## EXPERT SYSTEM DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING
Yadi 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia
1 Email: yadimkom@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit ginjal merupakan penyakit yang sering dialami oleh masyarakat dengan umur di atas 50 tahun. Beberapa faktor yang menjadi penyebab penyakit ginjal diantaranya hipertensi, diabetes, obesitas, kebiasaan merokok serta riwayat keluarga penderita penyakit ginjal. Sebanyak 42.000 kematian pertahun yang  disebabkan  oleh  penyakit  ginjal  di  Indonesia  yang  diperkirakan  oleh  Kementerian  Kesehatan, berdasarkan  Riset  Kesehatan  Dasar  (RIKESDA)  2013-2018.  Jumlah  pasien  yang  mengalami  gejala penyakit ginjal terus tumbuh hingga mencapai 739.208 jiwa pada tahun 2013 sementara itu pada pada 2020 Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan mengeluarkan anggaran cukup besar untuk pasien gagal ginjal untuk 1.763.260 pasien. Tingginya penderita penyakit ginjal dikarenakan kurangnya akivitas fisik dan kurangnya konsumsi makanan sehat serta buah dan sayur. Oleh sebab itu perlu dilakukan deteksi sedini mungkin untuk mencegah terserangnya penyakit ginjal. Teknologi diharapkan dapat menjadi salah satu penyebaran informasi yang baik dalam penangulangan penyakit ginjal. Pada penelitian ini bertujuan membangun expert  system diagnosis  penyakit  ginjal.  Hasil  penelitian expert  system diagnosis  penyakit ginjal berbasis website bisa diakses oleh masyarakat dengan memberikan informasi deteksi gejala penyakit ginjal  dengan  27  gejala.  Proses  pelacakan  gejala  menggunakan forward  chaining .  Pengujian  dilakukan menggunakan blackbox dan usability  testing berjalan  dengan  baik,  terlihat  dari  fungsionalitas input dan output pada sistem yang dipergunakan oleh user . Selain itu, expert system membantu dalam memberikan informasi kepada masyarakat untuk mendeteksi sedini mungkin gejala penyakit ginjal. Kata Kunci: Diagnosa, Expert System , Penyakit Ginjal

## ABSTRACT
Kidney disease is a disease that is often experienced by people aged over 50 years. Several factors that cause kidney disease include hypertension, diabetes, obesity, smoking and family history of kidney disease sufferers. As many as 42,000 people per year die from kidney disease. Sufferers in Indonesia, which is estimated by the Ministry of Health, based on the 2013-2018 Basic Health Research (Riset Kesehatan Dasar (RIKESDA)) the number of patients experiencing kidney disease symptoms continues to grow to reach 739,208 people in 2013 while chronic kidney sufferers. It was recorded that in 2020 BPJS Kesehatan spent a large enough budget for kidney failure patients as many as 1,763,260 patients. The high number of patients with kidney disease was due to a lack of physical activity and consumption of healthy foods and fruits and vegetables. Therefore, it is necessary to detect as early as possible to prevent the onset of kidney disease.  Technology  is  one  of  the  disseminations  of  good  information  in  handling  kidney  disease.  This study aims to build an expert system for diagnosing kidney disease. The results of the research on an expert system for diagnosing kidney disease based on a website that can be accessed by the public by providing information  on  the  detection  of  kidney  disease  symptoms  with  27  symptoms.  The  process  of  tracking symptoms using forward chaining. Conclusion tests carried out using black box and usability testing have been  running  well,  as  seen  from  the  input  and  output  functionality  on  the  system  used  by  the  user.  In addition, the expert system helps in providing information to the public to detect the symptoms of kidney disease as early as possible.
Keywords: Diagnosis, Expert System, Kidney Disease

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  pesat  dalam  teknologi  komputer  dapat  membantu  kehidupan  manusia  dalam menyelesaikan permasalahan. Sistem pakar ( expert system) adalah cabang dari kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) yang menciptakan ekstensi untuk mengkhususkan pengetahuan memecahkan masalah melalui pengetahuan seorang pakar. Pengetahuan dalam expert system berasal dari manusia yang didapat melalui pendidikan serta pengetahuan yang berasal dari buku referensi orang lain, jurnal, atau karya ilmiah untuk
mentransfer  pengetahuan  ke  komputer  sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan komputer pada umumnya [ 1 ]. Penerapan basis pengetahuan expert system yang melibatkan kemampuan seorang pakar  kedalam bahasa mesin atau bahasa komputer sehingga cara bekerja sistem dapat mengikuti pola pikir seorang yang ahli  dalam  memecahkan  permasalahan  [ 2 ].  Basis  pengetahuan  merupakan  kumpulan  data  yang  sangat penting  dalam  mendukung  kinerja expert  system dalam  melakukan  pelacakan  dan  penyelesaian permasalahan  pada  bidang  tertentu.  Oleh  sebab  itu expert  system hanya  dapat  bekerja  pada  satu  bidang keahlian saja dengan keterbatasan pada kemampuan yang dimiliki oleh seseorang [ 3 ].
