## Diagnosis Gangguan Pernapasan Pada Anak (Balita) Menggunakan
Metode Forward Chaining dan Naïve Bayes
Ilka Zufria 1 , Rini Halila Nasution 2 , Siti Maya Sari Tanjun 3 1 Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi, UIN Sumatera Utara
1 ilkazufria@uinsu.ac.id , 2 rinihalilanst@gmail.com , 3 sitimaya1505@gmail.com

## Abstract
Respiratory system disorders often occur in humans and can be transmitted at any time from human to human. Respiratory disorders  occur  more  often  than disorders  or  infections of  other  body organ  systems.  Starting  from  the  common  cold  with relatively  mild  to  severe  symptoms,  coughing,  fever,  sore  throat  and  shortness  of  breath.  This  disease  is  very  dangerous, especially if it infects toddlers. To solve existing problems, researchers are trying to build an expert system to help people recognize respiratory diseases early such as common cold, flu, bronchitis, pneumonia, asthma, allergies (rhinitis), sinusitis, tuberculosis, bronchopneumonia. Based on the symptoms entered into the system later, the system will use forward chaining and naïve Bayes methods as its inference engine which will produce a disease diagnosis. The forward chaining method will be combined with the naïve Bayes method to find the maximum value for each disease. Based on 9 types of disease data with 30 types of symptom data for respiratory system diseases, the system has an accuracy of 87.6%. With these results, researchers hope to help the public as a medium for initial consultation in diagnosing respiratory diseases.
Keywords: Expert Systems, Respiratory Disorders, Toddlers, Forward Chaining, Naïve Bayes

## Abstrak
Gangguan  sistem  pernapasan  sering  terjadi  pada  manusia  dan  dapat  menular  kapanpun  dari  manusia  ke  manusia.  Ganguan pernapasan sering sekali terjadi dibandingkan dengan gangguan atau infeksi sistem organ tubuh lainnya. Bermula dari flu biasa dengan  gejala  relatif  ringan  sampai  berat,  batuk,  demam,  sakit  tenggorokan  dan  sesak  napas.  Penyakit  ini  sangat  bahaya, khususnya jika menjangkit pada balita. Untuk menyelesaikan masalah yang ada peneliti berupaya membangun sistem pakar untuk  membantu  masyarakat  mengenali  lebih  dini  penyakit  pernapasan  seperti  selesma  (common  cold),  flu,  bronkitis, pneumonia, asma, alergi (Rhinitis), sinusitis, tuberkulosis, bronkopneumonia. Berdasarkan gejala-gejala yang dimasukkan ke dalam sistem nantinya, sistem akan menggunakan metode forward chaining dan naïve bayes sebagai mesin inferensinya yang akan  menghasilkan  diagnosis  penyakit.  Metode forward  chaining akan  digabungkan  bersama  metode naïve  bayes untuk menemukan nilai maksimal dari setiap penyakit. Berdasarkan 9 jenis data penyakit dengan 30 jenis data gejala pada penyakit sistem  pernapasan,  sistem  memiliki  akurasi  sebesar  87,6%.  Dengan  hasil ini  peneliti berharap dapat  membantu  masyarakat sebagai media konsultasi awal mendiagnosis penyakit pernapasan.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Gangguan Pernapasan, Balita, Forward Chaining, Naïve Bayes

## .
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
1. Pendahuluan
Pe l rke l mbangan  te l knologi  be l rke l mbang  be l gitu l pe l sat me l rambat  ke l se l gala  bidang,  khu l su l snya  bidang ke l se l hatan. Pada zaman se l karang ini, banyak pe l ke l rjaan yang me l me l rlu l kan kompu l te l r se l bagai pe l nu l njang dalam pe l ke l rjaan.  Kompu l te l r  tidak  hanya  digu l nakan  se l bagai alat hitu l ng, te l tapi bisa ju l ga digu l nakan dalam se l gala hal. Salah satu l cabang Ilmu l Kompu l te l r adalah AI ( Artificial Inte l llige l nce l ). Di bidang ke l se l hatan, kompu l te l r ju l ga te l lah be l rpe l ran  u l ntu l k  me l nolong  jiwa  manu l sia,  dan  rise l t  di bidang  ke l se l hatan.  Be l rnapas  dapat  dirasakan  ole l h manu l sia  be l ru l pa  masu l knya  u l dara  pe l rnapasan  pada organ  –  organ  pe l rnapasan  di  dalam  tu l bu l hnya,  namu l n me l kanisme l ini  tidak  dapat  dilihat  de l ngan  matabiasa kare l na u l dara pe l rnapasan be l rwu l ju l d gas se l hinga sangat su l lit  u l ntu l k  dilihat  ke l cu l ali  me l nggu l nakan  alat-alat khu l su l s se l pe l rti spe l ctrome l te l r [1]. Siste l m  Pakar  atau l E l xpe l rt  Syste l m biasa  dise l bu l t  ju l ga de l ngan Knowle l dge l Base l d  Syste l m yaitu l su l atu l aplikasi kompu l te l r yang ditu l ju l kan u l ntu l k me l mbantu l pe l ngambilan  ke l pu l tu l san  atau l pe l me l cahan  pe l rsoalan dalam bidang yang spe l sifik. Siste l m ini be l ke l rja de l ngan me l nggu l nakan  pe l nge l tahu l an  dan  me l tode l analisis  yang te l lah  dide l fe l nisikan  te l rle l bih  dahu l lu l ole l h  pakar  yang se l su l ai  de l ngan  bidang  ke l ahliannya.  Siste l m  ini  dise l bu l t siste l m  pakar  karna  fu l ngsi  dan  pe l rannya  sama  se l pe l rti orang  ahli  yang  haru l s  me l miliki  pe l nge l tahu l an, pe l ngalaman  dalam  me l me l cahkan  su l atu l pe l rsoalan.
Siste l m biasanya be l rfu l ngsi se l bagai ku l nci pe l nting yang akan me l mbantu l su l atu l siste l m pe l ndu l ku l ng ke l pu l tu l san [2].
