## IMPLEMENTASI METODE FORWARD CHAINING PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KEPERAWATAN PENYAKIT STROKE INFARK
Dede Kurniadi 1) , Asri Mulyani 2) , Sri Rahayu 3) 1,2,3) Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1, Jayaraga, Garut Email : 1 dede.kurniadi@sttgarut.ac.id Riwayat artikel: Recieved: 07-02-2021 Revised:10-02-2021 Accepted:10-02-2021

## Abstract
Patients who have been medically diagnosed, namely stroke infarction and undergoing treatment in the hospital, may leave interference from the effects of stroke infarction. One of the disturbances that arise in patients with stroke infraction is the barrier to physical mobility. Some treatments can be done for infarct stroke patients with impaired physical mobility, including mobilization exercises and Active Range of Motion. This treatment is very effective in preventing stiffness in the muscles. The purpose of this study was to develop an expert system application to assist stroke infarction patients in identifying disorders that may arise after discharge from the hospital. The conclusion method uses Forward Chaining and for system development with the Expert System Development Life Cycle approach. We tested 10 samples based on the real nurse diagnosis results with the results of the expert system diagnosis made. The comparison of testing the results of the system diagnosis shows an accuracy rate of 90 percent so that the expert system made is suitable for use.
Keywords: Nursing Diagnosis, Forward Chaining, Expert System, Stroke Infarction

## Abstrak
Pasien yang telah di diagnosa secara medis yaitu stroke infark dan menjalankan perawatan di rumah sakit  mungkin  akan  meninggalkan  gangguan  dari  dampak  penyakit  stroke  infark.  Salah  satu gangguan  yang  muncul  pada  penderita  stroke  infrak  yaitu  hambatan  mobilitas  fisik . Adapun peerawatan yang dapat dilakukan untuk pasien stroke infark dengan gangguan hambatan mobilitas fisik  diantaranya  degan  latihan  mobilisasi  dan  melakukan Range of Motion aktif.  Perawatan  ini sangat efektif untuk mencegah terjadinya ke kakuan pada otot-otot. Penelitian ini betujuan untuk mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  untuk  membantu  pasien  stroke  infark  dalam  mengetahui gangguan  yang  mungkin  muncul  setelah  keluar  dari  rumah  sakit.  Metode  penarikan  kesimpulan mengggunakan Forward Chaining dan  untuk  pengembangan  sistem  dengan  pendekatan Expert System Development Life Cycle .  Kami  menguji  10  sample  berdasarkan  hasil  diagnosis  perawat sesungguhnya dengan hasil diagnosa sistem pakar yang dibuat. Hasil dari perbandingan pengujian hasil  diagnosis  sistem  menunjukan  tingkat  akurasi  90  persen  sehingga  sistem  pakar  yang  dibuat layak untuk digunakan.
Kata kunci: Sistem Pakar, Diagnosa Keperawatan, Forward Chaining, Stroke Infark.

## Pendahuluan
World Health Organization (WHO)  menyatakan  bahwa  penyakit  stroke merupakan penyakit  yang  disebabkan karena  gangguan otak  dengan gejala  yang berlangsung  selama  24  jam  atau  lebih  dan  dapat  berkembang  cepat  hingga mengakibatkan adanya kematian. Penyakit ini termasuk pendarahan subarachnoid , pendarahan intraserebral ,  dan infark serebral .  Stroke  dibagi  menjadi  dua  yaitu stroke infark dan  stroke hemoragik .  Berdasarkan  riset  kesehatan  dasar (RISKESDES) pravalensi kasus stroke di Indonesia berdasarkan tenaga kesehatan sebesar 11 permil, di Garut khusunya di RSUD dr. Slamet di ruang Rubi jumlah penderita stroke infark sangat tinggi yaitu 30,97 persen dari periode Januari-Mei 2019, hal ini menujukan angka stroke infark masih tinggi [1].