Jika melihat kehidupan sosial sehari-hari, jelas tidak hanya faktor pendidikan, ekonomi dan budaya yang  menjadi  masalah  besar  bagi  masyarakat  saat  ini  [ 4 ]. Ternyata  faktor  sosial  yang  berkaitan  dengan tingkat  kesejahteraan  dan  kesehatan  masyarakat  jauh  lebih  penting  sehingga  perlu  mendapat  perhatian khusus.  Karena,  seperti  yang  kita  ketahui,  kesejahteraan  hidup  sangat  mempengaruhi  tingkat  kesehatan orang [ 5 ]. Dengan kata lain, mereka yang hidup dengan tingkat kesejahteraan yang baik cenderung lebih menjaga gaya hidup dan kesehatannya, sedangkan mereka yang hidup dengan tingkat kesejahteraan yang lebih  rendah  cenderung  kurang  peduli  atau  tidak  peduli  sama  sekali  tentang  dirinya.  gaya  hidup  dan kesehatan mereka [ 6 ].
Penyakit ginjal merupakan penyakit yang sering dialami oleh masyarakat dengan umur diatas 50 tahun. Beberapa faktor yang menjadi penyebab penyakit ginjal diantaranya hipertensi, diabetes, obesitas, kebiasaan  merokok  serta  riwayat  keluarga  penderita  penyakit  ginjal  [ 7 ].  Sebanyak  42.000  kematian pertahun yang disebabkan oleh penderita penyakit ginjal di Indonesia yang diperkirakan oleh Kementerian Kesehatan, berdasarkan Riset Kesehatan Dasar (RIKESDA) 2013-2018. Jumlah pasien yang mengalami gejala penyakit ginjal terus tumbuh hingga mencapai 739.208 jiwa pada tahun 2013, sementara itu pada tahun 2020 Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan mengeluarkan anggaran cukup besar untuk  pasien  gagal  ginjal  sebanyak  1.763.260  pasien.  Tingginya  penderita  penyakit  ginjal  dikarenakan kurangnya akivitas fisik dan kurangnya konsumsi makanan sehat serta buah dan sayur [ 8 ]. Penderita  gejala  penyakit  ginjal  banyak  dialami  oleh  sebagian  masyarakat  yang  memiliki  pola hidup kurang optimal. Dapat diketahui bahwa pada kondisi saat ini banyak sekali masyarakat yang kurang mengkonsumsi serat serta lebih banyak mengkonsumsi makanan siap saji yang berkalori tinggi yang dapat memicu  gejala  awal  terjadinya  penyakit  ginjal [ 9 ].  Gejala  penyakit  ginjal  di  masyarakat  sering  sekali diabaikan karena kurangnya pengetahuan dalam  mendeteksi sedini mungkin gejala penyakit ginjal yang berbahaya  bagi  kesehatan  tubuh  [ 10 ].  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan  deteksi  sedini  mungkin  untuk mencegah terserangnya penyakit ginjal. Teknologi diharapkan dapat menjadi salah satu media penyebaran informasi yang baik dalam penangulangan penyakit ginjal [ 11 ].
Permasalahan  yang  semakin kompleks dalam  kehidupan  sehari-hari  terutama pada peningkatan pengetahuan akan informasi maka expert system menjadi salah satu inovasi yang memberikan kemudahan kepada  masyarkat  dalam  mendapatkan  informasi  yang  akurat  [ 12 ][ 13 ].  Metode forward  chaining digunakan  pada expert  system sebagai  metode  pencarian  beralasan  berbasis  pengetahuan  membantu masyarakat  mendeteksi  timbulnya  gejala  penyakit ginjal  sedini  mungkin  [ 14 ].  Dalam forward  chaining , pendeteksian  gejala  dimulai  sebagai  konsultasi  sistem  dengan  pengguna  ( users ) [ 15 ]. Hasil  pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar menggunakan forward chaining memenuhi persyaratan fungsional dan kinerja sistem yang baik. Hal ini membantu masyarakat di Indonesia untuk mendeteksi dini penyakit ginjal agar tidak terjadi komplikasi [ 16 ].