Siste l m  pe l rnapasan  ju l ga  be l rfu l ngsi  dalam  kaitannya de l ngan  pe l nciu l man  dinana  se l nsasi  bau l te l rjadi  ke l tika mole l ku l l  yang  me l lalu l i  u l dara  masu l k  ke l dalam  cavu l m nasal,  se l hingga  se l cara  u l mu l m  siste l m  pe l rnapasan
me l miliki  fu l ngsi  u l ntu l k  pe l rnapasan,  imu l nitas,  dan komu l nikasi [3] Anak  di  bawah  lima  tahu l n  adalah  masa  se l se l orang me l ngalami  masa  pe l rtu l mbu l han  dan  pe l rke l mbangan yang  ce l pat  dan  sangat  pe l nting  dimana  me l ru l pakan landasan  yang  me l ne l ntu l kan  ku l alitas  ge l ne l rasi  pe l ne l ru l s bangsa. Pe l rtu l mbu l han anak dipe l ngaru l hi ole l h intake l zat gizi yang dikonsu l msi dalam be l ntu l k pe l rtu l mbu l han yang me l nyimpang  dari  pola  standar.  Pe l rtu l mbu l han  fisik se l ring  dijadikan  indikator  u l ntu l k  me l ngu l ku l r  statu l s  gizi baik  individu l mau l pu l n  popu l lasi.  Ole l h  kare l na  itu l , orangtu l a  mu l lai  me l naru l h  pe l rhatian  pada  aspe l k pe l rtu l mbu l han  anak  balita  ingin  me l nge l tahu l i  ke l adaan gizi anak [4].
Banyak  ahli  me l nge l mu l kakan  pe l ndapatnya  me l nge l nai pe l ne l ge l rtian  diagnosis  antara  lain,  me l nu l ru l t  Harrimu l n dalam  bu l ku l nya  Handbook  of  Psychological  Te l rm, diagnosis adalah su l atu l analisis te l rhadap ke l lainan atau l
salah  pe l nye l su l aian  dari  pola  ge l jala-ge l jalanya.  Jadi diagnosis me l ru l pakan prose l s pe l me l riksaan te l rhadap hal- hal  yang  dipandang  tidak  be l re l s  atau l be l rmasalah.
Se l dangkan  me l nu l ru l t  We l bste l r,  diagnosis  diartikan se l bagai prose l s me l ne l ntu l kan hak me l ne l ntu l kan pe l rmasalahan  kikat  ke l lainan  atau l ke l tidakmampu l an de l ngan  u l jian,  dan  me l lalu l i  u l jian  te l rse l bu l t  dilaku l kan su l atu l pe l ne l litian  yang  hati-hati  te l rhadap  fakta-fakta yang  diju l mpai,  yang  se l lanju l tnya  u l ntu l k  me l ne l ntu l kan pe l rmasalahan yang dihadapi [5].
Forward  chaining adalah  te l hnik  pe l ncarian  yang dimu l lai  de l ngan  fakta  yang  dike l tahu l i,  ke l mu l dian me l ncocokkan  fakta-fakta  te l rse l bu l t  de l ngan  bagian  IF dari ru l le l IF-THE l N. Bila ada fakta yang cocok de l ngan bagian IF, maka ru l le l te l rse l bu l t die l kse l ku l si. Bila se l bu l ah ru l le l die l kse l ku l si,  maka  se l bu l ah  fakta  baru l (bagian THE l N)  ditambahkan  di  dalam  database l .  Se l tiap  kali pe l ncocokan, dimu l lai dari ru l le l te l ratas. Se l tiap ru l le l hanya bole l h  die l kse l ku l si  se l kali  saja.  Prose l s  pe l ncocokan be l rhe l nti  bila  tidak  ada  lagi  ru l le l yang  bisa  die l kse l ku l si [6].
Naïve l Baye l s me l ru l pakan se l bu l ah algoritma pe l ngklasifikasian  de l ngan  me l tode l probabilitas  dan statistik  yang  dite l mu l kan  ole l h  ilmu l wan  yang  be l rasal dari Inggris yaitu l Thomas Baye l s , klasifikasi Baye l sian me l ru l pakan  klasifikasi  statistik  yang  digu l nakan  u l ntu l k me l mpre l diksi  probabilitas  atau l pe l lu l ang  di  se l tiap anggota  pada  ke l las  te l rte l ntu l dan  me l nghitu l ng  pe l lu l ang yang  akan  te l rjapada  atribu l t  yang  ada.  Algoritma  ini me l mpre l diksi  pe l lu l ang  di  masa  de l pan  be l rdasarkan pe l ngalaman  dimasa  se l be l lu l mnya  se l hingga  dike l nal Te l ore l ma Baye l s [7].
Tahapan dari prose l s algoritma Naie l Baye l s adalah : a. Me l nghitu l ng Ju l mlah Ke l las/Kabe l l. b. Me l nghitu l ng Ju l mlah Kasu l s Pe l r Ke l las. c. Kalikan Se l mu l a Variabe l l Ke l las. d. Bandingkan Hasil Pe l r Ke l las [8]. Pe l rsamaan dari te l ore l ma Baye l s adalah :
𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H).P(H) P(X) (9) Dimana : X : Ke l las dari data sampe l l (yang dicari) H : Hipote l sis yang dicari se l cara spe l sifik P(H|X) :  Probabilitas  hipote l sis  be l rdasarkan  data sampe l l P(H) : Probabilitas hipote l sis H (prior probabilitas) P(X|H) :  Probabilitas  X  be l rdasarkan  kondisi  data sampe l l P(X) : Probabilitas X [9]. We l bsite l dapat  diartikan  se l bagai  ku l mpu l lan  halaman yang me l nampilkan be l rbagai macam informasi be l ru l pa te l ks,  data,  gambar  diam  atau l be l rge l rak,  su l ara,  data animasi, vide l o mau l pu l n gabu l ngan dari se l mu l anya, baik itu l yang  be l rsifat  statis  mau l pu l n  dinamis,  dimana me l mbe l ntu l k  satu l rangkaian  bangu l nan  yang  saling be l rkaitan dimana masing-masing dihu l bu l ngkan de l ngan jaringan  halaman  atau l hype l rlink. De l fe l nisi  se l cara u l mu l m, we l bsite l adalah ku l mpu l lan dari be l rbagai macam halaman situ l s yang te l rangku l m di dalam se l bu l ah domain atau l su l bdomain, yang be l rada di dalam WWW (World Wide l We l b)  dan  te l ntu l nya  te l rdapat  di  dalam  Inte l rne l t.
Halaman we l bsite l biasanya me l ru l pakan doku l me l n yang ditu l lis  dalam  format  Hype l r  Te l xt  Marku l p  Langu l age l
(HTML) [10].