Penatalaksanaan penderita terbagi dalam 3 fase yaitu fase hiperakut, akut dan pemulihan. Fase hiperakut merupakan fase segera setelah pasien terserang stroke. Pada  fase  yang  pertama  ini,  prinsip  perawatannya  adalah  penolong  harus mempertahankan jalan nafas penderita stroke tetap lancar. Fase yang kedua adalah fase akut, dimana idealnya pasien dirawat di ruang unit stroke. Ruang unit stroke ini  merupakan  ruangan  rawat  khusus  untuk  merawat  penderita  stroke  sejak  fase akut hingga fase pemulihan. Fase yang ketiga yaitu fase pemulihan, dimana kondisi pasien  stabil  dan  fase  akut  telah  dilalui.  Penderita  stroke  sangat  membutuhkan penanganan yang kompherensif, termasuk upaya pemulihan dan rehabilitas dalam kurun waktu yang lama bahkan sepanjang sisa hidup penderita stroke. Pada fase ini, keluarga sangat berperan dalam penyembuhan atau pemuliahn penderita stroke sehingga  sejak  awal  perawatan,  keluarga  diharapkan  terlibat  dalam  penanganan pasien [2].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini  akan  membahas  bagaimana membuat sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit stroke infark berdasarkan diagnosis  keperawatan.  Diagnosis  keperawatan  ini  bertujuan  untuk  menentukan perawatan seperti apa yang dapat dilakukan keluarga pasien untuk merawat pasien stroke  infark  setelah  keluar  dari  rumah  sakit.  Perawatan  ini  nantinya  dapat dilakukan  di  rumah  sendiri.  Tentunya  pakar  pada  penelitian  ini  yaitu  perawat, karena  perawat  melakukan  perawatan  yang  kebanyakan  dapat  diterapkan  oleh masyarakat  awam.  Metode  yang  digunakan  untuk  penalaran  pada  penelitian  ini yaitu  metode  penarikan  kesimpulan forward chaining dengan  pola  penelusuran breadth first search dalam mendiagnosa penyakit stroke infark berdasarkan gejala- gejala yang dialami saat ini . Menurut Angga forward chaining merupakan suatu teknik n penarikan  kesimpulan  berdasarkan  fakta-fakta  [8] . Sistem  pakar  ini diharapkan dapat membantu pemulihan pasien yang telah di diagnosa stroke infark secara medis terhadap gangguan-gangguan yang muncul pada pasien stroke infark agar mengurangi gejala gangguan yang timbul pada pasien stroke infark dengan
perawatan  yang  dapat  dilakukan  di  rumah  sendiri  tanpa  bantuan  dari  seorang perawat.

## Kajian Pustaka
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang n kecerdasan  buatan  yang dikembangkan  dengan  memanfaatkan  adanya  pengetahuan  khusus  yang  dimiliki oleh pakar dalam  menyelesaikan n masalah-masalah tertentu (Riley  &  Giarratano, 2005)  Sistem  pakar  ini  berfungsi n menirukan  pakar  (manusia)  yang  harus n bisa melakukan hal-hal yang dapat dilakukan oleh seorang pakar. Penelitian ini merujuk pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian  pertama  membuat  sistem  pakar diagnosa  penyakit  stroke  menggunakan  metode Dempster Shafer dengan menghasilkan  sistem  pakar  yang  berfungsi  untuk  mendiagnosa  penyakit  stroke berdasarkan inputan dari gejala umum pasien [3]. Penelitian kedua membuat sistem pakar  untuk  deteksi  dini  penyakit  stroke  menggunakan  metode Naive Bayes- Certainty Factor, s istem  pakar  ini  dapat  menghasilkan  diagnosa  berupa  deteksi penyakit  stroke  berdasarkan  faktor  resiko  secara  dini  [4].  Penelitian  ketiga merancang dan membuat sistem pakar diagnosa penyakit pada ikan cupang, metode yang digunakan yaitu Naive Bayes untuk menghitung peluang bahwa ikan tersebut terkena  penyakit  [5].  Penelitian  keempat  mengenai  pengembangan  sistem  pakar diagnosis  penyakit  untuk  tanaman  tomat  yang  berfungsi  untuk  mendiagnosa penyakit pada tanaman tomat berdasarkan gejala yang dapat dilihat pada tanaman tomat dengan metode pengembangan sistem yang digunakan adalan Expert System Developer Life Cycle (ESDLC) [6] . Penelitian kelima membuat sistem pakar untuk menentukan  jenis  gangguan  kejiwaan  menggunakan  metode  penelusuran  data Breadth First Search (BFD) [7].
