik dengan udara dalam suhu yang ekstrem, tekanan atau gesekan,
paparan serangga atau hewan, air, kenaikan suhu tubuh karena aktivitas olahraga atau makanan pedas, atau faktor lainnya G11 : Biasanya hilang dalam waktu 1-24 jam 2. P02 (Kaligata Kronis) G01 : Dijumpai edema (bengkak) dengan macam-macam ukuran pada beberapa daerah kulit G04 : Gatal terasa sangat panas seperti terbakar G07 : Apabila bentol ditekan akan berwarna putih G09 : Penyebabnya adalah interaksi fisik dengan udara dalam suhu yang ekstrem, tekanan atau gesekan, paparan serangga atau hewan, air,
kenaikan suhu tubuh karena aktivitas olahraga atau makanan pedas, atau faktor lainnya G10 : Badan terasa demam G12 : Terjadinya bentol selama >6 minggu G13 : Pusing

## 4.2.2. Representasi Pengetahuan
Representasi  pengetahuan  dibuat  dengan bentuk  diagram  pohon.  Dengan  diagram  pohon keputusan  akan  dicari  solusi  hasil  akhir  dari  setiap pemeriksaan  sehingga  dapat  mempermudah  dalam menyusun basis pengetahuan dan aturan, serta dalam menentukan  faktor  kepastian  maupun  ketidakpastian
dalam  setiap  kasus  dari  pelaksanaan  deteksi  gejala pada penyakit kaligata.
Gambar 2. Pohon Keputusan Penyakit Kaligata

## 4.2.3. Penerapan Metode Forward Chaining
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  Teknik inferensi  menggunakan  metode forward  chaining karena  memulai  proses  pencarian  informasi  dari serangkaian  fakta  hingga  mencapai  kesimpulan.  Ini berarti  mengumpulkan  data  dan  gejala  pemeriksaan terlebih  dahulu,  mencatat  atau  menyimpannya,  lalu menganalisisnya untuk menemukan solusi. Berikut ini penalaran  dalam  forward  chaining  deteksi  penyakit kulit  kaligata  yang  berdasarkan  keseluruhan  gejala relasi jenis penyakitnya:
Gambar 3. Forward Chaining
4.3. Desain 4.3.1. Use Case Diagram Use Case Diagram digunakan untuk pemaparan  interaksi  langsung  antara  pasien  dengan sistem.  Jadi  kita  dapat  menggambarkan  bagaimana sistem melakukan proses atau tugas tertentu, cara user dan  pakar  akan  berinteraksi  dengan  sistem,  dan berbagai  aksi  yang  dapat  dilakukan  terhadap  sistem. Gambar  4  berikut  ini  merupakan use  case  diagram sistem yang dibuat:
Gambar 4. Use Case Diagram