Ju l du l l  pe l ne l litiannya  adalah  “Siste l m  Pakar  Diagnosa Pe l nyakit ISPA Be l rbasis We l b De l ngan Me l tode l Forward Chaining”. Dalam  pe l ne l litian  ini  hanya  me l nggu l nakan me l tode l Forward Chaining u l ntu l k me l laku l kan pe l nalaran dari masalah u l ntu l k me l ndapat solu l si atau l ke l simpu l lannya.  Namu l n  pe l ne l litian  ini  tidak  dike l tahu l i nama  pakar yang  me l mbe l rikan  bobot  nilai  pada  je l nis- je l nis  ge l jala  ganggu l an  pe l rnapasan  dan  lokasi pe l ne l litiannya.  Pada  pe l ne l litian  ini  me l nghasilkan  total bobot 85% dan pe l nyakit yang te l rde l te l ksi yaitu l pe l nyakit e l pilogtitis [11]. Ju l du l l  pe l ne l litiannya  adalah  “Siste l m  Pakar  Diagnosa Pe l nyakit  ISPA  de l ngan  Me l tode l Forward  Chaining” . Dalam  pe l ne l litian  ini  te l rdapat  lokasi  pe l ne l litian  di Pu l ske l smas  Sidore l jo  Kota  Pagar  Alam,  te l tapi  tidak te l rdapat tabe l l daftar nama pe l nyakit, tabe l l daftar ge l jala dan  tabe l l  daftar  nilai  bobot  ge l jala  pe l nyakit.  Namu l n pada  siste l m  pakar  ini  me l nghasilkan  batu l k  dan  tidak me l nje l laskan hasil ke l aku l ratan yang didapatkan [12].
2. Metode Penelitian 2.1. Pe l re l ncanaan Adapu l n  tahapan  yang  dilaku l kan  dapat  dilihat  dari gambar di bawah ini:
Gambar 1. Pe l re l ncanaan 2.2. Pe l ngu l mpu l lan Data Siste l m yang dirancang te l ntu l nya me l me l rlu l kan pe l ngu l mpu l lan  data,  dalam  prose l s  pe l ngu l mpu l lan  data te l rdapat  be l be l rapa  te l knik,  cara  atau l me l tode l yang dilaku l kan  ole l h  pe l nu l lis  yaitu l :  pe l rtama,  Pe l ngamatan ( Obse l rvation ) yaitu l pe l ngu l mpu l lan  data  dan  informasi yang  dilaku l kan  de l ngan  cara  pe l ngamatan  langsu l ng  ke l lokasi  obje l k  pe l ne l litian  yaitu l ke l Ru l mah  Sakit  U l mu l m Dr.  Fe l rdinand  Lu l mbantobing  u l ntu l k  le l bih  me l nge l tahu l i pe l rmasalahan  yang  dite l liti  dan  kondisi  di  lapangan.
Ke l du l a,  Wawancara  ( Inte l rvie l w ) y aitu l pe l ngu l mpu l lan data  de l ngan  cara  be l rtatap  mu l ka  langsu l ng  de l ngan su l mbe l r  informasi  u l ntu l k  me l ngaju l kan  pe l rtanyaan- pe l rtanyaan  langsu l ng  ke l pada  Dokte l r  Spe l sialis  Anak yaitu l Dr. Rina Anggraini, Sp.A di Ru l mah Sakit U l mu l m
Dr.  Fe l rdinand  Lu l mbantobing.  Ke l tiga,  Stu l di Lite l ratu l r dilaku l kan  de l ngan  cara  me l ncari  dan  me l ngu l mpu l lkan data,  su l mbe l r  informasi  dan  bahan-bahan  yang dipe l role l h dari bu l ku l , dan artike l l. 2.3. Analisis Ke l bu l tu l han Gambar 2. Flowchart Algoritma Gambar  diatas  me l ru l pakan  alu l r  cara  ke l rja  me l tode l
Forward  Chaining dan Naive l Baye l s u l ntu l k  diagnosis ganggu l an pe l rnapasan pada anak (balita).
a. Diawali de l ngan me l nginpu l t data nama pasie l n. b. Se l lanju l tnya prose l s simpan data pasie l n yang su l dah diinpu l tkan. c. Me l nginpu l t data ge l jala yang dialami ole l h pasie l n. d. Se l lanju l tnya  prose l s  me l ncari  atu l ran/ru l le l pohon ke l pu l tu l san Forward Chaining se l su l ai de l ngan fakta- fakta  ge l jala  yang  te l lah  dimasu l kkan  ole l h  u l se l r ke l dalam  siste l m.  Me l tode l Forward  Chaining me l ru l pakan  prose l s  me l ncari  atu l ran/ru l le l yang dimu l lai dari se l ku l mpu l lan fakta-fakta (data) ge l jala de l ngan  me l ncari  kaidah  yang  cocok  de l ngan hipote l sa  yang  ada  u l ntu l k  me l nu l ju l ke l ke l simpu l lan akhir. e. Me l nginpu l t  hasil  dari  ke l simpu l lan  akhir  me l tode l
Forward Chaining yang te l lah dilaku l kan. f. Se l lanju l tnya  prose l s  Pe l rhitu l ngan  Naive l Baye l s pe l rhitu l ngan dilaku l kan de l ngan  be l rdasarkan  se l tiap ke l mu l ngkinan data yang dipilih, se l bagai be l riku l t: a) Me l nghitu l ng ju l mlah ke l las/labe l l. b) Me l nghitu l ng ju l mlah kasu l s pe l rke l las. c) Me l ngalikan se l mu l a hasil variabe l l ke l las. d) Me l mbandingkan hasil pe l rke l las.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa Data Analisa me l ru l pakan langkah pe l mahaman pe l rmasalahan yang  akan  dipe l cahkan  se l be l lu l m  me l ngambil  tindakan atau l ke l pu l tu l san dalam pe l rancangan siste l m yang akan di bu l at. Data yang digu l nakan pada pe l ne l litian ini be l ru l pa data  pe l nyakit  dan  ge l jalanya.  Pe l nilaian  tingkat ke l yakinan pada Tabe l l 1dan data kompone l n data ge l jala dan pe l nyakit yang digu l nakan pada pe l ne l litian ini yang bisa di lihat pada Tabe l l 2. Tabe l l 1. Tingkat Ke l yakinan Ke l te l rangan Nilai Sangat yakin 1 Yakin 0,8 Cu l ku l p yakin 0,6 Se l dikit yakin 0,4 Tidak tahu l 0,2 Tidak 0 Tabe l l 2. Data Pe l nyakit dan Ge l jala Pe l nyakit Kode l Pe l nyakit Nama Pe l nyakit Kode l Ge l jala Ge l jala Tingk at Yakin J001 Se l le l sma (Common cold) G001 Batu l k 1 G002 Hidu l ng ingu l san 0.8 G003 Ku l rang  nafsu l makan 0.6 G004 Sakit te l nggorokan 0.6 G005 De l mam 1 J002 Flu l (Influ l e l nza) G005 De l mam 1 G006 Tu l bu l h me l nggigil 0,6 G007 Ke l le l lahan parah 0,6 G008 Nye l ri otot 0.8 G009 Batu l k ke l ring 0.4