## 2. MATERI DAN METODE
Metode yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem, sementara pada proses penelusuran basis pengetahuan expert system menggunakan forward chaining . Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang dipergunakan adalah system development life cycle (SDLC) dalam tahapan pengembangan expert system [ 17 ] [ 18 ] seperti terlihat pada gambar 1 .

## 1. Requirement analysis
Pada tahapan requirement analisis dilakukan identifikasi masalah dan pengumpulan data melalui studi literatur dari jurnal penelitian yang  relevan, wawancara, observasi dan dokumentasi. Data yang diperoleh berupa data gejala, penyebab terjadinya peyakit ginjal serta solusi yang diberikan untuk mendeteksi penyakit ginjal secara dini.
2. Design
Pada  tahapan design dilakukan  perancangan expert  system untuk  menyelesaikan  permasalahan yang telah diidentifikasi. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP serta beberapa tools software yang  dipergunakan  seperti  Visual  Studio  Code,  dan  Xampp.  Spesfikasi  kebutuhan hardware minimal adalah prosesor Core i3, RAM 4GB dan HDD 500GB.
3. Implementation
Pada tahap implementasi, dilakukan uji coba pada design yang telah dirancang sehingga user dapat menggunakan expert system untuk melakukan diagnosa terhadap gejala penyakit ginjal.
4. Testing
Pada  tahap testing, user melakukan  diagnosis  untuk  mengetahui  proses expert  system dalam melakukan inferensi. Blackbox testing berfokus pada sisi fungsionalitas khususnya pada input dan output expert system apakah sudah sesuai dengan perancangan yang dilakukan. Proses pengukuran pengguna expert system menggunakan usability testing.
5. Evolution
Pada tahap evolution dilakukan saat dilakukan penambahan gejala-gejala penyakit ginjal.

## Forward Chaining
Penelusuran yang dipergunakan dalam mencapai sebuah solusi dari permasalahan atau peristiwa perlu  menggunakan  sistem penalaran  maju  ( forward  chaining ),  yang  membutuhkan  serangkaian fakta  untuk menarik suatu kesimpulan [ 19 ]. Forward chaining salah satu strategi penelurusan yang dapat dipergunakan  dengan  baik  dalam  mencari  sebuah  solusi  dari  permasalahan  berdasarkan  pada  basis pengetahuan  yang  tersimpan  dalam expert  system dengan  tahapan  penelusuran  membangkitkan  gejala terlebih  dahulu  untuk  mencapai  sebuah  tujuan [ 20 ].  Algoritma  pada  proses  penelusuran  gejala menggunakan  aturan  atau rule IF-THEN  sehingga  gejala  atau  kondisi  yang  ditampilkan  lebih  dari  satu untuk mencapai kesimpulan pada kondisi yang sebenarnya [ 21 ].
Pada tahap awal proses penelusuran, data yang telah dikumpulkan berdasarkan pada literatur dan pendapat pakar  dimasukkan  semua  kedalam  sistem  tanpa  dilakukan  eliminasi  terhadap data  gejala  yang sama. Untuk menghindari gejala yang sama berulang maka dilakukan eliminasi terhadap data hal ini agar mempermudah  proses  pencarian  pada expert  system didalam database [ 22 ].  Metode  pendekatan penelusuran  gejala  sangat  berpengaruh  terhadap  capaian  solusi  dengan  cepat  dan  tepat  dengan membangkitkan gejala yang telah tersimpan dalam basis pengetahuan [ 23 ][ 24 ].
Pola  strategi  pencarian  yang  dipergunakan  dalam  menarik  sebuah  kesimpulan  tergantung  pada kebutuhan dan permasalahan yang akan dipecahkan. Proses pencarian solusi dapat mengacu pada jumlah basis pengetahuan yang ada pada database . Jumlah premis yang lebih banyak dari pada solusi lebih cocok menggunakan struktur pencarian dengan penalaran maju dengan melakukan peramalan pada gejala terlebih dahulu [ 25 ]. Gambar 2 menunjukan contoh penelusuran goal menggunakan metode forward chaining .