Untuk  mengembangkan  sistem  pakar,  maka  komponen-komponen m yang harus dimiliki adalah sebagai berikut [9] : (1) antar muka pengguna ( user interface ), merupakan  perantara  komunikasi  antara  sistem  dan n pengguna;  (2)  basis pengetahuan  ( knowledge base ),  yang  merupakan  kumpulan  pengetahuan- pengetahuan pada bidang tertentu dan format tertentu dengan tingkatan pakar; (3) memori  kerja  ( working memori ),  merupakan  komponen  sistem  pakar  yang menyimpan fakta yang didapatkan saat melakukan konsultasi; (4) mesin inferensi ( inference machine ),  merupakan n sofware yang  melakukan  tugas  inferensi penalaraan  tentang  inormasi  yang  ada  dalam  basis  pengetahuan,  dan  untuk menarik n kesimpulan.  Mesin  inferensi  ini  akan  mencari  solusi  dari  suatu permasalahan, mengandung n mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan masalah.
Terdapat dua metode utama n dalam mekanisme inferensi dalam stsitem pakar yaitu forward chaining dan backward chaining .  Metode forward chaining
merupakan  metode  menarik  kesimpulan  dari  fakta-fakta  yang  telah diketahui m untuk  mendapatkan  suatu  fakta  baru  dengan  memakai  aturan-aturan ( rules )  yang  cocok  dengan  fakta  dan n terus  dilanjutkan  sampai  mendapat kesimpulan  atau  sampai  tidak  ada  aturan  ( rule )  yang  cocok  atau  sampai mendapatkan  fakta.  Metode forward chaining n menggunakan  pendekatan data- driven (berorientasi data), dalam pendekatan ini diawali dari informasi atau fakta yang  ada,  kemudian  mencoba  menggambarkan  kesimpulan.  Komputer  akan menganalisis permasalahan dengan mencocokan n menggunakan bagian IF dari rule IF-THEN [10].

## Metode Penelitian
1. Metode Forward Chaining
Metode Forward Chaining merupakan  metode  penarikan  kesimpulan  yang dimulai dari fakta untuk menguji hipotesa n menuju kesimpulan. Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai n dengan IF (jika) untuk menguji hipotesa. Metode Forward chaining melakukan  pencarian  dari  suatu m masalah  kepada  solusinya.  Berikut gambar pola metode forward chaining: [11]
Gambar 1. Pola Metode Forward Chaining
Mekanisme  metode forward chaining dalam  diagnosis  keperawatan  pada penderita penyakit stroke fakta yang telah diketahui [12].
Gambar 2. Mekanisme metode forward chaining  pada Sistem Pakar

## 2. Metode Pengembangan Sistem
Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  sistem  pakar  diagnosis keperawatan  penyakit  stroke  infrak  adalah Expert System Developer Life Cycle (ESDLC). Menurut John Durkin metedologi ESDLC terdiri dari beberapa tahapan yaitu sebagai berikut [5]:
Gambar 3. Tahap Pengembangan Sistem Pakar
Adapun penjelasan berdasarkan Gambar 3 adalah sebagai berikut. Tahap penilaian keadaan ( assesment )  adalah tahap  penentuan n hal-hal yang  penting sebagai  dasar dari  permasalahan  dengan  menganalisa  dan membatasi  masalah  yang  akan diimplementasikan. Tahap akusisi pengetahuan ( knowledge acquisition ) dilakukan untuk mengetahui pengetahuan yang akan digunakan sebagai acuan dalam n upaya pengembangan  sistem  pakar  dengan  pengumplan  data  kemudian  menghimpun pengetahuan  dan  aturan-aturan  ( rules )  yang  menetukan  relasi  dan  posisi pengetahuan  dengan n menyusun  tabel  hasil  akusisi  pengetahuan.  Perancangan ( Design) merupakan  suatu  proses  perancangan  dan  cara  sistem  dapat  berjalan seperti  yang  diharapkan  sesuai n dengan  kebutuhan.  Pada  tahap  desain  sistem pakar m ini berisi tentang penetapan keseluruhan struktur sistem dan pembangunan prototype sistem. Pengujian ( Testing ), merupakan evaluasi n terhadap sistem yang telah dibuat. Pengujian yang digunakan n adala pengujian Black box yaitu pengujian yang focus dalam memperhatikan faktor n fungsionalitas sistem dan spesifikasi dari perangkat  lunak.  Dokumentasi  ( documentation )  merupakan  suatu  teknik dokumentasi yang bermanfaat bagi pengguna ( user ). Dokumentasi dapat berbentuk catatan penting, seperti tampilan antarmuka sistem, source code dan sebagainya.