J003 Bronkitis G010 Batu l k be l rdahak/ke l rin g 1 G005 De l mam 1 G004 Sakit te l nggorokan 0.6 G016 Su l lit be l rnapas 0.4 G024 Pile l k 0.4 J004 Pne l u l monia G011 Batu l k be l rdahak 1 G005 De l mam 1 G012 Napas tidak te l ratu l r 1 G014 Diare l 0.8 G013 Mu l ntah- mu l ntah 0.8 J005 Asma G005 De l mam 0.8 G020 Nye l ri dada 0.8 G015 Me l ngi yang parah 1 G016 Su l lit be l rnapas 1 G017 Ku l lit/bibir ke l biru l an 0.8 G001 Batu l k 1 J006 Ale l rgi (Rhinitis) G018 Hidu l ng te l rsu l mbat/ingu l san 1 G019 Mata be l rair 0.8 G021 Ada  lingkaran hitam  dibawah mata 0.8 G003 Ku l rang  nafsu l makan 0,6 G001 Batu l k 1 G022 Be l rsin-be l rsin 1
J007 Sinu l sitis G023 Rasa sakit dibe l lakang mata dan hidu l ng 0,6 G005 De l mam 1 G001 Batu l k 0.2 G024 Pile l k 1 J008 Tu l be l rku l los is G025 De l mam  >  2 minggu l 1 G003 Ku l rang  nafsu l makan 0.8 G001 Batu l k 1 G027 Anak  tampak le l su l 0.8 G028 Be l rat badan me l nu l ru l n 1 G029 Te l raba be l njolan di le l he l r 0.8 G016 Su l lit be l rnapas 0.6 G026 Batu l k be l rdarah 1 J009 Bronkopne l u l monia G005 De l mam 1 G016 Su l lit be l rnapas 0.8 G011 Batu l k be l rdahak 0.8 G030 Pu l sing/sakit ke l pala 0.4 G013 Mu l ntah- mu l ntah 0.6 Tabe l l  diatas  be l risi  te l ntang  Kode l Pe l nyakit,  Nama Pe l nyakit,  Bobot,  Kode l Ge l jala,  Ge l jala,  Nilai  Baye l s yang  dipe l role l h  dari  se l orang  pakar  yaitu l Dr.  Rina
Anggaraini,  Sp.A  pada  Ru l mah  Sakit  U l mu l m  Dr. Fe l rdinand Lu l mbantobing. 1.2. Atu l ran Forward Chaining Siste l m pakar dirancang be l rdasarkan pe l nge l tahu l an yang dipe l role l h.  Pada  tahapan  ini,  pe l nge l tahu l an  yang dibu l tu l hkan ole l h siste l m u l ntu l k me l nghasilkan ke l simpu l lan  dari  Chaining  Ru l le l Forward  yang  te l lah dite l tapkan disajikan. G001 G002 G003 G004 G005 J001 G006 G007 G008 G009 J002 G010 J003 G016 G024 G011 G012 G013 G014 J004 G015 G017 G020 J005 G018 G021 G019 G022 J006 G023 J007 J008 G025 G026 G027 G028 G029 G030 J009 Gambar 3. Pohon Ke l pu l tu l san Ge l jala Pada Pe l nyakit Se l te l lah  me l ne l ntu l kan  Pohon  Ke l pu l tu l san  Forward Chaining  diatas,  Tabe l l  dibawah  me l ru l pakan  Basis Pe l nge l tahu l an  dari  Ru l le l Pohon  Ke l pu l tu l san  Forward Chaining.
Tabe l l 3. Basis Pe l nge l tahu l an Kode l J1 J2 J3 J4 J5 J6 J7 J8 J9
G001 X X X X X G002 X G003 X X X
G004 X X G005 X X X X X X X
G006 X G007 X G008 X G009 X G010 X G011 X
X
G012
X
G013 X X G014 X G015 X G016 X
X X X G017 X G018 X G019 X G020 X G021 X G022 X G023 X G024 X X G025 X G026 X G027 X G028 X G029 X G030 X
Pe l nyataan-pe l rnyataan  dalam  tabe l l  basis  pe l nge l tahu l an diatas akan diprose l s de l ngan be l ntu l k se l bagai be l riku l t: Rule  1 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G001  And
G002  And  G003  And  G004  And  G005  maka  pasie l n sakit J001 Rule  2 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G005  And
G006  And  G007  And  G008  And  G009  maka  pasie l n sakit J002 Rule  3 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G004  And G005  And  G010  And  G016  And  G024  maka  pasie l n sakit J003 Rule  4 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G005  And
G011  And  G012  And  G013  And  G014  maka  pasie l n sakit J004 Rule  5 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G001  And G005 And G020 And G15 And G016 And G017 maka pasie l n sakit J005 Rule  6 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G018  And
G19 And G021 And G003 And G001 And G022 And G07 maka pasie l n sakit J006 Rule  7 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G023  And G005 And G001 And G024 maka pasie l n sakit J007 Rule  8 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G025  And G003 And G001 And G027 And G028 And G029 And G016 And G026 maka pasie l n J008 maka pasie l n sakit J008 Rule  9 :  Jika  pasie l n  me l nu l nju l kkan  ge l jala  G005  And G016  And  G011  And  G030  And  G013  maka  pasie l n sakit J009. Tabe l l ru l le l be l riku l t me l nu l nju l kkan data yang be l rhu l bu l ngan de l ngan hu l bu l ngan antara ge l jala dan je l nis pe l nyakit,  me l mbantu l dalam  pe l nge l mbangan  aplikasi siste l m pakar ini: Tabe l l 4. Ru l le l Ge l jala Ru l le l If The l n Ke l te l rangan 1 G001, G002, G003, G004, G005 J001 Se l le l sma (Common cold) 2 G005,
G006, G007, G008, G009 J002 Flu l (Influ l e l nza) 3 G004,
G005, G010, G016, G024 J003 Bronkitis 4 G005, G011,
G013, G012, G014 J004 Pne l u l monia 5 G001, G005,
G015, G016,
G017, G020
J005 Asma 6 G001, G003, G018, G019,
G021, G022
J006
Ale l rgi (Rhinitis) 7 G001, G005,
G023, G024 J007 Sinu l sitis
8 G001,G003, G016, G025,
G026, G027, G028, G029 J008
Tu l be l rku l losis 9 G005,
G011, G013, G016, G030 J009 Bronkopne l u l monia Salah satu l kompone l n siste l m pakar adalah atu l ran basis siste l m,  siste l m  be l rbasis  atu l ran,  ju l ga  dike l nal  siste l m be l rbasis atu l ran, adalah me l tode l u l ntu l k me l nyimpan dan me l ngu l bah  data  se l hingga  dapat  diinte l rpre l tasikan de l ngan  cara  yang  be l rmanfaat.  Atu l ran-atu l ran  ini biasanya be l rbe l ntu l k IF-THE l N.