Gambar 2. Metode Forward Chaining Metode forward chaining menjadi salah satu metode pencarian yang bisa dipergunakan dengan baik  dalam  melakukan  penelusuran  berdasarkan  beberapa  fakta  serta  kejadian  yang  dirasakan  oleh user untuk mendapatkan sebuah goal atau solusi berdasarkan pada basis pengetahuan dalam komputer. Forward chaining memberikan gambaran yang nyata dalam melakukan diagnosa yang terlihat pada penalaran yang berawal dari gejala terlebih dahulu, sehingga deteksi dini terhadap penyakit dapat diketahui.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan pada tabel 1 , terdapat sebanyak 27 gejala penyakit ginjal. Beberapa gejala penyakit tersebut terjadi pada masyarakat yang memiliki usia di atas 50 tahun serta masyarakat yang kurang aktivitas fisiknya dan tidak memiliki pola hidup sehat. Tabel 2 menunjukan ada 6 penyakit yang dapat didiagnosis oleh sistem ini.
Tabel 1. Gejala Penyakit Ginjal Id Nama Gejala G1 Kolik atau nyeri pada pinggang yang terlalu G2 Merasakan Sakit Saat Buang Air Kecil G3 Badan sering terasa panas dan Demam G4 Buang air kecil tersendat-sendat G5 Warna urin berubah merah atau bercampur darah G6 Buang air kecil tidak teratur G7 Pola nafsu makan berkurang G8
Kondisi fisik lemah dan cepat lelah
G9 Pola tidur bermasalah sering merasakan gelisah G10 Sering mengalami kejang pada otot G11 Kaki sering mengalami pembengkakan G12 Sering mengalami rasa gatal pada tubuh G13 Buang air kecil terasa perih dan nyeri G14 Air urin mengalami perubahan warna menjadi merah atau coklat G15 Sering merasakan mual dan muntah G16 Merasakan sakit dan nyeri pada pinggul, punggung atau pangkal paha G17 Sering merasakan nyeri pada perut G18 Saat buang air kecil urin bercampur darah atau nanah G19 Kondisi tubuh terasa lelah tanpa beraktifitas G20 Perasakan peradangan nyeri yang tidak hilang G21 Bercak darah terlihat jelas pada urin G22 Tensi tekanan darah selalu tinggi G23 Darah dalam air kencing G24 Kondisi tubuh sulit tidur dan cepat merasakan lelah G25 Sering mengalami Sakit kepala G26 Sering mengalami sesak napas G27 Sering buang air kecil Tabel 2. Penyakit Ginjal Id Peyakit P1 Gagal Ginjal Akut P2 Gagal Ginjal Kronis P3 Batu Ginjal P4 Infeksi Ginjal P5 Kangker Ginjal P6 Gagal Ginjal Pohon  keputusan  dengan  menggunakan  metode forward  chaining ditunjukkan  pada  gambar 3 . Pohon  keputusan  untuk  mendiagnosis  penyakit  ginjal  menunjukkan  bahwa query yang  dilakukan  untuk menemukan  penyakit  ginjal  yang  dialami  pengguna  didasarkan  pada  gejala  atau  fakta  yang  dialami pengguna. Fakta yang dirasakan oleh pengguna diteliti menggunakan pohon keputusan untuk mengetahui penyakit ginjal mana yang dialami.
Proses  pohon  keputusan  dengan  pendekatan forward  chaining memberikan  kemudahan  kepada masyarakat  dalam  mengoperasikan expert  system . Expert  system diagnosis  penyakit  ginjal diimplementasikan  dengan  bahasa  pemrograman  berbasis  web  sehingga  bisa  diakses  oleh  seluruh masyarakat.  Tampilan expert system ditunjukan pada gambar 4 . Berdasarkan  proses  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan blackbox  testing terhadap beberapa fitur pada expert system, pesentase ketercapaian serta proses penggunaan sebesar 95%. Fitur yang diuji adalah fitur login, input informasi serta proses diagnosa terhadap gejala penyakit ginjal. Semetara pengujian kepada user dengan menggunakan usability testing dengan beberapa indikator seperti learnability, efficiency, memorability, errors dan satisfaction . Hasil pengujian usability dapat dilihat pada gambar 5 .