Sedangkan tahap pemeliharaan ( maintenance ) merupakan aktivitas yang dilakukan untuk memelihara dan merawat sistem yang telah dibangun tersebut.

## Hasil dan Pembahasan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membantu  pasien  stroke  infark  yang  telah keluar dari rumah sakit untuk mengetahui gangguan yang mungkin muncul pada penderita  stroke  infark  berdasarkan  gejala  yang  dialami  saat  ini.  Penelitian  ini menerapkan  metode  penarikan  kesimpulan forward chaining dan  menghasilkan aplikasi  berbasis website dengan  pendekatan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit stroke infark berdasarkan diagnosis keperawatan. Hasil dari penelitian ini berupa rancangan sistem pakar diagnosis keperawatan penyakit stroke infark dan aplikasi  diagnosis  keperawatan  penyakit  stroke  infark  menggunakan  metode forward chaining. Aplikasi  ini  dapat  menghasilkan  satu  diagnosa  atau  lebih diagnosa sesuai dengan apa saja gejala yang dialami saat ini. Berikut merupakan uraian secara rinci mengenai pengembangan sistem pakar.
1. Penentuan Pakar
Pakar  merupakan n seorang  individu  yang  memiliki n pengetahuan  khusus, pengalaman, pemahaman dan metode-metode yang digunkaan dalam memecahkan persoalan  dalam m bidang  tertentu.  Pakar  yang  terlibat  pada  penelitian  ini  adalah perawat  yang memiliki pengalaman  dan  berfungsi  sebagai narasumber diagnosis keperawatan pada penyakit stroke infark yaitu Risma Paujiah Amd. Kep dan Rani Agustin  Amd.Kep.  Diagnosis  keperawatan  ini  bertujuan  untuk  menentukan perawatan  seperti  apa  yang  dapat  dilakukan  kelurga  pasien  stroke  infark  untuk merawat  pasien  stroke  infark  dirumah sendiri  untuk  mencegah  stroke infark  dan menanggunalangi gejala-gejala stroke infark.
2. Akusisi Pengetahuan
Berikut ini adalah penyusunan tabel data penyakit stroke infrak.
Tabel 1. Data Penyakit Stroke Infark No Kode Penyakit Nama Penyakit Intervensi 1 DS001 Penurununan Perfusi Jaringan Menganjurkan untuk istirahat total. Posisi kepala diusahakan lebih tinggi 15-30 cm dari posisi jantung. Hindari batuk serta mengejan yang berlebihan. Usahakan suaana tenang. Anjurkan keluarga untuk berbicara walaupun lewat sentuhan. Berikan obat berdasarkan program atau protokol. Berikan makanan porsi sedikit tapi sering.
110
No Kode Penyakit Nama Penyakit Intervensi 2 DS002 Kerusakan Mobilitas Fisik Ubah posisi terlentang atau miring setiap 2 jam sekali. Posisi telungkup dilakukan satu atau dua kali. Usahakan latihan gerakan aktif dan pasif seperti meremas bola karet, melebarkan jari-jari. Lutut dan pinggul dalam posisi ekstensi serta lakukan ROM aktif 3 DS003 Hambatan Komunikasi Verbal Mengatakan kepada pasien untuk bicara langsung dengan beberapa pertanyaan terbuka (jawaban “Ya” atau “Tidak”), serta kemudian berikan pertanyaan yang lebih kompleks sesuai respon pasien. Mintalah pasien untuk membaca kalimat pendek serta menunjukan dan menyebut nama benda. 4 DS004 Ketidak seimbangan nutrisi Kebutuhan nutrisi perlu diperhatikan. Berdiskusi dengan ahli gizi untuk menentukan jumlah kalori dan nutrisi yang dibutuhkan pasien. 5 DS005 Defisit Perawatan Diri Tentukan kemampuan dan tingkat kekurangan dalam melakukan perawatan diri. Sediakan pakaian pasien pada tempat yang mudah dijangkau. Memfasilitasi mandi pasien. Menjaga kebersihan natural. Melakukan fisiotrapi seminggu sekali. 6 DS006 Resiko Kerusakan Integritas Kulit Anjurkan pasien untuk berpakaian longgar. Anjurkan melakukan ROM. Ubah posisi setiap 2 jam sekali. Gunakan bantal air dibawah daerah yang menonjol. Jaga kulit agar tetap kering dan bersih. Hindari panas pada kulit dengan mengoleskan minyak atau lotion pada daerah yang tertekan.