## 4.3.2. Class Diagram
Class  diagram  memberikan  gambaran  tentang kelas-kelas  yang  ada  dalam  sistem,  hubungan  antar kelas,  atribut-atribut,  dan  dan  fungsi-fungsi  yang dimiliki oleh masing-masing kelas.  Class diagram ini dibuat untuk merinci desain perangkat lunak sehingga dokumentasinya lebih terstruktur. Gambar 5 merupakan class diagram dari sistem yang akan dibuat.
Gambar 5. Class Diagram Sistem Pakar Kaligata
4.4. Pengujian
4.4.1. Black Box Testing
Black  box  testing merupakan  pengujian  yang dilakukan  untuk  mengamati  hasil  dari  eksekusi melalui data uji dengan menguji fungsionalitas sistem
tanpa  memiliki  pengetahuan  rinci  tentang  struktur internal atau implementasi perangkat lunak. Pengujian black box hanya mengevaluasi dari tampilan interface . Berikut akan disajikan pengujian black box dari sistem pada tabel 4 sampai dengan tabel 8.
Tabel 4.  Black Box Login Admin No Data Masukan Hasil yang Diharapkan Hasil Uji Simpulan 1. Masuk halaman login Menampilkan form login Sesuai harapan Diterima 2. Mengisi username dan password dengan benar Masuk ke halaman admin Sesuai harapan Diterima 3. Mengisi username dan password dengan salah
Tidak masuk ke halaman admin Sesuai harapan Diterima Tabel 5.  Black Box Menu Data Gejala No Data Masukan Hasil yang Diharapkan Hasil Uji Simpulan 1. Memilih menu data gejala Menampilkan halaman data gejala Sesuai harapan Diterima 2. Memilih tombol tambah gejala Menampilkan form tambah data gejala Sesuai harapan Diterima 3. Mengisi form tambah gejala Menyimpan data ke database Sesuai harapan Diterima 4. Memilih tombol update gejala Menampilkan form update data gejala Sesuai harapan Diterima 5. Mengisi form update gejala Menyimpan data ke database Sesuai harapan Diterima 6. Memilih tombol hapus gejala Menghapus data gejala Sesuai harapan Diterima Tabel 6.  Black Box Menu Data Penyakit No Data Masukan Hasil yang Diharapkan Hasil Uji Simpulan 1. Memilih menu data penyakit Menampilkan halaman data penyakit Sesuai harapan Diterima 2. Memilih tombol tambah penyakit Menampilkan form tambah data penyakit Sesuai harapan Diterima 3. Mengisi form tambah penyakit Menyimpan data ke database Sesuai harapan Diterima 4. Memilih tombol update penyakit Menampilkan form update data penyakit Sesuai harapan Diterima 5. Mengisi form update penyakit Menyimpan data ke database Sesuai harapan Diterima 6. Memilih tombol hapus penyakit Menghapus data penyakit Sesuai harapan Diterima Tabel 7.  Black Box Menu Data Relasi No Data Masukan Hasil yang Diharapkan Hasil Uji Simpulan 1. Memilih menu data relasi Menampilkan halaman data relasi Sesuai harapan Diterima 2. Memilih tombol tambah relasi Menampilkan form tambah data relasi Sesuai harapan Diterima 3. Mengisi form tambah relasi dengan memilih nama penyakit dan gejala yang sesuai Menyimpan data ke database Sesuai harapan Diterima 4. Memilih tombol detail relasi Menampilkan form detail relasi Sesuai harapan Diterima 5. Memilih tombol update relasi Menampilkan form update data relasi Sesuai harapan Diterima 6. Mengisi form update relasi dengan memilih nama penyakit dan gejala yang sesuai Menyimpan data ke database Sesuai harapan Diterima 6. Memilih tombol hapus relasi Menghapus data relasi Sesuai harapan Diterima Tabel 8.  Black Box Menu Konsultasi No Data Masukan Hasil yang Diharapkan Hasil Uji Simpulan 1. Memilih menu konsultasi Menampilkan form konsultasi Sesuai harapan Diterima 2. Mengisi form konsultasi dengan input data pasien dan memilih gejala yang dirasakan Menampilkan hasil konsultasi Sesuai harapan Diterima

## 4.4.2. White Box Testing
White box testing digunakan untuk memeriksa struktur  internal  perangkat  lunak,  terutama  dalam mengamati  logika  program  yang  tersedia.  Dalam penelitian ini, perhitungan menggunakan kompleksitas siklomatik,  yang  menjelaskan  metrik  kompleksitas siklomatik sebagai berikut:
Node (N)
= Jumlah lingkaran Edge  (E) = Jumlah tanda panah Predicate (P) = Jumlah kondisi Kompleksitas Siklomatik (VG)= Sistem pengukuran Dengan rumus : V(G) = E – N + 2
V(G) = P + 1
1. Flowgraph
Gambar 6. Diagram Alir Login
2. Kompleksitas Siklomatik
V(G)  = E – N + 2
= 7 – 6 + 2 = 3 V(G)  = P + 1 = 2 + 1 = 3 Jadi,  didapatkan  nilai cyclomatic  complexity (V(G))  untuk  kode  login.php  tersebut  adalah  3.  Ini menunjukkan  bahwa  terdapat  3  jalur  yang  berbeda dalam  aliran  kontrol  program.  Semakin  tinggi  nilai cyclomatic complexity , maka akan semakin kompleks aliran kontrolnya.

## 4.5. Dokumentasi
4.5.1. Halaman Login
Pada halaman  login  ini,  admin dan user  harus mengisi username dan password yang  sesuai  untuk bisa masuk ke halaman utama.
Gambar 7. Halaman Login

## 4.5.2. Halaman Admin
Menampilkan  halaman  utama  untuk  admin. Ketika pertama kali berhasil masuk ke dalam aplikasi, akan  disuguhkan  ucapan  selamat  datang.  Selain  itu terdapat  menu-menu  lainnya  seperti  data  users,  data gejala,  data  penyakit,  data  konsultasi,  dan  data  relasi mengenai penyakit kaligata.
Gambar 8. Halaman Admin

## 4.5.3. Halaman Data Users
Pada  halaman  data  users  menampilkan  data pengguna  yang  dapat  mengakses  aplikasi.  Admin dapat menambahkan user, mengedit data user, maupun menghapus data user.