Tabe l l 5. Data Solu l si Kode l Pe l nyakit Kode l Solu l si Solu l si J001 S1 Banyak istirahat S2 Gu l nakan pe l le l mbab u l dara (hu l midifie l r) S3 Gu l nakan alat se l mprot hidu l ng S4 Atu l r posisi tidu l r si bayi S5 Pe l rbanyak cairan, se l pe l rti ASI S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J002 S1 Pe l rbanyak istirahat S3 Gu l nakan alat se l mprot hidu l ng S7 Jaga agar anak te l tap te l rhidrasi S8 Be l rikan  makanan  atau l minu l man hangat S9 Be l rikan  madu l (Jika  u l sia  diatas  1 tahu l n) S10 Bila  flu l dise l rtai  de l mam,  anda  bisa me l mbe l rikan  obat  pe l nu l ru l n  panas se l pe l rti parace l tamol S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J003 S1 Banyak istirahat S2 Nyalakan pe l le l mbab ru l angan (hu l midifie l r) S11 Jau l hkan anak dari zat kimia S12 Banyak minu l m S13 Ne l bu l lisasi de l ngan u l ap hangat S14 Latihan pe l rnafasan S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J004 S1 Banyak istirahat S15 Be l rikan banyak cairan S16 Hindarkan  anak  dari  de l bu l dan  asap rokok S17 Me l njaga ke l be l rsihan S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J005 S18 Bantu l anak  u l ntu l k  du l du l k  te l gak de l ngan nyaman S19 Jau l hkan  anak  dari  hal  yang  dapat me l njadi pe l nce l tu l s asma, se l pe l rti de l bu l , u l dara yang dingin dan bu l lu l -bu l lu l yang be l rte l rbangan dari he l wan pe l me l liharaan S20 Pe l mbe l rian inhale l r S21 Be l rikan anak se l cangkir te l h hangat S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J006 S22 Me l ncu l ci  hidu l ng  agar  hidu l ng  te l tap le l mbap S23 Me l njau l hi pe l nye l bab ale l rgi S24 Asu l pan makanan be l rgizi dan se l imbang S25 Olahraga se l cara te l ratu l r S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J007 S22 Me l ncu l ci  hidu l ng  agar  hidu l ng  te l tap le l mbap S26 Minu l m air pu l tih atau l ju l s satu l atau l du l a jam  se l kali  u l ntu l k  me l nge l nce l rkan le l ndir agar le l bih mu l dah ke l lu l ar S27 Kompre l s  hidu l ng,  pipi  dan  mata  si ke l cil  de l ngan  handu l k  hangat  u l ntu l k me l ngu l rangi nye l ri S28 Me l ngkonsu l msi  antihistamin  atau l de l konge l stan se l su l ai anju l ran dokte l r S6 Jika ke l lu l han be l lu l m be l rku l rang, se l ge l ra konsu l ltasi ke l dokte l r J008 S29 Se l ge l ra  me l laku l kan  konsu l ltasi  dan pe l me l riksaan ke l dokte l r S24 Asu l pan makanan be l rgizi dan se l imbang
S25 Olahraga se l cara te l ratu l r S28 Me l ngkonsu l msi  antihistamin  atau l de l konge l stan se l su l ai anju l ran dokte l r S30 Patu l h  be l robat  sampai  dinyatakan se l mbu l h S31 Ru l tin me l nje l mu l r alas tidu l r agar tidak le l mbap S32 Se l lalu l gu l nakan maske l r J009 S29 Se l ge l ra  me l laku l kan  konsu l ltasi  dan pe l me l riksaan ke l dokte l r agar dilaku l kan pe l me l riksaan fisik S16 Hindarkan  anak  dari  de l bu l dan  asap rokok S33 Rajin me l ncu l ci tangan se l tiap saat S34 Le l ngkapi imu l nisasi anak J001 J002 J003 J004 J005 J006 J007 J008 J009 S1 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 S17 S18 S19 S20 S21 S22 S23 S24 S25 S2 S26 S27 S28 S29 S30 S31 S32 S33 S34 Gambar 4. Pohon Ke l pu l tu l san Solu l si
Setelah  menentukan  Pohon  Keputusan  Solusi  diatas,  dilanjutkan denngan membuat tabel Rule Gejala pada solusi.