Sedangkan untuk data gejala penyakit stroke infrak disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Penyakit Stroke Infrak No Kode Gejala Nama Gejala 1 GS001 Mengalami penurunan kesadaran 2 GS002 Merasa Gelisah 3 GS003 Sakit kepala (Pusing) 4 GS004 Nyeri dada 5 GS005 Mengalami kelumpuhan atau kelemahan pada anggota tubuh 6 GS006 Sulit menggerakan anggota gerak 7 GS007 Aktivitas dibantu/ pergerakan lambat 8 GS008 Enggan melakukan pergerakan 9 GS009 Merasa cemas saat bergerak 10 GS010 Tidak dapat berbicara 11 GS011 Tidak adanya respon ketika diajak komunikasi secara verbal.
No Kode Gejala Nama Gejala 12 GS012 Sulit mengungkapkan kata-kata 13 GS013 Penurunan berat badan 14 GS014 Makan 1 2 porsi tidak habis 15 GS015 Nyeri saat menelan 16 GS016 Kurang minat pada makanan 17 GS017 Lesu 18 GS018 Bau badan 19 GS019 Kuku panjang 20 GS020 Wajah tampak kusut 21 GS021 Rambut dan kulit kotor 22 GS022 Penampilan tidak rapih 23 GS023 Mengeluh adanya luka di bagian belakang, tumit, betis, punggung. 24 GS024 Kulit lecet dan kemerahan 25 GS025 Gatal-gatal pada kulit 26 GS026 Tidak banyak bergerak

## 3. Representasi Pengetahuan
Penerapan  metode  penarikan  kesimpulan forward chaining disajikan  dalam bentuk representasi pengetahuan yaitu kaidah produksi. Kaidah produksi ini bagian dari repsentasi pengetahuan yang pada umumnya, memuat sebuah kondisi ( IF ) dan aksi  ( THEN ).  Bagian  ini  menunjukkan  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan, dimulai  dari  pengetahuan  yang  didapatkan  sehingga  sampai  pada  bentuk  kaidah produksi.  Tahap  ini  adalah  menyajikan m pengetahuan  ke  dalam  bentuk tabel n keputusan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Keputusan Diagnosis Kperawatan Penyakit Stroke Infark
DS GS DS001 DS002 DS003 DS004 DS005 DS006 GS001  GS002  GS003  GS004  GS005  GS006  GS007  GS008  GS009  GS010  GS011  GS012  GS013  GS014  GS015 
DS GS DS001 DS002 DS003 DS004 DS005 DS006 GS016  GS017  GS018  GS019  GS020  GS021  GS022  GS023  GS024  GS025  GS026 
Dari  tabel  keputusan  tersebut,  selanjutnya  dibuat  pohon  keputusan  seperti  pada Gambar 5 berikut.
Gambar 4. Pohon Keputusan Diagnosis Keperawatan Penyakit Stroke
Setelah  pohon  keputusan  selanjutnya  adalah  membentuk Rule untuk  kaidah produksi seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Kaidah Produksi No Rule Kaidah Produksi 1 Aturan 1 IF mengalami penurunan kesadaran AND merasa gelisah AND sakit kepala (pusing) AND nyeri dada THEN Penurunan Perfusi Jaringan 2 Aturan 2 IF  mengalami  kelumpuhan  atau  kelemahan  pada  anggota tubuh AND sulit menggerakan anggota badan AND aktivitas dibantu pergerakan lambat
AND enggan melakukan pergerakan AND merasa cemas saat bergerak THEN Kerusakan Mobilitas Fisik 4 Aturan 4 IF penurunan berat badan AND makan 1 2 porsi tidak habis AND nyeri saat menelan AND kurang minat pada makanan AND lesu 5 Aturan 5 IF bau badan AND kuku panjang AND wajah tampak kusut AND rambut dan kulit kotor AND penampilan tidak rapih THEN Defisit perawatan diri 6 Aturan 6 IF mengeluh adanya luka pada kulit bagian belakang, tumit, betis, punggung AND Kulit lecet dan kemerahan AND gatal-gatal pada kulit AND tidak banyak bergerak
THEN Resiko kerusakan integritas kulit.