## Gambar 9. Halaman Data Users

## 4.5.4. Halaman Data Gejala
Pada  halaman  data  gejala  menampilkan  data gejala-gejala  yang  sesuai  untuk  penyakit  kaligata sesuai  dengan  pengetahuan  pakar.  Admin  dapat menambahkan data gejala, mengedit, bahkan menghapus data gejala.

## Gambar 10. Halaman Data Gejala

## 4.5.5. Halaman Data Penyakit
Menampilkan  halaman  data  penyakit.  Admin dapat  melakukan  tambah,  edit,  maupun  hapus  data penyakit.
Gambar 11. Halaman Data Penyakit

## 4.5.6. Halaman Data Konsultasi
Pada  halaman  data  konsultasi  menampilkan data pasien yang sudah melakukan konsultasi melalui aplikasi  yang  telah  dibuat.  Kemudian  admin  dapat melihat detail hasil konsultasi dari pasien tersebut.

## Gambar 12. Halaman Data Konsultasi

## 4.5.7. Halaman Data Relasi
Pada halaman data relasi ini untuk menyimpan data  penyakit  dan  data  gejala  yang  sesuai.  Admin dapat menambahkan data relasi,  melihat detail relasi, mengedit, maupun menghapus data relasi.
Gambar 13. Halaman Data Relasi

## 4.5.8. Halaman Menu Konsultasi User
Pada  halaman  ini  merupakan  tempat  untuk user/pasien  melakukan  konsultasi  penyakit.  Dimulai ketika  user  mengisi  data  diri,  kemudian  memilih gejala-gejala yang dirasakan dengan cara mengklik/ceklis  kolom  kosong  di  sebelah  kiri  gejala. Setelah itu, user akan memilih tombol proses.
Gambar 14. Halaman Menu Konsultasi

## 4.5.9. Halaman Hasil Konsultasi
Gambar 15. Halaman Hasil Konsultasi
Setelah  user  melakukan  konsultasi,  maka sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  dari  gejala-
gejala yang pasien inputkan. Terdapat data diri pasien, nama penyakit dengan presentasenya dan juga beserta solusi penanganannya.

## 4.5.10. Halaman Menu Info Penyakit
Pada  halaman  ini  menampilkan  informasi seputar  penyakit  kaligata,  dimulai  dari  penjelasan kaligata, jenis penyakit kaligata, sampai dengan solusi dan cara pencegahan penyakit kaligata.
Gambar 16. Halaman Menu Info Penyakit

## 4.5.11. Halaman Menu Tentang
Pada halaman tentang ini akan menampilkan informasi  terkait  aplikasi  sistem  pakar  yang  telah dibuat.
Gambar 17. Halaman Menu Tentang