Gambar 3. Pohon Keputusan Forward Chaining
Gambar 4. Expert System Diagnosa Penyakit Ginjal
Gambar 5. Pengujian user expert system Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  kepada user terdapat  beberapa  pengaruh  yang  baik berdasarkan  pada  indikator usability  testing yakni learnability  87%,  efficiency  85%,  memorability  87%, errors 20% dan satisfaction 87%. Dengan demikian implementasi expert system sebagai sarana informasi masyarakat dalam memberikan pengetahuan serta deteksi dini terhadap gejala penyakit ginjal telah berhasil dilakukan. Setelah dilakukan pengujian menggunakan blackbox testing fitur input dan output yang terdapat pada sistem telah berfungsi dengan optimal. Hal ini membawa dampak kemudahan bagi masyarakat untuk mengetahui gejala-gejala penyebab penyakit ginjal tanpa harus langsung bertemu dengan seorang pakar, melalui expert system yang telah didesain dengan basis pengetahuan yang dimiliki layaknya seorang pakar dalam menyelesaikan permasalahan.
0 20 40 60 80 100

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Expert  system diagnosis  penyakit  ginjal  menggunakan forward  chaining sangat  berguna  bagi masyarakat  untuk  meningkatkan  pengetahuan  serta  informasi  penyebab  penyakit  ginjal  sehingga masyarakat  dapat  mendeteksi  penyakit  ginjal  sedini  mungkin. Expert  system menjadi  salah  satu  bentuk perkembangan  teknologi  yang  mampu  memberikan  dampak  bagi  masyarakat  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  terlihat  dari  hasil  pengukuran  yang  dilakukan  kepada  pengguna.  Kemudahan  dan kebermanfaatan sistem berdasarkan usability testing memiliki rata-rata 73,2% dengan predikat baik dalam proses penggunaan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Deptuła, A. Augustynowicz, M. Stosiak, K. Towarnicki, and ..., “The Concept of Using an Expert System  and  Multi-Valued  Logic  Trees  to  Assess  the  Energy  Consumption  of  an  Electric  Car  in Selected Driving Cycles,” Energies , 2022, [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1693872
[2]  R. Müller, L. Hörauf, and D. Burkhard, “Development of an AI-based expert system for the part-and process-specific  marking  of  materials,” Procedia  CIRP ,  2021,  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827121005503
[3]  D. N. Donskih and V. F. Barabanov, “Usage of production-based expert system and neural network for signal recognition,” J. Phys. Conf. … , 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1479/1/012060 .
[4]  M. L. C. Buono, N. Pandiangan, and ..., “The Implementation Of An Expert System In Diagnosing Skin  Diseases  Using  The  Dempster-Shafer  Method,” J.  Phys.  … ,  2020,  doi: 10.1088/1742- 6596/1569/2/022028 .
[5]  B. Haq, M. Nadeem, I. Ali, K. Ali, M. Raza, and ..., “Use of expert system in requirements engineering process  a  systematic  literature  review,” 2019  UK/China  … ,  2019,  [Online].  Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8881880/
[6]  J. Schmidt, M. Peruzzini, L. B. Z. Paganin, and ..., “Expert system based on ontological model to support the detailed design of agricultural machinery: a case of hydraulic hoses,” Prod. Manag. … , 2020, doi: 10.4322/pmd.2019.022 .
[7]  B.  Muslim,  Yadi,  and  M.  Harta,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit  Ginjal  Berbasis  Web Menggunakan  PHP  DAN  MYSQL,” J.  Ilm.  Betrik ,  vol.  8,  no.  03,  pp.  115–122,  2017,  doi: 10.36050/betrik.v8i03.72 .
[8]  A.  Agusta,  F.  Y.  Arini,  and  R.  Arifudin,  “Implementation  of  Fuzzy  Logic  Method  and  Certainty Factor  for  Diagnosis  Expert  System  of  Chronic  Kidney  Disease,” J.  Adv.  … ,  2020,  [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/jaist/article/view/44369
[9]  R. F. R. Jr, R. A. Pagaduan, J. A. Caliwag, and ..., “A mobile expert system using fuzzy logic for diagnosing kidney diseases,” Proc. … , 2019, doi: 10.1145/3322645.3322703 .