Tabe l l 6. Ru l le l Ge l jala Ru l le l If The l n Ke l te l rangan 1 S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7 J001 Se l le l sma (Common cold) 2 S1, S3, S7, S8, S9, S10, S6 J002 Flu l (Influ l e l nza) 3 S1,  S2,  S11, S12, S13, S14, S6 J003 Bronkitis 4 S1,  S15,  S16, S17, S6 J004 Pne l u l monia 5 S18, S19, S20, S21, S6 J005 Asma 6 S22, S23, S24, S25, S6 J006 Ale l rgi (Rhinitis) 7 S22, S26, S27, S28, S6 J007 Sinu l sitis 8 S29, S24, S25, S28, S30, S31, S32 J008 Tu l be l rku l losis 9 S29, S16, S33, S34 J009 Bronkopne l u l monia 1.3. Pe l rhitu l ngan Naïve l Baye l s Se l orang pasie l n me l nu l nju l kkan ge l jala pe l nyakit ganggu l an pe l rnapasan  dan  me l minta  pe l rawat  di  Ru l mah  Sakit U l mu l m Dr. Fe l rdinand Lu l mbantobing u l ntu l k me l njawab 30  pe l rtanyannya.  Jawaban  yang  dibe l rikan  pasie l n adalah se l bagai be l riku l t. Tabe l l 7. Contoh Ge l jala Yang Dipilih Kode l Ge l jala Nama Ge l jala Jawab G001 Batu l k Ya G002 Hidu l ng Ingu l san Ya G003 Ku l rang Nafsu l Makan Ya G004 Sakit Te l nggorokan Ya G005 De l mam Ya G006 Tu l bu l h Me l nggigil Tidak G007 Ke l le l lahan Parah Tidak G008 Nye l ri Otot Tidak G009 Batu l k ke l ring Tidak G010 Batu l k be l rdahak/Ke l ring Tidak G011 Batu l k Be l rdahak Tidak G012 Napas tidak te l ratu l r Tidak G013 Mu l ntah-mu l ntah Tidak G014 Diare l Tidak G015 Me l ngi yang Parah Tidak G016 Su l lit be l rnapas Tidak G017 Ku l lit/bibir ke l biru l an Tidak G018 Hidu l ng te l rsu l mbat/ingu l san Tidak G019 Mata be l rair Tidak G020 Nye l ri dada Tidak G021 Ada  lingkaran  hitam dibawah mata Tidak G022 Be l rsin-be l rsin Tidak G023 Rasa sakit dibe l lakang mata dan hidu l ng Tidak G024 Pile l k Tidak G025 De l mam >2 minggu l Tidak G026 Batu l k be l rdarah Tidak G027 Anak tampak le l su l Tidak G028 Be l rat badan me l nu l ru l n Tidak G029 Te l raba  be l njolan  di le l he l r Tidak G030 Pu l sing/Sakit ke l pala Tidak Pe l rhitu l ngan  me l tode l Naive l Baye l s  u l ntu l k  be l be l rapa ge l jala  dilaku l kan  se l te l lah  dibe l rikan  hasil  dari pe l rtanyaan.  Yaitu l G001  (Batu l k),  G002  (Hidu l ng ingu l san), G003 (Ku l rang Nafsu l Makan), G004 (Sakit Te l nggorokan), G005 (De l mam). Dike l tahu l i nilai bobot ge l jala : G001 =1 = P(E l |H1) G002 = 0,8 = P(E l |H2) G003 = 0,6 = P(E l |H3) G004 = 0,6 = P(E l |H4) G005 = 1 = P(E l |H5) Ke l mu l dian me l ncari nilai se l me l sta de l ngan me l nju l mlahkan dari hipote l sa di atas: ∑ 𝑘 5 = 1 = G001 + G002 + G003 + G004 + G005 = 1 + 0,8 + 0,6 + 0,6 + 1 = 4 Se l te l lah  hasil  pe l nju l mlahan  di  atas  dike l tahu l i, maka  didapatlah  ru l mu l s  u l ntu l k  me l nghitu l ng  nilai se l me l sta adalah se l bagai be l riku l t: P( H 1) = 𝐻1 ∑ =1 5 𝑘 = 1 4 = 0,25 P( H 2) = 𝐻2 ∑ =1 5 𝑘 = 0,8 4 = 0,2 P( H 3) = 𝐻3 ∑ =1 5 𝑘 = 0,6 4 = 0,15 P( H 4) = 𝐻4 ∑ =1 9 𝑘 = 0,6 4 = 0,15 P( H 5) = 𝐻5 ∑ =1 5 𝑘 = 1 4 = 0,25 Se l te l lah nilai P(Hi) dike l tahu l i, probabilitas hipote l sis H tanpa  me l mandang e l vide l nce l apapu l n,  maka  langkah se l lanju l tnya adalah:
∑ = 5 𝑘−1 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖 − 𝑛) = P(H1)*P(E|H1) + P(H2)*(P(E l |H2) + P(H13)*(P(E l |H3) + P(H4)*(P(E l |H4) + P(H5)*(P(E l |H5) = (0,25*1) + (0,2*0,8) + (0,15*0,6) + (0,15*0,6) +
(0,25*1) = 0,25 + 0,16 + 0,09 + 0,09 + 0,25 = 0,84 Se l lanju l tnya  hitu l ng  nilai  P(Hi|E l )  atau l probabilitas hipote l sis Hi be l rnilai be l nar jika dibe l rikan e l vide l nce l E l . P(H1|E l ) = (0,25*1) / 0,84 = 0,297619 P(H2|E l ) = (0,2*0,8) / 0,84 = 0,190476 P(H3|E l ) = (0,15*0,6) / 0,84 = 0,107142
P(H4|E l ) = (0,15*0,6) / 0,84 = 0,107142
P(H5|E l ) =  (0,25*1) / 0,84 = 0,297619 Se l te l lah  se l lu l ru l h  nilai  P(Hi|E l )  dike l tahu l i,  maka ju l mlahkan  se l lu l ru l h  nilai Baye l s nya  de l ngan  ru l mu l s se l bagai be l riku l t:
∑ =  1 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 1 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 2 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 3 + 𝑛 𝑘 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 4 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 5 = (1*0,297619) + (0,8*0,190476) + (0,6*0,107142) + (0,6*0,107142)+ (1*0,297619) =  0,297619+  0,15238  +  0,0642852  +  0,0642852  + 0,297619 = 0,876755*100% = 87,6755%
Dari  pe l rhitu l ngan  di  atas  te l rlihat  bahwa  pasie l n te l rdiagnosis pe l nyakit Se l le l sma (Common Cold) de l ngan nilai probabilitas = 87,6755 %.