## 4.6. Pemeliharaan
Tahap  pemeliharaan  adalah  tahap  terakhir  yang dilaksanakan  pada  penelitian  ini  dan  merupakan langkah  yang  penting  dalam  membuat  suatu  sistem aplikasi.  Pada  penelitian  ini,  tahap  pemeliharaan dilakukan  selama  kurang  lebih  1  bulan  agar  aplikasi dapat  dikembangkan  sesuai  dengan  perubahan  yang terjadi  sehingga  pengetahuan  sistem  dapat  lebih  baik lagi  dari  waktu  ke  waktu,  tetapi  tidak  membuat aplikasi baru.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode forward  chaining  melalui  pertanyaan  fakta  mengenai gejala kaligata, kemudian mencari aturan yang sesuai dengan  asumsi  yang  ada  untuk  menarik  kesimpulan berdasarkan  pernyataan  yang  telah  dipilih.  Aplikasi dibuat  menggunakan  PHP  dan  MySQL,  mampu mendiagnosis dua jenis penyakit kaligata berdasarkan 13  gejala.  Sistem  ini  menggunakan  pendekatan forward  chaining  untuk  proses  inferensi  berbasis pengetahuan dengan rule base reasoning, menggunakan  pohon  keputusan  dan  kaidah  produksi untuk representasi pengetahuan. Aplikasi diuji dengan
metode  black  box  testing,  white  box  testing,  dan pengujian  pakar  yang  menunjukkan  bahwa  sistem mampu untuk mendeteksi penyakit kaligata berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  pasien  kemudian memberikan solusi penanganan, pertolongan, penyembuhan,  serta  pencegahan  penyakit  kulit kaligata.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  program  telah berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan  hasil  yang diharapkan.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan menggunakan  metode  berbeda  sesuai  rancangan sistem untuk mendapatkan hasil variatif.
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  fitur baru yang membantu penderita kaligata. Pengembangan lebih lanjut juga diperlukan menggunakan  bahasa  pemrograman  lain,  seperti Android,  untuk  implementasi  yang  lebih  luas. Penelitian  mendalam  tentang  penyakit  kaligata  juga diperlukan  untuk  pengembangan  sistem  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Sánchez-Borges et  al. ,  “Diagnosis  and treatment  of  urticaria  and  angioedema:  A worldwide  perspective,” World  Allergy  Organ. J. ,  vol.  5,  no.  11,  pp.  125–147,  2012,  doi: 10.1097/WOX.0b013e3182758d6c.
[2]  H.  Brahmanti,  A.  Rofiq,  and  M.  Cholis, “Hubungan Antara
Kadar Hormon Dehydroepiandrosterone  Sulfate  (Dheas)  Serum Dengan Aktivitas Penyakit Urtikaria Kronis Pada Perempuan Serum Level of Dehydroepiandrosterone Sulfate (Dheas) and the Relationship With Chronic Urticarial in
Women,” Maj. Kesehat. , vol. 4, no. 4, pp. 154–
165, 2017, [Online]. Available: https://majalahfk.ub.ac.id/index.php/mkfkub/arti cle/view/148/122
[3]  S.  SEFLINDA,  “ASUHAN  KEPERAWATAN GANGGUAN  PEMENUHAN  INTEGRITAS KULIT  PADA  REMAJA  NN.  M  KELUARGA TN. S DENGAN MASALAH URTIKARIA DI DESA  KARANG  ANYAR  KECAMATAN JATI  AGUNG  KABUPATEN  LAMPUNG
SELATAN  PROVINSI  LAMPUNG  TAHUN 2021.” Poltekkes Tanjungkarang, 2021.
[4]  S. Meutia et al. , “Urtikaria Urticaria,” vol. 12, no. April, pp. 219–223, 2022.
[5]  S. Notoatmodjo, “IPKJRC (2015). Ilmu Perilaku Kesehatan.  Jakarta:  Rineka  Cipta,” Biomass Chem Eng , vol. 49, no. 23–6, 2014.
[6]  S.  Ulandari,  R.  Saragih,  and  D.  Saripurna, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kaligata Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Tek. Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1, no. 1, pp. 114–121, 2022.
[7]  Septialdi Dahrian,  “Sistem  Pakar  untuk Diagnosis  Penyakit  Pernapasan  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web.,” 2020.
[8]  F.  Aulady,  A.  Gunawan,  and  M.  Ryansyah, “Penerapan  Algoritma  Certainty  Factor  Untuk Sistem  Pakar  Diagnosis  Urtikaria  Pada  Wanita Dewasa,” Swabumi ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  90–98, 2019, doi: 10.31294/swabumi.v7i1.6173.
[9]  Siswanto, “Kecerdasan Tiruan,” 2010.
[10]  Z. Azmi and V. Yasin, “Pengantar Sistem Pakar dan  Metode,” Jakarta:  Mitra  Wacana  Media , vol. 2011, 2017.
[11]  Ibnu Akil, “Analisa Efektifitas Metode Forward Chaining  Dan  Backward  Chaining  Pada  Sistem Pakar,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, p. 35, 2017.
[12]  B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[13]  A. Kanani, R. Schellenberg, and R. Warrington, “Urticaria  and  angioedema,” Allergy,  Asthma Clin. Immunol. , vol. 7, pp. 1–10, 2011.
[14]  T.  Yuliano,  “Pengenalan  Php,” IlmuKomputer. com , 2007.
[15]  W.  Komputer, Panduan  Belajar  MySQL Database Server . MediaKita, 2010.
[16]  A.  Adelheid, Cara  cepat  membuat  segala  jenis website . Elex Media Komputindo, 2014.
[17]  S.  Mulyani, Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi Manajemen Keuangan Daerah: Notasi Pemodelan Unified Modeling Language (UML) . Abdi Sistematika, 2017.