[10]  A.  Sheikhtaheri,  F.  Hamedan,  H.  Sanadgol,  and  ...,  “Development  of  a  fuzzy  expert  system  to diagnose  chronic  kidney  disease,” Razi  J.  Med.  … , 2019, [Online]. Available: https://rjms.iums.ac.ir/browse.php?a_id=5200&sid=1&slc_lang=en&ftxt=0
[11]  M. N. A. Al-Qumboz, A. A. Elsharif, I. M. D. Samy, and ..., “Kidney Expert System Diseases and Symptoms,” Int. J. … , 2019.
[12]  J. Singla, B. Kaur, D. Prashar, S. Jha, G. P. Joshi, and ..., “A novel fuzzy logic-based medical expert system  for  diagnosis  of  chronic  kidney  disease,” Mob.  Inf.  … ,  2020,  [Online].  Available: https://www.hindawi.com/journals/misy/2020/8887627/
[13]  F.  Hamedan,  A.  Orooji,  H.  Sanadgol,  and  ...,  “Clinical  decision  support  system  to  predict  chronic kidney  disease:  A  fuzzy  expert  system  approach,” Int.  J.  … ,  2020,  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386505619314297
[14]  A. P. Gusman and H. Hendri, “Expert system to diagnose child development growth disorders with forward  chaining  method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1339,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742- 6596/1339/1/012045 .
[15]  L.  Isyriyah,  “Rancang  Model  Expert  System  Pada  Diagnosa  Penyakit  Diabetes  Melitus  Dengan Metode  Forward  Chaining,” J.  Teknol.  dan  Manaj.  Inform. ,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi/article/view/5930
[16]  T. Mardiana, E. M. Ditama, and T. Tuslaela, an Expert System for Detection of Diabetes Mellitus With Forward Chaining Method , vol. 2, no. 2. repository.bsi.ac.id, 2020. doi: 10.34288/jri.v2i2.121 . [17]  R. E. Wulansari, R. H. Sakti, A. Ambiyar, and ..., “Expert System For Career Early Determination Based  On  Howard  Gardner’s  Multiple  Intelligence,” J.  Appl.  … ,  2022,  [Online].  Available: https://yrpipku.com/journal/index.php/jaets/article/view/568
[18]  R. Kapur and B. Sodhi, “Towards a Knowledge warehouse and expert system for the automation of
SDLC tasks,” … Conf. Softw. Syst. … , 2019, [Online]. Available:
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8812829/
[19]  V.  Ariandi,  H.  Kurnia,  and  H.  Marry,  “Expert  system  for  disease  diagnosis  in  cocoa  plant  using android-based  forward  chaining  method,” J.  Phys.  Conf.  … ,  2019,  doi: 10.1088/1742- 6596/1339/1/012009 .
[20]  N.  Elmi  and  A.  Dermawan,  “APPLICATION  OF  EXPERT  SYSTEM  USING  FORWARD CHAINING METHOD FOR WEB-BASED DIAGNOSIS OF CHILD DIARRHEA,” J. Tek. Inform. , 2022, [Online]. Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/244
[21]  N. K. Ariasih, “Expert System to Diagnose Diseases of Mental Health with Forward Chaining and Certainty  Factor,” …  dan  Sains  J.  Mat.  Sains,  dan  … ,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JPM/article/view/24267
[22]  H. Andrianof, “Design and Built an Expert System Application Fir Diagnosing Human Eye Diseases By  Using  Forward  Cahining  Metodh  Web-Based,” J.  KomtekInfo ,  2021,  [Online].  Available: https://jkomtekinfo.org/ojs/index.php/komtekinfo/article/view/100
[23]  E. Pawan, R. M. H. Thamrin, W. Widodo, and ..., “Implementation of Forward Chaining Method in Expert  System  to  Detect  Diseases  in  Corn  Plants  in  Muara  Tami  District,” …  Inf.  Syst.  … ,  2022, [Online]. Available: http://www.ijcis.net/index.php/ijcis/article/view/59
[24]  C. R. P. Amalia, “Expert System to Diagnose the Level of Learning Stress in High School Students Using  the  Forward  Chaining  Method,” Int.  J.  Educ.  … ,  2021,  [Online].  Available: http://journal.lembagakita.org/index.php/ijecs/article/view/329
[25]  M.  Anwar,  “Designing  an  expert  system  for  determining  student  learning  styles  using  forward chaining  in  engineering  education,” J.  Konseling  dan  Pendidik. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  93,  2021,  doi: 10.29210/159000 .