1.4. Imple l me l ntasi Siste l m We l bsite l Konsu l ltasi  u l ntu l k  Diagnosis  Ganggu l an Pe l rnapasan Pada Anak (Balita) Me l nggu l nakan Me l tode l Forward  Chaining dan Naïve l Baye l s ini  me l miliki tampilan ou l tpu l t yang dapat dirincikan se l bagai be l riku l t:
Halaman Inde l x Se l be l lu l m Login Tampilan  ini  pe l rtama  kali  mu l ncu l l  pada  saat me l njalankan  pe l rangkat  lu l nak.  Pada  halaman  ini dise l diakan  be l rbagai link yang  dapat  digu l nakan  u l ntu l k me l laku l kan  prose l s  re l gistrasi u l se l r .  Tampilan  halaman Inde l x Se l be l lu l m Login dapat  dilihat  pada  gambar be l riku l t:
Gambar 5. Tampilan Halaman Inde l x Se l be l lu l m Login Halaman Re l gistrasi U l se l r Tampilan  ini  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  pe l ngisian data  re l gistrasi u l se l r .  Halaman  re l gistrasi u l se l r ini  dapat ditampilkan  de l ngan  me l ngklik link ‘Re l gistrasi U l se l r ’ pada halaman Inde l x Se l be l lu l m Login . Tampilan halaman Re l gistrasi U l se l r dapat dilihat pada gambar be l riku l t: Gambar 6. Tampilan Halaman Inde l x Se l be l lu l m Login Halaman Login Tampilan ini haru l s dilaku l kan agar u l se l r (pasie l n) dapat me l ngakse l s we l bsite l . Apabila u l se l r te l lah te l rdaftar, maka isikan  data  nama u l se l r dan password -nya  agar  dapat me l nggu l nakan  siste l m.  Tampilan  halaman  Login  dapat dilihat pada gambar be l riku l t: Gambar 7. Tampilan Halaman Login
Apabila  nama u l se l r dan password yang  diisikan  tidak se l su l ai  de l ngan  yang  te l rsimpan  pada database l ,  maka siste l m akan me l nampilkan pe l san ke l salahan. Halaman Home l Admin
Tampilan  ini  hanya  dapat  ditampilkan  apabila u l se l r me l laku l kan  prose l s login de l ngan  me l nggu l nakan  data Admin. Pada halaman ini akan te l rse l dia be l be l rapa link yang dapat digu l nakan u l ntu l k me l laku l kan pe l ngisian data je l nis  pe l nyakit,  ge l jala  pe l nyakit  dan  atu l ran  pe l nyakit.
Tampilan  halaman Home l Admin  dapat  dilihat  pada gambar be l riku l t:
Gambar 8. Tampilan Halaman Home l Admin Halaman Data Je l nis Pe l nyakit Tampilan  ini  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  pe l ngisian data  je l nis  pe l nyakit  baru l .  Halaman  je l nis  pe l nyakit  ini dapat  ditampilkan  de l ngan  me l ngklik link ‘Pe l nyakit’ pada  halaman Home l dapat  diakse l s  ole l h Admin . Tampilan  halaman  Je l nis  Pe l nyakit  dapat  dilihat  pada gambar be l riku l t: Gambar 9. Tampilan Halaman Data Je l nis Pe l nyakit U l ntu l k  me l ngisi  data  pe l nyakit  baru l ,  maka  klik tombol  Tambah  Data  Pe l nyakit  Baru l ,  se l hingga siste l m  akan  me l nampilkan  halaman  Inpu l t  Je l nis Pe l nyakit se l pe l rti te l rlihat pada gambar be l riku l t: Gambar 10. Tampilan Halaman Inpu l t Je l nis Pe l nyakit U l ntu l k me l ngisi data pe l nyakit baru l , maka klik tombol Tambah  Data  Pe l nyakit  Baru l ,  se l hingga  siste l m  akan me l nampilkan  halaman  Inpu l t  Je l nis  Pe l nyakit  se l pe l rti te l rlihat pada gambar be l riku l t: Gambar 11. Tampilan Halaman Inpu l t Je l nis Pe l nyakit Halaman Data Ge l jala Pe l nyakit Tampilan  ini  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  pe l ngisian data ge l jala pe l nyakit baru l . Halaman ge l jala pe l nyakit ini dapat ditampilkan de l ngan me l ngklik link ‘Data Ge l jala Pe l nyakit’ pada halaman Main dan hanya dapat diakse l s ole l h Admin . Tampilan halaman Ge l jala Pe l nyakit dapat dilihat pada gambar be l riku l t: Gambar 12. Tampilan Halaman Data Ge l jala Pe l nyakit U l ntu l k  me l ngisi  data  ge l jala  pe l nyakit  baru l ,  maka klik  tombol  Tambah  Data  Ge l jala  Baru l ,  se l hingga siste l m  akan  me l nampilkan  halaman  Inpu l t  Ge l jala se l pe l rti te l rlihat pada gambar be l riku l t: Gambar 13. Tampilan Halaman Inpu l t Data Ge l jala Halaman Data Atu l ran Pe l nyakit Tampilan  ini  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  pe l ngisian data atu l ran pe l nyakit baru l . Halaman atu l ran pe l nyakit ini dapat ditampilkan de l ngan me l ngklik link ‘Data Atu l ran Pe l nyakit’ pada halaman Main dan hanya dapat diakse l s ole l h Admin . Tampilan halaman Atu l ran Pe l nyakit dapat dilihat pada gambar be l riku l t:
Gambar 14. Tampilan Halaman Data Atu l ran Pe l nyakit U l ntu l k  me l ngisi  data  atu l ran  pe l nyakit  baru l ,  maka klik  tombol  Tambah  Data  Atu l ran  Pe l nyakit  Baru l , se l hingga siste l m akan me l nampilkan halaman Inpu l t Atu l ran  Pe l nyakit  se l pe l rti  te l rlihat  pada  gambar be l riku l t: Gambar 15. Tampilan Halaman Inpu l t Atu l ran Pe l nyakit Halaman Data Approve l U l se l r
Tampilan  ini  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  prose l s approve l u l se l r yang te l lah re l gistrasi ke l siste l m. Halaman approve l u l se l r ini  dapat  ditampilkan  de l ngan  me l ngklik link ‘Data Approve l U l se l r ’  pada  halaman  Main  dan hanya  dapat  diakse l s  ole l h Admin .  Tampilan  halaman Approve l U l se l r dapat dilihat pada gambar be l riku l t: Gambar 16. Tampilan Halaman Approve l U l se l r
Halaman Home l U l se l r
Tampilan  ini  hanya  dapat  ditampilkan  apabila u l se l r me l laku l kan  prose l s login de l ngan  me l nggu l nakan  data u l se l r .  Pada  halaman  ini  akan  te l rse l dia  be l be l rapa  link yang  dapat  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  prose l s diagnosis  dan  me l lihat  hasil  diagnosa.  Tampilan halaman Home l U l se l r dapat dilihat pada gambar be l riku l t:
Gambar 17. Tampilan Halaman Home l U l se l r Halaman Diagnosis Pe l nyakit Tampilan  ini  digu l nakan  u l ntu l k  me l laku l kan  prose l s diagnosis  pe l nyakit.  Tampilan  halaman  Diagnosis Pe l nyakit dapat dilihat pada gambar be l riku l t: Gambar 18. Tampilan Halaman Diagnosis Pe l nyakit U l se l r haru l s me l njawab pe l rtanyaan yang dibe l rikan ole l h siste l m.  Se l te l lah  se l le l sai  me l njawab  pe l rtanyaan,  maka u l se l r  akan  dibe l rikan  hasil  diagnosis  yang  dipe l role l h siste l m, se l pe l rti te l rlihat pada gambar be l riku l t: Gambar 19. Tampilan Halaman Hasil Diagnosis Pe l nyakit Be l rdasarkan  pe l ne l litian  dipe l role l h  hasil  9  je l nis  data pe l nyakit  se l pe l rti  Se l le l sma  (Common  Cold),  Flu l
(Influ l e l nza), Bronkitis, Pne l u l monia, Bronkopne l u l monia, Asma, Ale l rgi (Rhinitis), Sinu l sitis, Tu l be l rku l losis dan 30 je l nis  data  ge l jala  de l ngan  me l nggu l nakan  du l a  me l tode l , yaitu l me l tode l Forward Chaining dan Naïve l Baye l s dapat me l nghasilkan penyakit Selesma (Common Cold).