## 3. Implementasi
Berikut  beberapa  tampilan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  keperawatan pada penyakit stroke infark.
Gambar 5. Sistem Pakar Diagnosis Keperawatan pada Penyaik Stroke Infark
Gambar  6  merupakan  tampilan  awal  pada  aplikasi  ketika  sistem  akan digunakan. Pada tampilan tersebut terdapat informasi tentang penyakit stroke infark
dan  menu  konsultasi  untuk  pengguna  serta menu  login  untuk  admin  (pakar  atau administrartor).
Gambar 7. Halaman Pengelola Data Penyakit
Gambar 7 adalah  halaman  pengelolaan data  penyakit.  Pada halaman menu penyakit  berisis  form  data  penyakit.  Adapun  menu  pengelolaannya  yaitu  menu tambah yang  digunakan  untuk  menambahkan  data  penyakit,  menu edit yang digunakan untuk merubah data ada dengan fakta baru, menu hapus untuk meghapus data penyakit dan menu search untuk mencari data.
Gambar 8. Halaman Pertanyaan untuk User
Gambar  8  adalah  gambar  halaman  pertnyaan  dalam  sesi  konsultasi  pada sistem  pakar  ini. User harus  menjawab  pertanyaan  yang  tersedia  dan  menjawab sesuai dengan gejala yang dialami saat ini dengan Ya atau Tidak.
Gambar 9. Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 9 adalah tampilan hasil diagnosa yang dilakukan oleh sistem pakar ini. Hasil diagnosa ini dapat diunduh dalam bentuk dokumen berformat pdf.
Gambar 60. Hasil Cetak dalam bentuk pdf
Gambar  10  adalah  hasil  cetak  dari  sistem  pakar.  Hasil  ini  berisi  hasil diagnosis  berdasarkan  gejala  yang  dialaminya  dan  intervensi  atau  tindakan  yang dapat diterapkan dirumah supaya mengurangi dampak dari penyakit stroke infark.
4. Pengujian
Aktivitas yang dilakukan pada tahap pengujian ini meliputi pengujian sistem yang  dilakukan  untuk  memenuhi  apakah  aplikasi  dapat  layak  digunakan  oleh
pengguna. Pengujian sistem yang dilakukan adalah pengujian balck box terhadap semua  fitur  yang  terdapat  pada  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  keperawatan penyakit stroke infrak berbasis website. Hasil dari pengujian blackbox didapatkan bahwa seluruh fungsionalitas sistem pakar diagnosis keperawatan penyakit stroke infrak  terpenuhi.  Aktivitas  perbandingan  pengujian  diagnosis  sistem  pakar  yang dilakukan dengan membmbandingkan hasil diagnosis yang dihasilkan oleh sistem dengan  hasil  diagnosis yang  dilakukan  perawat  yang  sesungguhnya.  Selanjutnya dilakukan pengujian 10 sample berdasarkan hasil diagnosis perawat sesungguhnya. Hasil dari perbandingan pengujian hasil diagnosis sistem menunjukan hasil akurasi yaitu 90 persen.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Jansen  dan  kawan-kawan, nilai akurasi pada sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit stroke dengan metode Dempster Shafer menunjukan akurasi sistem yaitu 97 persen [3]. Sedangkan  berdasarkan  pengujian  aplikasi  pada  penelitian  ini  dengan mengimplementasikan  metode forward chaining menunjukan  nilai  akurasi    90 persen dan layak untuk digunakan.

## Simpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pakar  berbasis website dengan mengimplementasikan  metode forward chaining yang  berfokus  pada  diagnosa keperawatan  penyakit  stroke  infrak.  Sistem  pakar  yang  dikembangkan  dapat mengakuisisi pengetahuan dari para pakar dan memberikan satu atau lebih diagnosa masalah  yang  muncul  pada  penyakit  stroke  infrak  dan  menyajikan  fasilitas  bagi pengguna yaitu admin atau pakar dan user (seperti keluarga pasien stroke infrak). Penggunaan metode penarikan kesimpulan forward chaining menunjukan bahwa hasil diagnosis yang diterima oleh pasien telah sesuai dengan yang di diagnosis oleh dokter  terkait  dengan  penyakit  stroke  infrak.  Saran  untuk  pengembangan berikutnya  diantaranya  pengetahuan  masalah  yang  muncul  pada  penyakit  stroke infark  baru  6  jenis  penyakit,  dan  masih  dapat  dilakukan  pengembangan  jenis penyakit  yang  muncul  pada  stroke  infark  yang  telah  diketahui  gejalanya  untuk diterapkan  pada  sistem  pakar  ini.  Sedangkan  pada  sistem  pakarnya  dapat dikembangkan dengan menambahkan fitur implementasi intervensi hasil diagnosa sehingga dapat terlihat perubahan kesehatan pada pasien stroke infark.

## Daftar Pustaka
[1] R.  Paujiah,  “Asuhan  Keperawatan  pada  Tn.A  Dengan  Gangguan  Sistem Persyarafan : Stroke Infrak di Ruang Rubi RSUD dr. Slamet Garut,” Garut, 2019.
[2] D.  Handayani  and  D.  Dominica,  “Gambaran  Drug  Related  Problems
(DRP’s)  pada  Penatalaksanaan  Pasien  Stroke  Hemoragik  dan  Stroke  Non Hemoragik  di  RSUD  Dr  M  Yunus  Bengkulu,” J. Farm. Dan Ilmu
Kefarmasian Indones. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  36,  2019,  doi: 10.20473/jfiki.v5i12018.36-44.
[3] R.  K.  S.  Putra,  “Rancang  Bangun  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Ayam Dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web  pada Ternak Ayam Putra Barokah Farm di Kare Madiun,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2019 , pp. 191–200, 2019.
[4] J. Kanggeraldo, R. P. Sari, and M. I. Zu, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 498–505, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.268.
[5] R. Senna Hutama, N. Hidayat, and E. Santoso, “Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit  Stroke  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes-Certainty  Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,  vol.  2,  no.  11,  pp.  4333–4339, 2018.
[6] I.  M.  Fadhil,  D.  D.  S.  Fatimah,  and  D.  Kurniadi,  “Perancangan  Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit pada Ikan Cupang dengan Metode
Naive Bayes,” J. Algoritm. , vol. 16, pp. 255–262, 2019.
[7] H.  Nurdiawan  and  D.  D.  S.  Fatimah,  “Pengembangan  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Tomat Berbasis Visual Prolog,” J. Algoritm. , vol. 13, no. 1, pp. 114–121, 2016, doi: 10.33364/algoritma/v.13-1.114.
[8] K.  R.  Saputro  and  D.  Soyusiawaty,  “Implementasi  Metode  Breadth  First Search  Pada  Mesin  Inferensi  Sistem  Pakar  Gangguan  Kejiwaan Tunawisma,” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 44–51, 2019, doi: 10.12928/jstie.v7i1.15803.
[9] H.  Hidayat  and  D.  Kriestanto,  “Analisis  Metode  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan Jenis Penyakit Dalam Dengan Metode Certainty Factor,” Univ. Respati Yogyakarta; J. Teknol. Inf. ,  vol.  10,  pp.  1–15,  2015,  doi: https://doi.org/10.35842/jtir.v10i28.140.
[10]  W. Supartini and H. Hindarto, “Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Dini Penyakit Tuberkulosis Di Jawa Timur,” Kinetik , vol. 1, no. 3, p. 147, 2016, doi: 10.22219/kinetik.v1i3.123.
[11]  A.  Pramana  gusman,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Autis  Pada  Anak  Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[12]  A.  Fauzi,  “Penerapan  Forward  Chaining  Dalam  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis Penyakit Pada Anak,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 11–16, 2016, doi:
10.36805/technoxplore.v1i1.7.