## 4.   Kesimpulan
Pe l rtama, Pe l rangkat  lu l nak  dapat  digu l nakan  u l ntu l k me l mbe l rikan  solu l si  te l rhadap  pe l nyakit  ganggu l an pe l rnafasan pada anak balita, yaitu l de l ngan me l mbe l rikan informasi de l te l ksi dini te l rhadap pe l nyakit ke l pada pasie l n
dimana  informasi  yang  dibe l rikan  be l ru l pa  pe l rse l ntase l ke l mu l ngkinan te l rde l te l ksi pe l nyakit ganggu l an pe l rnafasan pada  anak  balita. Ke l du l a ,  Me l tode l Forward  Chaining dan Naïve l Baye l s dapat  dite l rapkan  u l ntu l k  me l nde l te l ksi ganggu l an  pe l rnafasan  pada  anak  balita  yaitu l de l ngan cara  me l njalankan  prose l s  diagnosis  pe l nyakit,  dimana prose l s diagnosis be l rdasarkan pada data pe l nyakit, ge l jala dan atu l ran pe l nyakit yang te l lah dimasu l kkan se l be l lu l mnya  dan  me l nghasilkan  nilai  aku l rasi  87,6%. Ke l tiga , Be l rdasarkan pe l ne l litian dipe l role l h hasil 9 je l nis data  pe l nyakit  se l pe l rti  Se l le l sma  (Common  Cold),  Flu l (Influ l e l nza), Bronkitis, Pne l u l monia, Bronkopne l u l monia, Asma, Ale l rgi (Rhinitis), Sinu l sitis, Tu l be l rku l losis dan 30 je l nis  data  ge l jala  de l ngan  me l nggu l nakan  du l a  me l tode l , yaitu l me l tode l Forward Chaining dan Naïve l Baye l s dapat me l nghasilkan  ou l tpu l t  be l ru l pa  diagnosis  ganggu l an siste l m  pe l rnapasan  yang  dide l rita  ole l h  pasie l n  se l rta me l mbe l rikan cara pe l nanganan awal yang dapat diakse l s me l lalu l i we l bsite l .

## Daftar Rujukan
[1] Ridwan,  M.  2017. Me l nge l nal  &  Me l njaga  Ke l se l hatan Pe l rnafasan . Yogyakarta: Hikam Pu l staka.
[2] Hayadi,  B.  H.  2018. Siste l m  Pakar .  Yogyakarta:  CV.  Bu l di U l tama . [3] Su l prayitna,  M.,  &  Baiq  Ru l li  Fatmawati.  2019. Modu l l Ke l pe l rawatan  Ilmu l Biode l mik  Dasar. Yogyakarta:  CV.  Bu l di U l tama. [4] Nu l rbae l ty.  2019. Me l nce l gah  Stu l nting  Pada  Balita  U l sia  24-59 Bu l lan . Me l dan: E l le l x Me l dia Kompu l tindo. [5] Arifin, M. F. 2020. Ke l su l litan Be l lajar Dan Pe l nanganannya Pada Pe l mbe l lajaran  Mate l matika  SD/MI. Ju l rnal  Inovasi  Pe l ne l litian , 1 (5), 989–999. [6] Ramadhan,  P.  S.,  &  U l sti  Fatimah  S.  Pane l .  2018. Me l nge l nal Me l tode l Siste l m Pakar . Ponorogi: U l wais Inspirasi Indone l sia. [7] Pratama, F. D., Ilka Zu l fria & Triase l . 2022. Imple l me l ntasi Data Mining  Me l nggu l nakan  Algoritma  Naive l Baye l s  U l ntu l k Klasifikasi  Pe l ne l rima  Program  Indone l sia  Pintar. Ju l rnal Te l knologi dan Siste l m Informasi U l nivrab, 7(1), 77-84. [8] Habibi,  R.,  &  Alwan  Su l ryansah.  2020. Aplikasi  Pre l diksi Ju l mlah  Ke l bu l tu l han  Pe l ru l sahaan .  Bandu l ng:  Kre l atif  Indu l stri Nu l santara. [9] Siantu l ri,  F.  A.,  Paska  Marto  Hasu l gian,  &  Agu l stina Simangu l nsong. 2019. Data Mining: Te l ori dan Aplikasi We l ka . Me l dan: CV. Ru l dang Mayang. [10] Se l tyawan,  M.  Y.  H.  2020. Me l mbu l at  Siste l m  Informasi  Gadai Online l Me l nggu l nakan  Code l ignite l r  Se l rta  Ke l lola  Prose l s Pe l mbu l atannya . Bandu l ng: Kre l atif Indu l stri Indone l sia. [11] Ramadhani, T. F., Iskandar Fitri, & E l ndah Tri E l sti Handayani. 2020.  Siste l m  Pakar  Diagnosa  ISPA  Be l rbasis  We l b  De l ngan Me l tode l Forward Chaining. Jou l rnal of Information Te l chnology and Compu l te l r Scie l nce l , 5 (2), 81–90. [12] Gu l smaliza,  D.,  Risnaini  Masdalipa,  &  Yadi.  2022.  Siste l m Pakar  Diagnosa  Pe l nyakit  ISPA  de l ngan  Me l tode l Forward Chaining. Bu l ilding of Informatics and Scie l nce l , 3 (4), 738–746.